CC BY
147
Структурная модель инновационной системы
Е. А. Монастырный,
к. ф.-м. н., зам. директора Томской ассоциации научно-образовательных учреждений «Межведомственный научно-образовательный центр»
Структурная модель инновационной системы — рабочий инструмент для оценки текущего состояния инновационной системы, построения прогнозов развития, подготовки и принятия управленческих решений. Разработка структурной модели, а в дальнейшем ее использование в практической работе позволяют согласовать планы действий субъектов инновационной деятельности, оптимизировать затраты и ускорить процесс формирования в России экономики, базирующейся на знаниях.
Преамбула
Апробация идей, излагаемых в данной работе, была проведена в 2004-2005 годах на примере научно-технологического кластера, формирующегося на базе одного из томских университетов, при разработке направлений совершенствования статистического наблюдения инновационной деятельности и при разработке стратегий развития промышленных предприятий г. Бийска Алтайского края.
Качество российского экономического роста и развития ниже среднемирового. Это находит отражение в рейтингах Всемирного экономического форума (ВЭФ), 2003 год, где Россия по критерию «международной конкурентоспособности» занимает 65-е место из 80, по «ВВП на душу населения» — 40-е, по «технологическому совершенству страны» — 64-е, по «инновационной активности компаний» — 76-е [1]. А так как на сегодняшний день экономический рост во многом обусловлен благоприятной внешнеэкономической конъюнктурой и значительными доходами от экспорта невозобновляемых природных ресурсов, то можно ожидать, что неблагоприятное изменение ситуации на мировых рынках сырья приведет к спаду экономики с теми же темпами, с которыми сегодня она растет.
Устойчиво развиваются только те страны, которые перешли на инновационный путь развития, строят экономику, основанную на знаниях. Международный опыт показывает необходимость научного изучения поставленной задачи, принятия политического решения и его последовательной реализации. С целью научного обеспечения инновационного развития объединенной Европы экспертами Организации экономического сотрудничества и развития была разработана серия методологических руководств по оценке (статистике) инноваций («Семья Фраскати», 1989-1996). В Договоре о Европейском Союзе, ратифицированном в 1993 году (Маастрихтский договор),
The structural model of the innovational system is practical means for evaluation of current state of the innovational system, for making the development forecast, preparing and making managerial decisions. The development of the structural model and its prospective usage in practice allow to co-ordinate plans of actions of subjects of innovational activities, optimize the expenses and speed up process of developing knowledge based economy in Russia.
в качестве главной политической цели выдвинуто достижение консолидации стран — его участниц и входящих в них регионов в социальном и экономическом плане. Результаты оценки инноваций применялись и применяются при разработке национальных и региональных инновационных стратегий, мероприятий по выравниванию уровня развития территорий, что позволяет успешно развивать европейскую инновационную систему [2-8].
Утвержденные Президентом России «Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу» определяют дальнейшее социально-экономическое развитие страны за счет перехода на инновационный путь развития экономики. Ставится задача сформировать на федеральном и региональном уровне способную к саморазвитию целостную национальную инновационную систему и обеспечить регулирование ее деятельности. Таким образом, политическая декларация сделана.
Разрабатываются федеральные и региональные стратегии и программы в области образования, науки, социально-экономического развития. Но результаты их реализации не всегда соответствуют намеченным целям. Эффективность использования бюджетных средств, направленных на эти программы, низка, что коррелирует с рейтингом ВЭФ по критерию «эффективность правительственных субсидий» — 61-е место [1].
Такое положение дел во многом определяется уровнем научной и методологической проработки вопросов формирования, развития и функционирования инновационной системы России. В изучении этой проблемы в последнее время наметились три основных подхода. Первый — описание отдельных элементов инновационной системы, взаимосвязей между элементами, их анализ и связь с политическими декларациями [7-12, 14]. Второй — использование международного опыта оценки инновационного потенциала, трансфера технологий, разработки стра-
ИННОВАЦИИ № 8 (85), 2005
ИННОВАЦИИ № 8 (85), 2005
тегий инновационного развития для стимулирования инновационного развития территорий в России [7, 8, 13]. Третий — выработка подходов к оценке инновационности экономики в целом [14, с. 29], к повышению конкурентоспособности России [1].
