Эффективность национальной инновационной системы: инфраструктурный аспект

ЭФФЕКТИВНОСТЬ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ: ИНФРАСТРУКТУРНЫЙ АСПЕКТ

Пястолов С.М., д.э.н., гл.н.с. ИНИОН РАН

В статье исследуется влияние параметра «Инфраструктура» на целевую функцию национальной инновационной системы: показатель инновационного выпуска. Специфицированная выборка стран БРИКС и стран бывшего социалистического блока составлена на базе данных «Глобального индекса инноваций 2012». Показано, что влияние инфраструктуры на инновационный выпуск не является явным, но, тем не менее, оно значимо при комплексном рассмотрении с использованием метода вложенных данных.

Ключевые слова: национальная инновационная система, глобальный индекс инноваций, инфраструктура, метод вложенных данных.

EFFECTIVENESS OF THE NATIONAL INNOVATION SYSTEM: INFRASTRUCTURE ASPECT

Pyastolov S., Doctor of Economics, Chief research associate, INION RAN

The paper presents a result of a survey of how “Infrastructure” may influence the effectiveness of a national innovation system. A specified sample is grouped from the Global Innovation Index 2012 database: from the former socialist bloc countries and from the BRICS. The Data Envelope Analysis method is used. The Infrastructure influence on the Innovation output subindex is found to be not direct but nonetheless significant if a complex approach is implemented.

Keywords: national innovation system, Global Innovation Index, infrastructure, data envelope analysis.

Понятие «Национальная инновационная система» (НИС) было введено в научный оборот в конце 1980-ых (Freeman 1987; Dosi et al. 1988) и развито в последующие годы (Lundvall 1992; Nelson 1993; Edquist 1997). Сегодня оно используется в широком контексте и считается полезным аналитическим инструментом научного исследования, способствуя пониманию инновационных процессов и соответствующих факторов. Тем не менее, на данный момент нет общепринятого единственного определения НИС, хотя семантическое ядро сохраняется в большинстве используемых определений.

В представлении экспертов НИС формируется во взаимодействии инновационного процесса создания знаний (ИПСЗ), под влиянием характеристик внешней среды. Она представлена условиями структуры и инфраструктурой, параметрами, определяемыми государственными нормативами. С точки зрения ее физического состава НИС - это ряд взаимодействующих институтов/акторов (например, промышленные предприятия и ассоциации, правительственные учреждения, университеты), которые производят знания и осуществляют инновации. Эти акторы создают экономическую базу национальных инноваций, в пределах которой правительство осуществляет свое влияние на инновационный процесс. Через структуры интерфейса НИС (промежуточные организации, коммуникационные системы) акторы включены в различные культурные и организационные контексты, и эти связи задают институционально оформленные отношения между производством инноваций и внешней средой.

Развитие теории в данном научном направлении (в рамках концепции НИС) принуждают высших чиновников использовать взвешенные, систематические, а не линейные подходы к управлению инновациями на национальном уровне. В отличие от линейного, традиционного, подхода в инновационной политике, отражающего взгляд со стороны предложения, альтернативный новый подход помогает лучше учитывать факторы, влияющие на инновационные процессы помимо тех, которые эти процессы формируют, таким образом стимулируя разработки тактических политических мер.

В системном аспекте подход к НИС напоминает администраторам экономических систем о необходимости стимулировать сотрудничество среди взаимодействующих организаций, участвующих в ИПСЗ, учитывать влияния внешней среды. Так как высшие правительственные чиновники главным образом интересуются эффективностью инноваций, то задачей экспертов является, помимо прочего, разработка методик расчета таких показателей, как отношение входа/выхода для инновационной продукции, эффективность государственной политики в инновационной сфере. Эффективность инноваций связана с понятием производительности, которая повышается, когда то же самое количество ресурсов на входе инновационного процесса позволит получить больше продукции на выходе или когда меньше ресурсов на входе необходимо, чтобы произвести то же количество инновационной продукции.

