CC BY
27
www.volsu.ru
DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu3.2018A7
UDC 332 Submitted: 28.10.2018
LBC 65.04 Accepted: 15.11.2018
CONDITIONS FOR SCIENTIFIC COMMUNICATIONS AND COLLABORATIONS IN THE RUSSIAN FEDERATION'S REGIONS
Natalya E. Barsukova
Tver State University, Tver, Russian Federation
Elena V. Klyushnikova
Tver State University, Tver, Russian Federation
Anna A. Maltseva
Tver State University, Tver, Russian Federation
Nadezhda N. Bedenko
Tver State University, Tver, Russian Federation
Abstract. The subject of research within the framework of this article is the current state of the Russian Federation's regions in terms of the created conditions for cooperation between research teams and the commercialization of scientists' results of intellectual activity.
The paper's goal is to identify the potential and results of the regional environment, which promotes effective scientific activity in the field of communications and collaborations between researchers and practical application of scientific results in the field of economy and social sphere, on the basis of indicators system.
The authors made an analysis of the estimated indicators, as well as the calculation of the integral index characterizing the conditions of the regional environment that are under study. The method chosen in the work 2 includes the separation of the indicators selected for analysis into indicators of potential and result, as well as the ^ standard calculation of the integral indicator by the distance method. Relative indicators were used in calculating K the integral indicator to ensure comparability of data from different regions.
® Among the estimated indicators in the study are the number of created clusters; technology parks; innovative « activity of organizations; the number of created small innovative enterprises; number of winners of the program of 5 megagrants; competition for the development of cooperation of Russian universities, scientific institutions and manufacturing enterprises; indicator of the number of potentially commercialized patents.
The obtained integral characteristics make it possible to draw conclusions about the complex state of conditions <s in regions that promoting scientific activity, to identify the leading regions that can become benchmarks. Separate g regional initiatives are highlighted in the work.
ê The resulting conclusions can form the basis for the development of a regional environment that promotes ^ scientific activity, based on the development of measures to introduce the best initiatives of the leading regions pj into practice.
W Key words: communications, collaboration, science, research and development, region, commercialization.
s
Citation. Barsukova N.E., Klyushnikova E.V., Maltseva A.A., Bedenko N.N. Conditions for Scientific Communications and Collaborations in the Russian Federation's Regions. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 3, Ekonomika. Ekologiya [Science Journal of Volgograd State University. Global Economic System], 2018, vol. 20, no. 4, pp. 65-76. (in Russian). DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu3.2018.4.7
w
к «
5
fr
6 w
УДК 332 Дата поступления статьи: 28.10.2018
ББК 65.04 Дата принятия статьи: 15.11.2018
УСЛОВИЯ ДЛЯ НАУЧНЫХ КОММУНИКАЦИЙ И КОЛЛАБОРАЦИЙ В РЕГИОНАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Наталья Евгеньевна Барсукова
Тверской государственный университет, г. Тверь, Российская Федерация
Елена Валерьевна Клюшникова
Тверской государственный университет, г. Тверь, Российская Федерация
Анна Андреевна Мальцева
Тверской государственный университет, г. Тверь, Российская Федерация
Надежда Николаевна Беденко
Тверской государственный университет, г. Тверь, Российская Федерация
Аннотация. Предметом исследования в рамках данной статьи является современное состояние регионов Российской Федерации в части созданных условий для сотрудничества исследовательских коллективов в процессе коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности.
Цель работы - на основе системы показателей выявить потенциал и результаты региональной среды, содействующей эффективной научной деятельности в части коммуникаций и коллабораций между исследователями и практического внедрения научных результатов в отрасли экономики и социальной сферы.
Авторами проведен анализ оценочных показателей, а также представлен расчет интегрального индекса, характеризующего изучаемые условия региональной среды. Выбранная в работе методика включает разделение выбранных для анализа показателей на индикаторы потенциала и результата, а также стандартный расчет интегрального показателя методом расстояний. В расчете интегрального показателя были использованы относительные показатели для обеспечения сопоставимости данных различных регионов.
К числу оценочных показателей в рамках исследования отнесены количество созданных кластеров, технопарков; инновационная активность организаций; число созданных малых инновационных предприятий; количество победителей программы мегагрантов; конкурса по развитию кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий; индикатор числа потенциально коммерциализируемых патентов.
Полученные интегральные характеристики позволяют сделать выводы о комплексном состоянии в регионах условий, содействующих научной деятельности, выделить регионы-лидеры, которые могут стать бенчмарками. Отдельные региональные инициативы выделены в работе.
Полученные в результате выводы могут стать основой для развития региональной среды, содействующей научной деятельности, на основе разработки мероприятий по внедрению в практику лучших инициатив регионов-лидеров.
Ключевые слова: коммуникации, коллаборации, наука, исследования и разработки, регион, коммерциализация.
Цитирование. Барсукова Н. Е., Клюшникова Е. В., Мальцева А. А., Беденко Н. Н. Условия для научных коммуникаций и коллабораций в регионах Российской Федерации // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3, Экономика. Экология. - 2018. - Т. 20, № 4. - С. 65-76. - DOI: https://doi.org/ 10.15688/тгоки3.2018.4.7
Актуальность исследования вопросов развития науки обусловлена бесспорными приоритетами, которые выделены в ключевых стратегических документах страны: Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, Указе Президента Рос-
сийской Федерации № 204 от 7 мая 2018 г. «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» и ряде других.