Задачей автора не является детальный анализ опубликованного материала, но очевидным является то, что имеющиеся подходы не полностью отвечают на главные вопросы: Какую инновационную систему мы хотим построить? Почему именно такую? Какие результаты даст ее работа? Международный опыт часто переносится в российские условия механически, без необходимого осмысления и корректировки, поэтому ожидать существенного эффекта от копирования отдельно взятых фрагментов зарубежных инновационных систем в отдельно взятые территории или отрасли не приходится.
Региональная или национальная инновационная система является динамичной, развивающейся частью социально-экономической системы. В рамках инновационной системы формируются и развиваются новые элементы и взаимосвязи между ними. К ее исследованию может быть применен инструментарий анализа социально-экономических систем. Но так как инновационная деятельность обладает рядом специфических особенностей, этот инструментарий должен быть значительно расширен и дополнен.
Целью настоящей работы является разработка структурной модели инновационной системы — рабочего инструмента для оценки текущего состояния инновационной системы, построения прогнозов развития, подготовки и принятия управленческих решений.
Область применения структурной модели — региональная инновационная система, совокупность взаимодействующих региональных инновационных систем, национальная инновационная система.
Определение понятий
Термин «Система» определим на основании подходов, изложенных в [15].
Система — это совокупность:
• элементов системы;
• характеристик их внутренней структуры;
• взаимосвязей и взаимодействий между элементами;
• внешних связей системы.
Переход от общего определения «Система» к определению «Инновационная система» (ИС) является нетривиальной задачей. Этот переход осуществляется в два этапа. На первом этапе динамичная, развивающаяся часть социально-экономической системы структурируется по уровням, на втором — по обобщенным группам субъектов инновационной деятельности (элементам инновационной системы). Обозначенная последовательность действий и полученные результаты требуют специального обсуждения, однако это выходит за рамки данной статьи.
Определим понятие «Инновационная система» (ИС).
Инновационная система — это совокупность:
• элементов системы, отнесенных к трем уровням («основная деятельность», «обеспечение основной деятельности», «управление/регулирование»);
• показателей инновационности каждого из элементов;
• характеристик внутренней структуры элементов инновационной системы;
• взаимовлияний и взаимодействий между элементами при осуществлении инновационной деятельности;
• внешних связей инновационной системы. Определим перечень элементов инновационной
системы.
Это «Органы власти и управления», «Организации инфраструктуры», «Образование», «Фундаментальная наука», «Прикладная наука», «Крупные промышленные предприятия», «Малые и средние предприятия».
Цели и задачи построения модели инновационной системы и анализа инновационной системы
Сформулируем цели и задачи, которые необходимо решить при разработке модели инновационной системы, ее адаптации к конкретной территории (городу, региону, стране) и ее использовании.
Цель построения модели инновационной системы — адекватное описание инновационной системы как части социально-экономической системы.
Задачи построения модели инновационной системы:
• использование измеряемых элементов и коэффициентов связи;
• определение степени инновационности каждого элемента;
• структурирование элементов и коэффициентов связи, возможность их глубокого анализа, вплоть до оценки отдельных предприятий, организаций, их взаимодействия в реальных экономических процессах;
• учет влияния внешних факторов.
Задачи анализа инновационной системы (модели системы):
• оценка эффективности;
• оценка рисков функционирования системы;
• прогноз (сценарии) развития;
• подготовка управленческих решений;
• разработка стратегии развития.
На рис. 1 приведена структура инновационной системы. Это идеальная структура, построенная по принципу необходимости и достаточности. Инновационные системы в регионах России могут значительно отличаться от предложенного обобщения. Какие-то элементы могут быть развиты очень сильно, какие-то отсутствовать вообще. Поэтому при построении модели системы на основе предложенной структуры это учитывается путем введения понятий «потенциал элемента» и «коэффициент инновационности элемента».
