Научная статья на тему 'Национальные инновационные системы стран БРИКС: общие характеристики и перспективы сотрудничества'

Национальные инновационные системы стран БРИКС: общие характеристики и перспективы сотрудничества Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
147
32
Поделиться
Ключевые слова
ИННОВАЦИИ / ИННОВАЦИОННАЯ ЭКОНОМИКА / РЕЙТИНГ / НАЦИОНАЛЬНАЯ ИННОВАЦИОННАЯ СИСТЕМА / МЕЖДУНАРОДНОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО / DEA / INNOVATION / INNOVATION ECONOMY / RATING / NATIONAL INNOVATION SYSTEM / INTERNATIONAL COOPERATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Говорова А.В.

В настоящее время Россия является активным участником международных объединений как формальных, так и неформальных (например, БРИКС). На первый взгляд БРИКС группа стран, не связанных между собой ни по географическому, ни по идеологическому параметрам. Однако многолетнее сотрудничество стран доказывает обратное: создаются новые инициативы, развивается совместная работа не только над экономическими, но и научно-исследовательскими и инновационными проектами. В данной статье проводится анализ общих черт национальных инновационных систем (НИС) стран и выделяются их отличительные особенности, например, важность национальных академий наук в рамках НИС, а также необходимость их рассмотрения в качестве дополнительных субъектов НИС. На первом этапе исследования анализируются позиции пяти стран БРИКС в ведущих международных рейтингах инновационной активности. На втором проводится анализ среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA), позволяющий оценить соотношение затрат и результатов инновационной деятельности. По результатам анализа выдвигается предположение относительно того, какая именно из стран БРИКС может стать потенциальным лидером дальнейшего инновационного сотрудничества стран.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Говорова А.В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

NATIONAL INNOVATION SYSTEMS OF BRICS COUNTRIES: GENERAL FEATURES AND PROSPECTS OF COOPERATION

Nowadays Russia is an active participant in international associations, both formal and informal (e. g. BRICS). At first glance, the BRICS is a group of countries that are not related either geographically or ideologically. However, long-term cooperation between the countries proves the opposite: new initiatives are being created, joint work is developing not only on economic, but also research and innovation projects. In this article there is the analysis about the existing features of the national innovation systems (NIS) of countries and highlights their distinguishing features, for example, the importance of national academies of Sciences in the framework of the NIS, as well as the need for their consideration as additional subjects of NIS. At the first stage of the study, the positions of the five BRICS countries in the leading international rankings of innovation activity are analyzed. At the second stage-the analysis of the operating environment (Data Environment Analysis, DEA), which allows to estimate the ratio of costs and results of innovation. According to the results of the analysis, it is suggested which of the BRICS countries can become a potential leader in further innovative cooperation between the countries.

Текст научной работы на тему «Национальные инновационные системы стран БРИКС: общие характеристики и перспективы сотрудничества»

DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2410-7395-2018-3-79-99

Н А Ц И О Н А Л Ь Н Ы Е И Н Н О В А Ц И О Н Н Ы Е С И С Т Е М Ы С Т Р А Н Б Р И К С : О Б Щ И Е Х А Р А К Т Е Р И С Т И К И И П Е Р С П Е К Т И В Ы С О Т Р У Д Н И Ч Е С Т В А

А. В. Говорова

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова,

Москва, Россия

В настоящее время Россия является активным участником международных объединений как формальных, так и неформальных (например, БРИКС). На первый взгляд БРИКС - группа стран, не связанных между собой ни по географическому, ни по идеологическому параметрам. Однако многолетнее сотрудничество стран доказывает обратное: создаются новые инициативы, развивается совместная работа не только над экономическими, но и научно-исследовательскими и инновационными проектами. В данной статье проводится анализ общих черт национальных инновационных систем (НИС) стран и выделяются их отличительные особенности, например, важность национальных академий наук в рамках НИС, а также необходимость их рассмотрения в качестве дополнительных субъектов НИС. На первом этапе исследования анализируются позиции пяти стран БРИКС в ведущих международных рейтингах инновационной активности. На втором - проводится анализ среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA), позволяющий оценить соотношение затрат и результатов инновационной деятельности. По результатам анализа выдвигается предположение относительно того, какая именно из стран БРИКС может стать потенциальным лидером дальнейшего инновационного сотрудничества стран.

Ключевые слова: инновации, инновационная экономика, рейтинг, национальная инновационная система, международное сотрудничество, DEA.

N A T I O N A L I N N O V A T I O N S Y S T E M S O F B R I C S C O U N T R I E S : G E N E R A L F E A T U R E S A N D P R O S P E C T S O F C O O P E R A T I O N

Angelina V. Govorova

Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia

Nowadays Russia is an active participant in international associations, both formal and informal (e. g. BRICS). At first glance, the BRICS is a group of countries that are not related either geographically or ideologically. However, long-term cooperation between the countries proves the opposite: new initiatives are being created, joint work is developing not only on economic, but also research and innovation projects. In this article there is the analysis about the existing features of the national innovation systems (NIS) of countries and highlights their distinguishing features, for example, the importance of national academies of Sciences in the framework of the NIS, as well as the need for their consideration as additional subjects of NIS.

At the first stage of the study, the positions of the five BRICS countries in the leading international rankings of innovation activity are analyzed. At the second stage-the analysis of the operating environment (Data Environment Analysis, DEA), which allows to estimate the ratio of costs and results of innovation. According to the results of the analysis, it is suggested which of the BRICS countries can become a potential leader in further innovative cooperation between the countries.

Keywords: innovation, innovation economy, rating, national innovation system, international cooperation, DEA.

Введение

Большинство развитых стран в современной мировой экономической системе являются постиндустриальными. Это означает, что

их ВВП формируется в основном за счет третичного сектора экономики - отрасли услуг и наукоемких сфер. В этих условиях движущей силой экономики становятся инновации, которые приводят к развитию всех остальных отраслей экономики благодаря мультипликативному инновационному эффекту. Таким образом, от эффективности инновационной деятельности зависят показатели экономического роста страны в целом.