В последнем документе, в частности, отмечается необходимость ускорения тех-
нологического развития Российской Федерации, увеличение количества организаций, осуществляющих технологические инновации, до 50 % от их общего числа [14]. К числу первоочередных задач, возложенных на Правительство Российской Федерации, отнесены вопросы создания конкурентоспособных научных коллективов и лабораторий, в том числе международных, формирование системы кооперации с организациями, действующими в реальном секторе экономики, интеграции университетов и научных организаций и др.
Именно эффективные формы сотрудничества в научной сфере, вовлечение в научно-техническую деятельность максимального числа заинтересованных сторон в рамках реализации совместных проектов способны обеспечить дополнительный эффект синергии от взаимодействия, а также выявить те приоритеты исследований и разработок, которые способны быть реализованы на практике.
Комплексное изучение вопросов научных коллабораций и коммерциализации исследований и разработок обусловлено формулировками, заложенными в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Блок задач «Взаимодействие и кооперация» предполагает формирование эффективной системы коммуникации в области науки, технологий и инноваций, повышение восприимчивости экономики и общества к инновациям, развитие наукоемкого бизнеса [13].
Целью данной работы является комплексная оценка вопросов взаимодействия и кооперации в научно-технической сфере, в том числе направленного на коммерциализацию результатов интеллектуальной деятельности в регионах Российской Федерации.
Вопросы коллабораций в научно-технической сфере активно исследуются в литературе. Достаточно глубоко вопросы дефиниций и классификаций различных форм коллабораций рассмотрены в работе Ю.Ш. Коробкиной, А.М. Омельченко [4]. Авторы описывают ключевые характеристики коллабораций, используя подходы, характеризующие их различные аспекты:
- ресурсный - заключается в наличии у организации особых ресурсов, необходимых для вступления в ту или иную коллаборацию;
- организационный - ключевые организационные характеристики коллаборационной деятельности;
- процессный - определение и реализация ключевых процессов, правил, согласований, которые происходят в процессе коллаборации;
- компетентностный - обеспечение обмена явными и неявными знаниями в процессе коллаборации, что обеспечивает формирование в том числе междисциплинарных компетенций;
- экосистемный - обмен информацией и самообучение социально-экономических систем с возникновением синергетическо-го эффекта.
В работе также выделяются коллабора-ции микроуровня (организационного, системного) и наноуровня (отдельных субъектов взаимодействий).
При этом в исследовании Фонда «ЦСР» «Перспективы развития России в международных научных коллаборациях» [12] выделяются особенности современных коллабораций, которые не в полной мере встраиваются в предложенные классификационные рамки. Так, второе поколение международных исследовательских коллабораций предполагает дробление и распределение научной задачи для максимально быстрого и глубокого изучения научной проблемы, в отличие от первого поколения, которое основывалось, по мнению авторов, преимущественно на ресурсном подходе.
В качестве преобладающей формы сотрудничества выделятся кооперация малых научных коллективов наряду с большими научными институтами, вузами и организациями, что представляет собой интегрированные взаимосвязи микро- и наноуровня.
В рамках формирования теоретической рамки исследования были выделены показатели, характеризующие потенциал субъектов Российской Федерации в части развития условий для коммуникаций и кол-лабораций между исследователями, коммерциализации исследований и разработок, а также достигнутых результатов, характеризующих соответствующий потенциал (см. табл. 1 ). Выбор показателей осуществлялся на основе критериев их полноты, доступности и соответствия выбранному предмету исследования.
Таблица 1
Оценочные показатели условий для коммуникаций и коллабораций между исследователями, коммерциализации исследований и разработок в регионах Российской Федерации
Наименование показателя Методика расчета Период расчета Информационный источник
Показатели потенциала
Количество созданных кластеров Число кластеров, зарегистрированных в официальной базе данных Минобрнауки России На момент проведения исследования (март 2018 г.) Официальный сайт Национального центра по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и инновационных систем (http://www.miiris.ru/)
Количество созданных технопарков Число технопарков, зарегистрированных в официальной базе данных Минобрнауки России
Показатели результата
Инновационная активность организаций Отношение числа организаций, осуществлявших технологические, организационные или маркетинговые инновации, к общему числу обследованных за определенный период времени организаций в регионе 2016 г. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru/)
Число созданных малых инновационных предприятий (МИП) Количество МИП, учтенных в официальной базе данных Минобрнауки России На момент проведения исследования (март 2018 г.) Официальный сайт «Учет и мониторинг малых инновационных предприятий научно-образовательной сферы» (https://mip.extech.ru/)
Количество победителей программы мега-грантов Совокупное количество победителей конкурсов мегагран-тов, проводимых в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации № 220 За весь период проведения конкурса Официальный сайт «Мега-гранты» (http://www.p220.ru/)
Количество победителей конкурса по развитию кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий Совокупное количество победителей конкурсов по развитию кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий, проводимых в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации № 218 За весь период проведения конкурса Официальный сайт «Разви- " тие кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий» (http://www.p218.т/)
Индикатор числа потенциально коммерциализируемых патентов Показатель представляет собой сумму числа полученных российских патентов с коэффициентом 0,08 и РСТ-патентов с коэффициентом 0,5 [15] 2016 г. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru/); Федеральная система мониторинга научных организаций (^ШрУ/и^и'. sciencemon.ru/)
Примечание. Составлено авторами.