Основной деятельностью, т. е. производством продукции, в том числе инновационной, занимаются
Уровень «Управление/регулирование» 1
Органы власти и управления
Уровень «Обеспечение основной деятельности»
2 3 4а
Организации Образование Фундаментальная
инфраструктуры наука
Уровень «Основная деятельность»
5 б 46
Крупные Малые Прикладная
промышленные и средние наука
предприятия предпирятия
Рис. 1. Обобщенная структура инновационной системы
крупные и средние промышленные предприятия, инновационные фирмы, прикладная наука и инновационный сектор научно-образовательного комплекса. Это производящая часть инновационной системы.
Обеспечивают основную деятельность организации (элементы) инфраструктуры, оказывающие услуги инновационного характера; учреждения (организации) образования, готовящие кадры для инновационной деятельности; научные центры и университеты, где происходит генерация большинства бизнес-идей, т. е. результатов научных исследований, имеющих коммерческую ценность и/или перспективу коммерциализации.
Органы власти и управления осуществляют управление (госсектор) и регулирование (частный сектор) инновационной деятельности, формируют программы развития и поддержки, проводят мониторинг состояния инновационной системы и осуществляют контроль выполнения проектов и программ.
Необходимо отметить особую роль науки в инновационной системе. Наука является одновременно и производящим, и обеспечивающим элементом системы.
На следующем шаге построения модели необходимо ввести взаимосвязи элементов системы. Определим интегральную характеристику (потенциал) инновационной системы как
5 = 2/у (1)
где Р1 — потенциал элемента системы; — коэффициент инновационности элемента; в•• — коэффициент влияния элемента на элемент.
Параметры, определяющие потенциал инновационной системы, являются индикаторами самого высокого уровня обобщения. Их выбор должен быть согласован с подходами индикативного планирования социально-экономического развития, а также учитывать цели, задачи и механизмы формирования экономики, основанной на знаниях. В рамках данной работы не представляется возможным дать детальное обоснование процедуры выбора этих индикаторов, но его результаты могут быть представлены в следующем виде.
Исходя из целей и задач построения модели инновационной системы потенциалы элементов определяются как:
• Рп промышленных предприятий — годовой объем производства (продукция и услуги),
• Рф инновационных предприятий — годовой объем производства (продукция и услуги),
• Рн научных учреждений и организаций — годовой объем финансирования из различных источников,
• Ри организаций (элементов) инфраструктуры — годовой объем финансирования из различных источников,
• Ро образовательных учреждений и организаций — годовой объем финансирования из различных источников,
• Рв органов власти — годовой бюджет территории, а коэффициенты инновационности элементов определяются как:
• ап промышленных предприятий — доля инновационной продукции и услуг в общем объеме производства,
• аф инновационных предприятий — доля инновационной продукции и услуг в общем объеме производства,
• ан научных учреждений и организаций — доля научно-технической продукции и услуг инновационного характера в годовом объеме финансирования из различных источников,
• аи организаций (элементов) инфраструктуры — доля услуг для производящего сектора инновационной системы в годовом объеме финансирования из различных источников,
• ао образовательных учреждений и организаций — доля затрат на подготовку кадров для производящего сектора инновационной системы (образовательных услуг инновационного характера) в годовом объеме финансирования из различных источников,
• ав органов власти — доля годового бюджета территории, направляемая на инновационные цели. Такое определение потенциалов и коэффициентов инновационности является логичным, наглядным и измеряемым. Большинство данных может дать статистика инновационной деятельности предприятий и учреждений. Однако вполне оправданные претензии к качеству статистических наблюдений заставляют проявить разумную осторожность и считать предлагаемые определения первым приближением, требующим проверки в процессе построения структурных моделей реальных инновационных систем.
Определение коэффициентов влияния элемента на элемент является достаточно сложной задачей. В настоящей работе не проводится детальное описание всех коэффициентов, но некоторые примеры и общие подходы показывают, что возможно корректное определение коэффициентов влияния.
