Стратегия управления промышленным производством в условиях функционирования экономики знаний и превращения их в основной фактор производства



Рис. 2 Объем российского рынка ПО в 2001-2008 годах, млрд. долл.

Источник: REAL-IT , 2008

В России доля ПО в общем объеме ИТ-рынка на 2007 год оценивалась REAL-IT в 11,7%, что меньше, чем в среднем по Восточной Европе, таким образом, по уровню зрелости российский ИТ-рынок в настоящий момент остается самым незрелым из европейских. Однако доля ПО в 2007 году оказалась на 0,7% больше, чем в 2006-м (в предыдущие два года она лишь уменьшалась, а еще раньше оставалась практически неизменной), а доля средств, затрачиваемых на приобретение аппаратного оборудования, продолжает сокращаться, что свидетельствует о некоторых положительных сдвигах в данном сегменте экономики. Вместе с тем, пока на приобретение оборудования в России затрачивается более 64% ИТ-средств, что в 5,5 раза больше, чем на покупку ПО, в то время как в странах со зрелым ИТ-рынком объемы рынков ПО и аппаратных средств сопоставимы. Общий объем российского рынка ПО в 2007 г. оценивался в 1,87 млрд. долл. (рис. 2), а доля российских разработок в глобальном объеме рынка программного обеспечения составляет менее 1%, что невероятно мало.



Рис. 3 Научный и кадровый потенциал разных стран.

Источник: Global Insight, 2007

Тем не менее у России имеются все шансы занять свою нишу на мировом рынке ПО. Этому способствуют высокие темпы роста российского рынка ПО и квалифицированный научный и кадровый потенциал (рис. 3). Однако реализация этих возможностей сдерживается проблемами отрасли и несогласованностью программ государственной поддержки. Основными проблемами сегодня остаются высокая фрагментация отрасли, сложность доступа на международные рынки, отсутствие эффективной системы коммерциализации технологий и недостаток квалифицированных управленцев.

Затраты на исследования и конструкторские разработки не превышают в России 1,5% ВНП (рис. 4), в то время как в Китае инвестиции в НИОКР растут ежегодно и составляют уже 1,6% ВНП.



Рис. 4 Затраты на исследования и конструкторские разработки, % ВНП

Источник: Независимая газета, 24.04.2007

В табл. 1 приведены данные о расходах и численности занятых НИОКР. Расходы на исследования и конструкторские разработки усреднены за период 1996-2003 (кроме России, Китая и США - до 2004; Бразилии - за исключением периода 1997-1998; и Индии - только за 2000 год).

Таблица 1 Исследования и конструкторские разработки

Страна	Расходы на исследования и конструкторские разработки (% от ВНП)	Исследователи, занятые в исследованиях и конструкторских разработках (на миллион населения)
Великобритания	1,86	2572
Россия	1,10	3458
Бразилия	0,94	344
Китай	0,98	539
Индия	0,72	138
США	2,66	4487
Мир	2,15	нет данных
Страны с высоким доходом	2,40	3622
Страны со средним доходом	0,69	707
Страны с низким доходом	0,68	нет данных

Источник: ЮНЕСКО, Мировой банк и вычисления, собранные и обработанные деканом экономического факультета Лондонской школы экономики Дэнни Куахом. http://www.ng.ru/scenario/2007-04-24/12_economic.html

Относительно исследователей, занятых в исследованиях и конструкторских разработках, данные по Великобритании усреднены за период 1997-1998; для России и Китая - за 1996-2004; для Бразилии - только за 2000; для Индии - за 1996 и 1998 гг.; для США - 1997, 1999-2002. Россия смогла сохранить большое количество исследователей, несмотря на относительно малые затраты на исследования и конструкторские разработки. В Китае расходы на исследования и конструкторские разработки в последние годы резко возросли, превысив российские, при том, что в Китае доля исследователей от общего количества населения остается относительно малой. Из трех возможных путей ликвидации отставания России в развитии экономики знаний самый проблематичный - увеличение финансирования высшего образования.

С одной стороны, это необходимо, поскольку многие даже лучшие отечественные вузы имеют бюджет в два-три раза меньший, чем средние университеты в индустриально развитых странах. Но с другой - внутри страны сложились значительные диспропорции в качестве образовательных услуг.

8. Определены концептуальные направления развития промышленности в среднесрочной перспективе в условиях формирования экономики знаний. В настоящее время российская экономика стоит перед необходимостью распределения инвестиций между следующими стратегическими целями:

- поддержание текущих темпов экономического роста;

- ликвидация конвергентных кризисов;

- стимулирование работы новых институтов и организационных изменений;

- структурная реорганизация экономики.

Инвестиционный потенциал российской экономики на текущий момент невысок. Поэтому усилия сосредоточены на реализации первой цели с небольшими маневрами по решению сопутствующих задач. Отсутствие кардинальных изменений в сфере инвестиционной политики в условиях международных институциональных трансформаций, напрямую касающихся России, при низком адаптивном потенциале отечественных предприятий, негативно влияет на процесс наращивания инвестиций, не приводит экономику к новому уровню инвестиционного развития.

Одной из составляющих новой инвестиционной политики должна стать система адаптации промышленных предприятий страны к проводимым институциональным изменениям. В этой связи первостепенные задачи, стоящие перед российской промышленностью в среднесрочной перспективе, сводятся к следующему:

- расширение номенклатуры выпуска качественной продукции и усиление контроля над внутренними рынками;

- кадровое соответствие инженерно-технического персонала на предприятиях требованиям времени;

- активизация политики в области заработной платы и обновления фондов предприятий;

- поиск новых форм организации промышленных систем.

Комплекс сложных проблем развития экономики России в настоящее время направлен на необходимость активизации инвестиций. Решение этой задачи способно обеспечить высокий уровень адаптации крупных промышленных предприятий и бизнеса на международных рынках, и при вступлении России в ВТО.

