Development of methodological approaches to assessing the innovativeness of regional economic systems
Yarlychenko A.A.1
1 Операционный офис «Зилант» в г. Казани Приволжского филиала ПАО «Промсвязьбанк», Russia
Download PDF | Downloads: 21 | Citations: 3
Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 12, Number 3 (July-september 2022)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=49551598
Cited: 3 by 07.12.2023
Abstract:
The article presents a methodology for assessing the level of regions' innovative development, taking into account the number of innovation process participants and their role in generating innovations. The research purpose was to develop an Index of Region Innovativeness with sub-indices of the first and second levels. In accordance with the purpose, the following tasks were set and solved. The theoretical foundations of the development of a methodology for assessing the level of innovation of Russian regions were determined. The requirements for the proposed methodology are presented.
The composition of the first and second level sub-indices is proposed. The methodological basis of the study is the provisions of the theories of regional economy, innovative development and economic growth. According to those theories, the mutual influence of economic and innovative processes is assessed. As a result of the study, it is concluded that in order to increase the objectivity of the assessment of innovative processes, it is advisable to use an integral index taking into account the expanding factors affecting the innovative development of regional entities. The integral index of regional innovativeness makes it possible to carry out a situational assessment of innovative development in comparison with similar indicators of other regional entities.
ACKNOWLEDGMENTS: The study was carried out within the framework of the grant of the President of the Russian Federation for state support of leading scientific schools of the Russian Federation No. NSH-1886.2022.2.
Keywords: Russian regions, Index of Region Innovativeness, sub-indices of the first and second levels, interregional differentiation, regulatory measures, regional development
Funding:
Исследование выполнено в рамках гранта Президента РФ по государственной поддержке ведущих научных школ РФ № НШ-1886.2022.2.
JEL-classification: O31, O32, O33, R12, R13
Введение. Усиление противоречий между центробежными и центростремительными процессами привело к формированию в Российской Федерации поляризованного экономического пространства, что нашло выражение в усилении различий в характере и результатах инновационных процессов в отдельных региональных образованиях. При этом поступательное развитие общества сопровождалось переходом от линейных моделей к нелинейным «системно-интегрированным моделям инновационного развития регионально-отраслевых кластеров, национальных экономических систем и мировой экономики в целом как совокупности взаимодействующих национальных инновационных систем» [3, с. 74] (Bizin, 2019, р. 74), что привело к смене парадигмы государственного регулирования регионального развития. Наблюдаемое в настоящее время повышение значимости «полюсов» роста в генерации инноваций и усиление влияния отдельных регионов на направления и динамику показателей состояния национальной экономики, сопровождаемое перманентными переходами мезосистем в неустойчивое состояние, в целом предопределяют необходимость разработки адаптированных к их особенностям инструментов региональной политики [1] (Abramyan, 2021). Инновационные процессы становятся ключевой составляющей регионального развития [2] (Astashova, Pogrebtsova, Durnev, 2022). Это, в свою очередь, предполагает проведение перманентного мониторинга состояния инновационных процессов и их результатов. При этом использование традиционных методических подходов к их оценке не позволяет провести сравнительный анализ и получить объективное представление об уровне инновативности региональных образований. Последнее обусловлено расширением состава источников инновационного развития и включением в их число специфических факторов, обусловленных региональными особенностями. В этой связи актуализируется проблема разработки адаптированных к региональному уровню системы показателей состояния инновационных процессов и методик их исчисления. Целью исследования выступает разработка Индекса инновативности региональных систем, использование которого позволяет учитывать расширяющийся состав факторов инновационных процессов. Научная новизна исследования заключается в разработке методики расчета Индекса инновативности региональных образований, учитывающей опыт проведения подобных оценок в России и за рубежом, а также гносеологический потенциал теорий, рассматривающих инновации в качестве результата взаимодействия государства, бизнеса и университетов как центров научных исследований и подготовки кадров.
