CC BY
28
48 Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки, 2016, № 3 (43), с. 48-56
УДК 338.24
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНСТИТУТОВ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ НА МЕЗОУРОВНЕ
© 2016 г. Ч.А. Мисбахова
Казанский национальный исследовательский технологический университет
sveta516@yandex.ru
Статья поступила в редакцию 24.06.2016 Статья принята к публикации 12.08.2016
Представлен обзор основных институтов развития на мезоуровне, среди таковых выделены сети региональных инжиниринговых центров, кластеры, технологические платформы. Систематизированы специфика и стадии формирования отраслевых (секторальных) кластеров на мезоуровне. На примере технологической платформы текстильной и легкой промышленности с использованием инструментов эконометрического анализа выявлены ключевые макроэкономические тренды отрасли, проведен кластерный анализ структурообразующих видов деятельности секторов экономики. Предложена авторская классификация субъектов Российской Федерации по структуре затрат на исследования и разработки как важнейшему показателю институтов развития инноваций на мезоуровне. Выделены четыре ступени развития региональных центров инжиниринга как институтов развития инноваций в региональной инновационной системе.
Ключевые слова: институт развития, инновации, мезосистема, моделирование, технологическая платформа, инжиниринговый центр, кластер, диффузия инноваций, текстильная и легкая промышленность.
Введение
Институты развития инноваций на мезоуровне можно считать эффективными, если они генерируют общий экономический рост. К региональному экономическому росту приводит дифференциация секторов экономики в контексте взаимосвязанных разнообразных экономических платформ. Это происходит при наличии объединенных промышленных секторов, функционирующих в пределах территориальной близости [1]. Взаимная специализация способствует более быстрому росту и распространению инноваций в промышленной среде. В свою очередь, инновации обеспечивают внедрение новых технологий производства и товаров, используя существующие знания и институциональные активы. Таким образом, инновационная политика не должна ограничиваться отдельными секторами в целях достижения устойчивого развития, максимального использования региональных научных и технологических возможностей [2].
Развитие инноваций на мезоуровне должно осуществляться посредством различных механизмов передачи знаний. Устойчивую инновационную систему определяют системные связи между источниками знаний (университеты и научно-исследовательские институты), посредниками в передаче знаний (государственные и частные поставщики услуг) и фирмами. На стадии становления инновационного развития роль
посредников услуг выполняет государство с целью обеспечения поддержки финансирования, бизнес-консультаций и технологической экспертизы [3, 4].
В эффективных устойчивых инновационных системах, как правило, складывается позитивный деловой климат и относительно высокое качество жизни. Деловой климат обеспечивает привлечение иностранного бизнеса, поддержание «здорового» уровня для стимулирования саморазвития региональных производств. Высокое качество жизни и благополучная социальная среда необходимы для привлечения талантливых исследователей и перспективных работников [5].
Основным направлением государственного регулирования инновационной деятельности на мезоуровне считаем развитие и совершенствование деятельности системы рыночных институтов. Рыночные институты способствуют формированию инновационно-восприимчивой и инновационно ориентированной экономической среды. Характерными особенностями формируемой среды являются зарождение и диффузия технологических и управленческих нововведений [6].
Организационные и маркетинговые нововведения определяются внедрением новейших способов корпоративного управления и организации распределительной системы фирмы. Данные направления являются не менее важным фактором конкурентоспособности компании, совершенствования методов и форм организа-
III ступень
Федеральные н II ступень Органы местного
региональные органы власти 11нфраструктурные подкллстеры самоуправления Блок
Образовательный блок I ступень Производственный инженерной инфраструктуры
Научно- блок Траиспортно-логнстпческяй блок
исследовательский блок
Блок
Торгово- инноваиионно-фнианеовый блок информационней инфраструктуры
Рис. 1. Стадии формирования отраслевых (секторальных) кластеров
ции производства, элементов маркетингового механизма. Внедрение данного типа инноваций влечет за собой преобразование стратегии бизнеса, освоение новых рынков сбыта, использование современных систем менеджмента качества и сертификации продукции по международным стандартам [7, 8].
