Реверсивная модель инновационной экосистемы как инструмент интенсификации регионального технологического развития

Бабикова А.В.1, Федосова Т.В.1
1 Институт управления в экономических, экологических и социальных системах Южного федерального университета, Россия, Таганрог

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 6 (Июнь 2021)

Цитировать:
Бабикова А.В., Федосова Т.В. Реверсивная модель инновационной экосистемы как инструмент интенсификации регионального технологического развития // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – Том 11. – № 6. – С. 1317-1332. – doi: 10.18334/epp.11.6.112228.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46332112
Цитирований: 14 по состоянию на 30.01.2024

Аннотация:
В статье обсуждаются проблемы развития региональных инновационных систем на основе совершенствования организационных форм взаимодействия бизнеса и государства в рамках интенсификации инновационных процессов. Базис инновационного развития регионов составляют новейшие технологии и интеллектуальный потенциал, позволяющий внедрять инновации на всех стадиях производственной деятельности. Не вызывает сомнений, что важным элементом, дающим импульс инновационной деятельности, является ее инвестиционное обеспечение, а именно поиск и эффективное использование финансовых ресурсов. Анализ теоретических концепций развития инновационной экономики позволил авторам на основе систематизации ключевых понятий инновационной экономики, выявления существующих форм взаимодействия государства и бизнес-структур в контексте создания и коммерциализации инноваций, предложить новое видение региональной инновационной экосистемы. Наличие обратной связи преобразует ее в реверсивную систему. Предложена методика оценки «сопротивления» инновационной системы в контексте различных отраслей и особенностей региона, что позволит усовершенствовать механизмы и системы финансирования и отбора перспективных для конкретного региона проектов.

Ключевые слова: инновации, инновационная экономика, региональная инновационная система, реверсивная модель, технологическая трансформация, технологическое предпринимательство

JEL-классификация: O31, O32, O33, L26, R12



Введение. Современные тренды технологического развития мировой экономики, происходящие процессы глобализации с учетом последствий экономических санкций подталкивают российскую экономику к интенсификации перехода на инновационный путь развития, что предполагает значительные изменения инновационного характера. Осуществление инновационных преобразований предопределяет необходимость совершенствования и развитие организационных форм взаимодействия бизнеса и государства в рамках осуществления инновационных процессов. Несмотря на достигнутые успехи в формировании инновационной инфраструктуры, наличие государственных программ и проектов поддержки инновационной деятельности, в том числе наличие инструментов финансирования инновационной сферы, существует ряд ограничений, связанных со слабостью кооперационных связей между субъектами инновационного процесса и административными барьерами. Таким образом, несмотря на наличие элементов инновационной инфраструктуры, государственных программ и проектов поддержки инновационного развития отечественной экономики, уровень инновационного развития отечественной экономики существенно ниже, чем в развивающихся странах. Решение данной проблемы лежит в плоскости пересечения технологических и организационных решений, направленных на стимулирование инновационной активности предприятий. Конкретно это будет выражаться в таком развитии форм взаимодействия государства и бизнес-структур, которое приведет к стимулированию спроса на инновационную продукцию.

К настоящему моменту в отечественной и зарубежной литературе вопросам сущности и содержания инновационной деятельности, оценке ее эффективности уделено значительное внимание. Основы формирования и развития инновационных систем отражены в публикациях таких авторов, как О.Г. Голиченко [27] (Golichenko, 2014), А.А. Дагаев [6] (Dagaev, 2000), А.А. Дынкин [7] (Dynkin, 2009), Н.Н. Михеева [14] (Mikheeva, 2014), А.Н. Пилясов [18] (Pilyasov, 2012), Р.И. Семенов [21] (Semenov, 2008) и др.

Вопросы влияния транзакционных издержек на инновационные процессы освещены в трудах В.В. Вольчика [3, 4] (Volchik, Nechaev, 2014; Volchik, Krivosheeva-Medyantseva, 2015), М.Ю. Малкиной [12] (Malkina, Volchik, Krivosheeva–Medyantseva, 2014), Р.И. Капелюшникова [10] (Kapelyushnikov, 1990) и др.; среди зарубежных ученых следует выделить работы Дж. Коммонса [11] (Kommons, 2012), Д. Норта [5] (Nort, 1997), Дж. Стиглица [23] (Stiglits, 1997), Т. Эггертссона [26] (Eggertsson, 2001).