Научной гипотезой данного исследования выступает предположение о том, что разработка интегрального показателя уровня инновационного развития региональных образований с выделением субиндексов первого и второго уровней позволит повысить объективность результатов мониторинга социально-экономического развития российских регионов, что выступает необходимой предпосылкой для разработки действенных мер управляющего воздействия со стороны государства. Все это определяет выбор темы данного исследования, его теоретическую и практическую значимость.
Методология исследования. Положения и выводы исследования основаны на положениях теорий инновационного развития, региональной экономики и экономического роста. В соответствии с научной гипотезой исследования использованы общенаучные и специальные методы исследования. В качестве специальных методов использованы: метод анализа данных официальных органов государственной статистики Российской Федерации, научно-исследовательских и образовательных организаций, международных организаций об уровне инновационного развития отдельных государств и входящих в их состав регионов; контент-анализ, позволивший определить содержание ключевых категорий исследования и состав общеприменимых показателей экономического и инновационного развития; обзор литературы по теме исследования. В качестве специальных методов выступил метод структурно-иерархического анализа для выявления ключевых факторов инновационного развития и др.
В качестве теоретической основы современных методик оценки состояния инновационных процессов в отдельных регионах выступают: положения теории кумулятивного роста (Г. Мюрдаль [14] (Freeman, 1995), А. Хиршман [13] (Freeman, 1984) и др.), которые основаны на принципах кейнсианской концепции и аккумулируют положения теорий «полюсов» роста (Ж-Р. Будвиль [11] (Boudeville, 1961) и др.), а также принципы модели «тройной спирали» Ицковица–Лейдесдорфа [6] (Itskovits, 2010). При этом признается тезис о пространственной неоднородности размещения факторов производства, что позволяет сделать вывод о межрегиональной дифференциации как неотъемлемой характеристике российской экономики и необходимости ее учета при разработке мер управляющего воздействия. Различные методики оценки инновационного потенциала региональных образований представлены в многочисленных работах российских авторов [3, 10] (Bizin, 2019; Rizvanova, 2021).
Устойчивость регионального развития трактуется как результат сопряженности и соразмерности изменений в экономической и инновационной сфере, что позволяет сохранять мезосистеме присущие ей атрибутивные характеристики в условиях кардинальных изменений факторов внешней среды. Учет различий между регионами по уровню инновационного развития является предпосылкой для повышения эффективности мер управляющего воздействия со стороны государства. Региональное развитие в контексте данного исследования трактуется как смена неравновесных состояний, при этом учитываются особенности пространственного размещения факторов производства и роль инноваций как эндогенного источника поступательной динамики агрегированных показателей, а также фактора снижения межрегиональных диспропорций. Гносеологический потенциал данного направления исследований закономерностей регионального развития и роли инноваций в его обеспечении, практическая значимость выводов для формирования экономической политики государства были подтверждены решением Нобелевского комитета, который в 2018 г. присудил премию по экономике У. Нордхаусу [6] (Itskovits, 2010) и П. Ромеру [17] (Romer, 1986), представившим расширенную трактовку источников экономического роста.
Результаты. Исследование методических подходов к оценке уровня инновационного развития региональных экономических систем показало, что они преимущественно ориентированы на изучение инновационных процессов в субъектах РФ, обладающих высоким уровнем научно-технического, кадрового и экономического потенциала. Тем самым игнорируются факторы, являющиеся характерными для региональных образований с относительно низким уровнем инновационности. Это определяет целесообразность расширения состава факторов, которые оказывают влияние на особенности инновационых процессов, реализующихся в различных регионах.
Потребность в учете особенностей формирования и развития технологического суверенитета в регионах Российской Федерации в сложившихся экономических условиях и необходимость исключения «двойного счета», присутствующего при повторном учете мезоэкономических показателей, обусловили формирование авторской методики выявления уровня (индексов) инновативности, характеризующих как инновационное развитие региона, так и конкурентоспособность мезоэкономических инновационных систем. Авторский подход основан на методике European Regional Innovation Scoreboard, адаптированной к российским регионам с целью выявления и оценки уровня межрегионального неравенства, обусловленной усилением поляризации национального экономического пространства [8] (Normova, 2022). Возможность использования предлагаемой методики определяется тем, что инновационное развитие рассматривается как основа трансформации национальной экономики и формирования технологического суверенитета.
