Оценка уровня инновационного развития регионов на основе эконометрической модели «Тройная спираль» и российского регионального инновационного индекса

Егоров Н.Е.1, Васильева Н.В.1
1 Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)

Цитировать:
Егоров Н.Е., Васильева Н.В. Оценка уровня инновационного развития регионов на основе эконометрической модели «Тройная спираль» и российского регионального инновационного индекса // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 3. – doi: 10.18334/vinec.12.3.115181.

Аннотация:
В статье представлена методика оценки уровня инновационного развития регионов России на основе авторской эконометрической модели «Тройная спираль» на примере субъектов Дальневосточного федерального округа. В качестве информационной базы использованы сборники рейтинговых оценок инновационного развития регионов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Проведён сопоставительный анализ современного состояния инновационного развития регионов по значениям российского регионального инновационного индекса и интегральной оценки уровня инновационного развития регионов по авторской эконометрической модели «Тройная спираль». Отмечено, что небольшие расхождения полученных результатов ранжирования обусловлены использованием в расчётах разного количества показателей в сравниваемых методиках рейтинговой оценки. Приведённая методика оценки уровня инновационного развития региона на основе модели «Тройная спираль» с использованием российского регионального инновационного индекса может быть использован региональными властями для проведения оперативной экспресс-оценки и мониторинга современного состояния инновационной деятельности в субъектах макрорегиона

Ключевые слова: регион, инновационное развитие, модель, Тройная спираль, индикаторы, рейтинг

JEL-классификация: O31, O32, O33



Введение

На сегодняшний день экономики многих стран мира и России ориентированы на инновационное развитие, и актуальными являются вопросы оценки уровня инновационного развития регионов (ИРР). Оценка инновационного потенциала региона на основе постоянного мониторинга изменения его индикаторов является необходимым инструментом для определения уровня развития инновационной составляющей региональной экономики и принятия различных организационно-управленческих решений местными органами государственной власти. В связи с этим объектом данного исследования выступает инновационная система региона.

В настоящее время в России предлагаются различные методы и модели оценки уровня ИРР, см., например, [1–6] (Barinova, Zemtsov, 2016; Bortnik I.M. and etc., 2013; Ilina and etc., 2018; Lisina, 2012; Makaruk, 2017; Mityakov, Mityakova, Murashova, 2013). Несмотря на многочисленные исследования в данной области, не существует единообразного подхода к оценке инновационного индекса [6] (Mityakov, Mityakova, Murashova, 2013). Методические вопросы формирования инновационных рейтингов российских регионов подробно обсуждены в работах [7, 8] (Mikheeva, 2013; Yashin, Korobova, 2017). По мнению И.М. Голова [9] (Golova, 2013), наиболее существенным недостатком предлагаемых методик сравнительной оценки регионов РФ по уровню инновационного развития является их слабая увязка с современными проблемами инновационно-технологического развития России, а также отсутствие четкого целеполагания, то есть представления о том, для каких целей и каким образом полученные результаты могут использоваться при решении практических вопросов государственного управления инновационной деятельностью с учетом наработанных в мировой практике технологий использования инноваций для укрепления предпосылок успешного социально-экономического роста территории. В то же время к настоящему времени в зарубежной и отечественной экономической литературе отсутствуют сведения о методах количественной оценки уровня вклада научно-образовательного комплекса, бизнеса и власти в общее инновационное развитие субъекта экономики. В связи с этим автором разработана методика эконометрической оценки уровня ИРР на основе концепции известной модели тройной спирали [10–12] (Egorov, Pospelova, Yarygina, Klochkova, 2019; Egorov, Babkin, Babkin, Yarygina, 2021; Egorov, 2017).

