CC BY
31южно-российский журнал социальных наук. 2019. т. 20. № 4. с. 142-162 I ЮГ РОССИИ: ЛЮДИ, ОБЩЕСТВО, ПОЛИТИКА
КАЧЕСТВО РЕГИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ: ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ VS ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ ЛОВУШКИ (ОПЫТ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НА МАТЕРИАЛАХ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ)1
М. В. Терешина, И. В. Мирошниченко, М. В. Шарафан
Терешина Мария Валентиновна.
Эл. почта: [email protected]. ORCID 0000-0001-8982-5831 Мирошниченко Инна Валерьевна.
Эл. почта: [email protected]. ORCID 0000-0002-2650-6662 Шарафан Михаил Владимирович.
Эл. почта: [email protected]. ORCID 0000-0003-4387-9986
Кубанский государственный университет, 350040, Россия, Краснодар, ул. Ставропольская, 149.
Аннотация. В статье рассматривается научная проблема, связанная с поиском новых способов управления инновациями в региональных системах субъектов РФ. Представленные результаты исследования позволяют определить качество инновационной политики Краснодарского посредством оценки эффективности институциональных ресурсов развития и возможностей преодоления институциональных ловушек, сложившихся в региональной инновационной системе. Рассматривая инновационную политику как способность органов власти формировать, актуализировать и развивать соответствующий спектр институциональных ресурсов развития региональной инновационной системы, авторы предлагают новый аналитический инструментарий оценки ее качества. Результаты эмпирического исследования показали, что институциональными ресурсами развития инновационной политики Краснодарского края являются: сформированная нормативная правовая база, определяющая траектории стратегического социально-экономического, научно-технического развития и государственной поддержки инновационной деятельности в Краснодарском крае; развитый научно-образовательный комплекс, включающий федеральные научные центры, НИИ, вузы и объекты их внутренней инновационной структуры; созданная региональная инновационная инфраструктура, включающая 166 различных объектов; высокий уровень развития человеческого (трудовые ресурсы региона) и интеллектуального капитала (патенты, управленческие навыки и технологии, профессиональный опыт). К дефицитным институциональным ресурсам развития инновационной политики в Краснодарском крае относятся нематериальные ресурсы (сетевой, политико-управленческий и социально-психологический), формирующие нерыночные институты развития. Предложенный аналитический инструментарий оценки качества инновационной политики позволяет не только выявлять результаты инновационного развития, но и диагностировать диапазон успешности используемых институциональных механизмов, а также предлагать механизм проектирования институциональных изменений в региональной инновационной системе, направленных на актуализацию институциональных ресурсов и нивелирующих институциональные ловушки для эффективной реализации региональной инновационной политики. Авторы предлагают сценарий институционального проектирования инновационной политики Краснодарского края, которая будет интегрировать разнообразные институциональные ресурсы региональной инновационной политики. Региональным оператором такого институционального проектирования может стать Кубанский научный фонд, который обеспечит зонтичную связь между реали-
1 Исследование выполнено в рамках регионального проекта РФФИ и Администрации Краснодарского края № 18-410-230028 «Институциональный дизайн инновационной системы Краснодарского края: развитие потенциала, нейтрализация рисков и угроз».
зуемой инновационной политикой и результатами научно-технической политики, непосредственно связанной с производственными кластерами экономики региона.
Ключевые слова: региональная инновационная политика, региональная инновационная
система, институты развития, институциональные ловушки
Введение
В современном обществе в структуре социально-экономических систем всех уровней иерархии происходят кардинальные и стремительные изменения, связанные с ростом интенсивности инновационных процессов, появлением новых акторов, трансформацией отношений и функций агентов инноваций. Эволюция внешних по отношению к науке и инновациям условий, появление новых форм организации экономической и научной деятельности в значительной степени меняют институциональный дизайн сложившихся инновационных структур и повышают уровень неопределенности и риска на всех стадиях производственного инновационного цикла. Процесс перехода к постиндустриальному обществу и стремительное изменение технологических укладов трансформирует не только экономику, но ее взаимосвязи с другими источниками социального и политического развития, что порождает запрос на повышение обоснованности инновационной и научно-технической политики и поиск новых способов управления инновациями в региональных системах. В научном дискурсе социально-гуманитарных наук развиваются представления о новых моделях инновационной политики, обеспечивающих эффективность развития инновационной системы, процессов генерации, диффузии и акселерации инноваций, соответствующие современному этапу развития; появляется разнообразный аналитический инструментарий для оценки качества инновационных систем и инновационной политики, в том числе и в их региональных проекциях. В то же время остается открытым вопрос, почему территории (страны, регионы) со схожими «стартовыми» социально-экономическими, социокультурными и политическими условиями в реализации инновационной политики приходят к неодинаковым результатам. Представленные результаты эмпирического исследования позволяют определить качество инновационной политики Краснодарского посредством оценки эффективности институциональных ресурсов развития и возможностей преодоления институциональных ловушек, сложившихся в региональной инновационной системе.
Региональные инновационные системы и инновационная политика: теоретические контуры и операциональные характеристики
Рефлексия изменяющейся социально-экономической реальности отражается в научно-исследовательском поиске и различных концепциях: инновационных кластеров, «тройной» (Ицковиц, 2010) и «четырехзвенной» спиралей инноваций (Carayannis, Campbell, 2009; Carayannis, Rakhmatullin, 2014), концепциях обучающегося региона (learning region) (Florida, 2007; Asheim, 2007; Morgan, 2007), инновационной среды (innovation milieu) (Fromhold-Eisebith, 2002; Malinen, Simula, 2005; Camagni, 1991) и инновационной сети (innovation network) (Ahuja, 2000; Platonov, Bergman, 2011), а также нескольких поколениях моделей инновационного процесса (push и pull моделях, интерактивных и интегрированных, а также моделях стратегических сетей) (Пахомов, Пахомова, Рожкова, 2018). При этом исследователи все в большей степени фокусируются на мультиинституциональных инновационных структурах и оказывающих на них влияние сетевых эффектах (Смородинская, 2011), что актуализирует изучение не
простой совокупности отдельных организационных структур и механизмов инновационного развития, а особой институционально- организационной среды, динамичной управляемой системы с горизонтальными связями (Мильнер, Орлова, 2013).
Учитывая разнообразие теоретических интерпретаций региональных инновационных систем, а также подходов к управлению инновациями на региональном уровне, вероятно, необходимо ограничить наше теоретическое обсуждение конкретными рамками, определяемыми в первую очередь различными типами институциональных структур региональных инновационных систем, складывающихся в зависимости от способности региональной инновационной политики формировать, актуализировать и развивать соответствующий спектр региональных институциональных ресурсов.
В этом контексте, опираясь на работы J. Stuck, T. Broekel, J. Revilla Diez (Stuck, Broekel, Revilla, 2014) и P. Cooke о реляционных инновационных структурах и сетях (Cooke, Heidenreich, Braczyk, 2004), можно дифференцировать следующие типы региональных инновационных систем.
1. Простая «низовая» территориальная модель (localist grassroots RIS), ориентированная прежде всего на удовлетворение региональных потребностей в инновациях для решения прикладных задач (инкрементальные или улучшающие инновации), создающая синтетический вид знания (synthetic knowledge) путем комбинации уже существующих знаний. Локализованные процессы распространения знаний поддерживаются географической и социально-культурной близостью. Отсутствие целенаправленной инновационной региональной политики компенсируется стимулами, создаваемыми «низовыми» агентами инновационной деятельности «снизу вверх», а также сетевой поддержкой и кооперацией различных субъектов инновационной деятельности с помощью, например, инновационных сетей. Система координации в таких системах достаточно низкая и носит преимущественно стихийный, неформализованный характер.
