CC BY
305
■СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
6 (195) - 2013
УДК 338.22.021
глобальные индексы
как средство комплексной оценки
инновационного потенциала*
с. а. Балашова,
кандидат физико-математических наук,
доцент кафедры экономико-математического моделирования E-mail: sveta_b@economist. rudn. ru Российский университет дружбы народов
В статье рассмотрены индекс инновационного потенциала Портера-Стерна (Innovation Capacity Index) и результирующий индекс Инновационного табло Евросоюза (Summary Innovation Index IUS). Анализ методик построения индексов позволяет корректно интерпретировать результаты рэнкингов стран, основанных на этих индексах. Также можно использовать индексы как средство мониторинга состояния инновационной сферы, оценки степени приближения к стратегической цели инновационного развития.
Ключевые слова: инновационный потенциал, глобальные индексы инновационного развития, методика построения индексов.
Введение. Общепризнанно, что инновации являются на сегодняшний день основными драйверами экономического роста как для развитых, так и для развивающихся стран. Правительства многих стран мира разрабатывают стратегии инновационного развития, стремясь создать в своих странах условия для устойчивого эндогенного экономического роста. Долгосрочные стратегии инновационного развития есть в США, Японии, странах Европейского Союза, Китае, Индии и других странах. В декабре 2011 г. Правительством РФ также была принята Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, которая задает долгосрочные ориентиры развития субъектам инновационной де-
* Статья подготовлена при финансовой поддержке РГНФ, грант № 11-02-00276а.
8 -
ятельности [7]. Целенаправленная государственная поддержка фундаментальной и прикладной науки, высокотехнологичных промышленных производств, эффективно функционирующих рынков наукоемкой продукции необходима для обеспечения стратегии инновационного развития [6].
Принято различать три модели инновационного развития. В «старых» индустриальных странах, как правило, реализуется модель полного инновационного цикла — от генерации идеи до производства конечного продукта. «Новые» индустриальные страны реализуют модель заимствования готовой технологии, на базе которой создается собственный высокотехнологичный продукт, предназначенный, прежде всего, для внешнего рынка. Для развивающихся стран Азии и Латинской Америки характерна модель заимствования и адаптации инноваций. Модели инновационного развития различаются и в зависимости от того, что преобладает в процессе становления инновационной экономики — самоорганизация или регулирование [2].
В зависимости от сложившейся модели и достигнутого уровня инновационного развития страны в качестве стратегических целей фиксируется достижение определенных результатов в инновационной деятельности, которые зависят от степени амбициозности поставленных задач, принятых приоритетов развития, оценки потенциала и путей его реализации. Возможность измерения инновационного потенциала и уже достигнутых успехов является важнейшим средством мониторинга
степени приближения к стратегической цели инновационного развития, основанием корректировки намеченных планов и путей их реализации. В то же время отметим, что не существует единого подхода к решению проблемы измерения инноваций.
Введенное Й. Шумпетером понятие «новая комбинация» [10] (или согласно сегодняшней терминологии «инновация») включает в себя, в частности: изготовление нового блага или улучшение качества уже существующего блага, введение нового способа производства или коммерческого использования товара, освоение нового рынка сбыта, использование нового источника сырья, реорганизацию производства в целях обеспечения нового положения на рынке. Принятое сегодня разделение инноваций на технологические (продуктовые и процессные), организационные и маркетинговые вполне соответствует подходу Шумпетера. В то же время особая роль отводится социальным и экологическим инновациям, степень развития которых связывают с показателями устойчивого развития экономики. Под инновациями, таким образом, понимаются не только технологические новинки, являющиеся результатом коммерциализации научных исследований и разработок, но и нововведения в области организации и управления бизнесом, в маркетинге, а также новые модели социального развития и организации общественной жизни.
Наиболее изученными и поддающимися измерению являются технологические инновации. Ниже рассмотрен подход М. Портера к определению инновационного потенциала страны на основе достижений в технологических инновациях. Этот подход применим в наибольшей степени к странам, в которых доминирует модель полного инновационного цикла.
Одним из авторитетных институтов, инициирующих разработку методики и оценку инновационной активности на микро- и макроуровне, является Генеральный директорат по предпринимательству и промышленности (Directorate General Enterprise and Industry) при Еврокомиссии. Комплексная оценка состояния инновационной сферы и анализ основных трендов проводятся по инициативе этой организации Маастрихтским центром экономических и социальных исследований по инновациям и технологиям (Maastricht Economic and social Research and training centre on Innovation and Technology — UNU-MERIT) на регулярной основе с 2006 г. «Европейское инновационное табло»,
которое в 2010 г. трансформировалось в «Инновационное табло Евросоюза», призвано отражать достижения в инновационном развитии различных типов и предоставляет основу для сравнения стран Евросоюза по уровню возможностей для производства инноваций и степени их реализации. Ниже подробно рассмотрена методика оценки инновационного развития на страновом уровне и построения результирующего инновационного индекса.