Цель исследования – анализ и оценка уровня ИРР на основе модели «Тройная спираль» и значений российского регионального инновационного индекса (РРИИ), систематически составляемого Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) [13] (Russian Regional Innovation Scoreboard. Issue 7, 2021). Научная новизна исследования состоит в проверке гипотезы об адекватной возможности применения авторской методики интегральной оценки уровня ИРР при использовании официальных данных, приводимых в статистических сборниках ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

В основе рейтинговых оценок ИСИЭЗ НИУ ВШЭ лежит оригинальная система количественных и качественных показателей инновационного развития регионов, которая опирается на результаты многолетних исследований ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и отвечает современным статистическим стандартам, применяемым как в российской государственной статистике, так и в практике ведущих стран и международных организаций. Методика оценки основана на расчете сводного инновационного индекса через среднее арифметическое нормализованных значений всех включенных в рейтинг показателей. Главная ценность данного рейтинга – индивидуальные профили 85 субъектов Российской Федерации, детализирующие результаты по всем показателям инновационного развития и позволяющие выявить особенности инновационной системы каждого региона. Рейтинг составляется на базе 53 показателей, сгруппированных в 16 разделов и распределенных по пяти тематическим блокам (табл. 1).

Таблица 1

Система показателей РРИИ

Тематический блок (индикаторы)
Разделы (количество показателей)
1. Социально-экономические условия инновационной деятельности (ИСЭУ)
1.1. Основные макроэкономические показатели (4)
1.2. Образовательный потенциал населения (6)
1.3. Потенциал цифровизации (3)
2. Научно-технический потенциал (ИНТП)
2.1. Финансирование научных исследований и разработок (4)
2.2. Кадры науки (3)
2.3. Результативность научных исследований и разработок (3)
3. Инновационная деятельность (ИИД)
3.1. Активность в сфере технологических и нетехнологических инноваций (4)
3.2. Малый инновационный бизнес (1)
3.4. Затраты на технологические инновации (1)
3.5. Результативность инновационной деятельности (3)
4. Экспортная активность (ИЭА)
4.1. Экспорт товаров и услуг (4)
4.2. Экспорт знаний (3)
5. Качество инновационной политики (ИКИП)
5.1. Нормативная правовая база инновационной политики (4)
5.2. Организационное обеспечение инновационной политики (2)
5.3. Бюджетные затраты на науку и инновации (3)
5.4. Участие в федеральной научно-технической и инновационной политике (5)
Источник: [13] (Russian Regional Innovation Scoreboard. Issue 7, 2021).

Как показали результаты последнего рейтинга [14] (Indicators of Innovation in the Russian Federation: 2021), субъекты РФ характеризуются неравномерностью развития различных аспектов инновационных процессов и по значению РРИИ. При этом субъекты Дальневосточного федерального округа (ДФО) занимают достаточно устойчивую среднюю позицию [15] (Gareeva, 2021). Гистограмма распределения РРИИ регионов ДФО показана на рисунке 1.

Рисунок 1. Гистограмма распределения РРИИ регионов ДФО, 2018/2019

Источник: построено авторами по данным [13, 14] (Gokhberg, Gracheva, Ditkovskiy, 2021).

Исходя из величины отставания значений интегрального показателя от результата региона-лидера, все регионы распределяются по четырем группам и категориям по уровню инновационного развития. Согласно данной классификации, регионы-лидеры по ДФО (Хабаровский и Приморский края) относятся ко второй группе (по значению РРИИ уступают лидеру рейтинга (Москва, 0,551) более чем на 20%, но не более чем на 40%) со средним уровнем ИР. Еврейский и Чукотский АО – к четвертой (более 60%, крайне низкий уровень ИР – 40%–60%). Остальные 7 субъектов относятся к третьей группе и входят в категорию «низкий уровень ИР». Среднее значение РРИИ по ДФО (0,274) почти в 2 раза меньше, чем у лидера – Москвы и в целом характеризуется низким уровнем инновационного развития (табл. 2).

