Methodology of rating express-evaluation of the regional innovation development based on the Triple Helix model

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 ^[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

I1 – число выданных патентов России на изобретения, полезные модели и промышленные образцы в расчете на 1000 человек экономически активного населения (ЭАН), ед.;

I2 – удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %

I3 – 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 I1 является ключевым показателем результативности научных исследований и разработок научно-образовательного комплекса. Соответственно, I2 – результативности инновационной деятельности бизнеса,I3 – 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 (I2) 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.