Развитие кооперации образовательных, научных и промышленных организаций региона может быть обеспечено на базе различных информационно-коммуникационных площадок. Перспективными для развития кооперации инфраструктурными
образованиями являются кластеры и технопарки.
Так, кластеры выделяются в работе Н.В. Смородинской как сетевые инновационные экосистемы особого класса, которые включают в себя широкий круг независимых
агентов разного профиля, взаимодействующих друг с другом в режиме непрерывных согласований, опираясь на сетевые платформы или иные институты поддержки коллаборации [11]. Технопарки как интегрированные элементы инновационной инфраструктуры также создают условия для реализации кооперации и сотрудничества в рамках реализации научно-технической и инновационной деятельности резидентов.
Анализ данных официального сайта Национального центра по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и инновационных систем позволил установить количество кластеров и технопарков в каждом субъекте Российской Федерации.
Данные о количестве инновационных территориальных кластеров, полученные с официального сайта Национального центра по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и инновационных систем, дополнены данными региональных центров кластерного развития.
В итоге выявлено, что в 45 регионах России (53 % от их общего числа) созданы 155 территориальных кластеров. Деятельность данных элементов инновационной инфраструктуры регулируют как федеральные, так и региональные нормативно-правовые акты.
Наибольшее число кластеров создано в г. Санкт-Петербург. Центр кластерного развития (ЦКР) г. Санкт-Петербург как структурное подразделение АО «Технопарк Санкт-Петербурга» в настоящее время курирует деятельность 12 территориальных кластеров: информационных технологий и радиоэлектроники, медицинской и фармацевтической промышленности, композитный, транспортного машиностроения, станкоинструментальной промышленности, чистых технологий для городской среды, развития инноваций в энергетике и промышленности, ювелиров, «Транспортное и инфраструктурное строительство», водоснабжения и водоотведения, «Автопром Северо-Запад», объединенный кластер «Ин-ноград науки и технологий».
Вторую позицию по числу созданных кластеров занимают Воронежская область и Республика Татарстан. На их территории функционируют по 8 инновационных территориальных кластеров. На третьем месте - г. Моск-
ва и Ростовская область - по 7 инновационных территориальных кластеров.
В 40 регионах России (47 % от их общего числа) территориальные кластеры на текущий момент либо не созданы, либо имеется только инициатива их создания.
На сегодняшний день кластерная стратегия является одним из эффективных инструментов государственной политики по повышению конкурентоспособности экономики с широким использованием научно-инновационного потенциала [7; 9]. Образование и развитие кластеров позволит за счет использования положительного эффекта синергии обеспечить мультипликативный эффект развития экономики каждого конкретного региона и страны в целом.
Одним из инструментов связи факторов в кластере выступают научные и технологические парки, которые позволяют объединять разрозненные инновационные ресурсы предприятий и вузов.
Установлено, что на текущий момент создано 137 технопарков в 46 регионах России (54 % от общего числа регионов). По количеству таких объектов первое место занимает г. Москва, где работает 31 технопарк, что составляет почти четверть всех созданных в России технопарков. Следующие позиции, как и по числу кластеров, занимают Республика Татарстан и Воронежская область, в них работают 7 и 6 объектов инновационной инфраструктуры соответственно. 43 региона имеют 5 и менее таких объектов. В 39 регионах данные структуры отсутствуют.
Одним из показателей результата, характеризующим коммуникации и коллаборации между исследователями, а также эффективную коммерциализацию исследований и разработок по субъектам Российской Федерации, является инновационная активность организаций.
Анализ данных официального сайта Федеральной службы государственной статистики за 2016 г. показал, что организации 29 регионов России (34 % от общего числа регионов) имеют инновационную активность выше, чем в среднем по России (8,4 %).
Наибольшую инновационную активность (более 20 %) продемонстрировали организации Чувашской Республики (24,5 %), Республики Татарстан (21,3 %) и Пензенской облас-
ти (20,1 %), наименьшую (менее 1 %) - организации Карачаево-Черкесской (0,8 %) и Чеченской (0,3 %) республик.
В последнее десятилетие ввиду повышения внимания государства и научного сообщества к связям между наукой и бизнесом университеты во многих странах стали массово выходить за рамки своих традиционных функций - образовательной и исследовательской - и продвигать академическое предпринимательство [2; 16]. Примером реализации академического предпринимательства в России являются созданные при вузах малые инновационные предприятия (МИП) [3; 10]. Число созданных МИП является показателем результата, обеспечивающим коммерциализацию НИОКР и характеризующим активность их инновационной деятельности.
По данным официальной базы «Учет и мониторинг малых инновационных предприятий научно-образовательной сферы» Минобрнауки России, по всем регионам России создано 2 429 МИП (по реестру 2017 г. учтены только действующие при университетах МИП).
Наибольшее их число работает в г. Москве (248) и г. Санкт-Петербурге (161). Значительная доля МИП находится вне Москвы и Санкт-Петербурга, что говорит о развитии малого инновационного предпринимательства и в регионах. Следует отметить Белгородскую и Томскую области - по 123 и 115 МИП соответственно. Меньше всего МИП (по 1) создано в Смоленской и Архангельской областях, Карачаево-Черкесской Республике, республиках Алтай и Тыва, Камчатском крае. В Ненецком, Ямало-Ненецкий и Чукотском автономных округах, Республике Ингушетия, Магаданской и Еврейской автономной областях данные структуры не выявлены.