Таблица 2

Показатели РРИИ, 2018/2019

Субъекты ДФО
РРИИ
Ранг
Москва
0,551
1
Республика Бурятия
0,296
60
Республика Саха (Якутия)
0,309
56
Забайкальский край
0,242
72
Камчатский край
0,292
62
Приморский край
0,370
26
Хабаровский край
0,396
17
Амурская область
0,221
77
Магаданская область
0,276
64
Сахалинская область
0,275
65
Еврейская АО
0,204
80
Чукотский АО
0,130
85
ДФО ср.
0,274
60
Источник: составлено авторами по данным [13, 14] (Gokhberg, Gracheva, Ditkovskiy, 2021).

Эконометрическая модель тройной спирали

Создателями концепции тройной спирали являются Генри Ицковиц и Лоет Лейдесдорф [16–18] (Etzkowitz, Leydesdorff, 1995, 2000; Etzkowitz, 2003). Как известно, модель тройной спирали инноваций основана на взаимодействии между тремя основными участниками инновационной экономики (акторы): университетами, занимающимися фундаментальными исследованиями, отраслями, производящими коммерческие товары, и правительствами, регулирующими рынки. Во всем мире c трехспиральной моделью работают ученые и практики из различных областей и междисциплинарных сфер исследования, таких как искусственный интеллект, политическая теория, социология, профессиональная этика, высшее образование, региональная география, организационное поведение, находя возможности для интеграции и новых направлений в исследовании теории тройной спирали [19] (Cai, Etzkowitz, 2020).

О концепции модели тройной спирали имеется множество научных трудов зарубежных и отечественных исследователей. Например, различные формы инновационного развития в рамках модели тройной спирали на примере зарубежного опыта рассмотрены в работах [20–22] (Etzkowitz, Zhou, 2018; Saad, Zawdie, 2011; Borisoglebskaya, Mikhailov, 2016). С научными трудами, посвященными вопросам адаптации модели тройной спирали в регионах России, можно ознакомиться в материалах статей российских ученых, опубликованных, например, за последние годы [23–29] (Antonov, Pomogaeva, 2019; Artemova, 2020; Batrakova, 2020; Popodko, Nagaeva, 2019; Udaltsova, Krutskikh, 2021; Trofimov, 2018; Bondarenko, Dubovik, Gubarev, 2018).

Аналитический обзор трудов зарубежных и отечественных исследователей показывает, что в настоящее время фактически отсутствуют практические инструментарии количественной оценки уровня ИРР на основе теоретической модели тройной спирали, кроме имитационной модели отношений между акторами [30, 31] (Leydesdorff, Perevodchikov, Uvarov, 2015; Istomina, Lychagina, Pakhomova, 2018). Поэтому выработка подходов к пониманию закономерностей развития спиральных гармоник модели тройной спирали и их взаимодействия, а затем и применения этого материала к количественным оценкам инновационных процессов является весьма актуальной задачей [32] (Nurutdinova, Dmitrieva, 2018).

В модели тройной спирали каждая спираль представляет самостоятельный процесс и имеет уникальное качество и свои специфические величины – измерительные параметры. Поэтому большое значение имеет фактический материал – числовые данные и их статистический анализ по всем трем компонентам «тройной спирали». В графическом виде взаимоотношения акторов можно представить в виде трехмерного геометрического представления составляющих прямоугольного параллелепипеда (рис. 2). Данная эконометрическая модель позволяет на основе известных тригонометрических выражений оценить в количественном отношении интегральный уровень ИРР и вклад каждого из акторов в инновационное развитие экономики региона.

а) б)

Рисунок 2. Эконометрическая модель для интегральной оценки уровня ИРР:

а) оси акторов «тройной спирали»; б) векторное представление

Источник: [11] (Egorov, Pospelova, Yarygina, Klochkova, 2019).

Согласно рисунку 2, общее результирующее значение уровня ИРР можно вычислить по известной математической формуле определения радиус-вектора трех составляющих прямоугольного параллелепипеда (диагональ прямоугольного параллелепипеда равна квадратному корню от суммы квадратов трех его измерений):

, (1)

где IjНОК уровень инновационного потенциала научно-образовательного комплекса j-го региона; Ijбизнес.уровень инновационного потенциала отраслей промышленности j-го региона; Ijгос уровень инновационного потенциала государственной поддержки j-го региона.