В этом контексте оптимум определяется в рамках концепции

производственных возможностей, и эффективность является просто техническим показателем. В этом смысле эффективные НИС находятся на границе своих производственных возможностей.

Оценка эффективности инноваций помогает также выделить лучших практиков инновационной сферы для того, чтобы понять, каковы методы повышения инновационной эффективности и определить слабые места. В управлении инновациями, в странах, стремящихся действовать стратегически, в настоящее время чаще всего используют практику копирования «лучших методов».

Кроме того, опыт показывает, что внешние эффекты, факторы влияния внешней среды на инновационные процессы также связаны с эффективностью государственного управления инновациями. Предшествующие исследования (Freeman 1987; Dosi et al. 1988; Furman et al. 2002; Lundvall 1992; Nelson 1993; Edquist 1997; Fernandez-de-Lucio et al. 2001, 2003; Fritsch and Slavtchev 2007, 2009) указали или опытным путем продемонстрировали, что различия в инновационной практике на национальном уровне тесно связаны с параметрами внешней среды инноваций.

Линейные модели инновационного процесса связывали инновации с технологиями. Типичными в этом случае являются модели в формате «блок-схем инновационного проекта», «диаграмм инновационного процесса», «производственных диаграмм функции знаний», где инновации рассматриваются как способ преобразования знаний и идей в экономические ценности.

Такие модели структурно сфокусированы на процессах преобразования физических элементов НИС в производстве с учетом влияния внешней среды на инновации, что соответствует рабочим определениям, таким как: «Инновационная система состоит из производственной структуры (техно-экономические структуры) и институциональной инфраструктуры (политико-институциональные структуры)» [3].

Чтобы понять, каким образом можно улучшить деятельность инновационной сферы, требуется (1) создание системы показателей для определения эффективности инноваций, адекватной национальным особенностям более, чем модели «лучших инновационных практик» и (2) создание методики исследований ключевых параметров НИС для межстрановых сравнений [1; 2].

Подобная работа ведется рядом исследователей. Так, Дж.Гуан и К.Чен (Guan, Chen) выбрали два фактора (обеспеченность прав на интеллектуальную собственность и качество правовой среды технологического) в качестве индикаторов регулирующей окружающей среды Китая [3]. Кроме того, в состав параметров инновационного процесса включен параметр относительной открытости страны для международной торговли и конкуренции. Помимо прочих показателей, авторы остановились на параметрах инфраструктуры, которые, по их мнению, определяют микроэкономическую обстановку инновационных процессов и оказывает влияние на то, сколько «избыточного» знания накапливается в промежутке от научных и технологических действий в рамках восходящих процессов до

операций национальных отраслей промышленности, относящихся к нисходящим процессам.

Таким образом получена двухэтапная модель, используемая для кросс-секционного анализа данных, покрывающих 22 страны ОЭСР. Хотя авторы ссылаются на работу Ц.Грилих [5], который опытным путем доказал, что временной лаг не оказывает существенных эффектов на результаты оценки, чтобы достигнуть лучшей взаимосвязи параметров на входах и выходах инновационных процессов, они исследовали определенный период для каждого из двух подпроцессов (восходящего и нисходящего). Другие эксперты также опытным путем показали, что использование временных задержек имеет незначительный эффект на множество показателей эффективности инноваций [6]. Полученные результаты предполагают, что нисходящий процесс коммерциализации знаний статистически играет более важную роль в усилении инновационной способности НИС, чем восходящий производственный процесс знаний. Это подтверждает решающую роль коммерциализации в инновационном процессе и объясняет, почему промышленный университет, основанная на сотрудничестве модель инновационной структуры, играет ключевую роль в развитии эффективной национальной системы инноваций.

