КУМУЛЯТИВНАЯ АБСОРБЦИЯ ЗНАНИЙ: СОЗДАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ В ФИРМАХ И ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТАХ

УДК 330.341. 1 + 330.354 JEL O31, O32, O33

DOI 10.25205/2542-0429-2020-20-1-46-66

Кумулятивная абсорбция знаний: создание технологий в фирмах и инновационных проектах

Г. А. Унтура

Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН Новосибирск, Россия

Аннотация

Рассмотрены факторы абсорбции знаний (АЗ), влияющие на создание технологий и осуществление инноваций как в фирмах, так и в инновационных проектах со множеством участников. Цель исследования - анализ отечественных и зарубежных подходов, характеризующих абсорбцию знаний с учетом внутренних и внешних факторов, способствующих применению знаний для повышения уровня готовности технологий, их конкурентоспособности и коммерциализации инноваций. Методом исследования является систематизация и анализ сопряженности разных типов знаний для создания новых продуктов и технологий с учетом критериев уровня готовности технологии. Обобщена интегративная концепция АЗ, в рамках которой основной упор делается на кумуляцию знаний в инновационных проектах, выполняемых совместно научными учреждениями, вузами, инжиниринговыми компаниями и фирмой. Предлагаемая типология абсорбции знаний учитывает неоднородность видов и результатов научно-технической деятельности при переходе с одного этапа на другой в научно-производственном цикле. Предложены показатели, отражающие специфику абсорбированных знаний. Концепция может быть применена для анализа продуктивности использования внешних знаний различных участников: научных институтов, вузов, центров коллективного пользования, инжиниринговых центров, предприятий, вошедших в инновационный проект для решения общей задачи - создания новой технологии. В концепции АЗ для завершающих этапов создания технологий предусмотрена оценка экономических эффектов для фирмы и народного хозяйства в целом. Исследование условий и показателей абсорбции знаний с учетом многоэтапной трансформации внешних научно-технологических заделов создает новый ракурс в разработке менеджмента интеграционных проектов полного инновационного цикла по сравнению с методами анализа абсорбции знаний отдельных фирм, которые сфокусированы только на покупке готовых технологий или результатов исследований и разработок. Выводы имеют прикладное отношение к задачам, намечаемым в Стратегии технологического развития России до 2030 г.

Ключевые слова

наука, инновации, абсорбция знаний, уровень готовности технологий, фирма, полный инновационный цикл

Для цитирования

Унтура Г. А. Кумулятивная абсорбция знаний: создание технологий в фирмах и инновационных проектах // Мир экономики и управления. 2020. Т. 20, № 1. С. 46-66. Б01 10.25205/2542-0429-202020-1-46-66

© Г. А. Унтура, 2020

Absorptive Knowledge Capacity of Companies and Projects with Complete Innovation Cycle

G. A. Untura

Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS Novosibirsk, Russian Federation

Abstract

The article discusses methodological approaches to assess absorption capacity (AC) of the firms and projects for knowledge and innovation. The purpose of the study is to compare the different approaches to characterize AC, taking into account internal and external factors of organizations to develop the policy of systematic promotion of generated knowledge towards commercialization of innovations. The applied research method is based on systematization of AC factors for different participants in both scientific and production cycles and an empirical expert analysis of conjugation of scientific results within the framework of a complete innovation cycle. The research focuses on the possibilities of productive transformation and application of knowledge to increase technology readiness level in the production and the use of catalysts. As a result, the approach to study project/program participants was proposed, which has made it possible to identify the effectiveness of knowledge transfer through the stages of a full scientific and production cycle, and the relevant criteria for the technology readiness level for each stage were applied. The test approach to assess knowledge absorption in case of scientific production cycle (NPC) of catalysis in Russia has demonstrated not only the strengths of AC in academic institutions -interdisciplinarity - but also revealed the gaps and weak links in NPC that inhibit the absorption of external knowledge in production - pilot tests and engineering of catalysts. AC assessment is important for the development of S&T policy because they are appropriate for both an individual organization and the participants in the integrated full-cycle innovative projects. The article provides a critical review of the methods and tools for the thorough analysis of the resources and institutional conditions required for knowledge absorption in the groups of interrelated participants as compared to the methods for analyzing the acquisition and assimilation of knowledge by one firm is sure to create new perspectives and concepts for the management of integration projects with the full innovation cycle. The article summarizes the key findings and gives recommendations applicable to the tasks outlined in the Strategy for Technological Development of Russia until 2030.

Keywords

R&D, innovation, absorption capacity, scientific institution, research areas of catalysis, complete innovation cycle, technology readiness level

For citation

Untura G. A. Absorptive Knowledge Capacity of Companies and Projects with Complete Innovation Cycle. World of Economics and Management, 2020, vol. 20, no. 1, p. 46-66. (in Russ.) DOI 10.25205/25420429-2020-20-1-46-66

Введение

Одна из проблем становления инновационной экономики в России - несбалансированность отдельных элементов инновационных систем, которая проявляется в том, что доля отраслей с отсталыми технологиями медленно устраняется в технологической структуре экономики, а скорость создания передовых технологий меньше, чем в развитых странах мира. Позиции России на высокотехнологичных рынках по отдельным научно-технологическим направлениям существенно ниже мест многих развитых стран мира и соседей в Юго-Восточной Азии, прежде всего Китая. На государственном уровне пока не удается совместить элементы научно-

технической, инновационной и промышленной политики для поддержки создания прорывных технологий [1], что грозит стране системным отставанием в условиях набирающей силу четвертой промышленной революции и цифровизации. Несмотря на конкурентоспособные заделы фундаментальных исследований в ряде научных направлений, в России наблюдается слабая активность в проведении собственных научных исследований и разработок (ИР) и абсорбции технологических знаний даже у инновационно активных предприятий. К тому же доля таких предприятий (менее 10 % от общей численности предприятий) в 3-4 раза ниже, чем в развитых странах. Причины невосприимчивости к инновациям разные: и ограниченность финансовых ресурсов, и недостаток компетенций разработчиков для создания или применения новых технологий. Движение к коммерциализации знаний, предпринимаемое научными учреждениями, также наталкивается на отсутствие в них развитых опытно-конструкторских отделов или инжиниринговых центров, что не позволяет повышать уровень готовности технологий для передачи новых технологий конкретным предприятиям. Это приводит к смещению конкурентных позиций многих научных разработок, выполненных в России, в другие страны, сумевшие обеспечить завершающие стадии создания технологий и внедрить их в отрасли своей экономики.

