Адаптивное моделирование инновационной деятельности открытых национальных инновационных систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки,2016, № 2 (42), с. 39-48 39

УДК 338.24

АДАПТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОТКРЫТЫХ НАЦИОНАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ

© 2016 г. С.С. Кудрявцева, А.И. Шинкевич

Казанский национальный исследовательский технологический университет

8Уе1а[email protected]

Статья пиступрна в реМакцрю 18.02.2016 Статья пррнята к пубнркацрр 18.04.2016

Приведена сравнительная характеристика национальных инновационных систем по индексу глобальной конкурентоспособности и глобальному индексу инноваций. Дана сравнительная оценка уровня инновационного развития стран Евросоюза и России с применением методики «европейское инновационное табло». Показатели, отражающие уровень развития инновационной экономики, объединены в соответствующие логические блоки, включающие ряд подблоков. Предложен метод матричного позиционирования национальных инновационных систем на основе интегральных индексов затрат и результатов инновационной деятельности. На основе производственных функций построен прогноз доли добавленной стоимости в ВВП с использованием аддитивных и мультипликативных моделей.

Кнючевые снива: национальная инновационная система, моделирование, индекс глобальной конкурентоспособности, глобальный индекс инноваций, европейское инновационное табло, инновационная экономика, интеллектуальный капитал, матрица позиционирования, экономический рост.

Основным направлением реализации и поддержки инновационной деятельности в экономике знаний становится формирование национальной инновационной системы, которая должна осуществлять инновационное развитие посредством наращивания интеллектуальных ресурсов и инновационных компетенций, создания инновационной инфраструктуры и их последующего использования в производстве инновационных благ.

Вопросами изучения национальных инновационных систем занимались многие отечественные и зарубежные ученые: Ф. Лист, Р. Нельсон, Б.А. Лундвалл, К. Фримен, П. Пател, К. Павитт, С. Меткалф, С. Глазьев, Н. Марен-ков, Н. Бекетов и др.

Например, К. Фримен особое внимание уделял институциональному контексту инновационной деятельности, отмечая, что национальная инновационная система - это совокупность институтов в различных секторах, деятельность и взаимодействие которых стимулируют разработку, трансфер и диффузию новых технологий [1, с. 57].

Согласно точке зрения Б.А. Лундвалла, «национальная инновационная система образуется элементами и отношениями в рамках границ государства, которые обеспечивают вза-имо-действие в создании, диффузии и применении нового и созидательного знания» [2].

Пател и Павитт определяют национальную инновационную систему как «систему стимулов и компетенций национальных институтов, на основе которых определяются основные траек-

тории технологического обучения в той или иной стране» [3].

Институциональный подход к определению национальной инновационной системы прослеживается у С. Меткалфа - «это совокупность институтов, которые вносят вклад в создание и использование новых технологий, создающие условные границы, в которых органы государственной власти осуществляют национальную научно-техническую и инновационную политику» [4].

В определении российского исследователя Н. Маренкова национальная инновационная система представляется как «устойчивая система, которая эффективно трансформирует как собственные, так и заимствованные новые знания в новые технологии, товары и услуги, которые являются востребованными рынком» [5, с. 181].

В определении Н. Бекетова «национальная инновационная система - это форма использования в производственно-хозяйственной деятельности общественных ресурсов, совокупность взаимосвязанных звеньев воспроизводственных процессов, а также внепроизводственных отношений, генерирующих инновационную деятельность и, таким образом, определяющих ее эффективность» [6, с. 12].

Б. Кузык указывает на единство иерархической, функциональной и обеспечивающей структуры в составе национальной инновационной системы (рис. 1) [7].

Международные сопоставления национальных инновационных систем по совокупному

Рис. 1. Структура национальной инновационной системы

Проценты 80

70

60

50

40

30

20

10

я 5 1 ц

к к

к а

Л Л 1Л ¡л со

« ^ со г-

'О О) ю

™ 83 й 53

-1 й О ^

ж 5 ^ = О. ^ X 3 =

иПЗЭСгп^ IX ГО О) О О. ^ I Я Я ь О]

2 Ь

С1 =3"

х чо х ч: ь. х с^

ей а) I " ^ га

а) со га ш чо о.

