К вопросу о методах оценки инновационного потенциала экономической системы

Левина М.И.1
1 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО»

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 10, Номер 1 (Январь-Март 2020)

Цитировать:
Левина М.И. К вопросу о методах оценки инновационного потенциала экономической системы // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 1. – С. 147-156. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100016.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=42676084
Цитирований: 1 по состоянию на 31.10.2020

Аннотация:
Статья посвящена рассмотрению сущности, состава и методов оценки инновационного потенциала экономической системы. В процессе исследования сформулирована авторская позиция по отношению к содержанию анализируемых дефиниций. Кроме того, проведен критический обзор основных методов оценки инновационного потенциала экономической системы. Полученные результаты позволили предложить усовершенствованную методику, которая базируется на экспертных оценках и нейро-сетевом моделировании

Ключевые слова: инновационный потенциал, оценка, метод, структура

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение. Современный этап развития общества характеризуется возрастанием роли инноваций как важного фактора обеспечения экономического роста, создания и поддержания устойчивых конкурентных преимуществ страны в системе международного разделения труда, а также эффективного инструмента повышения уровня жизни населения в целом [1].

Решающую роль в этом процессе играет формирование, качество и степень реализации инновационного потенциала экономических систем на основе генерации новых знаний, технологий и их ускоренного освоения в производстве. Для того, чтобы иметь четкое представление об уровне инновационного потенциала, необходимо, прежде всего, провести его обоснованную оценку. Достоверная и своевременная информация об уровне инновационного потенциала позволяет создать основу обеспечения стабильного развития экономики в целом и ее отдельных подсистем в частности [2].

Вместе с тем следует отметить, что процедуры анализа и методы оценки инновационного потенциала экономических систем являются дискуссионными, так как на сегодняшний день существует неоднозначность определения самого понятия «инновационный потенциал», что объясняется его многофункциональностью. Отдельного внимания заслуживает тот факт, что подавляющее большинство методик оценки инновационного потенциала экономических систем слишком усложнены с точки зрения их практического использования по причине недостаточности первичной информационной базы, кроме того, обработка исходных данных обычно требует специальных дополнительных группировок и анализа, значительных затрат времени и финансов.

Именно поэтому актуальная задача для экономической науки в настоящее время заключается в детальном исследовании и выработке унифицированной методики оценки инновационного потенциала, что обусловливает своевременность, теоретическую и практическую значимость темы данной статьи.

Литературный обзор. Зарубежными и отечественными учеными опублико­вано большое количество работ, посвященных данной проблематике. Наиболее известны труды таких авторов, как: Р. Брейли, Ю. Бригхем, Э. Долан, П. Друкер, В.А. Бажанов, Н.С. Куцай и др. В то же время наряду с весомым научно-методологическим наследием, накопленным на сегодняшний день, некоторые аспек­ты, касающиеся содержания методов оценки и выбора показателей эффектив­ности инноваций, обоснования алгоритма проведения анализа инновационного потенци­ала и способов прогнозирования его развития, разработаны еще недостаточно.

Таким образом, цель статьи заключается в рассмотрении сущности и структуры инновационного потенциала экономических систем, проведении сравнительного анализа методов его оценки, что позволит обосновать предложения и рекомендации по усовершенствованию оценочных процедур.

В процессе исследования содержания дефиниции «иннова­ционный потенциал» одни авторы делают упор на наличие ресурсов экономических систем, другие – на комбинации определенных видов производственных резервов, третьи – на возможности использования имеющихся средств для реализации целей инновационной деятельности, четвертые сосредотачивают внимание на сочетании научно-технических знаний и опыта, необходимых для разработки и внедрения инноваций. Многочисленность определений инновационного потенциала в рамках различных подходов обусловила появление значительного количества методик его оценки, которые имеют определенные различия в целевой направленности, средствах получения аналитико-статистической информации, в инструментах выявления функциональных зависимостей между отдельными его составляющими.

С целью обоснования предложений по оптимизации и усовершенствованию методов оценки инновационного потенциала считаем целесообразным указанную дефиницию определить как совокупность научно-технических, финансово-экономи­ческих, производственных, социальных и образовательных возможностей экономи­ческой системы, которые позволяют при заданных хозяйственных условиях осущест­влять инновационную деятельность, направленную на модернизацию как самой эко­номической системы, так и надсистемы высшего уровня, в состав которой она входит.

Подпись: Возможность обеспечивать инновационное развитие, воспроизводство и модернизациюСоответственно, представляется целесообразным составляющие инновационного потенциала также рассматривать в двух измерениях (рис. 1).

