CC BY
171
Вестник Института экономики Российской академии наук
2/2020
А.К. ЖИХАРЕВА
старший преподаватель кафедры общей экономической теории МШЭ МГУ имени М.В. Ломоносова
ИННОВАЦИОННЫЕ РЕЙТИНГИ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ИХ ФОРМИРОВАНИЯ И ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ
В статье даны описание и сравнительный анализ существующих в России практик формирования рейтингов инновационного развития регионов, приобретающих все большее значение в связи с курсом на инновационное развитие российской экономики. Рассматриваются методологические проблемы рейтингования, а также выбор и количество показателей информационно-статистической базы, используемых при определении рейтингов. Существующие рейтинги, несмотря на значительную проработку, оставляют ряд сомнений по поводу необходимости заимствования зарубежных практик и включенных в анализ наборов показателей региональной статистики, в связи с чем вопрос практической применимости результатов рейтингования регионов по уровню инновационности остается открытым. Ключевые слова: инновационное развитие, рейтинги, регионы, методологии. рейтингования.
1БЬ: 030, Р48, Ш1.
Э01: 10.24411/2073-6487-2020-10020
Одним из наиболее актуальных вопросов в экономике, в том числе на современном этапе ее развития, является вопрос, каким образом и за счет чего могут достигаться высокие темпы экономического роста. В поисках ответа на данный вопрос многие зарубежные и отечественные ученые сходятся во мнении, что в текущих реалиях одним из драйверов экономического роста являются инновации [1; 2], развитие которых способствует появлению более технологичных производств и более эффективному хозяйствованию. При этом зачастую определить уровень инновационности не так просто ввиду отсутствия общепринятого критерия. Задача для России осложняется особенностями ее территориального устройства и высокой степенью дифференциации регионального развития, обусловленной наличием секторов экономики с преимущественно инновационным характером развития и секторов, в которых неквалифицированный труд до сих пор является основным фактором производства.
В настоящее время создание в Российской Федерации инновационной экономики признается на государственном уровне управления абсолютным императивом. При этом для правильного выбора вектора научно-технологического развития прежде всего необходимо найти максимально информативный и объективный критерий инноваци-онности с целью его последующего использования в оценках уровня инновационного развития.
Для нашей страны ввиду ее вышеупомянутых особенностей, а также в целях реализации и мониторинга политики в инновационной сфере особый интерес представляет ранжирование по уровню инновационности таких единиц, как регионы. Кроме того, согласно исследованиям, проведенным в Европейском Союзе, уровень инновационного развития стран напрямую зависит от уровня инновацион-ности регионов, входящих в их состав [3; 4].
Традиционные критерии (количество исследователей, доля расходов на НИОКР, количество патентов и т.п.) представляют собой односторонний и усредненный срез, поэтому не могут показать общую картину, в связи с чем возникает объективная необходимость в разработке комплексного критерия.
Данное обстоятельство приводит к тому, что исследовательские институты, рейтинговые агентства, профессиональная профильная пресса, ассоциации, а также отдельные исследователи формируют собственные рейтинги инновационного развития, целью которых является получение интегрального индикатора инновационности административно-хозяйственных единиц и/или стран, на основе собственного видения набора предикторов и методологических особенностей конструирования.
В отечественной научной литературе представлено довольно много материалов, посвященных проблематике оценки уровня инновационного развития и потенциала. В своей работе мы опирались на исследования Н.В. Зубаревич [5], С.П. Земцова [6; 7; 8], И.М. Бортника [9; 10], В.Г. Зинова [9; 10], В.А. Коцюбинского [9; 10; 11], И.В. Еремкина [и], А.В. Сорокиной [3; 9; 10], В.А. Бариновой [6; 7; 8], Е.Б. Ленчук [12] и др.
Рассматривая эволюцию рейтингов инновационного развития регионов России, необходимо отметить, что изначально рейтинги рассчитывались по минимальному набору показателей и по довольно не замысловатой методологии, за что часто подвергались критике (например, рейтинг «Независимого института социальной политики») [3]. В процессе совершенствования расчетов инновационных рейтингов набор показателей стал расширяться (например, рейтинг «Финуни-верситета» рассчитан по 156 показателям), а методология стала более-менее приближаться к европейским аналогам.