Контролировать, регулировать и эффективно управлять инновационной деятельностью страны позволяет качественно выстроенная национальная инновационная система. НИС представляет собой сеть государственных и частных учреждений, деятельность которых направлена на создание, передачу, изменение и распространение новых технологий [20. - P. 5-24]. В настоящее время НИС различных стран могут выступать как отдельные субъекты международных экономических отношений. Сотрудничество стран в области инноваций позволит повысить эффективность инновационных исследований и применяемых технологий в несколько раз за счет синергетического эффекта.

Неформальное межгосударственное объединение Федеративной Республики Бразилии, Российской Федерации, Республики Индии, Китайской Народной Республики и Южно-Африканской Республики -БРИКС - уникальная структура, не имеющая аналогов в мире. Во-первых, это объединение не является формальной организацией, значит, деятельность государств не ограничивается уставом или различными регламентами, а принимаемые документы в рамках сотрудничества не обязательны для исполнения. Тем не менее страны заинтересованы в выполнении подписанных соглашений. Во-вторых, БРИКС объединяет страны не по географическому принципу, а по схожести взглядов на международные экономические и политические события. В рамках этого объединения представляется рациональным развитие сотрудничества и в сфере инновационной деятельности стран. Как уже отмечалось ранее, синергетический эффект сотрудничества стран БРИКС может привести к росту экономического развития каждой страны в отдельности

и, следовательно, всего объединения в целом. Сотрудничество в сфере инноваций будет способствовать укреплению экономических, политических и социокультурных связей между странами.

Трансформация национальных инновационных систем

в экосистемы

Основоположниками теории национальных инновационных систем (НИС) можно считать К. Фримана, Б.-А. Лундвалла и Р. Нельсона. Первое упоминание понятия «инновационная система» встречается в работе Б.-А. Лундвалла 1985 г. Как утверждает сам автор, «пионером» концепции инновационных систем был К. Фриман, впервые упомянувший этот подход во время своего рабочего доклада ОЭСР в 1982 г.1 И если К. Фриман определяет НИС как сеть государственных и частных учреждений, то Б.-А. Лундвалл рассматривает НИС как совокупность взаимосвязей в рамках инновационной деятельности [26], а Р. Нельсон -как совокупность институтов [27]. Отечественные ученые скорее близки к точке зрения «отца» концепции НИС, рассматривая в своих определениях НИС как совокупность взаимосвязанных структур [5. - С. 59-70] или государственных, частных и общественных организаций и механизмов [3]. На основе предпосылки ОЭСР о том, что залогом эффективности технологий является понимание взаимосвязей между акторами инновационной деятельности [27], можно сказать, что НИС - это совокупность субъектов национальной экономики данной страны, а также их взаимоотношений по поводу создания, распространения и управления инновациями и инновационными процессами.

В экономической литературе также выделяются четыре основных вида инновационных моделей, которые в свою очередь определяют структуру национальной инновационной системы той или иной страны: евроатлантическая, восточноазиатская, альтернативная и модель «тройной спирали» [6]. Последняя модель получила свое развития после публикации работ Г. Ицковица и Л. Лейдесдорфа, в которых они описывали взаимодействие университетов, бизнеса (индустрии) и государства, вдохновляясь структурой ДНК при разработке теории [18. - Р. 14-19]. Концепция продолжает развиваться, и сейчас речь идет о тетра- и пентаспиралях. В качестве четвертой спирали в модель добавляется общество [23. - Р. 25-35], а в качестве пятой - контекст естественного окружения общества [13. - Р. 1-2]. Некоторые ученые рассматривают инновационную пентаспираль как взаимодействие науки, образовательной сферы, индустрии, бизнеса, а также государства и институтов гражданского общества [8. - С. 4-12]. Таким образом, модели п-спиралей базируются на трех ключевых субъектах НИС (университеты, бизнес и государство) и расширяются за счет добавления прочих компонентов,

1 Эта работа впервые была опубликована лишь 20 лет спустя в 2004 г.

например, социальных и финансовых институтов, участвующих в инновационной деятельности.

Для удобства исследования некоторые экономисты разделают участников НИС на группы. Например, Х. Лиу и С. Уйат выделяют первичные (непосредственно занятые в инновационной деятельности) и вторичные (оказывающие влияние на поведение первичных субъектов) субъекты НИС, а также институты, влияющие на поведение субъектов обеих групп [25. - Р. 1091-1113]. В свою очередь Н. И. Иванова рассматривает НИС как взаимоотношения субъектов государственного и частнопредпринимательского секторов [4. - С. 55-59]. Наконец, интересен подход О. В. Орды, который делит субъекты НИС по их функциям: регулирующая, финансирующая, стимулирующая и поддерживающая, информационная и сохраняющая, подготовительная, вспомогательная и образовательно-ознакомительная [7. - С. 25-32].

В рамках данного исследования представляется рациональным разделение участников НИС на научно-исследовательские институты (частные и государственные, в том числе организации, которые могут быть приравнены к таким НИИ из-за направленности их деятельности), коммерческие и некоммерческие организации, участвующие в инновационной деятельности, государство (в качестве заказчика инновационной деятельности и ее регулятора) и правовую институциональную систему (рассматривается отдельно с целью сравнительного анализа пяти стран).

Общая характеристика национальных инновационных систем стран БРИКС

Для сравнения национальных инновационных систем Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки автором были рассмотрены участники НИС этих стран в соответствии с выделенными группами субъектов НИС. Сравнительная таблица, составленная в ходе исследования, представляется слишком обширной для публикации, поэтому в данной статье приводятся только выводы, сделанные в ходе анализа.