Подход Майкла Портера и индекс инновационного потенциала ICI. Разрабатывая теорию экономической конкуренции, М. Портер сформулировал и описал стадии роста конкурентоспособности на национальном уровне. На первой стадии национальная экономика имеет конкурентные преимущества за счет факторов производства, на второй стадии — за счет инвестиций, на третьей стадии — за счет инноваций, на четвертой стадии — за счет богатства. Изучая совместно со Скоттом Стерном, Джефри Фурманом и другими исследователями стадию роста конкурентоспособности за счет введения инноваций, М. Портер определил понятие национального инновационного потенциала (National innovative capacity) [14]. Под национальным инновационным потенциалом в работах Портера и его коллег понимается способность национальной экономики разрабатывать и коммерциализировать поток новых технологий в течение длительного времени. Таким образов, в данном подходе рассматриваются только технологические инновации.
По мнению М. Портера, национальный инновационный потенциал состоит из трех основных составляющих: 1) государственная инновационная инфраструктура; 2) экономическое окружение (инновационные кластеры); 3) взаимосвязь между кластерами. Национальный инновационный потенциал в первую очередь определяется уровнем развития и результативности национальной научно-исследовательской системы, существующими технологическими достижениями, но не в полной мере. Он также отражает направление инвестиционных потоков, государственную политику в области инновационного развития, взаимосвязь стратегий государственного и частного секторов, наличие общественной инфраструктуры и необходимого экономического окружения.
Инновационная инфраструктура—это комплекс взаимосвязанных институтов, обслуживающих и обеспечивающих реализацию инновационной деятельности. Фундаментом этого комплекса является
научно-исследовательская система, обеспечивающая производство новых знаний в фундаментальных областях и основу для создания новых технологий, которые могут быть коммерциализированы. Направления государственной политики, обеспечивающие реализацию инновационной деятельности, включают в себя защиту интеллектуальной собственности, предоставление разнообразных налоговых льгот, антимонопольную защиту и открытость экономики для инвестиций и торговли. Все эти меры должны носить долгосрочный характер, способствуя реализации национальной стратегии на инновационное развитие.
Инновационная инфраструктура является необходимым условием для осуществления инноваций, однако производителями инноваций являются предприятия. И, для того чтобы предприятие стремилось произвести инновацию, оно должно существовать в соответствующем экономическом окружении. М. Портер и его коллеги провели многочисленные исследования по анализу конкурентоспособности на микро- и макроуровне и пришли к выводу, что географическая концентрация связанных между собой компаний и институтов дает мощный толчок коммерциализации технологий и осуществлению инноваций.
Применив модель ромба (Diamond Model) [13], вершины которого являются ключевыми компонентами для формирования конкурентных преимуществ, Портер описал механизм функционирования инновационного кластера.
Первой вершиной ромба являются условия обладания факторами производства. Основным условием является наличие в инновационном кластере высококвалифицированной рабочей силы, в особенности ученых и исследователей, а также технического и управленческого персонала, занятого в производстве новых знаний и технологий. К факторам производства может быть отнесено оборудование для проведения исследований в базирующихся внутри кластера университетах и научно-исследовательских институтах и высококачественная информационная инфраструктура, а также достаточный запас венчурного капитала.
Вторая вершина ромба—это спрос. В инновационном кластере предъявляется спрос со стороны требовательных и разборчивых местных потребителей, который во многом может служить индикатором спроса на данную инновацию на других рынках.
Третьей вершиной ромба является наличие связанных и поддерживающих секторов экономики. Существование в инновационном кластере местных
поставщиков и партнеров снижает издержки при производстве инноваций, повышая тем самым их рентабельность.
Четвертой вершиной ромба являются условия для реализации устойчивой стратегии предприятия и внутренняя конкуренция. Высокая конкуренция между предприятиями внутри кластера обеспечивает необходимость поиска новых идей и повышения скорости реализации инноваций.
По М. Портеру, локальный инновационный кластер обладает и глобальными конкурентными преимуществами за счет сильной внутренней конкуренции и высококачественного внутреннего спроса, а также особых условий функционирования.
Таким образом, наличие инновационных кластеров является второй составляющей инновационного потенциала.
Третьей составляющей инновационного потенциала является качество связей между созданной в государстве инновационной инфраструктурой и национальными инновационными кластерами. Наличие всевозможных формальных и неформальных связей между этими двумя составляющими инновационного потенциала формирует тот мост, который делает инновационную систему единой. Особую роль Портер отводит национальным исследовательским университетам, тесная связь которых с национальными предприятиями обеспечивает трансфер знаний и технологий от науки к производству. Без таких тесных связей новые идеи скорее будут реализованы конкурирующими компаниями из других стран, где для этого есть более благоприятные условия [5].
Измерение национального инновационного потенциала является весьма сложной задачей, имеющей множество подходов. Портер и его коллеги реализуют следующий подход. Определяется некоторая величина, которая является результатом реализации национального инновационного потенциала в текущем периоде. Она должна быть измерима, пригодна для межстранового сравнения, причем должна наблюдаться в течение ряда лет.
