УДК 33

ПРОБЛЕМА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОСТИ РЕГИОНА

Трифонов Юрий Васильевич1, Веретенникова Анастасия Александровна2
1Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского, д.э.н., профессор, декан экономического факультета
2Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского, аспирант

Аннотация
Проанализированы зарубежные и российские методики расчета интегрального показателя инновационности. Подчеркнута необходимость применения в стратегическом планировании и управлении, инновационной политике и разработке инновационных планов развития методологии оценки уровня инновационности.

Ключевые слова: индекс инновационности, регион


THE PROBLEM OF ASSESSING THE LEVEL OF INNOVATION IN THE REGION

Triphonov Yuri Vasileviсh1, Veretennikova Anastasia Aleksandrovna2
1Nizhny Novgorod State University. N. Lobachevsky, Ph.D., professor, Dean of the Faculty of Economics
2Nizhny Novgorod State University. N. Lobachevsky, postgraduate

Abstract
The foreign & Russian methods of calculating an integral indicator of innovation has been analyzed in the article. Emphasized the need for strategic planning and management, innovation policy and the development of innovative development plans, assessing the level of innovation methodology.

Keywords: innovation index, region


Рубрика: 08.00.00 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Трифонов Ю.В., Веретенникова А.А. Проблема оценки уровня инновационности региона // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 2 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/02/31792 (дата обращения: 30.09.2017).

Инновационность территории – это один из самых сложных показателей для оценки. В связи с этим отсутствует какой-либо общепризнанный индекс, отражающий, насколько успешно в регионе создаются условия для инновационного развития.

Все разработанные на сегодняшний день подходы к оценке уровня инновационности, как отмечается в [1,2], можно разделить на две большие группы: анализ предпосылок и анализ результатов. К предпосылкам относят обычно все, что обеспечивает и стимулирует инновационное развитие, например, человеческий капитал, урбанизированность, развитость высшей школы и науки, структура экономики, налоговые стимулы, социальный капитал и инновационная инфраструктура. К результатам же относят показатели инновационной продукции (душевой объем, доля в общем объеме продукции или в ВРП), число поданных патентных заявок и выданных патентов, а также занятость в инновационных отраслях.

Различные международные организации применяют собственные системы показателей, отражающие уровень инновационности национальной экономики. К ним относится индекс научно-технического потенциала (technology index) Всемирного экономического форума. В ежегодном обзоре Всемирного экономического форума «Global Competitiveness Report» используется два дополняющих друг друга показателя конкурентоспособности страны – макро- (глобальный индекс конкурентоспособности – Global Competitiveness Index, GCI) и микроэкономический (индекс деловой конкурентоспособности – Business Competitiveness Index, BCI), в основе которого – теория конкурентоспособности М. Портера [3]. По последнему показателю все страны делят на две большие группы: к числу первых относят США, Японию, Корею, Сингапур и др., характеризующиеся тем, что их экономики растут в основном благодаря их способности внедрения новшеств. Во второй группе технологические улучшения достигаются частично через инновации, а частично путем копирования или применения технологий, ранее разработанных в странах первой группы [4].

Достоин внимания глобальный индекс инноваций, разрабатываемый международной бизнес-щколой INSEAD (Франция) и Всемирной организацией интеллектуальной собственности (World Intellectual Property Organization) [4]. Проводимое ежегодно с 2007 года исследование включает в себя рейтинг стран по уровню инновационного развития. Авторы исследования полагают, что успешность экономики связана как с наличием инновационного потенциала, так и условий для его воплощения. И итоговый индекс представляет собой соотношение «Затраты – Результаты», что объективно позволяет оценить эффективность усилий по стимулированию инновационного развития в каждой изучаемой стране.

Таким образом, если методика Всемирного экономического форума просто агрегирует множество разрозненных показателей, то в расчетах INSEAD оценивается своего рода «рентабельность стимулирования инновационного развития»: сравниваются не конкретные статистические показатели, а эффективность вложений в инновационное развитие и отдача от них.

Одной из наиболее проработанных, на наш взгляд, в мировой практике, является система инновационных показателей (innovation indicators) Комиссии Европейских сообществ (КЕС), включающая в себя 16 индикаторов. Разработанная система индикаторов включает в себя традиционные показатели, основанные на статистике исследований и разработок Евростата и ОЭСР, патентной статистике, а также индикаторы, полученные в результате специальных исследований. Большим преимуществом данной методики является то, что она позволяет сопоставить успехи различных стран и определить области, которые требуют дополнительных усилий со стороны частных организаций и государства. Данная система показателей, используемая для оценки инновационного развития стран ЕС, могла бы успешно применяться в нашей стране, например, для сравнения регионов.