Проблематика взаимодействия государства и экономической сферы отражена в публикациях Л.И. Абалкина [1] (Abalkin, 1998), О.С. Белокрыловой [2] (Belokrylova, 2018), А.Д. Некипелова [16] (Nekipelov, Popov, 2019), Я.Ш. Паппэ [17] (Pappe, Antonenko, 2014) и др.

Цель исследования: на основе изучения концептуальных моделей инновационных систем и практик их применения предложить организационную модель реверсивной инновационной системы региона, обосновать ее компоненты, разработать методику оценки обратной связи.

Рабочая гипотеза исследования состоит в предположении о том, что на основе анализа теоретических концепций становления и развития инновационной экономики, систематизации ключевых понятий инновационной системы, определения статистических параметров, характеризующих уровень развития инноваций, возможно дополнить концепцию реверсивной региональной инновационной системы на основе выявления ключевой роли технологического предпринимателя. Принимая во внимание недостаточно удачную реализацию формирования инновационно ориентированного развития пути развития экономики, целесообразно усилить организационно-экономические механизмы взаимодействия бизнес-структур и государства на основе создания региональных инновационных центров, усиления образовательной составляющей в части обучения технологическому предпринимательству.

Теоретическая значимость исследования определяется развитием теоретических положений самоорганизации региональных инновационных систем. Практическое значение определяется возможностью использования полученных результатов для дальнейшего совершенствования инфраструктурных элементов в сфере инновационного предпринимательства на основе развития механизмов взаимодействия между агентами инновационного процесса на региональном уровне и оценки эффективности региональных инновационных систем, а также на основе предложений по формированию новых компетенций технологического предпринимательства у субъектов инновационного процесса.

В процессе научного исследования проблематики становления и развития инновационной экономики, развития региональных инновационных систем, существующих форм взаимодействия государства и бизнес-структур в контексте создания и коммерциализации инноваций авторами использовались общие методологические подходы, такие как системный, подход, методы статистического и динамического анализа, табличная и графическая интерпретация полученной информации.

Компоненты инновационной экономики, модели инновационных систем и их характеристика. Принято считать, что основополагающие положения теории инноваций принадлежат Йозефу Шумпетеру (1883–1950), которые он изложил в своей работе «Теория экономического развития» [25] (Shumpeter, 2008). Основываясь на том, что источником развития инновационной экономики является рациональное использование накопленных знаний и развитие промышленных технологий, наибольший уровень своего развития инновационная экономика достигает в тех странах, которые активно разрабатывают и производят инновационную продукцию. В настоящее время в отечественной экономике накоплен определенный потенциал для научно-технологического развития, развитие которого требует более эффективного использования научной, технологической и человеческой составляющих для обеспечения устойчивого экономического развития в целом.

Основные составляющие инновационной экономики показаны на рисунке 1.

Рисунок 1. Структура инновационной экономики

Источник: составлено авторами.

Любая составляющая инновационной системы важна, но исследовательский интерес представляет инновационная система, которая способствует интеллектуализации факторов производства; интенсификации информационных технологий; коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности. Усиление указанных процессов будет способствовать изменению роли технологий на рынке капиталов, трансформации социально-экономических отношений. Таким образом, под национальной инновационной системой будем понимать сеть институтов и отдельных организаций страны, деятельность которых направлена на реализацию и поддержку инновационной деятельности (ИД) хозяйствующих субъектов. НИС включает в себя следующие компоненты (рис. 2).

Рисунок 2. Компоненты НИС

Источник: составлено авторами.

Развитие инновационных экосистем непосредственно связано с уровнем взаимодействия между субъектами инновационной деятельности экосистемы региона [24] (Tikhonova, 2019). Взаимодействие между субъектами инновационной деятельности определяется решением задач: создать, развить и передать некий объект интеллектуального труда [20] (Samorodova, Shutko, Yakunina, 2019). К условиям эффективного взаимодействия инновационных субъектов следует относить (рис. 3):

Рисунок 3. Основные условия эффективного взаимодействия субъектов инновационной деятельности

Источник: составлено авторами.

Инновационную инфраструктуру целесообразно представить в виде следующих составляющих (рис. 4).

Рисунок 4. Виды инновационной инфраструктуры

Источник: составлено авторами.

В работе Сергеева В.М., Алексеенковой Е.С., Нечаева В.Д. представлены основные виды моделей национальных инновационных систем [22] (Sergeev, Alekseenkova, Nechaev, 2008), краткая характеристика которых с указанием стран, их применяющих. представлена ниже на рисунке 5.