Одним из перспективных и успешно развивающихся институтов развития инноваций на мезоуровне, способствующих диффузии инноваций, является кластер. Кластер включает в себя группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний (поставщики, производители и др.) и связанных с ними организаций (образовательные заведения, исследовательские центры, органы государственного управления, инфраструктурные компании), действующих в определенной сфере и взаимодополняющих друг друга. Современный подход к формированию кластеров основан на партнерстве бизнеса, федеральных, региональных и местных властей [9, 10]. Государство заинтересовано в глобальной конкурентоспособности своей экономики, что выражается в оказании различных форм государственной поддержки в рамках реализации стратегий развития территорий.
В данном случае кластер выступает в роли технологической платформы как основы развития инноваций. Для определения контура кластера определены критерии вхождения предприятий в кластер с учетом концентрации производства профильной продукции, а также наличия у предприятия достаточного потенциала для реализации кластерных инициатив, требующих определенных финансовых затрат, адекватного восприятия инновационной и инве-
стиционной политики, использования инструментов промышленной кооперации (аутсорсинг, франчайзинг и т.д.), экспортной ориентации и т.д. (рис. 1).
Процесс формирования отраслевых (секторальных) кластеров включает три ступени:
I ступень - формирование непосредственно производственного блока кластера с учетом всех признаков и требований отраслевого (секторального) кластера;
II ступень - определение инфраструктурных подкластеров, т.е. организаций, оказывающих для предприятий кластера информационные, образовательные услуги, научную и финансовую поддержку;
III ступень - обозначение органов государственной и муниципальной власти, имеющих возможность оказания положительного (стимулирующего) влияния на развитие кластера.
Технологические платформы в России первоначально не рассматривались как одна из форм развития кластеров. Со временем платформы обрели не только отраслевую, но и территориальную направленность и получили возможность повышать уровень связей акторов инновационной системы в рамках кластера.
Как следует из обзора зарубежного опыта, стандартный европейский алгоритм формирования и работы технологических платформ включает три основных этапа. На первом определяются приоритеты, которые фактически задают тематику кластеров. На втором этапе разрабатываются «дорожные карты» платформ. На третьем начинается реализация проектов, в том числе исследований и разработок, которые финансируются из различных источников [11].
Каждая технологическая платформа имеет свои характеристики и операционную модель. Там, где платформы ориентированы на технологические вызовы, которые горизонтальны по своей природе, они обычно требуют включения широкого круга участников. Напротив, если платформы являются вертикально ориентированными, секторальными, они стремятся к меньшему числу заинтересованных лиц, привлекая других игроков только к отдельным аспектам. Кроме того, успешные технологические платформы с самого начала имеют четкий операционный фокус, поэтому исследовательская деятельность начинается с определенного плана.
В настоящее время в России функционирует более 30 технологических платформ в различных секторах экономики [12]: биоэнергетика, медицина, добыча и использование углеводородов, биотехнологии, текстильная и легкая промышленность и др. В условиях реализации политики импортозамещения особую актуальность приобретает развитие технологических платформ на мезоуровне в тех секторах экономики, которые ориентированы на устойчивый потребительский спрос и формирование региональных рыночных ниш. В качестве таковой может быть рассмотрена технологическая платформа текстильной и легкой промышленности как институт развития инноваций.
Анализ динамики развития технологических платформ текстильной и легкой промышленности за 2009-2014 гг. позволил выявить следующие тенденции1 [13]. Наибольшие темпы роста товарооборота наблюдались в 2010 г., в частности для искусственных волокон данный показатель составил 114.2%, текстильной промышленности - 108.3%, всего по текстильной и легкой промышленности - 104.2%. Следует отметить, что в легкой промышленности наблюдалось снижение товарооборота (исключение составили 2011 г. - 102.7% и 2014 г. - 101.9%) (табл. 1).
В отдельных случаях исследователю необходимо в целом оценить структурные изменения в изучаемом экономическом явлении за определенный временной интервал, которые характеризуют подвижность или стабильность данной структуры. Как правило, это требуется для сравнения динамики одной и той же структуры в различные периоды или нескольких структур, относящихся к разным объектам. Во втором случае число структурных частей у разных объектов необязательно должно совпадать.