В итоге на сегодняшний день наиболее распространенными рейтингами инновационного развития регионов являются:
- «Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации НИУ ВШЭ» (далее - «ВШЭ»)1;
- «Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления Ассоциации инновационных рейтингов России» (далее - «АИРР»)2.
Также в статье рассматривается «Рейтинг инновационной активности регионов России Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий» (далее - «НАИРИТ»)3, который публиковался ежегодно с 2010 до 2014 г.
Цели формирования вышеуказанных рейтингов отчасти схожи - это удовлетворение информационных потребностей органов власти федерального и регионального уровней, принимающих решения в области государственной инновационной политики. Отличительной особенностью рейтинга «АИРР» и «НАИРИТ» является акцент на мониторинге инновационного развития регионов, входящих в ассоциацию.
Первые публикации и периодичность рейтингов практически совпадают. Рейтинги рассчитываются по всем регионам России (данные по Тюменской и Архангельской областям приводятся без учета входящих в их состав автономных округов). Сравнительные характеристики рейтингов, актуальные на начало 2020 г., представлены в табл. 1.
Важным моментом, потенциально затрудняющим реализацию цели по оперативному мониторингу инновационного развития регионов, является то, что рейтинги рассчитываются с некоторым запаздыванием. Кроме этого, наблюдается «смешивание» показателей разных лет в рейтинге одного года. Так, например, в конце октября 2019 г. был опубликован рейтинг «АИРР», отражающий индексы инновационного развития за 2018 г., в основном рассчитанные по данным за 2017 г., частично за 2016 г.4 и точечно за 2018 г. В конце 2019 г. прошла презентация обновленного рейтинга «ВШЭ» за 2017 г., который был рассчитан по данным за соответствующий год, за исключением данных о патентных заявках и публикационной активности, что, безусловно, является большим продвижением в совершенствовании расчетов. До
1 Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. www.hse.ru/ primarydata/rir.
2 Ассоциация инновационных регионов России (АИРР). Оценка инновационного развития регионов. www.i-regions.org/programs/regions-development.
3 Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ). www.nair-it.ru/news/31.07.2015/461.
4 Показатели, связанные с валовым региональным продуктом.
Таблица 1
Сравнительные характеристики рейтингов инновационного развития регионов России по состоянию на 2020 г.
«ВШЭ» «АИРР» «НАИРИТ»
Год создания 2012 г. 2012 г. 2009 г.
2008, 2010, 2012, 2012, 2013, 2014, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014
Публикации 2013, 2014, 2015, 2017 2015, 2016, 2017, 2018
Публикационный лаг Два года Один год Один год
Количество регионов 85 85 85
Количество показателей 37 (до 2019 г.) 53 (с 2019 г.) 29 не указано
Процедура сглажива- Метод трансформации ква- Метод трансформации ква- не указано
ния данных дратного корня степени N дратного корня степени N
Нормирование данных Метод линейного масштаби- Метод линейного масштабирова- Метод линейного масштаби-
рования ния рования
Веса Равные веса у всех показателей Равные веса у всех показателей Равные веса у всех показателей
Среднеариф- Среднеарифме- Среднеариф-
Расчет итогового метическое тическое значе- метическое
индекса значение всех ние всех показа- значение всех
показателей телей показателей
Среднеариф- Среднеарифме- Среднеариф-
Расчет под-индексов метическое значение всех тическое значение всех показа- метическое значение всех
показателей телей показателей
Пять групп (по
Группировка регионов Четыре группы (на основе кластерного анализа) отношению итогового интегрального балла конкретного региона к среднему по всем субъектам) Пять групп
Источник: составлено автором по: официальные отчеты рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИТ».
этого времени, несмотря на большой публикационный лаг в два года, рейтинг «ВШЭ» также «смешивал» в себе статистику разных лет.
В основу расчета рейтингов «ВШЭ», «АИРР» и «НАИРИТ» положена методология европейского регионального рейтинга «Regional Innovation Scoreboard» (далее - «RIS») [1] с некоторыми дополнениями
с учетом национальных особенностей. Так, например, с целью выполнения требования однородности используемых статистических данных, авторы рейтингов «ВШЭ» и «АИРР» использовали расчет коэффициента асимметрии [13, с. 54] с пороговым значением критерия несколько выше, чем в методологии «RIS» (0.5 против 1).