Несмотря на различия в экономическом развитии структура НИС стран БРИКС имеет сходства. Во всех странах национальная инновационная система представляет собой связанный механизм взаимодействия научно-исследовательских институтов, коммерческих организаций и государства. Развитие инновационной деятельности во всех странах в настоящее время происходит в первую очередь за счет стимулирующей политики государства. Например, в Южной Африке действует десятилетний инновационный план, в который вошли меры по стимулированию экономического роста страны с помощью инноваций и по созданию экономики знаний. Аналогичные программы действуют и в других странах: Стратегия инновационного развития Российской Федерации

на период до 2020 года» - в России, Национальная стратегия науки, технологий и инноваций - в Бразилии, серии программ инновационного развития в Индии и Китае. Следует отметить, что в каждой из пяти стран наряду с подобными стратегическими программами инновационного развития на определенный срок, существуют и действуют законы об инновационном развитии страны. Вместе с инновационными законами активно развивается и законодательство в сфере защиты интеллектуальной собственности.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Одной из главных задач государства в инновационной политике является привлечение частных (отечественных и иностранных) инвестиций в инновационную сферу. В этом вопросе преуспели практически все страны кроме России. В Бразилии, Китае, Индии и Южной Африке в среднем 50% участников инновационной системы - это различного рода частные фирмы [21; 29]. Как уже отмечалось, предприятия не только сами проводят научно-исследовательскую деятельность, создавая департаменты НИОКР внутри своей структуры, но и являются заказчиками и спонсорами инновационной деятельности. В частности, в Бразилии около 40% инвестиций в инновационную деятельность поступает именно из предпринимательского сектора.

Еще одна особенность НИС стран БРИКС - особая роль академии наук, которая может рассматриваться как отдельный участник НИС, так как она выполняет одновременно функцию и создателя инноваций, и регулятора инновационной деятельности.

Таким образом, была изучена структура НИС стран БРИКС через раскрытие основных субъектов систем, выявлены общие черты в проводимых инновационных политиках в деятельности субъектов НИС, что позволяет говорить о возможности кооперации стран БРИКС в рамках инновационной деятельности.

Международные индексы оценки инновационной деятельности страны как инструменты сравнения национальных инновационных систем

В настоящее время одними из общепризнанных способов оценки инновационной деятельности той или иной страны считаются различного рода международные индексы и рейтинги, среди которых можно назвать Глобальный инновационный индекс (ГИИ) [20], инновационный индекс Bloomberg1, Глобальный индекс конкурентоспособности (в рамках которого исследуется показатель инновационного развития стран) [28] и др. Кратко рассмотрим эти индексы и позиции стран БРИКС в их рейтингах.

1 URL: http://www.bloomberg.com/graphics/2015-innovative-countries/ (дата обращения: 31.07.2018).

ГИИ публикуется с 2007 г. Всемирной организацией интеллектуальной собственности, Корнельским университетом и международной бизнес-школой INSEAD и считается наиболее комплексной оценкой инновационного развития стран мира. Методология ГИИ представляет собой оценку эффективности инновационной активности страны: всего используется 80 различных показателей, характеризующих инновационное развитие каждой из исследуемых стран. Эти показатели разделяются на две группы: располагаемые ресурсы и условия для проведения инноваций (Innovation Input) и достигнутые практические результаты осуществления инноваций (Innovation Output).

В настоящее время данный индекс является наиболее приемлемым для всестороннего анализа инновационной деятельности большинства стран мира, так как два других рассматриваемых в данной статье рейтинга, обладают рядом недостатков.

Так, инновационный индекс Bloomberg (Bloomberg Innovation Index) исследует лишь 6 показателей инновационной активности:

1) величину расходов на НИОКР;

2) добавленную стоимость производства на душу населения;

3) количество отечественных высокотехнологичных компаний;

4) показатель уровня образования;

5) численность профессиональных работников, занятых в научно-исследовательской деятельности на 1 млн населения страны;

6) количество патентных заявок на 1 млн населения и на каждый млн долларов, потраченных на НИОКР.

Как видно из перечня рассматриваемых параметров, для составления рейтинга компания Bloomberg анализирует 6 отдельных показателей, а затем объединяет результаты исследований в общей таблице. Фактически, это простое ранжирование стран по нескольким параметрам, что не может считаться всесторонним исследованием инновационной деятельности. Еще одним недостатком этого индекса является то, что Bloomberg представляет данные лишь по 50 странам. К сожалению, этот индекс не подходит для полной оценки инновационной деятельности стран БРИКС, так как в топ-50 не входит оценка инновационной системы Индии.

В Глобальный индекс конкурентоспособности (ГИК) стран (The Global Competitiveness Report) заложен показатель инновационного развития стран, отражающий значения 6 параметров: инновационный потенциал, качество научно-исследовательских институтов, расходы компаний на НИОКР, сотрудничество индустрии и университетов в области НИОКР; государственные закупки высокотехнологичной продукции; наличие ученых и инженеров; количество заявок по Договору о патентной кооперации на миллион населения. Именно в этих параметрах

и заключается главный недостаток ГИК: все показатели, кроме последнего, являются экспертными оценками, полученными в результате интервью (эксперты давали оценки каждому параметру от 1 до 7). Поэтому рациональнее использовать ГИК при оценке инновационной инфраструктуры, а не эффективности НИС.

Так как для данного исследования наиболее подходящим является ГИИ, рассмотрим положение стран БРИКС в этом рейтинге в 20132018 гг. (рис. 1).

Как видно из рис. 1, страны БРИКС на протяжении последних

5 лет получали средние оценки инновационного развития (для сравнения на графике приведены лучший и худший показатели). При этом инновационная оценка Китая росла в течение последних 5 лет, в то время как оценка остальных участников БРИКС незначительно снижалась.

80 60 40 20

2013

2014

Первый в рейтинге Индия

Последний в рейтинге

2015

^—Бразилия Китай

2016

2017

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2018

Россия ЮАР

Рис. 1. Страны БРИКС в Глобальном инновационном индексе в 2013-2018 гг.

(полученные баллы)1

0

Таким образом, самой инновационной страной БРИКС, по признанию ГИИ, является Китай. Это может стать предпосылкой к инновационному лидерству КНР в рамках группы. Проведем оценку эффективности национальных инновационных систем рассматриваемых 5 стран для выявления других тенденций и возможных точек инновационного сотрудничества.

