Typology and Development of Value Chains in Science, Technology and Innovation Organizations: Efficiency of Operating Model

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The structure and activities of science, technology and innovation organizations should be reviewed in planning for change in accordance with (a) a framework operating model, (b) principles of organizational structures and (c) value chains in order to identify (1) areas of inefficiency, (2) the existence and maturity of chain links as well as (3) gaps with best practice. The operating model of organizations, whose support, development and effectiveness are influenced by legislation, budget and external factors, includes many components, from management policy to culture. Changes in organizational charts together with renaming of departments sometimes look like promising reforms. However, in any case, values brought by organizations should be put on the agenda. Social effect of science, technology and innovation as a contribution to public good or a measure of the social good extend to groups in society or to the whole of society both directly and indirectly, for example, through other values and social mechanisms of influence. In this article, the following typology of values is used in the context of the innovation ecosystem and discussions on public good: internal, economic, social and humanitarian ones. The last three values are often generalized by the term “impact”. Internal values of science and technology express the essence of development that knowledge is built on knowledge, and thereby increase the level and readiness of organizations. We consider links in the value proposition chains produced by these organizations, from planning to legal support management. Current national macro factors that influence them are formulated. The contemporary generation of the innovation ecosystem in the Republic of Kazakhstan is characterized by a lack of a group of elements that determine national internal and external goals, ways to achieve them, as well as monitoring the results of activities and impact.This article aims to formulate and study the linking of management at the level of the principles of the organizational structure and the framework operating model to the values at the level of the introduced typology, which are created in a certain way by science, technology and innovation organizations.In terms of research and practical significance, this allows for a detailed review, identification of areas of inefficiency and gaps with best practice. And then, by formulating and implementing initiatives, this allows to increase their capabilities and effectiveness taking into account the ambiguity and delayed nature of results of scientific, technological and innovative activities, as well as specific external national and international factors that influence organizations.Comparing value chain links to the typology of values, we have identified a specific distribution of their influence of on the types of these values.In terms of academic and theoretical significance, this study also attempts to reveal contradictions between resulting and procedural values in science, technology and innovation organizations by examining the development of value chains and the context of public good.

About the authors

Askar K. Aryngazin

Sustainable Innovation and Technology Foundation

Email: askar.aryngazin@sitf.group
ORCID iD: 0000-0001-8329-4072
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Director Astana, Kazakhstan