Формирование структуры предлагаемого индекса инновативности региональных образований базируется на принципах модели «тройной спирали», что обусловило выделение в составе интегративной величины индекса четырех субиндексов первого уровня, промежуточно-агрегативно характеризующих функционирование государственных, знаниево-образовательных и исследовательских структур с учетом воздействия существующей информационно-коммуникационной инфраструктуры.
В качестве исходной методики для формирования авторского подхода выступает методика расчета European Regional Innovation Scoreboard [12], используемая при разработке большинства индексов и рейтингов инновационного развития территорий (рис. 1). Отметим, что субиндексы второго уровня в данном промежуточном исследовании представляют собой агрегаты соответствующих смысловых частных индикаторов Regional Innovation Scoreboard 2021 [12].
Принципами отбора обобщающих показателей для субиндексов второго уровня выступают следующие положения:
1) система показателей должна обеспечивать характеристику инновационных процессов в рамках модели «тройной спирали»;
2) совокупность показателей должна обладать свойством гибкости, то есть быть способной демонстрировать изменения инновационной сферы региона;
3) количество индикаторов должно быть лимитировано и коррелировать со спецификой региональной статистики и ее потенциалом.
Рисунок 1. Предлагаемая структура Индекса инновативности региональных образований для промежуточного исследования регионов Российской Федерации
Источник: разработано автором.
Кроме того, необходимо учитывать следующие методические положения при формировании индекса:
1) инновационное развитие регионального образования может быть рассмотрено с позиции ресурсного потенциала, необходимого для реализации инновационной деятельности, и с позиции полученных результатов;
2) для оценки фактического состояния инновационных процессов в регионе необходимо сформировать панель индикаторов, демонстрирующих его ресурсную и результативную позиции и определяющих потенциал инновативности субъекта РФ;
3) в целях установления уровня достаточности инновативности необходима разработка нормативной модели, характеризующей предельные параметры ее удовлетворительного и неудовлетворительного статуса;
4) сопоставление фактических и нормативных индикаторов позволяет выделить сильные и слабые стороны инновационной деятельности субъектов РФ, что является основой для разработки рекомендаций и мероприятий, направленных на стимулирование инновационных процессов.
Вышеизложенные аспекты обусловили формирование агрегированных субиндексов первого уровня для Индекса инновативности региональных образований.
Субиндекс «Институциональная среда» позволяет оценить качество инструментария государственного регулирования, развитие деловой среды и частных инициатив, потенциал общественных институтов в формировании и диффузии инноваций. Он представляет собой среднее арифметическое баллов субиндексов второго уровня в целях данного промежуточного исследования, исходно определяемых на основе статистической информации Governance Indicators для European Regional Innovation Scoreboard [12]. Необходимость включения данного субиндекса в число составляющих интегральный индекс обусловлено тем, что институциональная среда стимулирует интенсивность и частоту взаимодействий между экономическими агентам и тем самым способствует активизации инновационных процессов. Понимание значимости институтов нашло отражение в работах, посвященных принципам функционирования национальных инновационных систем, которые трактуются как «сеть институциональных структур в государственном и частном секторах экономики, активность и взаимодействие которых инициирует, создает, модифицирует и способствует диффузии новых технологий» [13] (Freeman, 1984). При этом инновации рассматриваются в качестве источника экономического развития в результате «непрерывной повседневной работой по развитию всех звеньев НИС» [14] (Freeman, 1995), которая, в свою очередь, испытывает на себе влияние ряда факторов, включающих «уровень инфляции, иностранные инвестиции, объем внешней задолженности, долю расходов на исследования и разработки в ВВП, доступность образования для населения, дифференциацию доходов населения и др.» [14] (Freeman, 1995).
Особенности формирования субиндекса «Институциональная среда» обусловили проведение экспертной балльной оценки эффективности таких частных показателей, как деятельность правительственных структур, защита интеллектуальной собственности, функционирования и надзора за деятельностью региональных банков, регулятивных процессов, региональных законодательства и менеджмента, политической стабильности территории, контроля над коррупцией, в связи с чем в отдельных российских регионах были сформированы экспертные группы в составе десяти сотрудников органов исполнительной власти, четырнадцати руководителей крупнейших региональных организаций и шестнадцати работников научно-образовательной сферы, обладающих необходимыми компетенциями в специфике институционального режима.