9. Предложена стратегия развития промышленного производства, представляющего собой структуру из n элементов, образующих производственную систему, расположенную в регионах с различными условиями и производственными возможностями

Любая стратегия i-го региона (i=1, …, n), обозначаемая как xi , способна реализовать производство на его территории любого из m видов продукции (j=1, …, m; xi . Множество Qi включает в себя такие стратегии, которые имея технологическую возможность реализации, имеют ресурсные ограничения сверху, определяемые конкурентной напряженностью. Решения, доступные i-му региону, обусловливаются также некоторыми элементами стратегий x0 и yj (j=1, …,m) и объединением хозяйственных единиц, занятых производством продукции j-го вида, которые способны одновременно функционировать в различных регионах . Если Si(x0, y1, …,yj, …, ym) - множество стратегий i-го из них, которые не выходят за пределы зависящих от этих параметров ограничений (затраты-выпуск, бюджетных, кредитных, материальных, экспортных, импортных и т.д.), то его допустимые стратегии образуют элементы множества

(1)

Выбирая оптимальную стратегию производства , компания стремится к минимизации затрат. Это отображается задающей критерий оптимизации функцией

цi(xi, y1, …, yj, …, ym) (2)

Компоненты вектора yi характеризуют выпуск продукции хозяйственными единицами, входящими в j-е объединение, использование ими продукции других объединений и различных местных ресурсов в каждом из регионов, экспорт продукции и включают цены на эти товары, устанавливаемые (запрашиваемые) рынком. Rj представляет собой множество таких технологически реализуемых и экологически пригодных стратегий. Выбор подобного объединения осуществляет компания исходя из эндогенных и экзогенных условий, которые определяются положением на рынках сырья, материалов, капитала, фискальными обстоятельствами, процентными ставками, таможенными пошлинами и т.д.

Если Nj(x0, x1, …, xi, …, xn, y1, …, yj-1, yj+1, …, ym) - совокупность стратегий j-го объединения, удовлетворяющих ограничениями, которые содержат такие ставки, цены, нормы и т.д. в качестве параметров , то множество его допустимых стратегий описывается формулой

(3)

Отыскивая оптимальную стратегию производства , это объединение максимизирует финансовые результаты деятельности, представляемые как функция вида

(4)

Стратегия головной структуры компании, обозначаемая как x0, - долгосрочная программа развития производства, которая охватывает все регионы и оптимизирует процесс промышленного производства, причем х0, поддающаяся реализации, принадлежит множеству

(5)

Здесь Q0 - это множество стратегий, которые могут быть реализованы технологически и удовлетворяют получившим совместное одобрение всех регионов, участвующих в производстве, ограничениям снизу на расходы различных ресурсов для поддержания конкурентоспособности. А множество So состоит из стратегий, реалистичных с точки зрения условий, зависящих от выбора, совершаемого отдельными регионами и хозяйственными объединениями, каждым самим по себе.

Эта зависимость воплощается, во-первых, ограничениями сверху на масштабы выпуска продукции в каждом регионе, во-вторых, ограничениями снизу на суммарные объемы производства для удовлетворения потребительского спроса с учетом конкуренции, в-третьих, общегосударственными ограничениями. Результат производственной деятельности компании описывается функцией

(6)

Ее максимизация отражает задачу компании в отношении роста капитализации как основе стабильности своего собственного развития благодаря созданию тем самым условий экономического роста, наибольшего при выборе стратегии выбирает стратегию , при которой (6) достигает максимума.

Эта стратегия и может рассматриваться как искомое состояние оптимального процесса промышленного производства в условиях децентрализации материальных ресурсов и знаний.

10. Раскрыты новые формы конкуренции и кооперации. В условиях экономики знаний возникают новые формы конкуренции и кооперации. Фирмы могут конкурировать за покупателя, но при этом сотрудничать в общих для отрасли вопросах технических стандартов. В целях максимального и скорейшего удовлетворения нужд потребителей при минимальных затратах фирмы используются новые организационные технологии. Так, для удовлетворения желаний потребителей при минимальных изменениях продукции фирмы используют модульное проектирование, которое предполагает разделение информации на набор правил проектирования, определяющих общую платформу, и взаимозаменяемые модули. Модулирование полезно лишь тогда, когда разделение на платформу и модули произведено точно и полно.

Стратегия нулевой латентности, описанная в монографии академика Г.В. Осипова позволяет сократить время на выпуск на рынок новой продукции. Суть ее заключается в том, что посредством инновационной технологии становится возможным немедленное выявление и реакция на любые события на предприятии. Для того чтобы эта стратегия была эффективной, необходимо синхронизировать поток данных, циклы планирования и скорость производства.

Входная логистика предполагает определение предсказуемых объемов поставок, которые могли бы гарантировать быструю реакцию на изменение спроса. Кроме того, фирмы должны создать собственную сеть производителей и поставщиков, которые могли бы поддерживать их стратегические интересы.

В качестве технологии нулевой латентности в процессе производства применяется технология потока спроса (ТПС), основанная на используемых фирмой «Тойота» методах вроде «точно в срок» и «канбан», ТПС позволяет выполнять операции по сборке в соответствии со спецификацией в производстве, регулируемом реальным спросом. Уменьшение запаса произведенных товаров гибким и реактивным образом влияет на весь производственный цикл.

Выходная логистика предполагает точную информацию о заказах и поставках. Информация о транзите позволяет третьей стороне консолидировать заявки.

Управление заказами помогает сбалансировать производство в плане производительности, эффективности, качества и времени. Так, система «возможного предложения» позволяет соотнести каждый заказ с возможностями производителя. С помощью такой системы продавец (или покупатель) может проверить заказ на соответствие конфигурации, договориться с поставщиком о наиболее приемлемой дате поставки и тем самым зарезервировать позицию в цикле производства.