Зарубежные высокотехнологичные фирмы являются реальными проводниками знаний в производство, агентами коммерциализации инноваций на внутренних и внешних рынках. Процессы абсорбции знаний (АЗ), приводящие к успешным инновациям, изучены многими исследователями начиная с конца 90-х гг. прошлого века (см., например, Cohen и Levinthal [2; 3], Zahra и George [4]. Несмотря на актуальность проблематики АЗ в последние годы у исследователей и практиков не сложилось завершенного представления о сути этого феномена. По нашему представлению, пока еще недостаточно изучен аспект взаимодействия фирм с внешними производителями знаний. Инновационные фирмы могут работать как «автономно», проводя самостоятельно весь инновационный цикл начиная с научных исследований, так и «комплиментарно», действуя в рыночном поле открытых инноваций или на рынке знаний, приобретая недостающие фрагменты для создания знаний или технологий. Так, по данным федеральной статистики России, выполнено исследование, которое характеризует два основных канала АЗ российскими организациями, осуществлявшими технологические инновации в 20102017 гг.: 1) покупка овеществленных и неовеществленных технологий разного уровня и 2) получение результатов исследований и разработок в рамках партнерства и кооперации [5]. В 2017 г. организации с федеральной формой собственности более активно использовали второй способ - технологическую абсорбцию знаний в процессах партнерства и кооперации. Доля АЗ по каналам партнерских проектов составила 18 %. Причем для предприятий с федеральной формой собственности значение названного показателя по сравнению с 2010 г. выросло в 5 раз [5. С. 154]. Государство привлекает фирмы в консорциумы участников крупных инновационных проектов или программ в соответствии со стратегическими установками технологического развития страны и для противостояния введенным санкциям на поставки отдельных технологий.

В последние годы в 2014 г. в дополнение к федеральным целевым программам, технологическим платформам, инновационным кластерам высокотехнологичных

секторов, призванных ускорять создание прорывных технологий, начата реализация проектов Национальной технологической инициативы. По замыслу Правительства, они должны сформировать новые рынки в условиях цифровизации экономики. Кроме того, в 2019 г. специально сформулированы правила участия разных организаций в проектах полного инновационного цикла, которые потенциально могут повысить их АЗ 1.

В связи с этим назрела необходимость обобщения разных подходов к оценке АЗ не только фирм, но и вообще всех участников партнерства и кооперации, которые объединяются в рамках сетевых взаимодействий или инновационных проектов. Прикладная актуальность разработки методологии и концепции многоаспектного анализа абсорбционной способности состоит в том, что агенты рынка по-разному могут строить свои инновационные стратегии для достижения конкурентоспособности за счет разных каналов АЗ. Мотивом для развития навыков АЗ в таких проектах для фирм и научных институтов является то, что промежуточные и конечные результаты - это знания, которые в разной форме по цепочке передаются в таком виде, чтобы стать воспринимаемыми и доступными для всех участников проекта. Появляется синергетический эффект применения знаний для многоцелевого использования в научной, образовательной и производственной деятельности.

Цель исследования - анализ отечественных и зарубежных подходов, характеризующих абсорбцию знаний с учетом внутренних и внешних факторов, способствующих применению знаний для повышения уровня готовности технологий, их конкурентоспособности и коммерциализации инноваций.

Абсорбция знаний как условие инновационного развития

Концепции абсорбционной способности фирм

Влияние нематериальных факторов производства, а среди них знаний и интеллектуального капитала на экономический рост было исследовано в основополагающих работах Яошера [6] и Lündvall [7]. Термин поглощение (абсорбция) знаний первоначально был введен Cohen, Levinthal в 1989-1990 гг. Абсорбция знаний -способность фирмы распознавать ценность новой информации, усваивать ее и применять в коммерческих целях. Сам феномен изучался в контексте деятельности фирмы, стремящейся конкурировать за счет переобучения кадров и запуска инноваций [2; 3]. Согласно концепции этих авторов, предшествующие знания и разнообразие контактов дают возможность фирме накапливать информацию, трансформировать ее в новые знания и продукты. Инвестиции, которые фирма вкладывает в свои исследования и разработки (ИР), имеют ключевое значение для ее развития и перехода к инновациям на основе собственных или внешних знаний.

1 Постановление Правительства Российской федерации от 19 февраля 2019 г. № 162 «Об утверждении Правил разработки, утверждения, реализации, корректировки и завершения комплексных научно-технических программ полного инновационного цикла и комплексных научно-технических проектов полного инновационного цикла в целях обеспечения реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации».

Абсорбция знаний имеет свойство кумуляции 2, т. е. АЗ возрастает потому, что процесс накопленного инвестирования дает лучший эффект в усвоении знаний, чем при случайных вложениях в ИР. Второй доминантой развития фирмы является разнообразие творческого процесса, которое позволяет работникам создавать новые коммуникации, ведущие к приращению знаний и информации. Наличие в фирме команд с разными компетенциями полезно для усиления АЗ, поскольку такие сотрудники, работая вместе, открывают новые возможности и могут согласовать конечные решения.

В концепции Zahra и George в 2002 г. [4] сделана переоценка факторов, влияющих на абсорбционную способность, по сравнению с концепцией Cohen, Levinthal. Смещен акцент с размера и динамики инвестиций на ИР на процессуальные моменты работы со знаниями как на более важные факторы для поглощения знаний. Zahra и George предложили прежде всего анализировать набор организационных процедур и процессов, с помощью которых фирмы приобретают, усваивают, трансформируют и используют знания для создания своих динамических организационных возможностей. Они различают два среза АЗ: потенциальная АЗ и реализованная АЗ, каждая из которых имеет свойство возрастать при определенных обстоятельствах. Потенциальная АЗ фирмы включает в себя возможность осуществления следующих функций: 1) приобретение знаний извне, которые имеют решающее значение для ее деятельности; 2) способность к ассимиляции знаний, что проявляется в рутинных процессах фирмы. Эти функции позволяют фирме анализировать, обрабатывать, интерпретировать и понимать информацию, полученную из внешних источников. Потенциальная АЗ делает фирму восприимчивой к приобретению и усвоению внешних знаний, а реализованная АЗ проявляется во внутренней способности фирмы к 3) трансформации знаний и 4) их реальному применению.

Другие исследователи, например Bosch [8], также утверждают, что поглощающая способность не должна основываться только на внешних или предшествующих знаниях, как первоначально предлагали Cohen и Levinthal, а скорее базироваться на организационной культуре и комбинационных способностях, которые следует рассматривать как предпосылки к АЗ. Бизнес-культура, подразумеваюшая непрерывное обучение, обладает более высокой способностью к освоению знаний, чем другие бизнес-культуры, которые не поддерживают индивидуальное обучение и развитие.

