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

Размещено на http://www.allbest.ru/

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

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 инновационной деятельности региона.

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

Egorov Nikolay

PhD in Physics and Mathematics

associate professor, leading researcher at Institute of Regional Economy of North under North-Eastern Federal University

677891, Russia, Republic of Sakha (Yakutiya), Yakutsk, str. Avtodorozhnaya, 40 bld. 13, ap. 65

ene01@ya.ru

Abstract

The object of this research is the constituents of the Far Eastern Federal Okrug. The article carries out a comparative analysis of the results of express-evaluation according to the authorial methodology with rating scores, conducted by the National Research University “Higher School of Economics”, National Association of Innovations and Development of Information Technologies, and Association of Innovative Regions of Russia for 2014. The author provides the formula for econometric evaluations and a list of statistical indexes of the academic organizations, business, and states that characterize contribution of the triad in development of the regional innovation economy. The suggested methodology of rating express-evaluation of the level of regional innovation development leans on the concept of the Triple Helix model. Econometric evaluations in accordance with the indicated methodology allow conducting rapid assessment of the level of innovation development of a region and effectiveness of contribution of the academic organizations, business, and states in the cumulative overall performance of innovation development of a subject based on their minimal key statistical indexes in the area of scientific innovation activity. The evaluation results conducted using the author's methodology demonstrate can be valuable for the executive government authorities, business structures, academic organizations for rapid analysis and adoption of various organizational-administrative decisions on development of the regional innovation activity.

Keywords:

overall performance, Triple Helix, triad, innovation development, rating, express-evaluation, methodology, statistics, patents, innovative products

Методика

инновационный регион оперативный оценка

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 [1].

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 ИРР 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 ИРР можно представить как совокупный интегральный вклад указанных показателей триады в виде выражения:

I = (1)

где

I 1 - число выданных патентов России на изобретения, полезные модели и промышленные образцы в расчете на 1000 человек экономически активного населения (ЭАН), ед.;

I 2 - удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %

I 3 - 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 I 1 является ключевым показателем результативности научных исследований и разработок научно-образовательного комплекса. Соответственно, I 2 - результативности инновационной деятельности бизнеса,I 3 -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

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 (I 2 ) 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 вносят перечисленные выше лидеры-регионы, что подтверждается приведенной ниже гистограммой (рис. 1).

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 [7]. 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 [8]. 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 [9].

В таблице 2 представлены результаты сопоставления рейтинговых оценок НИУ ВШЭ, НАИРИТ, АИРР и авторской методики на основе модели «Тройная спираль» [10] по субъектам ДВФО за 2014 год.

Таблица 2

Рейтинговые оценки уровня ИРР ДВФО

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 I2 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/RIR%202016.pdf.

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

References (transliterated)

1. Vorob'eva O.A., Golovina O.D., Polyakov Yu.N. Metodicheskie voprosy otsenki innovatsionnogo razvitiya promyshlenno-orientirovannogo regiona // Vestnik Udmurtskogo universiteta. Ekonomika i pravo. 2014. Vyp. 1. S. 24-29.

2. Bortnik I.M., Senchenya G.I., Mikheeva N.N. i dr. (2012). Sistema otsenki i monitoringa innovatsionnogo razvitiya regionov Rossii // Innovatsii. 2012. № 9. S. 25-38.

3. Volkova N.N., Romanyuk E.I. Otsenka innovatsionnoi aktivnosti regionov Rossii // Federalizm. 2012. № 1. S. 161-178.

4. Kazantsev S.V. Otsenka potentsiala i masshtabov innovatsionnoi deyatel'nosti v sub''ektakh Rossiiskoi Federatsii // Innovatsii. 2012. № 8. S. 36-45.

5. Barinova V.A., Zemtsov S.P. Reitingi innovatsionnogo razvitiya regionov: zachem nuzhna novaya metodika v Rossii? // Vestnik Povolzhskogo instituta upravleniya. 2016. № 6(57). S. 110-115.

6. Smirnov Yu.G. Patentnaya logisticheskaya sistema kak osnova innovatsionnoi sistemy // Innovatsii. 2014. № 4. S. 65-71.

7. Reiting innovatsionnogo razvitiya sub''ektov Rossiiskoi Federatsii. Vyp. 4. M.: NIU VShE, 2016 [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https://issek.hse.ru/data/2016/06/28 /1115847925/RIR%202016.pdf.

8. Natsional'naya assotsiatsiya innovatsii i razvitiya informatsionnykh tekhnologii [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: http://www.nair-it.ru/news/31.07.2015/461.

9. Reiting innovatsionnykh regionov dlya tselei monitoringa i upravleniya [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: http://i-regions.org/files/file_47.pdf.

10. Itskovits G. Troinaya spiral'. Universitety-predpriyatiya-gosudarstvo. Innovatsii v deistvii / per. s angl. pod red. A.F. Uvarova. Tomsk: Izd-vo TUSUR, 2010. 238 s.

11. Egorov N.E., Kovrov G.S., Zhebsain V.V. Informatsionno-analiticheskaya sistema dlya strategicheskogo upravleniya innovatsionnym razvitiem sub''ekta ekonomiki // Innovatsii. 2016. № 2. S. 108-115.

12. Egorov N.E., Babkin A.V., Kovrov G.S. Teoriya i instrumentarii otsenki urovnya innovatsionnogo razvitiya sub''ektov ekonomiki. SPb: Izd-vo Politekhn. un-ta, 2016. 136 s

Размещено на Allbest.ru