Стратагема: спилловер-эффект от применения инноваций в средних промышленно развитых городах

Показатели развития средних промышленно развитых городов

Примечание. Составлено авторами. * - города, находящиеся в дискомфортном климате.

Восемь проектов на общую сумму 1,3 млрд руб. были реализованы с помощью «Нового банка развития», в их числе - сооружения для очистки ливневых и талых вод от коллектора № 8, системы водоотведения мостового комплекса в составе Волжской ГЭС, установка технологического оборудования для очистки ливневых стоков, реконструкция канализационного коллектора № 9 от КНС-5 до КНС-9, реконструкция районной канализационной станции № 15, строительство участка магистрального водовода хозпитьевой воды от насосной станции III подъема до насосной станции IV подъема, строительство сетей водоснабжения и водоотведения в микрорайоне «Мираж», обеспечение инженерной инфраструктурой парка культуры и отдыха «Волжский».

Дальнейшее развитие г. Волжского целесообразно строить на основе модели SMART CITY 2.0, которая обеспечивает последующую цифровизацию экономики, повышение экономической и социальной активности горожан, развитие рынка интернета вещей и услуг [Медведева, 2019] (см. рис. 2).

Важным в развитии города является разработка стратагем по отдельным направлениям как в пространстве, так и во времени. Коллектив ученых ВПИ (филиала) ВолгГТУ и ВИЭПП г. Волжского на инициативных началах разработал информационно-справочную систему моделирования спилловер-эффекта (далее - ИССМСЭ) по внедрению инноваций в экономику г. Волжского. Реализация данной стратагемы позволит, с одной стороны, повысить эффективность от внедрения инноваций в экономику города, с другой стороны, усилить инновационную деятельность в организациях различного спектра деятельности.

Моделирование спилловер-эффектов (англ. spillover effects), предопределяющих зависимость одних экономических событий и явлений от других, на первый взгляд абсолютно независимых друг от друга, началось в 60-х гг. ХХ в. [Udovenko, 2018]. Первыми были разработаны Э. Роджерсом и Ф. Бассом [Bass, 1995] модели диффузного распространения инноваций. Модель Э. Роджерса направлена на распространение инноваций среди участников ограниченных рынков. Она демонстрирует применение инноваций субъектами процесса на различных временных периодах, выделяя среди них: субъектов-нова- торов, ранних последователей (появление ранних N - числа субъектов, применяющих инновации, появление поздних N - числа субъектов, реализующих их).

Рис. 1. Инвестиционные проекты, реализованные в г. Волжском в 2019 году Примечание. Составлено по: [Доклад...].

Рис. 2. Повышение эффективности взаимодействия администрации г. Волжского с жителями Примечание. Составлено по: [Доклад...].

Математическая модель Ф. Басса была разработана на базе модели Э. Роджерса и представляла собой целевую функцию

где П - количество принявших инновацию в момент времени Д М - потенциал рынка; М - суммарное число принявших инновацию в момент времени Д р - коэффициент внешнего влияния; q - коэффициент внутреннего влияния.

Особенностью модели Ф. Басса является то, что она позволяет рассчитать число рыночных субъектов, принявших инновацию, на каждый конкретный момент времени. Фактически она детализирует предыдущую модель, но не позволяет рассчитать стоимостные показатели роста продаж, прибыли для соответствующих рынков (федеральных, региональных и муниципальных). К тому же данная модель строится на показателях p и q, отражающих оценочные вероятностные величины внешних и внутренних влияний. Потенциальным инструментом разработки спилловер- эффектов выступает модель Леонтьева - Канторовича «межотраслевой баланс». Она рассматривает структуру территориальных рынков, создает больше возможностей для оценки спилловер-эффектов в городской экономике. В общем виде модель Леонтьева - Канторовича можно представить следующей формулой:

где X' - расчетный показатель объемов валовой продукции /-й отрасли; ар - расчетный коэффициент прямых затрат продукции р-й отрасли для производства продукции /-й отрасли; у.^р - расчетный показатель конечного потребления /-й отрасли; п - количество отраслей производителей; / - индекс отрасли производителя; р - индекс отрасли потребителя.