Среди применяемых для этой цели обобщающих показателей наиболее распространен линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов, представляющий собой сумму
приростов удельных весов, взятых по модулю, деленную на число структурных частей:
В
к - а
Кс.с.= "-,
П
где г - порядковый номер отрасли; п - общее количество отраслей; аг - удельный вес г-й отрасли в старой структуре, %; кг - удельный вес г-й отрасли в новой структуре, %.
Этот показатель отражает то среднее изменение удельного веса (в процентных пунктах), которое имело место за рассматриваемый временной интервал в целом по всем структурным частям совокупности.
Структура товарооборота текстильной и легкой промышленности в разрезе ее укрупненных отраслей в рассматриваемый период изменялась следующим образом. Наибольшее изменение отмечалось в 2010 г., когда линейный коэффициент абсолютных структурных сдвигов составил 3.4 процентных пункта, преимущественно за счет сокращения доли текстильной промышленности на 5.1 процентных пункта (с 53.7% в 2009 г. до 48.6% в 2010 г.) и увеличения доли легкой промышленности на 4.6 процентных пункта (с 41.3% в 2009 г. до 45.9% в 2010 г.). В остальные периоды структура текстильной и легкой промышленности изменялась незначительно, о чем свидетельствует значение линейного коэффициента абсолютных структурных сдвигов, которое не превышало 0.6 процентных пункта. По итогам 2014 г. доля искусственных волокон в структуре товарооборота текстильной и легкой промышленности составила 5.9%, текстильной промышленности - 48.4%, легкой промышленности - 45.7% (табл. 2).
При анализе тенденций развития текстильной и легкой промышленности представляется целесообразным провести декомпозицию товарооборота данного сектора экономики. В основе метода декомпозиции лежит изменение структуры и темпов роста товарооборота по отрасли в целом и ее составляющих подотраслей. Так, наибольшее снижение товарооборота текстильной и легкой промышленности наблюдалось в 2012 г. - наибольшее понижение в рассматриваемый показатель внесли текстильная промышленность (-1.8%) и легкая промышленность (-1.4%), понижающий вклад производства искусственных волокон составил -0.3%. По итогам 2014 г. все три рассматриваемые подотрасли обеспечили положительный вклад в товарооборот: текстильная промышленность -1.4%, легкая промышленность - 0.9%, производство искусственных волокон - 0.2% (табл. 3).
Таблица 1
Темпы роста товарооборота подотраслей текстильной и легкой промышленности
Годы 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Всего 84.4 104.2 104.0 96.5 98.8 102.4
Искусственные волокна 70.9 114.2 106.4 95.0 105.9 102.8
Текстильная промышленность 83.2 108.3 105.0 96.3 99.9 102.8
Легкая промышленность 85.6 99.2 102.7 97.0 96.7 101.9
Динамика структуры текстильной и легкой промышленности, %
Таблица 2
Подотрасли 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Искусственные волокна 5.0 5.5 5.6 5.8 6.1 5.9
Текстильная промышленность 53.7 48.6 48.9 48.8 49.0 48.4
Легкая промышленность 41.3 45.9 45.4 45.4 44.9 45.7
Линейный коэф. абсолютн. структ. сдвигов (п. п.) х 3.4 0.3 0.1 0.4 0.6
Таблица 3
Таблица 3
Декомпозиция товарооборота подотраслей текстильной _и легкой промышленности, % __
Подотрасли 2010 2011 2012 2013 2014
Искусственные волокна 0.7 0.4 -0.3 0.3 0.2
Текстильная промышленность 4.5 2.4 -1.8 0.0 1.4
Легкая промышленность -0.3 1.2 -1.4 -1.5 0.9
Анализ динамики индекса производства и товарооборота текстильной и легкой промышленности в сравнении с базовым 2005 г. показал, что для текстильной промышленности начиная с 2012 г. характерна тенденция увеличения темпов роста товарооборота при снижении индекса производства. Так, в 2014 г. темп роста товарооборота текстильной промышленности к базе сравнения 2005 г. составил 103.8%, а индекс производства -95.3%. В легкой промышленности в 2009-2014 гг. отмечается сокращение товарооборота и индекса производства в сравнении с базовым 2005 г. По итогам 2014 г. темп снижения товарооборота легкой промышленности составил 96.5%, индекс производства - 85.9% (рис. 2).