Bradley [9] предложил использовать термин Net-Enabled Business Innovation Cycle (NEBIC) для измерения, прогнозирования и понимания способности фирмы создавать потребительские ценности за счет использования цифровых сетей в бизнесе. Цифровые сети, по его мнению, - один из источников улучшения АЗ фирмы, которые преобразуют свою прежнюю ориентацию и внутренние ресурсы, связанные с поддержкой сети участников.

George и его коллеги в 2018 г. [10] выявили, что абсорбция знаний, связанная с затратами на ИР и системной переработкой информации всеми ее подразделениями, является сильным предиктором инноваций и влияния на финансовые показатели фирмы. Кроме того, на успех в сфере инноваций влияют размер, возраст

2 От лат. cumulatio - скопление.

фирмы и т. д. Механизмы социальной интеграции, инфраструктура знаний, управление знаниями оказывают положительное и существенное влияние на переход из состояния потенциала АЗ в состояние реализации АЗ для получения конечного эффекта инноваций. Инновационные рутины определяют набор компетенций, при которых фирма способна уверенно работать и направлять усилия фирмы на инновации, в том числе существует абсорбционная и десорбционная способность при передаче технологий во внешнюю среду [11].

В России в последние десятилетия также активно развивается исследование теоретических вопросов экономики знаний [12] и проблематика управления знаниями. Роль понимания АЗ в системе управления знаниями на уровне страны, отраслей, предприятий и регионов возрастает. Концептуальные основы управления знаниями на уровне фирмы [13] были развиты Б. Мильнером [12; 14], который показал, что в новом веке происходит смена парадигмы управления предприятием с учетом особенностей знаний и возрастающей роли интеллектуального капитала фирмы. Он обосновал, что в дополнение к управлению подразделениями, выполняющими ИР, должна быть выстроена схема управления всеми информационными потоками, связывающая все виды деятельности фирмы и взаимодействия по абсорбции знаний из внешней среды. В частности, последователи этого направления показали, что выбор инструментов управления знаниями зависит от предметной области, и предложили обобщенную карту знаний предприятия [15], которая обозначает предметные срезы информационных потоков в контуре управления, привели классификацию универсальных методов управления знаниями с целью их получения, накопления, трансформации, обмена и эксплуатации, что созвучно с концепцией Zahra и George.

Особую актуальность представляет собой проблематика абсорбции технологических знаний как фактора инновационного развития страны в целом и отдельных предприятий. Так, С. А. Самоволевой [5] предложена типология абсорбции технологических знаний с выделением в ней овеществленных и неовеществленных знаний, учитывающая фактор неоднородности знаний и их производителей. Рассмотрены два канала АЗ для предприятий, осуществляющих инновации: покупка и участие в процессах партнерства и кооперации. Автору удалось на цифрах показать, что способы абсорбции знаний зависят не только от вида овеществленных или неовещестленных технологий, но и от формы собственности инновационных предприятий. Показано, что «доминирующий тип способности к абсорбции зарубежных технологий реализуется в процессах партнерства и кооперации в ИР. Однако доля организаций, способных участвовать в совместных ИР с развитыми странами, невелика: с 2010 по 2017 г. она не превышала 8,5 %» [5. С. 156]. Более высокая оценка абсорбционной способности получена для предприятий с федеральной формой собственности.

Можно согласиться с выводом С. А. Самоволевой о том, что актуальность мер, направленных на рост АЗ за счет кооперации со многими участниками высокотехнологического сектора и их баз знаний, возрастает. По нашему мнению, в методологии технологической АЗ необходимо также учитывать неоднородность знаний, получаемых разными участниками на каждом этапе цепочки генерации знаний, а их ценность рассматривать с точки зрения последующего применения при создании конечных продуктов и технологий.

Отметим еще один важный фактор, который пока недостаточно изучен в контексте концепции АЗ, - это географическая неоднородность в размещении производства знаний и их потребления как между странами, так и внутри стран. Отдельные закономерности АЗ с учетом неоднородности регионального развития были развиты в новой экономической географии. Некоторые исследователи предлагают учитывать влияние на абсорбцию знаний различных видов пространственной и непространственной близости участников инновационных процессов [1621], поскольку технологическая, когнитивная, институциональная близость участников, особенно в сочетании с пространственной близостью, дает основание для привлечения открытых инноваций или вхождения в консорциумы, осуществляющие полный инновационный цикл. Пока оценки влияния разных видов близости на создание инноваций и экономический рост носят противоречивый характер. Вместе с тем имеется ряд эмпирических исследований, показывающих взаимосвязь АЗ и возникновения инновационных кластеров (например, [16-18]).

Исследователи из Китая X. Qin, D. Du,M.-P. Kwan [19] предложили многоступенчатый подход к изучению процесса продвижения знаний от идеи до создания готового продукта в фирмах, опираясь на данные о проведении ИР в 30 китайских регионах. И хотя названные исследователи не дают явного определения АЗ, но, в нашем понимании, они сформулировали косвенное определение АЗ как умение сочетать ресурсы и знания на входах и выходах по стадиям создания и коммерциализации технологий. Рассматривая эффективность управления целостным процессом, названные авторы выделяют: входящий подпроцесс, который определяет одну сторону АЗ, т. е. могут ли участники ИР эффективно использовать финансирование и человеческие ресурсы для результативного проведения исследований и получения результатов (статей и патентов). Выходящий подпроцесс - стадия коммерциализации знаний, которая исследует другую сторону АЗ, т. е. могут ли фирмы после проведения собственных ИР или получения извне результатов ИР использовать эти знания и технологии для достижения социальной и экономической ценности (выручка от продажи технологий или доходы от выпуска инновационной продукции). Они предложили следующие входные и выходные параметры двух этапов.

Входные данные этапа I

• Расходы на фундаментальные и прикладные исследования

• Количество персонала, занятого в основных и прикладных ИР

Выходные данные этапа I

• Количество опубликованных научных статей по классификациям SCI 3 и SSCI 4

• Количество выданных патентов

Входные данные этапа II

• Расходы на экспериментальные разработки

• Количество опытно-конструкторских разработок

3 Представляет данные департамента науки и технологий Национального бюро статистики.

4 Представляет данные Web of Science.

Результаты этапа II

• Выручка от передачи технологий

• Доход от продаж нового продукта

Гипотеза о том, что переток результатов двухэтапных ИР как внутри каждого региона, так и между 30 регионами Китая создает вторичные эффекты и усиливает АЗ, подтвердилась. Однако, оценивая пространственную модель Дурбина, названные авторы обнаружили, что вторичные положительные эффекты от вложения финансовых средств в проведение ИР на разных этапах имели место прежде всего внутри региона, а не между регионами.

В России проявление фактора технологической и пространственной близости для повышения АЗ ряда фирм было показано на примере создания биотехнологического кластера на Алтае [20]. Предпосылки для создания инновационных кластеров и умной специализации существуют во многих регионах [21].