Очевидно, сегодня на повестке дня стоит системное измерение инноваций, и в этом случае проблема заключается в том, чтобы обнаружить и определить динамические составляющие инноваций, инновационных связей, имеющих часто неформальную природу, оценить их эффективность [2]. Уже не только богатые страны, но и страны с низкими доходами становятся источниками инноваций, проблема состоит в том, чтобы определить количество и уровни инноваций данного типа, а также степени их взаимовлияний.

При обсуждении проблем оценки эффективности национальной инновационной системы нельзя не затронуть вопрос о доступности и достоверности данных. На самом деле система мониторинга показателей инновационных процессов еще только складывается, и проблема унификации оценочных методик в целях сравнительного анализа остается актуальной.

Ряд национальных и международных организаций продолжают работу в этом направлении. Аналитический отчет «Мировой индекс инноваций 2012» (The Global Innovation Index 2012 - GII 2012) явился результатом работы группы экспертов международной образовательной организации INSEAD (с 2007 г.), Всемирной организации интеллектуальной собственности (World Intellectual Property Organization WIPO (с 2011 г.)) и их партнеров (Knowledge Partners). Главный редактор отчета - С. Дутта (Soumitra Dutta), профессор бизнеса и технологий, научный руководитель INSEAD [4].

Модель GII 2012 развивается по мере того, как растет понимание содержания и параметров развития инноваций. Версия 2012 года, например, делает больший акцент на измерении экологической устойчивости экономических систем и творческого потенциала.

GII 2012 также особое внимание уделяет не только измерениям затрат и выпуска инноваций, но также и взаимосвязям. Например, в состав показателей включены: число совместных предприятий, количество заявок на патенты, поданных совместно внутренними и внешними изобретателями. Больше внимания сосредоточено на взаимодействии учреждений и на интерактивных процессах создания человеческого капитала, использования и распространения знания и технологий. Проблемы передачи научных результатов и изобретений и их применения к социальным проблемам в высоко -и малообеспеченных странах также привлекают особое внимание.

Подиндекс затрат на инновации учитывает оценки инновационной активности в следующих сферах: (1) Институты, (2) Человеческий капитал и ИР, (3) Инфраструктура, (4) Опыт рыночной деятельности (Market sophistication), (4) Опыт организации бизнеса (Business sophistication).

Подиндекс инновационного выпуска учитывает оценки инновационной активности в следующих сфер: (6) Знание и технология, и (7) Творческие продукты (Creative outputs).

Четырьмя основными индексами считаются: Мировой индекс инноваций, Индекс эффективности инноваций (отношение выпуск/ затраты), Подиндекс затрат на инновации, Подиндекс инновационного выпуска.

Отчет содержит более 100 индикаторов, но в целях нашего исследования отметим некоторые из них. В составе индекса институтов присутствует подиндекс политического окружения, который, в свою очередь, включает три индекса, которые отражают восприятие вероятности дестабилизации правительства, качество комму-

нального обслуживания и государственных служб, формулировки стратегий и их исполнения, отношение к нарушениям свободы печати.

Подиндекс качества окружающей среды включает два индекса, оценивающие способности правительства сформулировать и осуществлять политику, способствующую развитию частного сектора (в таких аспектах, как осуществление контракта, права собственности, полиция, и суды). Третий индикатор оценивает стоимость увольнения избыточного работника (выплаты неполученной зарплаты, добавленных к выходным пособиям, стоимость требований предварительного уведомления и проч.).

Подиндекс качества общей инфраструктуры включает индикаторы, оценивающие энергообеспечение (средние затраты электричества на выпуск единицы продукции и потребление в кВтч на душу населения), сложный индикатор качества торговли, и транспортная инфраструктура (например, порты, железные дороги, шоссейные дороги, информационные технологии); и пополнение капитальных запасов, которое включает дополнения к основным фондам и чистым материальным запасам экономики, включая мелиорацию земель (заборы, каналы, канализация); заводы, машины, оборудование; строительство шоссейных и железных дорог, и другое строительство, включая школы, офисы, больницы, частное жилое жилье, коммерческие и промышленные здания.

