CC BY
22
УДК 338.26/.28; 339.97 ББК 65.05
АНАЛИЗ ПРОЦЕССНОЙ ПРОБЛЕМАТИКИ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИННОВАЦИЙ НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ
A.A. Малафеев
Описываются особенности финансирования инноваций в экономике на примере Самарской области. Приводятся данные по объему финансирования мероприятий в рамках стратегии социально-экономического развития региона. Выделяются основные проблемные элементы организации финансирования НИОКР на основе процессного подхода, с целью их учета при разработке экономико-математической модели инновационного развития отраслей и финансирования НИОКР. Предлагается возможная структура экономико-математической модели финансирования НИОКР, учитывающая необходимость сочетать во времени НИОКР различного типа, в том числе и направленные на повышение эффективности деятельности в самой научноисследовательской сфере.
Ключееые слова: инновационно-внедренческая система, финансирование НИОКР, процессный подход, эффективность.
Инновационное развитие экономики требует привлечения значительных денежных средств. Эти средства должны быть эффективно распределены по всем элементам инновационно-внедренческой цепи. В этой связи возрастает роль моделирования процессов развития, которое является эффективным инструментом для принятия управленческих решений.
Действительно, соотнося затраты на научные исследования и образование на входе и получаемый эффект в виде объема выпуска наукоемкой продукции на выходе, можно оценить сбалансированность развития инновационной системы. При этом можно рассматривать несколько вариантов показателя эффективности, в зависимости от того, какой круг отраслей будет выбран. Такое соотношение должно находиться в определенном диапазоне: оно не должно быть очень низким, так как в этом случае затраты на производство инноваций не будут эффективны, а также слишком высоким, так как последнее свидетельствует о том, что в стране не развита сфера НИОКР и образования, либо не выделяются ресурсы на их развитие и используются накопленные ранее научные заделы [1].
Для создания инструмента управления финансированием инноваций требуется формализация поставленной цели, моделирование инновационного процесса. Реализация такой модели даст решение по финансированию конкретных этапов: подготовка □ исследование □ разработка □ внедрение, а также позволит формировать инновацион-
ную программу, ориентируясь на конечный спрос, исключающую нерациональность и увеличивающую вероятность коммерциализации новшеств.
Инновационный процесс предполагает управленческую деятельность в режиме программноцелевого управления, нацеленного на конечные результаты, на конечную продукцию. Только в этом ключе возможен высокоэффективный инновационный процесс, который становится актуальным по мере роста и усложнения экономики, когда конечные результаты все больше зависят от множества промежуточных звеньев, от сложных схем корпоративных взаимоотношений.
Для того, чтобы выявить проблемы организации финансирования инноваций и перспективы системного подхода к их решению, рассмотрим состояние научно-инновационной сферы Самарской области РФ. В 2008 году на территории Самарской области было создано 30 передовых технологий, что на 26,8 % меньше чем среднее значение за период с 1998 по 2008 годы. Причем созданы они были 13 организациями, что видно из табл. 1 [2].
На рис. 1 представлена динамика создания передовых технологий на территории Самарской области в сравнении с затратами на научные исследования, представленными в табл. 2.
Из рис. 1 следует, что рост затрат на финансирование инноваций не только не сопровождается ростом создания передовых технологий, но что последнее имеет отрицательную динамику.
Таблица 1
Создание передовых производственных технологий, единиц
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Число организаций создавших технологии 7 10 9 11 8 8 11 9 8 11 13
Всего созданных передовых технологий 34 45 67 57 49 32 51 33 27 27 30
Всего использованных передовых технологий 3186 3453 2879 3808 3733 3957 4383 4727 4502 5106 5300
Рис. 1. Динамика создания передовых технологий и затрат на научные исследования и разработки на территории Самарской области за период с 1998 по 2008 гг.
Таблица 2
Динамика и структура затрат на выполнение научных исследований и разработок, млн руб.
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Затраты на научные исследования и разработки □ всего 1104 2356 3646 4477 6148 5984 8637 9481 11418 12282 11414
Внутренние текущие 698 1209 2384 3286 4360 4717 6955 7641 9601 9359 8930
Удельный вес, % 63,2 51,3 65,4 73,4 70,9 78,8 80,5 80,6 84,1 76,2 78,2
Внутренние капитальные 70 512 389 365 702 66 159 70 109 127 132
Удельный вес, % 6,3 21,7 10,7 8,2 11,4 1,1 1,8 0,7 1,0 1,0 1,2
Внешние 336 635 874 826 1085 1201 1523 1770 1708 2796 2352
Удельный вес, % 30,5 27,0 23,9 18,4 17,7 20,1 17,7 18,7 14,9 22,8 20,6
По итогам 2008 г. в Самарской области, например, насчитывалось 59 организаций, выполнявших научные исследования и разработки (табл. 3).
