Особенности пространственной организации инновационных процессов в арктическом регионе: вызовы и задачи современности
Агарков С.А.1
1 Институт экономических проблем им. Г.П. Лузина – обособленное подразделение Федерального исследовательского цента «Кольский научный центр Российской академии наук», Россия, Апатиты
Скачать PDF | Загрузок: 12 | Цитирований: 5
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)
Цитировать:
Агарков С.А. Особенности пространственной организации инновационных процессов в арктическом регионе: вызовы и задачи современности // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 3. – С. 1759-1786. – doi: 10.18334/vinec.12.3.116273.
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49551605
Цитирований: 5 по состоянию на 07.12.2023
Аннотация:
В статье рассматриваются возможности инновационного развития арктического региона через эффективные формы пространственной организации инновационных процессов и хозяйственной деятельности. Подчеркиваются преимущества кластерной экономики, основанной на знаниях и динамичных горизонтальных взаимодействиях, по сравнению с традиционным промышленным ландшафтом с характерной для индустриальной эпохи архаичной моделью линейных инноваций. Анализируется связь кластерно-сетевой структуры экономики с механизмом инновационного роста. Предлагается кластерная модель пространственной организации интерактивных инновационных процессов, построенная на принципах системного взаимодействия (коллаборации), как способ адаптации к вызовам времени. Методологическая база исследования включает комплекс концепций и теорий пространственной организации экономики, нового регионализма, кластерного развития, полюсов роста, теории сетевой экономики и открытых инноваций. Основная цель исследования состоит в изучении современных форм пространственной организации инновационных процессов с позиций практического применения кластерного подхода с опорой на умную специализацию. В целях активизации инновационной деятельности в промышленном секторе арктического региона предлагается создать межотраслевой высокотехнологичный инжиниринговый кластер. Полученные автором результаты могут использоваться в практической деятельности в рамках реализации региональных программ пространственного развития территорий, направленных на стимулирование инновационной активности.
Ключевые слова: арктический регион, пространственное развитие, кластеризация экономики, региональная инновационная экосистема, кластерно-сетевая среда, инновационно-ориентированное развитие, региональный межотраслевой инжиниринговый кластер
Финансирование:
Исследование выполнено в рамках темы № 0226-2019-0028 Института экономических проблем «Взаимодействие глобальных, национальных и региональных факторов в экономическом развитии Севера и Арктической зоны Российской Федерации» по государственному заданию Федерального исследовательского центра «Кольский научный центр Российской академии наук».
JEL-классификация: O31, O32, O33, R11, R12, R13
Введение
Антироссийские санкции запустили процессы международного военно-политического и экономического противостояния. Это подрывает сложившуюся систему мирового хозяйства, создает дополнительные риски и угрозы экономической безопасности страны и регионов. Отвечая на новые вызовы, Россия должна выстраивать стратегию долгосрочного развития не с позиций геополитического противодействия санкциям, что, на наш взгляд, контрпродуктивно, а в глобальном контексте конкурентной борьбы за экономическое и технологическое лидерство.
С этих позиций как никогда остро стоит вопрос о необходимости обеспечения технологического суверенитета, что очень важно для экономического освоения пространств и ресурсов Арктики, в частности перспективных шельфовых проектов морской добычи углеводородов, требующих использования передовых (и часто уникальных) технологий.
Важным шагом в указанном направлении становится формирование благоприятной инновационной среды генерации знаний, обеспечение конкурентоспособности сектора исследований и разработок, создание эффективной инновационной инфраструктуры, что позволит обеспечить развитие технологически передовой промышленности нового поколения с опорой на собственные ресурсы, научно-технический и интеллектуальный потенциал.
Сегодня управление инновациями требует новых подходов, учитывающих современные тенденции становления сетевого уклада, основанного на динамичных горизонтальных взаимодействиях, когда главным механизмом инновационного развития становится кооперация (коллаборация), причем в ее интерактивных сетевых формах, размывающих географические границы территорий.
В работе исследуются с концептуальной и практической точек зрения кластеры как явление в эконмическом ландшафте регионов, их вклад в реализацию принципов умной специализации, роль ключевых акторов в региональном инновационном пространстве. Цель статьи – обоснование пространственной организации инновационных процессов с позиций практического применения кластерного подхода, учитывающего региональный контекст, характеризующий конкурентные преимущества и специфические компетенции территорий. Центральное место в исследовании отводится развитию инновационных высокотехнологичных кластеров с опорой на умную специализацию, где особое внимание уделено формированию инновационной экосистемы кластера в модельной концепции N-кортежной спирали, объединяющей в едином сетевом пространстве комплементарные ресурсы (и возможности) участников инновационного процесса.