Подпись: широкий подход Подпись: узкий подход

Диалектическое единство двух составляющих:
Объективная (ресурсная)
Институциональная
Кадровые, материально-технические, финансовые информационные ресурсы
Организационно-экономическое, инфраструктурное, нормативно-правовое обеспечение

Рисунок 1. Структурно-логическая схема категориального содержания инновационного потенциала экономической системы

Источник: разработано автором.

Итак, как показывает рисунок 1, в широкой трактовке инновационный потенциал экономической системы можно определить как ее способность к инновационному развитию и обеспечению постоянного воспроизводства и модернизации. В таком изложении инновационный потенциал представляет собой не только совокупность имеющихся компонентов воспроизводства, но и определенный набор возможностей инновационного развития, что позволяет воспринимать и усваивать новации в виде новых технологий, подходов к организации производства и маркетинга.

В узкой трактовке инновационный потенциал экономической системы представляет собой диалектическое единство двух составляющих: объективной или ресурсной (кадровые, материально-технические, финансовые, информационные ресурсы) и институциональной составляющей, которая определяет способ сочетания ресурсов и перспективы инновационного развития с помощью организационно-экономического, инфраструктурного и нормативно-правового обеспечения.

Итак, проведя формализацию теоретической составляющей инновационного потенциала экономической системы, на следующем этапе рассмотрим более подробно существующие методические подходы к его оценке (табл. 1).

Таблица 1

Критический обзор основных методов оценки инновационного потенциала экономической системы

Автор
Элементы инновацион­ного потенциала, которые анализируются
Показатели оценки
Преимущества
Недостатки
Allan Afuah [3]
Интеллектуальный, кад­ровый, технологический, научно-исследовательс­кий, информационный, рыночный потенциалы
Относительные показатели уровней каждого из элемен­тов (коэффициент обеспе­ченности интеллектуальной собственностью, коэффици­ент квалификации персонала, занятого в инновационной сфере, уровень освоения новой техники и т.д.), определение их значимости
Простота, комплекс­ность и гибкость про­цедуры оценки
Перевод уровней зна­чений локальных по­тенциалов в относи­тельные оценки, в некоторой степени снижает точность по­лученных результатов
Rajagopal, Ramesh Behl [5]
Показатели эффективнос­ти организации системы управления инновацион­ной деятельностью, инди­каторы финансового сос­тояния; уровень расходов, информатизации и обес­печения оборудованием инновационных процессов
Выбор оценочных показате­лей, определение их норма­тивов, расчет безразмерных и конкретных индикаторов с применением универсально­го показателя-функции жела­тельности Харрингтона (чис­тый доход от реализации про­дукции и в расчете на одного потребителя; доля прибыли, полученная от реализации продукции (инновации), в общем объеме прибыли в год; скорость продвижения про­дукции на рынок; продолжи­тельность цикла разработки, освоения, производства про­дукции; уровень ритмичнос­ти разработки, освоения, производства продукции)
Сочетание объектив­ных результатов с утверждениями экспер­тов, учет особенностей исследуемого предпри­ятия
Высокая вероятность субъективизма (зна­чительное влияние мнений экспертов), в случае нулевого зна­чения хотя бы одного из оценочных эле­ментов уровень инно­вационного потенци­ала признается нуле­вым
Зайков К.А. [6]
Частота и эффективность внедрения инноваций, потенциал предприятия по разработке и внедре­нию инноваций, готов­ность персонала к измене­ниям
Показатели частоты и эф­фективности реализации ин­новаций, расчет их обоб­щающего показателя, анализ инновационного потенциала, анализ готовности работни­ков к изменениям
Простота расчетов
Непрозрачность вы­бора коэффициентов весомости для раз­личных показателей
J. Collins [7]
Ресурс – функция – проект
Оценка элементных состав­ляющих потенциала по отно­шению к конкретному ново­му проекту
Возможность ограниче­ния перечня исследуе­мых параметров при диагностическом тестировании
Необходимость зна­чительной информа­ционной базы, трудо­емкость расчетов при детальной оценке
Митина Т. [8]
Кадровый, производст­венный и инвестицион­ный потенциалы
Расчет суммы расходов, воз­никающих при формирова­нии и реализации элементов инновационного потенциала (функциональных потенциалов)
Простота расчетов, воз­можность определения резерва инновационно­го потенциала
Ограничение струк­турных компонент инновационного по­тенциала, использо­вание данных прош­лых периодов
Арсланбекова З. [4]
Инновационные ресурсы, катализаторы
Анализ составляющих по­тенциала с учетом коэффи­циентов весомости в зави­симости от степени вовле­ченности системы в иннова­ционный процесс (эксперт­ная оценка)
Доступность входной информации, учет жиз­ненного цикла пред­приятия и проблемно-ориентированное обоснование
Ограниченный учет внешних факторов, необходимость про­ведения трудоемких экспертных проце­дур, значительное влияние экспертного мнения
Коновалова С.Н. [9]
Инновационный потен­циал материальных ре­сурсов, интеллектуаль­ный потенциал
Определение кластер-факто­ров и показателей оценки на различных этапах разработ­ки и коммерциализации инновации, расчет коэффи­циентов весомости показате­лей, выбор базы сравнения, расчет показателя уровня инновационного потенциала
Приоритетность интел­лектуальной составля­ющей, возможность применения для внут­ренних нужд и для отраслевого (конку­рентного) сравнения
Присутствие незна­чительного субъек­тивизма при проведе­нии парного сравне­ния показателей
Источник: составлено автором.