Л " ш я & г С

™ си га О- о о

Й 5 =

Рис. 2. Совокупный уровень инновационной активности организаций (2013 г.)

уровню инновационной активности организаций показали, что в России данный показатель ниже уровня Германии в 6.6 раза, Швеции - в 5.5 раза, Японии - в 4.8 раза (рис. 2) [8].

Интенсивность затрат на технологические инновации (удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг) по итогам 2013 г. составила 2.9, увеличившись по сравнению с 2012 г. на 0.7 процентных пункта. По интенсивности затрат на технологические инновации Россия опережает Германию (2.12%), Бельгию (1.9%), Австрию (1.74%) (рис. 3) [8].

Доля российских организаций, получивших финансирование из средств бюджета на осуществление технологических инноваций, по итогам 2013 г. составила 22.9% (в 2012 г. -20.6%), что соответствует уровню Германии -23.7%, Польши - 23.2%, Италии - 22% (рис. 4) [8].

Однако для экономической науки для оценки национальных инновационных систем наибольший интерес представляют не отдельные показатели инновационной деятельности, а интегральные переменные.

В настоящее время в мировом сообществе - эффективность рынка труда;

Проценты

4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5

сч

I

^ 3 й ^

ПППППППЙпппп

° о о

П.п.п.1

£

Рис. 3. Интенсивность затрат на технологические инновации (2013 г.)

Проценты ш

60 и 5040-1 30-

20" 10-

О

из ф а л

® ^ а Ф

— _ _ _ _ ™ ^ е\| ^

ш

ППП.г

р. а 5 Ч ^ I «з

£ е

СО <

К ЕЯ Я К 5 га ^ х

|1| I

и

<Ы

£ с;

I * я-

3 то и

у со

I °3

и

Рис. 4. Удельный вес организаций, получивших финансирование из средств бюджета, в общем числе организаций, осуществляющих технологические инновации (2013 г.)

для оценки инновационной деятельности хозяйствующих субъектов используется множество индикаторов. Рассмотрим наиболее распространенные из них - индекс глобальной конкурентоспособности, глобальный индекс инноваций, европейское инновационное табло.

Индекс глобальной конкурентоспособности рассчитывается на основе 113 показателей, отражающих конкурентоспособность национальных экономик. 70% переменных, входящих в индекс, представляют собой качественные данные, полученные из результатов глобального опроса топ-менеджмента компаний различных секторов экономики, а 30% - это количественные показатели, сформированные на основе официальной статистической отчетности и результатов исследований, проводимых международными институтами. Переменные агрегированы в 12 интегрированных показателей, характеризующих конкурентоспособность национальных экономик. Среди них:

- качество институтов;

- инфраструктура;

- макроэкономическая стабильность;

- здоровье и начальное образование;

- высшее образование и профессиональная подготовка;

- эффективность рынка товаров и услуг;

- развитость финансового рынка;

- уровень технологического развития;

- размер внутреннего рынка;

- конкурентоспособность компаний;

- инновационный потенциал.

При составлении индекса на основе экспертных оценок учитывается, что экономическое развитие государств характеризуется неоднородностью, что во многом определяется институциональными условиями и другими факторами.

По итогам 2014 г. лидирующие позиции по индексу глобальной конкурентоспособности занимали Швейцария (5.7), Сингапур (5.6) и США (5.54). Россия расположилась на 53-м месте со значением индекса 4.4, что аналогично значению показателя Италии, Казахстана, Коста-Рики, Филиппин, Болгарии и Южной Африки. При этом позиции России в рейтинге укрепились - с 67-го места в 2012 г., 64-го места - в 2013 г. до 53-го места - в 2014 г. Всего в рейтинге участвовали 144 страны (табл.1) [9].