Оптимальным, на взгляд автора, является расчет коэффициентов по экономическим характеристикам. Например, степень влияния органов власти на субъекты инновационной деятельности оценивается долей бюджета, направляемой на поддержку субъектов производящего и обеспечивающего секторов ин-
ИННОВАЦИИ № 8 (85), 2005
ИННОВАЦИИ № 8 (85), 2005
новационной системы. Влияние науки на промышленность определяется как доля инновационной продукции, выпускаемой предприятиями на основе разработок научных учреждений и организаций, а влияние промышленности на науку определяется как доля заказов от предприятий в объеме выпуска научно-технической продукции и оказанных услуг инновационного характера научными учреждениями и организациями. Экономический подход к определению коэффициентов влияния учитывает экономическую зависимость одного субъекта инновационной системы от другого.
Однако не всегда экономический подход является достаточным для оценки взаимовлияния элементов. Например, он не учитывает так называемый административный ресурс власти или влияние образования на промышленность и власть через ассоциации выпускников университетов, не измеримое в рублях. Поэтому в коэффициентах влияния при необходимости можно выделять две части — экономическую и институциональную:
(2)
где в-- — экономическая составляющая, а в-- — ин-]1э л л ]1и
ституциональная составляющая коэффициента влияния вр
Институциональная составляющая оценивается экспертным путем.
Самостоятельное значение для анализа инновационной системы имеют интегральные характеристики (потенциал) 5 каждого из элементов.
6
^г=^]^Г^г^г=(Аг+^2г + ^Зг+Аг+^5г+^6(3)
7=1
Для более глубокого анализа полезным является построение «профиля зависимости» субъекта инновационной деятельности, т. е. степени его «встроен-ности» в систему, степени использования им возможностей других субъектов инновационной системы. На рис. 2 приведена форма представления «профиля зависимости».
Как слишком слабая, так и слишком сильная зависимость одного субъекта от других являются индикаторами неустойчивости инновационной системы. Слабая зависимость говорит об опасности «распада» системы, а слишком сильная — о «слиянии» элементов. В настоящей работе не проводится анализ оптимальности величин коэффициентов влияния с точки зрения устойчивости системы. Этот вопрос может быть решен только после практического построения нескольких моделей инновационных систем и сравнительного анализа полученных результатов.
Интегральная характеристика системы и субъектов включает в себя коэффициент влияния субъекта на самого себя. В первом приближении значение этого коэффициента принимается равным единице. Однако при более глубоком анализе и построении прогнозов вводится «степень деградации» элемента (меньше единицы) или «тенденция развития» (больше единицы).
Еще одним инструментом глубокого анализа является построение «профиля влияния» субъекта инновационной деятельности, т. е. степени его влияния на дру-
гие субъекты инновационной системы. На рис. 3 приведена форма представления «профиля влияния».
Для корректного анализа структурной модели конкретной инновационной системы (оценки эффективности, оценки рисков функционирования, подготовки управленческих решений) большое значение имеет ее сравнение с нормативной моделью. Такая модель может быть разработана на основе обобщения опыта создания и функционирования эффективных инновационных систем, но эта задача будущего. Хотя в первом приближении, достаточном для апробации структурной модели инновационной системы региона, нормативная модель строится на основе общесистемных подходов.
Определение интегральной характеристики (потенциала) инновационной системы в виде (1) позволяет поставить задачу ранжирования нескольких систем. Хотя все рейтинги — от лукавого (корректно сравнивать можно только рейтинги объектов с близкими параметрами), разработанный подход позволяет численно оценить уровень взаимосвязи элементов системы, нормировать его на сумму инновационных потенциалов и полученную относительную величину 5^ одной системы сравнить с показателями других систем.
(4)
где — рейтинг инновационной системы.
Потенциал, коэффициент инновационности каждого элемента инновационной системы являются величинами, усредненными по ансамблю предприятий и организаций. При достаточно большом числе организаций эти коэффициенты с контролируемой погрешностью можно определять следующим образом:
*-
Л
у
(5)
где а^ — коэффициент инновационности к-го предприятия/организации г-го элемента; — потенциал к-го предприятия/организации г-го элемента системы.
Рис. 2. «Профиль зависимости» 1-го субъекта инновационной системы
Рис. 3. «Профиль влияния» і-го субъекта инновационной системы
Таким образом, имея такие инструменты оценки, как «Методика комплексной оценки инновационного потенциала промышленного предприятия», «Методика комплексной оценки инновационного потенциала научного центра», «Методика оценки услуг инновационного характера», «Методика комплексной оценки инновационных проектов» [16, 17], можно с хорошей точностью просчитать внутреннюю структуру, потенциалы и коэффициенты инновационности элементов системы.