Методология анализа национальных инновационных систем стран БРИКС

Для исследования эффективности НИС рассматриваемых стран, которое позволит выявить области дальнейшего сотрудничества, в данной работе выбран анализ среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA). Этот метод оценивает эффективность, которая в общем

1 Источник: URL: https://www.globalinnovationindex.org/analysis-indicator (дата обращения: 31.07.2018)

виде определяется как частное от деления суммы всех выходных параметров на сумму всех входных факторов. Данный метод анализа получил развитие в 70-80-х гг. ХХ столетия в работах А. Чарнеса и др. [16. - 429-444]. DEA используется для измерения эффективности принимающих решения единиц (Decision Making Unit, DMU). Это могут быть страны, отрасли или другие субъекты, относительную эффективность которых необходимо и можно рассчитать.

Важным фактором для DEA является вопрос направленности, который определяет, какой тип переменной (входной или выходной) будет использоваться в качестве основы для расчета эффективности:

- модели, ориентированные на входные параметры (input-oriented models), показывают, в какой степени можно сократить имеющиеся ресурсы (inputs), оценку эффективности с учетом текущего уровня параметров;

- модели, ориентированные на результаты (output-oriented models), показывающие, в какой степени можно было бы увеличить выпуск учитывая текущий уровень имеющихся ресурсов [17].

В простом виде модель DEA базируется на модели технической эффективности:

X взвешенных выходных параметров Техническая эффективность = —-.

X взвешенных входных параметров

Математически первоначальная модель А. Чарнеса и его коллег выглядила следующим образом:

_ Xf=! UjOjb ,

Ек = --> max!

к Xf=i Vtiik

при условии, что Ек <1 для всех DMUk = 1, 2, ..., n; Uj>0j = 1, 2, ..., M Vt>0i = 1, 2, ..., N, где Ek - значение эффективности исследуемого субъекта (DMU);

к - число сравниваемых субъектов (DMU);

N - число входных параметров (i = 1, 2, N);

M - число выходных параметров (j = 1, 2, M);

Iik - значение i-го входного параметра субъекта к;

Mjk - значение j-го выходного параметра субъекта к;

Vi - вес i-го входного параметра;

Uj - вес j-го выходного параметра.

Рассмотрим, какие входные и выходные данные используют различные исследователи для проведения DEA эффективности национальных инновационных систем стран БРИКС (табл. 1). Как правило, выбираются схожие входные данные: показатели количества используемых трудовых и финансовых ресурсов.

Таблица 1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Используемые входные и выходные данные DEA в работах 2012-2016 гг.*

Работа Inputs (входные данные) Outputs (выходные данные)

1 2 3

Глобальный инновационный индекс • институты (политическая, правовая и бизнес-среда); • человеческий капитал и исследования (образование, НИОКР); • инфраструктура (ИКТ, общая инфраструктура, экологическая обстановка); • развитие внутреннего рынка (кредиты, инвестиции, торговля, конкуренция и т. д.); • развитие бизнеса (работники сферы образования, инновационные связи, освоение знаний) • образовательные и технологические результаты (создание знаний, влияние знаний, распространение знаний); • креативные результаты (нематериальные активы, креативные товары и услуги, онлайн-креативносгь)

Cai Y. [11] Cai Y., Hanley A. [12] • трудовые ресурсы (количество научно-исследователь-ских сотрудников; • финансовые ресурсы (общие национальные расходы на НИОКР) • количество выданных патентов WIPO; • количество научных публикаций; • объем экспорта высокотехнологичных отраслей

Afzal M. N. I. [9] • возрастная структура населения; • количество пользователей компьютеров (на 1 ООО чел.); • объем выданных кредитов (% от ВВП); • расходы на НИОКР (% от ВВП); • % детей, принятых в среднюю школу; • стоимость открытия бизнеса (% от ВНД на душу населения); • торговля (% от ВВП); • объем природной ренты (% от ВВП) • патентная активность; • количество научных публикаций (на 1 ООО чел.); • экспорт высокотехнологичной продукции (% от общего объема экспорта)

* Составлено на основе цитируемых источников.

Окончание табл. 1

1 2 3

Сагауапшв Е. в., Со1е)з18 У., Grigoroudis Е. [14] • количество аспирантов; • степень участия в непрерывном образовании; • общие затраты на НИОКР • экспорт высокотехнологичной продукции; • продажи новых инноваций (для рынка и для фирм); • лицензионные и патентные платежи из-за рубежа; • количество заявок на регистрацию торговых марок

В1еЦск1 М., Ьевшак М. [10] • объем европейских фондов; • национальный вклад • доля высокотехнологичной продукции в экспорте; • доля исследовательского персонала в общем количестве занятых; • патентные заявки на млн жителей; • доля высокотехнологичных предприятий в общем числе предприятий

Сагауапшв Е. в., Grigoroudis Е., Сок^в У. [15] • население с высшим образованием (третья ступень образования); • расходы на НИОКР; • не научно-исследовательские расходы на инновации • технологичные (продуктовые или процессные) инноваторы; • нетехнологические (маркетинговые или организационные) инноваторы; • продажи новых для рынка и новых для фирм продуктов

Интересен подход Э. Караянниса и др. [15. - 63-80], которые в двух своих исследованиях используют двухступенчатый DEA, разделяя инновационный процесс на процесс создания и процесс коммерциализации знаний. Такое разделение позволяет снизить влияние временного лага. В результате образуются промежуточные показатели, которые являются выходными данными для первой стадии анализа и входными - для второй: количество цитирований научных статей, количество патентных заявок, занятость в наукоемких отраслях, малые и средние предприятия, сотрудничающие с другими предприятиями, объем венчурного финансирования, количество внутренних инноваций фирм и количество совместных публикаций частных и государственных организаций (рис. 2).