Динамика численности научно-исследо-
вательских организаций свидетельствует о сокращении их количества, начиная с 1998 г. и до 2005 г. на 13 организаций или на 20%. В последние годы вновь наблюдается рост численности инновационно-активных организаций.
Численность работников, выполняющих научные исследования и разработки в 2008 г. по сравнению с 1998 г. не претерпела существенных изменений (прирост составил 454 человека или 2,3 %), однако в отдельные годы количество работников науки доходило почти до 26 тыс. чел. (в 2000 г.).
Ранее было отмечено, что общая величина затрат на выполнение научных исследований и разработок за период 1998-2008 гг. увеличилась более чем в 10 раз и составила 11,4 млрд руб. Структура затрат за исследуемый период времени претерпела довольно существенные изменения. Так, доля внешних затрат уменьшилась с 30,5 до 20,6 %, т. е. практически на 10 процентных пунктов. Соответственно, доля внутренних затрат выросла с 69,5 % в 1998 г. до 79,4 % в 2008 г. (см. табл. 2). Такая динамика свидетельствует о том, что организациям, занимающимся научными исследованиями и разработками, не приходится рассчитывать на существенное увеличение внешних источников финансирования (государственных бюджетных средств, кредитных и прочих заемных
Таблица 3
Основные показатели состояния и развития науки Самарской области
Показатель 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки 64 63 60 59 56 52 54 51 52 63 59
Численность работников выполнявших научные исследования и разработки (на конец года), чел. 20008 19830 25857 25417 25068 23225 24035 24506 24856 23390 20462
Объем научнотехнических работ, млн руб. 1313 2793 4899 6008 7685 8766 11289 11584 14267 16152 16561
Затраты на выполнение научных исследований и разработок, млн руб- 1104 3224 3646 4477 6148 5984 8637 9481 11418 12282 11414
средств), и они вынуждены обходиться собственными ресурсами.
Кроме того, необходимо отметить, что удельный вес внутренних капитальных затрат уменьшился за рассматриваемый период с 6,3 до 1,2 %, т. е. сокращение составило 5,1 процентного пункта. Это свидетельствует о снижении научной материально-технической базы, недостаточном уровне вложений в соответствующие мировым стандартам машины, оборудование и другие основные фонды, необходимые для проведения исследований и разработок. Одновременно с этим наблюдался рост доли затрат, связанных с оплатой труда и прочих текущих расходов, с 63,2 % в 1998 г. до 78,2 % в 2008 г.
Для характеристики перспектив технологического развития необходимо охарактеризовать, как происходило использование новых технологий. По данным обследования, проведенного Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Самарской области, в 2008 году 192 организации использовали передовые производственные технологии, 71 % из них являются добывающими, обрабатывающими предприятиями или предприятиями электроэнергетики; 13 % составляют научные, проектные и конструкторские организации и 8 % □ высшие учебные заведения.
Данными предприятиями было использовано 5300 производственных технологий, из которых 1740 (32,8 %) используются в течение 10 и более лет, 972 (18,3 %) □ от 4 до 9 лет, 1526 (28,8 %) □ от 1 до 3 лет и 336 (6,3 %) внедрены в отчетном году (табл. 4).
Из представленных в таблице данных видно, что наибольшее число передовых технологий использовалось в производстве, обработке и сборке □ 2309 единиц (43,6%) и связи и управлении □ 2100 единиц (39,6%), т. е. на долю двух этих видов дея-
тельности приходилось 83,2% всех используемых передовых технологий.
На основании вышеизложенного материала можно сделать вывод о том, что научный потенциал Самарской области является достаточно высоким, о чем свидетельствует динамика численности организаций и персонала, занимающегося научными исследованиями и разработками, а также объема выполненных научно-технических работ. Одновременно с этим использование передовых производственных технологий является крайне низким, особенно это касается внедрения вновь созданных разработок, что говорит о низкой степени использования научно-технического потенциала.
Если вести речь о бюджетном финансировании инновационного процесса, то инновационноинвестиционный фонд, как правило, становится центральным звеном системы взаимодействия органов государственной власти и участников инновационного процесса. Целью создания фонда является укрепление инновационного потенциала региона, совершенствование системы поддержки малого инновационного бизнеса, внедрение передовых производственных технологий в организациях. Система финансового обеспечения инновационной деятельности основывается на принципах и нормах, заложенных в федеральном и региональном законодательстве, в частности, в региональных законах о государственной поддержке инновационной деятельности на территории региона.