Оценки экспертов базировались на особенностях факторов:
1) для субиндекса второго уровня Government Effectiveness оценивалось наличие и сила влияния деятельности правительственных структур в пределах [0…100], где 0 – абсолютное отсутствие показателя, 100 – максимальное наличие показателя на территории;
2) для субиндекса второго уровня Regulatory Quality оценивалась как сила, так и направленность воздействия показателя в пределах [-1…1], где -1 – абсолютное отрицательное воздействие показателя на институциональный и экономический режим территории, 1 – максимально положительное воздействие показателя;
3) для субиндекса второго уровня Rule of Law принцип оценивания аналогичен субиндексу второго уровня Regulatory Quality.
Субиндекс «Инновационная деятельность» демонстрирует развитость национальной инновационной системы, включающей в себя организации, непосредственно участвующие в создании и диффузии технологических новаций, базирующихся на потребностях резидентов и национальных особенностей. Он рассчитывается на основе субиндексов второго уровня, основывающихся на статистической информации National Science Foundation – Science and Engineering Indicators и используемых в European Regional Innovation Scoreboard.
Субиндекс «Научно-исследовательская и образовательная деятельность» характеризует уровень образованности населения и потенциал применения им знаний для научно-исследовательской деятельности на мезоуровне. Данный сектор становится основной сферой производства знаний и источником технологических инноваций [9] (Polyanskaya, Kolesnyak, Kovalenko, 2022). Он рассчитывается как среднее арифметическое баллов, присвоенных субиндексам второго уровня в целях данного промежуточного исследования из European Regional Innovation Scoreboard.
Субиндекс «Информационно-коммуникационная инфраструктура» представляет собой индикатор развития информационного пространства инновационного развития в целях формирования и развития технологического суверенитета, разработанный International Telecommunication Union в 2007 году и базирующийся на статистической информации, сведенной в субиндексы второго уровня для European Regional Innovation Scoreboard.
Субиндексы второго уровня от субиндексов «Инновационная деятельность», «Научно-исследовательская и образовательная деятельность» и «Информационно-коммуникационная инфраструктура» сформированы на основе данных территориальных органов государственной статистики Российской Федерации, имеющих смысловое или точное соответствие с аналогичными данными European Regional Innovation Scoreboard.
В целях проведения расчетов для дифференцированно представленных показателей необходимо произвести приведение полученных данных к сопоставимому виду с помощью нормализации показателей на основе адаптированной к межрегиональному исследованию формулы (1) сравнения межстрановых показателей:
, (1)
– число регионов с более
низкими по сравнению с исследуемым показателями;
– общее число регионов в
исследовании.
С помощью нормализованного индикатора проводится ситуативная оценка инновационного развития с позиции конкретного индикатора инновативности региональных образований в сравнении с показателями других территорий. Величина нормализованного индикатора принадлежит интервалу [0…10], где 0 – отсутствие условий для развития инновационной деятельности в региональных образованиях, 10 – высокий уровень инновативности.
В результате сопоставления регионов Российской Федерации полученные нормализованные значения внутреннего показателя развития инновативности для некоторых субъектов РФ будут равны 10, что не является объективной характеристикой. Это обусловило нормализацию индикаторов на макроуровне, обеспечивающих, при условии соблюдения требований по расчету агрегированных показателей, сведение полученных мезоуровневых индексов к макроуровневым.
Субиндексы инновативности региональных образований рассчитываются как средняя величина субиндексов второго уровня, в свою очередь, индекс инновативности региональных образований определяется как среднее арифметическое включенных в состав индикатора субиндексов.
