Структурное моделирование (Structural Equation Modeling) – это мощный статистический метод проверки и оценки причинно-следственных связей между структурами данных, исходя из их качественной причинности. SEM позволяет не только проверять и подтверждать гипотетические модели и конструкты, но и развивать теории, разрабатывать методики исследования.

Одним из преимуществ структурного моделирования является возможность построения латентных переменных (скрытых, непосредственно не измеряемых, но оцениваемых в модели с помощью нескольких измеренных величин). Здесь методы факторного, регрессионного и дисперсионного анализа выступают как частные случаи SEM и получают свое естественное развитие и объедение. Структурное моделирование в настоящее время включает в себя путевой анализ (Path Analysis), конфирматорный факторный анализ (Confirmatory Factor Analysis), моделирование латентных изменений (Latent Growth Modeling) и другие методы.

Методы структурного моделирования применяются в различных научных областях: психологии [1, 2, 3], социологии [4, 5], биологии [6], экологии [7], образовании [8] и т.д.

Для создания моделей и их анализа существует специальное программное обеспечение, среди которого наиболее популярны: AMOS на базе SPSS [9], EQS [10], Lisrel [11], Mplus [12], SAS [13], Statistica, а также свободно распространяемые программы работающие на базе среды R: Lavaan и OpenMx.

Из учебной литературы следует особо отметить работы R. E. Schumacker, R. G. Lomax [14] и R. B. Kline [15], написанные доступным языком.

В отечественных научных исследованиях методы структурного моделирования используются фрагментарно, в частности в работах психологов [16, 17, 18] и социологов [19, 20]. Следует отметить дефицит, как учебных пособий, так и методических разработок на русском языке по преподаванию методов структурного моделирования [21, 22, 23]. Однако стоит сказать, что проблема формирования и развития математической компетентности специалистов гуманитарного профиля поднималась не раз [24, 25, 26].

Развитие методологии структурного моделирования в отечественной науке, по нашему мнению, состоит в создании научных сообществ внутри каждой дисциплины, актуализирующих подготовку специалистов, которые владели бы соответствующими компетенциями по математическому моделированию и анализу данных. Отсюда вытекает и необходимость введения соответствующих специализаций на факультетах вузов, повышение квалификации преподавателей, разработка учебных и методических пособий, совершенствование материально-технической базы и специального программного обеспечения.

Бурное развитие программных средств обработки информации (в том числе он-лайн в сети Интернет), систематизация знаний и совершенствование методики преподавания математических дисциплин студентам различных специальностей в дальнейшем позволит осуществить более эффективное знакомство с многомерными методами анализа данных и структурного моделирования. Это позволит усилить методологическое и диагностическое значение проводимых ими исследований, актуализирует развитие исследовательской логики студентов и расширит их познавательные способности в изучении научной картины мира, действительности.

Структурное моделирование как инструмент проверки, модификации и сравнения статистических гипотез, несомненно, является уникальным методом, открывающим новые возможности по продуктивному анализу данных. Он позволяет справляться с теми задачами, решение которых было принципиально невозможно в рамках традиционного многомерного подхода. Использование методов структурного моделирования в сочетании с высококачественным программным обеспечением, имеющим интуитивно понятный интерфейс для статистического анализа данных, позволяет специалисту сконцентрироваться на наиболее важной стороне своей исследовательской работы – содержательной интерпретации полученных результатов.

В настоящей работе показана эффективность метода моделирования латентных изменений (Latent Growth Curve Modeling) в лонгитюдных (панельных) исследованиях. Гибкость этого метода в сочетании с объектно-ориентрованным интерфейсом программы AMOS SPSS позволяет оперативно корректировать модели, усложнять их, добавляя новые переменные, с целью более адекватного представления данных, и оценивать их качество.

Метод моделирования латентных изменений (далее ММЛИ) отличается от традиционных методов анализа продольных данных (L-Пейджа, χ²-Фридмана, дисперсионный анализ и т.д.) по ряду преимуществ:

а) возможность оперировать не только наблюдаемыми переменными, но и ненаблюдаемыми, т.е. латентными;

б) возможность моделировать сложные явления;

в) учет погрешности измерений;

г) возможность проверки модели на соответствие исходным данным [17].