Система финансового обеспечения инновационной деятельности предполагает:
1) обеспечение государственной поддержки проектов на всех стадиях инновационного цикла;
2) широкое использование механизма частногосударственного партнерства, принципа софи-нансирования, консолидации ресурсов в целях коммерциализации научно-технических разрабо-
Таблица 4
Использование передовых производственных технологий в 2008г., единиц
Показатель Всего Использованные технологии по годам внедрения Число изобретений в используемых технологиях
10 и более лет от 4 до 9 лет от 1 до 3 лет в отчетном году
Число использованных производственных технологий - всего 5300 1740 972 1526 336 38
Проектирование и инжиниринг 568 75 150 153 67 3
Производство, обработка и сборка 2309 1055 373 552 96 28
Автоматизированная транспортировка материалов и деталей, а также автоматизированных погрузочноразгрузочных операций 68 28 13 14 3 2
Аппаратура автоматизированного наблюдения и / или контроля 104 18 14 48 8 1
Связь и управление 2100 536 393 721 138 2
Производственная информационная система 120 21 28 29 19 -
Интегрированное управление и контроль 27 7 1 9 3 2
Нанотехнологии 4 0 □ □ 2 □
ток и реализации инновационных проектов.
Для достижения поставленных целей предполагается привлечение различных источников:
□ средства федерального бюджета: участие регионов в реализации федеральных целевых и специальных программ и проектов поддержки инновационной деятельности, в том числе федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007П2012 годы»] развитие национальных инновационных университетов, развитие технопарков, развитие промышленно-технологических парков и других, реализация крупных межрегиональных проектов национального значения;
□ средства регионального бюджета;
□ предоставление средств на софинансирова-ние реализации федеральных целевых и специальных программ и проектов, налоговых льгот, налоговых кредитов, бюджетных кредитов, долевое участие в уставном капитале юридических лиц, осуществляющих инновационную деятельность, подготовка кадров инновационных менеджеров [3].
В Самарской области, например, объем финансирования мероприятий программы развития инновационной деятельности на 2008-2015 годы из средств областного бюджета составляет 2345 млн руб., в том числе по годам:
2008 □ 233 млн руб.;
2009 □272 млн руб.;
2010 □ 309 млн руб.;
2011-2015 -1531 млн руб.
Предполагается также привлечение внебюджетных источников □ средств организаций, российских и международных программ, проектов, фондов и иных государственных и негосударственных институтов [4]. Для сравнения, в Воронеж-
ской области в 2007 году на реализацию инновационных проектов было направлено 1,08 млрд руб. (Согласно информации, опубликованной Министерством образования и науки, в ЦФО Воронежская область находится на втором (после Москвы) месте по научному потенциалу) [5].
Привлекаемые средства будут направляться на два крупных направления: развитие инновационной инфраструктуры и поддержка конкретных инновационных проектов в рамках формирования перспективных территориально-производственных кластеров и полюсов конкурентоспособности Самарской области, продвижение инновационных технологий на российский и мировой рынок (табл. 5).
Существует проблема эффективного распределения средств (из различных источников), выделенных на инновационное развитие экономики. Финансируются проекты, прошедшие конкурсный отбор, без учета их взаимного влияния и взаимосвязи. Согласованность выбранных и профинансированных проектов, дающих синергетический эффект развития □ один из критериев эффективного управления. Динамизм внешней среды, нестандартные задачи, которые приходится решать в процессе создания новшеств, требуют исследования ИВС с позиции процессного подхода.
Процессный подход относится к числу подходов многостороннего освоения объекта изучения. Он может предложить существенное упрощение организационно-управленческой деятельности в таких сферах, как контроль за финансированием инновационных проектов; обеспечение непрерывности процесса производства и внедрения; борьба с узкими местами инновационного цикла или, напротив, за нерациональным опережением графика и т. д. Подход делает возможным не только оперативное вмешательство в процесс создания иннова-
Таблица 5
Поддержка инновационных проектов по Программе развития инновационной деятельности
в Самарской области на 2008-2015 гг.
Показатель Объем затрат по годам, млн руб.
2008 2009 2010 2011-2015
Поддержка инновационных проектов, проведение областных конкурсов 100 120 150 750
Прединвестиционная подготовка проектов на основе конкурсного отбора по технологической тематике 8 9 9 45
Итого: 108 129 159 795
ционной продукции, но и может активно помочь в исследовании инновационно-внедренческих систем.