11. Определено отличие управления знаниями от управления информацией и систематизированы задачи управления знаниями. По мере ускорения динамики таких процессов как инновационная деятельность, моральное старение, слияние компаний, скорость передачи знаний становится для компании определяющим условием успешного развития. Таким образом, формируется некая цепочка передачи знаний, позволяющая мультиплицировать экономический эффект. Отсюда, особенностью управления знаниями является то, что оно зависит не только от количества накапливаемых знаний, что само по себе является важным, но и от разветвленности сети, обеспечивающей доступ пользователей к имеющейся информации. Этот аспект служит важным отличительным признаком управления знаниями от управления информационными потоками. Задачи управления знаниями можно представить в виде двух концепций: цепочка знаний и отдача во времени.

Цепочку знаний образуют факторы, определяющие способность организации к инновационным преобразованиям. Эти факторы формирует внутренняя и внешняя среда организации. Цепочку знаний составляют четыре звена, определяющие долговечность организации: внутренняя осведомленность, внутренняя реакция, внешняя осведомленность и внешняя реакция (рис. 5).

Внутренняя среда предполагает определенный объем знаний, учитываемых в организации, что определяет возможность и силу внутренней реакции.

Знания связаны с людьми и подразумевают использование интеллектуального капитала для прямой генерации положительных бизнес-результатов, являющихся следствием выработки стратегии, процедур, принятия решений по бизнес-процессам и т. д.

Отдача от каждой дополнительной единицы продукции, выпускаемой организацией, сокращается, поскольку компания не способна производить дополнительные единицы продукции с той же эффективностью, что и первые, в силу ограниченности ресурсов. В этой связи, согласно закону о убывающей эффективности, развитие промышленного предприятия должно прекратиться на момент исчерпания наиболее эффективных факторов производства. Но поскольку одним из таких эффективных факторов производства выступают знания, то образуется множество способов перегруппировки материальных активов с тем, чтобы повысить их ценность.

	Внутренняя	Внешняя
Осведомленность	Всеобщая осведомленность о сильных и слабых сторонах организации вне зависимости от иерархической и функциональной принадлежности сотрудников	Устранение преград между рынком и собственной предрасположенностью к новаторству для установления реальных взаимоотношений с реальными и потенциальными клиентами
Реакция	Способность оперативно обретать навыки, руководствуясь внутренней осведомленностью о доступных ресурсах, запросах рынка и существующих на рынке возможностях	Высокий уровень расторопности, постоянная готовность вести диалог с рынком на его условиях, даже если рынок не способен сформулировать правила игры, а финансовая перспектива не всегда очевидна.

Рис. 5 Цепочка знаний организации, ориентированной на знания

По мере того как рост и успех компании все больше зависит от накапливаемых ими знаний, стоимость этих компаний начинает обусловливаться не величиной нематериальных активов, а запасом нематериальных знаний, что и составляет концепцию отдачи во времени.

12. Предложена стратегия управления производством на основе внедрения системы управления знаниями. При разработке стратегического плана внедрения технологий управления знаниями на промышленных предприятиях необходимо учитывать общесистемные перспективы, как имеющихся на предприятии ресурсов, так и перепрофилированных и вновь приобретенных. Необходимость такого комплексного подхода обусловлена тем обстоятельством, что большинство изученных нами промышленных компаний, применяющих технологии управления знаниями, используют крайне незначительную часть возможностей от имеющегося потенциала.

Рекомендуемая процедура внедрения технологий управления знаниями включает следующие этапы:

- оценка потребностей организации в системах управления знаниями;

- технологический аудит;

- анализ процесса управления знаниями;

- стратегическое планирование;

- анализ показателей отчетности.

Средством выявления наилучших вариантов развертывания системы управления знаниями мы посчитали SWOT-анализ, дающий широкие возможности изучения сильных (Strength) и слабых(Failure) сторон системы, ее возможностей (Opportunity) и существующих для нее угроз (Threat).

Данный вид анализа может осуществляться относительно всего промышленного предприятия, его структурных подразделений, а также в разрезе отдельных видов выпускаемой продукции. На основе результатов анализа эндогенной среды разрабатываются рекомендации относительно:

1) устранения имеющихся слабых мест;

2) эффективного использования существующего потенциала (сильных сторон).

Анализ сильных и слабых сторон отечественных промышленных предприятий, а также шансов и рисков, которые могут возникнуть под действием внешних обстоятельств, позволил построить матрицу, обобщенный вид которой приведен на рис. 6

Сильные стороны: - квалифицированный инженерно-технический персонал; - низкие расходы на заработную плату; - наличие собственных производственных сооружений; - приход молодых и энергичных сотрудников	Слабые стороны: - инертность и злоупотребление руководства предприятия; - кражи на производстве; - устаревший ассортимент продукции; - высокая энергоемкость продукции; - неэффективная деятельность службы сбыта.
Дополнительные шансы: - рынок сформирован в основном за счет импорта; - государством проводятся протекционистские мероприятия, направленные на защиту отечественного товаропроизводителя; - иностранные инвесторы проявляют значительный интерес к отрасли, к которой принадлежит предприятие.	Риски: - криминогенные риски; - инфляционный риск (обесценивание реальной стоимости капитала); - риск неплатежеспособности или банкротства контрагентов; - риск изменения налогового законодательства и наложения финансовых санкций.

Рис. 6 Матрица SWOT- анализа для промышленных организаций

На этапе анализа процесса управления знаниями осуществляется документальное отображение технологических процессов управления знаниями. Инструментами анализа процесса управления знаниями служат схемы внедрения процессов, имеющих отношение к СУЗ. При изучении схем выявляются точки соприкосновения СУЗ с процессами сбора и обработки информации. Конечным итогом анализа являются оценки процесса и способы повышения его сбалансированности в целях повышения эффективности работы всей СУЗ, минимизации сбоев и критических ошибок, улучшения коммуникации.

Стратегическое планирование внедрения СУЗ осуществляется коллегиально, для чего в промышленной организации создается консультационный совет по технологиям управления знаниями. В этот совет целесообразно вхождение пользователей систем из различных функциональных служб организации. Задача совета состоит в изучении имеющегося комплекса СУЗ, разработки стратегического плана внедрения и поддержки реализации принятых решений.

