Assessing the level of regional innovative development based on the Triple Helix model and the Russian regional innovation index

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

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

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 I_j^НОК – уровень инновационного потенциала научно-образовательного комплекса j-го региона; I_j^{бизнес.} – уровень инновационного потенциала отраслей промышленности j-го региона; I_j^гос – уровень инновационного потенциала государственной поддержки j-го региона.

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

, (2)

где i – номер группы показателей акторов; n – количество внутреннего показателя i-группы; К_in – внутренний 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:

C_j = (I/I_j)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

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.

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.