Наиболее оптимальным, по мнению автора, методом оценки уровня инновационного потенциала экономической системы является сравнение фактических значений показателей с эталонными (наиболее оптимальными для эффективного ведения инновационной деятельности в рамках экономической системы) в сочетании с элементами метода экспертных оценок.

Таким образом, согласно предложенной методике, для определения уровня инновационного потенциала экономической системы необходимо вначале рассчитать значение каждой из его составляющих. С этой целью следует выбрать показатели, характеризующие уровень конкретной составляющей, и определить их фактические и эталонные значения. Представляется, что показатели составляющих инновационного потенциала экономической системы целесообразно выбирать из числа индикаторов, отражающих эффективность ее социально-экономической деятельности, рост или снижение (наличие или отсутствие) которых непосредственно влияет на объем, качество, новизну, популярность и т.д. выпущенной и реализованной инновационной продукции. Например, это может быть доля объектов интеллектуальной собственности в стоимости внеоборотных активов предприятия или рентабельность его инновационной продукции.

Что касается расчета эталонных значений, то для определения их значения целесообразно использовать метод экспертных оценок.

Для получения более объективных результатов количество показателей, характеризующих составляющие инновационного потенциала экономической системы, следует увеличить. В то же время, как свидетельствуют научные исследования, нецелесообразно усложнять анализ индексами, которые не оказывают влияния на величину инновационного потенциала, или коэффициент весомости которых близок к нулю.

Исходя из этого, в процессе оценки инновационного потенциала предлагаем учитывать только те показатели, уровень значимости которых больше или равен 0,05 или 5 %.

Таким образом, сформировав базовую систему показателей для каждой из составляющих инновационного потенциала, необходимо определить их фактичес­кие и эталонные величины, которые обозначаются Cjif и Cjie соответственно. После этого, согласно предложенной методике, следует, используя метод экспертных оценок, рассчитать коэффициент весомости каждого показателя – bji. Сумма коэффициентов весомости показателей составляющих инновационного потенциала экономической системы в рамках каждой группы должна быть равна единице.

Для этого предлагаем определять коэффициенты весомости показателей инновационного потенциала методом ранжирования. Группе экспертов, в которой каждый действует самостоятельно, без обсуждения с другими, предлагается выбрать ранг показателей в зависимости от их влияния на уровень инновационного потенциала.

Ранги проставляются от 1 до n, где n – количество показателей. Наименее значимому показателю присваивается первый ранг, более значимому – второй, наиболее значимому – n-й ранг. Запрещается двум и более показателям присваивать одинаковые ранги. Расчет непосредственно самих коэффициентов весомости осуществляется по следующей формуле:

,

где:

bji – коэффициент весомости j-го показателя i-й составляющей инновационного потенциала;
m – количество экспертов;
Rjiu – ранг j-го показателя i-й составляющей инновационного потенциала присвоенный u-м экспертом;
n – количество показателей (рангов).

Расчеты по вышеприведенной формуле позволят получить объективные результаты коэффициентов весомости каждого из показателей в пределах отдельных составляющих инновационного потенциала. Стоит отметить, что при росте количества экспертов объективность полученных результатов будет увеличиваться.

Известно, что одной из ключевых проблем при оценке инновационного потенциала является нехватка данных, поэтому в данном случае очевидно, что наиболее приемлемым будет такой метод, который позволит ликвидировать недостаточность информации и вероятность ошибок экспертов, участвующих в оценивании. Именно поэтому, по мнению автора, нечетко-множественный подход с использованием искусственных нейронных сетей является наиболее приемлемым в данной ситуации, позволяя экспертам учитывать все факторы влияния, соотнося их с конкретными числовыми интервалами. Аппарат искусственных нейронных сетей широко используется для решения таких экономических задач, как обработка данных, управление, автоматизированное проектирование [10] (Nawrócki, 2019). Обобщенный показатель инновационного потенциала, основанный на значениях его частичных показателей, (Pi) можно рассчитывать по формуле:

,

где:

Pi – уровень і-ой составляющей инновационного потенциала;
Cjif – фактический уровень j-го показателя i-й составляющей инновационного потенциала
n – количество показателей i-й составляющей инновационного потенциала;
Cjie – эталонный уровень j-го показателя i-й составляющей инновационного потенциала;
bji – коэффициент весомости j-го показателя i-й составляющей инновационного потенциала.