Стратегический план устанавливает терминологический аппарат, правила и процессы, применяемые в ходе:

- разработки и поддержания долгосрочных стандартов управления знаниями;

- администрирования системы (правила корректировки и обновления системы, поиска и устранения ошибок);

- обслуживания баз данных, обеспечения и контроля качества;

- совершенствования идентификации и приоретизации новых данных, из которых впоследствии будет формироваться база данных;

- разработки, проверки и предоставления отчетов;

- установления порядка использования СУЗ;

- составления и реализации программ обучения пользователей;

- непрерывного совершенствования системы.

Внедрение систем управления знаниями осуществляется с целью наиболее адекватной реакции на изменения окружающей и внутренней среды организации. Эта реакция выражается в принятии наиболее совершенных управленческих решений, основывающихся либо на прошлом опыте, либо на новом, не имеющем аналогов.

Обобщая схемы систем управления знаниями, можно выделить следующие их основные составляющие СУЗ (рис. 7):

- интеллектуальный бизнес-анализ;

- выявление знаний и их отображение в графическом или формализованном виде;

- локализация опыта;

- передача знаний;

- семантическое моделирование;

- порталы управления знаниями.

Систематизация знаний осуществляется в порталах управления знаниями (ПУЗ). Задача порталов управления знаниями - предоставлять пользователю только ту информацию, которая его интересует.

Рис. 7 Блоки, создающие систему управления знаниями

Среди ПУЗ выделяются четыре основных типа:

- корпоративные порталы, относящиеся к ключевым предметным областям, которыми обладают крупные корпорации;

- порталы публикаций, предназначенные для обслуживания пользователей с различными интересами;

- персональные порталы, разрабатываемые с учетом индивидуальных интересов отдельных пользователей;

- коммерческие порталы, преображающие информацию, расположенную, например, в Интернете в стандартизированный формат.

На первом этапе устанавливаются требования к СУЗ.

На втором этапе осуществляется оценка инфраструктуры СУЗ.

Далее определяются приоритеты при создании системы с учетом имеющихся у организации знаний, с тем, чтобы СУЗ быстро начинала давать отдачу.

13. Разработаны критерии эффективности системы управления знаниями. На эффективность СУЗ влияет соблюдение следующих базовых правил (рис. 8).

Проект должен начинаться с создания системы, обеспечивающей управление уже имеющимися знаниями, чтобы продемонстрировать ее результативность, после чего можно приступать к дальнейшему расширению системы. Эффективное управление знаниями должно с самого начала распространяться на учет неявных знаний даже в том случае, когда основное ее внимание нацелено на кодификацию знаний. Кодификация знаний без их персонификации приводит проект к провалу. Обмен знаниями требует создания общего контекста, понятного всем пользователям. Обязательным свойством СУЗ должна быть пригодность к обоснованию рассуждений и выявлению допущений. Системы управления знаниями должны минимизировать ненужные переадресации и ретрансляции данных, служащих основными источниками шумов и помех в информационных системах.

Таблица 2 Данные об исследуемых предприятиях

№ предприятия	Выработка продукции на 1 чел. ППП тыс. руб. (х)	Прибыль предприятия, тыс. руб., (у)
1	87	1320
2*	83	1540
3*	78	1430
4	79	1450
5	98	1760
6*	108	2030
7	67	1410
8	84	1590
9	75	1430
10*	86	1560
11	67	1620
12*	118	1840

Система управления знаниями должна предоставлять пользователям как право доступа к знаниям, так и возможность пополнять ее собственными знаниями. Вместе с тем необходимо предусмотреть защиту конфиденциальных сведений, касающихся конкурентных преимуществ и инновационных процессов.

Эффективная СУЗ уважает конфиденциальность персональных данных пользователей, давая им право на анонимность.

Хотя это вступает в противоречие с идеей привязки знаний к их источникам, но между открытостью и конфиденциальностью должен поддерживаться определенный баланс.

Большинство успешных систем управления знаниями доступны для чтения и пополнения баз знаний пользователями в любое время и из любого места. Поэтому наличие удаленного доступа к СУЗ является обязательным требованием.

При интенсивном использовании системы, применяемые в ней технические средства должны сообщать пользователям обо всех обновлениях и пополнениях баз знаний в режиме реального времени, не заставляя его вносить соответствующие исправления контента вручную. Несоблюдение этого правила приведет к потери числа пользователей и деградации СУЗ.

По 12 предприятиям производственного концерна нами была исследована зависимость прибыли (тыс. руб.) от выработки продукции на одного человека промышленно-производственного персонала после введения в эксплуатацию системы управления знаниями (СУЗ) на 5 предприятиях (табл. 2)

Таблица 3 Данные для расчета параметров линейной регрессии

№ предприятия	x	y	yx	x2	y2
1	87	1320	114840	7569	1742400
2*	83	1540	127820	6889	2371600
3*	78	1430	111540	6084	2044900
4	79	1450	114550	6241	2102500
5	98	1760	172480	9604	3097600
6*	108	2030	219240	11664	4120900
7	67	1410	94470	4489	19881
8	84	1590	133560	7056	25281
9	75	1430	107250	5625	20449
10*	86	1560	134160	7396	24336
11	67	1620	108540	4489	26244
12*	118	1840	217120	13924	33856
Итого	1030	18980	1655570	91030,0	304846,00
Среднее	85,83	1581,67	13 7964,17	7 585,83	25 40383,33

При этом получены следующие результаты по производительности труда и прибыли предприятия (табл. 3).

Степень влияния производительности труда на прибыль промышленного предприятия рассчитаем через уравнение линейной регрессии, (табл. 3).

Параметры a и b линейной регрессии y=a+bx определяем по формулам:

=

(1)

Линейное уравнение парной регрессии имеет вид: .

Из уравнения следует, что по исследуемому предприятию с увеличением выработки на 1 единицу продукции, прибыль возрастает в среднем на 10,09 тыс. руб.

Результаты внедрения СУЗ на предприятиях концерна приведены в таблице 4.