Для целей научного исследования особый интерес представляет проведение кластеризации ключевых секторов экономики исходя из тенденций их развития. В качестве приоритетных секторов экономики, на базе которых происходит развитие технологических платформ, выделены:
- текстильная промышленность;
- легкая промышленность;
- химическая промышленность;
- металлургическая промышленность;
- компьютерные технологии и электроника;
- производство машин и оборудования;
- производство автомобилей.
Динамика товарооборота указанных отраслей в сравнении с базовым 2005 г. представлена
в таблице 4. Обращает на себя внимания тот факт, что легкая промышленность, металлургическая промышленность и компьютерные технологии и электроника в последние годы характеризуются отрицательными темпами снижения товарооборота - значения соответствующих индексов в 2014 г. составили 96.5%, 99.8% и 90.2%. Положительное поступательное развитие наблюдается, прежде всего, в производстве машин и оборудования, а также в производстве автомобилей - 116.9% и 118.9% соответственно в 2014 г.
В результате проведения кластерного анализа (с использованием программного продукта 81ай8йса; метод К-средних) были выделены 3 кластера ключевых отраслей экономики, имеющих и внедряющих технологические платформы:
- кластер 1 - текстильная промышленность, легкая промышленность, компьютерные технологии и электроника;
- кластер 2 - производство машин и оборудования, производство автомобилей;
- кластер 3 - химическая промышленность, металлургическая промышленность (табл. 5).
Динамика темпов роста товарооборота по трем кластерам представлена на рисунке 3.
Первый кластер, включающий текстильную и легкую промышленность, а также компьютерные технологии и электронику, в период 2008-2014 гг. характеризуется сокращением
101,2 101,2 103'8
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 i индекс производства (в %, за базу сравнения взят 2005г.) ■ темп роста товарооборота (в %, за базу сравнения взят 2005г.)
Текстильная промышленность
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 I индекс производства (в %, за базу сравнения взят 2005г.) ■ темп роста товарооборота(в %, за базу сравнения взят 2005г.)
Легкая промышленность
Рис. 2. Динамика индекса производства и темпов роста товарооборота текстильной и легкой промышленности
Таблица 4
Темп роста товарооборота по укрупненным отраслям промышленности
Отрасль 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Текстильная промышленность 94.4 78.6 85.2 88.8 101.2 101.2 103.8
Легкая промышленность 103.2 88.3 88.2 91.2 96.9 94.6 96.5
Химическая промышленность 118.2 96.7 112.9 124.8 110.6 105.7 104.6
Металлургическая промышленность 133.6 84.8 110.0 125 105.9 99.7 99.8
Компьютерные технологии и электроника 104.8 83.6 91.4 89.8 99.1 88.4 90.2
Производство машин и оборудования 129.3 100.8 109.6 112.4 115.3 114.5 116.9
Производство автомобилей 108.7 84.8 100.6 111 108.9 111.4 118.9
товарооборота, темп снижения в среднем составил 92.1% (табл. 6).
Наиболее динамичное развитие за рассматриваемый период характерно для кластера 2, где сосредоточены виды экономической деятельности «производство машин и оборудования» и «производство автомобилей», - средний темп роста товарооборота сложился на уровне 110.2% (табл. 7).
Кластер 3, объединяющий химическую и металлургическую промышленность, демонстрировал средние темпы роста товарооборота -109.4% в год (табл. 8). При этом следует отметить, что с 2011 г. средние темпы роста данного показателя показывают тенденцию к снижению.