Актуальность исследования, методы подходы
В современном мире непрерывный инновационный процесс является критически важным условием долгосрочного устойчивого развития. При этом характерной особенностью постиндустриального этапа стало становление сетевого уклада глобальной экономки, основанного на динамических горизонтальных взаимодействиях, когда в основу организации экономики и общества ложатся сетевые потоки, сетевые структуры и сетевые взаимодействия, по Кастельсу, «непрерывно текущее пространство потоков» (Castells, 2013), что придает ей способность непрерывных обновлений [1, c. 89] (Smorodinskaya, 2015, р. 89).
Эффективным инструментом пространственной организации экономики и динамичного инновационного роста является кластерный подход, который не только не теряет своей актуальности, но и продолжает быть в центре внимания исследователей и практиков всего мира. Общепризнанным считается, что кластеризация экономического пространства позволяет повысить уровень инновационной активности и создания конкурентных преимуществ на динамических возможностях участников кластера. Образование кластеров, гибко реагирующих на изменения потребностей рынка, позволяет региональным экономикам последовательно углублять специализацию, сосредотачиваясь на новых и все более утонченных (sophistication) видах деятельности. В итоге территории, где появляются кластеры, приобретают уникальные сравнительные преимущества и успешно привлекают глобальных инвесторов, что помогает им вписаться в ситуацию глобальной конкуренции [2] (Solveil, Lindqvist, Ketels, 2003).
В большинстве работ, посвященных инновационной деятельности в различных географических ареалах (агломерациях, регионах, странах), среди многочисленных исследовательских проблем основной акцент делается на двух основных вопросах. Первый связан с характером и интенсивностью взаимоотношений между ключевыми участниками инновационной деятельности (особенно в высокотехнологичных секторах), которые не просто кооперируются, а вступают в интерактивные коллаборативные отношения, где они обмениваются явными и неявными знаниями, формируют совместное видение (shared vision) и, опираясь на механизмы ко-производства (co-production) и ко-специализации (co-specialization), осуществляют совместное создание новых ценностей (co-creation of values) [3] (Eriksson et al., 2010). Это позволяет принимать более эффективные решения по сравнению с индивидуальными (механизм коллективной фильтрации), а также эффективно объединять усилия заинтересованных участников для совместного создания новых благ (механизм коллективного создания инноваций). Второй касается соответствующего пространственно-географического масштабирования инновационных кластеров и сетей. Здесь специфика кластеров как пространственных агломераций во многом определяется тем, что они становятся локальными сетевыми узлами глобальных процессов, обеспечивая динамичное сочетание локальных и глобальных ресурсных потоков, образующих глокальную динамичную метасреду (интерактивную инновационную экосистему).
Базовой разновидностью инновационных экосистем на региональном уровне являются современные инновационные кластеры, а классическая модель коллаборации – это «Тройная спираль» (Triple Helix Model) Г. Ицковица, Л. Лейдесдорфа [4] (Etzkowitz, Leydesdorff, 2000), характеризующая трехстороннее сетевое взаимодействие представителей науки (университетов), бизнеса и государства. Феномен тройной спирали – это особая модель нелинейных и интерактивных взаимодействий на основе коллаборации трех функционально разных игроков (науки, бизнеса и власти), которые в ходе интерактивных взаимодействий вовлекаются в процесс коэволюции, сближают свои функциональные сферы [5, с. 66–78] (Smorodinskaya, 2011, р. 66–78). Тем самым тройная спираль артикулирует важность высшего образования (университетов) для инноваций и фокусируется на экономике знаний. Это привело к значительному интересу роли университетов в региональном развитии, так называемой третьей миссии университетов, под которой понимается наряду с обучением и исследованиями передача знаний и служение обществу [6] (Trippl, Sinozic, Lawton Smith, 2014). В настоящее время модель тройной спирали считается классической моделью коллаборации, необходимой для перехода к инновационному росту, и используется для практического применения как технология создания инновационных кластеров, иных инновационных экосистем и гармонизации постиндустриальной экономики в целом во многих странах мира (ОЭСР, ЕС, а также развивающихся и переходных систем Азии и Латинской Америки) [7] (MacGregor, Carleton, 2012). Позднее Э. Караяннис в соавторстве с Д. Кэмпбеллом предложили четырехкратную (Quadruple Helix Model) [8] (Carayannis, Campbell, 2009) и пятифакторную (Quintuple Helix) [9] (Carayannis, Campbell, 2010) модели, которые расширяли понимание факторных коммуникаций в производстве знаний и инноваций. Здесь наряду с наукой, промышленностью и государством (тройная спираль) рассматривается активная роль гражданского общества (четвертая спираль), которое зачастую является конечным пользователем инноваций, и поэтому через спрос и реализацию пользовательской функции существенно влияет на создание знаний и технологий, а также экологические аспекты (пятая спираь) как ключевой фактор глобальной концепции устойчивого развития [1].