Рейтинги «ВШЭ» и «АИРР» состоят из 53 (с 20125 г. по 2019 г. состав показателей был 37) и 29 (с 2016 г.) показателей соответственно. Долгое время структура рассматриваемых рейтингов представляла собой разделение показателей на четыре тематических блока (см. табл. 2). Отметим, что четвертый блок был добавлен в рейтинг «АИРР» только в 2016 г. при сохранении состава предыдущих трех. В 2019 г. ВШЭ модифицировала состав и структуру своего рейтинга, расширив его с 37 до 53 показателей и добавив тематический блок «Экспортная активность». Изменения по составу коснулись также двух блоков: «Социально-экономические условия инновационной деятельности» и «Качество инновационной политики».
Таблица 2
Тематические блоки и количество показателей рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИТ»
«ВШЭ» «ВШЭ» с 2019 г. «АИРР» «НАИРИТ»
1. Социально-эко- 1. Социально-эко- 1. Научные исследо- 1. Среда
номические усло- номические усло- вания и разработки для разви-
вия инновацион- вия инновацион- (9 показателей); тия инно-
ной деятельности ной деятельности 2. Инновационная ваций;
(8 показателей); (13 показателей); деятельность (9 показа- 2. Произ-
2. Научно-техни- 2. Научно-техни- телей); водство
ческий потенциал ческий потенциал 3. Социально-экономи- и исполь-
(11 показателей); (10 показателей); ческие условия иннова- зование
3. Инновацион- 3. Инновацион- ционной деятельности иннова-
ная деятельность ная деятельность (5 показателей); ций;
(9 показателей); (9 показателей); 4. Инновационная 3. Право-
4. Качество 4. Экспортная активность (6 показате- вая среда.
инновационной активность лей).
политики (9 пока- (7 показателей);
зателей). 5. Качество
инновационной
политики (14
показателей).
Источник: составлено автором по: официальные отчеты рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИТ».
5 Прим. автора: здесь и далее имеется в виду год выпуска публикации рейтинга.
По мнению разработчиков, базируя модель на многоуровневой иерархической структуре показателей инновационного развития [14, с. 50], возможно формирование не только сводного индекса для последующего ранжирования, но и декомпозиция до уровня тематических блоков и рубрик, включенных в состав рейтинга. По нашему мнению, возможность сравнения регионов на уровне отдельных тематических блоков действительно создает возможность создания автономных подрейтингов на основе моно- или поликритериального выбора для последующего ранжирования и сравнения, что, несомненно, может быть полезно для отдельных экономических агентов.
Кроме того, еще одним из преимуществ данного подхода, по мнению составителей рейтингов, является то, что низкая оценка по одному показателю (группе показателей) может быть уравновешена высокой по другому показателю (группе), что позволяет учесть максимум возможностей региона по совокупности показателей [14, с. 50]. Данный тезис, по нашему мнению, является довольно дискуссионным, так как механизм компенсации (замещения) одних значений другими должен включать систему весов показателей в структуре индекса (подиндекса). Условное «отставание» одного коэффициента не обязательно будет компенсировано аналогичным по значению «превышением» по другому коэффициенту - компенсация и «выравнивание» на уровне цифровых значений совсем необязательно будут означать реальную компенсацию в контексте инновационности. Отсутствие весов является следствием применения методологии «RIS», в соответствии с которой в рейтингах всем показателям присваивается одинаковый вес. Очевидно, что подобный подход значительно упрощает процедуры расчета индекса, однако при этом, на наш взгляд, затрудняет поиск и формирование необходимого набора предикторов, детерминирующих степень инновационности. По мнению В.А. Бариновой и С.П. Земцова, подобный подход может привести к некоторому искажению и смещению итоговых результатов [6, с. 113].
Важное место в построении интегрального индекса занимает разработка системы показателей. Фактически именно состав показателей является ключевым моментом, отличающим рассматриваемые рейтинги между собой. Как отмечалось ранее, инновации - понятие обширное, которое не всегда возможно адекватно оценить по одному или двум показателям [15, с. 15]. По этой причине отбор показателей, отражающих уровень инновационного развития, является одним из самых сложных этапов построения рейтингов.
Рассматриваемые рейтинги в первую очередь руководствуются набором показателей европейского рейтинга «RIS». Далее, с учетом российской специфики и существующей статистики, набор показателей корректируется, адаптируется и дополняется. В национальных
рейтингах предпринимается попытка создать систему показателей, которая была бы сопоставима с индикаторами инновационного развития, используемыми в международной практике, для дальнейшего возможного сопоставления регионов России с зарубежными странами.
