Методика рейтинговой экспресс–оценки инновационного развития региона на основе модели "Тройная спираль"

Методика рейтинговой экспресс-оценки инновационного развития региона на основе модели «Тройная спираль»

Егоров Николай Егорович

кандидат физико-математических наук

доцент, ведущий научный сотрудник, Научно-исследовательский Институт региональной экономики Севера, Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова

677891, Россия, Республика Саха (Якутия), г. Якутск, ул. Автодорожная, 40, корп. 13

ЕЗ ene01@ya.ru

Статья из рубрики "Математическое моделирование и инструментальные методы в экономике"

Аннотация. Объектом исследования являются субъекты Дальневосточного федерального округа. В статье проводится сравнительный анализ результатов экспресс-оценки по авторской методике с рейтинговыми оценками, выполненными Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики», Национальной ассоциацией инноваций и развития информационных технологий и Ассоциацией инновационных регионов России за 2014 год. Приведены формула для эконометрических расчетов и перечень статистических показателей научно-образовательного комплекса, бизнеса и государства, характеризующих участие триады в развитие инновационной экономики региона. Предлагаемая автором методика рейтинговой экспресс-оценки уровня инновационного развития регионов основана на концепции модели «Тройная спираль». Эконометрические расчеты по данной методике позволяют провести оперативную оценку уровня инновационного развития региона и результативности вклада научно-образовательного комплекса, бизнеса и государства в сводный интегральный индекс инновационного развития субъекта по их минимальным ключевым статистическим показателям в сфере научно-инновационной деятельности. Результаты расчетов по авторской методике показывают адекватность результатов рейтинговой экспресс-оценки с данными рейтинговых оценок других методик. Основным достоинством предлагаемой методики является исключение субъективных факторов, обусловленных применением в других методиках рейтинговой оценки весовых коэффициентов и результатов экспертных оценок. Результаты выполненных по данной методике расчетов могут быть полезны исполнительным органам государственной власти, бизнес-структурам, научно-образовательным организациям для оперативного анализа и принятия различных организационно-управленческих решений по развитию инно в а цио нно й де я те л ьно с ти ре гиона .

Ключевые слова: методика, экспресс-оценка, рейтинг, инновационное развитие, триада, Тройная спираль, интегральный индекс, статистические показатели, патенты, инновационная продукция

DOI: 10.25136/2409-8647.2017.4.22697

Дата направления в редакцию: 27-04-2017

Дата рецензирования: 16-04-2017

Статья подготовлена в рамках выполнения базовой части государственного задания Минобрнауки по проекту № 26.8327.2017/8.9 и научных проектов Программы комплексных научных исследований в Республике Саха (Якутия) (Госконтракты 53275331).

Методика

Эффективность реализации инновационной политики во многом зависит от системы оценочных показателей, заложенных в основу определения инновационной активности и проведения мониторинга ее развития. В связи с этим одной из основных задач в данном направлении является формирование комплекса показателей оценки уровня инновационного развития региона (ИИР) с учетом необходимых возможностей и ресурсов. Однако в практике управления не выработаны универсальные подходы к оценке инновационного уровня развития регионов, что препятствует адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне, эффективности расходования бюджетных средств. В последнее время одним из эффективных инструментов решения задач подобного рода становятся рейтинги

В современной экономической литературе предлагаются различные методики

рейтинговых оценок уровня ИРР [см., напр. 2, 3]. По мнению С.В. Казанцева-4!, в исследовании с определенной целью конкретного объекта не следует чрезмерно расширять набор его изучаемых признаков, максимально повышать точность их количественного представления. Можно выбирать адекватный характеру и точности анализируемых характеристик изучаемого объекта инструментарий исследования, а не мощный из известных и доступных. Даже с помощью простого инструментария и ограниченной информации можно получать содержательные результаты, полезные для выработки элементов экономической политики.

По мнению авторов работы [5], существующие рейтинги не дают реального представления об инновационном выпуске регионов. Более достоверной могла бы быть оценка выпуска и иных результатов деятельности высокотехнологичного сектора экономики, непосредственно связанная с региональным ростом. Использование значительного числа показателей делает рейтинги сложно проверяемыми, а также слишком громоздкими, чтобы использоваться в качестве инструмента стратегического управления. Требуется их упрощение и приведение в соответствие с целевыми индикаторами региональных стратегий «умной» специализации.

Исходя из вышеприведенных утверждений, для проведения оценки И РР можно воспользоваться упрощенной системой ключевых показателей, характеризующих результативность вклада научно-образовательного комплекса (НОК), бизнеса и государства (триада) в общее инновационное развитие региона. В рамках концепции модели «Тройная спираль» НОК выступает как генератор знаний и инновационных идей, обладатель объекта интеллектуальной собственности, в коммерциализации которых заинтересованы, с одной стороны, бизнес (получение прибыли) и, с другой стороны, государство (политика поддержки инновационной деятельности). Поэтому конечными практическими результатами деятельности НОК должны быть разработанные нововведения, востребованные для нужд инновационного бизнеса. Как считает Ю.Г.