Уровень инновационной активности промышленных производств, развития технологических площадок, инжиниринговых центров существенно различается по регионам Российской Федерации. Об этом можно судить по числу созданных или разработанных передовых производственных технологий, а также по структуре затрат на исследования и разработки
(фундаментальные и прикладные исследования, разработки). Наличие в структуре затрат значительных отчислений на фундаментальные исследования (более 50%) свидетельствует о преобладании в регионе первичной научно-теоретической стадии развития науки и инноваций. Значительные отчисления на прикладные исследования и разработки (более 50%) характеризуют региональную инновационную систему как способную к практическому использованию фундаментальных знаний, что, возможно, определено наличием сети инжиниринговых центров, технологических платформ, кластеров и т.п. [14].
Таким образом, по распределению затрат в структуре расходов на исследования и разработки можно предположить приоритеты или ступень развития науки в регионе: фундаментальная или прикладная стадия.
Самая многочисленная первая группа регионов с долей затрат на фундаментальные исследования менее 25% и, соответственно, долей затрат на прикладные исследования и разработки более 75% [15]. Целесообразно заключить,
Plot of Means for Each Cluster
130 120 110
100
90
80 70
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
Рис. 3. Динамика темпов роста товарооборота по трем кластерам (в %)
Таблица 5
Дистанция объединения в кластеры (расстояние от центра соответствующего кластера) _
Отрасль Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3
Текстильная промышленность 4.936196
Легкая промышленность 2.243474
Компьютерные технологии и электроника 3.963384
Производство машин и оборудования 5.404661
Производство автомобилей 5.404661
Химическая промышленность 4.089839
Металлургическая промышленность 4.089839
Таблица 6
Дескриптивная статистика для кластера 1, %_
Среднее значение Среднеквадратическое отклонение Дисперсия
2008 100.8 5.6 31.4
2009 83.5 4.9 23.5
2010 88.3 3.1 9.6
2011 89.9 1.2 1.5
2012 99.1 2.2 4.6
2013 94.7 6.4 41.0
2014 96.8 6.8 46.3
Таблица 7
Дескриптивная статистика для кластера 2, %_
Среднее значение Среднеквадратическое отклонение Дисперсия
2008 119.0 14.6 212.2
2009 92.8 11.3 128.0
2010 105.1 6.4 40.5
2011 111.7 1.0 1.0
2012 112.1 4.5 20.5
2013 113.0 2.2 4.8
2014 117.9 1.4 2.0
что в регионах данной группы достаточно сформирована сеть инжиниринговых центров как институтов развития инноваций, позволяющих осуществлять переход от экспериментальных исследований, демонстрирующих возможности реализации полезного эффекта в
определенной технологии или в виде определенного продукта, к промышленным образцам. Как альтернатива - наблюдается закупка технологий под ключ крупными предприятиями мезосистем. В данную группу входят промышленно развитые регионы с высокой
Таблица 8
Дескриптивная статистика для кластера 3, % _
Среднее значение Среднеквадратическое отклонение Дисперсия
2008 125.9 10.9 118.6
2009 90.8 8.4 70.8
2010 111.5 2.1 4.2
2011 124.9 0.1 0.0
2012 108.3 3.3 11.0
2013 102.7 4.2 18.0
2014 102.2 3.4 11.5
Таблица 9
Классификация субъектов Российской Федерации по структуре затрат на исследования и разработки
Регионы Российской Федерации Среднее значение по группе, %
Доля затрат на исследования Доля затрат на разработки
фундаментальные | прикладные
1-я группа - доля затрат на фундаментальные исследования менее 25%
41 регион Тульская, Самарская, Ульяновская, Тверская, Челябинская, Пензенская, Воронежская, Нижегородская, Курская, Чувашская, Новгородская, Тюменская, Костромская, Пермский, Волгоградская, Омская, Кировская, г. Санкт-Петербург, Псковская, Ленинградская, Красноярский, Рязанская, Ростовская, Липецкая, Калужская, Татарстан, Ярославская, Курганская, Московская, Тамбовская, Башкортостан, г. Москва, Астраханская, Свердловская, Брянская, Саратовская, Краснодарский, Белгородская, Ставропольский, Мордовия, Томская 11.9 20.7 67.4
2-я группа - доля затрат на фундаментальные исследования от 25% до 50%
13 регионов Новосибирская, Вологодская, Орловская, Сахалинская, Оренбургская, Марий Эл, Кабардино-Балкарская, Удмуртская, Ивановская, Калининградская, Коми, Хабаровский, Кемеровская 38.3 32.6 29.1
3 группа - доля затрат на фундаментальные исследования от 50% до 75%
17 регионов Забайкальский, Адыгея, Иркутская, Хакасия, Магаданская, Северная Осетия - Алания, Калмыкия, Мурманская, Еврейская автономная, Смоленская, Камчатский, Приморский, Алтай, Дагестан, Амурская, Саха (Якутия), Карелия 61.1 25.5 13.4
4-я группа - доля затрат на фундаментальные исследования более 75%
5 регионов Чеченская, Бурятия, Тыва, Карачаево-Черкесская, Чукотский автономный округ 89.5 8.2 2.3
деловой активностью, развитой инновационной инфраструктурой (табл. 9).