Значение Ij для каждого актора рассчитывается по формуле средней арифметической величины в виде:

, (2)

где iномер группы показателей акторов; nколичество внутреннего показателя i-группы; Кinвнутренний показатель, рассчитываемый по стандартной формуле нормирования для приведения в единую шкалу измерения:

. (3)

Исходя из формулы (1), доля вклада (влияние) каждого актора в общее инновационное развитие j-го региона оценивается соотношением:

Cj = (I/Ij)2 * 100. (4)

Рейтинговая оценка ИРР ДФО выполнялась по 3 блокам с 11 показателями (см. табл. 1), характеризующим конечные результаты деятельности акторов «тройной спирали» в развитии инновационной деятельности регионов:

- научно-технический потенциал (ИНТП);

- инновационная деятельность (ИИД);

- качество инновационной политики (ИКИП).

Результаты численных расчетов представлены на рисунке 3.

Рисунок 3. Гистограмма распределения сводного интегрального значения уровня ИРР ДФО по модели тройной спирали, 2018/2019

Источник: построено авторами по данным [13, 14].

Из сопоставления рисунков 1 и 3 следует, что Хабаровский и Приморский края сохранили свои лидирующие позиции, тогда как республики Бурятия и Якутия поменялись местами, занимая 3-е и 4-е места рейтинга соответственно. Некоторые расхождения полученных результатов ранжирования обусловлены использованием в расчетах разного количества показателей: НИУ ВШЭ (53 ед.) и модель тройной спирали (11 ед.). Данная картина отражает сводный интегральный уровень ИРР по показателям трех акторов «тройной спирали» и может быть использована региональными властями для проведения оперативной экспресс-оценки и мониторинга современного состояния инновационной деятельности в субъектах ДФО. Надо отметить, что не все субъекты России применяют модель тройной спирали, поэтому требуются усилия всех участников инновационного процесса (науки, бизнеса, власти) для оценки инновационного развития в регионах [24] (Batrakova, 2020).

Несомненно, на общее инновационное развитие экономики региона оказывает влияние деятельность акторов в отдельности, степень которого оценивается на основе формулы (4). Как показывают результаты расчетов, уровень вклада (доля) каждого участника «тройной спирали» по регионам разная (табл. 3).

Таблица 3

Уровень вклада акторов в общее ИРР ДФО, процент

Субъекты ДФО
А
В
С

Республика Бурятия
31,4
31,4
37,2
0,502
Республика Саха (Якутия)
29,0
19,7
51,2
0,497
Забайкальский край
34,7
18,0
47,3
0,384
Камчатский край
38,8
34,7
26,5
0,472
Приморский край
37,5
22,1
40,3
0,542
Хабаровский край
17,4
40,5
42,1
0,638
Амурская область
47,2
18,3
34,5
0,320
Магаданская область
35,3
42,7
22,0
0,386
Сахалинская область
41,5
37,0
21,6
0,362
Еврейская АО
71,2
16,5
12,3
0,394
Чукотский АО
0,0
91,1
8,9
0,137
ДФО ср.
34,9
33,8
31,3
0,421
Источник: составлено авторами по данным [13, 14].

Как видно из таблицы 3, у всех регионов наблюдается некоторый дисбаланс значений по долям вклада: например, первое место по уровню научно-технического потенциала занимает Еврейский АО (индикатор А, 71,2%), по результатам инновационной деятельности – Чукотский АО (В, 91,1%), а в Республике Саха (Якутия) инновационное развитие преимущественно обусловлено благодаря финансовой поддержке региональной власти (С, 51,2%). В качестве примера на рисунке 4 представлены гистограммы распределения долей вклада акторов лидеров рейтинга в сводный интегральный уровень ИРР ДФО.

а) Хабаровский край
б) Приморский край
в) Республика Саха (Якутия)

Рисунок 4. Распределения долей вклада акторов в общее ИРР ДФО

Источник: составлено авторами по данным таблицы 3.