Инновационная система является частью социально-экономической системы и функционирует во взаимодействии с другими инновационными системами. Влияние внешних факторов учитывается путем введения поправок к коэффициентам влияния:
6
5 =2 +^сш) •«; -р1> (6)
г ,7=1 т
где ст1 — коэффициент влияния т-го фактора на г-й элемент.
Примерами федерального влияния на региональную инновационную систему являются проекты и программы Министерства образования и науки РФ, направленные на финансирование инновационных программ университетов, проекты и программы других министерств и ведомств, реализуемые в субъектах федерации.
Основным признаком системы является степень связности ее элементов. Рассматривая инновационную систему как совокупность учреждений, предприятий, организаций инфраструктуры, по определенным признакам можно увидеть наличие групп организаций, имеющих устойчивые, глубокие связи (экономические, информационные и т. д.). Такие группы можно рассматривать как подсистемы или кластеры инновационной системы (производственные, научнотехнологические и т. п.). Для кластера также могут быть определены потенциалы элементов, коэффициенты их инновационности, взаимосвязи между элементами и построена структурная модель.
Одним из важнейших при создании структурной модели инновационной системы (5-модели ИС) является вопрос тестирования ее работоспособности. Этот вопрос важен как при разработке общего подхода, так и при разработке конкретных моделей. Инструменты, с помощью которых можно провести тестирование, — это инновационный процесс, ресурсный подход [19], статистический подход [20]. Но основным способом проверки работоспособности модели является ее сравнение с результатами подробного анализа формирующихся региональных инновационных систем [18].
Регионы России значительно отличаются друг от друга, также значительно отличаются их инновационные системы. Сравнение структурных моделей ИС территорий РФ с различными социально-экономическими характеристиками — один из механизмов проверки и совершенствования разработанной модели.
У России, только формирующей собственную инновационную систему, есть возможность учиться на примерах успеха других стран и избегать чужих ошибок. Было бы полезно в рамках международного проекта сравнить инновационные системы (5-моде-
ли ИС) регионов России со сравнимыми по масштабу регионами Финляндии или Франции.
Практическая значимость разработки структурных моделей реальных инновационных систем определяется возможностью решения поставленных задач. Рассмотрим 5-модель ИС с этой точки зрения.
Определяя потенциалы элементов, коэффициенты инновационности, взаимовлияние элементов, профили «зависимости» и «влияния», тестируя полученный результат и сравнивая его с нормативной моделью, с высокой долей вероятности можно утверждать, что с помощью 5-модели ИС можно оценить эффективность и риски функционирования инновационной системы.
Построение модели, введение управляющих воздействий на элементы и коэффициенты влияния позволяет разрабатывать прогнозы (сценарии) развития ИС, тестировать полученные результаты и сравнивать их с нормативной моделью.
На основании оценок эффективности и рисков функционирования ИС, прогнозов развития возможна подготовка управленческих решений и разработка стратегии развития инновационных систем.
Сегодня сделаны первые шаги по разработке структурной модели инновационной системы. Проведена апробация изложенных подходов на примере научно-технологического кластера, формирующегося на базе одного из томских университетов, при разработке предложений по совершенствованию статистического наблюдения инновационной деятельности [20] и при разработке стратегий развития промышленных предприятий г. Бийска Алтайского края.
Дальнейшее развитие работы возможно по трем направлениям:
• Внутреннее развитие, т. е. уточнение определения элементов и их взаимосвязей, учет влияния связи элемент-элемент на другие элементы.
• Внешнее развитие — изучение взаимодействия инновационных систем друг с другом, формирование комплексной структурной модели.
• Изучение внутренней структуры элементов, стыковка логики 5-модели ИС с развитыми подходами комплексной оценки инновационных потенциалов элементов, управления проектами, оптимизации и реинжиниринга бизнес-процессов, стратегического планирования.