Также эти метод, в отличие от традиционных, делает акцент не только на анализе групповых изменений, но и на индивидуальных изменениях с течением времени, а также межличностных различиях в отдельных срезах.

Цель статьи: рассмотреть особенности и преимущества применения ММЛИ в лонгитюдных исследованиях с помощью программы AMOS SPSS.

Объектно-ориентрованный интерфейс программы AMOS SPSS, позволяет трансформировать модели без обращения к сложным матричным вычислениям, что, однако, не отменяет наличия определенного уровня информационно-математической компетентности у исследователя: знания основ математической статистики (среднее, дисперсия и т.д.) и традиционных методов анализа данных (корреляция, регрессия, факторный анализ и т.д.) [18-24]. В отличие от факторного анализа, где латентные факторы операционализируются на основе наблюдаемых переменных и степень их идентификации зависит от факторных нагрузок [25, 26], в ММЛИ используются два других типа переменных:

Intercept – параметр обозначающий начальный уровень какого-либо признака (или Начало).

Slope – параметр обозначающий изменение уровня какого-либо признака с течением заданных периодов времени (или Наклон).

Модель линейных латентных изменений для трех временных срезов может быть представлена как с помощью модуля AMOS (см. рис.1.), так и в матричном виде (см. формулы 1 и 2).

Рис. 1. Модель латентных изменений для трех срезов

 Параметры модели могут быть описаны в общем виде:

у = Δx + e

где у – вектор наблюдаемых переменных в каждом срезе; Δ – матрица фиксированных коэффициентов нагрузок представляющих время; x – вектор скрытых факторов; e – вектор остатков.

Для любого наблюдаемого признака модель имеет два латентных фактора, которые представляют траекторию изменений: 1. ICEPT x1 (Начало) – исходный уровень признака в начале исследования. 2. SLOPE x2 (Наклон) – изменение признака за указанный период времени. Индивидуальные траектории изменений оцениваются на основе вектора x. Расширенная модель с тремя временными срезами представлена в уравнении:

Таким образом, мы видим, что, в отличие от структурного моделирования, факторные нагрузки в ММЛИ не только имеют фиксированные значения, но и могут устанавливаться исследователем в зависимости от временных интервалов между сборами данных. Факторные нагрузки от Начала (ICEPT) к наблюдаемым переменным y_i устанавливаются равными 1, что означает одинаковое влияние фактора на показатели всех наблюдаемых срезов. Факторные нагрузки от Наклона (SLOPE) к наблюдаемым переменным y_i устанавливаются пропорционально времени между срезами, начиная с нуля. На рис.1 были установлены равные временные интервалы: Δ_i = 0, 1, 2.

Рассмотрим наглядный пример. Исследователем были получены данные эмпатических способностей студентов за 4 года их обучения в вузе, и им была выдвинута гипотеза о том, что будет происходить линейный рост этих способностей из года в год (см. табл.1 и рис.2).

Таблица 1

Результаты эмпатических способностей студентов за 4 года обучения

На графике 2 у большинства студентов произошли изменения в показателях эмпатических способностей в положительную сторону. На графике средних значений это показано нагляднее (см. рис.3)

Рис. 2. Динамика эмпатических способностей студентов в течение 4-х лет обучения в вузе

Рис. 3. График средних значений

Статистический анализ данных с помощью дисперсионного анализа не позволил выявить значимых различий между выборками (F = 1,459; p = 0,242). В качестве причины здесь может быть небольшой объем выборки и как следствие отсутствие нормального распределения в данных, а также большая внутригрупповая дисперсия. Статистически значимая динамика была получена в результате применения непараметрического критерия L-Пейджа (L = 275,5; p < 0,01). В результате были подтверждены статистически значимые изменения в показателях эмпатических способностей студентов.

Решим эту же задачу с помощью ММЛИ. Модель для четырех временных срезов представили с помощью модуля AMOS (см. рис.4.).

Рис.4. Модель латентных изменений для четырех срезов

Отметим, что в программе AMOS можно построить исходную модель, не прибегая к использованию панели инструментов, а вызвать ее автоматически через верхнее раскрывающееся меню Plugins > Growth Curve Model и задать нужное число срезов.