В результате анализа данных с официального сайта «Мегагранты» получено совокупное количество победителей конкурсов ме-гагрантов, проводимых в соответствии с Постановлением Правительства Российской Федерации № 220, за весь период проведения конкурса по каждому региону России. Данный показатель свидетельствует о конкурентоспособности региона по реализации крупных исследовательских проектов, организации научных коллабораций, взаимодействии с профильными предприятиями.
За весь период проведения конкурса по России получено 236 мегагрантов. Из них 73 мегагранта получили вузы и научные организации г. Москвы. Среди московских вузов МГУ имени М.В. Ломоносова становился обладателем мегагрантов 14 раз. Дополнительно следует отметить вклад таких национальных исследовательских университетов, как МИФИ и Высшая школа экономики (по 7 мегагрантов).
Вузы Санкт-Петербурга одерживали победу в конкурсе мегагрантов 73 раза, Нижегородской области - 22, Новосибирской - 21, Московской - 15 и Томской - 12. Университеты 24 регионов России становились победителями менее 10 раз. В 55 регионах нет победителей конкурсов на получение грантов Правительства Российской Федерации для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских вузах.
Следующим показателем, который демонстрирует возможности научных коллабораций, является количество победителей конкурса по развитию кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий.
Анализ данных официального сайта «Развитие кооперации российских вузов, научных учреждений и производственных предприятий» позволил установить количество победителей по каждому региону за весь период проведения конкурса.
Лидером по развитию кооперации высших учебных заведений, научных учреждений и производственных предприятий является г. Москва (90 комплексных проектов-победителей). Далее следуют такие регионы, как г. Санкт-Петербург (39 проектов), Республика Татарстан (25 проектов) и Московская область (24 проекта). В 34 субъектах Российской Федерации нет проектов-победителей данного конкурса.
Наилучшим стимулятором развития науки и техники в интересах насыщения рынка товарами являются патенты. Вопрос заинтересованности организаций в приобретении прав на патенты и патентных лицензий (договоров) на использование изобретений, промышленных образцов в настоящий момент является очень актуальным [1; 5; 6; 8]. Индикатор числа потенциально коммерциализируемых патентов
характеризует созданные в регионе объекты интеллектуальной собственности.
В результате анализа данных официальных сайтов Федеральной службы государственной статистики и Федеральной системы мониторинга научных организаций за 2016 г. установлено, что лидирующие позиции по данному показателю занимают г. Москва (962,48), г. Санкт-Петербург (235,32) и Московская область (148,54). Наименьший показатель имеют Ненецкий автономный округ и Республика Тыва - по 0,08. Индикатор числа потенциально коммерциализируемых патентов по Чукотскому автономному округу не установлен.
Результаты анализа данного блока показали, что регионы существенно различаются по интенсивности кооперации между предприятиями, университетами, исследователями и коммерциализации исследований и разработок.
В лидирующую группу по большинству показателей данного блока входят г. Москва, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан и Московская область.
В рамках исследования была проведена комплексная оценка исследуемых характеристик, в основе которой лежит расчет интегрального показателя, для чего исходные данные были первоначально нормализованы с использованием максиминной методики. В расчетах были использованы относительные показатели, обеспечивающие сопоставимость данных и представляющие собой показатели интенсивности исследуемых признаков (соотносятся с количеством организаций, занятых исследованиями и разработками, или количеством исследователей).
Значения субиндексов потенциала р рассчитываются методом расстояний по формуле:
Щ =
IL (i - )2
(2)
щ =
IL (1 - p-ij )2
(1)
где к - номер соответствующего тематического блока (фактора) (к = 1, ..., 5), п - количество показателей, включенных в соответствующий субиндекс потенциала, ] = 1, ..., Ы, N - число субъектов Российской Федерации, N = 85.
Аналогично значения субиндексов результата рассчитываются по формуле:
Интегральный показатель рассчитывается как сумма субиндексов. Полученные результаты приведены в таблице 2.
Анализ демонстрирует довольно значительное число регионов с нулевым показателем субиндекса потенциала, что говорит об отсутствии на их территории объектов инновационной инфраструктуры и объединений научно-производственных структур, способствующих кооперациям и коллаборациям в сфере исследований и разработок. Наиболее высокие показатели - в Астраханской, Курганской, Липецкой областях, Республике Саха (Якутия), Пензенской области. Вопросы значения показателей и, соответственно, итоговых значений субиндекса не только лежат в плоскости уровня развития коллаборационных структур на территории, но и сопряжены со спецификой их учета. Очевидно, что правильное представление результатов деятельности и их отображение в базе данных, которая стала основой для формирования информационной базы исследования, обеспечили возможность регионам, априори не являвшимся лидерами в сфере инфраструктуры развития науки и технологий, получить высокие оценки деятельности.
Белгородская, Томская области, Республики Марий Эл, Татарстан, г. Санкт-Петербург стали лидерами по значению субиндекса результата. Отмечается, что значительные показатели Республики Марий Эл в большей степени обусловлены высокой интенсивностью выделенных в процессе анализа показателей, что связано с низким числом организаций, занятых исследованиями и разработками, а также небольшим числом исследователей.