Несмотря на многочисленные указания на детальную проработку состав включенных в рассмотрение показателей (как в рейтинге «АИРР», так и в рейтинге «ВШЭ»), на наш взгляд, является дискуссионным. С точки зрения количества показателей, по нашему мнению, рейтинг «АИРР» является более предпочтительным, а объем используемых показателей в рейтинге «ВШЭ» несколько избыточен, усложняет верификацию полученных результатов и размывает рассматриваемое понятие. Однако с учетом российской специфики сбора статистики по инновациям включение более расширенного списка показателей может быть оправдано, так как в этом случае недостатки одного показателя могут быть нивелированы другими [3;10].
На наш взгляд, возможность использования части показателей, представленных в российских рейтингах, в качестве детерминанты уровня инновационности регионов вызывает вопросы. Например, показатели социально-экономической направленности в определенной степени связаны с уровнем инновационности, но при этом размывают рассматриваемое понятие и смещают акценты [6, с. 113]. Кроме этого, есть сомнения в части показателей, касающихся численности студентов высших образовательных учреждений. Очевидно, что не любое высшее образование формирует инновационный потенциал. Основной недостаток данного индикатора - это количественный характер, в то время как образование в большей степени характеризуется качественными характеристиками, которые оценить довольно сложно [13, с. 51]. В подтверждение данного тезиса в 2019 г. ВШЭ расширила подблок «Образовательный потенциал населения» таким показателем, как удельный вес студентов программ высшего и среднего звена в области STEM (наука, технология, инженерия и математика) [15].
Помимо этого, определенные сомнения сопряжены с включением в состав рейтингов бинарных величин, так как, например, наличие (зачастую формальное) стратегии (концепции) инновационного развития отнюдь не означает качественную и плодотворную ее реализацию [13, с. 51]. Также при этом вновь необходимо вернуться к вышеописанному механизму компенсации одних показателей другими: наличие специализированных правовых документов или программ может существенно повысить индекс (и, как следствие, рейтинг) региона, при этом исказив реальную картину.
Обобщая вышеизложенное сравнение методологий и набора включенных в расчеты показателей, считаем корректным сказать, что
Таблица 3
Результаты рейтингования «ВШЭ», «АИРР» и «НАИРИТ» за 2014 г.
ВШЭ_2014 г. АИРР_2014 г. НАИРИТ_2014 г.
Республика Татарстан 1 г. Санкт-Петербург 1 г. Москва 1 группа-1
г. Москва 2 группа-1 г. Москва 2 Республика Татарстан 2
г. Санкт-Петербург 3 Республика Татарстан 3 г. Санкт-Петербург 3
Республика Мордовия 4 Нижегородская область 4 Самарская область 4
Калужская область 5 Калужская область 5 группа-1 Нижегородская область 5
Нижегородская область 6 группа-П Московская область 6 Томская область 6 группа-П
Томская область 7 Свердловская область 7 Краснодарский край 7
Чувашская Республика 8 Томская область 8 Московская область 8
Хабаровский край 9 Ярославская область 9 Новосибирская область 9
Пензенская область 10 Пермский край 10 Тюменская область 10
Забайкальский край 74 Республика Северная Осетия-Алания 74 Смоленская область 74
Костромская область 75 группа-1У Еврейская автономная область 75 группа-1У Республика Дагестан 75 группа-У
Псковская область 76 Республика Алтай 76 Кабардино-Балкарская Республика 76
Калининградская область 77 Республика Калмыкия 77 Карачаево-Черкесская Республика 77
£ к>
Окончание табл. 3
ВШЭ_2014 г. АИРР_2014 г. НАИРИТ_2014 г.