Глобальный индекс инноваций составляется Международной бизнес-школой Г^ЕЛБ совместно с Всемирной организацией интеллектуальной собственности на основе 80 показателей, характеризующих уровень инновационной активности в национальных экономиках. При рас-

чете индекса особое внимание уделяется наличию инновационного потенциала и институциональных условий для его реализации, способ-

ствующих трансформации ресурсов в капитал. Индекс рассчитывается как взвешенная сумма оценок двух групп показателей:

- имеющиеся ресурсы и институциональные условия для осуществления инновационной деятельности (Innovation Input);

- полученные результаты инновационной деятельности (Innovation Output).

Таким образом, индекс позволяет оценить соотношение затрат и результатов, показывающих эффективность мер по активизации инновационной деятельности в национальных экономиках.

В 2014 г. расчет индекса проводился на основе данных по 143 странам.

По индексу инноваций тройку стран-лидеров составили (табл. 2): Швейцария (64.8), Великобритания (62.4) и Швеция (62.3). Россия в общем рейтинге заняла 49-е место (39.1) между Таиландом (48-е место, 39.3) и Грецией (50-е место, 38.9), поднявшись по сравнению с 2013 г. на 13 позиций. Среди стран БРИКС Россия занимает второе место после Китая (29-е место, при этом рейтинг Китая теперь сопоставим с рейтингом многих стран с высоким уровнем дохо-

да), обгоняя Южную Африку (57-е), Бразилию (61-е) и Индию (76-е) [10].

Согласно докладу, преимущества России по

Таблица 1

глобальному индексу инноваций детерминировались качеством человеческого капитала (30-е место), развитием бизнеса, знаний и технологий (43-е и 34-е, соответственно). Показатели инфраструктуры остаются на среднем уровне (51-е место). Мешают активизации инновационной деятельности несовершенные институты (88-е место), низкие показатели результатов творческой деятельности (72-е) и развития внутреннего рынка (111-е).

На сегодня Евросоюз оценивает уровень инновационного развития национальных экономик по методике европейского инновационного табло (European Innovation Scoreboard - EIS), согласно которой показатели группируются по трем блокам:

- блок «Инновационный потенциал» характеризует «драйверы» инновационного развития и включает три подблока - «Человеческие ресурсы», «Открытые исследовательские системы» и «Финансирование и поддержка государства», состоящий из 8 показателей;

- блок «Деятельность фирм» включает три подблока («Инвестиции фирм», «Сотрудничество и предпринимательство», «Интеллектуальные активы»), охватывающих 9 показателей;

Рейтинг стран мира по индексу глобальной конкурентоспособности

Рейтинг Страна Значение индекса

1 Швейцария 5.7

2 Сингапур 5.6

3 США 5.5

4 Финляндия 5.5

5 Германия 5.5

6 Япония 5.5

7 Гонконг 5.5

8 Нидерланды 5.5

9 Великобритания 5.4

10 Швеция 5.4

51 Коста-Рика 4.4

52 Филиппины 4.4

53 Россия 4.4

54 Болгария 4.4

59 Румыния 4.3

71 Индия 4.2

77 Хорватия 4.1

144 Гвинея 2.8

- блок «Выпуск (результаты)» отражает результаты инновационной деятельности хозяйствующих субъектов и объединяет 8 показателей в два подблока: «Инноваторы» (количество организаций, использующих технологические, маркетинговые и организационные инновации)

индекс физического объема ВВП страны, а эндогенными переменными - показатели по блокам «Затраты» и «Результаты», соответственно.

При моделировании зависимости индекса физического объема ВВП страны от затрат и результатов инновационной деятельности сна-Таблица 2

Рейтинг ст ран по глобальному индексу инноваций

Рейтинг Страна Значение индекса

1 Швейцария 64.8

2 Великобритания 62.4

3 Швеция 62.3

4 Финляндия 60.7

5 Нидерланды 60.6

6 США 60.1

7 Сингапур 59.2

8 Дания 57.5

9 Люксембург 56.9

10 Гонконг 56.8

29 Китай 46.6

47 Катар 40.3

48 Таиланд 39.3

49 Россия 39.1

50 Греция 38.9

54 Турция 38.2

128 Узбекистан 25.2

143 Судан 12.7

и «Экономические эффекты» (уровень занятости в инновационном секторе, экспорт и продажи инновационных товаров и услуг) [11].

