Необходимость совершенствования подходов к оценке инновационного развития регионов обусловлена с одной стороны, выявлением имеющихся у них ресурсов и условий, с другой стороны возможностью оценить эффективности проводимой региональной инновационной политики.
В мировой и отечественной практике для оценки инновационного развития территорий широко используются различные рейтинги и индексы, отличающиеся методическими подходами к их формированию. На международном уровне используется Глобальный инновационный индекс (The Global Innovation Index). В 20016 году в рейтинговом исследовании приняло участие 128 стран мира, на долю которых приходится 98 % мирового ВВП и 92 % населения планеты [1].
Методика исследования Глобального инновационного индекса предполагает расчет двух субиндексов: входа и выхода. Первый отражает условия и факторы, необходимые для создания инноваций (пять групп показателей: институты, человеческий капитал, инфраструктура, устойчивость рынка и бизнеса), второй — итоги инновационной деятельности (две группы показателей: научные и творческие результаты, креативность онлайн). Из 82-х используемых показателей — 57 характеризуют инновационный потенциал страны, 27 — эффективность использования данного потенциала.
Позиции России в Глобальном инновационном рейтинге за последние три года сместились с 49-го места в 2014г., на 43-е в 2016год [1].
Россия устойчиво занимает высокие рейтинговые позиции по показателям качества человеческого капитала и научного потенциала страны, низкие позиции — по ресурсным показателям и показателям, характеризующим развитие институциональной среды.
Решение проблем инновационного развития страны во многом зависит от эффективности инновационной политики, проводимой в ее регионах. Поэтому актуальность наличия инструментария для оценки ее эффективности в регионах является очевидной. В отечественной практике используют два рейтинга: инновационное развитие субъектов РФ (Высшая школа экономики, г. Москва); инновационные регионы России (Ассоциация инновационных регионов России).
Обозначенные рейтинговые системы предусматривают разделение регионов по условным группам — сильные, средние, слабые. Так, в рейтинге инновационные регионы России используется 29 статистических показателей, распределенных по 4-м направлениям: «социально-экономические условия инновационной деятельности»; «научные исследования и разработки»; «инновационная деятельность» и «инновационная активность региона».
По итогам рейтинга регионы делят на 5 групп: сильные, средне-сильные, средние, средне-слабые и слабые инноваторы. Для группы сильные инноваторы характерно достижение высоких значений большинства показателей, группа слабых инноваторов имеет соответственно низкий уровень значений рассматриваемых показателей.
Следует отметить, что наиболее многочисленной является группа средне-слабые инноваторы в нее вошли 28 субъектов РФ. Наименее малочисленной является группа лидеров, в нее входят три региона — г. Москва, г. Санкт-Петербург и Республика Татарстан. К группе слабых инноваторов относятся 8 субъектов РФ, данную группу в основном образуют слабо развитые регионы Сибири и регионы Северного Кавказа. В группе средних инноваторов — 22 региона [2, с 5,6].
Распределение регионов по рейтинговой системе показало, что в категории «слабых» — 40,9 % регионов, в категории «сильных» — 30,6 %. Остальные регионы занимают средние рейтинговые позиции. Распределение групп регионов по значениям рейтинга представлено на рис. 1.
Рис. 1. Распределение групп регионов по значениям показателей рейтинга [2, с 13]
Используемые на практике рейтинги инновационных регионов, распределяют их по условным группам лишь по количественному сравнению показателей и не отражают содержательную составляющую инновационного развития той или иной группы регионов. Результаты данных рейтингов существенно зависят от набора показателей, которые подчеркивают достоинства одних регионов и недостатки других. Считается, что более корректным является вариант распределения регионов не по принципу «сильнее-слабее» или «лучше-хуже», а посредством содержательного описания их особенностей, преимуществ и недостатков, с дальнейшим выделением региональных типологий и разработкой соответствующей инновационной политики с учетом их характеристик.
Оценка инновационного развития регионов проведена на примере регионов, входящих в Ассоциацию инновационных регионов России. Сегодня в ассоциации 14 регионов: республики Татарстан, Башкортостан, Мордовия, Красноярский, Пермский и Алтайский край, Самарская, Липецкая, Новосибирская, Ульяновская, Калужская, Тюменская, Томская и Иркутская области. Регионы АИРР имеют разную отраслевую структуру экономики (нефтедобывающий регион — Тюменская область, сельскохозяйственный регион — Алтайский край); уровень развития промышленного потенциала (высокий потенциал в республиках Татарстан и Мордовия, Пермском крае, Липецкой, Самарской, Ульяновской областях); уровень развития научно образовательного комплекса (высокий уровень в Томской и Новосибирской областях). По итогам 2013 года на долю регионов-членов АИРР приходится 30,3 % объема инновационных товаров и услуг страны. Инновационная активность организаций регионов АИРР в 2014 году — 11,3 % против среднероссийского уровня — 9,9 % [3].