Согласно концепции Портера результат инновационной деятельности является функцией ограниченного набора наблюдаемых факторов, которые характеризуют национальный инновационный потенциал в трех плоскостях: 1) качество инновационной инфраструктуры в стране; 2) развитость инновационных кластеров; 3) качество связей между государством и предпринимателями.
Теоретической базой для вывода математической зависимости результата инновационной деятельности от элементов инновационного потенциала является модель эндогенного роста П. Ромера [15].
В простейшем варианте модели Ромера производство новых знаний и технологий является результатом работы нового производящего сектора — сектора НИОКР. Прирост новых знаний является функцией только капитала, сосредоточенного в этом секторе, который, однако, понимается в расширенном смысле и включает в себя человеческий капитал и накопленные знания и технологии (так называемая АК-модель) [4].
В более общей форме модель Ромера может быть записана в виде
A=waja: , (1)
где At — прирост новых знаний в текущем периоде;
HAt — человеческий капитал, являющийся функцией технологического капитала; Аф — накопленные знания и технологии. Таким образом, прирост новых знаний является эндогенной величиной по обеим составляющим капитала, X и ф — параметры модели. Ожидается, что X > 0, увеличение человеческого капитала приводит к росту продуктивности в области НИОКР. В отношении коэффициента ф есть две гипотезы: если ф > 0, то накопленные в прошлом знания увеличивают продуктивность НИОКР, если ф < 0, то освоенные в прошлом знания и технологии представляют собой «легкую добычу» и препятствуют производству новых идей.
Опираясь на модель Ромера, исследования в области национальных инновационных систем, кластерную модель Портера и концепцию трех составляющих инновационного потенциала, Фурман, Портер и Стерн предложили следующую модель производства новых (для мирового рынка) технологий [11]:
j = 6ja (f ,YffS, ZffK )HAfJAh, (2)
где Aj,t — поток новых (для мирового рынка) технологий, произведенных страной j в году t;
vINF
X .. — уровень развития инновационной инфраструктуры;
тт CLUS
Yjt — степень развитости инновационных кластеров;
ZLLNK — качество и сила связи между инновационной инфраструктурой в стране и ее инновационными кластерами;
НХА] г — общий уровень финансового и человеческого капитала, занятый в секторе НИОКР;
— произведенные и накопленные к данному моменту в данной стране знания и технологии, обеспечивающие производство новых идей в дальнейшем.
Параметры модели X и ф подлежат эмпирической оценке. Для эмпирической оценки параметров модель производственной функции (2) переводится в логарифмическую форму и с каждым из факторов сопоставляется та или иная наблюдаемая величина.
Так как фокусом исследования являются технологические инновации, то в качестве измерителя вновь произведенных технологий аА^ г предлагается использовать «международное патентование», которое измеряется как количество патентов, выданных Государственным агентством США по патентам и товарным знакам (^РТО) инноваторам из США и других стран. Признавая несовершенство этого показателя в качестве меры инновационности той или иной страны, М. Портер и его коллеги рассматривают получение иностранным заявителем патента от ^РТО как достижение определенного уровня национальной инновационной системы заявителя. В то же время международный патент является гарантией высокого технологического уровня заявляемой инновации. Так как получение патентов требует значительных временных (и финансовых) затрат, то результатом инновационной активности в году ^ является число патентов, полученных в году ^ + 3.
Для характеристики накопленных знаний и технологий используются такие показатели, как ВВП на душу населения и суммарное число международных патентов, полученных резидентами данной страны за весь период наблюдений. Для характеристики капитала Н(, использующегося в производстве знаний, применяются агрегированные показатели числа занятых в НИОКР работников всех категорий и расходов на НИОКР. Эти показатели отнесены авторами концепции к качеству инновационной инфраструктуры наравне с такими показателями, как уровень открытости национальной экономики, правовая защита интеллектуальной собственности, антимонопольная защита, государственная поддержка образования.
Развитость инновационных кластеров характеризуется внутренними затратами бизнеса на НИОКР и степенью специализации национальных предприятий в той или иной технологической области. Степень специализации определяется авторами
- 11
по результатам патентной статистики по формуле, в которой учтено отношение количества патентов, полученных представителями данной страны по определенному направлению, к общему количеству патентов, полученных данной страной, а также концентрация патентов по данному направлению в общем потоке патентов, полученных всеми странами в данном году. Такая величина косвенно характеризует специализацию страны в той или иной технологической области. В свою очередь специализация может рассматриваться как следствие развития в данной стране инновационных кластеров.