Но, несмотря на то, что предложенная методика в целом предоставляет значительный перечень показателей, по которым оценивается эффективность национальной инновационной среды, вместе с тем необходимо отметить, что предложенные параметры преимущественно определяют лишь сильные и слабые стороны проводимой инновационной политики и не учитывают другие факторы, влияющие на инновационный процесс. Например, показатель бюджетного финансирования НИР не отражает результативность использования средств. Кроме того, отсутствуют показатели, характеризующие востребованность новшеств, другими словами, спрос реального сектора экономики.

С 1991 года американским Национальным научным фондом (NCF) просчитывается оценка технологической конкурентоспособности стран. В соответствии с методикой NCF в качестве индикаторов оценки технологической конкурентоспособности страны используются пять обобщающих показателей. При этом четыре из них рассчитываются как «входные», определяющие исходные предпосылки для обеспечения инновационного развития, а пятый считается «выходным»: он демонстрирует результат инновационной деятельности, а именно состояние производства в плане техники и технологии. Для нас интересны такие индексы, как, например, показатель технологической инфраструктуры (TI), который характеризует наличие социально-экономических институтов, обеспечивающих потенциальную возможность разработки, производства, внедрения и продажи новых технологий, и индекс производственного потенциала (PC), позволяющий оценить материальные и человеческие ресурсы, обеспечивающие производство и эффективность высокотехнологичной продукции. Эта методика хороша в первую очередь тем, что позволяет оценить соразмерность вложений (потенциала) и результатов (то, что имеем на выходе). Именно этого, на наш взгляд, не хватает в отечественных статистических показателях или рейтинговых оценках регионов. Важным является то, можно ли сделать вывод о способности или неспособности инновационной системы страны использовать те преимущества, которые определяются ее потенциалом.

Еще одной из  полезных для нас будет рассмотрение методики Всемирного банка «Знания для развития» (Knowledge for Development – K4D). Она предусматривает комплекс из 76 показателей, которые позволяют сравнивать отдельные показатели различных стран, а также средние показатели, характеризующие группу стран [5]. Эта методика наиболее обширна и основана на емкой базе статистических данных.

Таким образом, в зарубежных исследованиях инновационная составляющая развития оценивается в составе комплексных индексов конкурентоспособности, существуют также и специализированные инновационные индексы. К первым относятся индексы, разработанные Всемирным экономическим форумом: макроэкономической конкурентоспособности (GCI), микроэкономической конкурентоспособности (BCI), развитости коммуникационной среды (Networked Readiness Index — NRI); индекс технологических достижений UNDP (Technology Achievement Index — TAI). К специализированным индексам относится, например, индекс способности к инновациям (Innovation Capacity Index). Во всех этих индексах приоритетное направление оценки – реально существующие достижения, измеряемые путем опросов и с помощью объективных статистических показателей [2]. Это является приоритетным направлением развития отечественных показателей, которые аккумулируют зачастую только предпосылки к созданию инноваций и не отслеживают результаты.

В России использование прямых индикаторов затруднено из-за низкой достоверности статистики инновационной деятельности и отсутствия многих показателей в региональном разрезе. Поэтому зачастую учеными применяется метод экспертных оценок, а регионы сравниваются при помощи различных рейтингов.

Некоторые исследования российских ученых посвящены проблеме определения важных для анализа инновационности показателей. К примеру, выбор ключевых факторов, определяющих инновационный потенциал региона, получил научное обоснование в исследовании Э.П. Амосенок и В.А. Бажанова. Учеными был применен метод главных компонент, относящийся к статистическому факторному анализу [6, c. 134]. В качестве исходных были взяты показатели официальной статистики. Такие абсолютные показатели, как количество организаций, выполнявших исследования и разработки, численность и состав занятого в них персонала, подготовка научных кадров и другие, были пересчитаны в две большие группы удельных показателей: на рубль валового регионального продукта и на единицу экономически активного населения [6, с. 137.]. По данным показателям была сформирована матрица, рассматривающая регионы в динамике за шесть лет. Далее учеными был применен метод главных компонент из статистического анализа и получен результат – шесть главных факторов, определяющих инновационный потенциал регионов: исследовательский потенциал населения; затратоемкость ВРП по исследовательским работам; «наукоемкость» ВРП по докторам наук; «наукоемкость» ВРП по исследователям с научными степенями; изобретательский потенциал экономически активного населения; уровень инновационной активности организаций.