Временные интервалы между срезами в этой задаче равны и составляют 1 год: начальный параметр оценивается как ноль и является базовым, 1 – это наблюдение через 1 год (II курс), 2 – через 2 года (III курс), 3 – через 3 года (IV курс).

В отличие от факторного анализа, в ММЛИ интерпретируются не факторные нагрузки, а средние значения и дисперсии Начала (ICEPT) и Наклона (SLOPE), а также ковариация между ними. Для проверки соответствия модели данным чаще всего используются индексы пригодности: критерий хи-квадрат, сравнительный индекс CFI и ошибка аппроксимации RMSEA.

В программе AMOS все полученные результаты можно вывести нажатием клавиши F10, с помощью панели инструментов нажав на кнопку View Text или через верхнее меню View > Text Output. Результаты, полученные после обработки, отражены в таблице 2.

Таблица 2

Выходные данные 

В таблице Means среднее значение Начала (ICEPT) равно 14,465 (p < 0,001) и  это говорит, о том, что начальное (базовое) среднее значение статистически значимо отличается от нуля. Наиболее важная характеристика, Наклон (SLOPE), равна 0,937 (p < 0,001). Это значение показывает, что в среднем показатели студентов увеличиваются на 0,937 единиц в год (или скорость изменения ≈ 1 балл/год).

В таблице Variances дисперсия Начала (ICEPT) равна 7,903 (p = 0,04 < 0,05). Это означает, что на первом курсе между показателями студентов существуют значимые индивидуальные различия. Дисперсия Наклона (SLOPE), равна 0,381 (p = 0,431 > 0,05). Значит, скорость изменчивости показателей студентов составляет 0,381 единицы в год, однако этот результат статистически не значим.

В таблице Covariances между Началом (ICEPT) и Наклоном (SLOPE) ковариация равна -0,557 (p = 0,576 > 0,05) и статистически не значима. В случае статистической значимости мы бы интерпретировали результат двумя способами:

1) положительная значимая ковариация – чем выше показатель имел студент в начале обучения, тем с большей скоростью изменятся его показатели эмпатии за 4 среза.

2) отрицательная значимая ковариация – низкую скорость в изменении показателей, как правило, имели студены с более низким исходным уровнем эмпатии.

Проверка модели на соответствие исходным данным,  как и в структурном моделировании, осуществляется с использованием многочисленных индексов соответствия, которые оценивают величину расхождения между исходными данными и тем, что предсказывает модель. В ММЛИ чаще всего применяют критерий правдоподобия χ², сравнительный индекс согласия CFI и ошибку аппроксимации RMSEA. Для детального ознакомления с особенностями применения индексов в ММЛИ следует обратиться к литературе, например [8].

В исходном примере получили следующие результаты: χ² = 1,812 (p < 0,107); CFI = 0,856; RMSEA = 0,144. Уровень значимости 0,107 для критерия правдоподобия χ² больше 0,05, что говорит о хорошем согласии данных с моделью. CFI < 0,9 и RMSEA > 0,1 – отсутствие согласия данных с моделью. Следовательно, исходя из полученных индексов, мы можем сделать вывод о неудовлетворительном согласии исходных данных с предложено моделью. В таких случаях модель нуждается в коррекции: увеличении объема выборки, изменении числа срезов, усложнении или упрощении модели и т.д [27-31].

Таким образом, возможность установить значимую изменчивость среди наблюдений через скорость изменения – одно из важных преимуществ ММЛИ перед другими методами. Например, исследователь, в случае обнаружения значимого межгруппового фактора в лонгитюдном исследовании, может выявить изменения с течением времени, но ничего не может сказать об изменчивости внутри отдельной группы. В ММЛИ определив скорость изменения среднего и изменчивости, исследователь может дополнительно включать дополнительные экзогенные переменные, которые могли бы объяснить эту ​изменчивость.

Гипотезой статьи выступает утверждение о том, что для повышения эффективности развития шестого технологического уклада в народном хозяйстве необходимо развивать методологию формирования и практической реализации инновационной политики разного рода организаций (государство, регион, корпорация и т.д.) на основе научной теории технологических укладов.