Процессный подход к вложению средств во все сферы НИОКР, модернизацию оборудования, подготовку кадров, строительство производственных площадей требует пропорционального инвестирования средств, лишь тогда экономический механизм инновационного развития заработает без сбоев. Решить эту проблему позволит создание экономико-математической модели развития инновационных программ в системе организаций инновационно-внедренческого цикла, которая будет являться инструментом для принятия управленческих решений при определении объема финансирования, выборе проектов, планировании отдачи от вложенных ресурсов. Разработка подобных моделей может считаться приоритетной задачей, а ее решение в настоящее время весьма далеко от завершения. Когда речь заходит о математическом моделировании ИВС, возникает вопрос о ее элементах и объекте моделирования. Кто-то говорит о инновационно-внедренческом кластере, кто-то об отраслевой инновационно-внедренческой системе. Но проблема состоит в том, что сложившиеся ИВС, как правило, не имеют отраслевого характера, и не ограничены каким-то регионом.
Необходимо отметить, что понятия «инновационно-внедренческая система», «инновационновнедренческий кластер» «технологическая платформа» тесно переплетены. Существующие публикации по тематике управления развитием кластеров, а также управления инновационной структурой отрасли, региона носят, как правило, иллюстративный характер, посвящены вопросам использования правовых, организационных, экономических механизмов и не в полной мере учитывают возможность формализации. В то же время такое перспективное направление, как создание модели, способствующей принятию решений эффективного распределения ресурсов в инновационной сфере, пока остается не реализованным.
Если вести речь об эффективности ИВС, то ни инновационно-внедренческий кластер, ни отраслевая инновационно-внедренческая система не может являться объектом исследования с точки зрения повышения эффективности инвестиций. Осо-
бенно если принимать во внимание тот факт, что восемьдесят процентов средств на инновации □ это собственные средства корпораций и компаний.
В случае финансирования инноваций из бюджетов разных уровней, взаимодействие органов государственной власти с участниками процесса предполагается осуществлять через систему управления, в функции которой входит определение перспективных проектов для разработки, организация конкурсов на получение бюджетного и внебюджетного финансирования. В случае частных инициатив собственники ресурсов сами определят направления исследований, подрядные организации, объемы инвестирования и сроки. Но, так или иначе, при создании инноваций задействована инновационная система, состоящая из элементов, необходимых для прохождения инновации по всему циклу □ от прикладного исследования до серийного производства (рис. 2).
Если это государственные средства, то они распределяются по проектам с помощью фондов, а элементами системы выступают организации, выигрывающие тендеры и гранты, если это средства предприятий, то в роли фонда, координирующего процесс, выступает управляющая компания, а элементами инновационной системы выступают организации группы.
В любом случае мы имеем дело с системой интегрированных организационно-управленческих структур, формирующих инновацио-внедренчес-кую систему соответствующую инновационновнедренческому циклу. Это и есть объект исследования при математическом моделировании инно-вационо-внедренческих процессов, целью которого должно стать повышение эффективности финансирования инноваций.
Соответственно, рассматривая структуру инновационно-внедренческой системы, целесообразно выделять элементы - субъекты научно-инновационной деятельности, непосредственно осуществляющие исследования, разработки и ввод результатов в экономический оборот, а также элементы управления, создающие направленное воздействие на субъекты инновационной деятельности в целях их поступательного развития в интересах развития
Рис. 2. Инновационно-внедренческий цикл
национальной экономики, повышения национальной безопасности и роста благосостояния населения. Кроме того, сами НИОКР целесообразно разделить на три группы. Продукция различных отраслей содержит как элементы с медленно изменяющимися во времени ТЭП, так и элементы с быстро меняющимися ТЭП. Последние, в основном, определяют изменение потребительных качеств товаров/услуг в целом и являются главным объектом НИОКР первой группы. Совершенствование производства товаров/услуг более консервативных элементов происходит в основном за счет традиционных способов повышения эффективности производства товаров/оказания услуг и осуществляется путем реализации результатов НИОКР второй группы □ группы научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, направленных на совершенствование оборудования и технологии, используемых в производственной составляющей отраслей сферы сервиса.