Итак, проведя соответствующие расчеты по предложенной методике, получим результат уровня инновационного потенциала, который будет находиться в интервале от 0 до 1. Для получения качественных результатов указанный числовой промежуток уровня инновационного потенциала необходимо проградуировать с использованием соответствующей шкалы.

Так, В.М. Чубай считает, что оценивать состояние инновационного потенциала необходимо по трем уровням: низкий (0; 0,33), средний (0,33; 0,66) и высокий (0,67; 1). С.И. Грицуленко, В.М. Орлов, А. Отливанская и И.И. Уманская, в свою очередь, предлагают оценивать состояние инновационного потенциала четырьмя уровнями: критический (0; 0,25), ниже удовлетворительного (0,25; 0,5), удовлетворительный (0,5; 0,75) и высокий (0,75; 1).

Считаем, что ни один из указанных вариантов не дает возможности объективно качественно оценить уровень инновационного потенциала для дальнейшего развития, формирования и реализации инновационных программ. Поэтому в таблице 2 приведена разработанная автором шкала для качественной оценки инновационного потенциала экономической системы.

Таблица 2

Шкала оценки инновационного потенциала экономической системы по качественным величинами

Уровень иннова­ционного потенциала (количественные величины)
Уровень инновационного потенциала (качественные величины)
Характеристика состояния инновационного потенциала
(0; 0,2)
Критический
Экономическая система полностью не способна осуществлять инновационную деятельность
(0,2; 0,4)
Низкий
Экономическая система способна к реализации простых инновационных решений
(0,4; 0,6)
Удовлетворительный
Экономическая система способна к осуществлению инновационной деятельности с существенными ограничениями
(0,6; 0,8)
Достаточный
Экономическая система способна к осуществлению инновационной деятельности на приемлемом уровне с некоторыми ограничениями
(0,8; 1)
Высокий
Экономическая система способна к осуществлению инновационной деятельности на высоком уровне
Источник: составлено автором.

С помощью нейро-нечеткой модели, располагая динамикой оценок за определенный промежуток времени, возможно спрогнозировать уровень инновационного потенциала на некоторый момент времени в будущем.

Заключение. Таким образом, суммируя полученные результаты, можно отметить, что оценка инновационного потенциала экономической системы является сложным и трудоемким процессом. Предложенная автором методика не подходит к оценочным процедурам формально, она базируется на экспертных оценках и нейро-нечеткой модели. Это позволяет получить наиболее достоверные результаты оценки инновационного потенциала, определить, кроме его уровня, даже в условиях ограниченности данных, их разнородности и отсутствия количественного измерения, степень влияния на него ключевых составляющих.


Источники:

1. Innovation discovery: network analysis of research and invention activity for technology management / editors Tugrul Daim, Alan Pilkington. New Jersey: World Scientific, 2018 621 р.
2. How to apply the impact assessment tool on research and innovation: a practical guide. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2017. – 98 р.
3. Business model innovation: concepts, analysis, and cases / Allan Afuah. London: Routledge, 2018. 398 р.
4. Арсланбекова З.Р. Методика оценки инновационного потенциала предприятия // Экономика и социум. 2019. №2(57). С. 46-49.
5. Innovation, technology, and market ecosystems: managing industrial growth in emerging markets / Rajagopal, Ramesh Behl: Palgrave Macmillan, 2019. 198 р.
6. Зайков К.А. К вопросу оценки уровня инновационного потенциала субъектов Российской Федерации // Вестник НГУЭУ. 2019. №1. С. 134-151.
7. Population, technological progress and the evolution of innovative potential / by Jason Collins and Boris Baer and Ernst Juerg Weber. Crawley, Western Australia: University of Western Australia, 2013. 165 р.
8. Митина Т.В. Методы и средства мониторинга инновационного потенциала предприятия // Экономика и предпринимательство. 2019. №4. С. 711-714.
9. Коновалова С.Н., Белолипов Р.П. Оценка инновационного потенциала предприятия и ее роль в процессе разработки стратегии инновационной деятельности // ФЭС: Финансы. Экономика. 2019. Т. 16. №4. С. 60-63.
10. Nawrócki, Tomasz L. The use of fuzzy logic in corporate innovative potential assessment // Ekonometria. 2019. Volume 23: Number 1. pp 29-44

Страница обновлена: 25.11.2020 в 02:13:33