Качество связей между инновационными кластерами и государственной инновационной инфраструктурой сложно поддается количественной оценке. Авторами рассматриваемой методики оценки инновационного потенциала предлагается использовать такие показатели, которые отражают трансферт знаний и технологий между государственным и частным секторами. В передаче знаний от науки к бизнесу и обратно особая роль отводится университетам. Они не только готовят будущих исследователей для работы в инновационных кластерах, но зачастую являются центрами этих кластеров и выполняют исследования по заказу частного сектора. Поэтому одной из количественных характеристик выбрана доля НИОКР, выполняемая в университетах и других высших учебных заведениях. Следует отметить, однако, что такую особую роль в трансферте знаний высшее образование играет не во всех странах.
В качестве еще одной количественной характеристики используется доступность венчурного капитала для реализации рискованных инновационных проектов. Эта величина определяется по результатам опроса экспертов Всемирного экономического форума по десятибалльной шкале Лайкерта.
Для оценки инновационного потенциала используется последовательная идентификация регрессионных уравнений, позволяющих оценить вес того или иного элемента.
Этап 1. Выявление основного фактора инновационного потенциала. Оценивается базовое уравнение регрессии, вытекающее из модели Роме-ра (1). Рассматривая количество международных патентов как результирующую переменную, в качестве регрессоров берутся: численность населения, численность занятых в сфере НИОКР и общее число патентов («накопленные знания», причем в альтернативной спецификации мерой накопленных знаний выступает ВВП на душу населения). Результаты
оценки базовой регрессии говорят о том, что более чем на 90 % различия между странами в проявлении инновационной деятельности на международном уровне могут быть объяснены различием в двух основных факторах (при контроле за численностью населения): сформированной к текущему моменту способностью фиксировать новации посредством получения международных патентов и наличием тех трудовых ресурсов, которые необходимы для производства новых знаний.
Этап 2. Определение влияния дополнительных факторов, характеризующих национальную инновационную инфраструктуру. Оцениваются расширенные спецификации модели производственной функции, включающие другие компоненты национальной инновационной инфраструктуры, такие как затраты на НИОКР и образование, защиту интеллектуальной собственности, антимонопольную защиту и открытость экономики. Определяется значимость априорно выбранных факторов.
Этап 3. Определение влияния факторов, характеризующих развитость инновационных кластеров и связи между государственным и частным секторами, участвующими в производстве знаний. На последнем этапе оценивается регрессия, соответствующая полному уравнению для производственной функции (2). Получаемые на этом этапе оценки позволяют определить вклад каждого элемента инновационного потенциала в формирование результирующей функции при контроле других переменных. Результаты проверяются на соответствие формальным статистическим критериям, а также на устойчивость по отношению к альтернативным спецификациям и выбору периода оценки.
Используя в качестве эмпирической базы для исследования данные по 17 странам ОЭСР для периода с 1973 по 1996 г., М. Портер и его коллеги получили уравнение регрессии следующего вида (приводится одна из альтернативных спецификаций, только значимые факторы):
log( Patenth++3) = 0.909 • log(GDP _ P) + +0.899 • log(FTE _ SE,) + 0.251- log(R & D,) + +0.152 • ED, + 0.196 • IP + 0.068 • Op + +0.014 • R & D_PR, + 2.705 • SPEC, + +0.008 • R & D_UNIV, +^5t • dtv R2 = 0.978, n = 347, (3)
где GDPP — ВВП на душу населения; FTESE — число исследователей;
R&D — затраты на НИОКР;
ED — расходы на высшее образование как доля
от ВВП;
IP — степень защиты интеллектуальной собственности;
OP — степень открытости экономики; R&DPR — доля расходов на НИОКР, финансируемая частным сектором; SPEC — степень специализации страны; R&DUNIV — доля НИОКР, выполняемых в высших учебных заведениях. Член ^ bt ■ dt, отвечает за фиксированные временные эффекты.
Оцененным значением инновационного потенциала является расчетное значение количества «международных» патентов, полученное из уравнения (3).
Следует отметить, что данный метод оценки инновационного потенциала, с одной стороны, подкреплен теоретическим фундаментом и тщательным анализом эмпирических данных, с другой стороны, имеет ряд недостатков. Полученные эмпирическим путем оценки сделаны на основе данных о наиболее развитых в промышленном отношении странах. Возможность их экстраполяция на менее развитые страны (тем более на развивающиеся) нуждается в тщательном анализе. В уравнении (3) также неявно заложено предположение о независимости коэффициентов при факторах от времени (временные эффекты связаны только со свободным коэффициентом). Это предположение нуждается как в теоретическом обосновании, так и в эмпирической проверке.
Наиболее существенное возражение имеется в отношении использования фактора получения патентов от Государственного агентства США по патентам и товарным знакам (USPTO) в качестве основной меры достижений в области инновации. США являются лидерами по получению патентов от этой организации, что является не только результатом высокого инновационного потенциала, но также понятной и доступной для инноваторов из этой страны процедурой подачи патентных заявок.
Индексная оценка инновационного потенциала. Портер и Стерн предложили также индексную оценку инновационного потенциала (Innovative Capacity Index — ICI), основанную на построении четырех субиндексов, каждый из которых характеризует одну из составляющих инновационного потенциала [14]. При отборе факторов для постро-
ения субиндексов и определения весов, с которыми каждый из отобранных факторов входит в тот или иной субиндекс, используются оценки уравнений регрессии, аналогичных рассмотренным выше (на этапах 1 и 2).