В целом, как показал краткий обзор теоретических концепций и эмпирически выявленных факторов АЗ, можно констатировать, что исследование феномена абсорбции знаний становится междисциплинарным подходом по своей сути. Нами были выделены факторы АЗ, нашедшие отражение в публикациях [2-36]. Распределение факторов АЗ по тематическим группам (рис. 1) носит скорее экспертный характер и выполнено нами для того, чтобы в статье прежде всего затронуть вопросы АЗ применительно к группам 1 и 4. В основе пирамиды факторов АЗ лежат интеллектуальные ресурсы, человеческий капитал, а выше располагаются факторы управления и организационно-экономические механизмы разных участников, особенности передачи знаний в крупных инновационных проектах, сетях и на базе информационных платформ.

Далее рассмотрим концепции, в которых предметом анализа становятся ресурсы ИР и сопряженные связи между начальными этапами получения знаний и конечными этапами их применения. Они влияют на абсорбцию технологических новшеств или новых продуктов в высокотехнологичных фирмах, крупных корпорациях, а полученный конечный народнохозяйственный эффект дополнительно учитывает масштабы его применения в различных сферах.

Если начальные этапы ИР выполняются, как правило, научными институтами или вузами, то завершающие этапы научно-производственного цикла (опытно-конструкторские работы, технологическая подготовка производства) проводят внутренние подразделения фирм или внешние подразделения инжиниринговых центров, центров коллективного пользования и т. д.

Концепции абсорбционной способности участников инновационных программ и проектов

Отметим несколько концепций, комплексно рассматривающих АЗ научных организаций и фирм, включенных в круг участников инновационных проектов или научно-производственных цепей (НПЦ). Инструменты управления знаниями в таких интеграционных структурах нацелены на продвижение неоднородных видов знаний между участниками проектов таким образом, чтобы абсорбция знаний при

переходе с этапа на этап (рис. 2) 5 обеспечивала более высокий уровень готовности технологии (УГТ) 6 и вероятности применения новой технологии или продукта в отраслях экономики (см., например, [37-41] 7).

4. Переток знаний по уровням готовности технологий, межотраслевая и межрегиональная абсорбция знаний в инновационных проектах, сетевые взаимодействия, информационные платформы

2. Управление знаниями; организационные структуры; внутренние связи; внешние взаимодействия; открытые инновации

1. Исследования и разработки; человеческие ресурсы; социальный и интеллектуальный капитал

Рис. 1. Факторы абсорбции знаний фирм во внутренней и внешней среде Fig. 1. Factors of absorption of knowledge of firms in the internal and external environment

В 1980-х гг. национальным аэрокосмическим агентством (NASA) США была разработана Концепция уровня готовности технологии (англ. TRL). При финансировании и анализе выполнения проектов учитывались 9 уровней готовности технологий.

5 Рисунок составлен автором с использованием следующих материалов: Методика определения уровней готовности технологий в рамках проектов федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 гг.». URL: http://fcpir.ru/upload/medialibrary/955/ gt_57_14vn_ metodika-ugt-_002_p (дата обращения 01.08.2019); Dementiev V. V. Ensuring capability of S&T programs and R&D projects (National Research University Higher School of Economics) // Презентация. XIX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества. 10-13 апреля 2018 г. Москва.

6 Английское ТRL - Technology Readiness Level. URL: https://www.nasa.gov/pdf/458490main_TRL_ Definitions.pdf (дата обращения 19.01.20120).

7 См. также: Iliyna E. Technology TRL // AtomInfo.Ru. 2017. URL: http://www.atominfo.ru/newsp/ w0965.htm (дата обращения 01.08.2019).

ФИ

ПИ

ОКР

ОКР

Сформулированы базисные принципы технологии, вытекающие из теории

Статьи, доклады на конференциях Цитируемость

Сформулирована технологическая концепция

Патенты и другие права на интеллектуальную собственность

Продажа лицензий

Экспериментальное доказательство концепции

Доля коммерциализируемой интеллектуальной собственности во всем объеме ИС, стоящей на балансе фирмы

Технология подтверждена в лабораторных условиях

Доля прототипов, прошедших первичные испытания, в количестве всех

разработанных прототипов

Технология подтверждена на пилотных установках или в промышленных условиях

Количество регламентов, которые предназначены для использования в технологических процессах

Количество выданных документов по экспертизе прототипов предприятиям различной отраслевой специализации

Удельный вес технологических процессов, для которых был подобран оптимальный режим, в общем числе задействованных технологий на производстве, %

Полностью запущенная в производстве и сертифицированная технология

Фактически действующая система, проверенная в операционной среде (т. е. конкурентоспособное по аналогам и географии производство) Объем инновационной продукции, импорт и экспорт технологий

Рис. 2. Модель абсорбции неоднородных знаний в научно-производственном цикле инновационного проекта (ФИ - фундаментальные исследования; ПИ - прикладные исследования; ОКР - опытно-конструкторские и технологические разработки) Fig. 2. A model for the absorption of heterogeneous knowledge in the scientific and production cycle

of an innovative project

В 2006 г. Sauser et all. предложили преобразовать концепцию TRL в концепцию SRL (англ. Concept of Systems Readiness Levels (SRL)). Системная готовность технологии означает системный контекст взаимодействия между несколькими техно-

логиями [37]. В европейской программе "Horizon 2020" 8 при оценке успешности выполнения проектов участие разных стран и организаций также используются шкалы УГГ. Сейчас аналогичные концепции применяются в стратегическом планировании развития инноваций, например, в российской корпорации Росатом 9. В России в 2014-2020 гг. концепция УГГ применялась для оценки результативности выполнения государственных научно-технических программ по приоритетным направлениям 10. Однако в этой экспертной работе в явном виде не учитывались все факторы, обеспечивающие АЗ между разными участниками программ, для повышения YTT. Доминировал анализ финансирования различных этапов УГТ. В частности, в работе В. В. Дементьева, С. Н. Слободянина [38] изложен опыт и некоторые результаты оценки ряда успешности государственных программ, в частности каталитических технологий, через призму этой концепции 11.