Коли^ство аспирантов

Участие а непрерывном _образовании

Население с высшим образованием [третья ступень образования)

Оби+ie расходы на НИОКР

j ь Основные фонды НИОКР

Не научно-исследовательские расходы _на инновации_

пЦит1рования гаучгых статей -

Патентные заявки

Занятость в наукоёмких _отраслях_

Внутренние ишовщии на

_мсп_

МОП, сотрудничают® с другими предприятием

Совместные публикации частных и государственных срганизаций Объем венчурного финанауования

s

s

«

íi

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

щ с s

з я i о 5 я О. =г = с с. « — о 1

о

a

Экслорг высокотехнологичной _продукции_

Количество инноватсров {технологических и внетехнологических}

Продаж нсвыхдля рынка и новых для фирм инноваций

Лицензионные и латентные поступления из-за рубежа

Заявки на регистрацию

торговых марок в отечественные офисах

Рис. 2. Процессы создания и коммерциализации знаний в рамках национальной инновационной системы1

Выберем факторы, необходимые для анализа эффективности национальных инновационных систем стран БРИКС (табл. 2).

К сожалению, обзор международных статистических баз данных не позволяет собрать информацию о промежуточных параметрах для всех стран БРИКС: показателях количества внутренних инноваций (что особенно важно, например, для анализа китайской НИС, где проводится политика сохранения инноваций внутри фирм и страны), объемах венчурного финансирования и т. д. Исходные данные для проведения расчетов отражены в табл. 3.

Ввиду отсутствия данных о количестве выпускников третьей ступени образования (параметр Х2к) исключим его из исследования. Тем не менее согласимся с важностью этого показателя в случае, когда включение данных в модель представляется возможным (например, при изучении европейских стран).

По аналогии с исследованиями Э. Караянниса и др. выходные данные (параметры У и, У2к и Узк) будут браться с шагом в два года.

1 Источник: [14. - P. 253-274; 15. - P. 63-80].

Т а б л и ц а 2

Используемые параметры для расчета эффективности национальных инновационных систем БРИКС

Тип па- Обозна- Название параметра Обоснование Источник

раметра чение

Вход- Xtk Численность работ- Трудовые UIS

ной ников, задействованных в НИОКР (Total R & D personnel) ресурсы Statistics [20; 27]

Вход- X2k Количество выпуск- Трудовые UIS

ной ников третьей ступени образования (Tertiary graduates) ресурсы Statistics

Вход- Хзк Объемы финансиро- Финансирова- UIS

ной вания научно-исследовательской деятельности (General Expenditureson R & D, GERD) ние инновационной деятельности Statistics

Выход- Ytk Количество подан- Результаты WIPOIP

ной ных патентных за- научной Statistics

явок (WIPO patent деятельности Data

applications) Center

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Выход- Y2k Количество статей Результаты The World

ной в научных журналах научной Bank - Data

(Scientific and деятельности Bank

technical journal

articles)

Выход- Y3k Объем экспорта вы- Экономические The World

ной сокотехнологичной результаты Bank -

продукции и иннова- деятельности, Data Bank

ционных технологий востребован-

(High-technology ность научных

exports) результатов

Исходные статистические данные исследования*

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Total R&D personnel (FTE)

Бразилия 197 590 210 437 235 227 281 945 303876 32 5806 347 737 н/д н/д н/д

Россия 912 291 869 772 845 942 839 992 839183 82 8401 826 733 829 190 833 654 802 317

Индия н/д н/д н/д 441126 н/д н/д н/д н/д 528 219 н/д

Китай 1 736 155 1 965 357 2 291 252 2 553 829 2 882 903 3 246 840 3 532 817 3 710 580 3 758 848 3 878 057

ЮАР 31 353 30 802 30 892 29 487 30 979 35 051 37 957 38 465 41 055 н/д

Tertiary graduates

Бразилия 820 473 917111 1 008 876 1 024 743 1 072 267 1111 463 н/д 1097 494 1 226 212 н/д

Россия 1 985 478 н/д 2 064 473 н/д 2 075 040 1 995 269 1 921 834 1 732 208 1 706 754 н/д

Индия н/д н/д н/д н/д н/д н/д 8 846 030 7 741 584 8 428 836 8 437 710

Китай 5 872 815 7 071 047 7 716 957 7 863 663 8 733 298 9 135 720 9 366 202 И 380 503 1 1923 653 12 443 378

ЮАР н/д н/д н/д н/д н/д 183 864 195 269 199 821 208 971 н/д

Gross domestic expenditure on R&D (GERD) (current PPP mln $)

Бразилия 25 829,021 28 897,030 28 812,525 32 516,850 33 904,393 3 4796,361 38 645,510 42 124,488 41104,129 н/д

Россия 26 535,664 30 058,386 34 654,592 33 093,504 35 192,077 37 911,492 38 607,042 39 829,497 38 135,530 37 265,830

Индия 33 527,471 37 773,539 40 194,744 43 674,836 4 8062,976 н/д н/д н/д 50 118,735 н/д

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Китай 124 199,161 146 113,993 185 300,803 213 485,641 247 808,303 292 196,334 334 116,570 370 589,748 408 257,709 45 1913,898

ЮАР 4 872,273 5 157,113 4813,702 4 428,284 4 652,174 4836,902 4 977,549 5 478,054 5 823,289 н/д

* Составлено на основе цитируемых источников (см. табл. 2).