2. Интерактивная сетевая модель, способная удовлетворять не только региональные, но и внешние потребности в инновациях. Для этой модели характерно развитие как коммерческой, так и научно-образовательной подсистемы, производство как прикладных, так и фундаментальных знаний, взаимодействие в этом процессе бизнеса и науки. Несмотря на локализованный характер производства инноваций, благодаря государственной поддержке, обеспечивается интенсивный, управляемый и координируемый процесс инновационного развития региональной системы посредством планируемого формирования инновационной институциональной инфраструктуры. Подобная модель часто рассматривается в качестве идеальной, с наиболее привлекательными характеристиками: сочетание акторов производства инноваций и региональной поддерживающей институциональной инфраструктуры. Государственная поддержка выражается в проведении политики усиления инновационного потенциала и кооперации агентов инновационной деятельности, обеспечении формализованного доступа к набору не только синтетических, но и аналитических знаний разного уровня. Взаимодействие между подсистемами генерации, диффузии и коммерциализации знаний происходит более интенсивно, что актуализирует и усиливает исследовательские инновационные компетенции, а также стимулирует их развитие. Широкий диапазон потребностей в инновациях обеспечивает гибкость их направленности и высокую степень заинтересованности различных стейк-холдеров во взаимодействии.
3. «Дирижистская» (dirigiste RIS), или управляемая, модель больше остальных близка к линейной модели, поскольку управление носит внешний характер, а большая часть инновационных инициатив и процессов в сфере инновационной деятельности создаются стимулами, направленными «сверху вниз», и являются результатом государственной политики. При этом региональная институциональная инфраструктура инновационной деятельности функционально интегрирована во внешние по отношению к региону связи, которые имеют большое значение для развития внутренних инновационных процессов. Внешние связи находят выражение в конкретных проектах по разработке инноваций радикального типа, а функциональное сходство кооперированных структур облегчает диффузию и обмен знаниями в сообществах практики (communities of practice), не зависящих от территориальных границ. Типичным примером подобной модели некоторые авторы (Asheim, Cooke, 1998) считают научные парки и технополисы, расположенные на территории с низким уровнем кооперации, базирующиеся в основном на межфирменном сотрудничестве в рамках парка или технополиса. Региональные инновационные сети при этом могут возникать только путем специального государственного вмешательства и централизованного финансирования (Asheim, 2002). Государственное регулирование определяет также высокий уровень координации и специализации подобных инновационных структур региональной системы, флагманами в которых выступают крупные региональные предприятия.
Ряд авторов отмечает, что в настоящее время для регионов России характерен первый тип инновационных систем при наличии некоторых элементов второго и третьего типа (Фияксель, Александровский, 2011).
Преобладание территориального подхода в современном инновационном дискурсе актуализирует формирование и реализацию дифференцированных типов региональной инновационной политики, адекватно учитывающих имеющиеся ресурсы, их сильные и слабые стороны, а также приоритеты регионального развития с различными мерами государственной поддержки и способами развития инновационных компетенций. Достаточно успешный европейский опыт разработки и реализаций региональных инновационных стратегий в рамках региональной инновационной политики позволяет выделить следующие этапы: анализ инновационного потенциала региона, выявление и вовлечение основных заинтересованных лиц, научно-технологический прогноз, выбор приоритетов, определение соответствующего комплекса мер поддержки, обязательное внедрение механизмов мониторинга и оценки (European Commission, 2014).
В то же время как многогранность самого понятия инновации, так и многоплановость региональной инновационной политики делает довольно сложным определение их операциональных характеристик. Еще больше затруднений вызывают попытки измерения инноваций, их отдельных компонентов и эффективности региональной инновационной политики. Действительно, многие ресурсы региональной инновационной системы имеют невещественную, «когнитивную» форму, результаты инновационной деятельности проявляются со значительным временным лагом, характеризуются значительным количеством экстернальных эффектов, а процесс их диффузии и тиражирования может занимать продолжительный период.
Традиционно оценка эффективности региональной инновационной политики основывается на методах рейтингов.
В настоящее время в отечественной литературе широко представлены многочисленные исследования по оценке инновационного потенциала субъектов РФ, в основу методик которых закладываются различные комплексы индикаторов для характеристики условий, субъектов и результатов инновационной деятельности в регионе, формируемые на основе открытых статистических данных. При этом сложились два ключевых подхода.
Первый подход базируется на сравнительных эмпирических исследованиях различных регионов с целью выявления наиболее общих тенденций и факторов инновационного развития. Основу второго составляет анализ конкретных региональных инновационных систем для последующего сопоставления с эталонной, что позволяет идентифицировать предпосылки развития инновационных процессов, а также соответствующие институциональные стимулы. Однако важнейшим вопросом остается то, какими должны быть операциональные характеристики эталонной региональной инновационной системы и возможна ли их четкая идентификация в условиях разнообразия характеристик российских регионов.
Эмпирические методы сравнительной оценки результативности региональных инновационных процессов на основе комплекса показателей получили наибольшее распространение и в России, и зарубежом. В мировой практике наиболее известными и широко используемыми являются рейтинги Всемирного экономического форума, индексы инновационного потенциала UNCTAD, оценка уровня развития экономик знаний Всемирного банка, а также европейские рейтинги: Европейское табло инноваций (The European Innovation Scoreboard (EIS), Global Innovation Barometer, Innobarometer, индекс инновационной активности Руководства Осло (ОЭСР, Евростат, 2006) и др.2 На основе Европейского табло инноваций в 2002 г. была разработана европейская региональная система оценки Regional Innovation Scoreboard (RIS)3. Две эти системы имеют общую структуру, но различное число показателей (EIS — 29 показателей, а RIS — 16). При этом в региональной системе оценки регионы ранжируются по сопоставимым по уровню инновационного развития группам. В США анализ инновационного развития территорий производится на основе Portfolio innovation index (PII)4, включающего четыре группы показателей с разными весовыми коэффициентами.
Достоинство этих методик заключается в возможности оценки как ресурсов, так и результатов инновационного развития на основе доступных в региональном разрезе статистических данных.
В отечественных исследованиях наиболее известными являются рейтинги субъектов Российской Федерации Высшей школы экономики (Гохберг, 2020), а также рейтинги инновационного развития регионов России Ассоциации инновационных
2 European Commission (2016). Innobarometer https://ec.europa.eu/growth/industry/innovation/ facts-figures/innobarometer_en; European Commission (20l9). European Innovation Scoreboard 2019. Retrieved from https://ec.europa.eu/growh/sites/growh/files/infographic-innovation-scoreboard-2019-map-full-size.jpg; European Commission. (2014). The New Rules and Legislation Governing the Next Round of EU Cohesion Policy Investment for 2014-2020. Retrieved from https://ec.europa.eu/regional_policy/ en/information/publications/presentations/2011/eu-cohesion-policy-2014-2020-proposals-from-the-european-commission
3 Regional Innovation Scoreboard (2019). Luxembourg: Publications Office of the European Union. Retrieved from https://ec.europa.eu/growth/sites/growth/files/ris2019.pdf
4 Innovation in American Region (2009). Crossing the Next Regional Frontier. Retrieved from http:// www.statsamerica.org/innovation
регионов России5. Кроме этого, методические подходы к оценке региональной инновационной активности разрабатывались Независимым институтом социальной политики, Центром стратегических разработок «Северо-Запад» (индекс «Карта российского инновационного пространства»), Институтом экономической политики им. Е. Гайдара и некоторыми исследователями.