Подиндекс экологической устойчивости включает: ВВП, полученный за единицу энергии (мера эффективности в использовании энергии), Индексы экологической эффективности Йельского университета и Колумбийского университета, и свидетельства о соответствии требованиям Международной Организации по Стандартизации 14001 (управление экологическими системами). Отражая растущую значимость «зеленых» инноваций и экономического роста, последние две переменные были включены в этот выпуск GII впервые.

Российская Федерация, в общем рейтинге занимая 51-е место в этом году, оказалась на первом месте среди стран BRIC (Бразилия, Российская Федерация, Индия, и Китай) по показателю «Человеческий капитал и исследования». Кроме того, страна показывает хорошие рейтинги в показателях «Институты», «Инфраструктура», «Уровень развития бизнеса», «Технологическая продукция» и «Знания». Рейтинг менее удовлетворителен для показателей «Уровень развития рынка» и «Творческие продукты».

Страны BRIC были отмечены в отчете GII 2012 как движители глобальной экономики с 2008 г. Но эти страны также замедляют свое развитие вместе с глобальной экономикой, несмотря на свой неосуществленный потенциал. Им следует продолжить вкладывать капитал в формирование инфраструктур инноваций. Китай и Индия занимают 1-ое и 2-ое места, соответственно, в рейтинге Эффективности инноваций, демонстрируя большую способность перевести потенциал превосходства в инфраструктуре в инновационную продукцию. Китай в рейтинге Знаний и технологической продукции выглядит достаточно внушительно, уступая только Швейцарии, Швеции, Сингапуру и Финляндии. Однако у этих стран есть слабости: например, информационно-коммуникационные технологии и человеческий капитал слабы в Китае, уровень исследований нуждается в усовершенствовании в Индии. Бразилия пережила крупнейшее падение среди стран BRICs. Это снижение демонстрирует значимость структурных слабостей в инновационных экосистемах перед лицом глобального замедления экономического роста.

С целью протестировать гипотезу о значимости инфраструктуры сформирована выборка из бывшего Социалистического блока и стран БРИК, куда вошли: Армения, Азербайджан, Грузия, Казахстан, Киргизстан, Латвия, Литва, Молдавия, Польша, Румыния, Сербия, Словакия, Таджикистан, Эстония, Бразилия, Россия, Индия, Китай; добавлены Южная Африка (которую классифицируют сегодня вместе с БРИК), Япония, Южная Корея (как примеры стран, совершивших мощный рывок от уровня развивающихся стран до уровня мировых лидеров инноваций).

В качестве зависимой переменной выбран индекс инновационного выпуска, а независимыми переменными стали: Институты (Institutions), Внешняя среда бизнеса (Business Environment), Человеческий капитал и исследования (Human capital and research), Инфраструктура (Infrastructure), Исследования и разработки (Research and Development). Результаты, представленные в табл.1, показывают, что только параметр «Инфраструктура» оказывается значимым при уровне 0,05 (F(6,15)=5,88).

Таблица 1.

N=22 Regression Summary for Dependent Variable: Innovation Output Sub-Index (GII2012) R= 0,837 R2= 0,702 Adjusted R2= 0,582 F(6,15)=5,88 p<,00252 Std.Error of estimate: 5,5705

b* Std.Err of b* b Std.Err of b t(15) p-value

Intercept 12,43 9,328 1,332 0,202

Institutions -0,067 0,329 -0,046 0,229 -0,204 0,840

Business Environment -0,121 0,241 -0,086 0,171 -0,502 0,622

Human capital and research 0,235 0,266 0,178 0,202 0,883 0,390

Infrastructure 0,657 0,301 0,652 0,298 2,183 0,045

GDPpc 0,160 0,161 0,0001 0,0001 0,997 0,334

Research and Development 0,0007 0,166 0,0004 0,101 0,004 0,996

Таблица 2.