Окончание табл. 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Total patent applications (total count by applicant's origin)

Бразилия 5 393 5 521 5 420 5 735 6 359 6 603 6 848 6 712 6 570 7 215

Россия 30 489 31 095 28 859 32 837 31464 34 379 34 067 28 512 33 798 31 817

Индия 10 529 11 546 11 939 14 869 15 896 18 202 20 908 22 445 23 990 25 837

Китай 161 308 204 268 241 434 308 326 436 170 561 408 734 096 837 817 1 010 615 1 257 409

ЮАР 2 063 2 099 1964 1996 1 763 1688 2 211 2317 2 077 2 011

Scientific and technical journal articles

Бразилия 31 066 35 532 38 547 41 755 44 586 49184 51136 53 667 5 3492 53 607

Россия 30 320 31 854 32 620 33 961 36 157 36 253 39 715 44 995 5 3061 59134

Индия 43 625 48 794 54 667 62 790 75 337 82182 88 942 100 575 106 663 110 320

Китай 215 700 249 973 290 330 316 915 334 045 332 082 362 973 393 963 411 268 426 165

ЮАР 5907 6 404 7 063 7 652 8 533 9 342 10 251 11 992 И 418 И 881

High technology exports (current min $

Бразилия 9 076,354 10 285,556 7 896,043 8 213,046 8 414,889 8 820,261 8 391,852 8 228,775 8 848,310 9 775,328

Россия 4 108,627 5 071,297 4 527,431 5 075,117 5 443,361 7 095,070 8 655,777 9 842,669 9 677,336 6 639,583

Индия 5 997,790 7 738,414 10 728,448 10 086,626 12 870,673 12 434,267 16 693,424 17 315,676 13 750,547 13 335,887

Китай 302 773,297 340 117,842 309 600,892 406 089,688 457106,558 505 645,680 560 058,334 558 599,126 549 799,009 496 007,481

ЮАР 1832,868 1 974,038 1 364,422 1 855,318 2 227,731 2 310,815 2 215,474 2 488,863 1 960,692 1 906,054

Результаты оценки эффективности национальных инновационных систем стран БРИКС

Рассмотрим динамику изменения эффективности инновационных систем Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки (рис. 3). Самыми эффективными инновационными системами в 2007-2013 гг. стали НИС Китая и Южной Африки. Это означает, что, возможно, именно эти страны должны стать лидерами инновационного сотрудничества в рамках БРИКС. Самыми неэффективными системами стали НИС России и Бразилии.

2013/2015

2012/2014

2011/2013

2010/2012

2009/2011

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2008/2010

2007/2009

64,94%

72,15%%

73,27% ■ 76,30%%

64,70%%

80,25%%

81,75%%

57,63%

83,01%

64,37%

77,26%

68,8

77,34% 7%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

100,00%

0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00%

Бразилия ■ Россия ■ Индия ■ Китай ■ ЮАР

Рис. 3. Расчетные значения коэффициента эффективности национальных инновационных систем стран БРИКС за 2007-2013 гг.

Следует заметить, что отсутствие статистических данных по количеству научно-исследовательского персонала в Индии не позволяет в полной мере оценить динамику развития инновационной системы данной страны. Более того, ввиду особенностей DEA отсутствие данных по одной из стран могло повлиять на полученные результаты. Из-за отсутствия данных по количеству персонала для Индии и Бразилии в 2012 г. расчет эффективности НИС в 2012 г. не проводился.

Показатели эффективности инновационной деятельности Бразилии в течение рассматриваемых 7 лет находились приблизительно на

одном уровне, равно как и показатели эффективности инновационной деятельности России. Согласно полученным результатам, этим двум странам необходимо изменить структуру расходования ресурсов при ведении инновационной деятельности. При этом, например, снижение научно-исследовательского персонала, как это было в 2008 г. в России (скорее всего, вследствие мирового финансового кризиса), не ведет к значительному увеличению эффективности. Самым неэффективным годом для России стал 2009, что, вероятно, связано с отсутствием изменений в инновационной системе в связи с последствиями мирового финансового кризиса. Причем Россия - единственная страна БРИКС, в которой идет снижение численности научно-исследовательских сотрудников на протяжении 2007-2013 гг.

Таким образом, проведенный анализ выполнил свою задачу по оценке внешних результатов инновационной деятельности страны, т. е. тех, которые могут быть использованы другими субъектами НИС (патенты, научные статьи и экспорт высокотехнологичных товаров). Однако данный анализ не включал внутренние инновации, т. е. те которые фирмы внедряют в рамках собственного производства (например, процессные или маркетинговые инновации, не всегда требующие патентования). Рассмотрение этих параметров инновационной деятельности возможно только при получении данных от ведущих фирм-инноваторов.

Заключение

В результате проведенного исследования были рассмотрены основные составляющие инновационной системы любой страны. С помощью выделенных субъектов НИС были качественно охарактеризованы инновационные системы Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки, выявлены общие черты систем, а также индивидуальные особенности их развития. В ходе изучения структуры НИС стран БРИКС было выявлено, что можно рассматривать еще один субъект инновационной системы -создаваемые внутри страны технопарки. Такие структуры не только являются инструментом государственной политики стимулирования инновационной деятельности, но и выступают как самостоятельные субъекты НИС, являясь производителями, заказчиками и потребителями результатов инновационной деятельности. Кроме того, в рамках исследования были рассмотрены существующие международные рейтинги, изучающие инновационное развитие стран: Глобальный инновационный индекс, Индекс инноваций Bloomberg, Международный рейтинг конкурентоспособности и др. При их изучении особое внимание было уделено показателям стран БРИКС. Наиболее полным оказался ГИИ, так как он рассматривает более 80 параметров инновационного развития страны. Вместе с тем показатели других рейтингов и аналитических отчетов также являются важными для характеристики инновационной активности: они

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

могут более глубоко, чем ГИИ, рассматривать отдельные вопросы и проблемы НИС (например, затраты на НИОКР, инструменты стимулирования инновационной активности и т. д.).

Наконец, были выявлены входные и выходные параметры инновационной деятельности. В качестве входных данных были использованы показатели численности научных работников и общие расходы на НИОКР. В качестве результатов инновационной активности рассматривались количество патентов от страны, количество статей в научных журналах, а также объем экспорта высокотехнологичной продукции.

Эффективность инновационной деятельности стран БРИКС оценивалась в посткризисный период с 2007 по 2013 г. Данное временное ограничение было вызвано характером статистических данных, необходимых для расчета. Оценка эффективности показала, что инновационные системы Китая и ЮАР являются эффективными, в то время как НИС Бразилии и России в рассматриваемый период времени, не были эффективными. Ввиду отсутствия данных как в международных, так и национальных статистических базах, дать обоснованное заключение об эффективности национальной инновационной системы Индии не представляется возможным.