Карачаево-Черкесская Республика 78 Ямало-Ненецкий автономный округ 78 Чукотский автономный округ 78
Республика Калмыкия 79 Карачаево-Черкесская Республика 79 Республика Хакасия 79
Ненецкий автономный округ 80 группа-1У Республика Тыва 80 группа-У Амурская область 80 группа-У
Чеченская Республика 81 Ненецкий автономный округ 81 Еврейская автономная область 81
Республика Ингушетия 82 Республика Ингушетия 82 Республика Ингушетия 82
Еврейская автономная область 83 Чеченская Республика 83 Ненецкий автономный округ 83
всего 4 группы группа I (3 региона) группа II (29 регионов) группа III (40 регионов) группа IV (11 регионов) всего 5 групп группа 1-сильные инноваторы (>130% от среднего, 11 регионов) группа II - средне-сильные инноваторы (от 110% до 130% от среднего, 17 регион) группа Ш-средние инноваторы (от 90 до 110%, 27 регионов) группа IV средне-слабые инноваторы (от 69 до 90% от среднего, 22 региона) группа У-слабые инноваторы (<60% от среднего, 6 регионов) всего 5 групп группа I - очень высокая инновационная активность ( 2 региона) группа II -высокая инновационная активность (21 регион) группа III - средняя инновационная активность ( 20 регионов) группа IV - умеренная инновационная активность (23 региона) группа V - низкая инновационная активность (19 регионов) * г. Севастополь (25), Республика Крым (30) - группа III - средняя инновационная активность
к> я о а
ё* Пи
к> а
г^
^ н
СО 3
я о а о £ а
я =
о п п
а а<
п я о
а< »
я в> ь го ¡2 а а
в »
"с я
Источник: составлено автором по: официальные отчеты рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИГ».
ы
ЧО
в целом рассматриваемые рейтинги довольно похожи, даже несмотря на выявленные различия в целях и наборах показателей. Для подтверждения данного тезиса были сравнены и проанализированы результаты трех рейтингов за 2014 г. В 2014 г. по причине присоединения к России Республики Крым и г. Севастополя количество субъектов России увеличилось до 85, что отразилось на результатах представленных рейтингов. Для корректности сравнения мы убирали два региона из общей выборки и пересчитывали ранговые позиции других субъектов без их учета. В табл. 3 приведена десятка лидеров и десятка аутсайдеров по результатам рейтингов «ВШЭ», «АИРР» и «НАИРИТ». Жирной заливкой выделены регионы, входящие в десятку по всем трем рейтингам, курсивом - по любым двум рейтингам.
Также мы сравнили результаты рейтингов «ВШЭ» и «АИРР» за последний, доступный для них 2017 г. (табл. 4).
По итогам сравнения в явном виде прослеживается взаимосвязь результатов рейтингов «ВШЭ», «АИРР», «НАИРИТ» на уровне экстремальных значений. По мнению Н.В. Зубаревич [5], такой результат связан с тем, что независимо от выбранной методологии и используемых статистических показателей, если они более-менее приближены к действительности, результаты рейтингования по уровню инноваци-онности предопределены. Безусловно, места регионов в некоторой степени отличаются, что особенно касается «середняков» (регионы, находящиеся в середине рейтингового списка). Но лидеры и аутсайдеры практически во всех рейтингах схожи. Аналогичный тезис подтверждается расчетами в работе А.А. Френкель, Н.Н. Волковой, Э.И. Рома-нюк. В работе показано, что при расчете рейтингов с учетом весовых коэффициентов и без их учета можно отметить некоторое изменение позиций регионов, однако субъекты, занимающие лидирующие позиции в рейтингах, совпадают [16].
Вместе с тем для сравнения общей картины, а также для подтверждения или опровержения данного мнения нами был использован корреляционный анализ. Данный подход применялся для сопоставления результатов рейтингования в работах В.А. Коцюбинского и В.А. Еремкина [11], А.А. Мальцевой [17], С.П. Земцова [8] и др. По результатам корреляционного анализа было выявлено, что рейтинги незначительно отличаются друг от друга с течением времени. Более того, интересно отметить, что степень согласованности между рейтингами «АИРР» и «ВШЭ» с каждым годом становится сильнее (табл. 5). Множественный коэффициент конкордации Кендалла, позволяющий оценить близость оценок одновременно по всем рейтингам, также дает однозначный вывод: результаты действующих рейтингов тесно взаимосвязаны между собой на анализируемом временном отрезке (табл. 6).
Таблица 4
Результаты рейтингования «ВШЭ» и «АИРР» за 2017 г.
ВШЭ 2017 г. АИРР 2017 г.