Лидирующие позиции по значению интегрального показателя занимают Астраханская, Белгородская, Липецкая области, Республика Татарстан, Курганская область. Приведенные значения показателей демонстрируют также высокое влияние показателей интенсивности, в первую очередь в Астраханской и Курганской областях. При этом высокая интенсивность полученных результатов свидетельствует о наличии возможностей их тиражирования и распространения для расширения сектора исследований и разработок в этих регионах.
n
n
Таблица 2
Интегральная оценка материально-технических и финансовых условий развития научной деятельности в регионах Российской Федерации
Субъект Российской Федерации Субиндекс потенциала Ранг Субиндекс результата Ранг Интегральный индекс Ранг
Центральный федеральный округ
Белгородская область 0,2160 18 0,4039 1 0,5327 2
Брянская область 0,0000 60 0,1644 34 0,1644 57
Владимирская область 0,3080 8 0,2182 16 0,4590 6
Воронежская область 0,2727 13 0,2300 14 0,4400 11
Ивановская область 0,0000 60 0,1684 31 0,1684 55
Калужская область 0,2276 16 0,0863 66 0,2943 34
Костромская область 0,0000 85 0,1833 26 0,1833 54
Курская область 0,0195 58 0,1336 52 0,1505 62
Липецкая область 0,3753 3 0,1422 49 0,4641 5
Московская область 0,0473 50 0,1762 30 0,2151 47
Орловская область 0,2929 10 0,0933 63 0,3589 18
Рязанская область 0,0796 44 0,1557 40 0,2229 44
Смоленская область 0,2094 20 0,0697 72 0,2646 37
Тамбовская область 0,0677 48 0,1680 33 0,2243 43
Тверская область 0,0000 60 0,1396 51 0,1396 67
Тульская область 0,0000 60 0,2170 17 0,2170 46
Ярославская область 0,0770 45 0,1766 28 0,2400 40
г. Москва 0,0283 55 0,2748 7 0,2953 32
Севе] ро-Западный федеральный округ
Республика Карелия 0,1647 24 0,1680 32 0,3051 27
Республика Коми 0,0289 54 0,0510 78 0,0784 77
Архангельская область 0,1455 26 0,1324 54 0,2586 38
Вологодская область 0,2894 11 0,1482 45 0,3947 15
Калининградская область 0,0268 56 0,1405 50 0,1636 58
Ленинградская область 0,0000 60 0,1528 42 0,1528 61
Мурманская область 0,1292 27 0,0634 73 0,1844 53
Новгородская область 0,3413 6 0,0798 70 0,3938 16
Псковская область 0,0000 60 0,2137 19 0,2137 48
г. Санкт-Петербург 0,0874 38 0,2960 5 0,3575 20
Ненецкий авт. округ 0,0000 60 0,0513 76 0,0513 80
Южный федеральный округ
Республика Адыгея 0,0000 60 0,1285 55 0,1285 69
Республика Калмыкия 0,0000 60 0,1063 61 0,1063 72
Республика Крым 0,1007 34 0,0509 79 0,1465 66
Краснодарский край 0,0221 57 0,1162 58 0,1356 68
Астраханская область 0,5225 1 0,1500 43 0,5941 1
Волгоградская область 0,0000 60 0,0837 68 0,0837 75
Ростовская область 0,1794 22 0,1764 29 0,3241 25
г. Севастополь 0,0000 60 0,1487 44 0,1487 64
Северо-Кавказский федеральный округ
Республика Дагестан 0,0803 43 0,0510 77 0,1272 70
Республика Ингушетия 0,0000 60 0,0021 85 0,0021 85
Кабардино-Балкарская Республика 0,0000 60 0,1476 46 0,1476 65
Карачаево-Черкесская Республика 0,0000 60 0,0146 84 0,0146 84
Республика Северная Осетия -Алания 0,0869 39 0,0887 65 0,1679 56
Чеченская Республика 0,1090 32 0,1446 48 0,2378 41
Ставропольский край 0,0000 60 0,1541 41 0,1541 59
Окончание таблицы 2
Субъект Российской Федерации Субиндекс потенциала Ранг Субиндекс результата Ранг Интегральный индекс Ранг
Приволжский федеральный округ
Республика Башкортостан 0,1289 28 0,1973 22 0,1272 70
Республика Марий Эл 0,0000 60 0,3519 3 0,0021 85
Республика Мордовия 0,2102 19 0,2397 12 0,1476 65
Республика Татарстан 0,1815 21 0,3474 4 0,0146 84
Удмуртская Республика 0,1743 23 0,1976 21 0,1679 56
Чувашская Республика 0,0856 41 0,2739 8 0,2378 41
Пермский край 0,0696 47 0,2168 18 0,1541 59
Кировская область 0,2764 12 0,1132 60 0,1272 70
Нижегородская область 0,0910 35 0,2731 9 0,0021 85
Оренбургская область 0,0763 46 0,0786 71 0,1476 65
Пензенская область 0,3431 5 0,1620 35 0,0146 84
Самарская область 0,0901 37 0,2248 15 0,1679 56
Саратовская область 0,0308 52 0,1269 56 0,2378 41
Ульяновская область 0,0908 36 0,1836 25 0,1541 59
У ральский федеральный округ
Курганская область 0,3986 2 0,1603 36 0,4950 3
Свердловская область 0,0318 51 0,1877 24 0,2135 49
Тюменская область 0,0162 59 0,1999 20 0,2129 50
Челябинская область 0,0819 42 0,2327 13 0,2956 31
Ханты-Мансийский автономный 0,2306 15 0,0907 64 0,3004 29
округ - Югра
Ямало-Ненецкий автономный округ 0,2929 10 0,1578 39 0,4045 13
Сибирский федеральный округ
Республика Алтай 0,0000 60 0,0569 74 0,0569 78
Республика Бурятия 0,1475 25 0,1598 37 0,2837 35
Республика Тыва 0,0000 60 0,0228 83 0,0228 83
Республика Хакасия 0,0000 60 0,0414 82 0,0414 82
Алтайский край 0,2184 17 0,2644 10 0,4250 12
