К вопросу о методах оценки инновационного потенциала экономической системы

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.

Соответственно, представляется целесообразным составляющие инновационного потенциала также рассматривать в двух измерениях (рис. 1).

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

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 C_jif и C_jie соответственно. После этого, согласно предложенной методике, следует, используя метод экспертных оценок, рассчитать коэффициент весомости каждого показателя – b_ji. 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:

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, (P_i) можно рассчитывать по формуле:

,

где:

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

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.