г. Москва 1 г. Санкт-Петербург 1
Республика Татарстан 2 г. Москва 2
г. Санкт-Петербург 3 Республика Татарстан 3
Томская область 4 Томская область 4
Нижегородская область 5 группа-1 Новосибирская область 5 группа-1
Московская область 6 Калужская область 6
Свердловская область 7 Московская область 7
Новосибирская область 8 Ульяновская область 8
Челябинская область 9 группа-11 Самарская область 9 группа-11
Калужская область 10 Тульская область 10
Республика Северная Осетия - Алания 76 Кабардино-Балкарская Республика 76
Республика Алтай 77 Карачаево-Черкесская Республика 77
Республика Тыва 78 Амурская область 78
Чеченская Республика 79 Еврейская автономная область 79
Республика Калмыкия 80 Республика Дагестан 80
Еврейская автономная область 81 Республика Тыва 81
Республика Дагестан 82 Ненецкий автономный округ 82 группа-У
Республика Ингушетия 83 группа-У Чеченская Республика 83
Ненецкий автономный округ 84 Республика Ингушетия 84
Чукотский автономный округ 85 Чукотский автономный округ 85
Источник: составлено автором по: официальные отчеты рейтингов «АИРР» и «ВШЭ».
Можно сказать, что вышеуказанные рейтинги представляют собой различную форму подачи одного и того же материала. Сказать, что они дублируют друг друга, было бы некорректно, но и однозначно утверждать, что они позволяют объективно и с разных точек зрения оценить и понять истинный уровень инновационности, было бы некоторым преувеличением.
Таблица 5
Корреляционный анализ (ранговый коэффициент Спирмена) между результатами рейтинга инновационного развития регионов «АИРР», «НАИРИТ» и «ВШЭ».
л гН ■5* гН гН 40 гН tv гН оо гН л гН о сч ■5* гН О сч л гН гН гН tv гН
еч еч сч сч сч еч
PJ Рч S < PJ Рн S < pJ Рн S < pj Рн S < pj Рн s < pj Рн s < S S < X S S < X m ЕЗ РЭ m ЕЗ РЭ m а РЭ m ЕЗ РЭ
АИРР_2013 1,00 0,94 0,94 0,92 0,91 0,91 0,76 0,78 0,78 0,78 0,77 0,88
АИРР_2014 0,94 1,00 0,93 0,91 0,90 0,89 0,75 0,79 0,80 0,80 0,80 0,88
АИРР_2015 0,94 0,93 1,00 0,96 0,95 0,95 0,77 0,80 0,79 0,85 0,84 0,93
АИРР_2016 0,92 0,91 0,96 1,00 0,96 0,96 0,82 0,84 0,78 0,83 0,86 0,96
АИРР_2017 0,91 0,90 0,95 0,96 1,00 0,96 0,79 0,82 0,77 0,81 0,83 0,92
АИРР_2018 0,91 0,89 0,95 0,96 0,96 1,00 0,82 0,83 0,80 0,83 0,84 0,93
НАИРИТ_2013 0,76 0,75 0,77 0,82 0,79 0,82 1,00 0,97 0,77 0,74 0,78 0,84
НАИРИТ_2014 0,78 0,79 0,80 0,84 0,82 0,83 0,97 1,00 0,80 0,78 0,82 0,86
ВШЭ_2013 0,78 0,80 0,79 0,78 0,77 0,80 0,77 0,80 1,00 0,92 0,92 0,82
ВШЭ_2014 0,78 0,80 0,85 0,83 0,81 0,83 0,74 0,78 0,92 1,00 0,96 0,87
ВШЭ_2015 0,77 0,80 0,84 0,86 0,83 0,84 0,78 0,82 0,92 0,96 1,00 0,89
ВШЭ_2017 0,88 0,88 0,93 0,96 0,92 0,93 0,84 0,86 0,82 0,87 0,89 1,00
ВШЭ - рейтинг инновационного развития регионов «ВШЭ» (ранговое место), АИРР -рейтинг инновационного развития регионов «АИРР» (ранговое место), НАИРИТ - рейтинг инновационного развития регионов «НАИРИТ» (ранговое место) Все показатели значимы на 1% уровне. Количество наблюдений: 83.
Источник: рассчитано автором в статистическом пакете «EViews» на основе официальных отчетов рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИТ».
Таблица 6
Коэффициент конкордации Кендалла между результатами рейтингов инновационного развития регионов «АИРР», «НАИРИТ» и «ВШЭ».
АИРР 2013, ВШЭ 2013 и НАИРИТ_2013 АИРР 2014, ВШЭ 2014 и НАИРИТ_2014
Коэффициент конкордации Кен-далла 0,85 0,86
Все показатели значимы на 1% уровне. Количество наблюдений: 83.
