Размещено на http://www.allbest.ru/

Интеграция информационно-аналитических процедур оценки эффективности стратегии инновационного развития регионов России

Суворова А.П.

Реализация стратегий достижения глобального конкурентного преимущества за счет ключевых факторов конкурентоспособности национальных экономик и обеспечения национальной безопасности предполагает выстраивание собственных моделей развития экономик ведущих стран мира. Необходимыми условиями укрепления позиций экономики России на мировом рынке, провозглашенными в Указе Президента РФ от 01.12.2016 № 642 "Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации" [1], являются первенство в исследованиях и разработках, а также высокий темп освоения новых знаний и создания инновационной продукции. Они обеспечивают независимость и конкурентоспособность страны за счет создания эффективной системы наращивания и наиболее полного использования интеллектуального потенциала нации как цели научно-технологического развития.

По оценке Глобального инновационного индекса (The Global Innovation Index) за период 2010-2019 гг. Россия добилась позитивной динамики в рейтинге стран и вошла в первую треть рейтинга, что, на наш взгляд, подтверждает эффективность отдельных механизмов, обеспечивающих достижение цели научно-технического развития страны. Однако приоритетная роль науки и технологий в развитии общества, экономики и государства не обеспечивает успехов на глобальном уровне конкурентоспособности экономик стран. Так по данным ООН за 2010-2018 гг. в рейтинге экономик развитых стран Россия уступила свои позиции: перешла с 9 на 11 место, а темп роста ВВП России в 2018 году составил 2,3% против 3% среднемирового уровня.

Итоги реализации государственной политики за прошедшие годы свидетельствуют, с одной стороны, о создании эффективной системы наращивания, а с другой - о недоиспользовании интеллектуального потенциала страны, не обеспечивающего высокого темпа освоения новых знаний и создания инновационной продукции. Уровень инновационной активности российских организаций, определяющий глобальную конкурентоспособность экономики России, составляет 0,2-0,3% за 2016-2018 гг., а в соответствии с целевыми индикаторами Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года этот показатель должен составить 2%. По рейтингу Глобального индекса квалифицированных специалистов среди 33 ведущих стран Россия занимает 27 место.

Совокупным показателем уровня развития человека в стране согласно Программе развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) является индекс человеческого развития как синоним понятий "качество жизни", "уровень жизни". Россия сохраняет устойчивое положение по международному рейтингу индекса человеческого развития среди 188 стран на уровне 49-50 места за период 2016-2019 гг. [2].

Обязательным элементом Стратегии является проведение мониторинга ее реализации. Перечень показателей реализации Стратегии, динамика которых подлежит мониторингу, и значения целевых показателей, отражающих уровень достижения результатов реализации и целей Стратегии, сгруппирован по трем направлениям: а) влияние науки и технологий на социально-экономическое развитие Российской Федерации; б) состояние и результативность сферы науки, технологий и инноваций; в) качество государственного регулирования и сервисного обеспечения научной, научно-технической и инновационной деятельности. Следует указать, что Стратегией предусматривается непубличный характер мониторинга, поскольку он осуществляется исключительно Правительством Российской Федерации, а анализ выполнения целевых показателей - президиумом Совета при Президенте Российской Федерации.

Такое положение свидетельствует о невыполнении основополагающих принципов государственной политики в области научно-технологического развития Российской Федерации - системности поддержки, концентрации ресурсов, адресности поддержки и справедливой конкуренции, открытости - основанных на эффективном взаимодействии научных организаций, участников исследований и разработок с представителями бизнес-сообщества, общества и государства как участников инновационной системы и росте их ответственности за работу в тесном взаимодействии друг с другом. В результате сохранения несогласованности приоритетов и инструментов поддержки сферы науки, технологий и инноваций на национальном, региональном, отраслевом и корпоративном уровнях не обеспечен мультипликативный эффект от функционирования инновационной системы, интегрированной в социально-экономическую систему страны и обеспечивающей независимость и конкурентоспособность России.