Полученные результаты исследования позволяют предположить, что Китай и ЮАР могут стать лидерами инновационной деятельности БРИКС. Отметим, что именно во время проведения встречи лидеров стран БРИКС в Китае был принят документ о совместном инновационном развитии стран.

Список литературы

1. Гаврилова В. Е., Говорова А. В. Возможно ли в России экономическое счастье по-китайски? // Вестник НГИЭИ. - 2017. - Т. 8, № 75. -С. 107-118.

2. Говорова А. В. Роль «умных городов» в формировании цифровой экономики КНР // Трансформация бизнес-моделей в условиях цифровой экономики : сборник материалов научно-практической конференции «Неделя инноваций». 12-18 декабря 2017 г. - М. : ТЕИС, 2018. - С. 75-83.

3. Голиченко О. Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. - М. : Наука, 2006.

4. Иванова Н. И. Наука в национальных инновационных системах // Инновации. - 2005. - № 2 (80). - С. 55-59.

5. Иванова Н. И. Национальные инновационные системы // Вопросы экономики. - 2001. - № 7. - С. 59-70.

6. Касенов Р. Р. Модель национальной инновационной системы // Вестник Челябинского государственного университета. - 2013. -№ 32 (323). - (Экономика.). - C. 52-56.

7. Орда О. В. Технополисы как элемент инфраструктуры национальной инновационной системы // Экономический журнал. - 2011. -№ 21. - C. 25-32.

8. Федоров М. В., Пешина Э. В., Гредина О. В. Пентаспираль - концепция производства знаний в инновационной экономике // Управленец. - 2011. - № 3-4. - C. 4-12.

9. Afzal M. N. I. An Empirical Investigation of the National Innovation System (NIS) Using Data Envelopment Analysis (DEA) and the TOBIT model // International Review of Applied Economics. - 2014. - N 4 (28). -C. 507-523.

10. Bielicki M., Lesniak M. CEE Cross-Country Comparison of National Innovation Systems Efficiency: DEA Approach, 2016. - P. 87-95.

11. Cai Y. Factors Affecting the Efficiency of the BRICSs' National Innovation Systems: A Comparative Study Based on DEA and Panel Data Analysis // Economics Discussion Paper. - 2011. - January. - P. 2-25.

12. Cai Y, Hanley A. Building BRICS: 2-Stage DEA analysis of R&D efficiency // Kiel Working Paper. - 2012. - N 1788.

13. Carayannis E. G., Barth T. D., Campbell D. F. The Quintuple Helix Innovation Model: Global Warming as a Challenge and Driver for Innovation // Journal of Innovation and Entrepreneurship. - 2012. - N 1 (1). - P. 1-12.

14. Carayannis E. G., Goletsis Y., Grigoroudis E. Multi-level Multi-stage Efficiency Measurement: the Case of Innovation Systems // Operational Research. - 2015. - N 2 (15). - P. 253-274.

15. Carayannis E. G., Grigoroudis E., Goletsis Y. A Multilevel and Multistage Efficiency Evaluation of Innovation Systems: A Multiobjective DEA approach // Expert Systems with Applications. - 2016. - N 62. -P. 63-80.

16. Charnes A., Cooper W. and Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. - 1978. - Vol. 2. - P. 429- 444.

17. Cooper W. W., Seiford L. M. and Tone K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, Reference and DEA-Solver Software. - 1st ed. - Norwell : Kluwer Academic Publishers, 2000.

18. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix - University-Industry-Government Relations: a Laboratory for Knowledge Based Economic Development // EASST Review. - 1995. - № 1 (14). - P. 14-19.

19. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Dynamics of Innovation: from National Systems and «Mode 2» to a Triple Helix of University-Industry-Government Relations // Research Policy. - 2000. - № 2 (29). - P. 109-123.

20. Freeman C. The National System of Innovation in Historical Perspective // Cambridge Journal of Economics. - 1995. - N 19. - P. 5-24.

21. Global Innovation Index 2018. Energixing the World with Innovation / edited by S. Dutta, B. Lanvin, S. Wunsch-Vincent. - 11th edition Cornell University, INSEAD, and WIPO, 2018. - P. 1-3.

22. Gopalakrishnan S., Dasgupta J. Policies to Drive Innovation in India // The Global Innovation Index. - 2015. - P. 121-130.

23. Human Resources in R&D // UNESCO Institute for Statistics, 2017.

24. Leydesdorff L. The Triple Helix, Quadruple Helix,..., and an N-Tuple of Helices: Explanatory Models for Analyzing the Knowledge-Based Economy? // Journal of the Knowledge Economy. - 2012. - N 1 (3). -P. 25-35.

25. Liu X., White S. Comparing Innovation Systems : a Framework and Application to China's Transitional Context // Research Policy. - 2001. -N 30. - P. 1091-1113.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

26. Lundvall B. National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. - London : Pinter Publishers,1992.

27. Nelson R. R. National Innovation Systems: a Comparative Analysis. - New York : Oxford university press, 1993.

28. OECD National Innovation Systems // International Journal of Entrepreneurship and Innovation Management. - 1997. - № 1 (8). - P. 74.

29. The Global Competitiveness Report The Global Competitiveness Report 2017-2018 / edited by K. Schwab, 2017.

30. UNESCO Institute for Statistics (UIS) UIS Statistics / UNESCO Institute for Statistics (UIS). - URL: http://data.uis.unesco.org/Index.aspx (дата обращения: 31.07.2018).

References

1. Gavrilova V. E., Govorova A. V. Vozmozhno li v Rossii ekonomi-cheskoe schast'e po-kitayski? [Is It Possible to Build Economic Happiness in Russian 'in Chinese'?]. Vestnik NGIEI, 2017. Vol. 8, No. 75, pp. 107-118. (In Russ.).

2. Govorova A. V. Rol' «umnyh gorodov» v formirovanii tsifrovoy ekonomiki KNR [The Role of Smart Cities in Shaping China's Digital Economy] Transformatsiya biznes-modeley v usloviyah tsifrovoy ekonomiki, sbornik materialov nauchno-prakticheskoy konferentsii «Nedelya innovatsiy». 12-18 dekabrya 2017 g. Moscow, TEIS, 2018, pp. 75-83. (In Russ.).