Исследователи из США M. W. Trochim еt al. [39] разработали комплексный подход, учитывающий разные этапы ИР в проведении медико-клинических исследований по борьбе с раком. Авторы назвали свою концепцию «Интегративный подход смешанных методов для оценки участия в проектах» (англ. "A Participatory Integrative Mixed-Methods Approach"). Методология подхода учитывает роль многих участников во всей цепочке АЗ, начиная от фундаментальных исследований в области рака до применения методов лечения этого заболевания в клинической практике. Этот подход рассматривает неоднородность знаний аналогично концепции УГТ, но также отражает специфику, связанную с проведением предклиниче-ских и клинических испытаний. В нем предлагаются критерии оценки успешности деятельности персонала на каждом этапе. Стадиям применения результатов медицинских исследований и технологий в клинической практике отведена особая роль в процессе повышения АЗ госпиталей в клинической практике. Новым моментом во всех названных концепциях становится экспертиза абсорбции знаний как кумулятивной возможности использования знаний разных организаций в рамках проекта для повышения уровня готовности технологий и их экономической отдачи на каждом УГТ. В менеджменте управления знаниями используются разные методы оценки результатов, исходя из этапа НПЦ и вида знаний. Это библиомет-рический анализ публикаций, технологический аудит патентов и технологических решений, анализ соответствия клинический испытаний принятым стандартам министерства здравоохранения, проектный анализ экономической эффективности затрат на ИР в проекте.

Обобщая методологию изложенных подходов и собственные наработки о признаках АЗ [40. С. 33-34], предлагаем в интегративной концепции АЗ участников проектов полного инновационного цикла учитывать «дуальное» положение фирм и организаций, занимающихся научно-технологической, образовательной и инновационной деятельностью. С одной стороны, фирма, научное учреждение, вуз должны заниматься своей основной деятельностью и руководствоваться регламентами своих ведомств и критериями успешности их деятельности. Они могут

8 Сайт программы: https://ec.europa.eu/programmes/horizon2020/en/h2020-sections-projects (дата обращения 01.08.2019).

9 Iliyna E. Technology TRL // AtomInfo.Ru. 2017.

10 Методика определения уровней готовности технологий...

11 Dementiev V. V. Ensuring capability of S&T programs and R&D projects...

осуществлять АЗ из внешних источников самостоятельно и учитывать многие факторы АЗ. С другой стороны, став участниками совместных инновационных проектов, все названные участники обязаны интегрировать ресурсы и передавать свои научно-технические разработки друг другу по всем этапам НПЦ таким образом, чтобы они способствовали повышению уровня готовности технологий на основе АЗ между разными участниками. Для научных организаций приоритетной целью остается прирост неовещественных знаний (написание статей, оформление патентов), для организаций системы высшего и среднего образования - подготовка кадров для освоения новых технологий, для фирм - конкурентоспособность и прибыльность при запуске инноваций. Участие в совместном проекте будет иметь смысл, если каждый участник достигнет большего имманентного ему результата, нежели действуя самостоятельно.

Результаты и выводы

Базовые принципы интеграционной концепции абсорбции знаний участников полного инновационного проекта, на наш взгляд, состоят в следующем:

1) финансирование ИР, разнообразие и кадровый потенциал исследовательских команд разработчиков дает толчок для развития абсорбционной способности каждого участника;

2) этапы создания технологий проводятся во взаимосвязи с подготовкой кадров или переобучением;

3) набор организационных процедур и процессов, с помощью которых участники приобретают, усваивают, трансформируют и используют знания, определяет эффективность реализации каждого этапа выполнения проекта для создания динамических возможностей своей организации и проекта в целом;

4) оценка результатов каждого участника проводится по критериям для соответствующего вида деятельности, путем сопоставления с достижениями мирового и национального уровня;

5) кумулятивная АЗ усиливает накопительный эффект всех стадий генерации и коммерциализации знаний в проекте полного инновационного цикла в трех проекциях: наука, образование, производство;

6) на завершающих этапах проекта проводится экономическая оценка технологии, подтверждающая коммерческий и народно-хозяйственный эффект и иные виды эффектов (социальный, экологический и др. эффекты) от ее использования;

7) «надведомственная структура» (специальные советы, комитеты и т. д.) управления знаниями в проекте согласует интересы участников разной ведомственной принадлежности, формы собственности из разных регионов страны, усиливает возможности кооперации участников;

8) меры федеральной и региональной поддержки инновационных проектов дифференцированы, сочетают кооперацию всех участников проекта и повышают конкурентоспособность каждого из них.

Нами предложены некоторые показатели, которые могут быть приняты во внимание при экспертизе проектов и количественно оценены при анализе АЗ в научно-производственном цикле (см. рис. 2) для каждого уровня готовности технологий в таблице (колонка 3).

Характеристики проектов полного инновационного цикла и показатели абсорбции знаний участников Characteristics of the projects with full innovative cycle and indicators of AC participants

Этапы полного научно- производственного цикла (НПЦ) Основные участники НПЦ в рамках договора / проекта, количество совместных проектов Виды знаний, показатели

Фундаментальные исследования НИУ, Университеты Статьи, доклады на конференциях. Цитируемость. Учебные курсы, методики обучения, переданные в другие организации

Прикладные исследования НИУ, Университеты Проектные организации Патенты, лицензии и другие виды интеллектуальной собственности (ИС), переданные внешним пользователям

НИУ, Университеты Проектные организации, ЦКП, предприятия Доля собственной и коммерциализированной интеллектуальной собственности во всем объеме ИС, стоящей на балансе Программные продукты, переданные внешним пользователям

Опытно-конструкторские и технологические разработки НИУ, Университеты СКТБ, ЦКП, Инжиниринговые центры Доля разработанных и переданных на сторону прототипов, прошедших первичные испытания в количестве всех испытуемых прототипов

НИУ, Университеты СКТБ, ЦКП, Инжиниринговые центры, предприятия Количество регламентов, которые предназначены для использования в технологических процессах, в том числе другими организациями

Инжиниринговые центры, специализированные службы предприятий Удельный вес переданных регламентов на предприятия различных отраслей в количестве всех разработанных регламентов

Инжиниринговые центры, специализированные службы предприятий, в том числе маркетинговые Количество выданных документов по экспертизе прототипов предприятиям различной отраслевой специализации. Удельный вес технологических процессов, для которых был подобран

Окончание таблицы

Этапы полного научно- производственного цикла (НПЦ) Основные участники НПЦ в рамках договора / проекта, количество совместных проектов Виды знаний, показатели

оптимальный режим по заказу предприятий, в общем числе задействованных технологий на производстве, % Персонал предприятия, прошедший внешнее обучение по конкретной технологии, %

Промышленное производство -начало выхода на рынок НИУ, поставщики сырья, катализаторов, оборудования для запуска технологии, потребители продукции Импорт / экспорт технологий. Доля инновационной продукции, произведенной по новой технологии во всем объеме продукции предприятия, %

Промышленное производство -в полном масштабе НИУ, поставщики сырья, катализаторов, оборудования для запуска технологии, потребители продукции в регионах РФ и за рубежом Темп роста поставок инновационной продукции, % в том числе: • в другие регионы страны; • поставки на экспорт. Коммерческая и народнохояйствен-ная эффективность проекта

Составлено автором.