Если вышеупомянутые противоречия будут разрешены, то это будет означать, что инновационная система перешла на качественно новый уровень, характеризующийся возросшей степенью единства и целостности составляющих ее частей.

Синергетическая концепция с позиций саморазвивающихся и самооптимизирующихся систем позволяет исследовать динамику инновационных систем и закономерности их развития. Современная модель социально-экономического развития страны в большей степени основана на признании того, что стимулирование технологического развития экономики и эффективное использование возможностей и ресурсов, которые дают национальные проекты (программы), создаст условия для стратегического прорыва к мировому лидерству в ключевых отраслях экономики. Однако отечественная практика отличается тем, что до сих пор не признает значимости инновативности как необходимого условия повышения качества жизни населения - высшей цели устойчивого развития экономики, что и определяет актуальность темы исследования.

Цель исследования - теоретическое обоснование и развитие диагностического подхода к оценке эффективности стратегии инновационного развития территорий разного уровня.

Указанная цель исследования предопределила постановку и решение следующих задач: 1) обобщить теоретические представления о концептуальных основах построения и развития инновационных систем, обеспечивающих реализацию результатов государственной инновационной политики; 2) систематизировать традиционные, в том числе зарубежные, методические подходы к оценке результативности инновационной деятельности и обосновать необходимость развития методического инструментария, учитывающего результаты взаимодействия участников инновационных систем; 3) обосновать подход к учету влияния уровня инновационного развития региона на достижение одной из национальных целей страны - повышение качества жизни населения - на основе разработки стратегического инструментария для повышения конкурентоспособности региональной инновационной системы в рамках концепции конкурентоспособности региона.

Для каждой инновационной системы характерны определенная структура, степень ее упорядоченности и связи. Предметом взаимодействия между участниками инновационных систем является инновационный потенциал. На его рациональное использование с целью достижения целей инновационной системы (структурообразующей функции) нацелено действие механизма интеграции участников системы. Формы и характер взаимодействия прежде всего зависят от свойств и уровня того потенциала, по поводу которого это взаимодействие осуществляется. Взаимодействие обусловливает возможность и необходимость регулирования взаимоотношений, управления процессом взаимодействия в рамках инновационного процесса.

Опираясь на концепцию открытых инноваций, инновационная система по вертикали может быть представлена уровневой системой в соответствии с общепринятым делением в единой системе публичной власти, а по горизонтали - совокупностью участников с учетом их взаимных интересов как инновационная платформа, на которой организуется синтез инноваций посредством организационных, финансовых и законодательных механизмов, обеспечивающих гармонизацию научной, научно-технической, инновационной, промышленной, экономической и социальной политики и готовность Российской Федерации к большим вызовам.

Функционирование и развитие эффективной инновационной системы возможно путем создания эффективных механизмов последовательной реализации, корректировки и актуализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации, а также посредством перехода к современным моделям статистического наблюдения, анализа и оценки экономической и социальной эффективности и результативности научной, научно-технической и инновационной деятельности.

Обеспечение инновационной среды информацией носит опережающий характер воздействия и направлено на формирование или повышение инновационной активности участников инновационной системы [3, 4]. Инновационная активность состоит в способности к мобилизации инновационного, интеллектуального, ресурсного и другого потенциала и включает степень интенсивности и действенности субъектов по разработке, внедрению и распространению инноваций. Инновационная система, безусловно, подвержена влиянию факторов внешней среды, формирующаяся посредством рыночных, инфраструктурных, культурных, институциональных и других детерминантов. Их влияние обусловливает результаты управления инновационной системой в процессе инновационной деятельности субъектов, полученные в соответствии с поставленной целью - повышение качества жизни населения посредством формирования общества знаний и цифровой экономики.