3. Golichenko O. G. Natsional'naya innovatsionnaya sistema Rossii: sostoyanie i puti razvitiya [National Innovation System of Russia: State and Ways of Development]. Moscow, Nauka, 2006. (In Russ.).

4. Ivanova N. I. Nauka v natsional'nyh innovatsionnyh sistemah [Science in National Innovation Systems]. Innovatsii, 2005, No. 2 (80), pp. 55-59. (In Russ.).

5. Ivanova N. I. Natsional'nye innovatsionnye sistemy [National Innovation System]. Voprosy ekonomiki, 2001, No. 7, pp. 59-70. (In Russ.).

6. Kasenov R. R. Model' natsional'noy innovatsionnoy sistemy [Model of National Innovation System]. Vestnik Chelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta, 2013, No. 32 (323). (Ekonomika.), pp. 52-56. (In Russ.).

7. Orda O. V. Tekhnopolisy kak element infrastruktury natsio-nal'noy innovatsionnoy sistemy [Technopolises as an Element of the Infrastructure of the National Innovation System]. Ekonomicheskiy zhurnal, 2011, No. 21, pp. 25-32. (In Russ.).

8. Fedorov M. V., Peshina E. V., Gredina O. V. Pentaspiral' -kontseptsiya proizvodstva znaniy v innovatsionnoy ekonomike [Pentaseal -the Concept of Knowledge Production in the Innovation Economy]. Upravlenets, 2011, No. 3-4, pp. 4-12. (In Russ.).

9. Afzal M. N. I. An Empirical Investigation of the National Innovation System (NIS) Using Data Envelopment Analysis (DEA) and the TOBIT Model. International Review of Applied Economics, 2014, No. 4 (28), pp. 507-523.

10. Bielicki M., Lesniak M. CEE Cross-Country Comparison of National Innovation Systems Efficiency: DEA Approach, 2016, pp. 87-95.

11. Cai Y. Factors Affecting the Efficiency of the BRICSs' National Innovation Systems : A Comparative Study Based on DEA and Panel Data Analysis. Economics Discussion Paper, 2011, January, pp. 2-25.

12. Cai Y., Hanley A. Building BRICS: 2-Stage DEA analysis of R&D efficiency. Kiel Working Paper, 2012, No. 1788.

13. Carayannis E. G., Barth T. D., Campbell D. F. The Quintuple Helix Innovation Model: Global Warming as a Challenge and Driver for Innovation. Journal of Innovation and Entrepreneur ship, 2012, No. 1 (1), pp. 1-12.

14. Carayannis E.G., Goletsis Y., Grigoroudis E. Multi-level Multi-stage Efficiency Measurement: the Case of Innovation Systems. Operational Research, 2015, No. 2 (15), pp. 253-274.

15. Carayannis E. G., Grigoroudis E., Goletsis Y. A Multi-level and Multi-stage Efficiency Evaluation of Innovation Systems: A Multiobjective DEA approach. Expert Systems with Applications, 2016, No. 62, pp. 63-80.

16. Charnes A., Cooper W. and Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 1978, Vol. 2, pp. 429- 444.

17. Cooper W. W., Seiford L. M. and Tone K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, Reference and DEA-Solver Software. 1st ed. Norwell, Kluwer Academic Publishers, 2000.

18. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix - University-Industry-Government Relations: a Laboratory for Knowledge Based Economic Development. EASST Review, 1995, No. 1 (14), pp. 14-19.

19. Еtzkowitz H., Leydesdorff L. The Dynamics of Innovation: from National Systems and «Mode 2» to a Triple Helix of University-Industry-Government Relations. Research Policy, 2000, No. 2 (29), pp. 109-123.

20. Freeman C. The National System of Innovation in Historical Perspective, Cambridge Journal of Economics, 1995, No. 19, pp. 5-24.

21. Global Innovation Index 2018. Energixing the World with Innovation, edited by S. Dutta, B. Lanvin, S. Wunsch-Vincent. 11th edition Cornell University, INSEAD, and WIPO, 2018, pp. 1-3.

22. Gopalakrishnan S., Dasgupta J. Policies to Drive Innovation in India. The Global Innovation Index, 2015, pp. 121-130.

23. Human Resources in R & D. UNESCO Institute for Statistics, 2017.

24. Leydesdorff L. The Triple Helix, Quadruple Helix,..., and an N-Tuple of Helices: Explanatory Models for Analyzing the Knowledge-Based Economy? Journal of the Knowledge Economy, 2012, No. 1 (3), pp. 25-35.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

25. Liu X., White S. Comparing Innovation Systems : a Framework and Application to China's Transitional Context. Research Policy, 2001, No. 30, pp. 1091-1113.

26. Lundvall B. National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, London, Pinter Publishers, 1992.

27. Nelson R. R. National Innovation Systems: a Comparative Analysis. New York, Oxford university press, 1993.

28. OECD National Innovation Systems. International Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 1997, No. 1 (8), pp. 74.

29. The Global Competitiveness Report The Global Competitiveness Report 2017-2018, edited by K. Schwab, 2017.

30. UNESCO Institute for Statistics (UIS) UIS Statistics. UNESCO Institute for Statistics (UIS). Available at: http://data.uis.unesco.org/ Index.aspx (accessed 31.07.2018).

Сведения об авторе

Information about the author

Ангелина Валерьевна Говорова

инженер кафедры экономики инноваций экономического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Адрес: ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова», Москва, 119991, Ленинские горы, д. 1, строение 46. E-mail: angelinagovorova@yandex.ru

Angelina V. Govorova

Engineer of Innovation Economics Department, Economics Faculty of Lomonosov Moscow State University. Address: Lomonosov Moscow State University, 1, building 46, Leninskie Gory, Moscow, 119991, Russian Federation. E-mail: angelinagovorova@yandex.ru