Целью работы является рост эффективности инновационной политики организаций в период развития шестого технологического уклада.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

- обсуждается понятие технологического уклада и развивается научная теория технологических укладов,

- разрабатываются таблицы элементов и свойств технологических укладов, таблица мультипликации технологий нового и предшествующих укладов, таблица целей модернизации продукции организаций при их переходе к шестому технологическому укладу,

- описана методика формирования элементов политики развития шестого технологического уклада в экономике,

- предлагаются и определяются критерии оценки эффективности инновационной политики организаций;

- описаны отраслевые направления  формирования политики перехода к новому технологическому укладу.

Объектом статьи является шестой технологический уклад в деятельности организаций.

Предметом статьи выступает формирование инновационной политики организаций в период перехода к шестому технологическому укладу.

Под инновационной политикой организации в период ее перехода к шестому технологическому укладу понимается комплекс согласованных между собой мероприятий инновационного характера, направленных на повышение конкурентоспособности организации в условиях шестого технологического уклада. Основой для разработки инновационной политики организаций являются системный анализ и структурное моделирование шестого технологического уклада. Под структурным моделированием шестого технологического уклада понимается упрощенное представление структуры этого уклада в интересах определения условий функционирования организаций в период времени шестого технологического уклада.

Методологической основой формирования такой инновационной политики и стратегии может быть научная теория технологических укладов и ее практические приложения  [1, с. 36-38; 2, с. 488-504]. Исследования показывают, что большое значение уделяется инновационной политике не только отдельных организаций, но и всех организаций регионов и отраслей [3, с. 383-389; 4, с. 5-39; 5, с. 353-358; 6, с. 217-222]. В связи с кластеризацией народного хозяйства региональная и отраслевая политика инноваций трансформируется в инновационную политику кластеров, национальной инновационной системы [7, с.52-55]. При этом растет значение инновационной политики для обеспечения эффективности национальной инновационной системы [8, с. 77-86].

Анализ показывает, что технологический уклад, как объект исследования и управления, должен рассматриваться именно как сложная многоуровневая система. Одной из ошибок может считаться попытка рассматривать технологический уклад как чисто технологический или чисто   экономический объект. Считают, что значение и сущность больших систем осознано еще не в полной мере [9, с. 12-17].

Методология формирования инновационной политики организаций и создания системы стратегического планирования инновационного развития организаций представлена в работах [10, с. 2-4; 11, с. 2-5].

При этом методология и специфика формирования инновационной политики, стратегического и тактического планирования развития ШТУ в народном хозяйстве пока не описана. Для обеспечения достоверности таких инновационной политики, всех видов планов такие политика, стратегическое и тактическое планирование развития ШТУ в народном хозяйстве должны основываться на точном и достоверном понимании содержания и сущности, особенностей состава и свойств ШТУ.

При этом уже само определение технологического уклада является крупной научной и методологической проблемой.

Известно предложение мирохозяйственный уклад отождествить с технологическим укладом. В этом случае под мирохозяйственный укладом понимается комплекс интегрированных институтов, формирующих условия расширенного воспроизводство капитала и создающих механизм мировых экономических отношений [12, с. 3-29]. Известно и предложение об отождествлении технологического уклада с технологическим базисом организации, например, в работе [13, с. 70-75].

Поэтому, только уточнив понятие «технологический уклад» можно приступать к разработке инновационной политики [13, с. 70-75], прогнозированию структуры ШТУ [14, с. 182-189], разработке стратегии формирования ШТУ в национальной экономике [15, с. 82-89]. Информационную основу инновационной политики создают: анализ условий формирования ШТУ в экономике [16, с. 37-40]; изучение  возможностей для развития российской экономики в этот период [17, с. 54-58]; исследование долговременных тенденций [18, с. 211-217].

Процесс формирования в народном хозяйстве ШТУ ставит на повестку дня решение новых задач политики [19, с. 70-86], научно-технической политики всех стран [20, с. 201-208].

При формировании инновационной политики рекомендуется учитывать: фактор системного кризиса [21, с. 24-29]; методические материалы по прогнозированию, стратегическому и бизнес-планированию [22, с. 58-61]; использование  общенаучных и частно научных методов [23, с. 2]; положения научной теории технологических укладов [24, с.60-74]. При формировании инновационной политики техуклад следует определять как объект планирования и базовый фактор прогресса национальной экономики [25, с. 93-100].