Ряд отечественных исследователей делают попытки преодоления разрыва между теоретическими конструктами институциональной среды регионального инновационного развития и практическими подходами к ее оценке. Так, одни авторы (Михеева, Семенова, 2011) предлагают интегральный показатель инновационного развития для регионов, сформированный на основе оценки регионального потенциала в создании и коммерциализации инноваций и институциональных особенностей инновационной политики органов власти субъекта РФ, а в других работах (Чистякова, 2015) оценка основных институтов, влияющих на формирование инновационной среды территории, базируется на авторской схеме институционального каркаса инновационной среды региона, включающей институты частной собственности и личной безопасности, доверия, общественного контроля, коррупции, демократии, бюджетного федерализма, местного самоуправления, кредитования и налогообложения с набором соответствующих показателей.
В работе С. Земцова с соавторами (Земцов, Баринова, 2016) предложена типология регионов на основе имеющегося инновационного потенциала, научно-технологической и отраслевой специализации и сделаны выводы о необходимости разработки вариативных механизмов инновационной политики для каждого из семи типов (глобальных центров, многофункциональных инновационных центров, специализированных креативных, акцепторно-креативных научно-производственных, сильноакцепторных срединных, слабоакцепторных полупериферийных, и слаборазвитых периферийных регионов). При этом авторы особо отмечают необходимость более глубокого изучения особенностей конкретных регионов для формирования релевантной инновационной политики на основе их ресурсов и приоритетов.
Фондом «Петербургская политика», РАНХиГС и РБК daily был разработан метод рейтингования регионов России по инновационной активности, основанный на экспертных оценках по двум направлениям: ключевые события в сфере инноваций и инновационная активность регионов, органов власти и институтов развития в регионах6.
Во втором выпуске Национального доклада «Высокотехнологичный бизнес в регионах России», разработанного специалистами РАНХиГС и Ассоциацией инновационных регионов России совместно с Группой «Интерфакс» (Земцов, 2019), также делается попытка оценки институтов для ведения инновационного высокотехнологического бизнеса. При этом в качестве наиболее существенных характеристик для анализа институциональных условий используются два критерия: данные рейтингового агентства RAEX по инвестиционным рискам и данные Банка России о банковской обеспеченности.
5 Ассоциация инновационных регионов России (2018). Рейтинг инновационных регионов России. Режим доступа http://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya
6 Рейтинг инновационной активности в России (2012). Режим доступа http://old.fpp.spb.ru/ iRating_2012-03_05.php
Существующие в настоящее время методики позволяют не только использовать интегральную оценку для ранжирования регионов по школе сильные — слабые инноваторы, но и «выявлять субъекты РФ со сходными условиями и результатами инновационной деятельности» (Полежаева, 2015). В то же время представители Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», авторы доклада по результатам рейтинговой оценки и анализа инновационного развития российских регионов отмечают, что «по-прежнему не подтверждается гипотеза о наличии связи между различными аспектами инновационного развития регионов и их рейтинговым успехом». При этом залогом успеха «прорывных» технологий стало качество инновационной политики (Гохберг и др., 2019), под которым понимается комплекс характеристик: уровень развития нормативной правовой базы, инновационной инфраструктуры, наличие в регионе специализированного органа с системой институтов и развитыми горизонтальными коммуникациями между институциональными подсистемами, обеспечивающих реализацию инновационной политики, бюджетное финансирование приоритетных направлений технологического развития.
Разнообразие теоретических и эмпирических подходов к исследованию территориально и институционально обусловленных инновационных процессов открывает широкие перспективы для их интеграции и подчеркивает значимость исследования институциональной среды, формирующей потенциал инновационного развития и успешность региональной инновационной политики. Важное значение приобретают определение и операционализация свойств институциональных переменных региональной инновационной системы, а также разработка качественных методов мониторинга и комплексной оценки эффективности региональной инновационной политики (Edquist, 2011; Fritsch, Mueller, 2007).
Таким образом, несмотря на актуализацию исследовательского дискурса в этой области, приходится констатировать, что концептуальные и методологические подходы к оценке и анализу институциональных моделей региональных инновационных систем находятся в процессе формирования и открыты для дискуссий и вопросов.
Инновационная система Краснодарского края: противоречивость результатов развития
Методика эмпирического исследования основывалась на вторичном анализе открытых статистических данных и экспертном опросе. Эмпирической базой для вторичного анализа показателей инновационного развития Краснодарского края стали официальные статистические данные Росстата и Краснодарстата, содержащие официальную информацию об основных показателях, характеризующих состояние и уровень развития научного и инновационного потенциала Краснодарского края. При проведении верификации исходных данных анализировались также информационные ресурсы рейтингового агентства «Эксперт РА», Ассоциации инновационных регионов России, Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». При вторичном анализе комплекса статистических данных использовался метод кросс-регионального сравнения в темпоральной динамике.
Проведенный экспертный опрос позволил оценить институциональные особенности ресурсного потенциала Краснодарского края в развитии инновационной
Рис. 1. Сравнительная динамика доли инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженной продукции [составлено авторами по данным Федеральной службы государственной статистики (Федеральная служба..., 2018)] Fig.1. Comparative dynamics of the share of innovative products, works and services in the total volume of shipped products [compiled by the authors according to the Federal State Statistics
Service (Federal Service., 2018)]
системы. В качестве экспертов (30 чел.) выступили представители организаций научно-образовательного комплекса, инновационных предприятий и структур публичного управления и финансового сектора, обеспечивающие процесс «продуцирования» инноваций и их интеграцию в социально-экономическое пространство Краснодарского края.
Специфической особенностью текущего состояния инновационной системы Краснодарского края является значительный «разрыв» между её составляющими элементами и незавершенностью институционализации инновационного цикла, что обусловливает низкую конкурентоспособность уровня разработки и внедрения инноваций по сравнению с другими регионами-лидерами.
По данным рейтингового агентства «Эксперт РА», Краснодарский край по уровню инновационного потенциала в 2018 г. занимает 20-е место среди регионов России7. Ранг инновационного потенциала оценивается на основе данных о количестве работников в научно-исследовательской сфере, финансовых затрат на научные исследования и разработки, а также количестве заявок на патенты и объеме разработанных передовых для России технологий. Согласно рейтингу Ассоциации инновационных регионов России 8, Краснодарский край относится к группе регионов — «средних инноваторов», являясь при этом одним из лидеров по показателю инновационной деятельности (рис. 1).
7 РАЭКС-Аналитика (7 февраля, 2019). RAEX: опубликован рейтинг регионов России с максимальным инновационным потенциалом. Режим доступа https://raex-a.ru/releases/2019/Feb07
8 Рейтинг инновационных регионов России. (2018). Режим доступа http://i-regions.org/reiting/ rejting-innovatsionnogo-razvitiya/2018
16000
к
ST 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
CD
Годы
■ Краснодарский край ■ Ростовская область
Рис. 2. Сравнительная динамика внутренних затрат на научные исследования и разработки в Краснодарском крае и Ростовской области Fig.2. Comparative dynamics of domestic costs for research and development in the Krasnodar
Territory and Rostov Region
Даже принимая во внимание некоторые разночтения и погрешности в статистических показателях, представленных в различных источниках, результаты инновационного развития Краснодарского края довольно противоречивы. Так, рост инновационных товаров, работ услуг происходит на фоне снижения доли численности занятых научными исследованиями и разработками, количества организаций, выполняющих научные исследования и разработки, а также отрицательной динамики внутренних затрат. Доля инновационно активных организаций в Краснодарском крае составляет 5,6%, при среднероссийском показателе 10,1%. Для сравнения, у ближайшего соседа — Ростовской области — этот показатель равен 7,7%, а внутренние затраты на научные исследования и разработки практически в два раза выше (рис. 2).