Данные показатели с некоторой долей условности можно интерпретировать как интегральные оценки основных параметров инновационного потенциала. Они позволяют сравнивать инновационный потенциал различных регионов, используя лишь первичные статистические данные, что дает возможность проводить соответствующую инновационную политику.

Одним из наиболее интересных подходов к оценке инновационности представляется матричный, так как при построении матрицы можно использовать перекрестные показатели типа спроса и предложения, инновационного потенциала и результатов инновационной деятельности. Построение инновационно-технологических матриц Н.В. Веселова и Д.А. Дороничев предлагают использовать для анализа развития региональной промышленности, причем в разрезе видов экономической деятельности [7, c. 70]. На первом этапе при помощи индекса оценивается уровень инновационной активности каждого вида деятельности. Данный индекс рассчитывается с помощью показателя удельных (на одного занятого) затрат на технологические инновации по каждому виду деятельности, отнесенного к аналогичному показателю лидера по виду экономической деятельности. В соответствии с данным подходом все виды экономической деятельности имеют значения индекса от нуля до 100%. На втором этапе оценивается технологический уровень каждого вида деятельности, который рассчитывается как производительность труда конкретного вида деятельности, отнесенная к производительности труда лидера. То есть индекс технологического уровня также изменяется в диапазоне от нуля до 100%. И наконец далее все виды экономической деятельности разбиваются на три группы как по технологическому уровню, так и по уровню инновационной активности. Совмещая попарно эти показатели, можно построить инновационно-технологическую матрицу и выделить в ней девять групп видов деятельности. Качественный смысл данной методики – в совмещении показателей, косвенно характеризующих спрос (технологический уровень – как бы восприимчивость к инновациям) и предложение инноваций (уровень инновационной активности). По данной матрице можно выделить более слабые и более сильные группы видов экономической деятельности и выявить причины их отставания или успеха.

Но в настоящее время, учитывая многофакторный характер явлений и процессов, а также их преимущественно качественный характер, все более популярными становятся различные рейтинги регионов по уровню инновационного развития. Рейтинги позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояние изучаемых объектов. Но в каждом случае рейтинги включают в себя разный набор оцениваемых индикаторов. Сегодня достаточно схожие результаты демонстрируют такие рейтинги как рейтинг инновационной активности регионов Фонда «Петербургская политика», рейтинг по методике НАИРИТ, карта российского инновационного пространства ЦСР «Северо-Запад» и др. Отметим, что в основном это адаптированные к отечественным статистическим данным зарубежные методики типа European Innovation Scoreboard. Мониторинг информационного пространства показывает, что ниша информативных репрезентативных региональных рейтингов инновационного развития остается пока незаполненной.

Остановимся подробнее на методике А.Б. Гусева, который предлагает рейтинг регионов по двум группам факторов: 1) факторы, описывающие уровень технологического развития региона, или факторы инновационной восприимчивости; 2) факторы инновационной активности региона [8]. Первую группу факторов представляют следующие показатели: производительность труда, фондоотдача и экологичность производства. В основе данной группы факторов лежит гипотеза, что уровень технологического развития пропорционален масштабу внедренных в производство инноваций, действительно, при низких показателях технологической эффективности невозможно говорить о высоком уровне инновационного развития даже при высокой инновационной активности. Таким образом, технологические индикаторы являются своего рода результирующими параметрами инновационной активности.

Вторая группа факторов – показатели инновационной активности – включает в себя удельные индикаторы затрат на исследования и разработки на 1 занятого; затрат на технологические инновации на 1 занятого и выпуска инновационной продукции на душу населения региона.

Когда вся необходимая информация собрана, то для каждого критерия определяется регион-лидер. Далее в отношении лидера соответствующие параметры других регионов пересчитываются в процентном отношении. Сумма коэффициентов регионов и составляет их рейтинговые значения. При расчете автор предлагает выставлять равные весовые коэффициенты обеим группам факторов.

Таким образом, методологические подходы к оценке инновационного потенциала разнообразны, но все в той или иной мере опираются на системный подход и объединяют в себе множество различных индикаторов. Действительно, важной характеристикой инновационного потенциала является его комплексность, а именно, соответствие между возможностями производства и потребностями в инновациях.