Опираясь на результаты регрессионного анализа (3), можно утверждать, что наличие тех трудовых ресурсов, которые необходимы для производства новых знаний, является одним из основных факторов, обеспечивающих результативность инновационной деятельности. Соответственно, на основе величины «доля ученых и инженеров в общей рабочей силе» Портером и Стерном строится первый субиндекс для расчета интегральной индексной величины, характеризующей национальный инновационный потенциал. Остальные субиндексы определяются на основании поэтапного включения в базовое уравнение регрессии факторов, характеризующих определенную компоненту инновационного потенциала. В качестве факторов используются результаты экспертных оценок, зафиксированных в отчетах Всемирного экономического форума.
Для построения субиндекса «инновационная политика» использованы следующие факторы:
• эффективность защиты интеллектуальной собственности;
• создание условий для работы исследователей во избежание «утечки мозгов»;
• размер и доступность налоговых льгот для частного сектора при расходовании средств на НИОКР.
Эти факторы имеют балльную оценку от 1 до 10 по шкале Лайкерта. После добавления этих факторов к базовому уравнению регрессии определяются коэффициенты, которые являются весами для построения второго субиндекса.
Третий субиндекс характеризует инновационное окружение и включает такие факторы, как:
• качество внутреннего спроса на инновации;
• предложение квалифицированного персонала, занятого исследованиями и разработками;
• степень распространения и специализации кластеров.
Четвертый субиндекс характеризует качество связей между общественными институтами и предприятиями и строится на основе факторов:
• суммарная оценка качества национальной исследовательской системы;
• доступность венчурного капитала для рискованных инновационных проектов.
Интегральный индекс инновационного потенциала определяется как простая сумма четырех субиндексов.
По результатам оценки субиндексов и выведенной интегральной оценки инновационного потенциала, проведенной М. Портером и его коллегами в 2001 г. для Всемирного экономического форума, была проранжирована 71 страна. Соединенные Штаты Америки заняли лидирующее положение, в десятку лидеров вошли наиболее развитые в промышленном отношении страны, Россия заняла 30-ю позицию.
Инновационное табло Евросоюза (Innovation Union Scoreboard 2011). Мониторинг состояния инновационной сферы проводится в странах Европейского Союза по единой методике, которая разрабатывается под руководством Комиссии по инновационному развитию ЕС (ProInnoEurope). До 2010 г. показатели инновационной активности объединялись и публиковались в Европейском инновационном табло (European Innovation Scoreboard, EIS). Состав индикаторов, характеризующих инновационное развитие, и методика их расчета постоянно корректировались в целях более полного отражения того или иного направления инновационного развития и проведения более корректного межстранового сравнения.
После принятия стратегии инновационного развития Евросоюза, одним из ключевых пунктов которой является переход к Инновационному союзу (Innovation Union) [3], методика оценки показателей в 2010 г. претерпела существенные изменения. В результате было выработано 25 индикаторов, которые характеризуют как возможности для ведения инновационной деятельности, так и зафиксированные на текущий момент результаты [12]. Эти показатели объединены в Инновационное табло Евросоюза. 24 индикатора являются наблюдаемыми в настоящий момент, 25-й индикатор предложен для мониторинга в будущем. По новой методике было выпущено два отчета — IUS 2010 и IUS 2011.
Для определения уровня инновационности IUS оперирует 3 основными типами индикаторов, которые разложены на 8 инновационных размерностей и включают 25 базовых индикаторов. Тремя основными типами инновационных индикаторов являются: 1) возможности; 2) деятельность предприятий; 3) результирующие показатели.
Возможности. К этому типу относятся основные драйверы инновационной активности,
являющиеся внешними по отношению к фирме, сгруппированные по трем измерениям.
Первое измерение — «Человеческие ресурсы». К нему относятся три индикатора, оценивающие наличие высококвалифицированных и образованных трудовых ресурсов. Они измеряют предложение новых исследователей во всех областях знаний, предложение трудовых ресурсов высокой квалификации, а также уровень квалификации молодежи в возрасте от 20 до 24 лет.
Второе измерение — «Открытость, качество и привлекательность исследовательской системы», оно включает в себя три индикатора, измеряющие конкурентоспособность национальной исследовательской системы. «Число научных публикаций хотя бы с одним соавтором из-за рубежа» и «Доля научных публикаций среди 10 % наиболее цитируемых публикаций в мире» являются замещающими переменными для характеристики качества и эффективности национальной исследовательской системы. Такой индикатор, как «Доля аспирантов из зарубежных стран», отражает мобильность студентов, которая является одним из эффективных путей распространения знаний, а также престижность национальной исследовательской школы.