Оценить эффективность инноваций по соотношению затрат и результатов инновационной деятельности представляется целесообразным посредством использования матрицы позиционирования национальных экономик (на примере стран Евросоюза и России) по принципу «затраты - результаты». Российская экономика может быть описана по всем показателям методики европейского инновационного табло на основе официальных статистических данных. При этом к интегральному индексу затрат на инновационную деятельность будем относить показатели блоков «Инновационный потенциал» и «Деятельность фирм», а к интегральному индексу результатов инновационной деятельности - показатели блока «Выпуск (результаты)».

Для преобразования показателей затрат и результатов инновационной деятельности в единые интегральные значения предлагается использовать регрессионную модель, где в качестве экзогенной переменной будет выступать

чала были рассчитаны частные коэффициенты корреляции и уровень их значимости по блокам «Человеческие ресурсы», «Открытые исследовательские системы», «Финансирование и поддержка государства», «Инвестиции фирм», «Сотрудничество и предпринимательство», «Интеллектуальные активы», «Инноваторы», «Экономические эффекты». Результаты корреляционного анализа позволили установить, что в блоке «Инноваторы» наблюдается высокая прямая зависимость между показателями «Организации, осуществляющие технологические инновации» - «Организации, осуществляющие организационные и маркетинговые инновации» -статистически значимый коэффициент парной корреляции составил 0.8. Во избежание эффекта мультиколлинеарности [12] из модели был исключен показатель «Организации, осуществляющие организационные и маркетинговые инновации», который менее связан с экзогенной переменной (коэффициент парной корреляции с индексом физического объема ВВП составил 0.11).

Далее на основе регрессионной модели были рассчитаны значения весов индикаторов по

блокам «Затраты» и «Результаты» инновационной деятельности, которые легли в основу матрицы позиционирования национальных экономик. Имея интегральные оценки затрат и результатов инновационной деятельности в национальных экономических системах, построим матрицу позиционирования стран, на которой интегральный индекс по затратам и интегральный

индекс по результатам инновационной деятельности расположены, соответственно, на осях абсцисс и ординат. Медианы рядов распределения интегральных оценок затрат и результатов инновационной деятельности делят матрицу позиционирования на четыре квадранта (рис. 5).

В первый квадрант вошли государства, в которых затраты и результаты инновационной деятельности характеризуются высокими показателями, превышающими медианные значения (Германия, Австрия, Швеция, Швейцария и другие). Характерной особенностью данных стран является соответствие финансовых, информационных, интеллектуальных, материальных ресурсов и созданных инновационных товаров, технологий, услуг, а также существенная институциональная поддержка рынка инноваций.

Второй квадрант представлен странами, в которых превалируют высокие затраты на инновационную деятельность, однако получаемые результаты в виде инновационных благ меньше среднего значения по Евросоюзу (Норвегия, Эстония, Исландия). Для инновационных систем данных государств характерно накопление инновационных ресурсов без последующей их трансформации в инновационный капитал.

Наблюдается несоответствие между уровнем развития научно-образовательного и финансового секторов экономики и уровнем инновационной активности в промышленности и сфере услуг. Государственная научно-техническая и инновационная политика данных стран нацелена на поддержку наукоемких, высокотехнологичных секторов экономики, однако результаты

данной работы проявляются фрагментарно.

В третьем квадранте присутствуют государства с низкими интегральными индексами затрат и результатов инновационной деятельности: Турция, Болгария, Россия, Румыния и другие. Институты инновационной деятельности, инновационная инфраструктура, развитие финансового рынка, высокотехнологичных секторов промышленности и информационной экономики находятся в сравнении с другими европейскими государствами на начальных стадиях жизненного цикла, что во многом усиливает отрыв в инновационном развитии от стран -лидеров инновационной деятельности.