Во вторую и третью группу вошли регионы, обладающие научным потенциалом, развивающиеся промышленные и научные центры. В данном случае научно-теоретические разработки доминируют, так что следующая ступень развития инновационной системы должна быть направлена на формирование инфраструктуры, создание центров инжиниринга и т. п.
Регионы четвертой группы находятся на начальной фундаментальной стадии инновационного развития, когда незначительные финансовые ресурсы направляются на получение но-
вых знаний и фактически отсутствует диффузия инноваций.
Критерием уровня развития региональных центров инжиниринга являются разработка и использование передовых производственных технологий. Анализ динамики передовых производственных технологий в течение 10 лет, т.е. за период с 2003 по 2013 год, по регионам России позволяет выделить 4 группы субъектов федерации, имеющих определенный вектор инновационного развития и ступень формирования инжиниринговых центров.
Таким образом, исследование субъектов Российской Федерации позволило определить четыре группы регионов, классифицируемых по
Ступень развития инжиниринга в регионах России Уровень развития инжиниринга Эффективность работы центров инжиниринга Динамика разработанных передовых про изводаженных технологий Приоритеты или ступень развития науки е регионе: фундаментальная или прикладная стадия
1-я ступень (18 регионов) Отсутствие или стадия становления сети инжиниринговых центров Неэффективная организация работы центров Отсутствие разработанных передовых производственных технологий в 20033013 гг. В структуре затрат на исследования и разработки 10-35% направлены на прикладные исследования и разработки
1 1
2-я ступень (14 регионов) Относительно низкий уровень развития инжиниринга Неэффективная организация работы центров Сокращение числа разработанных передовых производственных технологий в 20033013 гт. В структуре затрат на исследования и разработки 35-50% направлены на прикладные исследования и разработки
1 1
3-я ступень (32 региона) Средний уровень развития инжиниринга Эффективная организация работы центров инжиниринга Увеличение числа разработанных передовых производственных технологий в 20033013 гт. в 1.1 - 3 раза В структуре затрат на исследования и разработки 50-70% направлены на прикладные исследования и разработки
1 1
4-я ступень (25 регионов) Относительно высокий уровень развития инжиниринга Эффективная организация работы центров инжиниринга Увеличение числа разработанных передовых производственных технологий в 20033013 гг. в 3 и более раза В структуре затрат на исследования и разработки 70-90% направлены на прикладные исследования и разработки
Рис. 4. Четыре ступени развития региональных центров инжиниринга в Российской Федерации
уровню развития инжиниринга как института развития инноваций, с характерными для данной ступени развития параметрами и особенностями. Распределение регионов по ступеням развития достаточно равномерное и обусловлено в первую очередь экономическим и научным потенциалом и текущим уровнем социально-экономического развития (рис. 4).
Таким образом, в качестве приоритетных институтов развития инноваций на мезоуровне предложено рассматривать технологические платформы, кластерные технологии, сети инжиниринговых центров. Предложен методический подход к оценке уровня развития и эффективности функционирования региональных инжиниринговых центров, который по сравнению с другими подходами больше ориентирован на оценку интенсивности разработки передовых производственных технологий и развитие способности мезосистем к практическому использованию фундаментальных знаний.