Таблица 4 Результаты внедрения СУЗ по 5 предприятиям концерна

№ предприятия	Производительность на 1 чел. ППП до введения СУЗ, тыс. руб.	Производительность на 1 чел. ППП после введения СУЗ, тыс. руб.	Прирост, %	Прибыль до введения СУЗ, тыс. руб.	Прибыль предприятия после введения СУЗ, тыс. руб.	Прирост прибыли, %
2	78	83	6,41	1450	1540	6,21
3	74	78	5,41	1390	1430	2,88
6	102	108	5,88	1970	2030	3,05
10	84	86	2,38	1490	1560	4,70
12	106	118	11,32	1780	1840	3,37
Среднее	88,8	94,6	6,28	1616	1680	4,04

Таким образом, введение СУЗ на 5 предприятиях концерна позволило повысить производительность труда в среднем на 6,28%, а прибыль - на 4,04%.

14. Раскрыта сущность интеллектуального капитала применительно к организации. Под интеллектуальным капиталом целесообразно понимать только ту часть знаний, которые принадлежат компании на правах собственности. Эта часть может именоваться активом компании в силу возможности бухгалтерского учета, регистрации прав на этот интеллектуальный продукт. Носители же знаний не могут учитываться компанией и представляют собой интеллектуальный потенциал организации.

По нашему мнению, интеллектуальный потенциал организации тесно связан с человеческим капиталом, представляющим собой: образование, профессиональную квалификацию, связанные с работой знания, опыт и навыки (умение). Вокруг этой категории капитала ведется множество научных дискуссий, обобщение выводов которых позволило выделить три составляющих:

- человеческий капитал;

- потребительский капитал;

- структурный капитал.

Человеческий капитал представляет собой сумму знаний сотрудников организации. Эквивалентом стоимости человеческого капитала могут служить затраты на его восстановление.

Потребительский капитал отражает стоимость взаимоотношений между организацией и ее клиентами. Потребительский капитал характеризует способность организации понимать своих потребителей и реагировать на их запросы.

Структурный капитал представляет собой формализованные знания в виде документированных бизнес-процессов, программного обеспечения, а также торговые марки, и другие нематериальные активы, обеспечивающие производительность труда и повышающие эффективность производства. Структурный капитал является собственностью компании. Он состоит из капитала потребителей (капитал отношений) и организационного капитала и характеризует способность организации воплощать человеческий и потребительский капитал в товары. Чем выше скорость этой трансформации, тем выше стоимость данной категории капитала.

Но объективно выразить стоимость интеллектуального капитала весьма непросто, в виду того, что в финансовую отчетность не входит ряд неосязаемых, нематериальных активов. Поэтому некоторые крупные корпорации (ВР, British American Tobacco, Novo Nordisk) представляют помимо финансовой отчетности нефинансовые отчеты. Они имеют прямое отношение к интеллектуальному капиталу, поскольку делают достоянием общественности те активы, которые трудно оценить в финансовых терминах.

Для определения стоимости нематериальных активов компании мы использовали экспертные данные, сгруппированные в следующем виде. Показатели k2, k3, k4 и k5 являются мерами человеческого капитала; k6, k7 и k8- мерами структурного капитала; показатели k9, k10 и к11 - мерами потребительского капитала.

Для интегральной оценки интеллектуального капитала промышленной компании значения показателей пронормированы: значения показателей, соответствующие высокому уровню интеллектуальности компании, приняты за единицу, средние значения индикаторов интеллектуальности и значения показателей фактического состояния дел исчисляются долями относительно этой единицы.

Диаграмма показателей состояния интеллектуального капитала промышленной компании представлена на рис. 9.

Каждая конкретная компания в силу специфики своей деятельности и индивидуальности организационного кадрового построения самостоятельно определяет свою систему показателей для расчета интеллектуального потенциала и определения стратегии развития.

Оценить интеллектуальный капитал можно на основе традиционных показателей, используемых для оценки:

- стоимости компании;

- эффективности инвестиций в ИТ-проекты;

- экономического эффекта от внедрения ИТ;

- эффективности информационных систем.

Рис. 9 Диаграмма показателей состояния интеллектуального капитала промышленной организации

Подобная система показателей, характеризующая деятельность промышленной компании постоянно обновляется, показатели становятся более объективными и сложными (рис. 10).

Сложность вытекает из того, что интеллектуальная составляющая, инвестиции в ИТ-проекты, информационные технологии воздействуют на конечные финансово-экономические показатели деятельности промышленного предприятия не прямо, а опосредованно, через управленческие процедуры, которые мало формализованы и с трудом поддаются количественному измерению. Для оценки эффективности нужны количественные показатели, характеризующие затраты и результаты, и соответствующие методы для расчета их оценок.

Интеллектуальный капитал совместно с физическим капиталом возникает в результате вложений ресурсов (денег, материальных средств, знаний, квалификации) в производство товаров и услуг; приносит обладателю доход; является ресурсом не только сохраняемым, но и пополняемым. Оба капитала включены в процесс кругооборота стоимости, в котором денежная форма задает одновременно отправную и конечную точки передвижения. Оба капитала подвергаются моральному износу (причем интеллектуальный капитал даже в большей степени -- обесцениваются и программное обеспечение, и любые знания), нуждаются в «ремонте», т. е. требуют затрат на свое поддержание.

В то же время между физическим и интеллектуальным капиталом наблюдаются и различия (табл. 5).

Интеллектуальный капитал нацелен на будущее в отличие от физического, который представляет собой результат определенных действий в прошлом.

Важным критериальным отличием интеллектуального капитала является его отношение ко времени, которое определяет и стоимость: она формируется, исходя из использования в будущем. Наиболее успешно интеллектуальный капитал может развиваться в процессе создания новой продукции. Развитие зависит от того, насколько масштабно компания может для этого организовать исследования и разработки, сконцентрировать необходимые интеллектуальные, материальные и финансовые ресурсы.

Одним из признаков компании, эффективно использующей интеллектуальный капитал, является ее рыночная капитализация, превышающая бухгалтерскую стоимость основных фондов, материальных и финансовых средств.