В четвертом квадранте объединены страны, в которых интегральные индексы затрат и результатов инновационной деятельности соответствуют медианным значениям или с незначительным превышением интегрального индекса результатов: Чехия, Словакия, Мальта и другие. Основная задача в области научно-технической и инновационной политики для национальных экономик, входящих в четвертый квадрант, состоит в формировании трехспи-ральной модели инноваций и усилении интеграции между наукой, бизнесом и государством. Активизация работ в данном направле-

14

\ 10

IV

♦ Швейцария

Мальта

Люксембург

♦ I

ермлмин

Ф Венгрия

('локлкия

лшр ^

ф! Ирландия

А Дания

Австрия ранция

♦ Швеция

ТЦГ^Пилср.кшды— Великобритании™

'л

Македония

Турция

Хорватия I рения ж ^Румыния

^»цд гщия^ 1е1|;|щи1

4 ▼ )стоиия

1о.гшнщ1-

Ьолгаркя О ф- ♦ 1 Латвия ♦ С1'Рби" Литва

Норвегия

Россия

III

II

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1.4

Мит ра. и.мып индекс ни (¡правам

Рис. 5. Матрица позиционирования национальных инновационных систем

нии будет способствовать перемещению стран четвертого квадранта в первый, отмеченный лидерскими позициями в области инновационного развития. Противоположный вариант -когда слабые стимулы к инновационному предпринимательству со стороны государства не будут содействовать активизации инновационного потенциала и его трансформации в инно-

вационный капитал, что, как следствие, вызовет снижение затрат и результатов инновационной деятельности.

На заключительном этапе исследования представляется целесообразным провести группировку стран по уровню инновационного развития, используя методику кластерного анализа (рис. 6). Например, по уровню инновационного развития на основе интегральных индексов затрат и результатов инновационной деятельности Россия образует кластер с Турцией, Хорватией, Сербией, Болгарией, Румынией, Латвией. Методика кластерного анализа при определении стратегической позиции национальной инновационной системы может быть использована для разработки государственной научно-технической и инновационной политики.

Одним из важнейших индикаторов инновационной экономики является достижение устойчивых темпов роста. Моделирование закономерностей развития экономических систем на микро-, мезо- и макроуровнях успешно реализуется путем построения производственных функций. Значительный вклад в разработку теории экономического равновесия внесли

Р. Солоу, Ф. Рамсей, П. Ромер, В.В. Леонтьев, Ч. Кобб, П. Дуглас и др. В последние годы опубликован ряд работ, в которых исследуются возможности использования инструментария производственных функций для прогнозирования экономического и инновационного развития.

Усиление влияний кризисных ситуаций в экономиках стран мира вызвало необходимость

концентрации на изучении теоретических основ и закономерностей экономического роста. В качестве классической модели экономического развития рассматривается модель П. Ромера, который придавал особое значение технологическим изменениям, представляющим собой в наиболее общем виде повышение эффективности использования доступных сырьевых ресурсов. Другими словами, в экономике с высоким уровнем технологии и хорошо развитыми институтами отдача от инвестиций будет выше, а инвестирование будет осуществляться более быстрыми темпами. Таким образом, экзогенная концепция экономического роста дополнилась эндогенной моделью, учитывающей влияние новых технологий на развитие экономических систем [13].

Классическая производственная функция определяет взаимосвязь выпуска продукции У с факторами производства (капиталом К и трудом Ь). Уравнение производственной функции Коб-ба-Дугласа представляет собой экономико-математическую модель взаимовлияния факторов производства К (производственный капитал) и Ь (гуманный капитал) на величину чистой прибыли сектора. Отметим, что различают производственную функцию возрастающей (а +

Пшс! |1:1.11,нмн НМДСКС по 1:пр:м;1Ч

Рис. 6. Кластеризация стран по уровню инновационного развития на основе интегральных индексов затрат

и результатов инновационной деятельности

+ в >1), постоянной (а + в =1) и убывающей отдачи (а + в <1):

У = А х К1 х Ьв.

Для целей исследования в качестве факторов производственной функции были использованы:

У - доля добавленной стоимости в процентах к ВВП;

К - затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП;

Ь - число исследователей на 1 млн человек

населения.