Забайкальский край 0,1094 31 0,1269 57 0,2224 45
Красноярский край 0,0303 53 0,2768 6 0,2987 30
Иркутская область 0,2669 14 0,1578 38 0,3826 17
Кемеровская область 0,3205 7 0,1801 27 0,4429 10
Новосибирская область 0,0857 40 0,2541 11 0,3180 26
Омская область 0,1115 30 0,1334 53 0,2301 42
Томская область 0,1070 33 0,3848 2 0,4507 7
Дальневосточный федеральный округ
Республика Саха (Якутия) 0,3527 4 0,1475 47 0,4482 9
Камчатский край 0,0000 60 0,0851 67 0,0851 74
Приморский край 0,0000 60 0,1922 23 0,1922 52
Хабаровский край 0,1128 29 0,1059 62 0,2068 51
Амурская область 0,0000 60 0,1135 59 0,1135 71
Магаданская область 0,0000 60 0,0817 69 0,0817 76
Сахалинская область 0,0653 49 0,0428 81 0,1053 73
Еврейская авт. область 0,0000 60 0,0471 80 0,0471 81
Чукотский авт. округ 0,0000 60 0,0515 75 0,0515 79
Примечание. Расчеты авторов.
Очевидно, что специфика расчета показателей, ограничение возможностей прямого учета качественных характеристик коллабораций и коммуникаций в исследовательской среде, а также вопросов коммерциализации
исследований и разработок не обеспечивают возможности учесть в полной мере все факторы, оказывающие существенное влияние на полученные результаты. Требуется разработка более широкого статистического инстру-
ментария, который позволил бы создать условия для получения более четких данных, соответствующих специфическим критериям исследуемых процессов и явлений.
В качестве пути дальнейшего развития коллабораций на региональном уровне важным направлением является закрепление его в государственных программах субъектов Российской Федерации как комплекса мероприятий, связанных с созданием конкурентоспособных научных коллективов в границах территории и коммерциализацией результатов интеллектуальной деятельности. Ярким примером реализации политики интеграции научно-исследовательского и инновационного потенциала на платформе региона является инновационный территориальный кластер «Smart Technologies Tomsk», включающий группы предприятий, научных и образовательных организаций области, объединенных связями сетевого характера, и реализованный в рамках государственной программы «Развитие инновационной деятельности и науки в Томской области».
Другим направлением является развитие коллабораций между университетским и региональным сообществом в рамках программ развития региональных опорных университетов, проектов, реализуемых в рамках приоритетного проекта «Вузы как центры пространства создания инноваций», и др.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Близнец, И. А. Интеллектуальная собственность в инновационном предпринимательстве / И. А. Близнец, В. Р. Смирнова // Копирайт. - 2016. -№ 2. - С. 7.
2. Виссема, Й. Г. Университет третьего поколения / Й. Г. Виссема. - М. : Олимп-Бизнес, 2016. -353 с. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http ://ip247 ip-144-217-51.net/b/621134/read (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
3. Галиуллин, Р. Ф. Развитие предпринимательства в вузах России / Р. Ф. Галиуллин // Вестник Удмуртского университета. Экономика и право. -2015. - Т. 25, вып. 3. - Электрон. текстовые дан. -Режим доступа: http://en.vestnik.udsu.ru/files/ originsl_articles/vuu_15_023_02.pdf (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
4. Коробкина, Ю. Ш. Научные коллаборации: определение, классификации, характеристики
/ Ю. Ш. Коробкина, А. М. Омельченко // Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. - 2017. - Vol. 7, iss. 4A. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://www. publishing-vak. ru/file/archive-economy-2017-4/8-korobkina.pdf (дата обращения: 20.06.2018). - Загл. с экрана.
5. Леонтьева, В. Интеллектуальная собственность - источник, вектор и система формирования стоимости в экономике / В. Леонтьева // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. - 2014. - № 10. - С. 68-76.
6. Лидеры в науке, аутсайдеры на рынке / реф. Л. Г. Кравец // Патентное дело. - 2014. -№8.- С. 3-5.
7. Марабаева, Л. В. Исследование наиболее значимых территориальных инновационных кластеров Российской Федерации и перспектив развития их стратегического потенциала в контексте проектного подхода / Л. В. Марабаева, О. А. Соколов, А. Е. Сюваева // Научныи вестник Южного института менеджмента. - 2018. - № 3. - С. 24-31. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: https://doi. org/10.31775/2305-3100-2018-3-24-31 (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
8. Мухопад, В. И. Нужна ли интеллектуальная собственность российской экономике? / В. И. Му-хопад // Патенты и лицензии. Интеллектуальные права. - 2016. - № 9. - С. 62-66.