Примечания
1. Рассчитано и апробировано автором по данным: European Apparel and Textile Confederation. Annual report ( 2009-2014 гг.).
Список литературы
1. Гольберт В.В. Структурная модель инновационного процесса // Наука. Инновации. Образование. 2008. Вып. 6. С. 212.
2. Шматко А.Д. Развитие малых инновационных предприятий в академических институтах в условиях формирования технологических платформ // Интеллектуальная собственность. Промышленность. Научно-практический журнал. 2014. № 8. С. 35-42.
3. Шинкевич А.И., Галимулина Ф.Ф., Мисбахова Ч.А. Модели диффузии инноваций в контексте неоинституциональной теории // Экономический вестник Республики Татарстан. 2015. № 2. С. 32-48.
4. Лубнина А.А., Мисбахова Ч.А., Галимулина Ф.Ф. Предпосылки возникновения институциональных ловушек в рамках инновационного процесса в России // Экономический вестник Республики Татарстан. 2015. № 3. С.11-15.
5. Комков Н.И., Иващенко Н.И. Институциональные проблемы освоения // Проблемы прогнозирования. 2009. № 5. С. 21-34.
6. Rogers E. Diffusion of Innovations. 4th ed. Simon and Schuster, 2010. 518 p.
7. Дежина И.Г. Технологические платформы и инновационные кластеры: вместе или порознь? М.: Издательство Института Гайдара, 2013. 124 с.
8. Княгинин В.Н. Потенциал России на глобальном рынке инжиниринговых услуг // Материалы к совеща-
нию по вопросу развития инжиниринговых центров в России [Электронный ресурс]. URL:
http://polit.ru/media/files/2013/05/17/Kny aginin.pdf (дата обращения: 15.10.2015).
9. Перова В.И., Ласточкина Е.И. Нейросетевое моделирование динамики инновационной деятельности в регионах Российской Федерации // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. № 3 (39). С. 49-58.
10. Сметана В.В. Инжиниринг в концепции промышленной политики [Электронный ресурс]. URL: http://igduran.ru/files/agn/bergrat/present2014/smetana. pdf (дата обращения: 02.02.2016).
11. Козак С. Технологические платформы как основа инновационного развития // Торгово-промышленные ведомости. 14.09.2012 [Электронный ресурс]. URL: http://tpp-inform.ru/analytic_ journal/2708.html (дата обращения: 28.09.2015).
12. Технологические платформы России и Европы: перспективы сотрудничества [Электронный ресурс]. URL: http://www.hse.ru/news/recent/56760942. html (дата обращения: 15.01.2015).
13. Evaluation Best Practices and Results: The Advanced Technology Program. U.S. Department of Commerce, Technology Administration, NIST, Advanced Technology Program [Электронный ресурс]. URL: http://www.atp.nist.gov/eao/ir05-7174/nistir05-7174.pdf (дата обращения: 13.12.2015).
14. Лукша О.П. Европейские технологические платформы: возможности использования европейского опыта для создания нового инструмента содействия инновационному развитию российской экономики // Инновации. 2010. № 9. С. 34-41.
15. Материалы сайта Росстата [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 14.04.2016).
ECONOMETRIC MODELING OF INNOVATION DEVELOPMENT INSTITUTIONS AT THE MESOLEVEL
Ch.A. Misbakhova
Kazan National Research Technological University
The article presents an overview of the main development institutions at the mesolevel, including the networks of regional engineering centers, clusters, technology platforms. The author systematizes specific features and stages of formation of branch (sectoral) clusters at the mesolevel. By using the tools of econometric analysis in relation to the technology platform «Textile and Light Industry» taken as an example, we reveal key macroeconomic trends in this sector of industry and perform cluster analysis of structure-forming activity types in the sector. The author's classification is proposed of the subjects of the Russian Federation with respect to the structure of research and development costs as the most important indicator for the innovation development institutions at the mesolevel. Four stages in the development of regional engineering centers as innovation development institutions in the regional innovation system are identified.
Keywords: development institution, innovation, mesosystem, modeling, technology platform, engineering center, cluster, diffusion of innovations, textile and light industry.