Разработанная к настоящему времени методология управления реализацией стратегических планов развития территориальными социально-экономическими системами ориентирована, прежде всего, на решение оперативных задач их функционирования. Однако при этом часто остаются нерешенными взаимосвязанные задачи определения долгосрочных целей деятельности и контроля стратегии развития социально-экономических систем. В сложившихся условиях особую актуальность и значение приобретает диагностика как инструмент управления будущим для обеспечения длительного функционирования социально-экономических систем в сложных и постоянно меняющихся условиях. Совершенствование информационно-аналитических процедур, обеспечивающих принятие управленческих решений по реализации Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации на основе измерения ресурсов, затрат и результатов применительно к инновационным системам различных уровней, способствует повышению конкурентоспособности российской экономики на глобальных мировых рынках, обеспечению условий для поэтапного перехода на уровень инновационной экономики и экономики знаний.

Для оценки роли науки и инноваций в достижении целевых показателей конкурентоспособности российской экономики может быть использована технология реализации инструментальных средств диагностики на основе пятиуровневой модели зрелости [5].

Рассмотрим практическую реализуемость данной модели применительно к объекту и предмету нашего исследования.

На первом уровне модели зрелости происходит накопление и обработка информации для получения ответа на вопрос "Что происходило в прошлом?" в рамках обоснования готовности инновационной системы к переходу на новый этап развития.

Определяющим фактором текущего состояния и тенденций динамичного экономического развития региональных инновационных систем является уровень их инновационного развития.

По нашему мнению, потребности участников инновационных систем в получении информации об эффективности стратегии развития этих систем в необходимом объеме не могут быть обеспечены в силу ряда причин. Они связаны с отсутствием методологии статистического обеспечения принятия управленческих инновационных решений на основе интеграции информационно-аналитических процедур оценки эффективности и результативности реализации Стратегии с позиции системного подхода, как это было указано выше, в разрезе трех направлений. Все это не позволяет сформировать инвариантность восприятия всеми участниками инновационных систем не только текущего уровня эффективности стратегии инновационного, социально-экономического развития и качества жизни населения в одной плоскости, но и не дает возможность:

- изучить влияние инновационности на возможности обеспечения роста качества жизни населения регионов;

- определить существующие различия в уровне инновационности в рамках концепции конкурентоспособности регионов при неэффективном управлении инновационной системой;

- обосновать влияние инновационности на достижение целевых показателей социально-экономического развития региона.

Основываясь на постулатах теории управления социально-экономическими системами, оценка динамики инновационных (корпоративных) систем проводится с учетом выбранной субъектом управления позиции в решении двух основных проблем в управлении ими. Первая проблема связана с определением соотношения инновационной (проектной) и процессной (регулярной) деятельности участников инновационной системы, нацеленных на достижение результата с помощью набора действий. Различие между двумя видами деятельности состоит в том, что технология и содержание работ в проектной деятельности могут корректироваться при угрозе недостижения результата и/или срыва сроков, что практически не требуется при процессной деятельности. В условиях динамично меняющихся условий среды, включая изменения требований к результатам реализации Стратегии, деятельность участников инновационных систем выражается в постоянной реализации проектов (программ).

Вторая проблема связана с динамикой проводимых изменений, связанных с осуществлением проектов (программ), которые могут быть реализованы управляемой инновационной системой при обязательном сохранении системообразующих функций. Синергетический эффект (результат) от деятельности участников инновационных систем по реализации Стратегии может быть как положительным (инновационный прогресс), так и отрицательным (инновационный регресс), связанным с затратами на проведение необходимых изменений.

Таким образом, оценка эффективности и результативности управления реализацией Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, на наш взгляд, может осуществляться по тем же принципам, которые применяются при оценке управления проектным (инновационным) процессом. По сути, оценивается эффективность и результативность деятельности участников инновационной системы, основанной на их взаимодействии, с позиции процессного подхода.

На основании вышеизложенного для оценки эффективности и результативности управления реализацией Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации нами предлагается использование следующей системы показателей:

- ресурсоотдача (Q/R) - характеризует инновационной продукции на единицу потребленного ресурса;

- ресурсопериодичность (T/R) - длительность периода, необходимого для освоения единицы потребленного ресурса;

- периодоотдача (Q/T) - объем инновационной продукции в расчете на единичный период внутри отчетного периода.