Смирнов [6], изобретательная деятельность дает возможность проанализировать соответствие уровня развития инновационного потенциала потребности реального сектора в технологических инновациях по двум аспектам: уровню изобретательской

активности в стране и уровню практического использования результатов инновационной деятельности. В этом плане основным ключевым показателем результативности вклада НОК в ИРР является количество полученных патентов России.

Для бизнеса основным вкладом в инновационное развитие экономики региона является объем произведенной инновационной продукции, а для государства - объем бюджетных затрат региона на научные исследования и разработки. В принципе, эти три ключевых показателя характеризуют результативность вклада участников триады в общее ИРР и позволяют выполнить оперативную экспресс-оценку сводного индекса ИРР. В рамках представления взаимоотношений триады в модели Тройной спирали сводный индекс уровня И РР можно представить как совокупный интегральный вклад указанных показателей триады в виде выражения:

где

11 - число выданных патентов России на изобретения, полезные модели и промышленные образцы в расчете на 1000 человек экономически активного населения (ЭАН), ед.;

12 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %

13 - удельный вес бюджетных расходов на научные исследования в расходах консолидированного бюджета субъекта РФ, %.

Отметим, что приведенные наименования показателей основаны на систему показателей российского регионального инновационного индекса Национального исследовательского

университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)-7!, согласно которой II является ключевым показателем результативности научных исследований и разработок научно-образовательного комплекса. Соответственно, 12 - результативности инновационной деятельности бизнеса, 13 - бюджетных затрат государства на науку и инновации. Для расчетов используются официальные статистические данные Росстата, Роспатента и Федерального казначейства.

Результаты расчета и анализ рейтинга субъектов Дальневосточного федерального округа

Результаты нормированных к единице значений показателей по субъектам Дальневосточного федерального округа (ДВФО) за 2014 год представлены в таблице 1.

Таблица 1

Распределение показателей по субъектам ДВФО за 2014 год

Численность 11 12, 13,

Субъекты ДВФО ЭАН, тыс.

чел. ед. % %

Республика Саха (Якутия) 502,9 0,66 0,03 1,00

Камчатский край 188,8 0,22 0,02 0,02

Приморский край 1059,7 0,77 0,01 0,03

Хабаровский край 744,6 0,96 0,21 0,58

/11-1 О Л П П г» по п по

Амурская оилас1ь 42 1,8 1,00 0,08 0,03

Магаданская область 94,1 0,27 0,00 0,00

Сахалинская область 281,5 0,07 1,00 0,05

Е в ре йс ка я а в то но мна я область 85,7 0,04 0,01 0,00

Чукотский автономный округ 33,3 0,00 0,00 0,00

Из таблицы видно, что патентная деятельность в рассматриваемом году на высоком уровне в Амурской области (в абсолютном значении составляет 0,31 ед. на 1000 человек ЭАН), Хабаровском (0,30 ед.), Приморском (0,24 ед.) краях и Республике Саха (Якутия) (0,21 ед.). По значению показателя бизнеса (12) лидирующую позицию с большим отрывом от других субъектов показывает Сахалинская область (60,1%), далее ближайшие места занимают Хабаровский край (12,5%) и Амурская область (4,7%). Относительно высокий показатель Сахалинской области по удельному весу инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ обусловлен, по-видимому, проведением существенных технологических модернизаций производственных процессов в нефтегазовой промышленности. По уровню бюджетных затрат субъекта ДВФО на научные исследования первые два места занимают Республика Саха (Якутия) (184,8 млн. руб.) и Хабаровский край (39,4 млн. руб.), причем надо отметить, что финансирование фундаментальных исследований производится только в Республике Саха (Якутия) (116,1 млн. руб.). Естественно логично, что основной вклад в общее ИРР макрорегиона перечисленные выше лидеры-регионы, что гистограммой (рис. 1).

подтверждается приведенной

вносят ниже

Рис. 1. Распределение уровня инновационного развития субъектов ДВФО в 2014г.

Для оценки адекватности результатов оценки по данной методике необходимо сопоставить их с результатами рейтинга, выполненными другими методиками. В современной отечественной научной литературе предлагаются различные методики рейтинговых оценок уровня ИРР. Например, в основе рейтинга Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ лежит оригинальная система количественных и качественных показателей инновационного развития регионов. Индекс составляется из системы 37 показателей российского регионального инновационного индекса, сгруппированных в четыре тематических блока и

обеспечивающих возможность расчета соответствующих субиндексов Для анализа инновационной активности регионов в рейтинге Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ) используется система количественных инновационных индикаторов, разработанная на основе методики европейского рейтинга

«European Innovation Scoreboard» для оценки уровня инновационного развития Европейских стран и адаптированная с учетом национальной специфики и возможностей

по поиску различных статистических данных Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления был разработан Ассоциацией инновационных регионов России (АИРР) в 2012 г. совместно с Министерством экономического развития РФ, при участии представителей региональных администраций. В рейтинг 2015-1.0 входят 23 показателя --91.