Согласно методологическим пояснениям Росстата, «внутренние затраты на исследования и разработки — затраты на исследования и разработки, выполненные собственными силами организаций, включая текущие и капитальные затраты, в течение отчетного года независимо от источника финансирования». Анализируя внутренние затраты на научные исследования и разработки в разрезе различных научных областей, можно сделать вывод о значительном влиянии аграрной специализации региона на структуру затрат (рис. 3).
При этом на протяжении рассматриваемого периода Краснодарский край лидирует в Южном федеральном округе по удельному весу ученых (докторов и кандидатов наук) в численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками (к концу 2017 г. 51,6%).
Научно-образовательный комплекс Краснодарского края представлен более 100 организациями, вовлеченными в НИОКР, в том числе 5 федеральными научны-
Общественные
Гуманитарные
Сельскохозяйс! нные
Медицинские 2%
18%
Тех
17%
Рис. 3. Структура внутренних затрат на научные исследования и разработки по областям науки в Краснодарском крае (составлено авторами по данным Федеральной службы государственной статистики (Федеральная служба., 2018) Fig. 3. The structure of internai costs for research and development by field of science in the Krasnodar Territory (compiled by the authors according to the Federal State Statistics Service
(Federal Service., 2018)
ми центрами, 14 государственными научно-исследовательскими институтами, 10 вузами, инфраструктура которых включает около 30 малых инновационных предприятий, 4 вузовских бизнес-инкубатора, 1 инжиниринговый центр, 4 вузовских технопарка, 20 инновационно-образовательными центрами, более 60 научно-образовательными центрами и 15 центрами коллективного пользования высокотехнологичным оборудованием.
Представляется, что довольно трудно поддающиеся логическому объяснению нестыковки могут быть объяснены не только несовершенством статистики, но и отсутствием целенаправленной инновационной региональной политики и, как следствие, функциональных связей между различными составляющими региональной инновационной системы, а также разбалансировкой и автономным характером существования ее элементов. Противоречивость результатов инновационного развития Краснодарского края обусловлена комплексом сформированных институциональных ресурсов и наличием институциональных ловушек, препятствующих их эффективной интеграции и созданием мультипликативного эффекта для экономики региона.
Институциональные ресурсы и институциональные ловушки в инновационной политике Краснодарского края
Актуализация нового качества инновационной политики в Краснодарском крае происходит в рамках принятой Стратегии социально-экономического развития на долгосрочный период9, которая закладывает новые ориентиры в развитии региональной инновационной системы, достижению которых будут способствовать, по мнению разработчиков, «разрывы» и «провалы» в процессе акселерации
9 О стратегии социально-экономического развития Краснодарского края до 2030: Закон от 21 декабря 2018 г. Краснодарского края № 3930-K3. (2018). Информационно-правовая система «Гарант». Retrieved from https://base.garant.ru/43693362/
и диффузии инноваций в экономическом пространстве. Основные направления реализации стратегии в указанной сфере:
— увеличение объемов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ;
— повышение активности научных и образовательных учреждений в участии в программах развития;
— создание стимулов и условий для повышения качества научно-технического творчества научных сотрудников и качества НИОКР;
— ориентация исследований и разработок на проблемы инновационного развития Краснодарского края через участие вузов в региональных технологических платформах, развитие малых инновационных предприятий;
— реализация механизмов поддержки кооперации вузов с компаниями инновационного сектора.
Результаты экспертного опроса показали, что инновационная система Краснодарского края находится в стадии «переформатирования», так как ее структура, определяемая потребностями доминирующих хозяйствующих субъектов традиционной для региона агропромышленной отрасли, перестала отвечать на «вызовы» внутреннего и международного рынка.
В Стратегии социально-экономического развития до 2030 г. было предложено обоснование новых приоритетов и кластеров «умной экономики» Кубани. В соответствии со Стратегией традиционная система региональных приоритетов (развитие агропромышленного комплекса, курортов и туризма, транспорта) переформатируется с учетом реалий цифровой экономики, высокотехнологической промышленности, а также сферы социальных услуг. Однако высокая оценка инновационного потенциала содержания Стратегии экспертами (выше 70%) не согласуется с их представлениями об эффективности институциональных механизмов, обеспечивающих высокое качество региональной инновационной политики.
Дефицитными институциональными ресурсами в Краснодарском крае для реализации качественной инновационной политики являются нематериальные ресурсы (сетевой, политико-управленческий и социально-психологический), формирующие нерыночные институты развития. Под сетевым ресурсом понимается «сложившаяся система формальных и неформальных норм, правил и механизмов взаимодействия региональной инновационной системы» (Михалкина, Косолапова, 2018) и создающая условия для кооперации и сотрудничества субъектов инновационной деятельности, практик тиражирования инновационного опыта предприятий. По мнению экспертов, отсутствие данного ресурса «делает региональную инновационную политику фрагментированной...», «в ней существуют разрозненные очаги инноваций, отдельные институциональные инициативы и конкретные люди, ориентированные на изменения». Политико-управленческий ресурс характеризуется сообществом управленцев, представляющих различные сегменты государственного управления, коммерческого и гражданского секторов, разделяющих стратегическое видение инновационного развития региона и имеющих политическую волю для реализации инновационных изменений. Как отмечают эксперты, «стиль работы регионального управленческого сообщества — ориентация на краткосрочную перспективу с помощью знакомых традиционных инструментов и технологий», «это определяет инертность лиц, принимающих решения», «я не знаю ни одного руководителя, который сказал бы, что развитие своей компании увязывает со Стратегией социально-экономического
развития края», «мало в крае правильно обученных лидеров от бизнеса и НКО, которые бы формировали целевые задачи для органов исполнительной власти». Дефицит политико-управленческого ресурса влечет за собой эффект сопряжения, когда возникшие в административной среде нормы и правила поведения и взаимодействия встраиваются в систему норм других институциональных подсистем и оказываются сопряженными со многими другими правилами (Остром, 2010). Это в свою очередь создает определенный психологический барьер, культурно-ценностную инерцию, понимаемую как нежелание агентов инновационной деятельности менять стереотипы поведения, доказавшие свою жизнеспособность в прошлом: «...мы привыкли к текущей ситуации и не хотим изменений, даже в лучшую сторону», «... освоение новых рынков вызвало испуг у исполнителей Стратегии социально-экономического развития», «существует недоверие к неопределенности будущего», «отсутствует готовность местного сообщества к инновациям».
По мнению экспертов, «наращивание» перечисленных нематериальных ресурсов возможно с помощью проектных форматов работы, создающих «команды изменений» в различных институциональных подсистемах и уровнях региональной инновационной системы. Формирование в «командах изменений» навыков работы со стратегическими целями и ценностями устойчивого развития создает условия для эффективного информационного обеспечения инновационной деятельности: «Какие в крае стратегические цели, куда мы идем, что хотим получить в итоге, какие у нас при этом возможности повысить качество жизни граждан — все это должны знать и разделять жители края».