Нами были апробированы некоторые приемы оценки результативности выполнения междисциплинарных интеграционных проектов СО РАН в рамках обобщенной интегративной концепции АЗ. Выборка для анкетирования содержала описание признаков проектов физико-технологического профиля, участники выполняли фундаментальные и прикладные исследования, создавали пилотные образцы (1-5 УГТ). Результаты подробно изложены [41]. Они свидетельствуют об эффективности АЗ для развития новейших знаний, макротехнологий и подготовки кадров. Кроме того, важное место инжиниринговых фирм (как посредников в АЗ в научно-технологической и производственной цепи) было показано на примере пилотного проекта создания Национального центра испытаний и инжиниринга катализаторов для нефтепереработки на базе СКТБ «Катализатор» с участием Института катализа СО РАН, НГУ и инициативно вошедших в него участников -акционеров со стороны промышленных предприятий. Центр формирует новую технологическую базу с комплексом пилотных установок для ускоренной апроба-

ции новых катализаторов на предпромышленной стадии (УГТ 4-6) сравнительных испытаний разных видов катализаторов на уже действующих предприятиях (УГТ 6-8), что позволит с высокой надежностью переходить к технологической модернизации многих процессов нефтепереработки в стране в целом. Далее потребители катализаторов (в их числе крупные нефтеперерабатывающие заводы), ориентируясь на результаты независимых (вневедомственных объективных) испытаний на пилотных установках, смогут при инжиниринговом содействии Центра перейти к подбору катализаторов для конкретных установок нефтеперерабатывающих заводов России. Это не только стимулирует импортозамещение многих катализаторов, но способствует повышению эффективности деятельности нефтеперерабатывающих заводов России. Национальный центр обеспечит консолидацию на основе сетевого стратегического партнерства заинтересованных участников не только из Минэнерго, но катализаторной подотрасли России и усиление ее позиций на отечественном и мировом рынке. Выполнен расчет экономического эффекта проекта [41].

По результатам этих эмпирических исследований можно сделать предварительный вывод о мотивах участия в проектах полного инновационного цикла как со стороны научных институтов и вузов, так и инжиниринговых центров и предприятий.

• Стремление к научному лидерству за счет междисциплинарности исследований с целью повышения наукометрических показателей в своей области наук.

• Продвижение прикладных разработок в производство (2-6 УГТ) в научно -технических проектах полного инновационного цикла с целью получения дополнительных источников финансирования для научных институтов и материального вознаграждения сотрудников за счет продажи лицензий или отчислений от доли реализованной продукции.

• Усиление абсорбции знаний путем мобильности научных и инженерных кадров с целью повышения образовательного уровня, профессионального имиджа разработчиков, улучшения условий креативного труда, экономической отдачи результатов.

• Рост производительности новых и модернизированных технологических процессов, импортозамещение, выход на высокотехнологические рынки, ресурсосбережение и сохранность экологической среды и другие народнохозяйственные и международные эффекты.

Заключение

На основе обобщения теоретических концепций, зарубежного и российского опыта использования внешних знаний фирмами и участниками масштабных научно-технических программ и инновационных проектов была предложена авторская интегративная концепция анализа результатов научной, прикладной, инжиниринговой деятельности в производство с позиций кумулятивной абсорбции знаний для создания новых технологий. Она может быть использована при разработке различных мер инновационной политики для реализации Стратегии технологического развития России до 2030 г., а также в управлении знаниями в рамках инно-

вационных проектов полного инновационного цикла для создания прорывных

технологий.

Список литературы

1. Ленчук Е. Б. Формирование промышленной политики России в контексте задач новой индустриализации // Журнал новой экономической ассоциации.

2018. № 3 (39). С. 138-145.

2. Cohen W. M., Levinthal D. A. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 1990, vol. 35 (1), p. 128152.

3. Cohen W. M., Levinthal D. A. Innovation and learning: The two faces of R&D. The Economic Journal, 1989, vol. 99, p. 569-596.

4. Zahra S. A., George G. Absorptive Capacity: A Review, Reconceptualization, and Extension. Academy of Management Review, 2002, vol. 27 (2), p. 185-203.

5. Самоволева С. А. Абсорбция технологических знаний как фактор инновационного развития // Вопросы экономики. 2019. № 11. С. 150-158. DOI 10.32609/0042-8736-2019-11-150-158

6. Romer P. M. Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 1990, vol. 98, no. 5, p. 71-102.

7. Lündvall B.-Á. (ed.). National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive learning. London, Pinter Publ., 1992, 342 p.

8. Bosch F. Coevolution of firm absorptive capacity and knowledge environment: organizational forms and combinative capabilities. Organization Science, 1999, vol. 10 (5), p. 551-568.

9. Bradley C. W. NEBIC: A Dynamic Capabilities Theory for Assessing Net-Enablement. Information Systems Research, 2002, vol. 13 (2), p. 125-146.

10. Zou T., Ertug G., George G. The capacity to innovate: a meta-analysis of absorptive capacity. Innovation: Management, Policy and Practice, 2018, vol. 20 (2), p. 87-121.

11. Dell'Anno D., del Giudice M. Absorptive and desorptive capacity of actors within university-industry relations: does technology transfer matter? Journal of Innovation andEntrepreneurship, 2015, vol. 4 (1), paper 13.

12. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / Под ред. Б. З. Мильнера. М.: Инфра-М, 2013. 624 с.

13. Тис Д. Дж. Получение экономической выгоды от знаний как активов: «новая экономика», рынки ноу-хау и нематериальные активы // Российский журнал менежмента. 2004. Т. 1, № 1. С. 95-120.

14. Мильнер Б. Управление знаниями: первые итоги, уроки, перспективы // Проблемы теории и практики управления. 2010. № 6. С. 37-46.

15. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В., Кузнецова А. В. Выбор инструментов управления знаниями с учетом специфики предметной области // Инновации.

2019. № 8. С. 44-52.

16. Marrocu E., Paci R., Usai S. Proximity, Networking and Knowledge Production in Europe: What Lessons for Innovation Policy? Technological Forecasting and Social Change, 2013, vol. 80, p. 1484-1498.

17. Crescenzi R. Changes in Economic Geography Theory and Dynamics of Technological Change. In: Fischer M. M., Nijkamp P. (eds.). Handbook of Regional Science. Berlin, Springer-Verlag, 2013, p. 649-666.

18. Crescenz R., Gagliardi L. The innovative performance of firms in heterogeneous environments: The interplay between external knowledge and internal absorptive capacities. Research Policy, 2018, vol. 47 (4), p. 782-795.

19. Qin X., Du D., Kwan M.-P. Spatial spillovers and value chain spillovers: evaluating regional R&D efficiency and its spillover effects in China. Scientometrics, 2019. DOI 10.1007/s11192-019-03054-7.