В методическом смысле представляется целесообразным выделить экзогенные и эндогенные факторы НТП и соответствующий им вклад в повышение технико-экономических показателей [6]. Экзогенные факторы обусловлены в основном модернизацией стандартного оборудования, изготовляемого в других отраслях. Оценка влияния этой группы факторов может быть установлена прогнозно-статистическими методами. Затраты отрасли по внедрению результатов экзогенного НТП следует оценивать нормативным путем. Эндогенные факторы НТП формируются непосредственно в отрасли путем специально организованных НИОКР. Управление подобными разработками может эффективно осуществляться на принципах программно-целевого подхода. В качестве цели управления выступает заданный (или оптимизируемый) темп повышения технико-экономических показателей товаров/услуг. Средством достижения этой цели в итоге служит объем этих разработок. Управление разработками осуществляется главным образом выбором наиболее эффективных
НИОКР. Следует заметить, что определение критерия эффективности представляется в данном случае весьма проблематичным. Некоторые виды такого рода НИОКР, направленные на совершенствование технологических процессов в отрасли и, казалось бы, преследующие внутренние цели развития отрасли, в действительности дают для экономики комплексный эффект [7]. Сюда относятся, в частности, работы по уменьшению материалоемкости товаров/услуг и замене дефицитных материалов на менее дефицитные или более полезные. Эффект, достигаемый указанными НИОКР в рамках отрасли, состоит в уменьшении затрат на материалы и увеличении объема выпуска продукции/оказания услуг. Общий экономический эффект заключается в уменьшении общественно необходимой потребности в производстве некоторых материалов, а следовательно, и увеличении выпуска других видов услуг.
НИОКР, проводимые в отрасли, существенным образом воздействуют, с одной стороны, на характеристики оказываемых товаров/услуг, а через них и на соответствующую систему ценообразования, и на технико-экономические показатели отраслевого производства товаров/услуг, с другой
□ непосредственно на эффективность производственной, научно-исследовательской и проектной деятельности в производстве и сфере сервиса через показатели фондоотдачи, производительности труда и удельной потребности в площадях. Вместе с тем, налицо усложнение проводимых НИОКР в ведущих отраслях, увеличение их масштаба и сроков и, в конечном счете, их удорожание. Поэтому одна из важнейших задач развития экономики состоит в повышении эффективности деятельности в самой сфере НИОКР (третья группа). Это достигается путем ориентации части научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ на повышение эффективности работы всех элементов инновационно-внедренческой системы. В состав задач перспективного планирования инновационного развития входит определение наиболее ра-
циональных объемов работ по выделенным направлениям НИОКР. Для этой цели необходимо формализовать связь между затратами ресурсов и результатами деятельности.
Осуществление процессного подхода к изучению инновационной сферы имеет важное значение и требует решения целого комплекса теоретических и практических задач. Формализованное описание инновационных процессов развития экономики позволит разрабатывать экономико-математические модели, необходимые для разработки эффективных инновационных программ.
С другой стороны, не все функции инвестирования поддаются формализации, поэтому формализованное экономико-математическое моделирование необходимо сочетать с развитием диалоговых подходов и соответствующих инструментов инновационного проектирования.
Литература
1. Макаров, В.Л. Экономика знании: уроки для России / В. Л. Макаров // Вестник Российской академии наук. □2003. □ Т. 73, № 5. □ С. 450.
2. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Самарской области. □ www.samarastat.ru
3. Софронов, А.Н. Влияние НТП и инноваций в смежных с туризмом отраслях на нововведения в туристической деятельности / А.Н. Софронов // Состояние и перспективы развития сервиса: образование, управление, технологии: материалы Всероссийской научно-технической конференции (31октября 2008 г.). □ Самара: Самар. отд-ние Литфонда, 2008. □302 с.
4. Стратегия социально-экономического развития Самарской области на период до 2020 года.
5. Карташова, Л. Технопарковый эффект / Л Карташева // Ученый совет. □2008. □ № 4. □ С. 37.
6. Малафеев, А.А. Математическое моделирование как метод позитивной экономической науки / А.А. Малафеев. □ Самара: Изд-во СНЦ РАН, 2006. □ 246 с.
7. Ерохина, Л. И. Прогнозирование и планирование в сфере сервиса / Л. И. Ерохина, Е.В. Баш-мачникова. ПМ.: КНОРУС, 2004. □ 224 с.
Поступила в редакцию 30 сентября 2011 г.
Малафеев Александр Анатольевич. Кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и менеджмента, филиал ФГБОУ ВПО СРГУТиСП (г. Самара). Область научныгх интересов □ экономико-математические методы и модели.
Malafeyev Alexander Anatolevich is Candidate of Science (Economics), an Assistant Professor of the Economics and Management Department, a branch of Russian State University of Tourism and Service in Samara. Research interests: economic and mathematical methods and models.
Тел.: +7(917) 112-52-70. E-mail: [email protected]