Рисунок 5. Виды моделей НИС

Источник: составлено авторами с использованием [22] (Sergeev, Alekseenkova, Nechaev, 2008).

Концептуальное представление региональных инновационных систем. Повышенное внимание к разработке концепции региональных инновационных систем инициировано быстрым развитием отдельных регионов в развитых странах. Например, Силиконовая долина в США, которая является центром создания новых технологий, и Баден-Вюртемберг в Федеративной Республике Германия. Развитие этих территорий связывают с использованием новых знаний и технологий, что, в свою очередь, приводит к возврату региональных экономических активов. На основе развития концепции региональных инновационных систем (РИС) возможно разрабатывать более эффективные механизмы создания и коммерциализации инноваций в рамках выполнения инновационных проектов. В работе А.Н. Пилясова выявлены факторы, обеспечивающие успешное развитие территории в контексте инновационной составляющей. В контексте проводимого исследования целесообразно акцентировать внимание на следующих факторах, непосредственно характеризующих региональный уровень:

1. Развитость региональной инфраструктуры обеспечивает доступность консалтинговых услуг, систем патентования и сертификации, преимущества центров коллективного пользования.

2. На региональном уровне более четко представлена система взаимодействия между субъектами инновационного процесса, что позволяет осуществлять инновационное развитие территорий в соответствии со стратегиями их технологического развития [18] (Pilyasov, 2012).

Организационная модель инновационной экосистемы в качестве основных элементов включает идеи, индивидуальный опыт предпринимателей, формы финансирования инноваций [13] (Maslyuk, Medvedeva, 2020). Благоприятные условия инновационной деятельности, такие как адекватная законодательная база, развитая производственно-технологическая инфраструктура, кадровое обеспечение, формируют комплексную организационную систему, с обратной связью, обеспечивающую системное успешное выполнение инновационных проектов. В этом случае можно говорить о применимости формулы «успех порождает успех», инновационная экосистема (ИЭС) становится реверсивной (рис. 6).

Рисунок 6. Основные компоненты реверсивной инновационной системы (наличие обратной связи)

Источник: составлено авторами.

Помимо традиционных представлений РИС есть обратная петля, в которой представлены главные компоненты преобразования в реверсивную систему (рис. 7).

Рисунок 7. Основные компоненты обратной связи

Источник: составлено авторами.

Представленная таким образом инновационная экосистема предполагает выбор показателей оценки ее эффективности, а именно способность генерировать прибыльные высокотехнологичные проекты. Одним из таких показателей может быть интегрированная оценка проинвестированных инновационных проектов, находящихся на разных стадиях жизненного цикла. Другой важный показатель – коэффициент полезного действия (КПД) – инновационной экосистемы, отражающий долю профинансированных в общем количестве рассмотренных инвесторами. В развитых экономиках этот показатель составляет 10%, в то время как в России всего лишь 1% [9] (Kalske, 2007). Это подтверждает тезис о недостаточной инвестиционной поддержке отечественных проектов, что вызывает необходимость увеличения количества инновационных проектов, получивших финансирование. Наличие механизма обратной связи будет регулировать результаты выполнения проектов и способствовать саморегуляции региональных инновационных процессов. Таким образом, наиболее современной и адекватной российским реалиям моделью РИС является реверсивная инновационная экосистема.

В современных условиях быстрого развития технологий, экономики, основанной на знаниях, изменилась роль предпринимателя, который стал ключевым участником инновационного процесса, и следовательно, можно использовать термин «экосистема инновационного бизнеса» (ЭИБ), основные свойства которой представлены на рисунке 8.

Рисунок 8. Основные свойства ЭИБ

Источник: составлено авторами.

Развитие инновационной экономики и ее анализ требуют оценки. Представляет интерес оценка экосистемы на основе идентификации показателей зрелости экосистемы и выделения качественных показателей влияния экосистемы на среду [19] (Popov, Simonova, Chelak, 2020). Мировой опыт представлен европейской и американской системами оценки, включающий оценку регионов, это международный индекс инновативности, международный индекс конкурентоспособности и международный инновационный индекс. Для оценки инновационного развития страны в странах ЕС используется 29 показателей, а регионального – 16 (рис. 9).

Рисунок 9. Система оценки инновационного развития стран ЕС и регионов Источник: составлено авторами с использованием [8].

