CC BY
189
Библиографический список
1. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр. и доп. М., 2008.
2. Spencer T. MECE Framework. URL: http://www.spencertom.com/2013/01/30/mece-frame-work/#.WFJ-irXpjcs
3. Parmenter D. Key Performance Indicators: Developing, Implementing and Using Winning KPI's. New Jersey, 2007.
4. Muchinski P.M. Psychology Applied to Work (10th ed.). Summerfield. NC, 2012.
5. URL: http://uchebnik.online/sistema-pokazateley-sbalansirovannaya/primenenii-sbalansirovannoy-sistemyi-31529.html
6. ПановМ.М. Оценка деятельности и система управления компанией на основе KPI. М., 2013.
7. КлочковА.К. KPI и мотивация персонала. Полный сборник практических инструментов. М., 2010.
V.A. Barinova, S.P. Zemtsov Rating the Innovative Development of the Russian Regions: Why Does Russia Need a New Method?
The existing ratings of innovative development in Russia that mechanically borrow foreign techniques without taking into account the theoretical basis and characteristics of national statistics, are analyzed. Based on the analysis of models and comparison of international and Russian rating techniques, recommendations are given and the need for a specialized ranking of regional high technology development is justified.
Key words and word-combinations: Russian regions, innovative development, ratings, high technology.
Анализируются существующие рейтинги инновационного развития в России, механически заимствующие зарубежные методики, не учитывая теоретической основы и особенностей отечественной статистики. На основе анализа моделей и сравнения методик международных и российских рейтингов даны рекомендации и обоснована необходимость разработки специализированного рейтинга развития высоких технологий.
Ключевые слова и словосочетания: регионы России, инновационное развитие, рейтинги, высокие технологии.
УДК 338(470+571) ББКб5.9(2Рос)
В.А. Баринова, С.П. Земцов
РЕЙТИНГИ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ: ЗАЧЕМ НУЖНА НОВАЯ МЕТОДИКА В РОССИИ?
В
России наблюдается высокая дифференциация инновационного потенциала регионов, что требует разработки и внедрения соответствующей системы регионального мониторинга. Сегодня уже существуют десятки специальных рейтингов, но, на наш взгляд, имеющиеся системы оценки в недостаточной мере ориентированы на долгосрочные национальные интересы. В связи с введением режима санкций все возрастающую роль в социально-экономическом развитии играют высокие технологии, однако именно им действующие рейтинги отводят несущественное место.
В условиях формирования экономики
110
Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2016. № 6 (57)
знаний особое значение имеет изучение передовых отраслей пятого и шестого технологических укладов. К высокотехнологичным (фармацевтика, авиа-, приборостроение и др.) и наукоемким (ИКТ, финансовые услуги и др.) относятся отрасли с высокой долей затрат на научные исследования; большинство фирм этих отраслей относится к инновационным. Инновациями следует считать все реализованные человеком новшества [1; 2]. При этом минимальным критерием новизны является «новое» для фирмы, а соответственно, любые услугу, процесс или продукт, созданный на новом оборудовании, следует считать инновационными (например, обновление веб-сайта — маркетинговая инновация). Большинством же фирм в России недооцениваются масштабы инновационной деятельности [3; 4], что приводит к соответствующим заниженным региональным оценкам.
Для моделирования результатов инновационной деятельности традиционно используется производственная функция знаний (ПФЗ), описывающая процесс создания новых знаний и технологий в зависимости от затрат на научные исследования. Впервые использовать подход «затраты — выпуск» предложил Ц. Грилихес [5]. При эмпирической проверке модели ПФЗ возникает ряд сложностей. Трудно однозначно определить переменную, характеризующую инновационный выпуск. В качестве таковой могут использоваться новые продукты, число научных статей, число новых компаний и т.д. Чаще всего применяют число патентов, многие из которых не имеют коммерческой ценности и не реализуются в новой продукции. Инновационный процесс требует времени на создание, выпуск и адаптацию, вследствие чего текущие исследования могут оказать влияние на выпуск лишь спустя несколько лет. Прошедшие исследования и разработки способны обесцениваться и морально устаревать, поэтому в результате чистые аккумулированные знания не совпадают с объемом финансирования. Уровень технологического развития отдельной отрасли и региона определяется также знаниями, пришедшими из других отраслей и регионов, то есть существует эффект «перетока» знаний.
Эмпирические исследования показывают, что инновационные процессы концентрируются на региональном уровне благодаря эффекту неявных знаний (могут быть переданы только «от учителя к ученику» в процессе личного общения), концентрации перетока знаний и «укорененности» инновационных систем (накопление соответствующего запаса знаний и компетенций, формирование устойчивых сетей взаимодействия инноваторов), а потому соответствующие изыскания следует проводить именно на уровне регионов [6].