Проведенный анализ истории экономического роста в США показал, что, хотя технология развивалась за прошедшие двести лет скачкообразно, это развитие было обусловлено различными факторами. На всем протяжении девятнадцатого века упор делался на материальный капитал. Затем, начиная с 20-х годов двадцатого века, технологический прогресс повысил роль нематериального капитала в качестве фактора производства, и к концу 60-х годов объем нематериального капитала стал превышать объем материального.

Таблица 5 Различия физического и интеллектуального капитала

Категория	Капитал
	Физический	Интеллектуальный
Природа	Материальная	Нематериальная
Отношение ко времени	Затраты в прошлом	Результаты в будущем
Формирование	На основе сложения отдельных элементов	За счет синергетического эффекта
Оценка	Преимущественно финансовая	Комбинация стоимостных и нестоимостных оценок
Право владения и собственности	Организация владеет всем капиталом	Организация владеет капиталом лишь частично

Если во второй половине девятнадцатого века рост материального капитала за час работы давал две трети роста производительности труда, то в двадцатом веке он давал не более одной четвертой или одной пятой.

15. На основе методики, предложенной коллективом ученых Российской академии наук под руководством академика Осипова Г.В, рассчитан интеллектуальный потенциал (IP) нации. Индекс IP является интегральным показателем, отражающим в обобщенном виде уровень развития науки и образования. Необходимость такого показателя обусловлена тем, что прогресс общества определяется не только уровнем развития науки и создаваемой ей технологиями, но также и уровнем овладения современными знаниями населения в целом. Рост IP определяется возможностями двоякого рода. С одной стороны, возможностями обеспечить науку необходимым для проведения исследований, и опытов оборудованием, которое само по себе является воплощением новейших достижений науки и техники, а также материалами высокой степени чистоты для создания микропроцессорных устройств. С другой стороны, возможностями подготовки достаточного количества кадров определенной квалификации, обладающих определенным уровнем знаний. Вместе взятые, потребности развития материально-технической базы науки и ее обеспечения кадрами, которые могут эту базу эффективно использовать, находят выражение в финансовых затратах на науку и образование.

Таблица 6 Динамика индексов, характеризующих интеллектуальный потенциал в СССР и РФ

Индексы	1960	1970	1980	1989	1997 (РФ)	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007
i1	0.28	0.40	0.57	0.71	0.77	0,82	0,82	0,83	0,83	0,84	0,88	0,85	0,10
i2	0.35	0.59	0.64	0.59	0.62	0,51	0,56	0,56	0,57	0,57	0,57	0,55	0,52
iз	0.17	0.22	0.20	0.23	0.38	-0,10	-0,10	-0,10	-0,09	-0,10	-0,09	-0,09	-0,08
EP	0.27	0.40	0.47	0.51	0.59	0,41	0,43	0,43	0,44	0,44	0,45	0,44	0,18
I1	0.42	0.60	0.59	0.54	0.44	0,26	0,26	0,25	0,25	0,24	0,23	0,22	-0,01
I2	0.21	0.27	0.46	0.49	0.25	-0,02	-0,01	0,00	0,00	-0,01	0,02	0,02	0,03
SP	0.31	0.43	0.52	0.51	0.34	0,12	0,13	0,12	0,12	0,12	0,12	0,12	0,01
IP	0.29	0.41	0.49	0.51	0.47	0,27	0,28	0,28	0,28	0,28	0,29	0,28	0,15

Источник: Расчеты автора по данным Росстата.

Методика расчета индекса IP основывается на взаимозависимости научных достижений от уровня технического обеспечения исследовательской деятельности, с одной стороны, и уровнем образования и квалификации кадров, создающих эту технику. Исходя из этого, измерение образовательного потенциала осуществляется на основе трех индексов: общей образованности населения старше 20 лет (i1), удельного веса студентов в общей численности населения (i2) и доли расходов на образование в ВВП (i3).

Для измерения научного потенциала используются два индекса: удельный вес персонала, занятого в сфере науки и научного обслуживания, в общей численности занятого населения (I1) и долю затрат на науку в процентах к ВНП (I2).

Образовательный потенциал EР может быть исчислен как среднее арифметическое:

EР= (i1 +i2+i2)/3

Расчет IP на период с 1960 по 2006 гг. позволяет сделать вывод о резком снижении IP страны с 0,71 в 1989 году (максимальный уровень) до 0,34 в 2000 году (табл. 6).

Аналогично рассчитывается научный потенциал SP. Интеллектуальный потенциал IP определяется как среднее арифметическое SP и IP.

На основании расчетных данных, представленных в табл. 6, построен график интеллектуального капитала (рис. 11), наглядно показывающий динамику развития интеллектуального потенциала России.

Рис. 11 Индекс интеллектуального потенциала Российской Федерации, %.

Основные выводы по работе.

1. Знания в обществе не могут замещать труд в виду того, что их практическое применение уже осуществляется в форме труда. Передислокация мирового промышленного производства не устраняет ни труда, ни капитала, а напротив интенсифицирует потребление сырья и энергии, производство и перемещение материальных продуктов. Метафоры «замещения труда знанием», которыми наполнена и российская литература, лишь маскируют реальные проблемы экономики «общества знания».

2. В условиях экономики знания развитие ИКТ, рост инвестиций в интеллектуальный капитал и появление новых форм организации приводит к масштабному росту внешних эффектов знания, позволяющих максимально использовать свойства его неконкурентности и кумулятивности.

3. Для промышленного производства экономические функции знаний проявляются через управление знаниями, что способствует повышению эффективности производственного процесса минимум в трех направлениях: планировании производства, обслуживании потребителей и обучении персонала. Управление знаниями позволяет фундаментально перестроить конкурентные позиции промышленной организации.

4. Фундаментальный сдвиг парадигмы существования промышленных организаций - это реконцептуализация структур, целей и ответственности корпораций, которая происходит в ответ на основные причины изменений, характерные для экономики знаний. Новое физическое окружение, изменения социальных сил, роли информации, являются предпосылками корпоративных трансформаций и их движения к новым, многогранным, многоцелевым формам.