20. Zamyatina N. Yu., Pilyasov A. N. Concept of Proximity: Foreign Experience and Prospects of Application in Russia. Regional Research of Russia, 2017, vol. 7, no. 3, p. 197-207.

21. Земцов С. П., Баринова В. А. Смена парадигмы региональной инновационной политики в России: от выравнивания к «умной специализации» // Вопросы экономики. 2016. № 10. P. 65-81.

22. Caloghirou Y., Kastelli J., Tsakanikas A. Internal capabilities and external knowledge sources: complements or substitutes for innovative performance? Technovation, 2004, vol. 24, p. 29-39.

23. Harhoff D., Henkel J., von Hippel E. Profiting from voluntary information spillovers: how users benefit by freely revealing their information. Research Policy, 2003, vol. 32, p. 1753-1769.

24. Lin C., Tan B., Chang S. The critical factors for technology absorptive capacity. Industrial Management + Data Systems, 2002, vol. 102, no. 5/6, p. 300-308.

25. Stock G. N., Greis N. P., Fischer W. A. Absorptive capacity and new product development. Journal of High Technology Management Research, 2001, vol. 12, p. 77-91.

26. Vinding L. A. Human Resources; Absorptive Capacity and Innovative Performance. Research on Technological Innovation and Management Policy, 2004, vol. 8, p. 155-178.

27. Landry R., Amara N., Lamari M. Does social capital determine innovation? To what extent? Technological Forecasting & Social Change, 2002, vol. 69, p. 681701.

28. Lagerstrom K., Andersson M. Creating and sharing knowledge within a transnational team - the development of a global business system. Journal of World Business, 2003, vol. 38, p. 84-95.

29. Limaj E., Bernroider E. W. N. The roles of absorptive capacity and cultural balance for exploratory and exploitative innovation in SMEs. Journal of Business Research, 2019, vol. 94, p. 137-153.

30. Zhang S., Yang D., Qiu S., Bao X., Li J. Open innovation and firm performance: Evidence from the Chinese mechanical manufacturing industry. Journal of Engineering and Technology Management - JET-M, 2018, vol. 48, p. 76-86.

31. Saiz L., Pérez-Miguel D., Manzanedo-del Campo M. Â. The knowledge absorptive capacity to improve the cooperation and innovation in the firm. Journal of Industrial Engineering and Management, 2018, vol. 11 (2), p. 290-307.

32. Da Costa J. C. N., Camargo S. M., Machado Toaldo A. M., Didonet S. R. The

role of marketing capabilities, absorptive capacity, and innovation performance. Marketing Intelligence and Planning, 2018, vol. 36 (4), p. 410-424.

33. Belderbos R., Gilsing V. A., Suzuki S. Direct and mediated ties to universities: "Scientific" absorptive capacity and innovation performance of pharmaceutical firms. Strategic Organization, 2016, vol. 14 (1), p. 32-52.

34. Alves M. F. R., Salvini J. T. S., Bansi A. C., Neto E. G., Galina S. V. R. Does the size matter for dynamics capabilities? A study on absorptive capacity. Journal of Technology Management and Innovation, 2016, vol. 11 (3), p. 84-93.

35. Lenox M., King A. Prospects for developing absorptive capacity through internal information provision. Strategic Management Journal, 2004, vol. 25 (4), p. 331345.

36. Felt U., Fouche R., Miller K. A., Smithe-Doerr L. (eds.). The Handbook of Science and Technology Studies. 4th ed. Cambridge, Massachusetts, The MIT Press, 2017, 1029 p.

37. Sauser B., Ramires-Marquez J., Verma D., Gove R. From TRL to SRL: The Concept of Systems Readiness Levels. Stiven Institute of Technology, 2014, paper no. 126. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/ba46/9d142a535b5ad54b56afbcc 5a09d09b4f2ac.pdf (accessed 01.08.2019).

38. Дементьев В. В., Слободянин С. Н. Государственные программы как инструмент стратегии научно-технологического развития Российской Федерации // Научные труды ИНП РАН. 2017. Т. 2017. C. 316-335.

39. Trochim M. W., Marcus S. E., Masse L. C., Moser R. P., Weld P. C. The Evaluation of Large Research Initiatives: A Participatory Integrative Mixed-Methods Approach. American Journal of Evaluation, 2017, vol. 29 (1), p. 8-28.

40. Унтура Г. А., Новикова Т. С., Горбачёва Н. В. Интегративный подход к оценке реализации научных проектов СО РАН // Научные исследования и разработки. Экономика. 2018. № 6 (36). С. 28-41.

41. Унтура Г. А., Аверкин П. В., Гуляев Р. В. Финансово-институциональная модель как инструмент анализа государственной поддержки инжиниринговых проектов // Инновации. 2019. № 8 (250). С. 1-12.

References

1. Lenchuk E. B. Russia's Industrial Policy: Shifting Towards the New Industrialization. Journal of the new economic association, 2018, no. 3

2. Cohen W. M., Levinthal D. A. Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 1990, vol. 35 (1), p. 128152.

3. Cohen W. M., Levinthal D. A. Innovation and learning: The two faces of R&D. The Economic Journal, 1989, vol. 99, p. 569-596.

4. Zahra S. A., George G. Absorptive Capacity: A Review, Reconceptualization, and Extension. Academy of Management Review, 2002, vol. 27 (2), p. 185-203.

5. Samovoleva S. A. Technological knowledge absorption as a factor of innovation development. Voprosy Ekonomiki, 2019, no. 11, p. 150-158. (in Russ.) DOI 10.32609/0042-8736-2019-11-150-158

6. Romer P. M. Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 1990, vol. 98, no. 5, p. 71-102.

7. Lündvall B.-Á. (ed.). National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive learning. London, Pinter Publ., 1992, 342 p.

8. Bosch F. Coevolution of firm absorptive capacity and knowledge environment: organizational forms and combinative capabilities. Organization Science, 1999, vol. 10 (5), p. 551-568.

9. Bradley C. W. NEBIC: A Dynamic Capabilities Theory for Assessing Net-Enablement. Information Systems Research, 2002, vol. 13 (2), p. 125-146.

10. Zou T., Ertug G., George G. The capacity to innovate: a meta-analysis of absorptive capacity. Innovation: Management, Policy and Practice, 2018, vol. 20 (2), p. 87-121.

11. Dell'Anno D., del Giudice M. Absorptive and desorptive capacity of actors within university-industry relations: does technology transfer matter? Journal of Innovation andEntrepreneurship, 2015, vol. 4 (1), paper 13.

12. Milner B. Z.

13. Teece D. J. Capturing Value from Knowledge Assets: The New Economy, Markets for Know-how, and Intangible Assets. Russian Management Journal, 2004, vol. 2

14. Milner B. Knowledge Management: First Results, Lessons, Prospects. Problems of Management Theory and Practice, 2010, no. 6, p. 37-46.