В традиционной модели недооценивается значимость человеческого капитала. В работе T. Brenner и T. Broekel инновационный выпуск напрямую связывается с числом инноваторов, которое, в свою очередь, зависит от характеристик региональной инновационной системы (доля занятых с высшим образованием, качество инновационной инфраструктуры и т.д.) и привлекательности региона для тех, кто создает и распространяет новые идеи, технологии и продукты (условия жизни, доходы занятых в секторе научных исследований и опытно-конструкторских работ (НИОКР) и т.д.) [7].
Эмпирические оценки модели производственной функции знаний для ре-
Вестник Поволжского института управления • 2016. № 6 (57) 111
гионов России показывают наибольшее влияние на инновационный выпуск человеческого капитала, межрегионального «перетока» знаний (инновационной активности в соседних регионах) и затрат на НИОКР [8; 9]. В условиях ограниченности статистической информации в ряде случаев невозможно полноценное исследование с помощью эконометрических методов, поэтому в качестве инструмента подобной оценки выступают рейтинги, основанные на расчете интегральных индексов.
Подробный обзор методик представлен в работе В.А. Коцюбинского и В.А. Еремкина [10] . Несмотря на различные наборы индикаторов, методики сбора и подходы к агрегированию, коэффициент ранговой корреляции результатов межстрановых сопоставлений довольно высок, то есть рейтинги показывают довольно близкие результаты. В большинстве из них условия и результаты инновационного развития методически разделяются, что соответствует предпосылкам теоретической модели производственной функции знаний.
Наиболее известными зарубежными региональными рейтингами являются: в Европейском союзе — Региональный инновационный обзор (Regional Innovation Scoreboard, RIS); в США — Сводный индекс инновационного развития (Portfolio Innovation Index, PII) и Индекс новой экономики (State New Economy Index, SNEI). Они преимущественно заимствуют методику международных рейтингов с учетом существующих ограничений региональной статистики.
В таких межстрановых обследованиях развития инновационной сферы, как Европейский инновационный обзор (Innovation Union Scoreboard, IUS), Международный индекс инновативности (International Innovation Index, III), Глобальный инновационный индекс (Global Innovation Index, GII), в набор индикаторов входят и показатели «входа», или условий («input»), и показатели «выхода», или результата («output»).
Очевидно, условия и результаты инновационного развития методологически разделяются, что позволяет говорить о двух субиндексах — условий и результатов инновационной деятельности, а также проводить на основе их соотнесения типологизацию регионов с точки зрения инновационной эффективности.
Система RIS включает три блока показателей: факторы инновационного развития (enablers), деятельность фирм (firm activities) и результаты инновационной деятельности (outputs) [11].
Наиболее авторитетными среди российских региональных рейтингов являются Рейтинг инновационного развития субъектов РФ Национального исследовательского университета Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) и Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления Ассоциации инновационных регионов России (АИРР).
Рейтинг НИУ ВШЭ подробно раскрывает профили регионов с использованием обширной официальной статистической информации, а также включает экспертный блок по оценке качества инновационной политики, в том числе на основе анализа нормативно-правовой базы. Регионы ранжируются по
112 Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2016. № 6 (57)
следующим параметрам: социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, инновационная деятельность, качество инновационной политики. Соответственно, в рейтинге НИУ ВШЭ 2016 г. лидерами ожидаемо являются Татарстан, Москва, Санкт-Петербург, и их лидерство достаточно устойчиво. Близкие показатели демонстрируют Калужская область и Республика Мордовия. На наш взгляд, наличие в параметрах сравнения блока по социально-экономическому развитию смещает фокус рейтинга с собственно аспектов, связанных с инновационной деятельностью, размывая рассматриваемое понятие [12].
Рейтинг АИРР публикуется на регулярной основе два раза в год (осенняя и весенняя версии) с целью отразить наиболее актуальную доступную информацию об изменениях в инновационной активности российских регионов. В качестве его особенностей можно выделить практическую ориентированность и аналитическую систему, позволяющую наглядно показывать сильные и слабые стороны региональных инновационных систем, а также динамику изменений по всем индикаторам. Таким образом, рейтинг АИРР используется как реальный инструмент для проведения консультаций в регионах. Он применяется для внутренних целей Ассоциации, при этом достоверность данных обеспечивается использованием количественных индикаторов официальной статистики.