В условиях экономики знаний корпорации перестают максимизировать только отдельные экономические функции производства или прибыли. Корпорации производят эффекты дальнего действия и непосредственные эффекты своей деятельности. Производственная компания экономики знаний выпускает больше продуктов, несет за них ответственность в области экологии, социальной, информационной, политической, а не только экономической сферах. Цели производственных компаний, таким образом, изменяются от одиночных к множественным. Корпорации превращаются из специализированных производственных структур, обслуживающих экономические потребности общества, в производящие центры, обслуживающие социальную сферу, которая начинает соответствовать их прямыми деловым интересам.

5. Компании экономики знаний в своей деятельности учитывают экономические аспекты, с параллельным осознанием важности других факторов. При альтернативах размещения производительных сил с одинаковыми экономическими, но различными социальными условиями, социальные условия становятся определяющими.

6. Производство товаров и услуг в экономике знаний предполагает новые формы экономических отношений, возникающих между предприятиями, а также новые формы организации производства. Наиболее важными из них являются сетевая организация, «коопетиция» и кастомизация производства.

7. Особенностью управления знаниями является то, что оно зависит не только от количества накапливаемых знаний, что само по себе является важным, сколько от разветвленности сети, обеспечивающей доступ пользователей к имеющейся информации. Этот аспект служит важным отличительным признаком управления знаниями от управления информационными потоками. Управление знаниями делает упор на обеспечении людей информацией, изменяющей неопределенность при решении задачи или выполнении целенаправленных действий посредством ценностной цепочки специальных процедур, образующей цепочку знания.

8. Недостатки имеющихся, модифицированных и приобретенных систем управления знаниями часто коренятся в использовании ненадлежащего программного обеспечения, применении программных продуктов для решения нечетко сформулированных задач, неправильной конфигурации программ, необученности персонала и отсутствии заинтересованности пользователей и менеджеров. Вторая по значимости причина низкой эффективности систем заключается в запутанности структуры баз данных.

К числу положительных последствий применения и оптимизации технологий управления знаниями следует отнести:

- улучшение коммуникаций между промышленной организацией и внешним миром, а также между подразделениями организации, что дало сокращение затрат времени на принятие управленческих решений;

- рост эффективности труда работников организации;

- повышение качества выпускаемой продукции за счет улучшения технического контроля с использованием интеллектуальных технологий;

- систематизация данных, используемых при управлении знаниями;

- повышение отдачи активов компании;

- снижение совокупной стоимости владения интеллектуальными активами компании.

9. Стратегии управления производством на базе внедрения системы управления знаниями в промышленных организациях должны, прежде всего, опираться на корпоративную культуру, поскольку главный источник знаний и его пользователь - человек. Универсальных решений по управлению знаниями, пригодных для любой организации, также как и исчерпывающих показателей для оценивания работы со знаниями, не существует. Успешное создание системы начинается с выработки рабочего определения самого понятия «знание», которое может иметь разные истолкования среди сотрудников организации. В центре внимания разработчиков системы должны находиться процессы, а не технологии управления знаниями. Проекты создания системы управления знаниями должны быть обращены в будущее, а не в настоящее или прошлое, в отличие от информационных систем, оперирующих только текущей информацией, и систем архивации данных, отражающих прошлый опыт.

Эффективная СУЗ должна быть направлена на обеспечение поддержки коллективной работы и внутреннего консультирования. Управление знаниями должно быть сориентировано на информационную поддержку разработки новой продукции промышленного предприятия.

Основные положения диссертационной работы изложены в следующих публикациях

Монографии

1. Рагулина Ю.В. Управление интеллектуальным капиталом промышленной организации в условиях экономики знаний. - М.: ИЭ РАН, 2007.- 6,2 п.л.

2. Рагулина Ю.В. Влияние экономики знаний на развитие промышленного производства. - М.: МПГУ. 2008. -7,25 п.л.

3. Рагулина Ю.В. Стратегия управления промышленным производством в условиях функционирования экономики знаний и превращения их в основной фактор производства. - М.: МПГУ. 2008. -18,25 п.л.

Статьи в журналах, рецензируемых ВАК РФ

4. Рагулина Ю.В. Развитие экономики знаний в Российской Федерации // Вестник университета. М.: 2008, № 13. - 0,7 п.л.

5. Рагулина Ю.В. Способы повышения эффективности системы управления знаниями // Вестник университета. - М.: 2008, № 6. - 0,6 п.л.

6. Рагулина Ю.В. Предпосылки формирования теории и практики управления знаниями // Вестник Института Экономики РАН. - М.: 2009, № 2. - 0,6 п.л.

7. Рагулина Ю.В. Моделирование процессов разработки и принятия управленческого решения // Микроэкономика. - М.: 2008. № 2. - 0,65 п.л.

8. Рагулина Ю.В. Комплексообразование и кластерные системы в отечественной науке и практике // Микроэкономика. - М.: февраль 2008. - 0,7 п.л.

9. Рагулина Ю.В. Инструменты повышения конкурентоспособности промышленности России. М., Вестник университета, №9, 2008.- 0,6 п.л.

10. Рагулина Ю.В. Экономическая тематика на отечественном телеэкране // Промышленная политика в Российской Федерации. - М.: 2006. № 7. - 0,5 п.л.

11. Рагулина Ю.В. Разработка новых и адаптация существующих программных методов в процессы реализации эффективной промышленной политики в России // Промышленная политика в Российской Федерации. - М.: 2006. № 11.- 0,55 п.л.

12. Рагулина Ю.В. Некоторые особенности принятия решений в условиях инновационной экономики // Транспортное дело России. - М.: 2008. № 6. - 0,65 п.л.

13. Рагулина Ю.В. Российская система образования: трудности перехода к экономике знаний // Транспортное дело России. - М.: 2008. № 5. - 0,7 п.л.

14. Рагулина Ю.В., Лерефенков И.О. Аспекты социальной политики // Вестник университета. - М.: 2008. №13 (23).- 0,75 п.л.