В таблице 2 представлены результаты сопоставления рейтинговых оценок НИУ ВШЭ,

НАИРИТ, АИРР и авторской методики на основе модели «Тройная спираль-101 по субъектам ДВФО за 2014 год.

Таблица 2

Рейтинговые оценки уровня ИРР ДВФО

ДВФО НИУ ВШЭ место НАИРИТ место АИРР место Тройная спираль место

Республика Саха (Якутия ) 0,3298 2 0,0099 4 0,320 6 1,201 1

Приморский край 0,3102 5 0,0129 3 0,380 3 0,768 5

Хабаровский край 0,4498 1 0,0837 1 0,420 2 1,142 2

Амурская область 0,2913 6 0,0023 8 0,270 7-8 1,002 4

Камчатский край 0,2611 7 0,0229 2 0,360 4 0,223 7

Магаданская область 0,3246 3 0,0065 6 0,440 1 0,273 6

Сахалинская область 0,3162 4 0,0070 5 0,340 5 1,004 3

Еврейская автономная область 0,1592 9 0,0018 9 0,210 9 0,039 8

Чукотский автономный округ 0,2372 8 0,0032 7 0,270 7-8 0,000 9

Источник: составлена автором по результатам обработки материалов НИУ ВШЭ, НАИРИТ, АИРР и расчета по методике автора [11, 12].

Выводы

Приведенные в таблице 2 результаты сравнительной экспресс-оценки по авторской методике показывают адекватность результатов по данной методике по сравнению с результатами других методик. Видно, что в результатах рейтинга НИУ ВШЭ и методике авторов несомненную лидерскую позицию занимают Республика Саха (Якутия) и Хабаровский край. Третье место в рассматриваемый год занимает Сахалинская область. Как показывает анализ статистических данных, в Сахалинской области среднее значение

удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг за 2010-2014 годы существенно выше, чем другие субъекты ДВФО (45,8%). Ближайшие значения данного показателя составляют всего 7,1% (Хабаровский край) и 5,8% (Магаданская область). Этот факт обусловлен, по-видимому, учетом в показателе 12 сведений о технологической модернизации в сфере нефтегазовой промышленности, которая является для Сахалинской области базовой отрасли экономики региона.

В заключении отметим, что основным достоинством предлагаемой методики экспресс-оценки является исключение субъективных факторов, обусловленных применением в других методиках рейтинговой оценки весовых коэффициентов и результатов экспертных оценок, а также оперативность оценки уровня ИРР и результативности вклада участников триады по их ключевым статистическим показателям в сфере научно-инновационной деятельности.

Библиография

1. Воробьева О.А., Головина О.Д., Поляков Ю.Н. Методические вопросы оценки инновационного развития промышленно-ориентированного региона // Вестник Удмуртского университета. Экономика и право. 2014. Вып. 1. С. 24-29.

2. Бортник И.М., Сенченя Г.И., Михеева Н.Н. и др. (2012). Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. 2012. № 9. С. 25-38.

3. Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Оценка инновационной активности регионов России // Федерализм. 2012. № 1. С. 161-178.

4. Казанцев С.В. Оценка потенциала и масштабов инновационной деятельности в субъектах Российской Федерации // Инновации. 2012. № 8. С. 36-45.

5. Баринова В.А., Земцов С.П. Рейтинги инновационного развития регионов: зачем нужна новая методика в России? // Вестник Поволжского института управления. 2016. № 6(57). С. 110-115.

6. Смирнов Ю.Г. Патентная логистическая система как основа инновационной системы // Инновации. 2014. № 4. С. 65-71.

7. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 4. М.: НИУ ВШЭ, 2016 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://issek.hse.ru/data/2016/06/28 /1115847925/кт%202016^^

8. Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.nair-it.ru/news/31.07.2015/461.

9. Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://i-regions.org/files/file_47.pdf.

10. Ицковиц Г. Тройная спираль. Университеты-предприятия-государство. Инновации в действии / пер. с англ. под ред. А.Ф. Уварова. Томск: Изд-во ТУСУР, 2010. 238 с.

11. Егоров Н.Е., Ковров Г.С., Жебсаин В.В. Информационно-аналитическая система для стратегического управления инновационным развитием субъекта экономики // Инновации. 2016. № 2. С. 108-115.

12. Егоров Н.Е., Бабкин А.В., Ковров Г.С. Теория и инструментарий оценки уровня инновационного развития субъектов экономики. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. 136 с