В структуру рейтинга АИРР входят следующие блоки: научные исследования и разработки, инновационная деятельность, социально-экономические условия. Несмотря на определенные различия в методологии, рейтинг представляет схожие результаты [13]. В 2015 г. первые места распределились следующим образом: Санкт-Петербург, Москва, Республика Татарстан, Нижегородская область — и эти лидеры также стабильны. Кроме того, АИРР подробно рассматривает кейсы отдельных регионов, выделяя наиболее инновационные из них, регионы с интересной динамикой. По результатам анализа кейсов можно сформулировать рекомендации в сфере инновационной политики.
Различия рейтингов представлены в таблице и касаются в основном методологии: числа отобранных для построения рейтинга показателей, разделов рейтинга, используемых данных.
В целом методики обоих рейтингов основаны на рейтинге RIS, однако при этом не лишены ряда недостатков. Рейтинги различаются по числу индикаторов, но из 16 показателей, использованных во взятом за основу RIS 2009 [11], в рейтинге АИРР учтены 11, а в рейтинге НИУ ВШЭ — 13. На наш взгляд, калька зарубежной методики приводит к недостаточному учету особенностей местной статистики, а применение равных весов для показателей, имеющих совершенно различное влияние на инновационный выпуск, приводит к существенным искажениям и усреднению оценок. Как зарубежные, так и российские рейтинги не учитывают описанных ограничений теоретической модели производственной функции знаний и результаты эмпирических оценок. Отсутствует лаг между затратами и результатами. Недоучитываются межрегиональные внешние эффекты от обмена знаниями и зависимость от пройденного пути, характерная для региональных инновационных систем.
Вестник Поволжского института управления • 2016. № 6 (57) llj
Сравнение ведущих рейтингов инновационного развития регионов России
№ НИУ ВШЭ АИРР
Название Рейтинг инновационного развития субъектов РФ Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления
Ссылка http://www.hse.ru/primarydata/rir2014 http://issek.hse.ru/news/150442385.html http://innovation.gov.ru/map Оценка уровня и динамики иннова-
Цель Сравнительный анализ позиций регионов, ционной активности
выявление их сильных и слабых сторон в регионах(для мониторинга и управления)
- информационная база для разработки концепций и стратегий инновационного развития региона; - консультации представителям
Практическое региональных администраций по результатам рейтинга; - обучение фирм в регионах заполнению формы № 4-инновация
применение - оценка деятельности органов власти в сфере стимулирования инновационных процессов
Целевая - федеральные органы власти; - региональные органы власти;
аудитория - региональные органы власти - федеральные органы власти
Преимущественно данные официальной Данные официальной статистики (в том числе по запросам в федеральные органы исполнительной власти), а также данные открытых источников - реферативных баз данных Web of Science и РИНЦ
Данные статистики (в основном Росстата); данные интернет-порталов и профильные интер-
нет-сайты органов государственной власти регионов, специализированные базы НПА
Число индикаторов 37 1. Социально- экономические условия инно- 23
вационной деятельности. 1. Научные исследования и
2. Научно-технический потенциал регионов. разработки.
Разделы 3. Инновационная деятельность 2. Инновационная деятельность.
в регионах. 3. Социально-экономические усло-
4. Качество инновационной политики в вия инновационной деятельности
регионах
1. Нормирование (метод линейного масштабирования).
Особенности 2. Сглаживание (корень степени N для снижения асимметрии значений).
методики 3. Отсутствие весов. 4. Учитываются данные за 1 год
Оба рейтинга не были научно верифицированы на чувствительность и устойчивость соотношений. Суммирование затрат и выпуска противоречит ПФЗ и дает смещенные результаты. Оба рейтинга используют показатели формы № 4-инно-вация (НИУ ВШЭ в большей мере), данные по которой следует признать слабо достоверными, ввиду незнания и неумения заполняющих лиц (часто некомпетентных в сфере инноваций бухгалтеров) правильно оценивать новизну продукции, а
114 Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2016. № 6 (57)
также нежелания заполнять громоздкую форму [3]. Обучение, проведенное АИРР в ряде регионов, дало положительный, но кратковременный эффект [4].
В обоих рейтингах представлено лишь по два показателя оценки потенциала регионов к созданию высоких технологий. В рейтинге АИРР это удельный вес занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных (высокого уровня) видах деятельности в общей численности занятых и доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП. В рейтинге НИУ ВШЭ — удельный вес занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных секторах экономики и удельный вес занятых в наукоемких секторах сферы услуг. Все индикаторы представлены в блоке условий инновационной деятельности, в то время как ключевым результатом работы инновационных систем, реальным инновационным выпуском являются высокотехнологичные продукты.