Перспективной представляется интегральная оценка инновационного потенциала региона, предложенная С.Г. Алексеевым. Она базируется на пяти группах показателей, представленных в Таблице 4. В соответствие с предлагаемой методикой наилучшему показателю среди регионов присваивается максимальное значение – 1, по отношению к которому рассчитываются доли показателей относительно других регионов. Количественные значения каждого из пяти потенциалов определяются суммой значений соответствующих показателей, например, научный потенциал определяется суммой Н1 и Н2. Для комплексной оценки инновационного потенциала региона С.Г. Алексеевым предлагается использовать интегральный показатель, определяемый как корень пятой степени из произведения всех пяти потенциалов [9].

Данный интегральный показатель позволяет не только проанализировать инновационную деятельность и определить величину инновационного потенциала регионов, но и выявить новые возможности и перспективы роста региональной экономики. Недостатком же предложенной методики является рассмотрение регионов в сравнении и невозможность определить интегральный показатель инновационного потенциала отдельного региона.

Изучив различные подходы как зарубежных, так и отечественных ученых, можно заключить, что, во-первых, единого общепризнанного направления для выработки интегрального показателя инновационности территории не сложилось. Существующие методики оценки инновационного потенциала в значительной степени ориентированы на сложившуюся практику статистического учета. Это является сдерживающим фактором в прикладных экономических исследованиях и часто затрудняет прогнозную оценку развития ситуации. Сложившиеся реалии требуют развития показателей статистического учета в направлении оценки качественных особенностей формирования инновационного потенциала и его составляющих. Проблема состоит в том, чтобы рационально определить из всей массы только нужные информативные индикаторы и в том, чтобы грамотно расставить веса выбранным параметрам. Во-вторых, данная проблематика остается актуальной на сегодняшний день еще и потому, что практика управления требует использовать реальные инструменты оценки.

В настоящее время в стратегическом управлении все большую значимость приобретает концепция экономики, основанной на знаниях (knowledge-based economy). Она выступает новым вектором развития в практике стратегического менеджмента, прежде всего, крупнейших отечественных предприятий и транснациональных корпораций. В первую очередь это вызвано развитием информационных технологий, которые позволили интегрировать накопленные организациями знания. Интерес к знаниям как к важнейшему организационному ресурсу сформировался в ответ на возрастающую сложность внешней среды бизнеса, которая в настоящее время характеризуется интенсивной конкуренцией, процессами глобализации, все более сжатыми жизненными циклами продукта, и, естественно, информационной избыточностью, которую, прежде всего, испытывают менеджеры высшего звена». Дальше из практической плоскости управление знаниями стало обретать теоретическую осмысленность. Как зарубежные, так и российские ученые озадачились исследованием знаний как ресурса и как объекта управления.

Следует особо отметить те предметные научные и практические приложения, в рамках которых возможно использование и развитие оценок уровня инновационности. Это прежде всего работы, связанные с инвестициями и инновациями [10-18], разработкой и реализацией стратегий и стратегических планов на уровнях фирм, корпораций и регионов [19-26], оценкой инвестиционных и инновационных ресурсов [27, 28] и т.д. Можно констатировать, что методологии оценки уровня инновационности необходимо применять и использовать в стратегическом планировании и управлении, инновационной политике и разработке инновационных планов развития.

 