Третье измерение — «Финансы и поддержка» включает два индикатора. Они измеряют доступность финансовой поддержки для реализации инновационных проектов («Венчурный капитал в процентах от ВВП») и уровень государственной поддержки исследованиям и инновациям («Расходы на НИОКР в государственном секторе как процент от ВВП»).
Деятельность предприятия. Эта группа индикаторов оценивает инновационную активность на уровне фирмы по трем измерениям.
Первое измерение — «Инвестиции предприятия» включает 2 индикатора: расходы на НИОКР и расходы на инновации кроме НИОКР. Первый индикатор отражает создание новых знаний в предпринимательском секторе. Он особенно важен для секторов экономики, основанных на знаниях, где новый продукт является результатом исследований и разработок. Второй индикатор отражает затраты на приобретение машин и оборудования, патентов и лицензий, которые могут рассматриваться как инновационные затраты, ведь они способствуют распространению новых технологий и знаний.
Второе измерение — «Связи и предпринимательство» включает 3 индикатора и измеряет
эффект предпринимательства, а также степень сотрудничества между инновационными фирмами, между частным и государственным секторами. Такой индикатор, как «Доля предприятий малого и среднего бизнеса (МСБ), осуществляющий внутренние инновации», измеряет вовлеченность малых и средних предприятий в инновационную деятельность, что является важным показателем степени инновационной активности бизнеса. Крупные предприятия, как правило, являются инноваторами. В это же измерение включены показатели, характеризующие степень сотрудничества МСБ между собой и предприятиями государственного сектора, а также уровень кооперации государственного и частного секторов в проведении научных исследований.
Третье измерение — «Интеллектуальные активы». Деятельность предприятия, включающая формы интеллектуальной собственности, полученные фирмой в процессе инновационной деятельности. Сюда относятся международные патенты, в частности в области решения общественных проблем, а также заявки на регистрацию новых торговых марок и дизайнерских решений. Последние показатели являются наиболее важными для сферы услуг, в которой сегодня наблюдается высокий рост инновационной активности.
Выходные индикаторы измеряют эффект от инновационной активности и раскладываются на два измерения. Измерение <Инноваторы» включает три индикатора: «Доля предприятий МСБ, осуществляющие инновации, как технологические, так и нетехнологические, на одном из своих рынков»; «Доля предприятий МСБ, осуществляющих маркетинговые и организационные инновации на одном из своих рынков», наличие фирм с высокими темпами роста. Инновационные фирмы с высокими темпами роста — новый индикатор, являющийся ключевым для стратегии Еи 2020, измерения этого показателя в 2010 и 2011 отсутствуют.
Измерение «Экономический эффект» включает 5 индикаторов, измеряющих занятость, экспорт и продажи как результат инновационной активности. «Экспорт средне- и высокотехнологичных товаров» является традиционным показателем конкурентоспособности предприятий на мировом рынке, который дополнен в Инновационном табло Евросоюза таким индикатором, как «Экспорт наукоемких услуг». Индикатор «Объем инновационных товаров в процентах от оборота» отражает как процесс создания новых технологий, так и их
распространение. К результирующим показателям инновационной деятельности по методологии IUS 2011 отнесены также «Занятость в наукоемких областях в процентах от общей занятости» и «Роялти и платежи по лицензиям, полученные из-за рубежа, в процентах от ВВП».
Оценка уровня инновационного развития каждой страны проводится как результат расчета синтетического показателя «результирующий инновационный индекс» (Summary Innovation Index). Его расчет осуществляется по следующей методике.
Этап 1. Обработка первичных данных. К этому этапу относятся: выявление и замещение выбросов; установка базового года для каждого индикатора в зависимости от наличия данных по этому индикатору для большинства стран (минимум 75 % стран); обработка пропусков в данных; определение максимума и минимума для каждого индикатора.
Этап 2. Трансформация данных. Большинство индикаторов являются относительными показателями и принимают значения от 0 до 100 %. Однако некоторые не имеют верхней границы, могут быть очень волатильными и искажать распределение данных (это характерно для таких показателей, как «Число студентов-докторантов из неевропейских стран», «Венчурный капитал», «Международные патенты (PCT patents) в области социальных проблем» и «Доход от лицензий и патентов, полученный из-за рубежа»). Такие показатели трансформируются путем извлечения квадратного корня для получения более симметричного распределения.
Этап 3. Нормализация показателей. Базовые показатели Xijl (индекс i нумерует тип, индекс j — инновационную размерность (группу), индекс l — номер показателя внутри группы) преобразуются к унифицированному (нормализованному) виду Xij _ U в соответствии с типом зависимости показателя с синтетическим индикатором. Нормализация означает приведение базовых переменных, которые имеют разные размерности, к безразмерному виду. При этом минимальное значение нормализованного показателя равно 0, а максимальное — 1. В связи с тем, что рост любого из используемых в IUS 2011 индикаторов интерпретируется как рост инновационной активности, то базовые индикаторы связаны с синтетической монотонно возрастающей зависимостью, при которой
Xijl - min(Xjl)
Xijl _ U =
max( Xijl) - min( Xijl)
где за максимум и минимум принимаются наибольшее и соответственно наименьшее значения индикатора для всех периодов наблюдения по всем странам, исключая точки выбросов.