Информационным ресурсом для расчетов этих показателей могут быть официальные статистические данные Росстата по разделу "Наука и инновации": Q ? объем инновационных товаров, работ, услуг; R - внутренние затраты на научные исследования и разработки, на технологические инновации организаций. Продолжительность периода T составляет 360 дней.

Представленная система показателей выполняет роль связей между элементами в модели эффективности взаимодействия участников инновационной системы. В результате оценки эффективности можно ожидать получение положительного или отрицательного синергетического эффекта. Сложность взаимосвязей обусловлена тем, что анализируя взаимосвязь между парой любых из названных показателей, нужно всегда учитывать, как ведет себя третий показатель. Например, снижение ресурсоотдачи может означать снижение эффективности использования ресурсов. Однако это снижение будет оправдано, если ставится цель снижения сроков реализации проекта (программы). В этом случае увеличение количества ресурсов не приведет к росту объема продукции, но проект будет выполнен раньше, что обусловит снижение ресурсопериодичности.

Проведем расчет за 2010 г. и 2018 г. исходных данных для оценки эффективности и результативности управления реализацией Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации по федеральным округам (табл. 1). Выбор 2010 г. в качестве базисного был обусловлен тем, что этот год ознаменован выходом российской экономики на положительную динамику практически всех ее показателей в посткризисный период.

Таблица 1

Исходные данные для оценки эффективности и результативности управления реализацией Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации по федеральным округам

Составлено автором по источнику https://www.gks.ru/folder/14477

Сопоставляя темпы роста объема инновационных товаров, работ, услуг с темпами роста внутренних затрат на научные исследования и разработки, на технологические инновации организаций по отдельным федеральным округам, следует выделить три проблемных федеральных округа (Сибирский, Приволжский и Южный). Превышение темпов роста затрат над объемом инновационной продукции является признаком неэффективного управления инновационными системами в условиях реализации Стратегии научно-технологического развития РФ.

Исследование значений показателей для оценки эффективности и результативности управления реализацией Стратегии по федеральным округам за анализируемый период (табл. 2) позволило выявить существенную дифференциацию федеральных округов относительно среднероссийского уровня. Поэтому для дальнейших исследований в рамках поставленных задач считаем необходимым выбрать федеральные округа по показателям динамики (среднероссийский уровень, min/max уровни темпов роста или снижения). Основаниями для выбора послужили следующие аргументы. По темпу роста ресурсоотдачи приблизиться к среднероссийскому уровню удалось только Сибирскому ФО, и только у двух федеральных округов (Южного и Приволжского) наблюдалось максимальное снижение этого показателя. Темпы снижения ресурсопериодичности только у Сибирского ФО соответствуют среднероссийскому уровню, а максимальное значение по этому показателю имел только Приволжский ФО. По темпам снижения периодоотдачи максимально приближены к среднесроссийскому уровню Приволжский и Сибирский федеральные округа.

Таблица 2

Показатели для оценки эффективности и результативности управления реализацией Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации по федеральным округам

Составлено автором по источнику https://www.gks.ru/folder/14477

Вывод о неэффективном управлении инновационной системой Приволжского и Южного федеральных округов подтверждается получением отрицательного синергетического эффекта в 2018 г. в виде снижения ресурсоотдачи. Этот результат (регресс) обусловлен опережением темпов снижения ресурсопериодичности темпов роста периодоотдачи, вызванным слишком быстрой сменяемостью инноваций (сокращением сроков инновационного цикла), а инновационная система не успевает освоить новшество до момента появления нового. С точки зрения региона существенным условием развития является учет изменения воздействия сегодняшних инвестиций в соответствии с теми условиями, которые появятся в будущем.

Однако ограниченность набора стандартных показателей не позволяет оценить в полной мере сложившуюся неоднородность пространства России, оказывающую влияние на динамику инновационного развития регионов, а также взаимодополняемость финансовых, инновационных, кадровых и других ресурсов.

На втором уровне модели зрелости необходимо получить ответ на вопрос "Почему так происходило?", что сопряжено с интеграцией разрозненной информации, поскольку поиск причин возможен только при четком понимании всех факторов влияния как внутри, так и вне инновационной системы.