Противоречивость сложившейся ситуации обусловлена, с одной стороны, высоким качеством делового климата, наличием «сильных» университетов, обеспечивающих качественный уровень подготовки кадров с современными производственными компетенциями, развитой информационной инфраструктурой, наличием современных высокотехнологичных промышленных предприятий, а с другой — низким спросом на инновации со стороны государства и бизнеса, недостаточным развитием сектора исследований и разработок и низким уровнем внутренних затрат в нем, слабым развитием инфраструктуры поддержки инновационной деятельности и низкой эффективностью «инновационного лифта», слабой координацией в реализации отдельных инновационных механизмов и программ, низким уровнем сетевого взаимодействия между участниками, дефицитом инновационных предпринимателей.
Важно, что основными барьерами, препятствующих достижению высокого уровня качества инновационной политики в субъектах РФ являются институциональные ловушки — «неэффективные институциональные нормы, имеющие устойчивый и самоподдерживающий характер», во многих случаях доминирующие в сложившейся институциональной матрице и обладающие мощным эффектом блокировки. В данных условиях создаваемые институциональные ресурсы инновационного развития, будучи некомплементарными текущей институциональной среде, «вязнут» в существующих институциональных ловушках, «свертываются» или деградируют, не обеспечивая высокий уровень качества инновационного развития. Приведем типичные институциональные ловушки инновационного развития российских регионов, актуализированных в отечественном исследовательском дискурсе.
1. Экономическая прокрастинация (Долгов, 2014), или психологическая неготовность экономических субъектов к инновационной деятельности, что связано
с низким уровнем готовности к добровольной ассоциативной деятельности, низким уровнем взаимного доверия и уважения к формальным и неформальным правилам.
2. Рентоориентированное поведение, когда добавленная стоимость в традиционных ресурсных секторах создается с меньшими рисками и издержками, чем в инновационных.
3. Ловушка догоняющего развития и копирования, объясняющая отсутствие спроса на инновации. Поскольку извлечение вмененной ренты из уже готового знания и технологий сопряжено с меньшими издержками, то спрос на инновации возникает в неких критических областях, когда необходимое знание отсутствует или заимствование невозможно.
4. Инвестиционная ловушка, связанная с нежеланием бизнеса инвестировать собственные и заемные средства в инновационное развитие. Особенность инноваций как специфических высокорисковых активов с длительным периодом и неопределенностью окупаемости в условиях отсутствия надежных механизмов защиты прав собственности (Вишневский, Дементьев, 2010), слабой защиты интеллектуальной собственности и проблем координации инновационных процессов (Зинов, 2006) побуждает бизнес инвестировать не в механизмы развития, а в механизмы защиты, что снижает стимулы к инновационной деятельности.
5. Ловушка неэффективности государственного финансирования инновационной деятельности, сопряженная с многоаспектной проблемой производства государством общественных благ и хорошо иллюстрируемая теорией общественного выбора и зачастую приводящая к имитации инновационной деятельности.
6. Бюрократическая и коррупционная ловушка, когда альтернативой инновационной деятельности становится борьба за административный ресурс.
7. Ловушка «сколковского синдрома», связанная со сведением инновационной деятельности к точечному территориальному проекту.
8. Ловушка некомплементарности, связанная с отсутствием организационного единства и механизма интеграции отдельных инновационных подсистем в единый механизм.
При этом, несмотря на рамки, задаваемые общим национальным контекстом, разнообразие институционального дизайна инновационной политики российских регионов, определяет, как совпадающие, так и специфические институциональные ловушки, формирующие региональные риски инновационного развития и в разной степени влияющие на трансформацию институционального дизайна региональной инновационной системы.
Некомплементарность институциональной среды и отсутствие в ней координирующего начала может быть преодолена за счет создания института, обеспечивающего организационное единство институциональных ресурсов и механизмов инновационного развития, усиливающего потенциал их самоорганизации, способного настраивать саморазвитие региональной инновационной системы, проектируя, конструируя необходимые подсистемы и интегрируя их в единую систему инновационного развития региона.
Таким оператором институтов регионального развития, участвующих в формировании государственной политики в сфере научно-технического и инновационного развития в Краснодарском крае, может стать Кубанский научный фонд. Целью деятельности данного фонда является разработка и реализация современных инструментов поддержки конкурентоспособных исследователь-
Таблица. Институциональный дизайн инновационной политики в Краснодарском крае. Table. Institutional design of innovation policy in the Krasnodar Territory
Институциональные ресурсы Институциональные ловушки
1 2
Сформированная нормативная правовая база, определяющая траектории стратегического социально-экономического, научно-технического развития и государственной поддержки инновационной деятельности в Краснодарском крае10
Траектории Стратегии социально-экономического развития на долгосрочный период, научно-технической политики Краснодарского края не связаны между собой единой системой координат и приоритетов инновационной политики, интегрирующие различные кластеры «умной» экономики
Развитый научно-образовательный комплекс, включающий федеральные научные центры, НИИ, вузы и объекты их внутренней инновационной структуры
Доминирующая активность по производству знаний в сфере агропромышленной индустрии (выращивание конкурентоспособных продуктов питания с высоким уровнем добавленной стоимости и технологии их глубокой переработки) и технологических инноваций в «зеленой» экономике (технологии создания безотходных производств, производство «зеленой» химии) и невостребованными реальным сектором экономики по причине отсутствия институциональной среды для коммерциализации научных разработок Формирование точек роста в системе генерации знаний по функциональным продуктам питания для курортно-санаторного комплекса, альтернативным источникам энергии, новых гибридных материалов и технологий их производства для высокотехнологичных кластеров умной экономики и минимальными результатами их коммерциализации
Созданная региональная инновационная инфраструктура, включающая 166 различных объектов
Доступ к инновационной инфраструктуре преимущественно субъектов малого и среднего бизнеса, отсутствие площадок для интеграции производителей знаний
Низкая конкурентоспособность инновационных технологий вследствие длительного срока разработки, отсутствия эффекта масштабирования, как следствие — низкое качество инноваций, их отторжение
10 О государственной поддержке инновационной деятельности в Краснодарском крае: Закон Краснодарского края от 5 апреля 2010 года № 1946-КЗ (2010). «КонсультантПлюс». Режим доступа http://www.consultant.ru/regbase/cgi/online.cgi?req=doc&base=RLAW177&n=47559#09251245047100018; О науке (научной деятельности) и научно-технической политике Краснодарского края: Закон от 30 июня 1997 г. № 93-К3. (1997). Информационно-правовая система «Гарант». Retrieved from https://base. garant.ru/23901093/; Об утверждении государственной программы Краснодарского края «Социально-экономическое и инновационное развитие Краснодарского края»: Постановление Главы администрации (губернатора) Краснодарского края от 5 октября 2015 № 943 (2015). Информационно-правовая система «Гарант». Режим доступа https://base.garant.ru/23936777/
Окончание таблицы End of Table
1
2
Высокий уровень развития человеческого (трудовые ресурсы региона) и интеллектуального капитала (патенты, управленческие навыки и технологии, профессиональный опыт)
Стихийное развитие человеческого и интеллектуального капитала; отсутствие стратегических приоритетов в сфере региональной научно-технической (в виде мер государственной поддержки приоритетных для кластеров «умной» экономики поисковых и прикладных исследований, посевное и предпосевное финансирование), а также образовательной политики (в виде развития программ в системе непрерывного образования для подготовки управленческих кадров, высококвалифицированных специалистов и рабочих, а также формирования предпринимательских сообществ для кластеров «умной» экономики)
Экспертный совет по инновационному развитию и импортозамещению при главе администрации
Имеет фасадный характер, не участвует в определении приоритетов и выработке институциональных механизмов реализации инновационной политики Краснодарского края
ских компетенций, научных исследований и разработок, направленных на технологическую модернизацию и инновационное развитие отраслей экономики Краснодарского края.