9. Прокопенко, З. В. Кластерная стратегия регионального развития: сущность, преимущества, практика институционального обеспечения / З. В. Прокопенко // Региональная экономика и управление : электрон. науч. журн. - 2016. - № 4 (48). - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: https://eee-region.ru/article/ 4846/ (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
10. Романович, Л. Малое инновационное предприятие на базе вуза: от идеи к бизнесу / Л. Романович, Е. Евтушенко, А. Долбилов // Мир телекома. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://mirtelecoma.ru/magazine/elektronnaya-versiya/ (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
11. Смородинская, Н. В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста / Н. В. Смородинская // Инновации. -2014. - № 7 (189). - С. 27-33. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: https://inecon.org/docs/ Smorodinskaya-Innovations-2014-07.pdf (дата обращения: 20.06.2018). - Загл. с экрана.
12. Справка «Перспективы развития России в международных научных коллаборациях». - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://sntr-rf.ru/ upload/iblock/338/280216_Справка_научные_ коллаборации.pdf (дата обращения: 20.06.2018). -Загл. с экрана.
13. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации : утв. Указом Прези-
дента Российской Федерации от 1 дек. 2016 г. N° 642 // Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/ document/420384257 (дата обращения: 20.06.2018). -Загл. с экрана.
14. Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» // Информационно-правовой портал «Гарант». - Электрон. текстовые дан. -Режим доступа: http://www.garant.ru/products/ipo/ prime/doc/71837200/ (дата обращения: 20.06.2018). -Загл. с экрана.
15. Факторы инновационной активности регионов России: что важнее - человек или капитал? / С. Земцов, А. Мурадов, И. Уэйд, В. Баринова // Форсайт. - 2017. - Т. 10, № 2. - С. 29-42. - Электрон. текстовые дан. - Режим доступа: https:// foresight-joumal.hse.ru/data/2017/06/14/1170590871/ 2-%D0%A3%D1%8D%D0%B9%D0%B4-29-42.pdf (дата обращения: 15.06.2018). - Загл. с экрана.
16. Lerner, J. The university and the start-up: Lessons from the past two decades / J. Lerner // Journal ofTechnologyTransfer. - 2005. - № 30 (1/2). - P. 49-56.
REFERENCES
1. Bliznets I.A., Smirnova V.R. Intellektualnaya sobstvennost v innovacionnom predprinimatelstve [Intellectual Property in Innovative Entrepreneurship]. Zhurnal «Kopirayt» [Copyright Magazine], 2016, no. 2, p. 7.
2. Vissema Y.G. Universitet tretyego pokoleniya [University of the Third Generation]. Moscow, Olimp-Biznes Publ., 2016. 353 p. URL: http://ip247.ip-144-217-51.net/b/621134/read (accessed 15 June 2018).
3. Galiullin R.F. Razvitie predprinimatelstva v vuzah Rossii [TheDevelopment of Entrepreneurship in Russia's Universities]. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Ekonomika i pravo [Herald of Udmurt University. Economy and Law], 2015, vol. 25, no. 3. URL: http://en.vestnik.udsu.ru/files/originsl_articles/ vuu_15_023_02.pdf (accessed 15 June 2018).
4. Korobkina Yu. Sh., Omelchenko A.M. Nauchnye kollaboratsii: opredelenye, klassifikatsii, kharakteristiki [Research Collaborations: Definition, Classification and Characteristics]. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, 2017, vol. 7, iss. 4A. URL: http://www. publishing-vak.ru/file/archive-economy-2017-4/8-korobkina.pdf (accessed 20 June 2018).
5. Leontyeva V. Intellektualnaya sobstvennost -istochnik, vektor i sistema formirovaniya stoimosti v ekonomike [Intellectual Property - the Source, Vector and System of Value Formation in the Economy].
Intellektualnaya sobstvennost. Promyshlennaya sobstvennost [Intellectual property. Industrial property], 2014, no. 10, pp. 68-76.
6. Kravets L.G. Lidery v nauke, autsaydery na rynke [Leaders in Science, Outsiders in the Market]. Patentnoe delo [Patent Practice], 2014, no. 8, pp. 3-5.
7. Marabaeva L.V, Sokolov O.A., Syuvaeva A.E. Issledovanie naibolee znachimyh territorialnykh innovacionnykh klasterov Rossiyskoy Federatsii i perspektiv razvitiya ikh strategicheskogo potentsiala v kontekste proektnogo podkhoda [Study of the Most Significant Territorial Innovation Clusters of the Russian Federation and Prospects for the Development of Their Strategic Potential in the Context of the Project Approach]. Nauchnyy vestnik Yuzhnogo instituta menedzhmenta [Scientific Herald of the Southern Institute of Management], 2018, no. 3, pp. 24-31. URL: https://doi. org/10.31775/2305-3100-2018-3-24-31 (accessed 15 June 2018).
8. Mukhopad V.I. Nuzhna li intellektualnaya sobstvennost rossiyskoy ekonomike? [Do Intellectual Property is Need to the Russian Economy?]. Patenty i litsenzii. Intellektualnye prava [Patents and licenses. Intellectual rights], 2016, no. 9, pp. 62-66.