Заключение. Оценка уровня инновационного развития осуществляется с применением многочисленных показателей, разработанных органами государственного управления и научными коллективами в разных странах. Для учета совокупности факторов, влияющих на генерацию и распространение инноваций, а также особенностей региональной экономики была предложена авторская методика оценки, использование которой позволяет рассчитать интегральный индекс инновативности мезообразований. Индекс инновативности региональных образований может быть использован для сравнительного уровня инновационного развития, а также для оценки степени поляризации регионов. Представляется целесообразным использование данного индекса для оценки изменений в уровне инновационности регионов, вызванных мерами регионального регулирования. Это, в свою очередь, позволит корректировать направления воздействия с целью обеспечения устойчивости региональных экономических систем.
References:
Abramyan G.A. (2021). Osobennosti innovatsionnoy politiki organov ispolnitelnoy vlasti v interesakh povysheniya konkurentosposobnosti regionov (na primere Rostovskoy oblasti) [Particularities of the innovation policy of executive authorities in the interests of improving the regional competitiveness (on the example of the rostov region)]. Russian Journal of Innovation Economics. (1). 131-140. (in Russian).
Astashova E.A., Pogrebtsova E.A., Durnev S.I. (2022). Innovatsionnaya deyatelnost regiona kak sostavnaya chast sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya [Regional innovative activity as an integral part of socio-economic development]. Russian Journal of Innovation Economics. (2). 827-842. (in Russian).
Bizin S.V. (2019). Otsenka innovatsionnoy politiki regiona [Evaluation of innovation policy in the region]. Creative economy. (1). 129-139. (in Russian).
Boudeville J. (1961). Les espace économiques
Dyatlov S.A., Maryanenko V.P. (2012). Teoretiko-metodologicheskie osnovy analiza natsionalnoy innovatsionnoy sistemy [Theoretical and methodological framework for the analysis of the national innovation system]. Economics of education. (3). 73-80. (in Russian).
European Commission: Regional innovation scoreboard 2021. Retrieved June 09, 2022, from https://ec.europa.eu/docsroom/documents/46013
Freeman C. (1984). Tecnology Policy and Economic Performance
Freeman S. (1995). The National System of Innovation in Historical Perspective Cambridge Journal of Economics. (19(1)).
Hirschman A.O. (1958). The strategy of economic development
Itskovits G. (2010). Troynaya spiral. Universitety - predpriyatiya - gosudarstvo. Innovatsii v deystvii [The triple helix. Universities - enterprises - state. Innovation in action] (in Russian).
Lasuen Kh.R. (2010). Urbanizatsiya i ekonomicheskoe razvitie: vremennoe vzaimodeystvie mezhdu geograficheskimi i otraslevymi klasterami [Spatial economics: the evolution of approaches and methodology]. Spatial Economics. (1). 68–104. (in Russian).
Myrdal G. (1957). Economic Theory and Underdeveloped Regions
Normova Yu.V. (2022). Neodnorodnost regionalnogo tekhnologicheskogo prostranstva Rossiyskoy Federatsii [Heterogeneity of the russian regional technological space]. Russian Journal of Innovation Economics. (1). 463-478. (in Russian).
Polyanskaya N.M., Kolesnyak A.A., Kovalenko E.A. (2022). Nauchnyy potentsial kak faktor innovatsionnogo sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya regionov [Scientific potential as a factor of regional innovative socio-economic development]. Russian Journal of Innovation Economics. (1). 519-534. (in Russian).
Rizvanova L.Ya. (2021). Otsenka innovatsionnogo potentsiala Respubliki Tatarstan v usloviyakh formirovaniya SMART-regiona [Assessment of the innovative potential of the Republic of Tatarstan under the conditions of creating a SMART region]. Russian Journal of Innovation Economics. (2). 627-640. (in Russian).
Romer P.M. (1986). Increasing Returns and Long-Run Growth The Journal of Political Economy. 1002-1037.
Zamulin O.A., Sonin K.I. (2018). Ekonomicheskiy rost: Nobelevskaya premiya 2018 goda i uroki dlya Rossii [Economic growth: nobel prize in economic sciences 2018 and the lessons for Russia]. Voprosy Ekonomiki. (1). 11-36. (in Russian).
Страница обновлена: 25.04.2025 в 17:47:00