Источник: рассчитано автором в статистическом пакете «SPSS» на основе официальных отчетов рейтингов «АИРР», «ВШЭ» и «НАИРИТ».
Необходимо отметить, что, несмотря на важность изучения методологических особенностей рейтинговых оценок, поиска оптимального набора показателей и статистических взаимосвязей результатов рейтингования, наиболее актуальным вопросом остается практическая применимость рейтингов, так как если рейтинги не используются ни региональными правительствами, ни бизнесом, то анализ их особенностей может потерять свою значимость, оставаясь не более чем методологическими изысканиями.
В целях подтверждения важности рейтингов инновационного развития на уровне региональных властей мы проанализировали стратегии развития отдельно взятых регионов, являющихся членами «Ассоциации инновационных регионов России» (Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Республика Мордовия, Томская область, Калужская область, Новгородская область и т.п.). Эти документы должны предопределять приоритетные направления региональной политики. Результаты показали, что данные регионы не безразличны к рейтингам: регионы оценивают свои места в рейтингах социально-экономического положения субъектов Российской Федерации, в рейтингах инвестиционного климата, в рейтинге Doing Business. При этом отдельные заявленные стратегические цели касаются достижения или сохранения позиций в конкретных рейтингах. Однако широкого использования инновационные рейтинги не получили, а упоминание рейтингов «ВШЭ», «АИРР» и «НАИРИТ» более чем точечно, либо отсутствует вовсе. Это весьма интересно с учетом того, что курс на инновации в региональном развитии прослеживается довольно отчетливо: в стратегиях указываются инновационные инициативы, формируются дорожные карты и перечни мероприятий по поддержке инновационных предприятий, постулируются цели по достижению определенных значений в инновационной сфере (с акцентом на доле инновационной продукции в структуре выпуска).
К сожалению, вышеуказанный подход не годится для анализа степени использования рейтинговых оценок бизнесом. Поэтому нами был проведен корреляционный анализ между рейтинговыми оценками «АИРР», «ВШЭ», «НАИРИТ» и объемом инвестиций в основной капитал в базовых ценах 2010 г. (с допущением, что данный показатель отражает поведение бизнеса, стремящегося к переводу капитала в инновационные отрасли и регионы, обладающие наибольшей отдачей). Анализ показал, что статистически значимые связи отсутствуют на 5%-ном уровне значимости: так, коэффициент по рейтингу «НАИРИТ» составил 0,139, «АИРР» - 0,138, «ВШЭ» - 0,293. Анализ по годам также показал сопоставимые результаты: значения коэффициентов находятся в окрестности вышеуказанных общевыборочных значений с незначительными необъясняемыми флуктуациями, близкими к ста-
тистическим погрешностям. Таким образом, определить взаимосвязи между рейтингами инновационного развития и инвестиционными потоками, в том числе на разных порядках лагирования, не удалось. Безусловно, данная проблематика требует дальнейшего исследования и моделирования с учетом других факторов. Однако даже без проведения моделирования очевидно, что одной из причин невозможности использования рейтингов в качестве инструментов поддержки принятия инвестиционных решений является публикационный лаг. Инновационные рейтинги ввиду их «задержки» могут быть использованы как оценка ранее реализованных мероприятий, что для бизнеса, в отличие
от региональных властей, может быть менее важно.
* * *
По итогам обзора имеющихся наработок в области рейтингования, рассмотрения и сравнения рейтингов с методологической точки зрения, а также по результатам проведенного статистического анализа мы считаем возможным сформулировать следующие выводы:
1. Существующие в России рейтинги уровня инновационного развития регионов, включенные в рассмотрение, отличаются друг от друга наборами показателей, однако ввиду единой заимствованной методологии показывают близкие друг другу результаты, что подтверждается в том числе статистическими методами.
2. Включенные в рейтинги наборы показателей являются довольно дискуссионными, так как их степень влияния на уровень инновационного развития значительно разнится между собой. Поэтому более чем очевидным становится вывод о необходимости присвоения весов отдельным показателям (группам показателей). Кроме того, используемые макроэкономические показатели имеют различный и зачастую существенный лаг в части влияния на инновационное развитие, в связи с чем оценка факторов, реально внесших вклад в повышение/ снижение уровня инновационности, достаточно размыта.