9. Prokopenko Z.V. Klasternaya strategiya regionalnogo razvitiya: sushchnost, preimushchestva, praktika institutsionalnogo obespecheniya [Cluster strategy of regional development: essence, advantages, practice of institutional support]. Regionalnaya ekonomika i upravlenie: elektron. nauch. zhurn. [Regional Economics and Management: Electronic Scientific Journal], 2016, no. 4 (48). URL: https://eee-region.ru/article/4846/ (data obrashcheniya: 15.06.2018).
10. Romanovich L., Evtushenko E., Dolbilov A. Maloe innovatsionnoe predpriyatie na baze vuza: ot idei k biznesu [A Small Innovative Enterprise on the Basis of a University: From Idea to Business]. URL: http://mirtelecoma.ru/magazine/elektronnaya-versiya/ (accessed 15 June 2018).
11. Smorodinskaya N.V. Setevye innovatsionnye ekosistemy i ikh rol v dinamizatsii ekonomicheskogo rosta [Network Innovative Ecosystems and Their Role in the Dynamization of Economic Growth]. Innovatsii [Innovations], 2014, no. 7 (189), pp. 27-33. URL: https:/ /inecon.org/docs/Smorodinskaya-Innovations-2014-07.pdf (accessed 20 June 2018).
12. Spravka "Perspektivy razvitiya Rossii v mezhdunarodnykh nauchnykh kollaboratsiyakh " [Reference "Prospects for the Development of Russia in International Scientific Collaborations"]. URL: http://sntr-rf. ru/upload/iblock/338/280216_Spravka_nauchnye_ kollaboracii.pdf (accessed 20 June 2018).
13. Strategiya nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii: utv. Ukazom Prezidenta Rossiyskoy Federatsii ot 1 dek. 2016 g. № 642 [Strategy for Scientific and Technological
Development of the Russian Federation: Approved by Decree of the President of the Russian Federation of 1 December 2016 No. 642]. URL: http://docs.cntd.ru/ document/420384257 (accessed 20 June 2018).
14. Ukaz Prezidenta Rossiyskoy Federatsii ot 7 maya 2018 g. № 204 «O nacionalnykh tselyakh i stra-tegicheskikh zadachakh razvitiya Rossiyskoy Federatsii na period do 2024 goda» [Decree of the President of the Russian Federation No. 204 of May 7, 2018 "On National Goals and Strategic Tasks for the Development of the Russian Federation until 2024"]. URL: http://www.garant.ru/ products/ipo/prime/doc/71837200/ (accessed 20 June 2018).
15. Zemtsov S., Muradov A., Wade I., Barinova V Faktory innovatsionnoy aktivnosti regionov Rossii: chto vazhnee - chelovek ili kapital? [Factors of Innovation Activity in Russian Regions: What is More Important - a Person or Capital?]. Forsait [Foresight], 2017, vol. 10, no. 2, pp. 29-42. URL: https://foresight-journal.hse.ru/data/2017/06/14/1170590871/2-%D0%A3%D1%8D%D0%B9%D0%B4-29-42.pdf (accessed 15 June 2018).
16. Lerner J. The University and the Start-up: Lessons from the Past Two Decades. Journal of Technology Transfer, vol. 30 (1/2), pp. 49-56.
Information about the Authors
Natalya E. Barsukova, Senior Researcher of Department of Scientific Research, Tver State University, Zhelyabova St., 33, 170100 Tver, Russian Federation, starey1951@yandex.ru, https://orcid.org/ 0000-0002-9998-389X
Elena V. Klyushnikova, Senior Researcher of Department of Scientific Research, Tver State University, Zhelyabova St., 33, 170100 Tver, Russian Federation, stanislav219@yandex.ru, https://orcid.org/ 0000-0002-6069-7036
Anna A. Maltseva, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Director of Lurye Scientific and Methodological Center for Higher School Innovative Activity, Tver State University, Zhelyabova St., 33, 170100 Tver, Russian Federation, 80179@list.ru, https://orcid.org/0000-0003-4347-5586
Nadezhda N. Bedenko, Doctor of Economic Sciences, Associate Professor, Head of Department of Enterprie Economics and Management, Tver State University, Zhelyabova St., 33, 170100 Tver, Russian Federation, Bednad@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-2808-1303
Информация об авторах
Наталья Евгеньевна Барсукова, старший научный сотрудник УНИ, Тверской государственный университет, ул. Желябова, 33, 170100 г. Тверь, Российская Федерация, starey1951@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-9998-389X
Елена Валерьевна Клюшникова, старший научный сотрудник УНИ, Тверской государственный университет, ул. Желябова, 33, 170100 г. Тверь, Российская Федерация, stanislav219@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-6069-7036
Анна Андреевна Мальцева, кандидат экономических наук, доцент, директор Научно-методического центра по инновационной деятельности высшей школы им. Е.А. Лурье, Тверской государственный университет, ул. Желябова, 33, 170100 г. Тверь, Российская Федерация, 80179@list.ru, https://orcid.org/0000-0003-4347-5586
Надежда Николаевна Беденко, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой экономики предприятия и менеджмента, Тверской государственный университет, ул. Желябова, 33, 170100 г. Тверь, Российская Федерация, Bednad@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-2808-1303