В США в качестве показателей инновационной статистики рассчитывается Portfolio Innovation Index, использующий 17 показателей, состоящий из четырех блоков с разными весовыми коэффициентами, схема расчета представлена на рисунке 10 [15] (Monakhov, 2014). В каждом блоке – от 5 до 7 показателей, отражающих его содержание.

Рисунок 10. Система оценки инновационного развития в США

Источник: составлено авторами с использованием [8].

В РФ оценки РИС на сегодняшний день нет, понятно, что нужна простая система измерения трендов развития инновационной экономики, которая будет отражает не только отраслевую динамику развития региональной инновационной системы, но также можно будет оценить изменения, происходящие в корпоративном, среднем и малом бизнесе. Главным требованием к такой оценке является интегральный характер, понятность и легкость расчета. Можно использовать опыт вышеперечисленных стран, представляется, что необходимо выработать собственную методику. На первом этапе таким показателем может стать коэффициент полезного действия (КПДРИС), определяемый по формуле:

где Кипф – количество профинансированных инновационных проектов, руководители которых стали победителями конкурсов, получателями грантов, заемщиками на льготных условиях или нет, приступившие к реализации своих проектов на территории региона за определенный период, например календарный год;

Киппр – количество инновационных проектов – претендентов на финансирование, участников конкурсов в регионе за тот же период;

Квф – количество потенциально возможных долгосрочных и с высоким риском инвестиций в стартапы, данная информация собирается в венчурных компаниях региона за тот же период;

Кбф – количество руководителей, обращавшихся в кредитные учреждения региона за финансированием своих инновационных проектов и предоставивших полные комплекты документов для получения кредита за выбранный период;

Кпрф – количество инновационных проектов, руководители которых привлекали в качестве инвесторов прочих субъектов в течение заданного периода.

КПДРИС измеряется в долях, числитель и знаменатель принимают целочисленные значения. Используя данную методику, возможно оценить «сопротивление» инновационной системы в контексте различных отраслей и предложить механизмы совершенствования системы финансирования и отбора перспективных для конкретной отрасли проектов, оптимизировать транзакционные издержки инновационной деятельности.

Заключение. Несмотря на достигнутые успехи развития отечественной инновационной экономики, уровень технологического развития отраслей отстает от уровня развитых стран, инновационная активность предприятий достаточно низка. Остается проблема финансирования инновационных проектов, развития инфраструктуры и коммерциализации инноваций. Решением указанных проблем является усиление взаимодействия участников инновационного процесса. На сегодняшний день разработаны и действуют ряд документов, регулирующих государственную поддержку инновационных процессов, в том числе регламентирующих такие формы взаимодействия субъектов инновационного процесса, как кластерные инициативы, приоритетные программы и проекты. Тем не менее в действующих на сегодняшний день государственных программах и проектах инновационного развития инновационное сообщество не формулирует проблему формирования организационно-экономических механизмов поддержки региональных инновационных проектов, и поэтому работа в этом направлении практически не проводится. Реверсивная инновационная система, объединяя ключевые элементы инновационной деятельности и механизмы их взаимодействия, обеспечивая обратную связь по поводу выполнения проектов, позволяет как отслеживать выполненные проекты, так и инициировать запуск новых, использующих накопленных опыт предпринимателей, технологии и эффекты уже реализованных проектов. Для успешного функционирования данной системы целесообразно усилить инфраструктуру созданием в регионах инновационных центров, которые наряду с традиционными формами поддержки инновационного предпринимательства будут оказывать образовательные услуги в сфере технологического предпринимательства, развивая у инноваторов навыки ведения бизнеса.


Источники:

1. Абалкин Л. Роль государства и борьба с экономическими догмами // Экономист. – 1998. – № 9. – c. 3 –11.
2. Белокрылова О. С. Институциональная модернизация госсектора в контексте формирования цифровой экономики – новый тренд исследований научной школы // Модернизация и развитие национальной экономики: Всероссийской научно–практической конференции в рамках XXXIX Научной сессии экономического факультета Южного федерального университета. В двух томах, Ростов–на–Дону; Таганрог, 12–13 апреля 2018 года. – Ростов–на–Дону; Таганрог: Южный федеральный университет. 2018. – c. 18–24.
3. Вольчик В. В., Нечаев А. Д. Теоретические подходы к идентификации трансакционных издержек // Вопросы регулирования экономики. – 2014. – № 1. – c. 27–38.
4. Вольчик В.В., Кривошеева-Медянцева Д.Д. Институты, технологии и возрастающая отдача // Журнал институциональных исследований. – 2015. – № 1. – c. 45–58.
5. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. / Пер. с англ. А.Н. Нестеренко; предисл. и науч. ред. Б.З. Мильнера. - М.: Фонд экономической книги «Начала», 1997. – 180 c.
6. Дагаев А. А. Рычаги инновационного роста // Проблемы теории и практики управления. – 2000. – № 5. – c. 70–76.
7. Дынкин А.А. О перспективах глобального инновационного развития // Вестник российской академии наук. – 2009. – № 3. – c. 202–206.
8. Европейское табло инноваций 2018. [Электронный ресурс]. URL: https://www.interregeurope.eu/policylearning/news/3806/european–innovation–scoreboard–2018/ (дата обращения: 01.06.2021).
9. Кальске Р. PreSeed – трамплин для Финских стартапов // The AngelInvestor. – 2007. – № 1. – c. 38–39.
10. Капелюшников Р. Экономическая теория прав собственности. - М.: ИМЭМО, 1990. – 28–36 c.
11. Коммонс Дж. Р. Институциональная экономика. / Перевод с англ. яз. Оганесян А. А., научный редактор перевода Ефимов В. М // Terra Economicus. – 2012. – № 3. – c. 69–76.
12. Малкина М. Ю., Вольчик В. В., Кривошеева–Медянцева Д. Д. Влияние институциональной среды на функционирование и развитие национальной инновационной системы // Journal of Economic Regulation. – 2014. – № 4. – c. 26–43.
13. Маслюк Н.А., Медведева Н.В. Инновационная экосистема: региональный аспект // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 1893–1910. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111175.
14. Михеева Н.Н. Сравнительный анализ инновационных систем российских регионов // Пространственная экономика. – 2014. – № 4. – c. 61–81. – doi: 10.14530/se.2014.4.061–081.
15. Монахов И.А. Индикаторы и показатели инновационной активности стран и территориальных образований: зарубежный опыт // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2014. – № 3. – c. 35–49.
16. Некипелов А. Д, Попов Е. В. Моделирование экономических институтов. / Монография. – 2–е изд. - Москва: Издательство Юрайт, 2019. – 643 c.
17. Паппэ Я. Ш., Антоненко Н. С. Частный и государственный секторы в российском крупном бизнесе: динамика соотношения в «длинные 2000–е» // Проблемы прогнозирования. – 2014. – № 1(142). – c. 21–33.
18. Пилясов А. Н. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знаний. / монография. - Москва: Ойкумена, 2012. – 760 c.
19. Попов Е.В., Симонова В.Л., Челак И.П. Оценка развития инновационных экосистем // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 2359–2374. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111098.
20. Самородова Л.Л., Шутько Л.Г., Якунина Ю.С. Цифровые экосистемы и экономическая сложность региона как факторы инновационного развития // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 2. – c. 401–410. – doi: 10.18334/vinec.9.2.40607.
21. Семенов А.С. Закрытые паевые фонды – поворот в сторону венчура // The AngelInvestor. – 2008. – № 1 (07).
22. Сергеев В.М., Алексеенкова Е. С., Нечаев В. Д. Типология моделей инновационного развития // Полития. – 2008. – № 4. – c. 6–22.
23. Стиглиц Дж. Ю. Экономика государственного сектора. / Пер. с англ. - М.: Изд–во МГУ: МНФРА–М, 1997. – 720 c.
24. Тихонова А.Д. К вопросу о развитии инновационных экосистем в современной экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 4. – c. 1383–1392. – doi: 10.18334/vinec.9.4.41449.
25. Шумпетер Й. А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. / пер. с нем. В. С. Автономов, М. С. Любский, А. Ю. Чепуренко. - Москва: Эксмо, 2008.
26. Эггертссон Т. Экономическое поведение и институты. / Эггертссон Т. ; пер. с англ. М. Я. Каждана ; науч. ред. пер. А. Н. Нестеренко. - М.: Дело, 2001. – 407 c.
27. Golichenko O. The Basic Factors of National Innovation System Development in Russia / in Socio Economics and Technological Innovations Mechanism and Institutions. / Eds. K. Mandal, N. Asheulova, S. Kirdina. - Delhi: Narosa Publishing House, 2014. – 38–52 p.

Страница обновлена: 15.07.2024 в 08:46:15