References

  1. Постникова Е. С., Постникова Т. В. Построение операционной модели с учётом целей интегрированного планирования // Организатор производства. 2014. № 1 (60). С. 43–48. EDN SBIHPF.
  2. Шепелев Г. В. Модель для описания процессов управления научным сектором. Основные положения // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 4. С. 71–90. doi: 10.19181/smtp.2023.5.4.4. EDN GTLGBB.
  3. Launonen M., Viitanen J. Hubconcepts: The global best practice for managing innovation ecosystems and hubs. Helsinki : Hubconcepts, Inc., 2011. 351 p. ISBN 9789526750101.
  4. Арынгазин А. К. Контуры научно-технологической системы: взгляд в прошлое для формирования политики по развитию экосистемы следующего поколения. Часть 3 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 97–113. doi: 10.19181/smtp.2024.6.2.8. EDN LVGSDA.
  5. Арынгазин А. К. Контуры научно-технологической системы: взгляд в прошлое для формирования политики по развитию экосистемы следующего поколения. Часть 1 // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 4. С. 27–54. doi: 10.19181/smtp.2023.5.4.2. EDN FLGKMT.
  6. Арынгазин А. К. Брутто-оценка ранней стадии научно-исследовательской активности // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 1. С. 104–127. doi: 10.19181/smtp.2023.5.1.7. EDN QILPCP.
  7. Дафт Р. Л. Теория организации / пер. с англ. Г. Ю. Любимовой ; под ред. Э. М. Короткова. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2006. XXXVI, 699 с. ISBN 5-238-01001-Х.
  8. Social values and the governance of science / G. Gaskell, E. Einsiedel, W. Hallman [et al.] // Science. 2005. Vol. 310, № 5756. P. 1908–1909. doi: 10.1126/science.1119444.
  9. Kooiman J., Jentoft S. Meta-governance: Values, norms and principles, and the making of hard choices // Public Administration. 2009. Vol. 87, № 4. P. 818–836. doi: 10.1111/j.1467-9299.2009.01780.x.
  10. Nabatchi T. Public values frames in administration and governance // Perspectives on Public Management and Governance. 2018. Vol. 1, № 1. P. 59–72. doi: 10.1093/ppmgov/gvx009.
  11. de Graaf G., Paanakker H. Good governance: Performance values and procedural values in conflict // The American Review of Public Administration. 2015. Vol. 45, № 6. P. 635–652. doi: 10.1177/0275074014529361.
  12. Семёнов Е. В. Европа отказывается от тупиковой научной политики, Россия продолжает подражать европейскому прошлому // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 10–13. EDN UXEPQG.
  13. Moore M. H. Creating public value: Strategic management in government. Cambridge, MA ; L. : Harvard University Press, 1995. xiii, 402 p. ISBN 9780674175587.
  14. Ultralow-threshold laser using super-bound states in the continuum / M.-S. Hwang, H.-C. Lee, K.-H. Kim [et al.] // Nature Communications. 2021. Vol. 12, № 1. Article 4135. doi: 10.1038/s41467-021-24502-0.
  15. von Neumann J., Wigner E. P. Uber merkwürdige diskrete Eigenwerte. Uber das Verhalten von Eigenwerten bei adiabatischen Prozessen // Physikalische Zeitschrift. 1929. Vol. 30. S. 467–470.
  16. Sandel M. J. The tyranny of merit: What’s become of the common good? L. : Penguin Random House UK, 2020. 288 p. ISBN 9780241407608.
  17. Bozeman B. Public-value failure: When efficient markets may not do // Public Administration Review. 2002. Vol. 62, № 2. P. 145–161. doi: 10.1111/0033-3352.00165.
  18. Alford J., O’Flynn J. Making sense of public value: Concepts, critiques and emergent meanings // International Journal of Public Administration. 2009. Vol. 32, № 3–4. Р. 171–191. doi: 10.1080/01900690902732731.
  19. Вольчик В. В., Ширяев И. М. Государственная инновационная политика и нарративная экономика // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 4. С. 110–132. doi: 10.19181/smtp.2023.5.4.6. EDN LWWUBW.
  20. Transforming science and society? Methodological lessons from and for transformation research / K. Hölscher, J. M. Wittmayer, M. Hirschnitz-Garbers [et al.] // Research Evaluation. 2021. Vol. 30, № 1. P. 73–89. doi: 10.1093/reseval/rvaa034.
  21. Бисенбаев А. К. Оптимизация и рационализация подачи заявок на грантовое и программно-целевое финансирование в Республике Казахстан // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 3. С. 72–83. doi: 10.19181/smtp.2023.5.3.6. EDN YOBLQA.
  22. Арынгазин А. К. Контуры научно-технологической системы: взгляд в прошлое для формирования политики по развитию экосистемы следующего поколения. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 1. С. 32–48. doi: 10.19181/smtp.2024.6.1.2. EDN EVLVBQ.
  23. Шаститко А. Е., Зюбина А. Л. Экспертное знание для экономической политики: не пора ли в отставку «однорукому экономисту»? // Управление наукой: теория и практика. 2023. Т. 5, № 4. С. 133–145. doi: 10.19181/smtp.2023.5.4.7. EDN MVIIWM.
  24. Blair P. D. Effective science and technology assessment advice for congress: Comparing options // Science and Public Policy. 2021. Vol. 48, № 2. P. 164–176. doi: 10.1093/scipol/scaa070.
  25. Porter M. E. The five competitive forces that shape strategy // Harvard Business Review. 2008. Vol. 86, № 1. P. 78–93.
  26. Криворучко В. В. О сепарации научной деятельности и госкорпоративной форме управления наукой в современной России. Часть 2 // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 69–96. doi: 10.19181/smtp.2024.6.2.7. EDN JOKZSE.
  27. Семёнов Е. В. О задаче возвращения профессионалов в систему управления наукой // Управление наукой: теория и практика. 2020. Т. 2. № 2. С. 93–116. doi: 10.19181/smtp.2020.2.2.4. EDN EEOGQP.
  28. О состоянии и перспективах развития науки и технологий в Республике Казахстан : отчёт Национального центра научно-технической информации Республики Казахстан и Национальной Академии наук США о проведённой государственной научно-технической экспертизе отечественного научно-технического потенциала и приоритетных направлений развития науки (аудит науки). Алматы, 2006. 170 с.
  29. Agasisti T., Berbegal-Mirabent J. Cross-country analysis of higher education institutions’ efficiency: The role of strategic positioning // Science and Public Policy. 2021. Vol. 48, № 1. P. 66–79. doi: 10.1093/scipol/scaa058.
  30. Арынгазин К. М. Введение в смысловую педагогику. Изд. второе. [Б. м.] : Ridero, 2023. 350 с. ISBN 978-5-0060-8782-8.
  31. Woelert P. ‘Key selection criteria’ as administrative devices: An investigation of academic bureaucratization at Australian universities // Science and Public Policy. 2021. Vol. 48, № 1. P. 27–36. doi: 10.1093/scipol/scaa056.
  32. Наука по-американски: очерки истории / пер. с англ. ; [сост. и науч. ред. Д. Александров]. М. : Новое литературное обозрение, 2014. 615, [2] с. ISBN 978-5-4448-0128-4.
  33. Арынгазин A. К., Фахрутдинова Г. Ж., Арынгазин А. А., Арынгазин А. А. Научный потенциал личности: развитие профессионально значимых компетенций в вузе // Вестник Томского государственного университета. 2023. № 496. С. 5–12. doi: 10.17223/15617793/496/1. EDN NMSIJE.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».