В результате реализации институциональной деятельности Краевой фонд науки должен отвечать следующим требованиям:
— стать одним из субъектов формирования приоритетных направлений в сфере научного, научно-технического и инновационного развития Краснодарского края;
— являться основным региональным координатором сотрудничества научных, научно-образовательных учреждений, федеральных и зарубежных научных фондов, промышленных, наукоемких предприятий, формировать комплексные научно-технологические проекты на консорциумной основе;
— поддерживать научные проекты и мероприятия, связанные с повышением конкурентоспособности Краснодарского края, а также с формированием научных школ в интересах социально-экономического развития региона;
— осуществлять поддержку научных исследований и разработок на основе заключений высококвалифицированных и компетентных экспертов;
— способствовать увеличению числа конкурентоспособных научных исследований и разработок;
— привлекать софинансирование при реализации поддержанных проектов со стороны промышленных, наукоемких предприятий;
— стать центром привлечения средств для проведения научных исследований и разработок на территории Краснодарского края;
— иметь обширную сеть связей, партнеров и представителей, доступ ко всей необходимой информации и экспертизе на российском и международном уровнях.
Таким образом, Кубанский научный фонд обеспечит зонтичную связь между реализуемой инновационной политикой и результатами научно-технической политики, непосредственно связанной с производственными кластерами экономики
региона. Институциональное проектирование эффективной системы институтов развития инновационной политики Краснодарского края позволит осуществить поддержку исследований и разработок в соответствии с приоритетными направлениями социально-экономического развития Краснодарского края; обеспечить кооперацию научных учреждений, промышленных, наукоемких предприятий с целью их объединения для совместной реализации проектов; поддержку реализации проектов в ключевых высокотехнологичных секторах.
Заключение
Данное исследование выходит за рамки накопленного в социально-политической и экономической науке знания об оценке эффективности результатов региональной инновационной политики и связанной с ней региональной инновационной системы. Очевидно, что предлагаемые методики выявления общих тенденций, факторов и результатов инновационного развития не позволяют оценить эффективность институциональной матрицы региональных инновационных системы с точки зрения формирования ключевых институтов развития, а также институциональных ловушек, создающих условия для имитации инновационной деятельности. Комплексный анализ структурных характеристик региональной инновационной деятельности и результатов инновационной политики Краснодарского края на основе совокупных количественных эмпирических данных, полученных с помощью разных методик мониторинговой оценки инновационного развития субъектов РФ, показал, что они по ряду ключевых индикаторов имеют противоречивый характер. Это объясняется тем, что главным критерием для обозначенных кросс-региональных исследований становится доступность статистических данных, взятых за основу отбора индикаторов в данных методиках, что вполне понятно с точки зрения их содержательного наполнения. Однако при сохраняющейся в отечественной практике проблема качества статистики в области инноваций и невозможности отразить многие качественные аспекты инновационной деятельности с помощью исключительно количественных показателей трудно учесть всю сложность и неоднозначность институционального контекста формирования и функционирования региональных инновационных систем. Предложенный авторами аналитический инструментарий оценки качества инновационной политики позволяет не только выявлять результаты инновационного развития, но и диагностировать диапазон успешности используемых институциональных механизмов, а также предлагать механизм проектирования институциональных изменений в региональной инновационной системе, направленных на актуализацию институциональных ресурсов и нивелирующих институциональные ловушки для эффективной реализации региональной инновационной политики. Результаты эмпирического исследования дают основания для определения сценария институционального проектирования инновационной политики и выработке на ее основе региональной политики, которая зонтичным способом должна охватывать научно-техническую, промышленную и другие виды политики, обеспечивая их институциональную целостность. Успешность сценария институционального строительства определяется адекватностью используемых механизмов стимулируемым точкам роста инноваций (технологических, организационных, маркетинговых), а также их нацеленностью на долгосрочные эффекты устойчивого развития субъектов РФ.
Библиографический список
Вишневский, В., Дементьев, В. (2010). Инновации, институты и эволюция. Вопросы экономики, 9, 41-62
Гохберг, Л. М. (ред.) (2020). Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 6. Москва: НИУ ВШЭ.
Гохберг, Л. М., Дитковский, К. А., Дьяченко, Е. Л. и др. (ред.) (2019). Индикаторы науки: 2019: статистический сборник. Москва: НИУ ВШЭ.
Долгов, Ю. В. (2014). Экономическая прокрастинация как институциональная ловушка инновационного развития. Современные проблемы науки и образования, 5. Режим доступа http://science-education.ru/ru/article/view?id=14613.
Земцов, С. П. (ред.) (2019). Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». Выпуск 2. Москва: РАНХиГС, АИРР.
Земцов, С., Баринова, В. (2016). Смена парадигмы региональной инновационной политики в России: от выравнивания к умной специализации. Вопросы экономики, 10, 65-81.
Зинов, В. (2006). Инновационное развитие экономики и управление им. Общество и экономика, 6, 43-103.
Ицковиц, Г. (2010). Тройная спираль: университеты-предприятия-государство: инновации в действии (пер. с англ.). Томск: Изд-во Томского гос. ун-та систем упр. и радиоэлектроники.
Мильнер, Б. З., Орлова, Т. М. (2013). Организация создания инноваций: горизонтальные связи и управление. Монография. Москва: НИЦ ИНФРА-М.
Михалкина, Е. В., Косолапова, Н. А. (2018). Оценка использования потенциала нематериальных ресурсов региона. TERRA ECONOMICUS, 16(1), 118-133.
Михеева, Н., Семенова, Р. (2011). Инновационный потенциал регионов: проблемы и результаты измерения. Новая экономика. Инновационный портрет России. Москва: Центр стратегического партнерства.
Остром, Э. (2010). Управляя общим: эволюция институтов коллективной деятельности (пер. с англ.). Москва: ИРИСЭН, Мысль.
ОЭСР, Евростат (2006). Руководство Осло: Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям. 3-е изд. (пер. на рус. яз.) Москва: ЦИСН.
Пахомов, А. В., Пахомова, Е. А., Рожкова, О. В. (2018). Методический подход к адаптации моделей инновационного процесса к российским условиям. Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 360(3), 520-524.
Полежаева, А. Ю. (2015). Анализ условий развития инноваций: типология регионов. Региональная экономика: теория и практика, 45, 50-62.
Смородинская, Н. В. (2011). Тройная спираль как новая матрица экономических систем. Инновации, 4, 166-178.
Федеральная служба государственной статистики (2018). Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018. Статистический сборник. Москва: Росстат.
Фияксель, Э. А., Александровский, С. В. (2011). Анализ подходов к формированию и развитию региональных инновационных систем. Инновации, 10, 81-86.
Чистякова, Н. (2015). Разработка методических подходов к оценке институтов инновационной системы региона. Вестник РУДН. Серия: Экономика, 1, 82-93.
Ahuja, G. (2000). Collaboration Networks, Structural Holes, and Innovation: A Longitudinal Study. Administrative Science Quarterly, 45 (3), 425-455.
Asheim, B. (2007). Industrial Districts as Learning Regions. In R. Rutten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 71-101). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ.
Asheim, B. T. (2002). Regional Innovation Systems: The Integration of Local "Sticky" and Global "Ubiquitous" Knowledge. Journal of Technology Transfer, 27, 77-86.