Метод. Инновационная политика состоит из стратегии и тактики инновационной деятельности (проектов) в организации.

Стратегическим планом развития ШТУ (шестого технологического уклада) в народном хозяйстве станем называть систему взаимосвязанных долговременных мероприятий, направленных на формирование ШТУ в определенной национальной экономике.

Задачами формирования стратегического плана становления ШТУ можно считать: внешнюю адаптацию национальной экономики к структурной перестройке внешней среды (миропорядка); внутреннюю координацию структурных сегментов национальной экономики в период времени ШТУ.

Наиболее распространенная в 2021 году точка зрения состоит в том, что под технологи́ческим укла́дом понимают набор взаимосвязанных технологий производств, расположенных на одном технико-технологическом  уровне, развивающихся синхронно [13, с. 70-75]. Но, приведенное толкование уклада делает его эквивалентным понятию технологического базиса фирмы, отрасли, экономики [ 24, с. 60-74].

Анализ дает основания именовать «технологическим укладом» системное объединение (агрегирование): технологического базиса организаций, социально-производственных институтов, бизнес-процессов, концепций управления в экономике и обществе на определенном этапе исторического, технологического, экономического, социального, культурного  процесса развития экономики и общества.

Под научной (полной, общей) теорией техукладов будем понимать научную дисциплину, которая ориентирована на синтез объективных знаний (научного характера), описывающих и отражающих сущность техукладов и их влияние на геополитические, социально-экономические процессы на различных уровнях иерархии (мир, государство, регион и т.д.).

Под научным методом в общей теории технологических укладов станем подразумевать набор принципов и приемов, с использованием которых производится научное (объективное) познание всех типов процессов в составе нового техуклада.

Научная теория технологических укладов характеризуется такими функциями: методологическая; познавательная; инструментальная (регулятивная); законотворческая;  оптимизационная;  прогностическая;  предупредительная; психологическая;  социализации знаний;   системообразующая функция.

Анализ показывает, что наука о технологических укладах осуществляет следующие роли: увеличение экономической эффективности политики развития структурных элементов и всего ШТУ как единого целого в национальной экономике и ее отраслях; уменьшения рисков в процессе формирования ШТУ; сокращение сроков окупаемости инноваций; увеличение NPV (чистого приведенного эффекта) и других критериев оценки экономической эффективности инвестиций в ШТУ.

Законами научной теории техукладов можно признать: новый техуклад характеризует качественно новое состояние технологического базиса, методов управления, видов бизнеса, социально-производственных отношений, виды сделок и другое; изменение мирового порядка (надстройки над техукладом);  интеграции (мультипликации) технологий нового техуклада с технологиями предшествующих укладов; преодоления системного кризиса в процессе формирования нового технологического уклада и другие.

Законы теории техукладов применительно к развитию ШТУ в машиностроении описаны в работе [1, с. . 488-504; 2, с. 12-20 ; 26, с. 80-93].

Для технологических укладов характерны следующие функции: агрегирования элементов (системообразования); развития новых социально-экономических и производственных институтов; совершенствования методов управления; формирования адекватного миропорядка; создания новых моделей международных кредитно-денежных и финансовых отношений в глобальных экономике и обществе; совершенствования государственно-частного партнерства; установление рационального баланса прав и обязанностей юридических и физических лиц в бизнес-процессах и другие [1, с. 488-504; 26, с. 80-93].

Посредством осуществления описанных функций техуклад может выполнять следующие роли: рост эффективности общественного производства на базе передовых достижений научно-технического развития; увеличения экономической эффективности инвестиций в новые технологии и/или путем мультипликации технологий; повышения степени комфортности и безопасности жизни людей.

Стратегический анализ структуры технологического уклада можно выполнить с применением ФДП (функционально-декомпозиционного представления) больших, сложных систем, предложенного в работе [27, с. 184-186]. Примеры использования функционально-декомпозиционного представления для стратегического анализа элементов техукладов приведены в работах [ 1, с. 488-504; 2, с.36-38; 28,с. 44-63; 29,с. 30 – 46;30,с. 65-82; 31, с. 554-563].