Этап 4. Вычисление результирующего показателя. Результирующий индикатор для каждого года наблюдений вычисляется как простое среднее значение всех нормализованных показателей.
Заметим, что применяемая в Ш8 2011 методика расчета интегрального индикатора отличается от методик, ранее использованных в европейских Инновационных табло. В частности, следует заметить, что результат нормализации базовых показателей теперь зависит от выборки (от количества стран и числа лет наблюдений). Это делает значения, полученные в 2011 г., не совместимыми со значениями, полученными в 2010 г. и более ранние периоды. Однако это не является существенным недостатком, так как, во-первых, по мере расширения периода наблюдений все предыдущие значения результирующего показателя пересчитываются, а во-вторых, важно не само значение показателя для какой-либо страны, а его относительное значение по сравнению с Еи 27 или глобальными конкурентами.
Для анализа различных аспектов инновационного развития рассчитываются синтетические индикаторы второго уровня для каждой из восьми инновационных размерностей. Индикатор второго уровня рассчитывается как среднее значение всех нормализованных показателей, входящих в данную инновационную размерность.
По результатам оценки инновационной активности 27 стран — членов Евросоюза разделяются на 4 группы: 1) инновационные лидеры; 2) инновационные последователи; 3) умеренные иннова-торы; 4) догоняющие инноваторы (см. рисунок). Инновационные лидеры имеют показатели, более чем на 20 % превышающие среднеевропейские. К инновационным лидерам в 2011 г. были отнесены такие страны, как Швеция, Дания, Германия и Финляндия1. Эти страны являются инновационными лидерами на протяжении всего периода наблюдений.
Близкие к среднеевропейским показателям имеет группа стран, отнесенных к инновационным последователям: Бельгия, Великобритания, Нидер-
1 Следует отметить, что показатель 2011 г. основывается на первичных данных 2009—2010 гг. и может не отражать последних изменений, связанных с влиянием финансово-экономического кризиса или корректировкой государственной политики той или иной страны.
Лидеры Последователи Умеренные Догоняющие
Показатели инновационного развития для 4 групп стран ЕС по 8 измерениям:
1 — исследовательская система; 2 — финансы и поддержка; 3 — инвестиции предприятий; 4 — связи и предпринимательство; 5 — интеллектуальные активы;
6 — инноваторы; 7 — экономический эффект;
8 — человеческие ресурсы
ланды, Австрия, Люксембург, Ирландия, Франция, Словения, Кипр и Эстония. Этот же состав группы инновационных последователей (за исключением Люксембурга, который, по результатам 2010 г., входил в лидирующую группу) был в 2010 г. А вот ранее такие страны, как Эстония и Словения, относились к группам с более низкими показателями инновационности. Более чем на 10 % ниже среднеевропейских (но не ниже чем на 50 %) показатели у умеренных инноваторов: Италии, Португалии, Чехии, Испании, Венгрии, Греции, Мальты, Словакии и Польши по результатам 2011 г. Самые низкие показатели (ниже чем на 50 % от среднеевропейских) имеют Румыния, Литва, Болгария и Латвия, которые относятся к группе «догоняющих».
Инновационные лидеры имеют наилучшие показатели во всех инновационных размерностях. Как видно, в наибольшей степени их превосходство зафиксировано по измерениям: «Интеллектуальная собственность», «Инвестиции предприятий», «Финансирование и поддержка». Для инновационных последователей наибольшие значения имеют показатели размерности «Человеческие ресурсы и Исследовательская система», наименьшее значение — «Инвестиции предприятий». Умеренные и догоняющие инноваторы близки по показателям «Человеческие ресурсы» и «Инвестиции предприятий», однако в странах догоняющей группы низко оценивается уровень предпринимательства и доля инноваторов в малом и среднем бизнесе.
Источник: IUS database 2011.
Отметим, что для сравнения уровня инновационного развития стран ЕС с глобальными конкурентами, такими как США, Канада, Япония, Австралия и страны БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южная Африка), используется ограниченный набор из 12 показателей, большинство из которых идентично 1Ш 2011. Сравнение проводится с усредненным показателем для Еи 27. Результаты сравнения по 2011 г. показывают, что США, Япония и Корея обгоняют Еи 27 по инновационному развитию, в то время как Канада, Австралия и страны БРИКС отстают. Россия отстает от Еи 27 по всем индикаторам, за исключением показателя «Уровень охвата третьей ступенью образования», который в России значительно выше, чем в среднем в ЕС (с учетом увеличения возрастной группы).