Основные показатели, используемые при оценке инновационного развития регионов-членов АИРР отражают результативность инновационной деятельности, состояние сферы интеллектуальной собственности и технологическую обеспеченность регионов.
Результаты оценки показали отсутствие «устойчивых» лидеров, поскольку регионы-лидеры меняются в зависимости от тех или иных аспектов инновационной деятельности в регионе, что обусловлено различиями в отраслевой структуре экономики, промышленном потенциале, в развитии НОК и т. д. Полученные данные свидетельствует о наличии различных региональных моделей инновационного развития, имеющих свои особенности, преимущества и недостатки.
Регионы с высоким потенциалом промышленного комплекса (Республики Татарстан и Мордовия, Пермский край, Липецкая, Самарская и Ульяновская области) лидеры по выпуску инновационных товаров, продукции, работ, услуг, а также по их доле в объеме ВРП; по количеству используемых передовых технологий; затратам на технологические инновации; экспорту и импорту технологий и услуг технического характера [4, с 52–68].
Для данной группы регионов характерными преимуществами являются: развитая производственная база; возможность более точно учитывать потребности рынка; минимизация временного лага от идеи до внедрения. Ограничения связаны с широким заимствованием технологий и зависимостью от передовых научных центров, а также высокими инвестиционными рисками инновационной деятельности частных компаний.
В регионах с высокоразвитым НОК (Томская, Новосибирская и Калужская области) более прогрессивная структура занятости с точки зрения перехода на инновационный путь развития, относительно высокий показатель изобретательской активности, при этом показатели выпуска инновационной продукции, использования передовых производственных технологий и международного технологического обмена уступают промышленно развитым регионам АИРР [4, с 52–68].
Высокий потенциал НОК дает регионам возможность создания прорывных инноваций за счет фундаментальных исследований и обеспечения опережающего инновационного развития, высокий уровень развития человеческого капитала. Наряду с этим отмечаются высокие издержки, связанные с содержанием институтов трансфера технологий; более долгий инновационный процесс (от генерации идеи до её реализации на рынке); сложность оценки востребованности на рынке результата интеллектуальной деятельности, генерируемого в НОК.
Регионы «смешанного типа», имеющие относительно развитый НОК и промышленный потенциал (Республика Башкортостан, Красноярский и Алтайского края, Калужская, Тюменская и Иркутская области), занимают устойчивые средние позиции по большинству показателей инновационного развития.
Считается, что основной акцент в региональных исследованиях должен быть сделан не на отборе регионов по принципу «сильнее-слабее» или «лучше-хуже», а на выявлении региональных типологий посредством содержательного описания их особенностей, преимуществ и недостатков.
Для оценки проводимой региональной инновационной политики необходимо учитывать не только инновационный потенциал развития, но и специфику протекания инновационного процесса в регионе: от генерации идеи до вывода товара на рынок. В зависимости от особенностей протекания инновационного процесса (инновационные процессы, замыкающиеся на академическую, отраслевую, заводскую и вузовскую науку) формируется те или иные преимущества и риски инновационной деятельности, приоритеты политики, различные формы государственной поддержки, инновационная инфраструктура и т. д. [5, c 157].
Кроме того, необходимо обеспечить межрегиональное взаимодействие различных инновационных типов регионов и межрегиональную интеграцию инновационных процессов в экономическом пространстве страны, тем самым проблему межрегиональной дифференциации перевести в плоскость дополнительных источников инновационного развития регионов.
Литература:
- Глобальный инновационный индекс 2016 г. [Электронный ресурс] // Всемирная организация интеллектуальной собственности. — Женева, 2016. — URL: http://www.gks.ru http://www.wipo.int/pressroom/ru/articles/2016/article_0008.html (дата обращения: 16.03.2017).
- Инновации [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. — М., 2015. — URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/ (дата обращения: 16.03.2017).
- Рейтинг инновационных регионов России: версия 2016г. [Электронный ресурс] // Ассоциация инновационных регионов России.– М., 2016. — URL: http://www.i-regions.org/images/files/presentations/AIRR_26.12.pdf (дата обращения: 16.03.2017).
- Отчет о состоянии законодательства в сфере инновационной деятельности регионов-членов АИРР за 2015–2016гг. Ассоциация инновационных регионов России. — М., 2016. — URL: http://www.i-regions.org (дата обращения: 16.03.2017).
- Волохова А. М. Особенности государственной поддержки при реализации инновационной политики в регионах — членах АИРР // Управление инновациями: теория, методология, практика: сборник материалов XVIII Международной научно-практической конференции. — Издательство ЦРНС. — Новосибирск, — 2016. — с. 150–157.