Asheim, B. T., Cooke, P. (1998). Localised Innovation Networks in a Global Economy: A Comparative Analysis of Endogenous and Exogenous Regional Development Approaches. Comparative Social Research, 17, 199-240.
Camagni, R. (1991). Introduction: From the Local "Milieu" To Innovation Through Cooperation
Networks. In R. Camagni Innovation Networks: Spatial Perspectives. London: Bedhaven Press. Carayannis, E. G., Campbell, D. F. J. (2009). "Mode 3" and "Quadruple Helix": Toward a 21st Century Fractal Innovation Ecosystem. International Journal of Technology Management, 46(3/4), 201-234. Carayannis, E. Innovation Helixes and Smart Specialization Strategies for Sustainable and Inclusive
Growth in Europe and Beyond. Journal of the Knowledge Economy, 5 (2), 212-239. Cooke, P., Heidenreich, M., Braczyk, H.-J. (2004). Regional Innovation Systems: The Role of Governances
in a Globalized World. London: UCL Press. Edquist, C. (2011). Design of Innovation Policy Through Diagnostic Analysis: Identification of
Systemic Problems (Or Failures). Industrial and Corporate Change, 20(6), 1725-1753. Florida, R. (2007). Toward the Learning Region. In R. Rutten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 50-71). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ. Fritsch, M., Mueller, P. (2007). The Persistence of Regional New Business Formation-Activity Over Time-Assessing the Potential of Policy Promotion Programs. Journal of Evolutionary Economics, 17(3), 299-315.
Fromhold-Eisebith, M. (2002). Innovative Milieu and Social Capital-Exploring Conceptual Complementaritiesс (Example of the Aachen Region, Germany). In Paper to be presented at the conference of the European Regional Science Association (ERSA) (pp. 56-59). Dortmund. Malinen, P., Simula, H. (2005). A Conceptual Platform for Developing Local and Regional Innovation
Environment. In The 6th CIN6t Conference. Brighton, UK. Morgan, K. (2007). The learning region: institutions, innovation and regional renewal. In R. Rutten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 101-127). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ. Platonov, V., Bergman, J.-P. (2011). Cross-Border Cooperative Network in the Perspective of
Innovation Dynamics. International Journal of Knowledge-Based Organizations, 1(1), 1-19. Stuck, J., Broekel, T. Revilla, J. (2014). Network Structures in Regional Innovation Systems. Working Papers on Innovation and Space, 09.14. Retrieved from https://www.econstor.eu/ bitstream/10419/111905/1/wp2014-09.pdf The GE Innovation Barometer 2018 (2018). GE Reports. Retrieved from https://www.ge.com/ reports/innovation-barometer-2018/#Emerging-confidence
Статья поступила в редакцию 25.10.2019 Статья принята к публикации 29.11.2019
Для цитирования: Терешина М. В., Мирошниченко И. В., Шарафан М. В. Качество региональной инновационной политики: институциональные ресурсы vs институциональные ловушки (опыт эмпирического исследования на материалах Краснодарского края).— Южно-российский журнал социальных наук. 2019. Т. 20. № 4. С. 142-162.
OUALITY OF REGIONAL INNOVATIVE POLICY: INSTITUTIONAL RESOURCES VS INSTITUTIONAL TRAPS (EXPERIENCE OF EMPIRICAL RESEARCH ON MATERIALS OF THE KRASNODAR TERRITORY) M. V. Tereshina, I. V. Miroshnichenko, M. V. Sharafan
Marija V. Tereshina.
E-mail: [email protected]. ORCID 0000-0001-8982-5831 Inna V. Miroshnichenko.
E-mail: [email protected]. ORCID 0000-0002-2650-6662
Mikhail V. Sharafan.
E-mail: [email protected]. ORCID 0000-0003-4387-9986
Kuban State University, Stavropolskaya Str., 149, Russia, 350040, Krasnodar.
Acknowledgements. The research was carried out within the framework of the regional project of the Russian Federal Property Fund and the Administration of the Krasnodar Territory, № 18-410-230028 (Institutional Design of the Innovation System of the Krasnodar Territory: Capacity Development, Neutralization of Risks and Threats).
Abstract. The article deals with the scientific problem associated with the search for new ways to manage innovation in regional systems of constituent entities of the Russian Federation. The presented results of the study allow us to determine the quality of the innovation policy of the Krasnodar Territory by assessing the effectiveness of institutional development resources and the possibilities of overcoming institutional traps that have developed in the regional innovation system. Considering the innovation policy as the ability of the authorities to form, update and develop the corresponding spectrum of institutional resources for the development of the regional innovation system, the authors propose a new analytical tool for assessing its quality.The results of an empirical study showed that the institutional resources for the development of innovation policy in the Krasnodar Territory are: formed regulatory framework that defines the paths of strategic socio-economic, scientific and technical development and state support for innovation in the Krasnodar Territory; developed scientific and educational complex, including federal research centers, research institutes, universities and objects of their internal innovative structure; created regional innovation infrastructure, including 166 different facilities; high level of human development (labor resources in the region) and intellectual capital (patents, managerial skills and technologies, professional experience). The scarce institutional resources for the development of innovation policy in the Krasnodar Territory include intangible resources (network, political, managerial, and socio-psychological) that form non-market development institutions. The proposed analytical toolkit for assessing the quality of innovation policy allows not only to identify the results of innovative development, but also to diagnose the range of success of the institutional mechanisms used, and also propose a mechanism for designing institutional changes in the regional innovation system, aimed at updating institutional resources and leveling institutional traps for the effective implementation of regional innovation policy. The authors propose a scenario for the institutional design of the innovation policy of the Krasnodar Territory, which will integrate the diverse institutional resources of the regional innovation policy. The Kuban Science Foundation may become the regional operator of such institutional design, which will provide an umbrella link between the implemented innovation policy and the results of the scientific and technical policy directly related to the production clusters of the region's economy.
Keywords: regional innovation policy, regional innovation system, development institutions, institutional traps
DOI: 10.31429/26190567-20-4-142-162
References
Ahuja, G. (2000). Collaboration Networks, Structural Holes, and Innovation: A Longitudinal Study. Administrative Science Quarterly, 45 (3), 425-455.
Asheim, B. (2007). Industrial Districts as Learning Regions. In R. Rutten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 71-101). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ.
Asheim, B. T. (2002). Regional Innovation Systems: The Integration of Local "Sticky" and Global "Ubiquitous" Knowledge. Journal of Technology Transfer, 27, 77-86.
Asheim, B. T., Cooke, P. (1998). Localised Innovation Networks in a Global Economy: A Comparative Analysis of Endogenous and Exogenous Regional Development Approaches. Comparative Social Research, 17, 199-240.
Camagni, R. (1991). Introduction: From The Local "Milieu" To Innovation Through Cooperation Networks. In R. Camagni Innovation Networks: Spatial Perspectives. London: Bedhaven Press.
Carayannis, E. G., Campbell, D. F. J. (2009). "Mode 3" and "Quadruple Helix": Toward a 21st Century Fractal Innovation Ecosystem. International Journal of Technology Management, 4 (3/4), 201-234.
Carayannis, E. Innovation Helixes and Smart Specialization Strategies for Sustainable and Inclusive Growth in Europe and Beyond. Journal of the Knowledge Economy, 5 (2), 212-239.
Chistyakova, N. (2015). Razrabotka metodicheskikh podkhodov k otsenke institutov innovatsion-noy sistemy regiona [Development of The Methodical Approaches for the Evaluation of the Institutes of Innovative Regional System]. Vestnik RUDN. Seriya: Ekonomika [RUDN Journal of Economics], 1, 82-93.