С помощью модели Леонтьева - Канторовича можно рассчитать кумулятивные эффекты от внедрения инноваций, то есть эффекты п-го порядка, чтобы иметь картину положительного эффекта от инновации не только на объекте внедрения, но и на объектах, непосредственно с ним не связанных: эффект I порядка, положительного эффекта на объектах, связанных с объектами I порядка, эффект II порядка, на объектах II порядка, эффект III порядка и т. д. вплоть до эффекта п-го порядка. Другим аспектом определения спилловер-эффекта от инноваций является теория экономической эффективности социально-экономической деятельности, предложенная В. Парето. Идея состоит в определении степени отдачи вложенных ресурсов по отношению к конечному результату. Применительно к тематике данной статьи: следует понимать, какова степень комплексной полезной отдачи внедрения инноваций и какова степень отдачи инвестиций на разработку и внедрение инноваций по отношению к объемам увеличения продаж и прибыли, полученных от их применения. Отечественная школа экономики в отношении к отражению результатов внедрения инноваций выделяет две принципиальных категории:

- эффект - результат, определяемый в объемных показателях (объем продаж, прибыль, объем производства, нормативно-чистый продукт (npv), сроки выполнения и т. д);

- эффективность, определяемая как степень отдачи на сделанные вложения (экономическая эффективность, рентабельность (R), индекс доходности (IRR) и т. п.).

Разумеется, при построении стратагем необходимо достаточно четко разграничивать подобные категории, придавая моделированию спилловер-эффектов большую структурность и информированность. Практика моделирования экономических процессов тесным образом связана с разработкой и созданием организационных структур вычислительных систем, которые состоят из следующих элементов:

- банк данных (далее - БД), где накапливается, обрабатывается и сегрегируется предварительная информация, которая потом используется в расчетах. Информация представлена системой показателей, интегрированных с алгоритмом работы данной системы и его целевыми функциями. Весьма важным элементом БД является система форм входной информации, на основе которой производится обработка информации и введение в БД;

- автоматизированная система плановых расчетов (далее - АСПР), которая на основе данных БД путем реализации в своем алгоритме циклических и разветвляющихся процессов определяет целевые показатели всей системы и представляет их в адаптированном виде для пользователя.

Система входной информации для ИС- СМСЭ строилась по следующим показателям:

- организации, занимающиеся разработкой инноваций;

- количество инноваций, внедряемых за календарный период (по видам: всего, в том числе диффузных);

- потенциал диффузных инноваций по экономической отдаче (по видам: низкий, средний, высокий, революционный);

- потенциал диффузных инноваций по степени распространения в городской экономике (по видам: низкий, средний, высокий, всеобщий).

АСПР ИССМСЭ была сформирована по пяти блокам:

- определение совокупного экономического эффекта (непосредственного и кумулятивных п-го порядка) на основе модели Леонтьева - Канторовича;

- определение периодов распространения диффузных инноваций и распределения экономических эффектов от них с учетом модели Э. Роджерса;

- определение размеров экономических эффектов на каждый конкретный момент времени с учетом модели Ф. Басса;

- формирование рекомендаций по определению направлений организации инновационной деятельности в составе экономического комплекса города;

- предварительная оценка потребностей в инвестициях для организации инновационной деятельности по рекомендуемым направлениям и возможный спилловер-эффект от инновационной деятельности.

Для подтверждения эффективности использования ИССМСЭ при разработке стратагемы спилловер-эффекта от инновационной деятельности были проведены расчеты (табл. 4).

Использование полученных данных в расчетах на основе модели Леонтьева - Канторовича позволило получить результаты, представленные в таблице 5.

Для практического использования данных о спилловер-эффекте в рамках городской экономики весьма актуальным является определение периодов восприятия инноваций и определение их отдачи. Зная подобные временные периоды, можно более эффективно организовывать инвестирование и рассчитать эффект отдачи. Решение задач, которое базируется как на средствах городов, так и средствах регионального рынка, наилучшим образом отражает спилловер-эффект волн социально-экономического развития. Данные о временном распределении подобных волн можно рассчитать с помощью модели Э. Роджерса, которая также была интегрирована в ИС- СМСЭ (см. табл. 6).

Контрольный пример демонстрирует возможность ранжирования объектов внедрения инноваций на основе наилучших результатов с точки зрения спилловер-эффектов (см. табл. 7).

Как показывает практика моделирования экономических процессов, хотя это и требует высокого уровня знаний и творчества разработчиков, но не может существовать без заинтересованности и поддержки властей городов.

Таблица 4

Исходные данные контрольного примера для тестирования ИССМСЭ г. Волжского на базе показателей 2018 г.

Примечание. Составлено авторами.

Таблица 5

Итоговые данные контрольного примера для тестирования ИССМСЭ г. Волжского на базе показателей 2018 г.

Примечание. Составлено авторами.

Таблица 6

Итоговые данные контрольного примера ИССМСЭ г. Волжского по распределению эффекта во времени по модели Э. Роджерса на основе данных 2018 г.