Для анализа структуры и состава элементов техуклада применим модель (представление) получившую название функционально-декомпозиционного представления сложных систем [27, с. 184-186] и используем логический анализ.  Таблица элементов техуклада (табл. №1) будет иметь вид  матрицы (булевой матрицы). Строки этой матрицы обозначаются названиям всех известных шести технологических укладов капиталистического периода развития. Кроме известных техукладов периода капитализма предлагается в эту таблицу включить еще два технологических уклада. Эти техуклады присущи докапиталистическому периоду общественного развития. Анализ показывает, что это могут быть два техуклада. Во-первых, техуклад  основанный на использовании в качестве движителя гужевой тяги (конной тяги) который предлагается обозначить как «-1» («минус первый») техуклад. Этот техуклад охватывает период с 2000 до.н.э. до 9 века н.э.

Во-вторых, докапиталистический техуклад, который характеризуется использованием в качестве двигательной (энергетической установки) ветряного и/или водного энергетической установки (ветряка), выступающих движителем механизма мельницы. Этот докапитальстический техуклад может быть назван «0-м» («нулевым») технологическим укладом. Он охватывает период с 9 века н.э. до 1770 года.

Кроме того, анализ истории развития техники показал, что двигатель внутреннего сгорания должен быть отнесен к третьему технологического укладу. На это указывает то, что самолет братьев Райт был изготовлен в 1903 году, а автомобиль «Форд-Т» производился крупными сериями с 1908 года. Необходимым элементом самолета и автомобиля является двигатель.

При этом в известной периодизации техукладов отсутствует период, связанный с развитием компьютерной техники.

Все это дает основания назвать: третий технологический уклад « двигатель внутреннего сгорания и электрический двигатель»; четвертый технологический уклад называть «компьютерная техника и автоматизация»

Строки таблицы элементов техуклада соответствуют названиям технологических укладов. А столбцы этой таблицы определяются названиями элементов технологических укладов. В качестве столбцов этой таблицы могут выступать: виды характерных технологий техуклада (текстильные, информационные, интеллектуальные и др.); виды энергетических установок (ветряные, на конной тяге, паровые, внутреннего сгорания, поршневые, реактивные, атомные и т.п.); виды денег (золотые, кредитные, электронные криптовалюты); вид мировой валютной системы (Парижская, Генуэзская, Бретон-Вудская, Ямайская и другое), общественно-экономическая формация.

При этом под общественно-экономической формацией условимся понимать – исторически определенный тип общественного устройства, базирующийся на определенном технологическом укладе и соответствующих ему способе производства и управления, видах денежных и экономико-производственных отношений. Каждая общественно-экономическая формация отличается своими технологическим укладом, производственно-экономическими отношениями (институтами), законодательным базисом, политической, юридической, идеологической системами (надстройкой), своими культурой, формами общественного сознания. При этом все и каждая общественно – экономическая формация являет собой конкретную историческую ступень гуманистического, социально-экономического, технологического и культурного развития человечества. В научных исследованиях принято выделять такие общественно-экономические формации: первобытнообщинная; рабовладельческая, феодальная, капиталистическая, империализм и, дополнительно добавим, глобализм.

При таком системном анализе техуклада в пересечении строки и столбца проставляется название вида элемента, относящегося к содержанию столбца.

Пример системного анализа и моделирования структуры элементов технологических укладов приведен в таблице №1.

Приложение №1 Таблица №1 Таблица элементов технологических укладов (начало)

Источник: разработано автором

Аналогичным образом с применением логического метода и использованием логической (булевой) матрицы можно провести анализ свойств техукладов. Строки этой второй матрицы (таблицы) аналогичны строкам первой таблицы (определяются названием уклада): текстильные машины, паровой двигатель, электрический двигатель, двигатель внутреннего сгорания, микроэлектроника, нанотехнологии). Содержание столбцов второй таблицы должно соответствовать принятым для анализа характеристикам (свойствам) всех 8-ми технологических укладов:

- виды приоритетно совершенствуемых и формируемых технологических направлений;

- виды денег (эквивалентов), сущность и содержание международных кредитно-денежных отношений;

- формы управления (традиционной, с использованием политики управления, с применением методологии стратегического управления и др.)