В этой связи для решения задач, связанных с изучением влияния инновационности на возможности обеспечения роста качества жизни населения регионов, а также с определением существующих различий в уровне инновационности в рамках концепции конкурентоспособности регионов, выберем два федеральных округа (Сибирский и Приволжский), охарактеризованных как округа с неэффективным управлением инновационной системой.

В международной и отечественной практике существуют разные подходы к оценке уровня инновационного развития регионов. Наиболее широкое практическое применение получил индексный метод, предусматривающий расчет интегральных инновационных индексов, представляющих собой систему индикаторов, которые характеризуют основные стороны развития инновационных процессов и их регулирования в рамках региональной инновационной системы [6]. Так, данный подход применяется в методиках, разработанных торговым департаментом США и Европейской Комиссией.

К наиболее известным в зарубежной практике относится методика Portfolio innovation index (PII), разработанная рядом американских исследовательских центров по инициативе Управления экономического развития Торгового департамента США. Она базируется на определении сводного индекса инновационного развития американских регионов (штатов и округов) [7, 8]. Модель построения рейтинга регионального инновационного развития Regional Innovation Scoreboard (RIS), разработана Европейской комиссией с целью информационного обеспечения инновационной политики на региональном уровне [9]. Она сформирована на основе индексов, характеризующих потенциал и результативность научно-технической и инновационной деятельности регионов. Структура индексов RIS и PII такова, что в них отражаются данные как о ресурсах, так и о результатах инновационной деятельности.

С учетом того, что стандарты отечественной статистики в сфере науки, технологий и инноваций соответствуют международным и европейским критериям, европейский подход был адаптирован для применения в Российской Федерации. Среди наиболее известных выделим два методических подхода, которые отличаются количеством показателей по выделенным группам и методикой расчета интегрального показателя.

Первую методику построения модели рейтинга инновационного развития субъектов Российской Федерации на основе значений российского регионального инновационного индекса (РРИИ) предложили специалисты Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) [10]. Для оценки дифференциации между отдельными регионами помимо ранжирования по РРИИ проводится их распределение по четырём группам на основе значений индексов в зависимости от величины отставания от региона-лидера. Следует отметить, что оценка уровня инновационного развития по методике Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ носит рекомендательный характер и служит удовлетворению информационных потребностей органов власти федерального и регионального уровней, реализующих инновационную политику, компаний для оценки региональной специфики при запуске бизнес-проектов, а также граждан - для оценки деятельности органов власти в регионах. При этом методика НИУ ВШЭ позволяет дать детализированную оценку каждого компонента инновационной политики региона и интегральную оценку уровня инновационного развития региона в целом.

Вторая методика оценки уровня развития инновационной системы региона разработана Ассоциацией инновационных регионов России (АИРР) совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации [11]. Авторы подхода убеждены, что рейтинг инновационных регионов России как инструмент управления региональной инновационной системой для целей мониторинга и управления, позволяет наглядно представлять региональным властям сильные и слабые стороны, направления для дальнейшего развития и совершенствования инновационных систем, а также динамику изменений по всем отражаемым индикаторами направлениям. Он достоверно отражает изменения в инновационном развитии экономики субъектов РФ, поскольку научно обоснован и построен преимущественно на основе официальных статистических данных. Для оценки степени успешности инновационной политики регионов их разбивают на пять групп по уровню инновационного развития. Члены Ассоциации по результатам ежегодного рейтинга имеют возможность получить информацию не только об общей характеристике инновационности региона, но и оценить динамику изменений и принять к сведению конкретные рекомендации по выработке мер региональной политики, направленных на совершенствование региональных инновационных систем.

Помимо этого, одной из важных составляющих работы Ассоциации является обмен накопленным опытом регионов по созданию благоприятной экономической, социальной, правовой, образовательной и творческой среды развития инноваций. Кроме того, работа Ассоциации содействует эффективному инновационному развитию ее членов, построенному на признании сложившихся различных моделей научно-технического роста регионов.