Исходными данными для моделирования были страны с высоким уровнем открытости НИС и сильной институциональной поддержкой инноваций (Швеция); со средним уровнем открытости НИС и институциональной поддержкой инноваций (Германия); с низким уровнем открытости НИС и слабой институциональной поддержкой инноваций (Россия). Динамический ряд включал показатели 1996-2013 гг. [14], в качестве инструмента анализа использовался программный продукт 81аЙ8йса.

Полученные производственные функции представлены в табл. 3.

Таким образом, полученные производственные функции позволяют сделать вывод, что в российской экономике более всего на формирование добавленной стоимости оказывает влияние фактор «капитал» как доля затрат на исследования и разработки в ВВП (значение коэффициента эластичности наибольшее из рассмотренных групп стран), на основе чего правомерно говорить о наращивании инновационного потенциала с целью последующего использования открывающихся технологических окон возможностей для достижения инновационного роста, однако отрицательная тенденция числа исследователей может быть рассмотрена как негативный фактор инновационной экономики, что подтверждается соответствующим значением ко-

эффициента эластичности производственной функции (-0.000104).

Полученные производственные функции могут быть использованы для построения прогноза инновационного развития, где в качестве результирующей переменной выступает доля добавленной стоимости в ВВП. Исходя из анализа, проведенного в предыдущих работах по вопросам институционального и инфраструктур -ного обеспечения модели открытых инноваций

в российской экономике [15,16], можно предположить, что усиление институциональной и инфраструктурной поддержки инновационной деятельности даст положительный мультипликативный эффект, вследствие чего предлагаем рассматривать прогнозную модель инновационного развития России как мультипликативную, а для стран с устойчивым инновационным развитием, высоким уровнем открытости НИС и сильной институциональной поддержкой -как аддитивную.

На основе моделей экспоненциального сглаживания на первом этапе был построен прогноз экзогенных (независимых) переменных: К - затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП и Ь - число исследователей на 1 млн человек населения. Далее на втором этапе анализа, с использованием производственных функций, представлен среднесрочный прогноз для эндогенной (зависимой) переменной У - доля добавленной стоимости в процентах к ВВП.

Таким образом, усиление институциональной поддержки модели открытых инноваций в российской НИС позволит сократить отставание России по доле добавленной стоимости в ВВП от Швеции в пятилетний период до 5.2 процентных пункта (по итогам 2013 г. разрыв составил 12.9 процентных пункта), с Германией -до 4.4 процентных пункта (по итогам 2013 г. разрыв составил 8.6 процентных пункта), в десятилетний период со Швецией - до 3.7 про-

Таблица 3

Уравнения производственных функций_

Страна Уравнение производственной функции

Швеция (высокий уровень открытости НИС и сильная институциональная поддержка инноваций) 4.28хК°04хЬ0000021

Германия (средний уровень открытости НИС и сильная институциональная поддержка инноваций) 4.28хК0101хЬ-0 00003

Россия (низкий уровень открытости НИС и слабая институциональная поддержка инноваций) 4.28хК°25хЬ-0 000104

центных пункта, с Германией - до 2.9 процентных пункта (рис.7).

Полученные прогнозы обладают средней относительной ошибкой от 0.44% до 0.62%, что является хорошим показателем качества прогноза.

Таким образом, в инновационной экономике основная задача заключается не столько в наращивании интеллектуальных, институциональных, финансовых ресурсов, сколько в трансформации их в инновационный капитал, выраженный в приросте инновационных товаров, технологий, услуг, востребованных обще-

ством. При этом доминирующая роль в создании соответствующих институциональных условий для обеспечения подобных трансформаций принадлежит государству, которое с помощью формальных и неформальных механизмов может воздействовать на структурные элементы национальной инновационной системы, достигая устойчивого инновационного роста экономики.

Список литературы

1. Зверев В. Теория формирования национальных инновационных систем. М.: ИИЦ «Статистика России», 2009.