Библиографический список
  1. Социальный атлас российских регионов / Интегральные индексы // [Электронный ресурс] / URL: http://www.socpol.ru/atlas/indexes/index_innov.shtml.
  2. Трифонов Ю.В., Веретенникова А.А. Проблема формирования индекса инновационности территории (на примере Нижегородской области) / Ю.В. Трифонов, А.А. Веретенникова // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2013. – № 6 (1). – С. 277-284.
  3. Белоусова О.М. Анализ современных методических подходов оценки инновационного потенциала субъекта Российской Федерации // [Электронный ресурс] Научная электронная библиотека Российской Академии Естествознания/  URL: http://www.monographies.ru/142-4662.
  4. Исследование INSEAD: Глобальный индекс инноваций 2012 года // [Электронный ресурс] Центр гуманитарный технологий. Экспертно-аналитический портал/  URL: http://gtmarket.ru/news/2012/07/06/4531.
  5. Александрова Е.Н., Салмина О.А. Методические подходы к оценке эффективности функционирования инновационной сферы на макроуровне // [Электронный ресурс]
    Журнал “Фундаментальные исследования” /  URL: http://www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article&article_id=7781033.
  6. Амосенок Э.П. Интегральная оценка инновационного потенциала регионов России / Э.П. Амосенок, В.А. Бажанов // Регион: экономика и социология. – 2006. – № 2. – С. 134-145.
  7. Веселова Н.В., Дороничев Д.А. Направления модернизации промышленности Нижегородской области  / Н.В.Веселова, Д.А.Дороничев // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2011. – № 5 (2). – С. 67-71.
  8. Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России и выработка рекомендаций по стимулированию инновационной активности субъектов РФ / А.Б. Гусев. – М., 2008. – 88 с.
  9. Алексеев С.Г. Интегральная оценка инновационного потенциала региона / С.Г. Алексеев // Проблемы современной экономики. – 2009. – № 2 (30).
  10. Трифонова Е.Ю. Проблемы иностранного инвестирования в Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2010. №18(183). С. 2-7.
  11. Трифонова Е.Ю., Тумаков Н.С. Управление инновационным проектом как система управленческих функций // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5(2). С. 227-231.
  12. Трифонова Е.Ю., Кемаева М.В., Приказчикова Ю.В. Оценка современного состояния и перспектив развития внешней торговли Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №1(208). С. 2-10.
  13. Трифонов Ю.В., Яшин С.Н., Кошелев Е.В. применение реальных опционов для инвестирования инноваций в условиях ограниченности информации. // Финансы и кредит. 2011. №30. С. 2-9.
  14. Косовских Е.А., Трифонов Ю.В. Функциональная модель организационно – экономического механизма управления региональной инвестиционной деятельностью. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2008. №3. С.183-185.
  15. Трифонов Ю.В., Жариков А.В., Ширяева Ю.С. Инновационная деятельность и механизмы ее организации на региональном уровне. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 1(1). С. 213-216.
  16. Трифонов Ю.В., Рокунова О.В. Государственная поддержка инновационной деятельности предприятий на региональном уровне. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. №4(1). С. 300-306.
  17. Трифонов Ю.В., Рокунова О.В. Государственное регулирование инновационного развития предприятий как приоритетное направление модернизации российской экономики. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5(2). С. 222-227.
  18. Трифонов Ю.В., Соколов Д.Ю. Механизмы стратегического управления инновационной деятельностью на предприятиях. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 2(2). С. 261-264.
  19. Трифонова Е.Ю. Методология стратегического управления внешнеэкономической деятельностью предприятий: Дис… д-ра экон. наук. Н.Новгород, 2009. 426с.
  20. Трифонова Е.Ю. Методология стратегического управления внешнеэкономической деятельностью предприятий: Автореферат дис. … д-ра экон. наук. Н.Новгород, 2009. 46 с.
  21. Трифонова Е.Ю., Тумаков Н.С. Повышение эффективности стратегического управления интеграционными процессами в экономике // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 24 (279). С. 25-30.
  22. Трифонова Е.Ю. Механизмы стратегического планирования внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий: Монография. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета. 2004. 212 с.
  23. Трифонов Ю.В., Малыженков П.В., Ананьев Ф.Ю. Прогнозирование и планирование в экономических системах: Монография / Под ред. Ю.В. Трифонова. – Н.Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. – 284 с.
  24. Трифонов Ю.В., Горбунова М.Л. Выбор стратегии развития предприятия в территориально-отраслевом контексте. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Экономика и финансы. 2004. №2. С. 160-165.
  25. Левашов Д.Н., Трифонов Ю.В. Проблемы стратегического развития предприятий автомобилестроения Нижегородской области. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Экономика и финансы. 2004. №2. С. 141-143.
  26. Трифонов Ю.В., Летягина Е.Н., Танчук Р.С. Стратегии и подходы к развитию промышленных предприятий. // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2012 № 48(12) с. 99.
  27. Трифонова Е.Ю., Косовских Е.А., Косовских А.А. Модель обоснования рисковой надбавки к дисконтной ставке для инвестиционных проектов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2007. №2. С. 230-234.
  28. Косовских Е.А., Трифонов Ю.В., Косовских А.А. О механизме снятия внешних рисков регионального инвестиционного процесса.  //  Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2009. №3. С. 190-193.


Все статьи автора «Веретенникова Анастасия Александровна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: