Обзор зарубежных и отечественных исследований в сфере...

1

Обзор зарубежных и отечественных исследований в сфере измерения

инновационного развития регионов1

Е.С. Куценко, Е.Г. Нечаева

Аннотация

Одной из серьезных проблем, с которой сталкиваются органы государственной власти,

ответственные за стимулирование инновационной активности хозяйствующих субъектов,

является недостаток информации о состоянии и динамике инновационных процессов в

регионах. Информационный голод не позволяет адекватно оценивать эффективность тех или

иных мероприятий инновационной политики государства и дифференцировать их исходя из

существующего регионального контекста.

В последние два десятилетия стали появляться разнообразные работы, авторы которых

ставили своей целью комплексную оценку инновационного развития регионов. Практически

каждое такое исследование обладает своими преимуществами и недостатками, однако далеко

не все из них хорошо известны. Это обстоятельство не позволяет комплексно учесть

существующий опыт, разглядеть существующие тренды и, в итоге, серьезно замедляет

процессы совершенствования.

Настоящая статья призвана заполнить пробел в сфере сравнительного анализа

различных исследований, посвященных анализу инноваций на региональном уровне. В

орбиту исследования попали 13 зарубежных и 8 отечественных работ, большинство из

которых написано после 2000 года. В статье подробно рассматриваются различные аспекты

исследований инновационного развития регионов: масштаб исследуемых регионов,

используемые показатели, источники данных, процедуры обработки и форма предоставления

результата. Работа призвана стать своеобразным «навигатором» в области измерения

инноваций на региональном уровне, который позволит повысить осмысленность и научную

обоснованность будущих исследований, повысив их роль в реализации инновационной

политики государства.

Ключевые слова: измерение инноваций, рейтинг инновационного развития,

региональная инновационная политика.

Введение

С конца XX века все большую популярность начинают обретать поиски причин успехов

и неудач инновационной политики государства в особенностях, присущих входящим в них

регионам. Оказалось, что даже в лидирующих экономиках мира, дифференциация регионов

по уровню инновационного развития очень велика. Для объяснения этих различий было

предложено большое количество концепций, среди которых теории неявного знания,

кластеров, инновационных экосистем. Современная инновационная политика выстраивается

1 Доклад на XV Апрельской Международной научной конференции по проблемам развития экономики и

общества, 1-4 апреля 2014 года, Москва, НИУ ВШЭ.

2

с учетом неоднородности инновационного ландшафта, необходимости дифференцированного

подхода к различным регионам или группам регионов. Такая трансформация порождает

новые требования к информационному обеспечению, предъявляя запрос на объективную

оценку инновационного развития регионов.

Вместе с тем, во многих странах до сих пор наблюдается серьезный недостаток

надежных данных об инновационных процессах на уровне регионов. Среди очевидных

решений этой проблемы - детализация статистических наблюдений: расчет и предоставление

данных на региональном и, в перспективе, на муниципальном уровнях. Альтернативой

являются специализированные социологические исследования. В тех странах, где уже

имеются данные, описывающие те или иные проявления инновационных процессов на

региональном уровне, на первый план выходит задача отбора наиболее надежных и валидных

показателей и формирования из них сбалансированных, непротиворечивых и устойчивых

систем. Подобные системы предложены в целом ряде зарубежных исследований, число

которых начало расти в 2000-х годах. Постепенно «регионализация» инновационной

политики становится актуальной темой и в России. Следом за этим, лавинообразно стали

появляться отечественные работы, посвященные сравнительной оценке инновационного

развития субъектов Российской Федерации.

В этой связи, главными задачами, которые ставят перед собой авторы настоящей статьи,

являются сравнительный анализ систем показателей инновационного развития регионов,

выявление их особенностей, сильных и слабых сторон, оценка их релевантности целям

государственной политики. Такая инвентаризация накопленного опыта должна послужить

стимулом для дальнейшего совершенствования будущих исследований.

Статья состоит из трех разделов. В первом разделе излагаются ключевые особенности

процесса регионализации инновационной политики, формирующего потребность в

специализированных исследованиях. Второй раздел посвящен рассмотрению систем

показателей инновационного развития регионов, которые получили наибольшее

распространение в ведущих странах мира (членах ОЭСР и ЕС). В третьем разделе приводится

сравнительный анализ отечественных рейтингов инновационного развития регионов. В

заключении сформулированы ключевые особенности, характерные для зарубежных и

отечественных исследований инноваций в регионах.

1. Роль регионов в инновационном развитии и инновационной политике государства

Инновации и государственная политика их стимулирования признаны ключевыми

факторами долгосрочного экономического развития во многих странах мира [OECD, 2010;

European Commission, 2009]. Финансовый и экономический кризис, разразившийся в 2008

году, привел к формированию консенсуса по поводу того, что инновации должны сыграть

решающую роль в преодолении его последствий.

Одной из важнейших тенденций последних лет является осознание особой роли

регионов в стимулировании инновационных процессов [OECD, 2010, P. 30], что связано,

прежде всего, с двумя важными обстоятельствами.

3

Во-первых, эмпирические исследования показали, что распределение инновационной

активности между регионами характеризуется фундаментальной неравномерностью2.

Дифференциация регионов по уровню инновационного развития и концентрация

инновационно активных организаций на компактных территориях обусловлены, прежде

всего, огромной важностью множественных регулярных личных контактов. Именно через

такие контакты эффективнее всего распространяется неявное знание, которое представляет

собой результаты новейших исследований, личный опыт проб и ошибок, мнения «людей

дела», видение перспектив дальнейшего развития и пр. знание, которое редко своевременно

доверяется бумаге и публикуется для широкой общественности. Неявное знание очень важно

именно на этапе исследований, разработки новых продуктов, их апробации и запуска в

производство. В процессе достижения зрелости в рамках жизненного цикла продукта

производственные процессы стандартизируются и зависимость от постоянной «подпитки»

неявным знанием постепенно падает3. Роль неявного знания также варьируется в

зависимости от вида экономической деятельности. Доля неявного знания выше там, где в

основе инновационного процесса лежат технические и инженерные знания, и ниже там, где

инновации являются следствием достижений фундаментальной науки [Пилясов, Хомич, 2012,

С. 31]. Чем выше в отрасли роль неявного знания, тем более значимым для экономических

агентов является фактор географической близости.

Регулярное взаимодействие лицом к лицу также постепенно приводит к формированию

неформальных стандартов поведения (деловой этики) и росту доверия в локальных

сообществах. Доверие, в свою очередь, повышает плотность экономических трансакций и

способствует распространению сложных схем разделения рисков, необходимых для

коммерциализации новых идей4.

Пространственная неравномерность инновационного развития оказывается достаточно

стабильной во времени и зависит от уже принятых в прошлом решений и заложенных

тенденций развития (так называемый эффект колеи). Эффект колеи в данном случае связан с

2 Например, в США исследовательская и инновационная активность тяготеет к прибрежным и приграничным

территориям и сосредоточена, прежде всего, на Северо-Восточном и Западном побережьях, а также в

нескольких местах на границе с Мексикой и Канадой. Анализ статистики распределения расходов на НИОКР в

промышленном секторе по штатам США за 2005 г. показал, что на 10 штатов с максимальными расходами на

НИОКР пришлось 2/3 их объема. При этом доля фирм, расположенных в штате Калифорния, в

общеамериканских расходах на НИОКР составила 22% (www.nsf.gov/statistics/infbrief/nsf07335/).

Исследование в странах – участниках ОЭСР выявило похожу закономерность: порядка 13% регионов

аккумулируют половину всех расходов на НИОКР [OECD, 2011, P. 19].

Тезис о сильной асимметрии в территориальном распределении инновационной активности подтверждается

рядом академических исследований [Cheshire, Malecki, 2004; Crescenzi, et al., 2007].

Результаты эмпирического исследования, опубликованные в 2013 году, доказали, что гетерогенность регионов

стран-участников Европейского Союза по показателю эффективности научного сектора гораздо выше, чем по

уровню эффективности производства [Foddi, Usai, 2013]. 3 Часто такие производства перемещаются в пространстве: из мегаполисов в малые и средние промышленные

города [Duranton, Puga, 2001; Neffke, et al., 2008]. 4 Одной из таких схем является продажа акций или долей старт-апа в обмен на финансирование.

Взаимодействие инноватора и инвестора связано с получение будущих выгод в ситуации высокого риска. С

одной стороны, носитель новой идеи должен доверить ее инвестору (предпринимателю, ментору). С другой

стороны, инвестор предоставляет финансирование в обмен на акции или доли, которые, как правило, стоят

существенно меньше объема привлеченного финансирования. В такой ситуации у всех сторон существует

большое поле для оппортунистического поведения и без высокого уровня доверия (подкрепленного

возможностью быстрой личной проверки выполнения контрагентом своих обязательств, циркулирующими в

сообществе слухами, ценностью репутации в локальном сообществе и существующими неформальными

механизмами наказания нарушителей) соглашения в инновационной сфере будут редкостью.

http://www.nsf.gov/statistics/infbrief/nsf07335/

4

объективной инерционностью процессов изменения географического размещения

экономических агентов вследствие целого ряда факторов. Среди них, прежде всего, следует

выделить: большие затраты при изменении первоначального территориального размещения,

рост пространственных экстерналий при увеличении концентрации профильных организаций

(связанных с формированием кластера), зависимостью от непосредственного окружения

(контрагентов, деловой среды, культурных и институциональных условий) [Куценко, 2012].

Неудивительно, что вследствие описанной пространственной неравномерности

инновационного развития, государственная политика, направленная на выравнивание

инновационного ландшафта между регионами, оказывается малоэффективной.

Во-вторых, инновационная активность проявляет себя крайне многообразно, не только

в форме новых продуктов или производственных процессов, но и в форме маркетинговых и

организационных новаций5.

Источниками инноваций выступает как профессиональная наука, так и ремесло, и

искусство (особенно в так называемых творческих индустриях [Гнедовский, 2005]). Можно

согласиться с М. Портером, который утверждает, что не бывает не инновационных отраслей,

но бывают не инновационные компании. Важно содействовать постоянному

совершенствованию фирм во всех видах деятельности, а не замыкаться на традиционном

«хай-теке». В противном случае, возникает риск так называемой технологической

близорукости [Gokhberg, Kuznetsova, 2011].

Вследствие указанного многообразия видов инновационной активности, практически в

каждом регионе присутствуют те или иные формы активности, связанные с позитивными

изменениями продуктов, процессов, организации производства или маркетинга,

направленными на развитие конкурентных преимуществ. И если научное лидерство не

является одинаково актуальной для всех регионов стратегией, то инновационная политика

может быть эффективна на любой территории.

Таким образом, ни одинаковая по объемам и формам поддержка всех регионов, ни

сугубая поддержка наиболее сильных их них, обладающих неоспоримым научным заделом,

не могут быть признаны удовлетворительным решением. Компромиссом является

дифференциация инновационной политики по целям и инструментам, исходя из специфики

каждого региона или группы регионов. Это естественным образом ведет к тому, что лица,

реализующие инновационную политику государства, во все большей степени принимают во

внимание региональный контекст. Среди принципов такой регионализированной (place-based

policy) инновационной политики следует, прежде всего, выделить:

создание адекватной территориальной проекции, а также вовлечение регионов

в процессы ее формирования и реализации;

согласование мероприятий, направленных на поддержку различных субъектов

инновационной деятельности (университеты, научные организации, крупный

бизнес, малое и среднее предпринимательство);

формирование атмосферы доверия и повышение эффективности

взаимодействия между совместно локализованными хозяйствующими

субъектами – как приоритетная задача.

Выполнение этих принципов приводит к смещению когнитивной управленческой

схемы от единой национальной инновационной системы к региональным инновационным

5 Что в полной мере отражено в третьем издании Руководства Осло [ОЭСР/ЕС, 2006, С. 60-64].

5

системам, децентрализации и развитию конкурсных форм поддержки со стороны

национального правительства.

Вместе с тем, не следует «бежать впереди паровоза». Обоснование важности

регионального контекста при реализации инновационной политики автоматически не ведет к

необходимости делегирования дополнительных полномочий на региональный уровень (хотя

и делает обсуждение этого вопроса чрезвычайно актуальным). На практике, важно не столько

принять решение о делегировании, сколько определить конкретные передаваемые

полномочия, и рассчитать требуемые для их осуществления ресурсы. Более или менее

традиционным является такое разделение полномочий, при котором на национальном уровне

реализуются научно-техническая и промышленная (отраслевая) политики, в то время как

региональные органы власти фокусируются на поддержке малого и среднего

предпринимательства и развитии инфраструктуры. Логика отнесения научно-технической

политики к верхнему уровню исполнительной власти заключается в том, что в противном

случае слишком велика опасность размывания приоритетов, распыления выделенных средств

и, следовательно, снижения эффективности государственной поддержки. Необходимость

концентрации ресурсов на наиболее важных направлениях (которые представлены не во всех

регионах в равной степени) приводит к централизации управленческих функций.

Вместе с тем, финансирование науки в последнее время все более настойчиво

связывается с требованиями оценки результативности таких трат (особенно в кризисные

периоды) и их тесной увязки с хозяйственной деятельностью. Проблема в том, что

финансирование исследований и разработок автоматически не трансформируется в

инновации, а, затем, в экономической рост, как это предполагается в рамках так называемой

линейной модели инновационного процесса. Даже в наиболее развитых странах мира

наблюдается разрыв между изобретением и его дальнейшим воплощением в коммерческих

продуктах. Например, факс был впервые изобретен в Германии, а стал успешным продуктом

силами японских компаний. Антиблокировочная система торможения (ABS), изобретенная в

США, приобрела известность и всеобщее распространение благодаря немецким

автопроизводителям [Capello, 2013, P. 188]. Более того, не только государственные деятели и

инвесторы, но и сами изобретатели могут ошибаться в оценке рыночного потенциала

собственных изобретений6. Прежде всего, это касается таких изобретений, которые могут

быть реализованы в рамках огромного числа видов деятельности (одним из самых ярких

исторических примеров такого изобретения является паровой двигатель).

Для того чтобы результаты собственных исследований и разработок, либо

заимствованные технологии были востребованы в экономике региона, требуется наличие,

6 «Показательный пример — история фонографа Томаса Эдисона, самого оригинального изобретения самого

значительного изобретателя последних столетий. Когда Эдисон собрал первый фонограф в 1877 г., он

опубликовал статью, в которой перечислил десять возможных употреблений для своего нового детища. Среди

них были сохранение последних слов умирающего человека, запись звуковых книг для слепых, объявление

точного времени, обучение правописанию — и только ближе к концу списка упоминалось воспроизведение

музыки. Несколько лет спустя Эдисон признался помощнику, что не видит в своем изобретении коммерческого

потенциала. Еще через несколько лет он передумал и все-таки выпустил фонографы на рынок, но на этот раз, в

качестве диктофонов для секретарей. Когда другие предприниматели начали выпускать музыкальные автоматы,

придумав, как заставить фонограф играть популярную музыку по сигналу опущенной в щель монеты, Эдисон

выразил протест против такой вульгаризации своего изобретения, почему-то опасаясь, что она поставит под

угрозу респектабельный образ фонографа как конторской принадлежности. Только по прошествии двух

десятков лет Эдисон наконец неохотно согласился с тем, что главным предназначением его аппарата является

запись и проигрывание музыки» [Даймонд, 2012, С.364].

6

помимо научного сектора, следующих элементов [Clarysse, Muldur, 1999; Navarro, et al.,

2008; Fraunhofer ISI / MERIT, 2005]:

наличие спроса на инновации у предпринимательского сектора;

объективная возможность встраивать новые технологии в существующие

производственные процессы (в том числе, наличие необходимой

технологической базы, соответствие в используемых стандартах, доступ к

инжиниринговым услугам, квалификация сотрудников);

инфраструктура и условия для тиражирования и распространения

инновационной продукции (в том числе, доступ к венчурному капиталу).

Во многом внедрение базовых технологий зависит также от позиции органов

государственной власти и качества государственного администрирования. Здесь речь идет о

политике в сфере стандартов и государственных закупок, деловой среде, социальных и

культурных условиях, институционально-правовом порядке. Очень часто именно эти,

казалось бы, косвенные факторы оказываются решающими, определяя эффективность

государственного финансирования сектора исследований и разработок.

Попытки повысить результативность сектора исследований и разработок выражаются

в увеличении внимания к согласованию государственных программ финансирования

исследований и разработок со стратегиями крупного бизнеса (в том числе по размещению

исследовательских подразделений), стратегическими программами исследований

технологических платформ, тенденциями развития малого и среднего предпринимательства,

стратегическими ориентирами региональных органов государственной власти, позицией

гражданских сообществ в регионах.

Эффективно воздействовать на «средовые» условия, а также проводить взаимные

согласования и учет позиции региональных акторов на национальном уровне проблематично.

Таким образом, несмотря на то, что в сфере фундаментальных исследований национальный

уровень (или даже наднациональный в случае с Европейским Союзом) управления видится

вполне обоснованным, для прикладных исследований и стимулирования инновационной

активности уровень региона все чаще признается более подходящим [Wintjes, Hollanders,

2010, P. 9].

Врезка. Опыт «регионализации» научно-технологической и инновационной

политики в Европейском союзе.

На практике, уровень децентрализации обусловливается не только экономической

целесообразностью, но и политическим устройством страны, а, следовательно, определяется

особенностями ее исторического развития.

В таблице 1 представлена группировка стран – членов ЕС исходя из политического

устройства и степени делегирования полномочий в сфере исследований, разработок и

инноваций.

Таблица 1. Обзор практики децентрализации научно-технической и инновационной

политики в странах ЕС (за исключением Хорватии) и Турции

Степень

делегирования

полномочий и

ресурсов в сфере

Федерации Страны с выборными

региональными

органами власти

Страны с

невыборными

региональными

органами власти /

7

исследований,

разработок и

инноваций

филиалами

национальных

органов власти в

регионах

Значительные

полномочия и

ресурсы на

региональном уровне

Австрия, Бельгия,

Германия, Испания,

Великобритания

(Шотландия, Уэльс)

Италия

Некоторые

полномочия и/или

ресурсы на

региональном уровне

Чехия, Греция,

Франция,

Нидерланды,

Польша, Словакия,

Швеция, Турция

Великобритания

(Англия через

агентства

регионального

развития)

Отсутствия

децентрализации, но

наличие

региональных

стратегий развития

Дания, Португалия

(автономные округа) Болгария,

Эстония, Финляндия,

Венгрия, Румыния,

Ирландия,

Португалия

Отсутствия

децентрализации,

лишь временные

проекты

Кипр, Латвия,

Литва, Люксембург,

Мальта,

Словения.

Примечание: полужирным шрифтом выделены страны – новые члены ЕС и Турция.

Источник: Fraunhofer ISI / MERIT (2005) Enlarging the ERA: Identifying priorities for regional policy focusing on

research and technological development in the New Member States and Candidate Countries. Final report. Contract no.

COP6-CT-2004-00001. URL: http://www.edis.sk/ekes/regions_finalreport_300505.pdf Дата доступа: 10 октября 2013

г.

Интересно отметить, что большинство стран – новых членов Европейского союза –

унитарные государства, не склонные передавать полномочия и ресурсы на региональный

уровень управления, в том числе в сфере исследований, разработок и инноваций. Начиная с

1995 года, Европейский союз профинансировал разработку более 100 региональных

инновационных стратегий.

Вместе с тем, за исключением федеративных стран (прежде всего, Австрии, Бельгии,

Германии и Испании), даже разработавшие инновационную стратегию региональные власти

имеют крайне ограниченные ресурсы для ее реализации. Фискальная децентрализация

развивается гораздо медленнее, чем пишутся стратегии: зачастую, регионы получают

целевые единовременные субсидии или просто координируют инвестиции, реализуемые

отраслевыми министерствами национального правительства. Во многих странах

муниципальные власти обладают даже большим бюджетом, чем власти региона, и несут

ответственность за инвестиции в инфраструктуру [Fraunhofer ISI / MERIT, 2005].

http://www.edis.sk/ekes/regions_finalreport_300505.pdf

8

В этой связи, Европейский союз ориентирует часть своих фондов для поддержки

региональных инициатив, прежде всего, речь идет о Структурном Фонде ЕС. Поддержка

исследований, разработок и инноваций в регионах за счет этого фонда привела к тому, что

даже правительства наиболее централизованных стран стали передавать часть полномочий на

региональный или местный уровень и создавать соответствующие органы управления. Если в

период 2000-2006 гг. из этого фонда было выделено на исследования и инновации в регионах

порядка 19,5 млрд. евро (порядка 11% от общего объема средств), то в следующем периоде,

2007-2013 гг., уже 69 млрд. евро (около 20%) [Hollanders, et al., 2012a].

Одной из попыток переопределения баланса полномочий между разными уровнями

государственного управления в сфере исследований, разработок и инноваций является

концепция разумной специализации регионов (Strategies for Smart Specialisation или S3),

предложенной экспертной группой «Знание для роста» (Knowledge for Growth) Директората

по технологиям и инновациям Еврокомиссии.

С одной стороны, одним из главных постулатов концепции разумной специализации

является процесс предпринимательского поиска (entrepreneurial discovery), в ходе которого

сами хозяйствующие субъекты в регионе определяют приоритетные отраслевые и/или

технологические направления. Разумная специализация проявляется на стыке имеющихся

потенциала и компетенций; релевантных для региона технологий; Форсайта, позволяющего

наметить стратегию развития на дальний горизонт; и, наконец, предпринимательского

таланта, который заключается в том, чтобы найти правильные сочетания ресурсов и

сосредоточить их на открывающихся рыночных возможностях. Очевидно, лучше всего

собственный потенциал, технологии и рыночные возможности знают местные компании,

университеты и власти.

Определение специализации национальными (наднациональными) органами

государственной власти в отрыве от персонализированного знания, циркулирующего на

локальном уровне, чревато высоким риском. Поэтому роль этих органов власти сводится к

отбору наиболее перспективных региональных инициатив, их кастомизированной

комплексной поддержке (policy mix) и учете приоритетов регионов при формировании и

реализации своих программ. При этом стратегия разумной специализации не предполагает

государственных интервенций по развитию новых отраслей за счет прямой поддержки (что,

собственно, принято называть промышленной политикой). Акцент делается на создании

условий (государственное регулирование, укрепление финансовой системы, усиление

конкуренции), развитие науки и образования, стимулирование спроса (через систему

закупок) и пр.

Закономерно, что наделение региональных органов власти большими полномочиями,

позволяющими им играть решающую роль в определении новых возможностей для развития

и консолидации местных сообществ (бизнес, наука, образование, гражданское общество)

является одной из трех ключевых рекомендации ОЭСР [OECD, 2011, P.20, 35].

С другой стороны, концепция разумной специализации задает определенные рамки

для поддержки регионов со стороны центральных органов государственной власти. Дело в

том, что одна из существенных проблем, затрудняющих инновационное развитие Европы,

заключается в том, что, зачастую, страны и регионы – участники Европейского Союза

предпочитают развивать одни и те же «модные» технологии и отрасли (информационные

технологии, биотехнологии и пр.). В результате, средства и усилия Евросоюза размываются, а

накопления критической массы знаний не происходит. В конечном счете, это приводит к

9

недостаточной эффективности общеевропейской модели стимулирования инновационного

развития — в сравнении с США и Японией.

Для решения проблемы фрагментации и дублирования исследований в странах

Европейского союза предлагается разработать типологии регионов, учитывающие

накопленный в регионах потенциал и специфические условия, и дифференцировать научно-

техническую и инновационную политику Евросоюза по отношению к регионам разного типа.

Одним из предварительных подходов к типизации европейских регионов является выделение

регионов, в которых целесообразно развивать базовые технологии (general purpose

technologies), и регионов, где выгоднее сосредоточиться на прикладных исследованиях и

реализации базовых технологий применительно к уже существующим продуктам и

технологическим процессам [Foray, et al., 2009; OECD, 2012; Camagni, Capello, 2013].

Такое разделение должно стимулировать регионы на поиск уникальных компетенций

и ресурсов, дифференциации региональных инновационных стратегий и, как следствие, к

большему их разнообразию в масштабе Европейского Союза. Увеличение разнообразия

повышает вероятность появления новых успешных моделей развития регионов, стимулирует

межрегиональное взаимодействие, способствует росту эффективности государственных

инвестиций в исследования и разработки.

Окончание врезки.

Процессы глобализации и интеграции, с переменным успехом протекающие начиная

со второй половины XX века, как это ни парадоксально, только усиливают тенденцию

децентрализации управления инновационным развитием, делегирования больших

полномочий на региональный уровень, вовлечение регионов в процесс разработки и

реализации инновационных политик и программ.

Здесь нет противоречия. Радикальное усложнение инновационных процессов делает

традиционный централизованный тип управления неэффективным7. В новой ситуации

регион8 признается наиболее удобным субъектом, способным, с одной стороны, участвовать

в конкретных глобальных цепочках создания ценности и ориентироваться на мировые

7 Можно согласиться с А.Н. Пилясовым: «Инновационный процесс индустриальной эры был иерархическим,

понимался технологично, материально, линейно… Потоки знания сверху вниз и снизу вверх по иерархической

лестнице определяли процесс его накопления и коммерциализации. А поскольку верхний уровень был самым

главным с точки зрения властных полномочий и концентрируемых финансовых ресурсов, он и был основным в

инновационном процессе.

Как только мы признаем многообразие форм коммуникации участников инновационного процесса, их

несводимость только к вертикальным иерархическим связям и взаимодействиям, существенную роль

горизонтальных связей, важность интерактивной коммуникации, тренд от линейных коммуникационных

иерархий и цепочек к коммуникационным сетям, который обеспечивается новыми компьютерными

технологиями и средствами мобильной связи – сложность нового пространства сразу же вынуждает уменьшить

его охват, перейти от национального к региональному, в ряде случаев к местному (когда речь идет о сложных

системах глобальных городов, например) уровню «сборки» участников инновационного процесса,

инновационной коммуникационной сети» [Пилясов, Хомич, 2012, С. 32-33]. 8 Необходимо отметить, что регион в данном случае не всегда должен пониматься как синоним единицы

административно-территориального деления страны, так как такая единица может оказаться неоптимальной с

экономической точки зрения. Так, существуют экспертные оценки, согласно которым минимальная численность

населения в регионе, претендующим на активное участие в международной экономике в качестве

производственного центра или потребительского рынка составляет 5-7 млн чел [Lee, 2008]. Столь высокая

численность населения связана также с признанием важности городов и агломераций для стимулирования

экономического развития. Неудивительно, что ведущие российские эксперты в сфере пространственного

развития рекомендовали укрупнить российские регионы, общее число которых не должно превышать 30

[Гранберг и др., 2003].

10

рыночные и технологические тенденции, с другой стороны, развивать собственные

уникальные преимущества, вписанные в локальный, местный контекст и содержащие

значительную компоненту неявного знания. На региональном уровне происходит интеграция

глобального и локального знания [Пилясов, 2012]. Think global, act local9 – один из секретов

конкурентоспособности фирмы в современной экономике.

Глобализация, стирая границы между государствами, вскрывая «монолит»

национальной экономики, тем самым открывает разнообразный мир регионов, которые в этих

новых условиях вынуждены самостоятельно выстраивать свое взаимодействие с

зарубежными компаниями, властями, университетами. Глобализация объективно выводит

конкуренцию за инвесторов, предпринимателей и таланты между регионами и городами за

рамки национальных границ, что ведет к росту регионального самосознания, важности

поиска конкурентных возможностей уникальных не только в масштабах одной страны, но и

мира. Процветание региона во все большей степени начинает зависеть не только от

особенностей национальной государственной политики (промышленной, научно-

технической, оборонной и социальной), на которые он с трудом может повлиять, но и от

квалификации и активности региональных органов власти во взаимодействии с

глобализированными экономическими агентами, способности местных организаций к

самоорганизации, а также от имеющихся в регионе полномочий и ресурсов.

Повышенное внимание к региональному уровню при реализации инновационной и

научно-технической политики постепенно распространяется и в странах, известных своей

централизацией, таких как Южная Корея или Казахстан10

. Данные тенденции проникают и в

Россию. Все большее число субъектов РФ разрабатывает стратегии инновационного развития

и активно включается в инициативы федерального центра, такие как развитие

технологических платформ, кластеров, поддержка инновационного предпринимательства и

пр. С учетом принципов разумной специализации в 2012 году Министерство экономического

развития Российской Федерации приступило к реализации первой национальной программы

поддержки кластеров, в рамках которой было отобрано 25 пилотных инновационных

территориальных кластера, которые планируется комплексно поддерживать в ближайшие

пять лет.

Регионализация инновационной политики выводит на первый план задачу

объективного исследования инновационных процессов в регионах для разработки как

региональных, так и национальных политик и программ11

. Такой анализ позволит:

определить сильные и слабые стороны регионов и дифференцировать

мероприятия инновационной политики;

выявить лучше практики развития инноваций в регионе;

оценить эффективность отдельных мероприятий, а также, в целом,

деятельность органов государственной власти в сфере стимулирования

инноваций.

9 Думай глобально, действуй локально (пер. с англ.).

10 Обсуждение концепции разумной специализации регионов на семинаре в Гуанджу. Новость о международном

семинаре по государственной политике разумной специализации регионов, организованном Институтом

научно-технической политики Республики Корея (STEPI) под эгидой ОЭСР в 2013 году. URL:

http://issek.hse.ru/news/82152050.html; Вопросы «регионализации» инновационной политики обсудили в Астане

(2013). Новость о семинаре по развитию инновационных систем в регионах Республики Казахстан, прошедшем

в 2013 году. URL: http://issek.hse.ru/news/85679339.html. 11

Анализ региона является первым из шести шагов в руководстве по созданию стратегии разумной

специализации [Foray, et al., 2012].

http://issek.hse.ru/news/82152050.html

http://issek.hse.ru/news/85679339.html

11

В следующем разделе мы подробно рассмотрим зарубежные специализированные

системы показателей, созданные для анализа инновационных процессов в регионах.

2. Зарубежный опыт оценки инновационного развития регионов

Все подходы к оценке инновационного развития регионов можно разделить на две

группы: качественные и количественные. Основной чертой качественных методов является

не использование или фрагментарное использование статистических методов при

ранжировании или типологии регионов. Главную роль здесь играют описания конкретных

случаев (case-study) и анализ существующей литературы. Примеры качественных типологий

представлены в таблице 2.

Таблица 2. Типологии регионов, разработанные на основе качественных методов

анализа

Авторы Типология регионов Объект

исследования

Cooke P. Regional Innovation

Systems: An evolutionary approach

(1998). In Braczyk H.-J., Cooke P.,

Heidenreich M. (1998) Regional

Innovation Systems. London: UCL

Press.

ориентированные на себя регионы (с

малым числом крупных фирм;

доминирование «государственной» науки);

взаимодействующие регионы (баланс

между МСП и крупным бизнесом; как

государственное, так и частное

финансирование науки);

глобализированные регионы

(доминирование крупного бизнеса;

превалирование «частной» науки).

-

Braczyk H.-J., Heidenreich M.

(1998) Regional governance

structures in a globalised world. In

Braczyk H.-J., Cooke P.,

Heidenreich M. (1998) Regional

Innovation Systems. London: UCL

Press.

регионы с ведущими позициями в

наукоемких отраслях сферы услуг;

сильные промышленные регионы с

высокими технологическими

компетенциями;

регионы с догоняющими или стабильными

промышленными производствами в зрелых

отраслях;

совершенствующие технические

компетенции и создающие устойчивую

рыночную нишу регионы.

14 регионов в

Евросоюзе

(EU15), США,

Япония, Канада

и Сингапур.

PWC Consulting/Tsagaris Consult

(2002) Involving Regions in the

European Research Area. Tuning

the territorial conditions to

optimise knowledge creation and

transfer in Europe. Final Report to

the European Commission. URL:

ftp://ftp.cordis.lu/pub/era/docs/era_

reg_pcw_0102.pdf Дата доступа:

10 октября 2013 г.

лидирующие в сфере исследований,

разработок и инноваций регионы;

регионы догоняющего развития;

регионы-новички.

11 регионов в

Евросоюзе

(EU15)

Tödtling, F., M. Trippl (2005) One

size fits all? Towards a

Типология проблемных регионов:

периферийные регионы;

-

ftp://ftp.cordis.lu/pub/era/docs/era_reg_pcw_0102.pdf


12

differentiated regional innovation

policy approach // Research Policy.

34. P. 1203-1219.

старопромышленные регионы;

фрагментированные столичные регионы.

Источник: составлено авторами.

Разумеется, разделение подходов к анализу регионов на качественные и

количественные носит, в известной мере, условный характер. С одной стороны, качественные

типологии в ряде случаев выступают как первоначальные гипотезы, стимулирующие

дальнейшие количественные исследования. С другой стороны, количественные исследования

часто ведут к выводам, выходящим за рамки строгой доказательности (например,

интерпретации результатов кластерного анализа).

Несмотря на то, что качественные подходы вполне оправданы в случае отсутствия

требуемых статистических данных и прочно занимают свою нишу, в последнее десятилетие

они отошли на второй план. Анализ литературы однозначно показывает однозначный рост

популярности количественного подхода. Поле дискуссий постепенно смещается в сторону

подбора непротиворечивых, надежных и валидных показателей для количественной оценки

инновационных процессов в регионе и способа их интеграции. Именно количественные

подходы претендуют на то, чтобы стать аналитическим обеспечением научно-технической и

инновационной политики, реализуемой органами государственной власти различных

уровней. В этой связи, рассмотрим более подробно существующие исследования в этой

области.

В таблице 3 представлены наиболее цитируемые исследования в разрезе авторов,

исследуемых регионов, используемых статистических методов, источников данных,

количества показателей и полученных в результате типологий регионов.

Таблица 3. Ключевая информация о наиболее известных зарубежных исследованиях в

сфере оценки инновационного развития регионов

Авторы Исследуе

мые

регионы

Статистиче

ские

методы

Источники

данных

Количество

используемых

показателей

Итоговая типология

Clarysse,

Muldur,

1999

ЕС-15:

NUTS 1

(Бельгия,

Дания,

Великобр

итания) и

NUTS 2

(остальны

е)

Факторный

и

кластерный

анализы

Евростат 8 6 групп регионов: промышленные

лидеры, преследователи, медленно

растущие, догоняющие

(экономически и технологически),

отстающие.

ESPON,

2006

ЕС-27:

NUTS 2

(большин

ство) и

NUTS 1

(в случае,

когда

статистик

а на

1) Z-score

анализ

2) три

кластерных

анализа с

различным

набором

показателей.

Евростат 9

4 разных типологии в зависимости

от реализованного метода.

Например, Z-score анализ позволил

выделить следующие группы

регионов: низкие научный и

инновационный потенциалы,

средний научный и

инновационный потенциалы,

низкий или средний научный

13

уровне

NUTS 2

не

доступна)

потенциал в сочетании с высоким

инновационным потенциалом;

высокий научный потенциал в

сочетании с низким

инновационным потенциалом;

высокие научный и

инновационный потенциалы.

De Bruijn,

Lagendijk,

2005

ЕС-15:

NUTS 2

Факторный

и


анализы

Евростат 9

Сильные позиции в секторе

высоких технологий, сильнее

позиции в наукоемких отраслях

сферы услуг, высокие темпы

развития наукоемких отраслей

сферы услуг, сильные

диверсифицированные позиции,

высокие темпы развития сектора

высоких технологий, остающиеся

позади.

Fraunhofer

ISI /

MERIT,

2005

Страны -

новые

члены ЕС

и страны-

кандидат

ы

Метод

главных

компонент.

Двойной

факторный

анализ: i) с

пятью

показателям

и

включенным

и группу

«Производст

во знания»;

ii) с

фактором

«Производст

во знания» и

оставшимис

я 20

показателям

и.

Евростат

(база

данных new

cronos

region);

PATDPA;

SCI;

eEurope+;

Fraunhofer

ISI; Merit;

собственны

й анализ.

25 показателей,

сгруппированн

ых в пять

блоков:

создание

нового знания,

абсорбционная

способность

экономики,

диффузия

знаний, спрос

на инновации,

активность

региональных

органов

государственно

й власти.

Столичные регионы; регионы с

высоким потенциалом роста сферы

услуг; промышленно развитые

регионы; проблемные

старопромышленные регионы;

отстающие сельскохозяйственные

регионы.

Hollanders,

2006

ЕС-25:

206

региона

NUTS 1 и

2

Конструиро

вание

совокупного

индекса;


анализ

Евростат 7 Приведено ранжирование всех

регионов по итоговому индексу

инновационного развития; с

помощью иерархического

кластерного анализа выделены

группы. Группы не названы и не

описаны.

Флорида,

2007

200

метропол

итенских

статистич

еских

ареалов

США


вание

совокупных

индексов:

совокупный

индекс

разнообрази

я и индекс

креативност

и.

Бюро

статистики

занятости

США;

микроданн

ые перепеси

в США;

данные

офиса

патентов и

торговых

марок

США.

5 Ранжирование мерополитенских

статистических ареалов в США

14

Navarro, et

al., 2008

ЕС-25:

186

региона.

NUTS 1:

Бельгия,

Германия

,

Великобр

итания.

NUTS 2:

Испания,

Франция,

Италия,

Нидерлан

ды,

Австрия,

Португал

ия,

Финлянд

ия,

Швеция,

Чехослов

акия,

Венгрия,

Польша,

Словакия.

Страны

без

разделени

я на

регионы:

Ирландия

,

Люксемб

ург,

Дания,

Кипр,

Эстония,

Латвия,

Литва,

Мальта,

Словения

.

Метод

главных

компонент,

факторный и


анализы.

База

данных

REGUE

(улучшенна

я AIF-RIS),

Schürmann,

Talaat

(2000) -

индекс

периферийн

ости

21 Проблемные промышленные

регионы в стадии

реструктуризации; регионы с

низкими экономическим и

технологическим уровнями;

регионы со средним

экономическим и низким

технологическим уровнями;

регионы со средними

экономическим и технологическим

уровнями; развитые регионы с

индустриальной специализацией;

инновационные регионы с

высоким уровнем экономического

и технологического развития;

столичные регионы со

специализацией на услугах с

высокой добавленной стоимостью;

инновационные столичные

регионы со специализацией на

услугах с высокой добавленной

стоимостью.

Hollanders,

et al., 2009

ЕС-27 и

Норвегия:

201

регион.

NUTS 1 и

NUTS 2.

Дания,

Эстония,

Кипр,

Латвия,

Литва,

Люксемб

ург и

Мальта

Кластерный

анализ

Евростат 17 Выделены группы в рамках трех

субиндексов (потенциал,

активность фирм,

результативность) и интегрального

индекса. Группы ранжированы от

«Передовых инноваторов» до

«Слабых инноваторов».

15

включен

ы на

уровне

страны.

U.S.

Economic

Developmen

t

Administrati

on, 2009

3111

округ

США


вание


индекса

Бюро по

переписи

США; бюро

экономичес

кого

анализа

США; бюро

по

статистике

занятости

США;

федеральна

я комиссия

по

коммуникац

ионным

технология

ми США;

департамен

т сельского

хозяйства

США;

оценки

Moody’s

economy.co

m,

Innovation

Economy

360,

Economic

Modeling

Specialists,

Inc.

22 показателя,


ых в 5 блоков:

человеческий

капитал,

экономическая

динамика,

производитель

ность и

занятость,

экономическое

благосостояние

.

Рейтинг округов США. Округа

ранжированы по уровню развития

двух ключевых параметров:

факторы инновационного развития

и результативность

инновационного развития.

Wintjes,

Hollanders,

2010

Регионы

ЕС

Факторный

анализ

(позволивши

й свести

большую

группу


к восьми).


анализа.

Евростат Из 20


было отобрано

10 в пяти

блоках:

занятость,

качество

рабочей силы,



рабочей силы,

научно-

технологическ

ий потенциал,


результативнос

ть.

Городские районы с высоким

уровнем развития наукоемкой

сферы услуг; регионы,

восприимчивые к новым знаниям;

центры производства знаний;

промышленно развитые регионы

Восточной Европы;

высокотехнологичные регионы;

технологически развитые регионы;

южные регионы с традиционной

экономикой.

Marsan,

Maguire,

2011

Регионы

в

странах-


анализ

База

данных по

регионам

12

Восемь групп, объединенные в три

категории.

Центр знаний: столичные регионы

16

участника

х ОЭСР

(за

исключен

ием

Австрали

и, Чили,

Эстонии,

Исландии

, Израиля,

Японии,

Мексики,

Новой

Зеландии,

Турции,

Словении

и

Швейцар

ии).

Уровень

детализац

ии - TL2.

ОЭСР в развитой экономикой знаний;

центры знаний и технологий.

Центры промышленного

производства: штаты США со

средними показателями научно-

технической деятельности;

регионы с развитым сектором

услуг и добывающими отраслями в

странах с развитой экономикой

знаний; регионы с

среднетехнологичным

промышленным производством и

развитым сектором услуг;

старопромышленные регионы.

Регионы, в которых науки и

технологии не являются ключевым

драйвером развития: регионы, в

которых протекают процессы

деиндустриализации; регионы с

доминированием отраслей

первичного сектора (сельское

хозяйство, охота, лесное

хозяйство, рыболовство и

рыбоводство).

Capello,

Lenzi, 2012

ЕС-27:

262

регионов

NUTS2


анализ по

трем

показателям:

удельный

вес

предприятий

,

осуществляв

ших

технологиче

ские

инновации,

в общем

числе


; удельный

вес


,

осуществляв

ших

нетехнологи

ческие

инновации,

в общем

числе


; доля

патентных

заявок на

изобретения,

поданных в

Евростат;

база данных

ESPON —

the KIT

project;


по регионам

ОЭСР;

результаты

обследован

ия

Eurobaromet

er;


CRENoS;


FDI-Regio;

Bocconi-

ISLA;

собственны

е расчеты

авторов



ых в 5 блоков:

создание

знаний;

инновационная

активность;

региональные

предпосылки

для создания

знаний;



для инноваций;

межрегиональн

ые потоки

знания и

инноваций;

эффекты,

возникающие

от научной и

экономической

близости с

другими

регионами;



получения

преимуществ

от знаний и

инноваций,

возникших в

других

Европейские центры науки;

регионы с развитой прикладной

наукой; регионы, ориентированные

на продуктовые инновации;

креативные регионы; регионы с

преимущественно имитирующими

инновациями.

17

Европейски

й патентный

офис, в

регионе в

общем числе

патентных

заявок в ЕС.

регионах ЕС.

Hollanders,

et al., 2012a

ЕС-22,

Норвегия

и

Швейцар

ия: 190

регионов.

NUTS 1 -

55

региона;

NUTS 2 –

135

региона.


вание


индекса;


анализ

Евростат 12 показателей,


ых в 3 блока:

потенциал,


фирм,

результаты.

Выделено 4 группы по величине

совокупного индекса

инновационного развития:

инновационные лидеры,

последователи, инновационно-

умеренные и инновационно-

сдержанные.

Далее в каждой из групп

повторным применением

кластерного анализа

(иерархический метод Варда) были

выделены три подгруппы: высоко,

средне и низко инновационные

регионы.

Рассмотрим ряд особенностей, выявленных при детальном анализе зарубежных

исследований.

Прежде всего, отметим, что практически для всех работ характерно широкое

понимание инноваций и признание многообразия влияющих на них факторов. Такой

подход обусловил невозможность использования одного или нескольких, пусть и достаточно

надежных и валидных, показателей (например, долю расходов на исследования и разработки

в валовом региональном продукте или количество выданных патентов на душу населения).

Все исследования основаны на включении в анализ достаточно большого количества

показателей, в том числе косвенных, отражающих накопленный научный потенциал,

образовательный уровень, отраслевую структуру экономики регионов. Суммарно было

использовано 106 разных показателей, прямо или косвенно относящихся к инновационным

процессам.

Единственное исследование, которое можно назвать исключением, – работа Р.

Флориды, включающая в себя лишь пять показателей. Однако могут возникнуть

обоснованные сомнения в том, что столь скромное количество показателей способно

адекватно отобразить те сложные явления, на которые они указывают. Например, показатель

количества патентов на душу населения назван Р. Флоридой индексом инноваций. Несмотря

на то, что ряд исследователей, на основании корреляционного анализа, показывают, что

патентная активность, в целом, является адекватной замещающей переменной для всей

инновационной деятельности [Lindqvist, 2009, P. 241-242], есть ряд серьезных аргументов

против «зацикливания» на этом показателе. Во-первых, не все инновации в принципе могут

быть запатентованы, и не все инновации, которые могут быть запатентованы, патентуются на

самом деле. Во-вторых, далеко не все патенты обладают потенциалом коммерциализации. В-

третьих, уровень патентной активности зависит от вида экономической деятельности,

институциональных особенностей и обычаев хозяйственной деятельности той или иной

страны12

. В-четвертых, патентная активность не всегда связана с результативностью

12

Например, согласно исследованию уровня инновационного развития стран мира «Global Innovation Scoreboard

2006» Российская Федерация имеет крайне низкий уровень патентной активности, которые не соответствует ее

18

инновационной деятельности, а может быть, например, следствием стратегических решений

руководства13

.

Безусловно, любой показатель имеет ограничения. Именно для их компенсации

создаются комплексные системы оценки инноваций, включающие в себя достаточно большое

количество показателей. Это, в свою очередь, порождает проблемы корректного отбора этих

показателей и их балансирования в рамках единой системы.

В таблице 3 представлена информация о количестве показателей, использованных в

каждом из анализируемых исследований. На одном конце шкалы – рейтинг креативности Р.

Флориды с пятью показателями; на другом – система показателей инновационного развития,

предложенная итальянскими исследователями Капелло и Ленци, включающая 27

показателей. В среднем, система показателей, оценивающая инновации в региональном

разрезе, включает в себя 14 индикаторов.

В приложении 1 приведена сводная таблица с информацией об используемых

показателях по каждой рассматриваемой здесь зарубежной работе. Все показатели

сгруппированы в четыре тематических блока: I. Условия инновационной деятельности

регионов / результаты инновационной деятельности; II. Научно-технический потенциал

регионов; III. Инновационная деятельность фирм; IV. Качество инновационной политики

регионов. Отдельно отметим, что показатели, вошедшие в первый блок, отражают как

условия, так и результаты инновационной деятельности. Дело в том, что инновационная

активность связана множественными двусторонними связями с уровнем социально-

экономического развития региона. С одной стороны, высокий уровень благосостояния

населения является предпосылкой для того, чтобы инновации оказались востребованными в

обществе и стали широко внедряться в хозяйственной деятельности14

. С другой стороны,

инновационная активность ведет к дальнейшему экономическому развитию, которое

проявляется в росте благосостояния, изменении отраслевой структуры экономики,

повышении уровня образования, проникновении информационных технологий и т.д.

общему инновационному уровню. По интегральному показателю инновационного развития Россия занимает 25

место, а по показателю патентной активности (который входит в состав интегрального показателя

инновационного развития) - лишь 39 место [Hollanders, Arundel, 2006. P. 12-13]. 13

Авторы исследования влияния патентных пулов на патентную активность рассматривают пример

формирования патентного пула в области производства швейных машинок в XIX в. Выявлено, что перед

формированием патентного пули количество патентных заявок и выданных патентов в отрасли резко возрастает.

Это связано с тем, что компании стараются запатентовать как можно больше инноваций, которые раньше

хранились в режиме коммерческой тайны. Тем самым компании пытаются увеличить свою роль в формируемом

патентом пуле. После формирования патентного пула количество патентных заявок и выданных патентов в

отрасли резко падает [Lampe, Moser, 2009]. 14

Известный английский экономический историк Роберт Аллен, анализируя причины экономического успеха

Великобритании в конце XVIII века (то, что принято называть Промышленной революцией), и, затем, попытки

других стран его повторить, выделяет, в качестве одной из главных причин успеха высокую стоимость рабочей

силы относительно стоимости капитала. Там, где рабочая сила была дешева, а капитал был в дефиците,

западные технологии, в основе которых лежит стремление к экономии труда, не приносили выгоды, их

внедрение оказывалось неоправданным. Возникал порочный круг. Отсутствие технологий порождает низкую

производительность труда и, следовательно, низкую оплату труда. Дешевый труд делает невыгоднгым

внедрение новых технологий.

В истории были примеры, прежде всего, Япония после реставрации Мэйдзи, когда западные трудосберегающие

технологии целенаправленно модифицировались в капиталосберегающие, предполагающие интенсивное

использование дешевого труда. Однако, в конце концов, Япония была вынуждена перестроить свою экономику

таким образом, чтобы заимствование, внедрение и дальнейшее развитие западных технологий стало

рациональным экономическим решением, глубоко и повсеместно проникающим в экономическую жизнь страны

[Аллен, 2013, С.178, 198].

19

Неудивительно в этой связи, что ряд авторов определяют социально-экономические условия

как предпосылки для инновационной активности, другие – как результат этой активности.

Так как, по сути, правы и те и другие, мы приняли решение не пытаться искусственно

разделить эти показатели, но объединить их в рамках одной группы.

Тематические блоки были сформированы концептуально, и они сильно различаются

по количеству показателей. В первый блок попало 66 показателей, каждый их которых хотя

бы один раз оказывался включенным в одно из исследований инноваций в регионах, во

второй – 24, третий – 12, четвертый – лишь 4. При этом показатели значительно варьируются

по частоте использования в исследованиях. Показатели первого блока были использованы в

приведенных зарубежных исследованиях суммарно 106 раз, второго блока– 52 раза, третьего

– 22 и, наконец, четвертого – 4 раза (рис. 1). Из этого следует, что показатели четвертого

блока – «Качество инновационной политики регионов» – были использованы в

исследованиях по одному разу. Наиболее популярными оказались показатели, включенные в

первых два тематических блока.

На рис. 2. представлен рейтинг наиболее популярных показателей инноваций в

регионах по частоте использования в зарубежных исследованиях. Первые строчки в этом

рейтинге занимают показатели первого («Удельный вес занятых в наукоемких отраслях

сферы услуг в общей численности занятых в экономике региона», «Удельный вес занятых в

высокотехнологичных и среднетехнологичных отраслях высокого уровня промышленного

производства в общей численности занятых в экономике региона», «Удельный вес населения

в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее образование, в общей численности населения

соответствующей возрастной группы») и второго («Число патентных заявок в расчете на

душу населения (на миллион человек населения)», «Затраты на исследования и разработки,

осуществленные организациями предпринимательского сектора, в процентах к ВРП»,

«Затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП») тематических блоков.

58% 28%

12%

2%

Рис. 1. Суммарные доли тематических блоков по частоте использования входящих в них показателей в зарубежных исследованиях инноваций в регионах,

%

I. Условия инновационной деятельности регионов / результаты инновационной деятельности

II. Научно-технический потенциал регионов

III. Инновационная деятельность фирм

IV. Качество инновационной политики регионов

20

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ВРП в расчете на одного занятого

Плотность населения (численность населения в расчете на 1 кв. км)

Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, обучающегося в течение всей жизни, в общей численности населения

соответствующей возрастной группы

Удельный вес занятых в сельском хозяйстве в общей численности занятых в экономике региона

Затраты на исследования и разработки, осуществленные в сфере высшего образования, в процентах к ВРП

Удельный вес численности занятых исследованиями и разработками в численности занятых в экономике региона (в

расчете на тысячу занятых)

Удельный вес численности персонала, имеющего высшее образование (высшая ступень), занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике региона

Удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе малых предприятий

Удельный вес малых предприятий, осуществлявших нетехнологические (маркетинговые или организационные)

инновации, в общем числе малых предприятий

Уровень безработицы

Государственные затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП

ВРП на душу населения

Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее образование, в общей численности населения соответствующей

возрастной группы

Удельный вес занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных отраслях высокого уровня промышленного производства в общей численности занятых в экономике региона

Затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП

Затраты на исследования и разработки, осуществленные организациями предпринимательского сектора, в процентах к

ВРП

Число патентных заявок в расчете на душу населения (на миллион человек населения)

Удельный вес занятых в наукоемких отраслях сферы услуг в общей численности занятых в экономике региона

Рис. 2. Рейтинг показателей инноваций по частоте использования в зарубежных региональных исследованиях

21

Для более точной оценки тематической структуры, блоки показателей были

дополнительно разделены на группы. В блоке «Условия инновационной деятельности

регионов / результаты инновационной деятельности» было выделено семь таких групп:

Благосостояние и его динамика; Базовая инфраструктура; Образовательный потенциал

населения; Уровень развития информационного общества; Бизнес-активность в регионе,

венчурный капитал и толерантность; Демография и занятость; Отраслевая структура

экономики. В блоке «Научно-технический потенциал регионов» было выделено четыре

группы: Финансирование научных исследований и разработок; Кадры науки;

Результативность научных исследований и разработок: публикации; Результативность

научных исследований и разработок: патенты. В рамках тематического блока

«Инновационная деятельность фирм» было решено определить лишь две группы:

Инновационная активность фирм и Результативность инновационной деятельности, а в

рамках последнего блока «Качество инновационной политики регионов» – ни одного.

На рис. 3 и 4 представлено распределение суммарных долей групп показателей в

рамках первого и второго тематических блоков (соответственно) в зарубежных

исследованиях.

16%

6%

19%

6% 6%

11%

36%

Рис. 3. Доли групп в рамках тематического блока I по частоте использования показателей в зарубежных исследованиях

инноваций в регионах, %

1.1 Благосостояние и его динамика

1.2 Базовая инфраструктура

1.3 Образовательный потенциал населения

1.4 Уровень развития информационного общества

1.5 Бизнес-активность в регионе, венчурный капитал и толерантность

1.6 Демография и занятость

1.7 Отраслевая структура экономики

22

Наиболее востребованными оказались показатели, отражающие отраслевую структуру

экономики и образовательный потенциал региона. Наименьшее признание получили

показатели развития базовой инфраструктуры в регионе, уровня развития информационного

общества, бизнес-активности, венчурного капитали и толерантности.

Почти половина показателей тематического блока «Научно-технический потенциал

регионов» измеряют разные аспекты финансирования научных исследований и разработок, а

еще треть – патентную активность в регионе. Наименее востребованной в качестве меры

инновационного развития оказалась публикационная активность.

Столь неравномерное распределение частоты использования показателей не является

случайностью, а обусловлено двумя обстоятельствами, которые мы рассмотрим подробнее:

предпочтением исследователями «твердых» данных данным социологических исследований

и экспертных оценок и доступностью статистических данных в региональном разрезе.

Преимущественное использование официальных статистических данных является

важной особенностью существующих зарубежных исследований инноваций в регионах.

При межстрановых исследованиях, либо исследованиях в странах с большой

численностью населения и большим числом регионов репрезентативные социологические

исследования в сфере инноваций являются редкостью, в силу трудоемкости и высокой

стоимости.

Использование статистических данных является логичным. Однако следует понимать,

что любой выбор связан с определенными преимуществами и недостатками, в том числе и

выбор в пользу использования статистических данных (таблица 4).

46%

13%

6%

35%

Рис. 4. Доли групп в рамках тематического блока II по частоте использования показателей в зарубежных исследованиях

инноваций в регионах, %

2.1 Финансирование научных исследований и разработок

2.2 Кадры науки

2.3 Результативность научных исследований и разработок: публикации

2.4 Результативность научных исследований и разработок: патенты

23

Таблица 4. Основные преимущества и недостатки использования статистических

данных для оценки инновационного развития регионов

Преимущества Недостатки

Четкий и проработанный понятийный

аппарат и методология, опора на

конвенциональные теории (в т.ч.

Руководство Осло), однозначность

интерпретации результатов

Не все аспекты понятия инновации в

равной мере находят свое отражение в

статистических показателях

Доступность данных по всем регионам

(следовательно, масштабность

исследования)

Статистическая информация носит

агрегированный, усредненный характер:

зачастую отсутствуют данные в разрезе

видов экономической деятельности

Сопоставимость во времени и

пространстве (в т.ч. возможность

международных сопоставлений)

Возможность верификации полученного

результата

Проблема качества заполнения

статистических форм в организациях

Среди недостатков, присущих статистическим данным, можно выделить

невозможность или сложность внесения изменений в форму статистического наблюдения

исходя из целей конкретного исследования; существование лакун, не охваченных

статистическим наблюдением; агрегированный характер статистических данных; проблема

надежности полученной информации (которая вытекает из объективных трудностей

проверки правильности заполнения некоторых статистических форм, в частности

специализированной формы по сбору информации об инновационной активности фирм)15

.

Вместе с тем, преимущества использования статистических данных для такого рода

исследований явно перевешивают их недостатки.

Показательно, что в блоке «Качество инновационной политики в регионе», который

подразумевает экспертную оценку, либо проведение специализированных исследований,

оказалось только 4 показателя, которые используются лишь в одном из 13 изученных

исследовании – работе Мюллера и Наувелаерса [Fraunhofer ISI / MERIT, 2005].

При очевидном приоритетном внимании к статистическим данным, рассматриваемые

исследования резко различаются по степени использования статистики научно-

15

Справедливости ради, следует отметить, что не все из вышеописанных проблем одинаково хорошо решаются

в рамках социологических обследований. Хотя в той мере, в какой это получается, альтернативный

инструментарий оправдан, а его использования можно только приветствовать.

24

технического потенциала региона и инновационной активности фирм (второй и третий

тематические блоки соответственно).

На рис. 5 представлены доли четырех тематических блоков в изучаемых зарубежных

исследованиях. Видно, что исследования четко ранжируются по уровню вовлечения

показателей второго и третьего тематических блоков.

Исходя из теоретических предположений, именно статистика научно-технического

потенциала региона и, в первую очередь, инновационной активности фирм должна лежать в

основе любой системы показателей инновационного развития регионов. Парадоксально, но

использование этой статистики является редкостью. Разгадка достаточно проста: данная

статистика либо вообще не формируется в стране, либо недоступна / ограничено доступна на

региональном уровне.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Hollanders, et al., 2012a

Hollanders, et al., 2009

Hollanders, 2006

ESPON, 2006

Capello, Lenzi, 2012

Fraunhofer ISI / MERIT, 2005

Navarro, et al., 2008

Clarysse, Muldur, 1999

Wintjes, Hollanders, 2010

Marsan, Maguire, 2011

De Bruijn, Lagendijk, 2005

Флорида, 2007

U.S. Economic Development Administration, 2009

Рис. 5. Доли тематических блоков по частоте

использования показателей в зарубежных

исследованиях инноваций в регионах, %





25

Например, статистика инновационной активности фирм регулярно собирается лишь в

странах Европейского Союза16

, где каждые два года проводится общеевропейское

инновационное обследование (Community Innovation Survey). Вместе с тем, результаты этого

обследования, в ряде случаев, недоступны на уровне регионов (в частности в Германии,

Швеции, Ирландии и Нидерландах) [Hollanders, et al., 2009]. Более того, даже если такие

данные в принципе присутствуют, то их качество по сравнению с другими видами статистики

невысокое. Например, авторы Regional Innovation Scoreboard за 2012 год отмечают, что у них

возникли проблемы с доступностью статистики по инновационной активности предприятий:

большинство пропущенных данных были именно в этом разделе [Hollanders, et al., 2012a]. Не

удивительно, что статистика инновационной активности фирм используется лишь в трех из

тринадцати зарубежных исследований.

Именно с относительной доступностью статистики научно-технического потенциала

региона и инновационной активности фирм связано очевидное обстоятельство, что

большинство исследований в сфере оценки инноваций в регионах реализовано для стран

Европейского Союза17

. Наиболее авторитетным среди этих исследований, которое к тому же

является лидером по использованию специализированной статистики, является серия

Regional Innovation Scoreboard.

Врезка. Серия Regional Innovation Scoreboard

Начало Regional Innovation Scoreboard было положено в 2002 году в рамках разработки

Европейского отчета по инновациям (European Trend Chart on Innovation). Regional Innovation

Scoreboard основывается на методологии European Innovation Scoreboard, который, в свою

очередь, публикуется начиная с 2001 года (с 2011 года под названием Innovation Union

Scoreboard). European Innovation Scoreboard является инструментом Европейской Комиссии,

разработанным в рамках Лиссабонской стратегии для всестороннего мониторинга

инновационного развития стран Европейского союза.

Первые два выпуска Regional Innovation Scoreboard (за 2002 и 2003 гг.) были

сфокусированы на анализе 15 стран – членов ЕС по достаточно ограниченному набору

показателей. В системе показателей первого выпуска Regional Innovation Scoreboard

учитывалось 7 показателей, второго – 13. Увеличение обусловлено включением 5

показателей из общеевропейского обследования инновационной активности предприятий и

одного показателя патентной статистики [Hollanders, 2006].

В 2006 году вышел третий выпуск с обновленными данными, включающий также

регионы из стран – новых членов Европейского Союза. Однако количество анализируемых

показателей по сравнению с 2003 годом даже уменьшилось (с 13 до 7), так как данные

второго общеевропейского инновационного обследования (Community Innovation Survey-2),

во-первых, достаточно сильно устарели, а, во-вторых, оказались недоступными на

региональном уровне для половины стран.

При расчете Regional Innovation Scoreboard за 2009 год снова удалось включить

региональные данные общеевропейского инновационного обследования. В результате

количество показателей в системе удалось увеличить до 16, а объектами для оценки стали

201 регион в 27 странах–членах Европейского Союза и Норвегии [Hollanders, et al., 2009]. В

соответствии с пересмотренной методологией European Innovation Scoreboard 2008, большее

16

А также в отдельных странах, например, в России. 17

Исключения составляют два исследования, выполненные для регионов США [Флорида, 2007; U.S. Economic

Development Administration, 2009], и одно – для регионов стран–участниц ОЭСР [Marsan, Maguire, 2011].

26

внимание уделено показателям, измеряющим нетехнологические инновации и инновации, не

связанные с исследованиями и разработками.

Regional Innovation Scoreboard 2012 является, с одной стороны, обновлением отчета

2009 года, с другой стороны, опирается на новый выпуск Innovation Union Scoreboard,

используя те показатели, которые доступны на региональном уровне. Всего анализируется 12

показателей в 190 регионах 22 странах – членах Европейского Союза, Норвегии, Швейцарии.

Страны, в административно-территориальном делении которых не выделены отдельные

регионы, такие как Кипр, Эстония, Латвия, Литва, Люксембург и Мальта, были исключены из

расчета.


Минимальным использованием специализированной статистики по науке и

инновациям характеризуются два исследования, выполненные для регионов США. Так в

работе, выполненной по заказу Администрации США по экономическому развитию, 20 из 22

показателей относятся к тематическому блоку «Условия инновационной деятельности

регионов / результаты инновационной деятельности» и отражают, в большей степени,

активность бизнеса и общее экономическое развитие территории. Близко к нему

располагается и рейтинг Р. Флориды: к первому блоку относятся 4 из 5 его показателей.

Скорее всего, причина этого кроется в том, что показатели науки и инноваций не

представлены на столь высоком уровне детализации, на котором выполнены указанные

исследования. Использование косвенных показателей привело к тому, что тематическая

обширность американских систем показателей оказалась чрезмерной. Рассмотрим

особенности этих исследований подробнее.

Рейтинг округов США [U.S. Economic Development Administration, 2009], по нашему

мнению, не сфокусирован на инновациях и в большей степени измеряет

конкурентоспособность региона в целом. Эти понятия, разумеется, связаны, но не

тождественны; есть существенная разница (см. врезку).

Врезка. Измерение конкурентоспособности и инноваций: общее и особенное.

Наиболее авторитетным рейтингом конкурентоспособности, рассчитываемым на

уровне стран, является рейтинг конкурентоспособности Всемирного экономического форума,

к разработке методологии которого приложил руку Майкл Портер. Конкурентоспособность в

рамках данного подхода представляет собой сложный феномен, на который влияют

множество факторов, одним из которых является уровень инновационной активности.

Помимо этого оцениваются: институциональное развитие, макроэкономическая

стабильность, обеспеченность инфраструктурой, качество здравоохранения, качество

среднего и высшего образования, эффективность товарных рынков, эффективность рынка

труда, уровень развития финансового рынка, размер товарных рынков, технологическая

готовность и качество бизнеса [World Economic Forum, 2012]. Одной из наиболее

существенных отличительных особенностей этого рейтинга является включение показателей

институциональных условий (прежде всего, удобства для ведения бизнеса). Так как

подобного рода показатели не представлены в статистике, данные собираются в ходе

специального социологического обследования, охватывающего более 11 тысяч менеджеров

высшего звена по всему миру.

Вместе с тем очевидно, что между системами показателей, измеряющими

инновационное развитие и конкурентоспособность, нельзя ставить знак равенства. Главный

аргумент заключается в том, что конкурентоспособность зависит не только от инноваций.

27

Более того, тут наблюдается и обратная связь: инновационная активность также зависит от

уровня развития экономики страны или региона. Стратегия приоритетного стимулирования

инноваций актуальна, прежде всего, для стран с высоким уровнем экономического развития.

В то время, как конкурентоспособность стран с низким уровнем экономического развития, в

первую очередь, определяется наличием дешевых и доступных факторов производства (таких

как труд и природные ресурсы) и их вовлеченностью в хозяйственный оборот, а стран со

средним уровнем – эффективностью производства стандартизованной продукции, успехами в

привлечении внутренних и/или внешних инвестиций, дружелюбностью власти к бизнесу

[Porter, 2004].


Работа Р. Флориды имеет своей главной целью исследование феномена креативности.

В начале 2000-х годов теория креативного класса завоевала большую популярность среди

исследователей, экспертов и чиновников. В этой связи, целесообразно отдельно рассмотреть

вопрос о разнице между креативностью и инновациями (см. врезку).

Врезка. Измерение креативности и инноваций: общее и особенное.

Несмотря на то, что в отношении понятия инноваций постепенно сложился консенсус,

закрепленный, прежде всего, Руководством Осло [ОЭСР/ЕС, 2006], в соответствии с которым

разработаны системы регулярного статистического наблюдения на уровне Европейского

Союза, дискуссия о том, что такое инновации, время от времени вспыхивает с новой силой.

Регулярно появляются конкурирующие концепции со своим понятийным аппаратом. Одной

из таких концепций является концепция креативности, наиболее известным апологетом

которой является американский исследователь Ричард Флорида.

К большому сожалению однозначного определения креативности у Р. Флориды в его

основополагающей работе [Флорида, 2007] нет, однако общие рамки этого понятия очерчены

вполне ясно. Автор вводит термин «креативный этос», где под этосом понимается

«преобладающий дух или характер культуры», а в понятие креативность включает

определенные ценности, тип мышления и, возможно, стиль жизни18

, характерный для все

более многочисленной группы людей, которых Р. Флорида называет креативным классом.

Среди ценностей креативного класса он находит индивидуализм, меритократию,

разнообразие и открытость. Главным результатом креативности являются новые идеи и

«создание значимых новых форм» [Флорида, 2007, C.50, 85].

Согласно Р. Флориде креативность представляет собой сложный феномен, в рамках

которого он выделяет технологическую креативность (открытия), экономическую

креативность (предпринимательство) и артистическую или культурную креативность. При

таком подходе категория креативности становится идентична понятию творчества19

.

Результаты творчества проявляют себя в многообразных формах, выходящих за рамки

технических новинок и бизнес-моделей. Р. Флорида специально указывает на то, что

креативность нельзя приравнивать к интеллекту, из чего, в том числе, следует ее

несводимость к научной или аналитической деятельности. Наряду с вышесказанным, Р.

Флорида признает, что главным продуктом креативности является инновация «будь то в

форме нового технологического изобретения или новой модели ли метода ведения бизнеса».

18

Так Флорида указывает, что креативность есть акт протеста [Флорида, 2007, с. 45]. 19

Если бы российские переводчики ставили перед собой цели поиска аналогов англоязычным терминам вместо

их калькирования, то слово креативность, являясь производным от глагола творить (create), было бы переведено

как творчество или творческая активность (в зависимости от контекста).

28

[Флорида, 2007, C.35, 44, 58, 84-85] Отметим, что при данной трактовке креативность

становится близка к понятию инновационной активности.

Творческое самовыражение – внутренний побудительный мотив имманентный

человеку20

, который, однако, требует специальных условий для того, чтобы воплотиться в

той или иной форме. Поэтому Р. Флорида обосновывает необходимость следующих

изменений в социальных структурах (поддерживающей среде), благоприятных для

креативности: развитие венчурного капитала; распространение аутсорсинга; тесное

взаимодействие малых и крупных фирм, университетов и правительства; высокая

мобильность населения; развитая городская среда (в противовес городским окраинам с

массовой типовой застройкой), в том числе богатая культурная жизнь и наличие индустрий

развлечений.

Практические попытки измерения креативности в регионе или стране сводятся к

оценке доли занятых в так называемых креативных индустриях, а также характеристик

внешней среды, способствующих развитию креативного класса.

Под креативными индустриями Флорида понимает программирование и математику;

архитектуру и инженерное дело; естественные и социальные науки; образование, воспитание

и библиотечное дело; искусство, дизайн, развлечения, спорт, СМИ; управленческие

профессии; профессии в области бизнеса и финансов; права; здравоохранения (врачи и

технические специалисты); руководящие профессии, связанных с продажами и управлением

продажами. Оценивать благоприятность внешней среды Р. Флорида предлагает на основе

трех параметров: технологии, таланты и толерантность (так называемые «три Т»

экономического развития).

При расчете индекса креативности Р. Флориды учитываются четыре показателя: доля

занятых в креативных индустриях в общей численности занятых, индекс инноваций

(таланты), индекс высоких технологий (технологии), гей-индекс (толерантность) [Флорида,

2007].

Одним из первых опытов применения этого индекса стало ранжирование 200

метрополитенских статистических ареалов США. В дальнейшем методология была

несколько доработана и реализована для разработки глобального индекса креативности,

рассчитанного, правда, уже на уровне стран [Martin Prosperity Institute, 2011].

Понимание креативного класса сквозь призму занятости в креативных индустриях

было широко принято научным и экспертным сообществом. Этот подход был взят на

вооружение Департаментом культуры, медиа и спорта Великобритании, в документах

которого появился термин креативные индустрии, в число которых вошли реклама,

архитектура, художественный и антикварный рынок, ремесла, дизайн, мода, производство

кино- и видеопродукции, программирование, в том числе создание развлекательных

интерактивных программ и компьютерных игр, музыка, исполнительские искусства,

издательское дело, теле-, радио- и интернет-вещание [Гнедовский, 2005].

Актуальность подобных рейтингов подчеркивается также тем, что в 2009 году

разработчик Regional Innovation Scoreboard Уго Холландерс выпустил рейтинг креативности

и дизайна для стран Евросоюза. Система показателей этого рейтинга включает 30

индикаторов, сгруппированных по следующим блокам: творческое образование, ценности и

уровень самовыражения, открытость и толерантность, величина креативного сектора,

20

Так, знаменитая евангельская притча о талантах (Мф 25:26-30), как правило, интерпретируется в духе

требования постоянного самосовершенствования и преумножения данных способностей для каждого человека.

29

исследования и разработки, активность в сфере дизайна, конкурентоспособность сферы

дизайна [Hollanders, van Cruysen, 2009].

В силу недостаточной четкости понятия креативности, вопрос о его соотношении с

понятием инновационной активности остается дискуссионным. Сам Р. Флорида эксплицитно

такого анализа не проводит. Однако вряд ли будет ошибкой предположить, что категория

креативности гораздо шире инновационной активности, так как включает в себя все

многообразие творческого самовыражения, не обязательно сводящегося к новым продуктам,

процессам, организационным или маркетинговым нововведениям. Хотя в современном мире

именно экономическая ценность продукта творчества выходит на первый план.

Следует ли нам если не заменить, то оттеснить понятие инноваций, сделав акцент на

креативности человека, сообщества, региона и страны как подлинной причине долгосрочного

экономического роста? Есть группа ученых, которые склонны давать положительный ответ

на поставленный вопрос. Среди них Директор Центра экономики Севера и Арктики Совета

по изучению производительных сил Минэкономразвития России и РАН Александр

Николаевич Пилясов. «Из современных авторов только Р. Флорида, - отмечает А.Н. Пилясов,

- сумел преодолеть скорлупу преимущественно технократического понимания инноваций – и

[предложил свою трактовку этого феномена – Е.К.] как творческого процесса, единой

природы с предпринимательством, художественным творчеством» [Пилясов, Хомич, 2012, С.

34]. По мнению Александра Николаевича, «современные производственные инновации,

которые по своей природе все более смыкаются с художественным творчеством, основаны на

вспышках озарения, предполагают… мощное присутствие неявного знания и

бессознательного в творческом акте их создания и отсутствием (слабой) иерархии» [Пилясов,

2012, С.21]. Получается, что творчество лежит в основе инновационного развития региона

или страны, а способность к творчеству выступает наиболее важным фактором, разделяющим

победителей от аутсайдеров. Именно там, где наблюдается концентрация креативного класса,

наиболее активно протекают процессы технических инноваций [Пилясов, Колесникова, 2011].

Будучи прогрессивным признаком, творческая активность постепенно захватывает все

большие слои населения21

.

Принимая во внимание рассмотренные аргументы в пользу концепции креативности,

нельзя не упомянуть о ее наиболее заметных недостатках.

Прежде всего, отметим, что высокая творческая активность совсем необязательно

связана с инновациями. Формы проявления творческой активности, как правило, культурно

обусловлены, и сильно зависят от места и времени. История дает множество примеров, когда

некоммерческие виды творчества (например, художественное искусство, философия и

богословие, военное дело, политические интриги и пр.) оказывались более востребованными

обществом, чем коммерческие. Достаточно заметить, что в традиционном обществе высшими

ремеслами занимались чужаки, они не пользовались популярностью у населения22

. В

21

«В аграрном и отчасти в индустриальном обществе творческий процесс был делом одиночек-изобретателей,

лесковских «левшей». Теперь этот процесс постепенно, неуклонно обретает всеохватывающий, повсеместный

характер, вовлекая не только крупные корпорации, но представителей малого и среднего бизнеса, структуры

власти, гражданского общества и даже детей» [Пилясов, Колесникова, 2011]. Согласно исследованиям

экономики США доля людей, занимающихся творческой деятельности, в общей численности занятых

неуклонно растет: 10% в начале XX века, 20% в 70-е и 80-е годы прошлого века и, наконец, 30% к 1999 году

[Флорида, 2007]. 22

Труд ремесленников всегда рассматривался как «отхожие промыслы: в каждом данном месте ремеслами

занимаются иностранцы или чужеродны, вообще выходцы из других территорий» [Кулишер, 2004, С. 242].

30

Древней Греции и Риме гораздо почетнее было изобретать что-то, чем внедрять это в жизнь23

.

До сих пор в большом количестве стран мира самостоятельная предпринимательская

деятельность, являющаяся фундаментом инновационной экономики, оказывается менее

востребованной, чем традиционный поиск ренты. В таких странах хорошо образованные

люди, обладающие высоким творческим потенциалом, предпочитают не заниматься

инновациями, а реализовывать себя в крупных корпоративных структурах или

бюрократическом аппарате государства. Зачастую творческий потенциал наиболее выгодным

образом находит себе реализацию в создании новых финансовых схем, как легальных, так и

коррупционных. Таким образом, аксиома положительного влияния творчества на инновации

и экономический рост в большей степени характерна для стран с передовой экономикой, где

инновации стали действительным (а не декларируемым) средством повышения личного

благосостояния. Неудивительно, что Уго Холландерс обнаруживает в странах Европейского

Союза сильную корреляцию между индексом креативности и дизайна, с одной стороны, и

рейтингом инновационного развития, - с другой [Hollanders, van Cruysen, 2009].

Вторым слабым местом концепции креативности является ущемления роли рутинных

действий в ходе, на первый взгляд, творческой деятельности. Например, научно-

исследовательская или изобретательская деятельность во многом (по мнению Эдиссона на

90%) связана не с вдохновением, а с «потом». Сам Эдисон, как известно, открыл одно из

первых в мире корпоративных научных подразделений, где, в том числе, достаточно

рутинными методами создавались нововведения (например, подбор материалов для

электрической лампочки). Роль организованной профессиональной науки как источника

инноваций, несмотря на важность большого числа других факторов, практически не

оспаривается и, по всей вероятности, постепенно возрастает. Если промышленную

революцию, по мнению многих экономисториков, совершали «талантливые жестянщики

(едва ли не единственное исключение — Дж. Уатт) [Нуреев, 2012, С. 124], то уже к концу

XIX века изобретения во все большей степени стали представлять из себя плоды совместной

работы множества профессиональных исследователей и разработчиков. Изобретения все

больше начинают подчиняться логике маркетинга, проектного менеджмента и

инвестиционного цикла.

В этой связи разумно выделить виды деятельности, конкурентоспособность фирм в

которых в большей степени опирается на природные способности, приобретенные

эстетические чувства и полученное с опытом мастерство персонала, чем на систему

образования и профессиональную науку. Среди них ювелирная промышленность,

производство одежды и обуви, спортивные товары и товары для детей, издательская

деятельность и полиграфия, производство мебели, туризм и гостеприимство, индустрия

развлечений, торговля. Многие из этих видов деятельности имели широкое распространение

в доиндустриальную эпоху и постепенно повышают свой вес в современной экономике. В

этих отраслях креативность оказывает самое непосредственное влияние на инновационную

активность. Однако для большого числа видов деятельности, прежде всего в сфере

промышленного производства, профессиональная наука является практически

безальтернативным источником долгосрочной конкурентоспособности. Это такие виды

деятельности, как приборостроение, машиностроение, производство медицинской техники,

23

В «Жизни двенадцати кесарей» Светония, - цитирует Е.А. Зайцев, - введен эпизод о щедрости императора

Веспасиана. «Механику, который обещался без больших затрат поднять на Капитолий огромные колонны, -

пишет Светоний, - он (Веспасиан) выдал за выдумку огромную награду, но от услуг отказался, промолвив:

“Позволь мне подкормить мой народец”… Античность, не испытывавшая недостатка в оригинальных

технических идеях, проявляла подчеркнутое безразличие к их внедрению» [Зайцев, 2007, С.61-62].

31

аэрокосмическая и атомная промышленность, биофармацевтика и т.д. Конечно, сам по себе,

креативный класс оказывает на науку существенное влияние: предъявляет спрос на

нововведения, повышает абсорбционную способность (будучи образованным,

предприимчивым, тяготеющим к формам самостоятельной деловой активности), увеличивает

диффузию новых идей, технологий и продуктов (в том числе улучшая дизайн продукта,

совершенствуя технику продвижения). При этом условия, благоприятные для креативного

класса, также являются важными факторами привлечения и удержания ведущих

исследователей, профессоров и студентов в регионе. Однако в этом случае влияние

креативности на инновационную активность в регионе все же является косвенным: наличие

креативного класса – явно недостаточное условие для развития современной науки.

Таким образом, значимость креативности как средства стимулирования

инновационной активности и, следовательно, долгосрочного экономического развития

варьируется в зависимости от отраслевой специализации региона. Многие типологии

регионов, представленные в таблице 3, отражают это сущностное разделение регионов.

Например, Капелло и Ленци выделяют пять типов регионов в странах Европейского союза:

европейские центры науки; регионы с развитой прикладной наукой; регионы,

ориентированные на продуктовые инновации; креативные регионы; регионы с

преимущественно имитирующими инновациями [Capello, Lenzi, 2012].

В силу описанных ограничений теории креативного класса, в последнее время

преимущественно используются альтернативные категории инновационного сообщества или

инновационной экосистемы как более релевантные с точки зрения конечного результата

хозяйственной деятельности – производства в регионе конкурентоспособных товаров и услуг,

обеспечивающих высокий по меркам текущего времени уровень экономического

благосостояния.


Серьезные ограничения по доступной статистике, на которые обращают внимание

многие авторы, являются еще одной характерной чертой исследований инноваций в

регионах.

Например, данные на уровне регионов для Regional Innovation Scoreboard 2006

оказались доступными только для семи из двадцати шести показателей European Innovation

Scoreboard 2005 [Hollanders, 2006], а авторы Regional Innovation Scoreboard 2009 смогли

найти в региональном разрезе лишь 16 из 29 показателей European Innovation Scoreboard. При

этом они отдельно подчеркивают, что используют все показатели по инновациям, которые

были первоначально отобраны для European Innovation Scoreboard и которые оказались

доступными на региональном уровне [Hollanders, et al., 2009].

Еще большие сложности возникли у разработчиков типологии регионов по уровню

инновационного развития в странах ОЭСР. Оказалось, что ряд стран не рассчитывают в

региональном разрезе даже базовую статистику по инновациям. Например, данные по

затратам на исследования и разработки по регионам недоступны для таких стран, как Япония,

Швейцария, Мексика, Турция. Вследствие отсутствия необходимого минимума

статистической информации из исследования были полностью исключены Австралия, Чили,

Эстония, Исландия, Израиль, Мексика, Новая Зеландия, Турция, Словения и Швейцария

[Marsan, Maguire, 2011].

32

Прослеживается закономерность, согласно которой, чем выше уровень региональной

детализации, тем меньше доступных статистических данных для оценки инноваций.

Например, если спуститься с уровня TL2 (соответствует размеру штата в США или региону

NUTS 2 в странах Европейского Союза) на уровень TL3 (соответствует уровню NUTS 3 в ЕС)

по классификации ОЭСР, то из показателей, связанных с инновациями, мы обнаружим

только статистику по патентам [Marsan, Maguire, 2011].

Не удивительно, в этой связи, что количество исследований, посвященных

рейтингованию или типологизации территорий по инновационному развитию, снижается при

увеличении уровня пространственной детализации. Например, исследований, посвященных

сравнительной оценке инновационного развития городов практически нет. Исключение

составляет Innovation Cities Global Index, который регулярно выпускается австралийской

консалтинговой компанией 2THINKNOW.

Врезка. Рейтинг инновационного развития городов 2THINKNOW

Innovation Cities Global Index рассчитывается для 445 городов по всему миру (по

состоянию на 2013 год), и это число постоянно растет.

При составлении рейтинга учитывается 162 показателя, сгруппированных в 31

сегмент. Любопытно отметить, что среди них нет ни одного статистического показателя.

Более того, в отличие, например, от рейтинга глобальной конкурентоспособности

Всемирного экономического форума, при расчете Innovation Cities Global Index также не

проводится специализированных социологических обследований. Одной из причин такого

отказа авторы называют субъективность оценки горожанами места своего проживания.

Например, вопрос о надежности железнодорожного транспорта является относительным: то,

что считается ненадежным (2 балла) в Германии, является достаточно надежным (4 балла)

или даже очень надежным (5 баллов) в городах Австралии или США. Для того чтобы

исключить подобную субъективность, авторами настоящего исследования было принято

решение самостоятельно собирать вторичную информацию о городах, которая, что

неудивительно, весьма косвенно относится к инновациям. Для примера приведем названия 31

сегмента из этого рейтинга: Архитектура и проектирование; Искусство и культура; Бизнес;

Туризм и культурный обмен; Экономика; Природа и окружающая среда; Мода; Еда; История;

Информационные и медиа-агентства; Удобство передвижения по городу; Музыка;

Население; Религия; Спорт; Коммунальные услуги; Финансы и торговля; Туризм и

культурный обмен; Экономика; Образование; Власть; Медицина; Производственные

ресурсы; Человеческие ресурсы; Закон; Логистика; Транспорт; Безопасность; Продажа;

Старт-апы; Технологии и коммуникации; Дипломатические отношения и торговля;

Экономика; Географическое положение; Оборона [Hire, 2011].

По нашему мнению, созданная экспертами 2THINKNOW система показателей, в

большей степени, измеряет качество городской жизни, чем, собственно, уровень


Также в качестве особенностей данного рейтинга отметим его закрытый характер:

значения весов и алгоритмы расчета скрыты. Это затрудняет его использование при

разработке и реализации городской инновационной политики, так как непонятно, какие из

показателей являются более важными для составителей рейтинга, а какие менее; также

невозможно рассчитать воздействие увеличения одного конкретного показателя на значение

совокупного индекса.


33

Другой особенностью использования статистических данных является значительный

временной лаг между периодом, за который собрана статистика, и периодом опубликования

официальных результатов. Например, в рейтинге Regional Innovation Scoreboard 2006

используется статистика за 2004 год и даже за 2002 год (по показателю количестве патентных

заявок в расчете на миллион человек населения) [Hollanders, 2006]. Наварро с коллегами,

выпустившие свое исследование в 2008 году, использовали статистику за 2004 год (а один из

показателей рассчитан за 2000 год) [Navarro, et al., 2008]. В работе «Региональные

инновационные системы и Лиссабонская стратегия», которая вышла в 2005 году, для целей

эмпирического исследования в основном берется статистика с 1995 по 2000 гг. [De Bruijn,

Lagendijk, 2005]. Более того, повсеместно распространена такая вынужденная мера, как

использование показателей, данные по которым относятся к различным периодам; в

некоторых случаях такое происходит в рамках одного показателя, информация по которому

доступна по разным регионам за различные периоды времени.

В силу ограниченности статистических данных и, в большинстве случаев, их

безальтернативности, авторы, исследующие инновационные процессы в регионах,

вынуждены 1) использовать практически любую доступную профильную статистику; 2)

подбирать или конструировать показатели, которые, хотя и не относятся напрямую к

инновациям, могут косвенно о них свидетельствовать или на них влиять.

Возможно, что именно с вовлечением косвенных показателей, по поводу валидности

которых нет общей позиции в научном сообществе, связано еще одна особенность

зарубежных исследований, а именно: отсутствие консенсуса в научной среде по поводу

того, какие показатели следует использовать для оценки тех или иных аспектов

инновационных процессов, протекающих в регионах. Показательно, что большинство

уникальных показателей (79 из 106; порядка 75%) используются только в одном из

анализируемых тринадцати исследований.

Это неминуемо порождает перманентные дискуссии о том, какие показатели являются

наиболее уместными. Например, Капелло и Ленци указывают на недостаточную

концептуальную осмысленность существующих систем показателей, состав которых

формируется не столько на базе теоретических рассуждений, сколько по принципу

«используем то, что имеется». В результате редко удается встретить ясное понимание того,

какие явления отражают выбранные показатели, и как эти явления взаимосвязаны [Capello,

Lenzi, 2012].

Сложность концепции инноваций, отсутствие достаточных статистических данных,

необходимость подбора косвенных показателей приводит к тому, что большинство

исследователей отказываются от конструирования интегрального индекса и

ранжирования регионов по его убыванию. Например, в Regional Innovation Scoreboard 2008

и 2012 основанием для отказа от рейтингования регионов явился недостаток статистических

данных. Отсутствующие данные по тому или иному региону за определенный период

времени восстанавливались разработчиками с помощью дополнительных расчетов24

, хотя в

некоторых случаях такое восстановление оказалось невозможным. В этой ситуации

конструирование интегрального индекса бессмысленно, так как ряд регионов получили бы

меньшее значение только потому, что у них отсутствуют данные по нескольким показателям,

включенным в интегральный индекс. Поэтому вместо рейтинга регионов по уровню

инновационного развития, как правило, создается типология регионов на основе кластерного

24

Один из алгоритмов такого расчета представлен в методологической справке к докладу Regional Innovation

Scoreboard 2012 [Hollanders et al., 2012, p.16].

34

анализа. Такая типология смещает акценты с определения позиции регионов относительно

друг друга на выявление шаблонов в инновационном развитии и группировки регионов по

степени соответствия этим шаблонам. Рейтингование регионов реализовано лишь в Regional

Innovation Scoreboard 2006, исследовании метрополитенских ареалов [Флорида, 2007] и

округов США [U.S. Economic Development Administration, 2009].

Еще одной важной особенностью зарубежных исследований инноваций в регионах

является то, что их результат представлен не столько справочной информацией (как в

статистических сборниках), сколько аналитическим исследованием.

Например, в рамках исследования Regional Innovation Scoreboard 2012 авторы не

просто сравнивают европейские регионы по показателям инновационного развития, но и

оценивают эффективность использования средств ЕС, направленных на развитие инноваций

в регионах (Структурный фонд и Рамочная программа). Для этого программа Структурного

фонда и Рамочная программа анализировались в разрезе направлений, на которые

выделялись средства, по каждому из которых были рассчитаны следующие показатели:

общей объем полученной регионом субсидии из бюджета ЕС;

отношение общей стоимости проекта к объему полученной субсидии из бюджета ЕС

(показывает способность региона привлекать дополнительные частные и

государственные средства на реализацию инновационных проектов);

количество участников финансируемого проекта из частного сектора в расчете на

тысячу населения;

доля малых и средних предприятий в числе участников из частного сектора.

Авторами был реализован кластерный анализ, позволивший выделить четыре группы

европейских регионов по уровню и качеству использования средств Рамочной и Структурной

программ ЕС. Далее было проведено сопоставление данной типологии с уровнем


Другой интересной находкой авторов было сравнение результатов Regional Innovation

Scoreboard 2012 и Innovation Union Scoreboard 2011. В целом анализ показал, что наиболее

инновационные регионы располагаются в странах с высоким уровнем инновационного

развития.

И, наконец, европейские исследователи оценили связь результатов Regional Innovation

Scoreboard 2012 и рейтинга конкурентоспособности европейских регионов (European Regional

Competitiveness Index) [Annoni, Kozovska, 2010], в основе последнего лежит методология

глобального рейтинга конкурентоспособности Мирового экономического форума25

.

Эконометрическая оценка показала наличие сильной связи между двумя индексами: уровнем

инновационного развития региона и его конкурентоспособностью.

В некоторых случаях результаты анализа «твердых» данных дополняются

качественными исследованиями. Например, в работе одного из постоянных авторов Regional

Innovation Scoreboard Уго Холлендерса [Wintjes, Hollanders, 2010] в качестве такой

дополнительной опции реализовано форсайт-исследование, главной целью которого было

определение возможных траекторий развития до 2020 года в регионах, принадлежащим к

25

Отличие состоит в том, что система показателей European Regional Competitiveness Index в большей степени

опирается на существующие статистические данные [Annoni, Kozovska, 2010, p. 28], хотя также вовлекает

показатели, получаемые в результате социологических исследований, в том числе рассчитываемые Мировым

банком: показатели Удобства ведения бизнеса (Ease of Doing Business Index) и показатели качества

государственного управления (Worldwide Governance Indicators).

35

различным инновационным типам. Всего форсайт-исследованием было охвачено около 3500

экспертов по всей Европе, которым было предложено заполнить on-line форму. Всего было

получено 408 заполненных анкет, из которых 329 были заполнено полностью. Эксперты,

приславшие полностью заполненные анкеты, представляют 123 региона в 26 странах

Европейского союза. Помимо интернет опроса, была организована серия семинаров с целью

выявления ключевых драйверов развития и основных проблем в регионах каждого типа.

Какие из перечисленных особенностей характерны для отечественных работ в сфере

измерения инновационного развития регионов, а какие – нет, будет рассмотрено в

следующем разделе.

3. Отечественные подходы к оценке уровня инновационного развития регионов

В настоящее время в отечественной практике предлагаются разнообразные

методические подходы к оценке уровня инновационного развития субъектов Российской

Федерации, которые различаются, прежде всего, используемым набором показателей. В

таблице 5 представлена информация по некоторым из опубликованных в общедоступных

источниках методикам.

Таблица 5. Ключевая информация о наиболее известных отечественных

исследованиях в сфере оценки инновационного развития регионов

Исследование Статистические

методы

Источники

данных





Индекс

инновационности

регионов.

Центр

стратегических

разработок

«Северо-Запад».

[Желтова, 2007]

Конструирование


индексов на основе

линейной свертки

нормированных

значений


Росстат,

Роспатент


сгруппированных в 2

блока по 2 группы в

каждом: внутренние

факторы (подготовка

человеческого капитала;

создание новых знаний);

внешние факторы

(передача и применение

знаний; вывод

инновационной

продукции на рынок)

Кластеры регионов РФ

по индексу

инновационности и

субиндексам

Рейтинг регионов

по индексу

инновативности.

Независимый

институт

социальной

политики.

[НИСП, 2008]



индекса на основе



значений


Росстат,

Роспатент,

ФОМ

5 показателей

Рейтинги регионов по

итоговому индексу

инновативности, а

также по субиндексам,

построенным по

отдельным показателям

Рейтинг регионов

России по уровню

инновационного

развития.

Российский






Росстат 6 показателей,


блока:

факторы инновационной

восприимчивости

Числовая шкала

итогового индекса


развития регионов и

субиндексов делится на

36


методы

Источники

данных





институт

экономики,

политики и права

в научно-

технической

сфере.

[Гусев, 2009]

значений


региона;

факторы инновационной

активности региона.

десять равных частей и

каждому интервалу

значений

присваивается свой

буквенно-символьный

код, характеризующий

уровень


развития от супер-

высокого до

неудовлетворительного

Сравнительный

анализ


активности

субъектов

российской

Федерации.

Межведомственн

ый аналитический

центр.

[Киселев, 2011]






значений


Росстат,

Роспатент



блока:

инновационный

потенциал;


инфраструктура и

инновационный климат;

результативности


деятельности.

Рейтинг регионов по

сводному индексу


активности.

Кластеры регионов по

3-м субиндексам,

рассчитанным по

выделенным блокам


Рейтинг


активности

регионов России.

Национальная

ассоциация

инноваций и

развития и

развития

информационных

технологий.

[НАИРИТ, 2011]






значений


Росстат;

МЭР;

Минрегион;

собственные

аналитически

е материалы;

официальные


порталы по

инновационн

ой

деятельности;

анкетировани

е участников

рейтинга

Отсутствует информация

о числе показателей.

Критерии разделены на 3

группы:

среда для развития

инноваций;

производство и

использование

инноваций;

правовая среда

Обобщенный рейтинг


активности по сумме

критериев, а также 3

рейтинга по каждой из

группы критериев

Рейтинг


развития регионов

России для целей

управления.

Ассоциация

инновационных

регионов России.

[АИРР, 2012]






значений

показателей, к

группам


применяются

весовые

коэффициенты.

Сглаживание

экстремальных

значений


Росстат,

Роспатент,

Минобрнауки

РФ,

институты

развития



блока:

потенциал в создании

инноваций;

потенциал в

коммерциализации

инноваций;

результативность


политики.

Рейтинг регионов по

интегральному

индикатору


развития

Индекс Собственная Росстат, Более 100 показателей, в Рейтинги регионов по

37


методы

Источники

данных






развития регионов

России.

Финансовый

университет.

[Финансовый

университет,

2012]

математическая

модель

ЦБ,

Федеральное

казначейство,

собственные

аналитически

е материалы,

специализи-

рованные

обследования

том числе

рассчитываемых по

собственной методике,

которые, объединены в 5

групп:

уровень социально-

экономического и

финансового развития;

конкурентоспособность

и инвестиционная

привлекательность;

уровень научно-

технического

потенциала;

уровень развития


деятельности.

интегральному индексу


развития, а так же по

составляющим его

индексам, индикаторам

и показателям.

Интегральный индекс

формируется из

синтетического

индикатора

обеспеченности

региона и

синтетического

индикатора потенциала

развития


деятельности в

регионе,

рассчитываемых на

основе индикаторов 5-

ти групп.

Российский

региональный

инновационный

индекс.

Высшая школа

экономики.

[Гохберг и др.,

2012]






значений


Сглаживание

экстремальных

значений


Росстат,

ЦБ,

Роспатент,

РИНЦ,

Интернет-

порталы и

профильные

Интернет-

сайты

органов

государствен

ной власти

субъектов

РФ,

специализиро

ванные базы

региональны

х правовых

актов.



блока от 3 до 4 групп в

каждом: социально-

экономические условия


деятельности регионов

(основные

макроэкономические

показатели,

образовательный

потенциал населения,

уровень развития

информационного

общества); научно-

технический потенциал

регионов

(финансирование

научных исследований и

разработок, кадры науки,


научных исследований и

разработок);


деятельность в регионах

(активность в сфере

технологических и

нетехнологических

инноваций, малый

инновационный бизнес,

затраты на

технологические

инновации,

Рейтинги регионов по

сводному российскому

региональному

инновационному

индексу и

составляющим его 4

субиндексам.

Кластеры регионов по

значениям сводного

индекса и субиндексам.

38


методы

Источники

данных







деятельности); качество


политики регионов

(нормативная правовая

база и организационное

обеспечение


политики, затраты

консолидированного

бюджета региона на

поддержку науки и

инноваций)

Кратко проанализируем основные характеристики отечественных работ в сравнении

как между собой, так и с выявленными особенностями зарубежных исследований.

Для отечественных работ, также как и для зарубежных, в целом, характерно широкое

понимание инноваций как сложного явления, для оценки которого требуется достаточно

большое количество показателей. При этом на первый план выходит задача максимального

соответствия двум конкурирующим принципам: полноты описания исследуемых явлений и

процессов и максимальной компактности системы показателей. Вопрос необходимого и

достаточного количества показателей вызывает серьезные разногласия. Разрыв между

работами с минимальным и максимальным количеством показателей выше, чем в

зарубежных исследованиях: в рейтинге НИСП учитываются лишь 5 показателей (как и в

монографии Р. Флориды), в методике РИЭПП на один больше, в том время как система

Финансового университета включает больше 100 показателей. К сожалению, из-за

непрозрачного алгоритма расчета сложно сказать, включаются все эти показатели в расчет

интегрального индекса или нет. Второе место среди отечественных работ по количеству

использованных показателей (36) занимает рейтинг ВШЭ. Остальные исследования

оперируют 14-16 показателями.

По-нашему мнению, 5-6 показателей – явно недостаточно для комплексной оценки

инновационных процессов в регионе. Вместе с тем, справедливо и то, что повышение

количества показателей ведет к появлению проблем с интерпретацией итогового индекса.

Компромиссным решением является группировка показателей по блокам (первый уровень) и,

в некоторых случаях, по группам внутри блоков (второй уровень), которые отражают разные

аспекты инновационных процессов, протекающих в регионах. Такая иерархическая структура

системы показателей позволяет сформировать систему рейтингов, т.е. рассчитывать не

только итоговый индекс, но и субиндексы, позволяющие оценить сильные и слабые стороны

инновационного развития региона на основе детализации до уровня конкретных предметных

областей (например, научный потенциал).

Рассматриваемые отечественные методики демонстрируют различные подходы к

структурированию рейтинга, что отражается на возможности его декомпозиции и, в

конечном итоге, на информативности полученного результата. В рейтинге НИСП

предусмотрен расчет 6 субиндексов по каждому из отобранных показателей (субиндексы

доли персонала, занятого исследованиями и разработками; численности студентов

39

государственных вузов; доли затрат на инновации в ВРП; количества зарегистрированных

патентов; интернетизации). В системе показателей АИРР выделены три тематических блока

(потенциал в создании инноваций; потенциал в коммерциализации инноваций;

результативность инновационной политики), однако расчет и анализ соответствующих

субиндексов не производится. В методике ЦСР «Северо-Запад» на основе иерархической

структуры системы показателей производится расчет рейтинга по сводному индексу

инновационности и его декомпозиция на индексы внешних факторов (коммерциализация

разработок, выпуск инновационной продукции) и внутренних факторов (человеческий

капитал, исследования и разработки). В рейтинге МАЦ состав и, соответственно,

наименования субиндексов иные: инновационный потенциал; инновационная

инфраструктура и инновационный климат; результативность инновационной деятельности. В

методике РИЭПП учитываемые факторы подразделяются на две группы: факторы

инновационной восприимчивости (производительность труда, фондоотдача, экологичность

производства) и факторы инновационной активности региона (затраты на исследования и

разработки на 1 занятого; затраты на технологические инновации на 1 занятого; выпуск

инновационной продукции на душу населения). После этого производится расчет и анализ

субрейтингов по каждой группе факторов и итогового рейтинга регионов по уровню

инновационного развития. В системе показателей НАИРИТ представлены три группы

критериев: среда для развития инноваций, производство и использование инноваций,

правовая среда. Авторы предусмотрели формирование обобщенного рейтинга по сумме

критериев, а также трех субрейтингов по каждой группе критериев. Финансовый университет

при всем многообразии показателей, представленных в виде структурированной

иерархической системы, при формировании рейтинга выделяет только две составляющих

итогового индекса: синтетический индикатор обеспеченности региона и синтетический

индикатор потенциала развития инновационной деятельности в регионе.

Рейтинг ВШЭ – один из немногих обладателей двухуровневой иерархической

структуры. Показатели в нем сгруппированы в четыре тематических блока, в рамках которых

выделено от трех до четырех групп: социально-экономические условия инновационной

деятельности регионов (основные макроэкономические показатели, образовательный

потенциал населения, уровень развития информационного общества); научно-технический

потенциал регионов (финансирование научных исследований и разработок, кадры науки,

результативность научных исследований и разработок); инновационная деятельность в

регионах (активность в сфере технологических и нетехнологических инноваций, малый

инновационный бизнес, затраты на технологические инновации, результативность

инновационной деятельности); качество инновационной политики регионов (нормативная

правовая база и организационное обеспечение инновационной политики, затраты

консолидированного бюджета региона на поддержку науки и инноваций). Помимо рейтинга

регионов по сводному российскому региональному инновационному индексу предусмотрен

расчет субрейтингов по каждому из четырех тематических блоков, что позволяет

компенсировать большой охват показателей и увеличить аналитическую ценность рейтинга.

Отметим, что в зарубежных исследованиях авторы лишь пяти из тринадцати работ

разбили показатели на группы. И только для двух исследований характерна двухуровневая

иерархическая системы: статья Капелло и Ленци [Capello, Lenzi, 2012] и отчет, выполненный

для Администрации США по экономическому развитию [U.S. Economic Development

Administration, 2009].

Еще одной общей чертой отечественных и зарубежных исследований является

преимущественное использование официальных статистических данных. Опора на

40

официальные данные в большинстве случаев абсолютно оправдана, а конструирование

собственных показателей и сбор соответствующих данных связан с рисками. Так,

статистические показатели в рейтинге ВШЭ (три блока из четырех) сопоставимы с

индикаторами науки, технологий и инноваций, применяемыми как в российской

государственной статистике, так и в практике зарубежных стран и международных

организаций (ОЭСР, Евростата и др.). Кроме того, в их число включены доступные в

российской статистике показатели, используемые в аналогичных разработках Европейской

комиссии (Regional Innovation Scoreboard)26

.

Отход от статистических показателей практически неминуемо порождает проблемы,

связанные с недостаточной точностью и детализацией методологии, ограниченной выборкой,

несопоставимостью данных, дискуссионностью интерпретации полученных результатов.

Например, система показателей, разработанная Финансовым университетом, опирается на

многоуровневую систему синтетических индикаторов, построенных на использовании

собственных моделей и алгоритмов расчета, и включает данные из различных источников

помимо официальной статистики. При этом не вполне очевидно, каким образом отбирались

показатели, оценивалась надежность источника данных, решались вопросы стыковки

разнородных данных. Вопросы к качеству исходной информации возникают и в рейтинге

НАИРИТ, поскольку при его составлении также использовались сведения из разнообразных

источников, в число которых вошли специальное анкетирование участников рейтинга,

ведомственная статистика, собственные аналитические материалы, информация с

официальных порталов региональных органов власти [НАИРИТ, 2011]. В рейтинге НИСП,

как отмечают сами авторы, оценка одного из пяти показателей опирается на социологическое

измерение месячной аудитории Интернета, имеющее относительную точность [НИСП, 2008].

Не удивительно, в этой связи, что тематический блок IV «Качество инновационной

политики», предполагающий самостоятельный сбор информации, оказался наименее

популярным среди отечественных авторов (также как и зарубежных). Лишь эксперты ВШЭ и

АИРР предприняли попытку самостоятельного расчета показателей, отображающих качество

деятельности региональных органов власти в сфере стимулирования инновационных

процессов. По-нашему мнению, по данному направлению оценки еще остаются значительные

резервы для совершенствования. Так, сотрудники ВШЭ, при подготовке второго выпуска

своего рейтинга в 2013 году внесли существенные изменения в этот блок. Тем не менее,

фундаментальная проблема большинства показателей качества инновационной политики в

рейтинге ВШЭ заключается в том, что они оцениваются по бинарной шкале: либо да (1), либо

нет (0). Например, в регионе либо есть региональные институты развития, либо их нет.

Вполне разумно ожидать, что в недалеком будущем практически во всех регионах

инновационная политика будет формально соответствовать установленным условиям

качества. Поэтому уже сейчас стоит вопрос разработки подходов к полноценному

количественного измерению деятельности региональных органов власти в сфере

стимулирования инноваций.

В Приложении 3 приведена сводная таблица с информацией об используемых

показателях по всем упомянутым отечественным исследованиям27

за исключением рейтинга

26

В Приложении 3 показатели, сопоставимые с RIS 2012 отмечены «*». 27

Все показатели по аналогии с приложением 1 сгруппированы в четыре тематических блока: I. Условия

инновационной деятельности регионов / результаты инновационной деятельности; II. Научно-технический

потенциал регионов; III. Инновационная деятельность фирм; IV. Качество инновационной политики регионов.

Вместе с тем, в рамках этих блоков выделены отличные от приложения 1 группы, в большей степени

соответствующие применяемым в отечественных исследованиях показателям.

41

инновационной активности регионов России (НАИРИТ) и индекса инновационного развития

регионов России (Финансовый университет) в силу их закрытости. В дальнейшем они не

будут учитываться в нашем анализе, если только это не будет специально оговорено.

Отметим также, что состав показателей рейтинга ВШЭ приведен с учетом уточнений,

внесенных в процессе выполненных в 2013 году работ по совершенствованию

методологических подходов к оценке уровня инновационного развития регионов.

Что касается используемых показателей, характеризующих инновации, то отличия с

зарубежными исследованиями налицо. Главное из них – большая популярность

показателей инновационной активности фирм (третий тематический блок). На рис. 6., где

представлен рейтинг показателей инноваций по частоте их использования в отечественных

исследованиях, четыре из одиннадцати – относятся к этому блоку. В зарубежных

исследованиях, наоборот, эти показатели – одни из самых невостребованных.

Так, одним из лидеров по частоте использования в российских работах стал показатель

«Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров,

0 1 2 3 4

Производительность труда в субъекте РФ

Удельный вес занятых в наукоемких отраслях сферы услуг в общей численности занятых в экономике

региона

Численность студентов образовательных учреждений высшего и среднего профессионального образования на

10 000 человек населения

Удельный вес численности занятых исследованиями и разработками в среднегодовой численности занятых в

экономике региона

Численность исследователей на 10000 человек населения региона

Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе

организаций

Доля организаций, осуществляющих технологические, организационные или маркетинговые инновации, в

общем числе организаций

Удельный вес организаций, участвовавших в совместных проектах по выполнению исследований и

разработок, в общем числе организаций

Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП

Удельный вес средств организаций предпринимательского сектора в общем объеме внутренних затрат на исследования и разработки

Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных

работ, услуг

Рис. 6. Рейтинг показателей инноваций по частоте использования в отечественных региональных

исследованиях

42

выполненных работ, услуг». В то же самое время самый популярный зарубежный показатель

«Удельный вес занятых в наукоемких отраслях сферы услуг в общей численности занятых в

экономике региона» также востребован и у нас, но в несколько меньшей степени.

В целом, распределение показателей по тематическим блокам в отечественных

системах оказалось гораздо более равномерным, чем в зарубежных (рис. 7 в сравнении с

рис. 1). Прежде всего, в российских исследованиях отсутствует перекос в пользу первого

тематического блока (30% показателей против 58%), а также гораздо большее количество

вовлекаемых показателей могут быть отнесены ко второму (34% против 28%) и третьему

(27% против 12%) блокам.

В отечественных исследованиях, в принципе, не встречаются некоторые показатели из

блока «I. Условия инновационной деятельности регионов / результаты инновационной

деятельности», которые вполне характерны для зарубежных исследований28

. С другой

стороны, в российских исследованиях появились показатели, отражающие результативность

научных исследований и разработок в части технологий (число передовых производственных

технологий, созданных в регионе, в расчете на миллион человек экономически активного

населения; отношение объема поступлений от экспорта технологий к ВРП; др.) и затраты на

технологические инновации (интенсивность затрат на технологические инновации; удельный

вес средств бюджета региона и местных бюджетов в общих затратах на технологические

инновации; др.).

Эти изменения явно отражают не столько субъективные предпочтения авторов,

сколько объективное наличие статистических данных. Российские исследователи имеют

28

Среди них показатели урбанизации и развития базовой инфраструктуры (плотность населения или длина

железнодорожного полотна), показатели бизнес-активности, венчурного капитала и толерантности (отношение

количества новых фирм, банкротств, открытий или закрытий обособленных подразделений к общей

численности фирм, объем венчурного капитала в расчете на 10 тыс. долл. ВРП, и пр.), а также показатели

демографии и занятости (среднегодовой темп роста населения в возрасте 25-44 лет, уровень безработицы, и пр.)

30%

34%

27%

9%

Рис.7. Суммарные доли тематических блоков по частоте использования в отечественных исследованиях инноваций в

регионах, %


2. Научно-технический потенциал регионов

3. Инновационная деятельность фирм

4. Качество инновационной политики регионов

43

больше статистических данных, отражающих инновационные процессы на региональном

уровне. Прежде всего, наше преимущество основывается на данных федерального

статистического наблюдения инновационной активности предприятий по форме № 4-

инновация. В Европе существует подобное обследование Community Innovation Survey,

однако оно несколько менее информативно29

, данные по нему доступны не по всем регионам

Европейского союза и собираются не ежегодно, а раз в два года. Более того, представленные

в этой статье зарубежные исследования включают в оценку регионы из разных стран (не

обязательно входящих в Европейский Союз), что, в отличие от отечественных работ,

изучающих сугубо регионы России, порождает дополнительные трудности, связанные с

сопоставимостью данных, различиями в периодах обследования и пр.

Любопытным сходством с зарубежными методиками является отсутствие консенсуса

по поводу того, какие именно показатели следует использовать для оценки тех или

иных аспектов инновационных процессов, протекающих в регионах. Российские

исследователи как и их зарубежные коллеги сильно расходятся в своем выборе показателей.

На это указывает огромная доля показателей по всем анализируемым работам, которые были

использованы только в одной из них (73%; 67 из 92 показателей).

Касательно разнообразия показателей в зарубежных исследованиях, мы выдвинули

гипотезу, что оно может быть следствием отсутствия статистических данных об

инновационной активности фирм и, следовательно, необходимостью искать косвенные

показатели, каждый из которых потенциально вызывает множество вопросов. Однако эта

гипотеза не подходит для объяснения различий в отечественных работах. Несмотря на

наличие достаточно широких возможностей по выбору данных, ряд российских

исследователей предпочитают полагаться на косвенные показатели первого тематического

блока (рейтинг А.Б. Гусева, РИЭПП; ЦСР «Северо-Запад», НИСП), либо не в полной мере

использовать профильную статистику инновационной активности предприятий (рейтинг

АИРР) (рис. 8.).

29

Большая часть вопросов в Community Innovation Survey рассчитана на ответ «да» или «нет», в то время как

форма «4-инновация» предполагает количественные измерения (объемы инновационной продукции, затраты на

технологические инновации, количество совместных проектов и пр.).

В обследовании Community Innovation Survey предприятия указывают лишь долю инновационной продукции в

общей выручке, тогда как по форме «4-инновация» от них требуется привести данные по объему

инновационной продукции. В форме «4-инновация» введен специальный раздел,

характеризующий технологический обмен (приобретение и передачу новых технологий), который отсутствует в

Community Innovation Survey. Также в «4-инновация» глубже рассматривается вопрос о затратах на инновации:

предложен детализированный перечень таких затрат, разработаны дополнительные пункты по источникам их

финансирования. Помимо этого, в российской форме шире представлен раздел по патентованию объектов

интеллектуальной собственности (поданные заявки на получение охранных документов, число действующих

охранных документов), раздел по кооперационным связям, видам организационных и маркетинговых

инноваций, дополнительно исследуется экспорт инновационной продукции, наличие научно-исследовательских

подразделений и др.

44

Отдельно стоит упомянуть о рейтинге креативности регионов России, разработанном

на основе методологии Р. Флориды [Пилясов, Колесникова, 2011], в рамках которого вообще

не используются показатели инновационной активности фирм.

Наряду с чертами сходства между отечественными и зарубежными исследованиями,

есть и важные отличия, многие из которых справедливо было бы трактовать и как

определенные недостатки российских работ, требующие дальнейших исследовательских

усилий.

Во-первых, отметим, что в то время как зарубежные исследователи предпочитают

уходить от рейтингов в пользу более нейтральных, с точки зрения дихотомии

«победитель-проигравший», типологий, отечественные авторы создают исключительно

рейтинги регионов. При этом для расчета рейтингов за основу, как правило, берется хорошо

зарекомендовавший себя метод линейной свертки критериев, аналогичный применяемому

Европейской комиссией при разработке Regional Innovation Scoreboard [Hollanders et al.,

2012b].

В принципе, рейтинги являются более понятным для потребителей информационным

продуктом30

. Они позволяют лучше отслеживать динамику регионов, отражающую, в том

числе усилия региональных органов власти по стимулированию инновационной

деятельности. Тем более что в России отсутствуют специфические для зарубежных

исследований пробелы в статистических обследованиях, которые делают невозможным

построение рейтингов.

Вместе с тем, типологизация (как правило, на основе кластерного анализа) также

является полезной процедурой, так как она позволяет выявить группы регионов, близких друг

30

Так, например, Аналитический доклад ВШЭ [Гохберг и др., 2012] собрал большое количество отзывов, в

целом подтвердивших адекватность предложенной методологии и результирующих оценок той реальной

ситуации, которая сложилась в отдельных регионах.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

НИУ ВШЭ

МАЦ

АИРР

НИСП

ЦСР «Северо-Запад»

РИЭПП

Рис. 8. Доли тематических блоков в отечественных исследованиях инноваций в регионах, %


2. Научно-технический потенциал регионов

3. Инновационная деятельность фирм

4. Качество инновационной политики регионов

45

другу не столько по общему уровню инновационного развития, сколько по структурным

особенностям этого процесса. Типологизация позволяет регионам сравнивать себя со

структурно близкими регионами, определять общие закономерности и заимствовать те

инструменты, которые показали свою эффективность в регионах со схожей моделью

развития инновационных процессов. Мы полагаем, что распространение и углубление

анализа, направленного на поиск типов инновационного развития российских регионов,

является крайне перспективным направлением будущих отечественных исследований.

3

1

2

1

2

2

2

1

4

2

2

2

1

1

2

1

2

2

2

5

1

1

1

3

1

1

1

1

1

2

1

1

1

1

2

1

3

1

5

1

1

1

2

2

1

1

2

1

3 4

2

2

НИСП

РИЭПП

ЦСР «Северо-Запад»

МАЦ

АИРР

НИУ ВШЭ

Рис. 9. Распределение показателей по группам в отечественных исследованиях инноваций в регионах, ед.

1.1. Производственная эффективность

1.2. Отраслевая структура экономики

1.3. Образовательный потенциал населения

1.4. Уровень развития информационного общества

2.1. Финансирование научных исследований и разработок. Организации

2.2. Кадры науки

2.3. Результативность научных исследований и разработок: публикации

2.4. Результативность научных исследований и разработок: патенты

2.5. Результативность научных исследований и разработок: технологии

3.1. Инновационная активность фирм

3.2. Затраты на технологические инновации

3.3. Результативность инновационной деятельности

4.1. Качество нормативно-правовой базы инновационной политики

4.2. Качество организационного обеспечения инновационной политики и активность федеральных институтов развития

46

Наряду с этим, нельзя не отметить, что, несмотря на наличие профильной статистики,

далеко не все авторы в полной мере используют имеющиеся возможности. Те или иные

пробелы можно заметить в большинстве отечественных систем показателей (рис. 9). Как

правило отсутствуют показатели, отражающие интенсивность затрат на технологические

инновации, малый инновационный бизнес, занятость в высокотехнологичных и

среднетехнологичных отраслях высокого уровня промышленного производства и наукоемких

отраслях сферы услуг.

Другим отличием отечественных работ является их преимущественно справочный

характер, предполагающий, что авторы ограничиваются таблицей или рисунком с

результатом рейтингования и кратким изложением методологии его получения. В тоже время

зарубежные исследователи, как мы это уже описали, предпочитают не столько «производить»

данные, сколько их исследовать.

Возможно, именно относительно слабая исследовательская компонента (отражающая,

в том числе, уровень «погружения» в тему) ответственна за то, что большинству

отечественных рейтингов регионов в той или иной степени присущи разные

методологические недостатки, в том числе:

неточность формулировок отдельных показателей, непрозрачность алгоритмов

расчета, а также, в некоторых случаях, использование абсолютных показателей, что

недопустимо при сравнении регионов;

отсутствие необходимой информации о порядке сбора данных по нестатистическим

показателям и процедуре их обработки, что не позволяет оценить их достоверность;

игнорирование специальных методов обработки экстремальных значений при

расчете рейтинга, что приводит к непропорциональному влиянию на результат

отдельных показателей;

недостаточное обоснование применения весовых коэффициентов (когда

используются).

И, наконец, в сравнении с Regional Innovation Scoreboard наши исследования не

имеют такой продолжительности регулярных выпусков. Наличие истории регулярных

выпусков исследований, имеющих методологическую преемственность, имеет важное

значение. Дело в том, что подобные рейтинги, в силу зависимости от доступной статистики,

выпускаются с достаточно большим отставанием. Из-за этого статическая картина за какой-

то один период мало что дает для оценки текущего периода. Анализ данных за несколько

периодов позволяет понять динамику развития различных аспектов инновационной системы

региона, что в какой-то степени позволяет компенсировать недостатки, связанные с

временными лагами.

Заключение

Повышенное внимание к региональному уровню при реализации инновационной и

научно-технической политики способствовало появлению разнообразных методов оценки

инновационных процессов, протекающих в регионах. Проведенное исследование является

одной из первых работ, авторы которой попытались обобщить накопленный зарубежный и

отечественный опыт в этой сфере.

Ряд особенностей оказались общими, как для зарубежных, так и для отечественных

исследований. Во-первых, несмотря на наличие работ (прежде всего, за рубежом), в основе

которых лежат качественные методы исследования регионов, в настоящее время наблюдается

47

однозначный рост интереса к количественным методам оценки инноваций в региональном

разрезе. Во-вторых, практически для всех авторов характерно широкое понимание инноваций

и признание многообразия влияющих на них факторов, что привело к использованию

достаточно большого количества показателей для их оценки и необходимости создания

комплексных, непротиворечивых, сбалансированных, хорошо интерпретируемых систем

показателей. В среднем, зарубежная система показателей, оценивающая инновации в

региональном разрезе, включает в себя 14 индикаторов, отечественная – 15 (без учет системы

Финансового университета).

Исследователи инноваций в регионах сталкиваются, прежде всего, с проблемой

баланса между принципами достаточно полного описания исследуемых явлений и процессов,

с одной стороны, и максимальной компактности, - с другой. Компромиссным решением

является группировка показателей по блокам (первый уровень) и, в некоторых случаях, по

группам внутри блоков (второй уровень), которые отражают разные аспекты инновационных

процессов, протекающих в регионах. Авторы лишь пяти из тринадцати зарубежных

исследований разбили показатели на группы, и только для двух из этих работ характерна

двухуровневая иерархическая системы. Среди отечественных разработчиков, наоборот, лишь

Независимый институт социальной политики, видимо, вследствие небольшого числа

вовлекаемых показателей, не использовал возможность разделять эти показатели на блоки.

Однако двухуровневые иерархические системы также же редки: их единственный обладатель

Рейтинг ВШЭ. При этом построение отдельных рейтингов для блоков (групп) показателей

оказалось предусмотренным только в рейтингах ВШЭ и Администрации США по

экономическому развитию.

Третьей общей особенностью является преимущественное использование

официальных статистических данных. Например, такую сферу как качество инновационной

политики в регионах решились оценить авторы лишь одного зарубежного исследования и

двух - отечественных.

В-четвертых, любопытным сходством является отсутствие консенсуса по поводу того,

какие именно показатели следует использовать для оценки тех или иных аспектов

инновационных процессов, протекающих в регионах. На это указывает огромная доля

показателей по всем анализируемым работам, которые были использованы только в одной из

них: 75% в зарубежных исследованиях и 73% - в отечественных.

Наряду с особенностями, которые сближают зарубежные и отечественные

исследования, были выявлены и существенные различия.

Во-первых, это разный уровень обеспеченности профильной статистической

информацией в региональном разрезе. Большинство зарубежных исследователей указывают

на серьезные ограничения в этой сфере. Прежде всего, речь идет о статистике инновационной

активности фирм и, в несколько меньшей степени, научно-технического потенциала региона.

Оказалось, что данная статистика либо вообще не формируется во многих странах мира, либо

недоступна / ограничено доступна на региональном уровне. Из-за этих проблем авторы,

исследующие инновационные процессы в регионах за рубежом, вынуждены использовать

практически любую доступную профильную статистику, пусть и косвенно относящуюся к

инновациям. Отчасти из-за этого работы, посвященные измерению инноваций в регионах

США, оказались весьма специфичными: одно оценивает, скорее, региональную

конкурентоспособность, чем инновации, другое – пытается «схватить» количественной

мерой феномен креативности.

48

Российские исследователи имеют больше статистических данных, отражающих

инновационные процессы на региональном уровне. Поэтому отечественные системы

показателей оказались в большей степени сфокусированными на инновационных процессах,

чем зарубежные. В целом, распределение показателей по тематическим блокам в

отечественных системах гораздо более равномерное, чем в зарубежных.

Во-вторых, различаются процедуры обработки показателей. Отсутствие достаточных

статистических данных приводит к тому, что большинство зарубежных исследователей

отказываются от конструирования интегрального индекса и ранжирования регионов по его

убыванию. Предпочтение отдается кластерному анализу, по результатам которого

формируются типы регионов, похожих не столько по уровню, сколько по особенностям

инновационного развития. Уход от дихотомии «победитель-проигравший» акцентирует

внимание на различных сценариях инновационного развития исходя из особенностей того

или иного региона, позволяет сделать шаг в направлении дифференциации мер

государственной поддержки по отношению к регионам разного типа. Рейтинги

инновационного развития представлены лишь в трех зарубежных исследованиях: Regional

Innovation Scoreboard 2006, рейтинги креативности метрополитенских ареалов (Р.Флорида) и

инновационный индекс округов США. В то же время, отечественные авторы ориентируются

в основном на рейтинги. Исключением является Индекс инновационности регионов,

подготовленный Центром стратегических разработок «Северо-Запад». Кластерный анализ как

дополнение к рейтингу представлен также в работе В.Н. Киселева (МАЦ) и докладе ВШЭ.

В-третьих, серьезно отличаются цели количественного описания регионов в

зарубежных и отечественных исследованиях. Для последних характерно представление

информации в справочном формате, при минимуме собственно исследовательского, научного

вклада. В лучшем случае, с различной степенью подробности излагается методология

исследования. Исходные данные по показателям предоставлены лишь в исследовании ВШЭ.

Авторы зарубежных исследований, напротив, предпочитают не столько предоставлять

информацию об инновационном развитии регионов, сколько анализировать ее, выделяя типы

регионов; измеряя влияние тех или иных аспектов инновационности на параметры

социально-экономического развития, конкурентоспособности пр.; оценивая эффективность

использования государственных средств, выделяемых на развитие инноваций в регионах;

пытаясь с помощью качественных исследований (например, форсайта) расширить сферу

полезного применения результатов количественного анализа.

При этом большинству отечественных рейтингов регионов по уровню инновационного

развития в разной степени присущи серьезные методологические недостатки. В этой связи,

закономерным является то, что отечественные исследования в редких случаях доводятся до

публикации аналитического отчета или статьи в серьезном журнале и, чаще всего,

представлены презентациями и докладами на конференциях, материалами, размещенными на

сайте организации-автора исследования и т.п.

И, наконец, в сравнении с Regional Innovation Scoreboard наши исследования не имеют

такой продолжительности регулярных выпусков.

Большинство описанных недостатков являются объективными «проблемами роста». В

России, как в прочем и за рубежом, количественные исследования инновационных процессов

на региональном уровне стали появляться, в основном, лишь в последнее десятилетие.

Справедливости ради, отметим, что некоторые перечисленные недостатки характерны и для

ранних зарубежных исследований.

49

Для авторов-первопроходцев главным, зачастую, является сам факт публикации на

актуальную тему, использование новых источников статистических данных, научное

доказательство лежащих на поверхности гипотез. Их работы явным образом страдают

невнимательным отношением к методологии, лежащей в основе вовлекаемых статистических

показателей, пренебрежением к проблемам, возникающим при интеграции данных из разных

форм статистического наблюдения, вынесением за скобки особенностей, связанных с процедурой

обработки данных и пр.

Однако, как и развитие науки в целом, количественная оценка инновационного

развития региона постепенно становится профессиональным видом деятельности. На первый

план выходит знание методологии каждой используемой статистической формы, особенностей

национальной системы сбора статистической информации, понимание ее возможностей и

ограничений. Также важным становится не столько «инновационность» подхода, сколько

регулярность мониторинга, отслеживание изменений в статистическом инструментарии, учет

замечаний и предложений со стороны ключевых пользователей, балансирование между новыми

возможностями и принципом консерватизма, позволяющего сравнивать результаты во времени.

Принимая во внимание опыт зарубежных и российских коллег, специалисты НИУ

ВШЭ, имеющие большой опыт в сфере статистики науки, образования и инноваций, в 2012

году предложили свой подход к оценке уровня инновационного развития регионов России, в

целом свободный от перечисленных выше методологических недостатков, учитывающий

лучший зарубежный опыт.

Разумеется, это не означает, что в оценке инновационного развития регионов можно

ставить точку. Невозможно сделать идеальную систему на все времена. Происходят

инкрементальные изменения в теоретическом осмыслении инновационных процессов, формы

статистического наблюдения регулярно меняются (так, в форму 4-инновация практически

каждый год вносятся небольшие изменения, чаще всего, добавления), накапливается

нестатистическая информация об инновационной активности в регионах. Эти процессы требуют

постоянного мониторинга, включенности в научный процесс, и должны приводить к

совершенствованию методологии. Так, рейтинг ВШЭ, который будет выпущен в конце 2013 года,

содержит ряд изменений, связанных с заменой или, чаще всего, корректировкой используемых

показателей. Что касается собираемой экспертной информации о качестве инновационной

политики в регионе, то этот блок является экспериментальным, а входящие в него показатели

будут постепенно меняться (может быть на регулярной основе).

По нашему мнению, достигнутый в исследовании ВШЭ уровень работы с существующей

информацией об инновационных процессах на региональном уровне не ограничивает, а

расширяет перспективы для новых исследований. Возможными направлениями таких

исследований являются:

типологизация регионов исходя из особенностей инновационного развития и разработка по

каждому из выделенных типов регионов рекомендаций в сфере научно-технической,

инновационной, инвестиционной политик, а также политики поддержки малого и среднего

предпринимательства;

реализация форсайт-исследований в регионах каждого типа инновационного развития с

целью уточнения специфических проблем и барьеров, поиск наиболее эффективных мер

государственной политики;

углубленный бенчмаркинг регионов, в том числе, с европейскими регионами;

разработка специализированных систем оценки инновационного развития в регионах

исходя из специфических потребностей пользователей данной информации (например,

рейтинг регионов, включающий показатели, отражающие лишь те явления и процессы, на

которые могут влиять региональные органы государственной власти).

50

В целом разработанные и научно обоснованные системы оценки инноваций в регионах

должны быть увязаны с региональными стратегиями социально-экономического (и

инновационного, если таковые имеются) развития в части базы для, во-первых, объективного

анализа текущего уровня и тенденций развития инноваций, во-вторых, установления целевых

показателей (ключевых индикаторов результативности).

Немаловажным является также переход от единичных исследований к ежегодному

выпуску рейтинга с конвенциональной и стабильной системой показателей, позволяющей

объективно измерять динамику развития инновационных процессов в регионе не только в

сравнении с предыдущими периодами, но и с учетом динамики развития других регионов и

страны в целом. И, время от времени, важно сравнивать не только регионы, но сами системы

показателей, обобщая, выявляя лучшие практики и формируя повестку будущих

исследований. Данное исследование может считаться лишь первым шагом на этом пути.

Список литературы

Annoni P., Kozovska K. (2010) EU Regional Competitiveness Index 2010. Institute for the

Protection and Security of the Citizen. European Commission. URL: http://www.urenio.org/wp-

content/uploads/2010/09/Regional-Competitive-Index-EU-JRC2010.pdf (accessed 10 October

2013).

Braczyk H.-J., Cooke P., Heidenreich M. (1998) Regional Innovation Systems. London: UCL

Press.

Camagni R., Capello R. (2013) Regional Innovation Patterns and the EU Regional Policy Reform:

Towards Smart Innovation Policies // Growth and Change. Vol. 44. No. 2. P. 355–389.

Capello R. (2013) Knowledge, Innovation, and Regional Performance: Toward Smart Innovation

Policies Introductory Remarks to the Special Issue // Growth and Change. Vol. 44. No. 2. P. 185-

194.

Capello R., Lenzi C. (2013) Territorial patterns of innovation: a taxonomy of innovative regions in

Europe // Ann Reg Sci. 51. P. 119–154.

Cheshire P. C., Malecki E. J. (2004) Growth, development and innovation: a look back and forward

// Papers in Regional Science. 83. P. 249-267.

Clarysse B., Muldur U. (2009) Regional cohesion in Europe? An analysis of how EU public RTD

support influences the techno-economic regional landscape. Directorate General for Science,

Research and Development, European Commission. URL:

ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/indicators/docs/ind_wp_um1.pdf (accessed 10 October 2013).

Crescenzi R., Rodríguez-Pose A., Storper M. (2007) The territorial dynamics of innovation: a

Europe-United States comparative analysis // Journal of Economic Geography. 7. P. 673-709.

De Bruijn P., Lagendijk A. (2005) Regional innovation systems in the Lisbon strategy // European

Planning Studies. 13(8). P. 1153-1172.

Duranton G., Puga D. (2001) Nursery cities // American Economic Review. 91. P. 1454-1477.

ESPON (2006) Territorial Impact of EU Research & Development Policy. ESPON Project 2.1.2.

Final Report. URL:

http://www.urenio.org/wp-content/uploads/2010/09/Regional-Competitive-Index-EU-JRC2010.pdf

http://www.urenio.org/wp-content/uploads/2010/09/Regional-Competitive-Index-EU-JRC2010.pdf

ftp://ftp.cordis.europa.eu/pub/indicators/docs/ind_wp_um1.pdf

51

http://www.espon.eu/export/sites/default/Documents/Projects/ESPON2006Projects/PolicyImpact

Projects/RDPolicyImpact/fr-2.1.1_final.pdf (accessed 10 October 2013).

European Commission (2009) The Role of Community Research Policy in the Knowledge-Based

Economy. Expert group report. Brussels. URL:

http://ec.europa.eu/research/era/pdf/community_research_policy_role.pdf (accessed 10 October

2013).

Foddi M., Usai S. (2013) Regional Knowledge Performance in Europe // Growth and Change. Vol.

44. No. 2. P. 258–286.

Foray D., David P., Hall B. (2009) Smart Specialisation - the Concept // Knowledge Economists

Policy Brief. No 9.

Foray D., Goddard J., Beldarrain X. G., Landabaso M., McCann P., Morgan K., Nauwelaers C.,

Ortega-Argilés R. (2012) Guide to Research and Innovation Strategies for Smart Specialisation

(RIS 3). Brussels: European Commission. URL:

http://s3platform.jrc.ec.europa.eu/c/document_library/get_file?uuid=a39fd20b-9fbc-402b-be8c-

b51d03450946&groupId=10157 Дата доступа: 10 октября 2013 г.

Fraunhofer ISI / MERIT (2005) Enlarging the ERA: Identifying priorities for regional policy

focusing on research and technological development in the New Member States and Candidate

Countries. Final report. URL: http://www.edis.sk/ekes/regions_finalreport_300505.pdf (accessed

10 October 2013).

Gokhberg L., Kuznetsova T. (2011) S&T and Innovation in Russia: Key Challenges of the Post-

Crisis Period // Journal of East-West Business. 17:2-3. P. 73-89.

Hire C. (2011) Innovation cities analysis report: global innovation review. Annual series 2011.

2thinknow.

Hollanders H. (2006) European Regional Innovation Scoreboard 2006. Brussels: European

Commission, DG Enterprise. URL: http://arno.unimaas.nl/show.cgi?fid=16269 (accessed 10

October 2013).

Hollanders H., Arundel A. (2006) Global Innovation Scoreboard. Maastricht Economic and social

Research and training center on Innovation and Technology. URL:

http://arno.unimaas.nl/show.cgi?fid=15491. (accessed 10 October 2013).

Hollanders H., Rivera Léon L., Roman L. (2012) Regional Innovation Scoreboard 2012 // European

Commission. URL: http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/policy/regional-

innovation/index_en.htm (accessed 10 October 2013).

Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. (2009) Regional Innovation Scoreboard 2009. INNO

Metrics Thematic Paper. Brussels: European Commission, DG Enterprise. URL:

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2009_en.pdf (accessed 10 October

2013).

Hollanders H., Derbyshire J., Lewney R., Tijssen R., Tarantola S., Rivera Léon L. (2012a) Regional

Innovation Scoreboard 2012 - Methodology report. Brussels: European Commission, DG

Enterprise.

Hollanders H., Rivera Léon L., Roman L. (2012b) Regional Innovation Scoreboard 2012. INNO

Metrics 2011-2012 report. Brussels: European Commission, DG Enterprise. URL:

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2012_en.pdf (accessed 10 October

2013).

http://www.espon.eu/export/sites/default/Documents/Projects/ESPON2006Projects/PolicyImpactProjects/RDPolicyImpact/fr-2.1.1_final.pdf

http://www.espon.eu/export/sites/default/Documents/Projects/ESPON2006Projects/PolicyImpactProjects/RDPolicyImpact/fr-2.1.1_final.pdf

http://ec.europa.eu/research/era/pdf/community_research_policy_role.pdf

http://s3platform.jrc.ec.europa.eu/c/document_library/get_file?uuid=a39fd20b-9fbc-402b-be8c-b51d03450946&groupId=10157

http://s3platform.jrc.ec.europa.eu/c/document_library/get_file?uuid=a39fd20b-9fbc-402b-be8c-b51d03450946&groupId=10157

http://www.edis.sk/ekes/regions_finalreport_300505.pdf

http://arno.unimaas.nl/show.cgi?fid=16269

http://arno.unimaas.nl/show.cgi?fid=15491

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/policy/regional-innovation/index_en.htm


http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2009_en.pdf

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2012-methodology-report_en.pdf

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2012-methodology-report_en.pdf

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/files/ris-2012_en.pdf

52

Hollanders H., van Cruysen A. (2009) Design, Creativity and Innovation: A Scoreboard Approach.

INNO Metrics 2008 report. Brussels: European Commission, DG Enterprise.

Lampe R., Moser P. (2003) Do Patent Pools Encourage Innovation? Evidence from the 19th-

Century Sewing Machine Industry. 13th Annual Conference of The International Society for New

Institutional Economics. URL: http://extranet.isnie.org/uploads/isnie2009/moser_lampe.pdf

(accessed 10 October 2013).

Lee Jeong Hyop (2008) Recreating Competitive Global Innovation Clusters in Korea: Switching

Forces and Collective Responses. Paper prepared for the International Conference on Recreating

Competitive Global Innovation Clusters organized by Korea Academic Society of Industrial

Cluster. Seoul. Korea.

Lindqvist G. (2009) Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Dissertation for

the Degree of Doctor of Philosophy, Ph.D. Stockholm School of Economics.

Marsan A.G., Maguire K. (2011) Categorisation of OECD Regions Using Innovation-Related

Variables // OECD Regional Development Working Papers. 2011/03. OECD Publishing. URL:

http://www.oecd-ilibrary.org/governance/categorisation-of-oecd-regions-using-innovation-

related-variables_5kg8bf42qv7k-en (accessed 10 October 2013).

Martin Prosperity Institute (2011) Creativity and Prosperity: The Global Creativity Index. URL:

http://martinprosperity.org/media/GCI-Report-reduced-Oct%202011.pdf (accessed 10 October

2013).

Navarro M, Gibaja J.J., Aguado R., Bilbao-Osorio B. (2008) Patterns of innovation in the EU-25

regions: a typology and policy recommendations // Orkestra Working Paper Series in Territorial

Competitiveness. 2008-04. (EN). URL:

http://www.orkestra.deusto.es/images/publicaciones/archivos/000283_WPS2008-

04_English_version.pdf (accessed 10 October 2013).

Neffke F., Henning S. M., Boschma R., Lundquist K. -J., Olander L.-O. (2008) Who needs

agglomeration? Varying agglomeration externalities and the industry life cycle. Working Paper.

The Netherlands: Utrecht University.

OECD (2010) The OECD Innovation Strategy: Getting a Head Start on Tomorrow. Paris: OECD

Publishing.

OECD (2011) Regions and Innovation Policy. OECD Reviews of Regional Innovation. OECD

Publishing.

OECD (2012) Draft Synthesis Report On Innovation Driven-Growth In Regions: The Role Of Smart

Specialisation. URL: https://community.oecd.org/servlet/JiveServlet/download/20683-

37253/Final_Draft_SmSp_0ECD_EC291112.pdf (accessed 10 October 2013).

Porter M. (2004) Building the Microeconomic Foundations of Prosperity: Findings from the

Business Competitiveness Index. In: The Global Competitiveness Report 2003-2004. The World

Economic Forum. URL: http://www.weforum.org/pdf/Gcr/GCR_2003_2004/BCI_Chapter.pdf

Дата доступа: 10 октября 2013 г.

PWC Consulting / Tsagaris Consult (2002) Involving Regions in the European Research Area.

Tuning the territorial conditions to optimise knowledge creation and transfer in Europe. Final

Report to the European Commission. URL:

ftp://ftp.cordis.lu/pub/era/docs/era_reg_pcw_0102.pdf (accessed 10 October 2013).

http://extranet.isnie.org/uploads/isnie2009/moser_lampe.pdf

http://www.oecd-ilibrary.org/governance/categorisation-of-oecd-regions-using-innovation-related-variables_5kg8bf42qv7k-en

http://www.oecd-ilibrary.org/governance/categorisation-of-oecd-regions-using-innovation-related-variables_5kg8bf42qv7k-en

http://martinprosperity.org/media/GCI-Report-reduced-Oct%202011.pdf

http://www.orkestra.deusto.es/images/publicaciones/archivos/000283_WPS2008-04_English_version.pdf

http://www.orkestra.deusto.es/images/publicaciones/archivos/000283_WPS2008-04_English_version.pdf

https://community.oecd.org/servlet/JiveServlet/download/20683-37253/Final_Draft_SmSp_0ECD_EC291112.pdf

https://community.oecd.org/servlet/JiveServlet/download/20683-37253/Final_Draft_SmSp_0ECD_EC291112.pdf

http://www.weforum.org/pdf/Gcr/GCR_2003_2004/BCI_Chapter.pdf


53

Tödtling, F., M. Trippl (2005) One size fits all? Towards a differentiated regional innovation policy

approach // Research Policy. 34. P. 1203-1219.

U.S. Economic Development Administration (2009) The Innovation Index. In Crossing the Next

Regional Frontier: Information and Analytics Linking Regional Competitiveness to Investment in

a Knowledge-Based Economy. URL:

http://www.statsamerica.org/innovation/reports/crossing_regional_frontier_full_report.pdf


Wintjes R., Hollanders H. (2010) The regional impact of technological change in 2020. Synthesis

report. URL:

http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/studies/pdf/2010_technological_change.pdf


World Economic Forum (2012) The Global Competitiveness Report 2012–2013: Full Data Edition.

Geneva.

АИРР (2012) Рейтинг инновационного развития регионов России для целей управления

(данные 2009-2010 гг.). Официальный сайт Ассоциации инновационных регионов России.

Режим доступа: http://www.i-regions.org/materials/regional-research/2732/ (дата доступа 01

октября 2013).

Аллен Р. (2013) Глобальная экономическая история: краткое введение. Пер. с англ. М.: Изд-

во Института Гайдара.

Бортник И. М., Сенченя Г. И., Михеева Н. Н., Здунов А. А., Кадочников П. А., Сорокина А. В.

(2012) Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России //

Инновации. № 9 (167). С. 48-60.

Гнедовский М. (2005) Творческие индустрии: политический вызов для России //

Отечественные записки. №4(24). Режим доступа: http://www.strana-oz.ru/2005/4/tvorcheskie-

industrii-politicheskiy-vyzov-dlya-rossii (дата доступа 04 октября 2013).

Гохберг Л.М., Грачева Г.А., Дитковский К.А., Кирчик О.И., Ковалева Г.Г., Ковалева Н.В.,

Кузнецова В.И., Кузнецова И.А., Кузнецова Т.Е., Куценко Е.С., Мартынов Д.М.,

Мартынова С.В., Нечаева Е.Г., Огнев И.А., Ратай Т.В., Сагиева Г.С., Фридлянова С.Ю.,

Хотько Д.А., Храмова Е.Б., Шувалова О.Р. (2012) Рейтинг инновационного развития

субъектов Российской Федерации: аналитический доклад / под ред. Л.М. Гохберга. М.:

НИУ ВШЭ. Режим доступа: http://www.hse.ru/primarydata/rir2012/ (дата доступа 04 октября

2013).

Гранберг А.Г., Кистанов В.В., Адамеску А.А., Семенов П.Е., Тихомиров Ю.А., Штульберг

Б.М. (2003) Государственно-территориальное устройство России (экономические и

правовые основы). М.: Издательско-консалтинговое предприятие «ДеКА».

Гусев А.Б. (2009) Формирование рейтингов инновационного развития регионов России и

выработка рекомендаций по стимулированию инновационной активности субъектов

Российской Федерации. Официальный сайт «Капитал страны». Режим доступа:

http://www.kapital-rus.ru/articles/article/2574 (дата доступа 04 октября 2013).

Даймонд Дж. (2012) Ружья, микробы и сталь: Судьбы человеческих сообществ. Пер. с англ.

М.: CORPUS.

Желтова В.В. (2007) Научно-технологический форсайт РФ: региональные аспекты.

Некоторые выводы исследования. Презентация доклада на III Российский Венчурном

http://www.statsamerica.org/innovation/reports/crossing_regional_frontier_full_report.pdf

http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/studies/pdf/2010_technological_change.pdf

http://www.i-regions.org/materials/regional-research/2732/

http://www.strana-oz.ru/2005/4/tvorcheskie-industrii-politicheskiy-vyzov-dlya-rossii

http://www.strana-oz.ru/2005/4/tvorcheskie-industrii-politicheskiy-vyzov-dlya-rossii

http://www.hse.ru/primarydata/rir2012/

54

Форуме, г. Санкт-Петербург. Официальный сайт ЦСР «Северо-Запад». Режим доступа:

http://csr-nw.ru/upload/file_category_171.pdf (дата доступа 04 октября 2013).

Зайцев Е.А. (2007) Развитие техники в средневековой Европе. В кн.: Экономическая история:

хрестоматия / отв. ред. А.Д. Кузьмичев. – М.: Изд. дом ГУ ВШЭ.

Киселев В.Н (2011) Сравнительный анализ инновационной активности субъектов Российской

Федерации. Режим доступа: http://www.i-regions.org/association/structure/Kiselev_final.doc

(дата доступа 04 октября 2013).

Кулишер И.М. (2004) История экономического быта Западной Европы. 9-е изд. Т.1.

Челябинск: Социум.

Куценко Е.С. (2012) Зависимость от предшествующего развития в сфере пространственного

размещения производительных сил: плохая новость для эмпирических исследований

агломерационных эффектов // «Журнал Новой Экономической Ассоциации». №2(14).

Михеева Н. Н., Семенова Р.И. . (2011) Инновационный потенциал регионов: проблемы и

результаты измерения. В сб.: «Новая экономика. Инновационный портрет Росси». М.

Центр стратегического партнерства. С. 311-318.

НАИРИТ (2011) Рейтинг инновационной активности регионов России 2010. Официальный

сайт Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий.

Режим доступа: http://www.nair-it.ru/news/17.05.2011/217 (дата доступа 04 октября 2013).

Нуреев Р.М. (2012) От свободной конкуренции к олигополии // Теrrа economicus. 10 том. №3.

НИСП (2008) Социальный атлас российских регионов. Индекс инновативности.

Официальный сайт Независимого института социальной политики. Режим доступа:

http://www.socpol.ru/atlas/indexes/index_innov.shtml#rating (дата доступа 04 октября 2013).

ОЭСР/ЕС (2006) Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по

инновациям. Третье издание. Пер. с англ. ЦИСН.

Пилясов А. (2012) Инновации и региональное развитие. В кн.: Синергия пространства:

региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв. ред. А.Н.

Пилясов. – Смоленск: Ойкумена.

Пилясов А., Хомич Ю. (2012) Изучение региональных инноваций в России В кн.: Синергия

пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания / Отв.

ред. А.Н. Пилясов. – Смоленск: Ойкумена.

Пилясов А.Н., Колесникова О.В. (2011) Оценка творческого потенциала российских

региональных сообществ. Новый масштаб творческого процесса как главное отличие

постиндустриальной и агроиндустриальной трансформации экономики России /

Постиндустриальная трансформация старопромышленных районов России. М.: ИГ РАН.

Финансовый университет (2012) Концепция формирования индекса инновационного

развития регионов России. Презентация Института инновационной экономики.

Официальный сайт Финансового университета. Режим доступа:

http://www.fa.ru/institutes/efo/Documents/Индекс_Презентация_2012.pdf (дата доступа 04

октября 2013).

Флорида Р. (2007) Креативный класс: люди, которые меняют будущее. – пер. с англ. М.:

Издательский дом «Классика-XXI».

http://csr-nw.ru/upload/file_category_171.pdf

http://www.i-regions.org/association/structure/Kiselev_final.doc

http://www.nair-it.ru/news/17.05.2011/217

http://www.socpol.ru/atlas/indexes/index_innov.shtml#rating

http://www.fa.ru/institutes/efo/Documents/Индекс_Презентация_2012.pdf

55

Приложение 1. Система показателей инноваций в зарубежных исследованиях

Наименование показателя

Claryss

e,

Muldur, 1999

ESPO

N,

2006

De

Bruijn,

Lagendijk,

2005

Fraunh

ofer

ISI / MERI

T,

2005

Hollan

ders,

2006

Флори

да,

2007

Navarr

o, et

al., 2008

U.S.

Econo

mic Develo

pment

Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et

al., 2009

Wintje

s,

Hollanders,

2010

Marsan

,

Maguire, 2011

Capell

o,

Lenzi, 2012

Hollan

ders, et

al., 2012a



1.1.1 Динамика ВРП + + 1.1.2 ВРП на душу населения + + + + +

1.1.3 ВРП в расчете на одного занятого + + + 1.1.4 Среднегодовой темп роста ВРП в расчете на

одного занятого

+

1.1.5 Отношение добавленной стоимости к

численности занятых в сфере

промышленного производства и в

наукоемких отраслях сферы услуг

+

1.1.6 Разница между уровнем средней заработной

платы в регионе и в Европейском союзе

+

1.1.7 Изменение личного дохода на душу

населения

+

1.1.8 Изменение заработной платы в расчете на

одного занятого

+

1.1.9 Изменение дохода, полученного от владения

собственностью, в расчете на одного

собственника.

+

1.1.10 Доля людей за чертой бедности в общей

численности населения

+


1.2.1 Плотность населения (численность

населения в расчете на 1 кв. км)

+ + +

1.2.2 Соответствие высокоурбанизированному +

56


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

региону (количество населения больше 300

тыс. человек и плотность населения

превышает 300 человек на кв. км, либо

плотность населения составляет от 150 до

300 тыс. человек на кв. км)

1.2.3 Изменение плотности населения + 1.2.4 Длина железнодорожного полотна и

автомобильных дорог в расчете на единицу

используемой территории

+

1.2.5 Индекс периферийности +

1.3 Образовательный потенциал населения 1.3.1 Удельный вес численности занятых,

имеющих высшее образование, в общей

численности занятых

+ +

1.3.2 Удельный вес занятых, имеющих среднее

(полное) общее образование, в общей

численности занятых

+

1.3.3 Удельный вес занятых, обучающихся в

течение всей жизни, в общей численности

занятых

+ +

1.3.4 Удельный вес населения в возрасте 25-64

лет, имеющего высшее образование, в общей

численности населения соответствующей

возрастной группы (в расчете на 100 человек

численности населения соответствующей

возрастной группы)

+ + + + + +


лет, имеющего среднее (полное) общее

образование, в общей численности

населения соответствующей возрастной

группы

+ +

57


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a


лет, имеющего среднее (полное) общее или

высшее образование, в общей численности


группы

+


лет, обучающегося в течение всей жизни, в

общей численности населения

соответствующей возрастной группы (в

расчете на 100 человек численности


группы)

+ + +

1.3.8 Удельный вес населения старше 15 лет,

имеющего высшее образование в общей

численности населения

+

1.3.9 Численность студентов, обучающихся по

программам высшего образования, в общей

численности населения в возрасте 20-24 лет

+

1.3.10 Удельный вес студентов, обучающихся по

программам высшего образования, в общей

численности студентов

+

1.4 Уровень развития информационного общества 1.4.1 Удельный вес домашних хозяйств, имеющих

широкополосный доступ к Интернету, в

общем числе домашних хозяйств

+ +

1.4.2 Удельный вес домашних хозяйств, имеющих

доступ к Интернету, в общем числе

домашних хозяйств

+

1.4.3 Удельный вес организаций, использующих

интернет-банкинг, в общем числе


+

58


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

1.4.4 Количество провайдеров, предоставляющих

широкополосный доступ к интернету, в

расчете на душу населения

+

1.4.5 Изменение количества провайдеров,

предоставляющих широкополосный доступ к

интернету, в расчете на душу населения

+


1.5.1 Отношение количества новых фирм,

банкротств, открытий или закрытий

обособленных подразделений к общей

численности фирм

+

1.5.2 Среднегодовое число новых микро фирм (с

численностью работников до 20 человек) в

расчете на 10 тыс. занятых

+

1.5.3 Среднегодовое число новых крупных фирм

(с численностью работников более 500

человек) в расчете на 10 тыс. занятых

+

1.5.4 Отношение количества новых иностранных

фирм в сфере промышленного производства

к общей численности населения

+

1.5.5 Объем венчурного капитала в расчете на 10

тыс. долл. ВРП

+

1.5.6 Отношение доли гомосексуальных пар в

общей численности населения региона к

доле гомосексуальных пар в общей

численности населения страны

+


1.6.1 Среднегодовой темп роста населения в

возрасте 25-44 лет

+

1.6.2 Отношение общей чистой внутренней +

59


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

миграции в регион к общей численности

населения

1.6.3 Уровень занятости + 1.6.4 Уровень занятости среди женщин + 1.6.5 Уровень занятости среди населения,

имеющего высшее и послевузовское

профессиональное образование

+

1.6.6 Отношение изменения количества занятых к

изменению численности населения

+

1.6.7 Уровень безработицы + + + + 1.6.8 Уровень застойной безработицы +

1.6.9 Динамика безработицы +


1.7.1 Удельный вес занятых в

высокотехнологичных и

среднетехнологичных отраслях высокого

уровня промышленного производства в

общей численности занятых в экономике

региона

+ + + + + +

1.7.2 Удельный вес объема высокотехнологичного

производства региона в общем объеме

высокотехнологичного производства в

стране

+

1.7.3 Отношение доли объема

высокотехнологичного производства в

общем объеме производства в регионе к доле

объема высокотехнологичного производства

в общем объеме производства в стране

+

1.7.4 Удельный вес занятых в наукоемких

отраслях сферы услуг в общей численности

+ + + + + + + +

60


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

занятых в экономике региона


высокотехнологичных отраслях

промышленного производства и наукоемких



+ +

1.7.6 Изменение удельного веса занятых в

высокотехнологичных отраслях

промышленного производства и наукоемких


занятых

+


высокотехнологичных и

среднетехнологичных отраслях высокого

уровня промышленного производства и

наукоемких отраслях сферы услуг в общей

численности занятых в экономике региона

+

1.7.8 Удельный вес занятых в сфере финансовых и

бизнес-услуг в общей численности занятых в


+

1.7.9 Удельный вес занятых в креативных

индустриях в общей численности занятых в


+

1.7.10 Удельный вес занятых в промышленном

производстве (добыча полезных

ископаемых, обрабатывающие производства,

производство и распределение

электроэнергии, газа и воды) в общей


+ +

1.7.11 Индекс концентрации занятых в отраслях

промышленного производства (индекс

Херфиндаля долей занятых по видам

+

61


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

деятельности в промышленном производстве

в общей численности занятых)

1.7.12 Удельный вес занятых в обрабатывающих

производствах в общей численности занятых

в экономике региона

+

1.7.13 Удельный вес занятых в сельском хозяйстве

в общей численности занятых в экономике

региона

+ + +

1.7.14 Удельный вес занятых в сельском хозяйстве,

охоте, лесном хозяйстве, рыболовстве и

рыбоводстве в общей численности занятых в


+ +

1.7.15 Удельный вес занятых в государственном

управлении, обеспечении военной

безопасности, обязательном социальном

обеспечение, образовании, здравоохранении

и предоставлении социальных услуг,

предоставлении прочих коммунальных,

социальных и персональных услуг,

предоставлении услуг по ведению

домашнего хозяйства в общей численности


+

1.7.16 Удельный вес старших менеджеров

(производство и специализированные

услуги) в общем числе занятых в экономике

региона

+

1.7.17 Удельный вес технических специалистов,

ассоциированных с физическими или

техническими науками в общем числе


+

1.7.18 Удельный вес самозанятых в общей


+

62


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

1.7.19 Сумма производственных потенциалов по

всем регионам ЕС, взвешенных исходя из

меры сходства с профилем экономической

специализации оцениваемого региона

+

1.7.20 Уровень тематической близости с другими

регионами +

1.7.21 Уровень сходства по профилю

экономической специализации с другими

регионами

+



2.1.1 Затраты на исследования и разработки в

процентах к ВРП

+ + + + + + +

2.1.2 Затраты на исследования и разработки в

расчете на 1 исследователя, тыс. руб.

+

2.1.3 Государственные затраты на исследования и

разработки в процентах к ВРП + + + +

2.1.4 Затраты на исследования и разработки,

осуществленные в сфере высшего

образования, в процентах к ВРП

+ + +


осуществленные организациями

предпринимательского сектора, в процентах

к ВРП

+ + + + + + +

2.1.6 Удельный вес средств организаций

предпринимательского сектора в общем

объеме затрат на исследования и разработки

+


осуществленные организациями

предпринимательского сектора, в расчете на

+

63


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

1 тыс. долл. фонда оплаты труда в регионе

2.2Кадры науки

2.2.1 Удельный вес численности занятых

исследованиями и разработками в

численности занятых в экономике региона (в

расчете на тысячу занятых)

+ + +

2.2.2 Удельный вес численности персонала,

имеющего высшее образование (высшая

ступень), занятого исследованиями и

разработками, в численности занятых в


+ + +

2.2.3 Доля изобретателей в общей численности

населения региона

+


2.3.1 Концентрация публикаций в сфере

биотехнологий

+

2.3.2 Концентрация публикаций в сфере

нанотехнологий

+

2.3.3 Удельный вес государственно-частных

совместных публикаций в общем числе

публикаций (либо в общей численности

населения)

+


2.4.1 Число патентных заявок в расчете на душу

населения (на миллион человек населения)

+ + + + + + +

2.4.2 Число патентных заявок в расчете на одну

тысячу (миллион) занятых

+ +

2.4.3 Число патентных заявок на изобретения в +

64


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

расчете на миллиард ВРП

2.4.4 Доля патентных заявок на изобретения в

регионе в общем числе патентных заявок в

ЕС

+

2.4.5 Число патентных заявок на изобретения,

относящиеся к отраслям высоких

технологий, поданных в Европейский

патентный офис, в расчете на миллион

человек населения

+

2.4.6 Отношение доли патентных заявок в сфере

технологий широкого использования (ИТ,

нанотехнологии, биотехнологии и пр.) в

общем числе патентных заявок, поданных в

регионе, к соответствующей доле в

масштабах ЕС

+

2.4.7 Обратный индекс Херфиндаля для оценки

уровня прямого цитирования патентов в

регионе по технологическим классам

+

2.4.8 Обратный индекс Херфиндаля для оценки

уровня обратного цитирования патентов в

регионе по технологическим классам

+

2.4.9 Концентрация заявителей патентов +

2.4.10 Сумма долей патентных заявок на

изобретения, поданных в Европейский

патентный офис, в общем числе патентных

заявок в ЕС по всем регионам, взвешенных

исходя из меры тематической (cognitive)

близости к патентам оцениваемого региона

+

2.4.11 Динамика патентных заявок +


65


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

3.1 Инновационная активность фирм

3.1.1 Удельный вес затрат на инновации за

исключением затрат на исследования и

разработки, осуществленных малыми и

средними предприятиями, в общей выручке

малых и средних предприятий в регионе

+ +

3.1.2 Удельный вес малых предприятий,

осуществлявших технологические

инновации, в общем числе малых


+ + +


осуществлявших нетехнологические

(маркетинговые или организационные)



+ + +

3.1.4 Удельный вес предприятий,

осуществлявших продуктовые инновации, в

общем числе предприятий.

+


осуществлявших процессные инновации, в

общем числе предприятий.

+


осуществлявших как продуктовые, так и

процессные инновации, в общем числе

предприятий.

+


самостоятельно или в сотрудничестве

осуществлявших технологические



+ +


участвовавших в совместных проектах по

+ +

66


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

выполнению исследований и разработок, в

общем числе малых предприятий

3.1.9 Чувствительность, интерес и открытость к

инновациям (Евробарометр)

+

3.2 Результативность инновационной деятельности 3.2.1 Удельный вес вновь внедренных или

подвергавшихся значительным

технологическим изменениям

инновационных товаров, работ, услуг новых

для рынка в общем объеме отгруженных

товаров, выполненных работ, услуг (по

малым и средним предприятиям)

+

3.2.2 Удельный вес вновь внедренных или




для малого предприятия, в общем объеме

отгруженных товаров, выполненных работ,

услуг (по малым и средним предприятиям)

+

3.2.3 Удельный вес вновь внедренных или




для рынка или новых для малого

предприятия, в общем объеме отгруженных

товаров, выполненных работ, услуг (по

малым и средним предприятиям).

+

3.2.4 Удельный вес инновационно активных

малых и средних предприятий, указавших,

что технологические инновации оказали

значительный эффект на снижение

+

67


Claryss

e, Muldur

, 1999

ESPO

N, 2006

De

Bruijn, Lagend

ijk,

2005

Fraunh

ofer ISI /

MERI

T, 2005

Hollan

ders, 2006

Флори

да, 2007

Navarr

o, et al.,

2008

U.S.

Economic

Develo

pment Admini

stration

, 2009

Hollan

ders, et al.,

2009

Wintje

s, Hollan

ders,

2010

Marsan

, Maguir

e, 2011

Capell

o, Lenzi,

2012

Hollan

ders, et al.,

2012a

трудоемкости единицы произведенной

продукции, в общем числе малых и средних


3.2.5 Удельный вес инновационно активных

малых и средних предприятий, указавших,

что технологические инновации оказали

значительный эффект на снижение

материалоемкости и энергоемкости единицы

произведенной продукции, в общем числе

малых и средних предприятий

+

3.2.6 Важность инновационной активности для

хозяйственной деятельности фирм

(Евробарометр)

+


4.1.1 Инновационная инфраструктура,

способствующая трансферу знаний

+

4.1.2 Участие региональных органов власти в

инициативах ЕС

+

4.1.3 Удельный вес организаций, пользующихся

услугами электронного правительства, в


+

4.1.4 Наличие у региона собственного вэб-сайта +

Примечание: в таблице представлены авторские определения показателей.

68

2

2

1

1

2

6

2

1

1

2

2

2

1

1

3

1

1

1

2

3

2

4

1

1

2

2

1

1

4

1

2

3

1

1

4

1

3

2

1

3

2

2

5

1

2

5

2

3

7

2

1

2

1

2

2

2

2

5

1

3

1

1

2

1

1

1

1

1

2

1

1

2

1

1

1

1

1

2

1

1

5

5

5

6

1

4

1

4

Флорида, 2007

Hollanders, 2006

Clarysse, Muldur, 1999

ESPON, 2006

De Bruijn, Lagendijk, 2005

Wintjes, Hollanders, 2010

Marsan, Maguire, 2011

Hollanders, et al., 2012a

Hollanders, et al., 2009

Navarro, et al., 2008

U.S. Economic Development Administration, 2009

Fraunhofer ISI / MERIT, 2005

Capello, Lenzi, 2012

Приложение 2. Распределение показателей по группам в зарубежных исследованиях инноваций в регионах, ед.



1.3 Образовательный потенциал населения

1.4 Уровень развития информационного общества





2.2 Кадры науки



3.1 Инновационная активность фирм

3.2 Результативность инновационной деятельности


69

Приложение 3. Система показателей инноваций в отечественных исследованиях

Наименование показателя АИРР Киселев В.Н.,

МАЦ

Гусев А.Б.,

РИЭПП

ЦСР «Северо-

Запад»

НИСП НИУ

ВШЭ


1.1. Производственная эффективность

1.1.1 ВРП в расчете на одного занятого в экономике региона +

1.1.2 Коэффициент обновления основных фондов +

1.1.3 Фондоотдача +

1.1.4 Производительность труда в субъекте РФ (комбинированный

показатель, состоящий из уровня производительности труда и

темпов роста производительности труда в субъекте РФ)

+ +

1.1.5 Экологичность производства +

1.2. Отраслевая структура экономики

1.2.1 Доля продукции высокотехнологичных видов экономической

деятельности в общем объеме отгруженных товаров,

выполненных работ, услуг (без учета производств, связанных с

добычей полезных ископаемых)

+

1.2.2 Удельный вес занятых в высокотехнологичных и

среднетехнологичных высокого уровня отраслях промышленного

производства в общей численности занятых в экономике региона*

+

1.2.3 Удельный вес занятых в наукоемких отраслях сферы услуг в

общей численности занятых в экономике региона*

+ +

1.2.4 Занятость в секторе обрабатывающих производств +

1.2.5 Число малых неторговых предприятий в расчете на 1 млн чел.

населения

+

1.2.6 Доля организаций в секторах связи, исследований и разработок в


+

1.3. Образовательный потенциал населения

1.3.1 Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее

образование, в общей численности населения соответствующей

возрастной группы*

+

70

1.3.2 Удельный вес занятого населения с высшим профессиональным

образованием в общей численности населения региона в

трудоспособном возрасте

+

1.3.3 Удельный вес населения, имеющего высшее образование и

занятого в экономике региона, в общей среднегодовой

численности занятых в экономике региона, %

+

1.3.4 Численность студентов, обучающихся по программам высшего

образования в расчете на 10 000 человек населения

+

1.3.5 Доля населения с высшим образованием в экономически активном

неселении

+

1.3.6 Численность студентов образовательных учреждений высшего и

среднего профессионального образования на 10 000 человек

населения

+ +

1.3.7 Соотношение выпускников вузов и аспирантуры +

1.3.8 Численность исследователей с научными степенями на 1000

человек населения +

1.3.9 Процент выпуска из учреждений пост-высшего образования с

защитой степени +

1.3.10 Удельный вес работников государственной гражданской службы,

повышающих квалификацию, на 1000 занятых в экономике

региона, %

+

1.4. Уровень развития информационного общества

1.4.1 Удельный вес организаций, имеющих доступ к Интернету с

максимальной скоростью передачи данных не менее 256 Кбит/сек,

в общем числе организаций, %

+

1.4.2 Удельный вес домашних хозяйств, имеющих доступ к Интернету

в общем числе домашних хозяйств

+

1.4.3 Интернетизация, % +

1.4.4 Затраты на ИКТ +


2.1. Финансирование научных исследований и разработок

2.1.1 Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к

ВРП*

+ + +

71

2.1.2 Удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в

общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг

+

2.1.3 Внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на 1

исследователя

+

2.1.4 Затраты на исследования и разработки на одного занятого +

2.1.5 Удельный вес ассигнований на гражданскую науку из средств

консолидированного бюджета Российской Федерации в расходах

консолидированного бюджета Российской Федерации

+

2.1.6 Удельный вес средств организаций предпринимательского сектора

в общем объеме внутренних затрат на исследования и разработки

+ + +

2.1.7 Отношение среднемесячной заработной платы работников,

занятых исследованиями и разработками, к среднемесячной

номинальной начисленной заработной плате в регионе, %

+

2.1.8 Число организаций, выполнявших исследования и разработки в %

от общего числа организаций

+

2.2. Кадры науки

2.2.1 Удельный вес численности занятых исследованиями и

разработками, в среднегодовой численности занятых в экономике

региона

+ +

2.2.2 Численность исследователей на 10000 человек населения региона + +

2.2.3 Удельный вес лиц в возрасте до 39 лет в численности

исследователей, %

+

2.2.4 Удельный вес лиц, имеющих ученую степень, в численности

исследователей, %

+

2.3. Результативность научных исследований и разработок: публикации

2.3.1 Число статей, опубликованных в рецензируемых журналах,

индексируемых в РИНЦ, в расчете на 10 исследователей

+

2.3.2 Публикационная активность ученых и исследователей (методика

уточняется)

+

2.4. Результативность научных исследований и разработок: патенты

2.4.1 Число патентных заявок на изобретения, поданных в Роспатент

национальными заявителями, в расчете на миллион человек

экономически активного населения региона

+

72

2.4.2 Количество поданных зарубежных PCT-заявок в расчете на 1 млн

человек населения

+

2.4.3 Число поданных патентных заявок на изобретения и полезные

модели на 10 000 занятых в экономике региона, ед.

+

2.4.4 Число получивших охрану результатов интеллектуальной

деятельности в расчете на 1 млн. человек населения региона (в

качестве результатов интеллектуальной деятельности

учитываются патенты на изобретения, полезные модели,

промышленные образцы, селекционные достижения, а также

свидетельства авторского права на программы ЭВМ, базы данных

и топологии интегральных микросхем)

+

2.4.5 Количество выданных патентов +

2.4.6 Количество зарегистрированных патентов на 1000 человек

населения

+

2.5. Результативность научных исследований и разработок: технологии

2.5.1 Число передовых производственных технологий, созданных в

регионе, в расчете на миллион человек экономически активного

населения

+

2.5.2 Число созданных передовых производственных технологий на 10

000 занятых в экономике региона, ед.

+

2.5.3 Число использованных передовых технологий +

2.5.4 Объем поступлений от экспорта технологий в расчете на 1 тыс.

руб. ВРП

+

2.5.5 Число используемых результатов интеллектуальной деятельности

в расчете на 1 млн. человек населения

+


3.1. Инновационная активность фирм

3.1.1 Удельный вес организаций, осуществлявших технологические

инновации, в общем числе организаций

+ +

3.1.2 Удельный вес организаций, осуществлявших нетехнологические

(маркетинговые и/или организационные) инновации, в общем

числе организаций *

+

3.1.3 Доля организаций инновационной инфраструктуры в общем числе

организаций и предприятий, %

+

73

3.1.4 Доля организаций, осуществляющих технологические,

организационные или маркетинговые инновации, в общем числе


+ +

3.1.5 Удельный вес организаций, имевших готовые технологические

инновации, разработанные собственными силами, в общем числе

организаций *

+

3.1.6 Удельный вес организаций, участвовавших в совместных

проектах по выполнению исследований и разработок, в общем

числе организаций*

+ +

3.1.7 Удельный вес малых предприятий, осуществлявших

технологические инновации, в общем числе малых предприятий*

+

3.2. Затраты на технологические инновации

3.2.1 Интенсивность затрат на технологические инновации +

3.2.2 Удельный вес средств бюджета субъекта Российской Федерации и

местных бюджетов в общих затратах на технологические

инновации

+

3.2.3 Затраты на технологические инновации из собственных средств

организаций в % от общих затрат на инновации

+

3.2.4 Затраты на технологические инновации в % от ВРП +

3.2.5 Затраты на технологические инновации из всех источников, кроме

средств федерального бюджета, в % от ВРП

+

3.2.6 Затраты на технологические инновации +

3.2.7 Затраты на технологические инновации на одного занятого +

3.3 Результативность инновационной деятельности

3.3.1 Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем

объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (по

организациям промышленного производства)

+ + +

3.3.2 Удельный вес вновь внедренных или подвергавшихся

значительным технологическим изменениям инновационных

товаров, работ, услуг, новых для рынка, в общем объеме

отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (по

организациям промышленного производства)*

+

3.3.3 Доля отгруженной инновационной продукции, работ и услуг

инновационного характера за пределы Российской Федерации в

+

74

общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг

3.3.4 Объем отгруженной инновационной продукции в % от ВРП +

3.3.5 Выпуск инновационной продукции на душу населения +

3.3.6 Удельный вес организаций, оценивших сокращение материальных

и энергозатрат как основной результат инновационной

деятельности, в общем числе организаций, осуществлявших

технологические инновации*

+


4.1. Качество нормативно-правовой базы инновационной политики

4.1.1 Наличие стратегии (концепции) инновационного развития

(инновационной стратегии) и/или профильного раздела по

инновационному развитию (поддержке инноваций) в стратегии

развития региона

+

4.1.2 Выделение в схеме территориального планирования субъекта

Российской Федерации зон (территорий) приоритетного развития

инновационной деятельности

+

4.1.3 Наличие законодательной и нормативной правовой базы,

содержащей нормы о мерах и инструментах государственной

поддержки инновационной деятельности

+

4.1.4 Наличие программы или комплекса мер государственной

поддержки развития инноваций, инновационной деятельности

либо субъектов инновационной деятельности

+

4.2. Качество организационного обеспечения инновационной политики и активность федеральных институтов развития

4.2.1 Наличие координационных (совещательных) органов по

инновационной политике, поддержке инновационной

деятельности при высшем должностном лице (руководителе

высшего исполнительного органа государственной власти)

субъекта Российской Федерации

+

4.2.2 Наличие региональных институтов развития (фондов, агентств,

корпораций развития и пр.) с функционалом по поддержке

субъектов инновационной деятельности, реализации

инновационных проектов, внедрения инноваций и пр.

+

4.2.3 Доля инновационных проектов «ранней стадии», реализуемых

институтами развития в субъекте РФ, в общем числе

инновационных проектов данного типа, реализуемых институтами

развития в регионах России (к институтам развития, реализующим

+

75

данные проекты, относятся Фонд посевных инвестиций РВК,

Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-

технической сфере, Фонд развития Центра разработки и

коммерциализации новых технологий, ГК «Внешэкономбанк» и

ОАО «Роснано»)

4.2.4 Доля средств, выделяемых институтами развития на реализацию

инновационных проектов в субъекте РФ, в общем объеме средств,

выделяемых институтами развития на реализацию данного типа

проектов в регионах России

+

* Показатели, сопоставимые с индикаторами Европейского рейтинга RIS 2012 года. (Regional Innovation Scoreboard 2012. Methodology Report. Режим доступа:

http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/policy/regional-innovation/index_en.htm. Дата обращения: 19.07.2013 г.).

Примечание: в таблице представлены авторские определения показателей.


Обзор зарубежных и отечественных исследований в сфере...

Presentations & Public Speaking