Несмотря на практико-ориентированный характер методики АИРР, результаты оценки уровня инновационного развития регионов слабо связаны с достижением одной из важнейших национальных целей страны - повышения качества жизни населения.

Для позиционирования регионов по результативности инновационной политики, проводимой региональными органами власти в динамике, а также конкурентоспособность региона с учетом влияния инновационной активности региона на качество жизни его населения предлагается стратегический инструментарий - карта в виде матричной модели "Качество жизни - Инновационность". Карта спроектирована на основе системного подхода, рассматривающего любую отдельно взятую проблему (например, повышение качества жизни) во взаимной увязке с решением другой проблемы (например, уровень инновационного развития региона), что в итоге направлено на достижение наилучших социально-экономических результатов в целях повышения конкурентоспособности региона. Карта позволяет определить позицию региона в сравнении с другими регионами-конкурентами и определить вектор стратегических изменений в политике региона, дать оценку результативности инновационной политике, проводимой региональными органами власти в динамике, изучить опыт регионов-лидеров и ближайших конкурентов на основе технологий бенчмаркинга.

В качестве информационной базы для построения карты за 2014 и 2018 годы были использованы рейтинги инновационного развития регионов по методике АИРР [11] и рейтинги регионов РФ по качеству жизни Международного информационного агентства (МИА) "Россия сегодня", крупнейшего российского поставщика информации для международной аудитории [12], показанные в таблицах 3, 4. В карте по оси Х модели показаны рейтинги инновационного развития регионов (факторный признак), а по оси У - показатели рейтинга качества жизни населения субъектов Российской Федерации (результативный признак).

Лучшая позиция региона на карте определяется минимальными значениями по каждой оси координат, так как управленческая карта построена на рейтинговых оценках. Нами предлагается выделить три зоны позиционирования регионов: регионы-лидеры ("зеленая" зона - от 1 до 20), средние регионы ("желтая" зона - от 21 до 50) и слабые регионы ("красная" зона - более 50). Выделение зон позволяет визуально оценить степень успешности инновационного развития территории.

Объектом исследования являются региональные инновационные системы Приволжского Федерального округа и Сибирского Федерального округа. Карты "Качество жизни - Инновационность", построенные по данным за 2014 и 2018 гг., представлены на рис. 3, 4.

Таблица 3

Рейтинги регионов Сибирского федерального округа за 2014 и 2018 годы

Таблица 4

Рейтинги регионов Приволжского федерального округа за 2014 и 2018 годы

*1-Республика Тыва, 2-Республика Хакасия, 3-Алтайский край, 4-Красноярский край, 5-Иркутская область, 6-Кемеровская область, 7-Новосибирская область, 8-Омская область, 9-Томская область.

Рисунок 1.

Карта "Качество жизни - Инновационность" для регионов Сибирского Федерального округа, 2014 и 2018 годы

* 1-Республика Башкортостан, 2-Республика Марий Эл, 3-Республика Мордовия, 4-Республика Татарстан, 5-Удмуртская Республика, 6-Чувашская Республика, 7-Пермский край, 8-Кировская область, 9-Нижегородская область, 10-Пензенская область, 11-Оренбургская область, 12-Самарская область, 13-Саратовская область, 14-Ульяновская область.

Рисунок 2.

Карта "Качество жизни - Инновационность" для регионов Приволжского Федерального округа, 2014 и 2018 годы

Сравнивая позиции региональных инновационных систем Сибирского и Приволжского федеральных округов на карте "Качество жизни - Инновационность", можем сделать вывод о низкой эффективности управления региональными органами власти в Сибирском ФО, поскольку за анализируемый период отсутствовала положительная динамика вектора стратегических изменений в инновационной политике регионов: во-первых, ни один регионов за анализируемый период не вошел в "зеленую" зону, во-вторых, только два региона сохранили стабильное положение в "желтой" зоне (Красноярский край и Новосибирская область); в-третьих, 78% регионов остались в "красной" зоне. Существенное повышение качества жизни было обеспечено только в одном регионе - Республике Хакасия, а в трех регионах было отмечено снижение качества жизни (Алтайский край, Омская и Томская области). Иное представление об эффективности управления региональными органами власти можно получить, анализируя динамику позиций регионов в Приволжском ФО. Около 40% регионов устойчиво входят в "зеленую" (20%) и "красную" зоны (20%). Существенное повышение качества жизни было обеспечено в трех регионах - Республике Мордовия, Оренбургской и Ульяновской областях, а в девяти регионах было отмечено снижение качества жизни.