- отличительные типы бизнес-процессов, отражающих инвестиционную специфику техуклада: лизинг, факторинг, франчайзинг, форфейтинг и др.;

- характерные для этого техуклада организационные структуры бизнеса;

- типы производств: конвейер, гибкие автоматизированные производства; системы автоматизированного проектирования производства и т.п;

- особенные формы организации научных исследований и коммерциализации знаний в ходе инноваций;

- формы конкуренции производителей товаров и/или услуг;

- наиболее динамично развивающиеся сегменты экономики;

- специфические модели и приемы управления в производстве и общественной жизни;

- модель взаимодействия организации с персоналом;

- наиболее характерные виды организационных структур;

- формы государственно-частного партнерства и др.

Стратегического анализа свойств 8-ми технологических укладов приведен в таблице № 2.

Таблица № 2 Таблица свойств технологических укладов

Источник: разработано автором

Стратегический анализ дает основание включить в перечень основных стратегических технологических приоритетов (направлений) инновационной политики развития шестого техуклада такие типы новых технологий: нейротехнологии; нанотехнологи; технологии искусственного интеллекта; технологии цифровизации;  информационные технологии; интеллектуальные технологии; ресурсосберегающие технологии; экологически чистые («зеленые») технологии и другое.

Экономическая эффективность новых технологий определяется уровнем (глубиной и числом) интеграций (мультипликации) новых технологий с технологиями предшествующих технологических укладов. Понятием «мультипликация (умножение) технологий» в настоящей работе станем называть интегральную характеристику количество и глубины интеграции новых и старых технологий в период перехода к шестому технологическому укладу. Понятие «мультипликация (умножение) технологий» определяет экономическую эффективность использования новых технологий в национальной экономике страны.

Для исследования целей и задач такой мультипликации новых и старых технологий в период становления нового шестого техуклада может быть составлена третья таблица (таблица мультипликации технологий).

Инновационная политика организаций и/или их общий (сводный) стратегический план национальной экономики может охватывать развитие и мультипликацию всех видов технологий в процессе становления ШТУ и формирования соответствующих специализированных технологических платформ или кластеров. Затем на основе сводного стратегического плана могут формироваться частные (отраслевые, кластерные и др.) стратегические планы, каждый из которых будет охватывать процесс развития, жизненный цикл отдельного вида технологий (кластеров, платформ) на период существования ШТУ (шестого технологического уклада).

При этом методологически инновационная политика может содержать две части (раздела). Первая часть рассматриваемых инновационной политики направлена на адаптацию к изменению внешней среды (внешних условий). А другая часть таких инновационной политики может включать мероприятия, которые ориентированы внутрь объекта планирования в целях координации его  внутренней среды в период становления ШТУ. При осуществлении разработки инновационной политики, такого рода стратегического планировании могут быть востребованы результаты работы по формированию нейротехнологической платформы [28, с. 44-63].

Пример построения таблицы целей мультипликации технологий нового ШТУ при модернизации продукции конкретного предприятия приведен в таблице № 4 (приложение №4). В этой таблице строки соответствуют подсистемам продукции предприятия (в нашем случае это изделие транспортного машиностроения (ИТМ)), а столбцы данной таблицы соответствуют видам технологий ШТУ.

Обсуждение. При формировании инновационной политики, следует дополнительно принимать во внимание факторы и особенности развития этого уклада. В начале 21 века между высокотехнологичными фирмами имеет место развитие конкуренции в сфере организационных культур. Это изменяет ключевую задачу менеджмента:  от управления инновационным и производственным процессами к управлению организационной культурой инновационного и производственного процесса.

Одновременно с этим прогнозируется и повышение значимости инновационной деятельности, которая в национальной экономике будет носить постоянный характер. Это потребует развития инновационной инфраструктуры, в частности новых форм венчурного финансирования инновационной деятельности [32, с. 27-35]. Развитие проектного подхода приведет к повышению роли проектных команд. Формирование эффективных проектных команд может быть важным элементом процесса развития нового технологического уклада  [33, с. 272-287].

Результаты этой статьи в части модернизации продукции предприятий были внедрены и показали свою эффективность при выполнении образовательных проектов [34]. Это может рассматриваться как практическая верификация результатов данной статьи.