Заключение. Первая из рассмотренных в данной статье методик оценивает достижения в инновационной сфере как достижения в области технологий. Инновационный потенциал, который может обеспечить эти достижения, слагается из качества человеческого капитала, результативности национальной исследовательской системы, эффективности действий государства по прямой и косвенной поддержке инновационной деятельности, способности частного и государственного секторов к взаимодействию, качества внутреннего спроса на инновации и наличия высокотехнологичных кластеров. Все эти компоненты (и в частности развитие партнерских отношений между государством и бизнесом) при реализации инновационных проектов [8] являются неотъемлемыми составляющими инновационного потенциала. Пренебрежение любой из них, например защитой интеллектуальной собственности или формированием внутреннего спроса на инновации, уже не позволяет соединить все компоненты инновационного потенциала в единое целое и обеспечить стране достижения в технологической сфере.
С другой стороны, достижения в высокотехнологичной сфере транслируются и на другие области деятельности. Потребителями продукции высокотехнологичных производств являются не только домохозяйства, но и другие производители. Соответственно, формирование спроса зависит как от уровня доходов предприятий в различных секторах экономики, так и от способности к восприятию инноваций, от существования аналитической системы управления знаниями об инновациях и эффективности их использования [9].
Измерение инновационной активности в разных плоскостях позволяет выявить слабые стороны инновационного развития и направить усилия государства и общества на ликвидацию установленных диспропорций. Все инновационные размерности иК тесно связаны между собой [1]. Регрессионно-корреляционный анализ показывает, что в наибольшей степени экономический эффект от инновационной деятельности обусловлен инвестиционной активностью частного сектора текущего и предыдущих периодов и уровнем развития исследовательской системы. В то же время индикатор развитости исследовательской системы находится в тесной корреляционной связи с уровнем финансирования и поддержки инноваций и характеристиками человеческого капитала.
Таким образом, при построении глобальных инновационных индексов проводится комплексная оценка инновационного потенциала, которая, однако, может быть детализирована с учетом социально-экономических особенностей российской модернизации и инновационного развития.
Список литературы
1. Балашова С. А. О взаимосвязях показателей инновационной активности // Материалы V Международной научной конференции «Инновационное развитие и экономический рост». М.: РУДН, 2011. С. 113—119.
2. Матюшок В. М. Как нам запустить инновационный процесс? // Материалы V Международной научной конференции «Инновационное развитие и экономический рост». М.: РУДН, 2011. С. 62—75.
3. Матюшок В. М. Тернистый путь к инновационной экономике // Вестник РУДН. Серия «Экономика». 2011. № 5. С. 141—157.
4. Матюшок В. М., Балашова С. А. Эндогенный экономический рост как условие модернизации экономики России. Ч. 1 // Вестник РУДН. Сер. «Экономика». 2010. № 2. С. 5—14.
5. Портер М. Э., Кристиан К., Мерседес Д., Ричард Б. Конкурентоспособность на распутье: направления развития российской экономики / Отчет Центру стратегических разработок, 2007.
6. Рудцкая Е. Р., Хрусталев Е. Ю. Концепция инновационного развития российской экономики // Вестник университета (ГУУ). 2009. № 2.
7. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года: утверждена распоряжением Правительства РФ от 08.12.2011 № 2227-р.
8. Хрусталев Е. Ю., Ларин С. Н. Новые тенденции в организации партнерских отношений государства и бизнеса в инновационной сфере // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. N° 34.
9. Хрусталев Е. Ю., Ларин С. Н. Использование информационных ресурсов и технологий для стимулирования инновационного развития экономики // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011.№ 32.
10. Шумпетер Й. Теория экономического развития: исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры / пер. с нем. В. С. Автономова и др.; общ. ред. А. Г. Милейковского. М.: Прогресс, 1982.
11. Furman, J. L., Porter, M. E., and Stern S. The Determinants of National Innovative Capacity. Research Policy 31, 2002. P. 899—933.
12. The Innovation Union Scoreboard 2010, 2011. URL: http://www. proinno-europe. eu/metrics.
13. Porter M. E. The Competitive Advantage of Nations. New York: Free Press, 1990.
14. Porter M. E., Stern S. . National Innovative Capacity // The Global Competitiveness Report 2001— 2002. New York: Oxford University Press, 2001.
15. Romer P. Endogenous technological change. Journal of Political Economy 98, 1990. P. 71—102.
Вниманию руководителей органов власти, специалистов предприятий и учреждений, преподавателей, аспирантов и студентов вузов!
Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
ISSN 2073-2872
Выпускается с 2005 года. Включен в перечень ВАК.
Включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ).
Формат A4, объем 80 - 88 с. Периодичность - 4 раза в месяц.
ПОДПИСКА ПРОДОЛЖАЕТСЯ!
Индекс по каталогу «Почта России» Индекс по каталогу «Роспечать» Индекс по каталогу «Пресса России»
34129 46573 12926
За дополнительной информацией обращайтесь в отдел реализации Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» телефон/факс: (495) 721-85-75, E-mail:podpiska@fin-izdat.ru
Возможна подписка на электронную версию журнала, а также приобретение отдельных статей: Научная электронная библиотека: eLibrary.ru Электронная библиотека: dilib.ru
www.fin-izdat.ru