Место структурной модели среди других механизмов перехода экономики на инновационный путь развития определяется целью работы. Создание рабочего инструмента для оценки текущего состояния инновационной системы, построения прогнозов развития, подготовки и принятия управленческих решений позволит согласовать действия субъектов инновационной деятельности, оптимизировать затраты и ускорить процесс формирования в России экономики, базирующейся на знаниях.
Настоящая работа является обобщением опыта автора, полученного во время работы в Томском научном центре СО РАН и Межведомственном научно-образовательном центре. Автор выражает признательность за ценное обсуждение статьи профессору В. И. Зинченко, профессору Г. И. Тюлькову, профессору В. А. Гаге, профессору Ф. П. Тарасенко, к. э. н. Е. Г. Новоселовой.
ИННОВАЦИИ № 8 (85), 2005
Литература 11.
1. Р. Фатхутдинов. Упрощение строптивой. Как повысить конкурентоспособность России. Поиск, 2004. № 4. С. 4.
2. The measurement of scientific and technological activities. 12.
Proposed standard method of compiling and interpreting technology balance of payments data. TBP Manual, Paris, 1990. 13.
3. The measurement of scientific and technological activities.
Proposed guidelines for collecting and interpreting technological innovation data. Oslo Manual, Paris, 1992. 14.
4. Proposed Standard Practice for Surveys of Research and Experimental Development (Frascati Manual), Paris, 1994.
5. The measurement of scientific and technological activities. Using
patent data as science and technology indicators. Patent manual, 15.
Paris, 1994.
6. The measurement of scientific and technological activities. Manual 16.
on the measurement of human resources devoted to S&T. Canberra manual, Paris, 1995.
7. Практика экономического развития территорий: опыт ЕС и
России. / Инновационное развитие территорий в России и ЕС: 17.
опыт, проблемы, перспективы. Кн. 2. М.: Сканрус, 2001. 144 с.
8. Территории высокой концентрации научно-технического потен- 18.
циала в странах ЕС./Инновационное развитие территорий в России и ЕС: опыт, проблемы, перспективы. Кн. 4. М.: Скан-рус, 2001. 179 с. 19.
9. В. В. Иванов. Территории инновационного развития и наукограды. // Инновации, 2002, № 10, с. 33-39.
10. А. В. Бочаров, Ю. М. Шмелев. Государственная инновацион- 20.
ная политика — формирование национальной инновационной системы. // Инновации, 2003, № 2, с. 10-11.
О. Г. Голиченко. Национальная инновационная система России и основные направления ее развития // Инновации, 2003, № 6, с. 25-32.
В. Н. Фридлянов. Развитие промышленности как основы национальной инновационной системы.//Инновации, 2003, № 2, с. 5-9. П. Линдхольм, С. Клесова. Экономическое развитие территорий через инновации, науку и технологии. // Инновации, 2002, № 10, с. 47-53.
В. А. Голенков, О. С. Степанов, В. Г. Садков. Стратегия инновационного развития регионов России и роль университетских комплексов в модернизации образования. Под ред. В. А. Голенкова, Ю. С. Степанова. М.: Машиностроение-1, 2002. 334 с. Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. Основы системного анализа. Томск: Издательство НтЛ, 1997, 396 с.
В. И. Зинченко, Е. А. Монастырный и др. Концепция и принципы разработки и применения Методики комплексной оценки и мониторинга инновационных проектов. // Инновации, 2003, №6, с. 57-61.
Е. А. Монастырный, Г. И. Тюльков. Научно-технологический потенциал инновационного проекта//Инновации, 2004, № 6, с. 60-62. В. И. Зинченко, Г. И. Тюльков и др. Модель территории инновационного развития на примере Томской области. Результаты 2003 года. // Инновации, 2004, № 3, с. 33-45.
Е. А. Монастырный, Я. Н. Грик. Ресурсный подход к построению бизнес-процессов и коммерциализации разработок. // Инновации, 2004, № 7, с. 85-87.
Е. А. Монастырный, Я. Н. Грик, А. А. Заварзин. Совершенствование статистического наблюдения инновационной деятельности организаций. // Инновации, 2004, № 8, с. 71-74.