Cooke, P., Heidenreich, M., Braczyk, H.-J. (2004). Regional Innovation Systems: The Role of Governances in a Globalized World. London: UCL Press.
Dolgov, Yu. V. (2014). Ekonomicheskaya prokrastinatsiya kak institutsional'naya lovushka inno-vatsionnogo razvitiya [Economic Procrastination as an Institutional Trap for Innovative Development]. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern Science and Education Problems], 5. Retrieved from http://science-education.ru/ru/article/view?id=14613.
Edquist, C. (2011). Design of Innovation Policy Through Diagnostic Analysis: Identification of Systemic Problems (Or Failures). Industrial and Corporate Change, 20 (6), 1725-1753.
Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki [Federal State Statistics Service] (2018). Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskiye pokazateli. 2018. Statisticheskiy sbornik [Regions of Russia. Socio-Economic Indicators. 2018. Statistical Digest]. Moskva: Rosstat.
Fiyaksel', E. A., Aleksandrovskii, S. V. (2011). Analiz podkhodov k formirovaniyu i razvitiyu region-al'nykh innovatsionnykh sistem [Analysis of Approaches to the Formation and Development of Regional Innovation Systems]. Innovatsii [Innovations], 10, 81-86.
Florida, R. (2007). Toward the Learning Region. In R. Rutten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 50-71). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ.
Fritsch, M., Mueller, P. (2007). The Persistence of Regional New Business Formation-Activity Over Time-Assessing the Potential of Policy Promotion Programs. Journal of Evolutionary Economics, 17(3), 299-315.
Fromhold-Eisebith, M. (2002). Innovative Milieu and Social Capital-Exploring Conceptual Comple-mentaritiesc (Example of the Aachen Region, Germany). In Paper to be presented at the conference of the European RegionalcScience Association (ERSA) (pp. 56-59). Dortmund.
Gokhberg, L. M., Ditkovskii, K. A., D'yachenko, E. L. at al. (Eds.) (2019). Indikatory nauki: 2019: statisticheskiy sbornik [Indicators of Science: 2019: Statistical Collection]. Moskva: NIU VSHE.
Gokhberg, L. M. (Ed.) (2020). Reyting innovatsionnogo razvitiya suV'yektov Rossiyskoy Federatsii. Vypusk 6 [Rating of Innovative Development of the Constituent Entities of the Russian Federation. Issue 6]. Moskva: NIU VSHE.
Itskovits, G. (2010). Troynaya spiral': universitety-predpriyatiya-gosudarstvo: innovatsii v deystvii [The Triple Spiral: Universities-Enterprises-State: Innovation in Action]. Tomsk: Izd-vo Tomskogo gos. un-ta sistem upr. i radioelektroniki.
Malinen, P., Simula, H. (2005). A Conceptual Platform for Developing Local and Regional Innovation Environment. In The 6th CI№t Conference. Brighton, UK.
Mikhalkina, E. V., Kosolapova, N. A. (2018). Otsenka ispol'zovaniya potentsiala nematerial'nykh resursov regiona [Intangible Resources of The Regions: Evaluation of the Use of Capacities]. TERRA ECONOMICUS [TERRA ECONOMICUS], 16(1), 118-133.
Mikheeva, N., Semenova, R. (2011). Innovatsionnyy potentsial regionov: problemy i rezul'taty izmereniya. Novaya ekonomika. Innovatsionnyy portretRossii [The Innovative Potential of Regions: Problems and Measurement Results. The New Economy. Innovative Portrait of Russia]. Moskva: Tsentr strategicheskogo partnerstva.
Mil'ner, B. Z., Orlova, T. M. (2013). Organizatsiya sozdaniya innovatsiy: gorizontalnyye svyazi i upravleniye [Organization for the Creation of Innovations: Horizontal Communications and Management t]. Moskva: NITS INFRA-M.
Morgan, K. (2007). The learning region: institutions, innovation and regional renewal. In R. Rut-ten, F. Boekema (Eds.) The Learning Region: Foundations, State of The Art, Future (pp. 101-127). Cheltenham, UK: Edward Elgar Publ.
OESR, Evrostat (2006). Rukovodstvo Oslo: Rekomendatsii po sboru i analizu dannykh po innovatsi-yam [Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Analyzing Innovation Data]. 3rd Ed. (transl.) Moskva: TSISN.
Ostrom, E. (2010). Upravlyaya obshchim: evolyutsiya institutov kollektivnoy deyatelnosti [Governing the Commons: The Evolution of Institutions for Collective Action]. Moskva: IRISEN, Mysl'.
Pakhomov, A. V., Pakhomova, E. A., Rozhkova, O. V. (2018). Metodicheskiy podkhod k adaptatsii modeley innovatsionnogo protsessa k rossiyskim usloviyam [The Methodological Approach to Adapting Models of the Innovative Process to the Russian Environment]. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost' [National Interest: Priorities and Security], 360(3), 520-524.
Platonov, V., Bergman, J.-P. (2011). Cross-Border Cooperative Network in the Perspective of Innovation Dynamics. International Journal of Knowledge-Based Organizations, 1(1), 1-19.
Polezhaeva, A. Yu. (2015). Analiz usloviy razvitiya innovatsiy: tipologiya regionov [Analysis of The Development of Innovation: A Typology of Regions]. Regional'naya ekonomika: teoriya ipraktika [Regional Economics: Theory and Practice], 45, 50-62.
Smorodinskaya, N. V. (2011). Troynaya spiral' kak novaya matritsa ekonomicheskikh sistem [Triple Helix as A New Matrix of Economic Systems]. Innovatsii [Innovation], 4, 166-178.
Stuck, J., Broekel, T. Revilla, J. (2014). Network Structures in Regional Innovation Systems. Working Papers on Innovation and Space, 09.14. Retrieved from https://www.econstor.eu/bit-stream/10419/111905/1/wp2014-09.pdf
The GE Innovation Barometer 2018 (2018). GE Reports. Retrieved from https://www.ge.com/ reports/innovation-barometer-2018/#Emerging-confidence
Vishnevskiy, V., Dement'yev, V. (2010). Innovatsii, instituty i evolyutsiya [Innovation, Institutions and Evolution]. Voprosy ekonomiki [Voprosy Ekonomiki], 9, 41-62.
Zemtsov, S. P. (Ed.). (2019). Natsionalnyy doklad "Vysokotekhnologichnyy biznes v regionakh Ros-sii". Vypusk 2 [National Report "High-Tech Business in Regions of Russia". Issue 2]. Moskva: RANKHiGS, AIRR.
Zemtsov, S., Barinova, V. (2016). Smena paradigmy regional'noy innovatsionnoy politiki v Rossii: ot vyravnivaniya k umnoy spetsializatsii [The Paradigm Changing of Regional Innovation Policy in Russia: from Equalization to Smart Specialization]. Voprosy ekonomiki [Voprosy Ekonomiki], 10, 65-81.
Zinov, V. (2006). Innovatsionnoe razvitie ekonomiki i upravleniem [Innovative Economic Development and Management]. Obshchestvo i ekonomika [Society and Economy], 6, 43-103.
Received 25.10.2019.
Accepted 29.11.2019.
For citation: Tereshina M. V., Miroshnichenko I. V., Sharafan M. V. Quality of Regional Innovative
Policy: Institutional Resources vs Institutional Traps (Experience of Empirical Research on Materials of The Krasnodar Territory). — South-Russian Journal of Social Sciences. 2019. Vol. 20. No. 4.
Pp. 142-162.
© 2019 by the author(s). This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