3. Публикационный лаг превращает анализ рейтингов в аналог ретроспективного обзора, в связи с чем использование рейтингов в качестве инструмента стратегического управления представляется крайне затруднительным. При этом использование разрозненных во времени показателей (использование в одном расчетном индексе макроэкономических показателей за разные отчетные периоды ввиду ограничений статистики) искажает расчеты, дезориентируя в поисках истинных механизмов повышения инновационности.
4. Изменение с течением времени состава показателей, на базе которых рассчитывается рейтинг, хотя и является неотъемлемым этапом развития рейтингования, но все же приводит к невозможности межвременной динамической оценки регионов в инновационном пространстве.
5. Вопрос практической применимости рейтингов инновационного развития остается открытым, так как использование их результатов в стратегиях социально-экономического развития регионов носит точечный характер, а для бизнеса требуется информация, способная описать будущее состояние среды для принятия инвестиционных решений.
ЛИТЕРАТУРА
1. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. Regional innovation scoreboard (RIS) 2009 // Pro Inno Europe, 2009.
2. Голдякова Т.В. Понятие и классификация инноваций // Российский внешнеэкономический вестник. 2006. №. 2.
3. Сорокина А.В. Построение индекса инновационного развития регионов России // М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС. 2013. Т. 230.
4. Вальтер Ж. Конкурентоспособность: общий подход // М.: Российско-Европейский Центр Экономической Политики (РЕЦЭП). 2005.
5. Зубаревич Н.В. Региональные индексы инновационности. PR-игрушки или инструменты оценки. www. talk-s. ru/projects/iiifrr/files/presentations/0_zubarevich. ppt. 2012.
6. Баринова В.А., Земцов С.П. Рейтинги инновационного развития регионов: Зачем нужна новая методика в России? // Вестник Поволожского института управления. 2016. № 6. С. 110-116.
7. Земцов С.П., Баринова В.А., Семенова Р.И. Некоторые методологические подходы к рейтингованию регионов по результатам инновационной деятельности, 2017.
8. Земцов С.П., Бабурин ВЛ, Баринова В.А. Как измерить неизмеримое? Оценка инновационного потенциала регионов России // Креативная экономика. 2015. Т. 9. № 1.
9. Бортник И. М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей мониторинга
и управления // Инновации. 2013. № 11 (181).
10. Бортник И. М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Вопросы достоверности статистической информации об инновационной деятельности в России // Инновации. 2013. № 10 (180).
11. Еремкин В.А., Коцюбинский В.А. Измерение уровня инновационного развития: мировая практика и Российский опыт, 2014.
12. Региональная инновационная политика: приоритеты и механизмы развития: монография / Под ред. Е.Б. Ленчук. М.: Нестор-История, 2013.
13. Жихарева А.К. Возможные проблемы применения региональных рейтингов // Управленческое консультирование. 2019. № 10 (130).
14. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 3 / Под ред. Л.М. Гохберга. М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2015.
15. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 6 / Под ред. Л.М. Гохберга. М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2019.
16. Френкель А. А., Волкова Н. Н., Романюк Э. И. Влияние весовых коэффициентов на рейтинг регионов по уровню инновационного потенциала // Регион: экономика и социология. 2013. № 1. С. 144-172.
17. Мальцева А. А, Серов А.А., Клюшникова Е.В., Барсукова Н.Е. Статистический анализ методических подходов к рейтинговой оценке регионов в инновационной сфере // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2014. № 3-1.
ABOUT THE AUTHOR
Zhikhareva Alina Konstantinovna - Senior Lecturer of the Department of General Economic Theory of the Moscow School of Economics of M.V. Lomonosov Moscow State University (MSE of M.V. Lomonosov Moscow State University)
INNOVATIVE RATINGS OF RUSSIAN REGIONS: METHODOLOGICAL FEATURES OF THEIR FORMATION AND PRACTICE OF APPLICATION
The article gives a description and comparative analysis of the existing practices in Russia in forming ratings of innovative development of regions, which are becoming increasingly important in connection with the course on innovative development of the Russian economy. The methodological problems of rating, as well as the choice and number of indicators of the information-statistical base, used in determining of ratings, are considered. The existing ratings, despite considerable study, leave a number of doubts about the need to borrow foreign practices and the sets of regional statistics included in the analysis, and therefore, the question of the practical applicability of the results of regional ratings by level of innovation, remains open.
Keywords: innovative development, ratings, regions, rating methodologies. JEL: O30, P48, R11.