N=22 Regression Summary for Dependent Variable: Innovation Output Sub-Index (GII 2012) R= 0,857 R2= 0,735 Adjusted R2= 0,629 F(6,15)=6,93 p<,00112 Std.Error of estimate: 5,25

b* Std.Err of b* b Std.Err of b t( 15) p-value

Intercept 36,867 64 10,593 06 3,4803 6 0,0033 56

Institutions 0,97943 5 0,3464 22 0,6821 9 0,2412 9 2,8272 9 0,0127 38

Rule of law 0,95338 7 0,3200 77 0,3324 7 0,1116 2 2,9786 2 0,0093 72

Human capital and research 0,28959 9 0,2622 79 0,2198 6 0,1991 2 1,1041 6 0,2869 20

GDPpc 0,07306 7 0,1557 07 0,0000 7 0,0001 5 0,4692 6 0,6456 34

IS*BE 0,46491 4 0,3636 46 0,0047 4 0,0037 1 1,2784 8 0,2205 08

Research and Development 0,02559 3 0,1562 84 0,0155 7 0,0951 1 0,1637 6 0,8721 08

Воспользовавшись методом «вложенных данных» (Data envelopment analysis - DEA), удалось улучшить качество регрессии для зависимой переменной инновационного выпуска (табл. 2). Сформирована новая комплексная переменная IS*BE, как произведения подиндексов «Инфраструктура» (IS) и «Внешняя среда бизнеса» (BE), что позволило поднять показатель F - статистики на 17,9%. При этом значимыми переменными оказались: «Институты» (с отрицательным коэффициентом) и «Сила закона» (с положительным коэффициентом1.

Как можно заметить предварительно, влияние инфраструктуры не всегда оказывается явным, однако оно существенно значимо, если применяются комплексные методы анализа.

Таким образом, модно заключить, что понятие «инвестиции в инновации» должно подразумевать не только финансирование исследований и разработок на конкурсной основе, но не менее важно развитие инфраструктуры.

Особое значение данный вывод приобретает в условиях кризисных ситуаций. Кризис замедлил введение новых продуктов или процессов, что стало следствием роста деловой неуверенности. Расходы на общее количество ИР в странах-членах ОЭСР, сократились на 1,6 % в реальном исчислении в 2009 г. и впервые с 1993 г. Уменьшение, главным образом, произошло за счет острое сокращения расходов бизнеса (-4.5 %).

Но, важно помнить о так называемом «эффекте гистерезиса»: удачные инвестиции в период кризиса обеспечивают впоследствии экспоненциальный рост. Даже если инновации не могут помочь преодолеть непосредственные финансовые затруднения, это, тем не менее, ключевой элемент жизнеспособного роста в будущем.

1 Заметим, что комбинация переменных «Инфраструктура» и «Сила закона» качество регрессии понизила.

Литература:

1. Вишневский В., Дементьев В. Инновации, институты и эволюция// Вопросы экономики. 2010. № 9. С. 41 - 62.

2. Егоров А.Ю. Инновационное направление развития как основа социально - экономического прогресса/ в «Экономическая история мира» в 6 т./ колл. авторов; под общ. ред. проф. М.В. Коно-топова. - Т.6. Кн. 2. - Очерки экономической теории. - М.: КНО-РУС, 2012. -с. 345 - 484.

3. Guan J., Kaihua С. Modeling the relative efficiency of national innovation systems// Research Policy. - 2012. - № 41. - РР. 102-115.

4. The Global Innovation Index 2012: Stronger Innovation Linkages for Global Growth. INSEAD , WIPO.

5. Griliches, Z. (1990). Patent statistics as economic indicators: A survey. Journal of Economic Literature, 28(4), 1661?1707.

6. Hollanders, H., ter Weel, B., 2002. Technology, knowledge spillovers and changes in employment structure: evidence from six OECD countries. Labour Economics 9 (5), 579-599.