В целом результаты исследования подтверждают мнение авторов [27] (Udaltsova, Krutskikh, 2021) о том, что специфика российской концепции тройной спирали заключается в слишком обширном правовом влиянии государства на инновационную среду (показатель С), что губительно сказывается на развитии сетевых взаимодействий, именно поэтому многие компоненты данной системы в настоящий момент остаются крайне неразвитыми.

Таким образом, представленная авторская эконометрическая модель тройной спирали позволяет реализовать численные расчеты и определить в количественном выражении доли вклада основных участников инновационного процесса в общее инновационное развитие региона.

Заключение

В представленной работе на основе рейтинговых оценок проведен сопоставительный анализ современного состояния инновационного развития регионов Дальнего Востока по значениям РРИИ и интегральной оценки уровня ИРР по авторской модели тройной спирали. Сделан вывод, что небольшие расхождения полученных результатов ранжирования обусловлены использованием в расчетах разного количества показателей. Сводный интегральный уровень ИРР по показателям трех акторов «тройной спирали» может быть использован региональными властями для проведения оперативной экспресс-оценки и мониторинга современного состояния инновационной деятельности в субъектах ДФО.


Источники:

1. Баринова В.А., Земцов С.П. Рейтинги инновационного развития регионов: зачем нужна новая методика в России? // Вестник Поволжского института управления. – 2016. – № 6(57). – c. 110–116.
2. Бортник И.М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей мониторинга и управления // Инновации. – 2013. – № 11. – c. 2–13.
3. Ильина И.Е., Жарова Е.Н., Агамирова Е.В., Каменский А.С. Инновационное развитие регионов России // Регионология. – 2018. – № 26(2). – c. 230–255. – doi: 10.15507/2413-1407.103.026.201802.230-255.
4. Лисина А.Н. Методика оценки уровня инновационного развития региона // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. – 2012. – № 12(1). – c. 115– 126.
5. Макарук О.Е. Комплексный индекс инновационного развития регионов // Наука и инновации. – 2017. – № 1(167). – c. 38–42.
6. Митяков С.Н., Митякова О.И., Мурашова Н.А. Инновационное развитие регионов России: методика рейтингования // Инновации. – 2017. – № 9. – c. 97–104.
7. Михеева Н.Н. К вопросу об инновационных рейтингах российских регионов // Современные производительные силы. – 2013. – № 2. – c. 54–67.
8. Яшин С.Н., Коробова Ю.С. Метод расчёта интегрального индекса инновационного развития региона // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2017. – № 10(4). – c. 360–374.
9. Голова И.М. Методологические проблемы обоснования региональных приоритетов инновационного развития // Экономика региона. – 2013. – № 2(34). – c. 145–156. – doi: 10.17059/2013-2-15.
10. Egorov N., Babkin A., Babkin I., Yarygina A. Innovative Development in Northern Russia Assessed by Triple Helix Model // International Journal of Technology. – 2021. – № 12(7). – p. 1387–1396. – doi: 10.14716/ ijtech.v12i7.5355.
11. Egorov N., Pospelova T., Yarygina A., Klochkova E. The Assessment of Innovation Development in the Arctic Regions of Russia Based on the Triple Helix Model // Resources. – 2019. – № 8(2). – p. 72. – doi: 10.3390/resources8020072.
12. Egorov N. Method of Express Assessment of Innovative Development of Region Based on Triple Helix Model // AEBMR-Advances in Economics Business and Management Research. – 2017. – № 38. – p. 139–143. – doi: 10.2991/ttiess-17.2017.24.
13. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Статистические сборники НИУ ВШЭ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/primarydata/rir (дата обращения: 25.07.2022).
14. Гохберг Л.М., Грачева Г.А., Дитковский К.А. Индикаторы инновационной деятельности: 2021. / статистический сборник Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2021. – 280 c.