На наш взгляд, достижение одной из национальных целей развития общества - повышение качества жизни - определяется не только повышением инновационной активности регионов, но и другими факторами. Для полноценного анализа эффективности инновационной политики региона необходимо использовать дополнительные факторные признаки, в частности, проанализировать уровень социально-экономического развития региона и исследовать его влияние на качество жизни населения, и в конечном счете на изменение позиции региона на карте.

По нашему мнению, для этой цели наиболее целесообразно построить трехмерную модель "Качество жизни - Уровень социально-экономического развития - Инновационность". В качестве дополнительной информационной базы для построения модели могут быть использованы рейтинги социально-экономического положения регионов РФ, составленные МИА "Россия сегодня" [13] и показанные в таблицах 3, 4. В данной модели факторными признаками являются "инновационность" и "уровень социально-экономического развития", а результирующим - "качество жизни". По аналогии с двухмерной моделью выделены три зоны позиционирования регионов: "зеленая" - лидеры, "желтая" - средние, "красная" - слабые.

Трехмерные модели "Качество жизни - Уровень социально-экономического развития - Инновационность", построенные для Сибирского и Приволжского федеральных округов за 2018 год, представлены на рис. 3 и 4.

Использование данного инструментария, на наш взгляд, позволяет дать более объективную оценку влияния факторов модели на качество жизни населения региона. В нашем случае результаты позиционирования позволили нам уточнить данную выше оценку эффективности инновационной политики регионов, выбранных для исследования федеральных округов. Отметим, что в Сибирском ФО в "желтой" зоне осталась только Новосибирская область, остальные оказались в "красной", а в Приволжском ФО в "зеленой" зоне остались два региона (Республика Татарстан и Нижегородская область), и 42 % регионов оказались в "красной".

Такая модель, построенная за несколько лет, позволяет проанализировать динамику изменения позиционирования региона и на основе его результатов разработать альтернативные варианты стратегических управленческих решений региональными органами власти. Безусловно, факторы модели должны рассматриваться как возможности для проектных (программных) решений в развитии территории и повышения качества жизни ее населения. Однако, как показал проведенный нами анализ факторных показателей, для возможного расширения направлений нашего исследования должны быть использованы показатели оценки эффективности управления инновационным процессом в регионе. Актуальность включения этих показателей в число факторов результативности Стратегии научно-технологического развития обусловлена заметной тенденцией передачи ответственности федерального уровня власти региональному уровню в части реализации в регионах национальных проектов и майского указа президента, а также реформ в социальной, экологической и других сферах. Агентством политических и экономических коммуникаций (АПЭК) с 2013 года рассчитывается рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации [14]. Рейтинг как интегральный аналитический продукт основан на синтезе экспертных оценок и специальным образом обработанных статистических и рейтинговых данных. Для его составления учитываются три направления оценки эффективности управления: политико-управленческое, социальное и финансово-экономическое. Как показал анализ состава показателей, включенных в список оценочных по вышеуказанным направлениям, в них отсутствуют показатели оценки уровня инновационного развития региона. Во многом сложившаяся ситуация может быть объяснена преобладанием в обществе достаточно упрощенных взглядов относительно места и роли субъектов Российской Федерации в процессах научно-технологического развития. Низкая эффективность взаимодействия федерального центра с регионами по стратегическим вопросам инновационной модернизации отечественной экономики приводит к истощению интеллектуального потенциала региональных инновационных систем и концентрации его на уровне мегаполисов.