15. Gavrilova T. A., Kudryavtsev D. V., Kuznetsova A. V. Choosing knowledge management methods and tools considering specific domain. Innovations, 2019, no. 8, p. 44-52.

16. Marrocu E., Paci R., Usai S. Proximity, Networking and Knowledge Production in Europe: What Lessons for Innovation Policy? Technological Forecasting and Social Change, 2013, vol. 80, p. 1484-1498.

17. Crescenzi R. Changes in Economic Geography Theory and Dynamics of Technological Change. In: Fischer M. M., Nijkamp P. (eds.). Handbook of Regional Science. Berlin, Springer-Verlag, 2013, p. 649-666.

18. Crescenz R., Gagliardi L. The innovative performance of firms in heterogeneous environments: The interplay between external knowledge and internal absorptive capacities. Research Policy, 2018, vol. 47 (4), p. 782-795.

19. Qin X., Du D., Kwan M.-P. Spatial spillovers and value chain spillovers: evaluating regional R&D efficiency and its spillover effects in China. Scientometrics, 2019. DOI 10.1007/s11192-019-03054-7.

20. Zamyatina N. Yu., Pilyasov A. N. Concept of Proximity: Foreign Experience and Prospects of Application in Russia. Regional Research of Russia, 2017, vol. 7, no. 3, p. 197-207.

21. Zemtsov S., Barinova V. The paradigm changing of regional innovation policy in Russia: from equalization to smart specialization. Voprosy Ekonomiki, 2016, no. 10, p. 65-81. (in Russ.) DOI 10.32609/0042-8736-2016-10-65-81

22. Caloghirou Y., Kastelli J., Tsakanikas A. Internal capabilities and external knowledge sources: complements or substitutes for innovative performance? Technovation, 2004, vol. 24, p. 29-39.

23. Harhoff D., Henkel J., von Hippel E. Profiting from voluntary information spillovers: how users benefit by freely revealing their information. Research Policy, 2003, vol. 32, p. 1753-1769.

24. Lin C., Tan B., Chang S. The critical factors for technology absorptive capacity. Industrial Management + Data Systems, 2002, vol. 102, no. 5/6, p. 300-308.

25. Stock G. N., Greis N. P., Fischer W. A. Absorptive capacity and new product development. Journal of High Technology Management Research, 2001, vol. 12, p. 77-91.

26. Vinding L. A. Human Resources; Absorptive Capacity and Innovative Performance. Research on Technological Innovation and Management Policy, 2004, vol. 8, p. 155-178.

27. Landry R., Amara N., Lamari M. Does social capital determine innovation? To what extent? Technological Forecasting & Social Change, 2002, vol. 69, p. 681701.

28. Lagerstrom K., Andersson M. Creating and sharing knowledge within a transnational team - the development of a global business system. Journal of World Business, 2003, vol. 38, p. 84-95.

29. Limaj E., Bernroider E. W. N. The roles of absorptive capacity and cultural balance for exploratory and exploitative innovation in SMEs. Journal of Business Research, 2019, vol. 94, p. 137-153.

30. Zhang S., Yang D., Qiu S., Bao X., Li J. Open innovation and firm performance: Evidence from the Chinese mechanical manufacturing industry. Journal of Engineering and Technology Management - JET-M, 2018, vol. 48, p. 76-86.

31. Saiz L., Pérez-Miguel D., Manzanedo-del Campo M. Â. The knowledge absorptive capacity to improve the cooperation and innovation in the firm. Journal of Industrial Engineering and Management, 2018, vol. 11 (2), p. 290-307.

32. Da Costa J. C. N., Camargo S. M., Machado Toaldo A. M., Didonet S. R. The role of marketing capabilities, absorptive capacity, and innovation performance. Marketing Intelligence and Planning, 2018, vol. 36 (4), p. 410-424.

33. Belderbos R., Gilsing V. A., Suzuki S. Direct and mediated ties to universities: "Scientific" absorptive capacity and innovation performance of pharmaceutical firms. Strategic Organization, 2016, vol. 14 (1), p. 32-52.

34. Alves M. F. R., Salvini J. T. S., Bansi A. C., Neto E. G., Galina S. V. R. Does the size matter for dynamics capabilities? A study on absorptive capacity. Journal of Technology Management and Innovation, 2016, vol. 11 (3), p. 84-93.

35. Lenox M., King A. Prospects for developing absorptive capacity through internal information provision. Strategic Management Journal, 2004, vol. 25 (4), p. 331345.

36. Felt U., Fouche R., Miller K. A., Smithe-Doerr L. (eds.). The Handbook of Science and Technology Studies. 4th ed. Cambridge, Massachusetts, The MIT Press, 2017, 1029 p.

37. Sauser B., Ramires-Marquez J., Verma D., Gove R. From TRL to SRL: The Concept of Systems Readiness Levels. Stiven Institute of Technology, 2014, paper

no. 126. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/ba46/9d142a535b5ad54b56afbcc 5a09d09b4f2ac.pdf (accessed 01.08.2019).

38. Dementiev V. V., Slobodyanin S. N. Government programs as a tool for the strategy of scientific and technological development of the Russian Federation. Scientific works of INP RAS, 2017, vol. 2017, p. 316-335.

39. Trochim M. W., Marcus S. E., Masse L. C., Moser R. P., Weld P. C. The Evaluation of Large Research Initiatives: A Participatory Integrative Mixed-Methods Approach. American Journal of Evaluation, 2017, vol. 29 (1), p. 8-28.

40. Untura G. A., Novikova T. S., Gorbacheva N. V. An integrative approach to assessing the implementation of scientific projects of the SB RAS. Research and Development. Economy, 2018, no. 6

41. Untura G. A., Averkin P. V., Gulyaev R. V. Financial and institutional model as a tool for analysis of state support for engineering projects. Innovations, 2019, no. 8

Материал поступил в редколлегию 01.11.2019 Принят к печати 31.01.2020

Сведения об авторе

Унтура Галина Афанасьевна, доктор экономических наук, главный научный сотрудник, Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН (пр. Академика Лаврентьева, 17, Новосибирск, 630090, Россия) galina.untura@gmail.com ORCID 0000-0002-0987-3137 Scopus AuthorlD 56500650900 Web of Science ResearcherlD G-4680-2019

Information about the Author

Galina A. Untura, Doctor of Sciences (Economics), Chief Researcher, Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS (17 Academician Lavrentiev Ave., Novosibirsk, 630090, Russian Federation) galina.untura@gmail.com ORCID 0000-0002-0987-3137 Scopus AuthorID 56500650900 Web of Science ResearcherID G-4680-2019