15. Гареева Н.А. Сравнительный анализ инновационных профилей лидеров региональных экономических систем // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2021. – № 11(133). – c. 42–47. – doi: 10.26726/1812-7096-2021-11-42-47.
16. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix–University-Industry–Government Relations: A Laboratory for Knowledge Based Economic Development // EASST Review. – 1995. – № 14. – p. 14-19.
17. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The dynamics of innovation: from National Systems and ‘‘Mode 2’’ to a Triple Helix of University–Industry–Government Relations // Research Policy. – 2000. – № 29(2). – p. 109–123. – doi: 10.1016/S0048-7333(99)00055-4.
18. Etzkowitz H. Innovation in Innovation: The Triple Helix of University–Industry–Government Relations // Social Science Information. – 2003. – № 42(3). – p. 293–337.
19. Cai Y., Etzkowitz H. Theorizing the Triple Helix model: Past, present, and future // Triple Helix Journal. – 2020. – № 6(1). – p. 1–38. – doi: 10.1163/21971927-bja10003.
20. Etzkowitz H., Zhou C. The Triple Helix: University–Industry–Government Innovation and Entrepreneurship. - New York: Routledge, 2018. – 328 p.
21. Saad M., Zawdie G. Theory and Practice of Triple Helix Model in Developing Countries: Issues and Challenges. - New York: Routledge, 2011. – 336 p.
22. Борисоглебская Л.Н., Михайлов В.Н. Взаимодействие университетов, бизнеса и государства в контексте «тройной спирали» на зарубежном примере: проблемы и перспективы // Приоритетные научные направления: от теории к практике. – 2016. – № 21. – c. 175–186.
23. Артемова Д.И. Государственная власть, стратегия развития регионов, «Тройная спираль» // Государственная власть и местное самоуправление. – 2020. – № 9. – c. 36–44. – doi: 10.18572/1813-1247-2020-9-36-44.
24. Батракова Л.Г. Инновационное развитие регионов России по модели Тройной спирали // Социально-политические исследования. – 2020. – № 3(8). – c. 67–80. – doi: 10.20323/2658-428X-2020-3-8-67-80.
25. Антонов А.Г., Помогаева К.Ю. Инновационная спираль // Московский экономический журнал. – 2019. – № 5. – c. 5. – doi: 10.24411/2413-046X-2019-15005.
26. Поподько Г.И., Нагаева О.С. Условия реализации модели «тройной спирали» в регионах ресурсного типа // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 9(1). – c. 77–96. – doi: 10.18334/vinec.9.1.40494.
27. Удальцова Н.Л., Крутских Н.Л. Особенности становления и развития инновационной системы России в контексте «Тройной спирали» // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – № 1. – c. 33-46. – doi: 10.18334/vinec.11.1.111894.
28. Трофимов Н.А. Как обеспечить экономическую безопасность? Между Сциллой тройной спирали и Харибдой перформативности // Экономическая безопасность. – 2018. – № 3. – c. 189-197. – doi: 10.18334/ecsec.1.3.100517.
29. Бондаренко Н.Е., Дубовик М.В., Губарев Р.В. «Тройная спираль» как основа создания инновационных систем // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. – 2018. – № 2(98). – c. 3–15. – doi: http://dx.doi.org/10.21686/2413-2829-2018-2-3-15.
30. Leydesdorff L., Perevodchikov E., Uvarov A. Measuring triple-helix synergy in the Russian innovation systems at regional, provincial, and national levels // Journal of the Association for Information Science and Technology. – 2015. – № 66(6). – p. 1229–1238. – doi: 10.1002/asi.23258.
31. Истомина С.В., Лычагина Т.А., Пахомова Е.А. Эконометрический анализ факторов инновационного развития экономики России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2018. – № 14(10). – c. 1943–1960. – doi: 10.24891/ni.14.10.1943.
32. Нурутдинова А.Р., Дмитриева Е.В. Опыт реализации модели «ТС»: сравнительно-сопоставительный анализ (на примере России и Китая) // Современные проблемы науки и образования. – 2018. – № 6. – c. 201. – doi: 10.17513/spno.28296.

Страница обновлена: 10.08.2022 в 17:09:14