На наш взгляд, оценка уровня инновационного развития региона может осуществляться только через оценку вклада научно-технологической составляющей в прирост валового регионального продукта, иные оценки предполагают лишь определение потенциала региона к созданию и внедрению новых знаний и технологий. Иными словами, существующие рейтинги не дают реального представления об инновационном выпуске регионов. Более достоверной могла бы быть оценка выпуска и иных результатов деятельности высокотехнологичного сектора экономики, непосредственно связанная с региональным ростом.
Поскольку исследуемые нами инновационные процессы — многофакторное явление, требуется понимание влияния тех или иных факторов (показателей, входящих в блок условий) на реальный выпуск инновационной системы. Результаты соответствующих эмпирических оценок могли бы дать обоснование для придания весовых коэффициентов.
Использование значительного числа показателей делает рейтинги сложно проверяемыми, а также слишком громоздкими, чтобы использоваться в качестве инструмента стратегического управления. Требуется их упрощение и приведение в соответствие с целевыми индикаторами региональных стратегий «умной» специализации.
С учетом проведенного анализа необходимо разработать специализированный рейтинг развития высоких технологий в регионах России, где бы в качестве условий выступали ресурсы инновационной системы, а в качестве результатов — показатели мультипликативного влияния сектора высоких технологий на региональное развитие.
Библиографический список
1. Oslo manual (2005). Guidelines for collecting and interpreting innovation data (No. 4) // Statistical Office of the European Communities Publications de l'OCDE.
2. Schumpeter J.A. The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profits, Capital, Credit, Interest, and the Business Cycle (Vol. 55). Transaction Publishers, 1934.
3. Бортник И., Зинов В., Коцюбинский В., Сорокина А. Вопросы достоверности статистической информации об инновационной деятельности в России // Инновации. 2013. № 10 (180). С. 10-17.
4. Бортник И.М., Сорокина А.В. Рекомендации регионов АИРР по результатам рейтингов инновационных регионов // Инновации. 2014. № 7 (189). С. 59-68.
5. Griliches Z. R&D, patents, and productivity. Chicago, 1984.
Вестник Поволжского института управления • 2016. № 6 (57) 115
6. Земцов CM., Мурадов А.К., Баринова В.А. Факторы региональной инновационной активности: анализ теоретических и эмпирических исследований // Инновации. 2016. № 5. C. 42-51.
7. Brenner T., Broekel T. Methodological issues in measuring innovation performance of spatial units // Industry and Innovation. 2011. № 18 (1). P. 7-37.
8. Zemtsov S., Muradov A., Wade I., Barinova V. Determinants of Regional innovation in Russia: Are People or Capital More Important? // Foresight-Russia. 2016. № 2. P. 29-42.
9. Crescenzi R., JaaxA. Innovation in Russia: the territorial dimension. No. 1509. Utrecht University, Section of Economic Geography, 2015. URL: http://econ.geo.uu.nl/peeg/peeg1509.pdf
10. Коцюбинский В.А., Еремкин В.А. Измерение уровня инновационного развития: мировая практика и российский опыт. М., 2014.
11. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. Regional innovation scoreboard (RIS) 2009 // In-nometrics. 2009. URL: http://www.insme.org/files/3931
12. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 2. М., 2014. URL: https://issek.hse.ru/news/116533137.html
13. Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления. М., 2015. URL: http://old.i-regions.org/files/file_47.pdf
V.I. Filonov, M.G. Fomina Features of the Legal Status of Territorial Public Self-Government Bodies
The main development problems of territorial public self-government in Russia are investigated. The legal status of territorial public self-government bodies is considered, and the most significant problems are defined. The experience of the Russian Federation regions in the solution of these problems is analyzed.
Key words and word-combinations: local government, territorial public self-government, an elected person of territorial public self-government.
Исследуются основные вопросы развития территориального общественного самоуправления в России, рассматривается правовой статус органов ТОС и опыт регионов Российской Федерации в решении их проблем.
Ключевые слова и словосочетания: местное самоуправление, территориальное общественное самоуправление, выборное лицо ТОС.
УДК 352/353 ББК 66.3(0),124
В.И. Филонов, М.Г. Фомина
ОСОБЕННОСТИ ПРАВОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ ОРГАНОВ
ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО
ОБЩЕСТВЕННОГО
САМОУПРАВЛЕНИЯ
^Деятельность по самоорганизации граждан по месту их жительства как способ непосредственного участия населения в осуществлении местного самоуправления, реализуется в том числе через формирование органов территориального общественного самоуправления (ТОС), деятельность которых, несомненно, выступает объектом муниципально-правового регулирования. Правовую основу организации и деятель-
116
Bulletin of the Volga Region Institute of Administration • 2016. № 6 (57)