По данным рейтинга в 2019 г. эффективность управления регионами в 2019 г. снизилась в 53 из 85 субъектов Федерации [14]. Основываясь на данном рейтинге эффективности, в наиболее успешных регионах в обоих федеральных округах места распределились следующим образом: в Республике Татарстан 12-14 место, в Нижегородской области - 22 место, Новосибирской области - 67-69 место. Вместе с тем слабые регионы имели следующие рейтинги эффективности управления: Кировская область - 64-65, Республика Марий Эл - 72-74, Республика Тыва - 84, Республика Хакасия - 85. Эта оценка не противоречит и даже объясняет результаты проведенной нами выше оценки эффективности и результативности управления региональными органами. экономика конкурентный безопасность

Наличие доступа к нужной информации в нужное время для ответа на вопрос "Что происходит сейчас?" и на вопрос "Почему это сейчас происходит?" предполагает третий и четвертый уровни модели зрелости. Поэтому быстрота реагирования на вызовы среды и эффективность стратегических и тактических управленческих решений только на основе наличия исторических данных и понимания причин происшедшего может значительно снижаться в виду отсутствия данных по текущей ситуации.

На пятом уровне модели зрелости ответ на вопрос "Что должно происходить?" предполагает внедрение оптимальных инновационных решений. Связи и взаимовлияние уровня экономического развития, уровня инновационности региона и качества жизни его населения, отраженные в двух- и трехмерной моделях, могут быть использованы в разработке управленческих решений в рамках стратегии развития региона в целом. В зависимости от выбора методов и моделей управления, управленческих отношений при реализации инновационной деятельности и механизмов взаимодействия участников инновационной системы руководство региона может генерировать варианты решения выявленных проблем.

Представленный в работе алгоритм оценки влияния инновационности на достижение целевых показателей основных составляющих экономического развития территории позволит региональным органам власти использовать полученные результаты в разработке управленческих решений при реализации стратегии развития региона.

Список литературы

1. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации. - http://www.consultant.ru/law/hotdocs/48053.html/

2. Данные о международных рейтингах. - https://nonews.co/directory/lists/countries

3. Суворова А.П. Особенности проектирования преобразований инновационной стратегии экономических систем в условиях кризиса // Инновационное развитие экономики. 2016. - № 4 (34). - С. 109-118.

4. Аузан А., Комиссаров А., Бахтигараева А. Социокультурные ограничения коммерциализации инноваций в России // Экономическая политика. 2019. - Т. 14, № 4. - С. 76-95

5. Суворова А.П. Совершенствование диагностики в управлении социально-экономическими системами в условиях цифровой экономики // Инновационное развитие экономики. 2018. - № 6(48), ч. 2. - С. 79-88.

6. Ермаков А.С., Лиман И.А. Оценка научно-технологической результативности регионов РФ // Проблемы прогнозирования. - М., 2019. - № 2. - С. 121-130.

7. Петровский А.Б., Проничкин С.В., Стернин М.Ю., Шепелёв Г.И. Национальная инновационная система США: характеристики, особенности, пути развития // Научные ведомости БелГУ. Серия Экономика. Информатика. 2018. - № 2. - С. 343-352.

8. Crossing the next regional frontier: Information and Analytics Linking Regional Competitiveness to Investment in Knowledge-Based Economy / U.S. Economic Development Administration. - http://www.statsamerica.org/Innovation/

9. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A., Regional Innovation Scoreboard (RIS) 2009 Pro Inno Europe. 2019. - https://ec.europa.eu/docsroom/documents/36282

10. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации / Институт статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики". - https://issek.hse.ru/rirr2019/

11. Рейтинг инновационных регионов России. - http://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/

12. Рейтинг российских регионов по качеству жизни. - https://ria.ru/20190218/1550940417.html

13. Рейтинг социально-экономического положения регионов. - https://riarating.ru/infografika/20180523/630091878.html

14. Рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации. - http://www.apecom.ru/projects/item.php?SECTION_ID=90&ELEMENT_ID=586

Размещено на Allbest.ru