15. Рагулина Ю.В. Стратегия внедрения технологий управления знаниями в областях промышленного производства // Предпринимательство. - М.:2009. № 1.- 0,8 п.л.

Учебники, учебные пособия, методические рекомендации, научные статьи и доклады.

16. Рагулина Ю.В. Преимущества организации производства на основе технологии управления знаниями и проблемы внедрения системы управления знаниями в отрасли промышленного производства.// Научно-аналитический журнал «Актуальные проблемы социально-экономического развития России». - М.: ИТК «НБП», 2009, № 1. - 0,3 п.л.

17. Рагулина Ю.В. «Экономические кластеры как форма перспективного развития отраслей промышленности и регионов России» // «Система государственного и муниципального управления: проблемы и перспективы развития» // Финансовая академия при правительстве РФ, сборник научных статей по материалам Второй Всероссийской конференции научно-практической конференции от 05 декабря 2007 г. - М.: 2008, -0,6 п.л.

18. Рагулина Ю.В. Инновации в управлении конкурентоспособностью индустриального производства // Материалы Международной межвузовской конференции «Россия и ВТО: проблемы и перспективы». - М.: ВГНА. 2007. - 0,5 п.л.

19. Рагулина Ю.В. Особенности принятия решений в условиях инновационной экономики. // Сборник статей. - М.: ИЭиСО. 2008. № 5. - 0,7 п.л.

20. Рагулина Ю.В. Конкурентоспособность индустриального производства // Материалы одиннадцатой межвузовской научно-практической конференции «Экономика и управление». Тезисы. - М.: МГУПИ, 2007. - 0,1 п.л.

21. Рагулина Ю.В. Основные направления государственной политики в области экономики знаний // Материалы XII межвузовской научно-практической конференции «Экономика и управление». Тезисы. - М.: МГУПИ. 2008. - 0,2 п.л.

22. Рагулина Ю.В. Экономический аспект кадровой работы: российский и зарубежный опыт // Промышленная политика в Российской Федерации. - М.: 2004. №7. - 0,5 п.л.

23. Рагулина Ю.В., Калашникова Л.М. Конкурентоспособность предприятия и работа с персоналом. // Машиностроитель. - М.: 2005. № 1. - 0,6 п.л.

24. Рагулина Ю.В., Калашникова Л.М. Технология успеха. ООО «Лукойл-Западная Сибирь» // Охрана труда и социальное страхование. - М.: 2005. № 1. - 0,65 п.л.

25. Рагулина Ю.В. Роль промышленной политики в экономическом развитии компании // Промышленная политика в Российской Федерации. - М.: 2009. № 1. - 0,5 п.л.

26. Рагулина Ю.В. Институциональные условия функционирования промышленности в экономике знаний // Вопросы интеграции стран содружеств независимых государств: Сборник материалов IV международной научно-практической конференции // Материалы конференции. - М.: апрель, 2009.- 0,8 п.л.

27. Рагулина Ю.В. Стратегия внедрения технологий управления знаниями в промышленных организациях. // «Актуальные проблемы экономики управления и образования». Межвузовский научно-практический сборник экономического факультета МГОУ Материалы конференции. - М.:, 2009.- 0,45 п.л.

28. Рагулина Ю.В. Экономические функции знаний и их роль в промышленном производстве. // Современные гуманитарные исследования. - М.:2009. № 1 (26). - 0,4 п.л.

29. Рагулина Ю.В. Сетевой принцип организации промышленного производства в экономике знаний // Проблемы экономики. - М.: 2009. № 1.- 0,8 п.л.

30. Рагулина Ю.В., Шелягов А.Я. Экономика предприятий (организаций) // Учебное пособие. - М.: ИЭСО. 2005. - 3,6/2,4 п.л.

31. Рагулина Ю.В. Методические рекомендации по написанию курсовой работы // Учебное пособие. - М.: ИЭиУП, 2006. - 2,7 п.л.

32. Рагулина Ю.В. Подготовка и оформление кандидатской диссертации // Учебно-методическое пособие. - М.: ИЭиСО. 2007. - 3,2 п.л.

33. Рагулина Ю.В., Бекаревич Т.И. Инструкция по организации и ведению делопроизводства в Институте экономики и социальных отношений // Методическое пособие. - М.: ИЭиСО. 2002. - 1,3/0,6 п.л.

34. Рагулина Ю.В., Бекаревич Т.И. Номенклатура дел Института экономики и социальных отношений // Методическое пособие. - М.: ИЭиСО. 2002. - 2,2/1,0 п.л.

35. Рагулина Ю.В., Бекаревич Т.И. Сборник нормативно-управленческих документов Института экономики и социальных отношений // Методическое пособие. - М.: ИЭиСО. 2005. - 4,1/2,1 п.л.

36. Рагулина Ю.В., Соколинский В.М., Соколинская Т.В. Как работать и учиться в вузе: секреты успеха // Под ред. проф. В.М. Соколинского. Учебно-методическое пособие. - М.: КНОРУС, 2009 - 9 п.л.

37. Рагулина Ю.В. Некоторые трудности реформирования системы образования // «Проблемы модернизации экономики России в ХХI веке». Материалы Х Международной межвузовской научно-практической конференции. - М.: ВГНА Минфина РФ, 2008 г. - 0,2 п.л.

38. Рагулина Ю.В. Роль знаний в промышленном производстве. Тезисы к докладу «Найденовские чтения» материалы научно-практической конференции // Предпринимательство и его место в экономике современной России Москва, апрель, 2009. - М.: Юриспруденция. 2009.- 0,4 п.л.

39. Рагулина Ю.В. Особенности процесса управления знанием // Вопросы экономических наук. М.: 2009.№ 2. - 0,5 п.л.

40. Рагулина Ю.В. К вопросу об управлении интеллектуальной собственностью. // Проблемы экономики. 2009. № 2.- 0,65 п.л.

41. Рагулина Ю.В. Экономические функции знаний и их роль в промышленном производст...