2. Lundvall B.A., Intaracumnerd P., Vang J. Asia'a innovation system in transition. USA: Edward Elgar, 2006.

3. Patel P., Pavitt K. The Nature and Economic Importance of National Innovation Systems // STI Review. No. 14. OECD. Paris, 1994.

4. Metcalfe S. The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives // In: P. Stoneman (ed.), Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change. USA, Cambridge: Blackwell Publishers, 1995.

5. Маренков Н. Инноватика. М.: КомКнига, 2005.

6. Бекетов Н.В. Инновационная деятельность и инновационный процесс: сущность и основные этапы исследования в экономической литературе // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 3. С. 11-16.

7. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Россия-2050: стратегия инновационного прорыва. М.: Экономика, 2005. 435 с.

8. Городникова Н.В., Гохберг Л.М., Дитковский К. А. и др. Индикаторы инновационной деятельности: 2015: Статистический сборник. М.: НИУ ВШЭ, 2015. 320 с.

9. Индекс глобальной конкурентоспособности -информация об исследовании / Центр гуманитарных технологий [Электронный ресурс]. URL: http://gtmarket.ru/ratings/global-competitiveness-index/

info (дата обращения: 15.11.2015).

10. Исследование INSEAD: Глобальный индекс инноваций 2014 года / Центр гуманитарных технологий [Электронный ресурс]. URL: http://gtmarket.ru/news/ 2014/07/18/6841 (дата обращения: 15.11.2015).

11. Innovation Union Scoreboard 2014 [Электронный ресурс]. URL: http://europa.eu (дата обращения: 15.11.2015).

12. Шмойлова Р. А. Теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2009. 656 с.

13. Romer P. Increasing Returns and New Developments in the Theory of Growth // NBER Working paper. 1992. P. 30-98.

14. Материалы сайта Росстата [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru.

15. Kudryavtseva S.S., Shinkevich A.I., Sirazetdinov R.M. et al. A Design of Innovative Development in the Industrial Types of Economic Activity // International Review of Management and Marketing. 2015. V. 5. № 4. Р. 265-270.

16. Кудрявцева С.С. Сравнительный анализ инновационного развития стран Евросоюза и России (по методологии европейского инновационного табло) - проблемы стран сырьевой экономики // Вестник Казанск. технол. ун-та. 2012. № 19. С. 204-208.

71,0

65,0

67,0

53,0

-1-I-1-1-I-1-I-I-1-Г"

< Швеция -»-Германия й Россия

Рис. 7. Прогноз доли добавленной стоимости в процентах к ВВП

ADAPTIVE MODELING OF INNOVATIVE ACTIVITIES OF OPEN NATIONAL INNOVATION SYSTEMS

48

С.С. Kydpne^ea, A.M. ^umeem

S.S. Kudryavtseva, A. I. Shinkevich

Kazan National Research Technological University

The article presents a comparative description of national innovation systems based on the Global Competitiveness Index and the Global Innovation Index. The authors also use the procedure of the European Innovation Scoreboard to give a comparative characteristic of the level of innovative development of the EU countries and Russia. The indicators that reflect the level of the innovation economy development are combined into three blocks: the block «Enablers» includes major external «drivers» of innovative development and is divided into three sub-blocks (Human resources; Open, excellent and attractive research systems; Finance and support) and consists of 8 indicators; the block «Firm Activities» consists of three sub-blocks (Firm investments; Linkages & entrepreneurship; Intellectual assets) and consists of 9 indicators; the block «Outputs» describes the results of firms' innovation activities and includes two sub-blocks: Innovators (the number of organizations using the technology, marketing and organizational innovations), Economic effects (the level of employment in the innovation sector, export and sale of innovative goods and services) consisting of 8 indicators. A method for matrix positioning of national innovation systems based on integrated cost indexes and results of innovation is proposed. On the basis of production functions and with the use of additive and multiplicative models, a forecast is made of the share of the value added to the GDP.

Keywords: national innovation system, modeling, Global Competitiveness Index, Global Innovation Index, European Innovation Scoreboard, innovative economy, intellectual capital, matrix ranking, economic growth.