Частью процесса реализации политики перехода к новому технологическому укладу могут быть политика и процесс формирования системы институциональных отношений [35, с. 554-563].

В качестве критериев оцнки эффективности инновационной политики в период перехода к новому технологическому укладу могут быть названы: доля персонала отраслей, работающая на предприятиях, относимых к новому технологическому укладу; доля продукции, причисляемой к новому технологическому укладу; доля инвестиций в предприятия нового технологического уклада; доля ВВП, приходящаяся на предприятия нового технологического уклада; процент научных статей, на тему становления нового уклада; процент изобретений в области техники и технологий нового уклада и другое

В число мероприятия по разработке политики и прикладных задач теории технологических укладов по отраслям национальной экономики можно включить меры по формированию отраслевых направлений теории и практики нового технологического уклада.

Крайне важным является направление теории технологических укладов, которое займется прогнозированием изменений в геополитической ситуации в результате неравномерности развития нового технологического уклада в национальных экономиках. О высокой «цене» этого направления говорит то, что первая и вторая мировые войны были следствием изменения геополитических позиций стран в периоды перехода к третьему и четвертому технологическому укладу.

Политическая компонента теории технологического развития призвана обеспечить снижение рисков критических дисбалансов в процессе развития нового технологического уклада между отраслями, кластерами (регионами) национальной экономики стран.

При этом, например, политика формирования нового технологического уклада в медицине (и медицинская теория технологических укладов) может решать такие задачи: исследования взаимосвязи  между технологическим укладом и уровнем заболеваемости населения (работников отраслей нацэкономики) различными болезнями. В частности, можно рекомендовать прогнозировать зависимость уровня всех видов заболеваний в период нового технологического уклада. Такие исследования могут позволить прогнозировать развитие медицинской промышленности, финансовых затрат, больничных коек для лечения  всех видов заболеваний в рамках нового технологического уклада. Кроме этого, в рамках данного направления отраслевой политики инноваций может прогнозироваться развитие медицинской техники на основе внедрения новых технологий. Такая политика может предусматривать и реализацию проектов модернизации существующей медицинской техники на основе технологий нового технологического уклада. При системном анализе такой политики могут быть разработаны такие таблицы. В одной таблице можно отобразить изменение структуры заболеваемости населения в зависимости от технологического уклада. Во второй таблице рекомендуется представить развитие медицинской техники в рамках определенных технологических укладов.

Социологическое направление политики и общей теории технологических укладов может заниматься прогнозирование тенденций социального развития и социального обслуживания населения. При этом необходимо опираться на то, что, как известно, существуют связи между технологиями общественного производства и социальными отношениями. Например, известен такой факт. Развитие гибких автоматизированных производств связывают с сексуальной революцией 1970-х годов. Это объясняется тем, что у работников предприятий снизилась физическая нагрузка и стало больше сил и времени для отдыха и личной жизни.

Культурологическое направление политики перехода к новому технологическому укладу и культурологической научной теории технологических укладов может заниматься исследованием культурных тенденций и их источников в исторические периоды, соответствующие технологическим укладам и другое.

Могут формироваться политика и программы развития определенных технологических платформ (нейротехнологий; нанотехнологий;  информационных технологий; ресурсосберегающих технологий; технологий цифровизации; экологически чистых технологий). Особенности и инструменты формирования таких платформ описаны в работе [28, с. 44-63].

Заключение. В статье развивается методология стратегического анализа и планирования формирования ШТУ в национальной экономике, описаны положения общей теории технологических укладов  (укладологии), предложена методики анализа внешней и внутренней среды техукладов, для анализа сущности техуклада предложено использовать системный анализ и его функционально-декомпозиционное представление, приведены примеры таблиц «уклад-элементы» и «уклад-свойства», описано построение таблицы мультипликаций новых технологий с технологиями предыдущих укладов при модернизации существующих производств, обоснованы составляющие инновационной политики организаций в период формирования в национальной экономике в нового технологического уклада, описаны  факторы. влияющие на эффективность стратегического плана развития фирмы в период формирования ШТУ в национальной экономике. Представлены направления развития социальных аспектов формирования нового технологического уклада.