Экосистемный подход отражает «поворот» от доминирующей в индустриальной экономике диады «промышленность – государство» к тройному спиральному взаимодействию в триаде «наука – промышленность – государство», когда происходит сближение функциональных сфер инновационной и предпринимательской экосистемы, образуя инновационно-предпринимательскую экосистему, в рамках которой формируется специфическая институциональная среда адаптивного типа, учитывающая стратегические задачи данной системы и способствующая активизации процессов расширенного воспроизводства инноваций, технологий и человеческого капитала [8, 9] (Carayannis, Campbell, 2009; (Carayannis, Campbell, 2010). Как отмечают Рассел М. и Смородинская Н. [10] (Russel, Smorodinskaya, 2018), «интегральный эффект коллаборации и непрерывная инновационная активность в экосистеме ведет к непрерывному росту производительности и зарождению особых внешних эффектов (экстерналий), улучшающих конкурентные возможности и специализацию территории». В таком контексте регионы все чаще рассматриваются как экосистемные агломерации c кластерно-сетевым устройством экономики, где интеграционные процессы приобретают форму образования сетевых региональных пространств с многомерным составом участников (многомерное сетевое пространство). В этих условиях процессы вытеснения иерархий сетевыми структурами приобретают уже массовый и необратимый характер, обнаруживая себя на всех уровнях экономических связей» [11, с. 91] (Smorodinskaya, 2013, р. 91). Это ведет к становлению сетевой модели создания инноваций, когда инновационный процесс (а вслед за ним и производственный) приобретает нелинейный, децентрализованный и интерактивный характер [1, с. 63] (Smorodinskaya, 2015, р. 63).
Кластерно-сетевое устройство инновационной экономики предполагает сочетание решения задач пространственного развития, которые связывают процессы кластеризации экономики с механизмом инновационного роста на принципах «умной специализации», под которой понимается региональная стратегия инновационной деятельности, которая устанавливает приоритеты, нацеленные на получение конкурентных преимуществ путем развития собственного научного и инновационного потенциала в соответствии с потребностями бизнеса, чтобы в полной мере использовать возникающие возможности и тенденции рынка. Поэтому региональные экономики начинают выявлять и поддерживать образование кластеров с умной специализацией (smart specialization), способной сделать данную территорию единственным в своем роде производителем нового блага, привлекающего глобальных инвесторов [3, 12, 13] (Eriksson et al., 2010; Foray Dominique et al., 2012; Nauwelaers, Lubicka, Peck, 2013).
Поскольку цель умной специализации – инновационная трансформация региональной экономики, диверсификация, технологическая модернизация, создание новых областей экономической деятельности, основанных на знаниях, то в качестве важного направления признается необходимость поддерживать межотраслевое распространение знаний, так называемых кросс-индустриальных инноваций (Cross-industry innovation, CII) [14–16] (Alzhanova, Lashkareva, 2017; Echterhoff, Amshoff, Gausemeier, 2013; Hann, 2014), которые являются производственным вариантом открытых инноваций [17] (Chesbrough, 2003), в основе которых лежит объективный процесс усиления мультидисциплинарной природы знаний. Это согласуется с дискуссиями [14–16] (Alzhanova, Lashkareva, 2017; Echterhoff, Amshoff, Gausemeier, 2013; Hann, 2014) вокруг создания на модельной базе кросс-индустриальных инноваций межотраслевых инновационных кластеров конкурентоспособности, позволяющих развиваться в концепции умной специализации различным отраслям и фокусирующихся на синергии между этими отраслями, в том числе за счет устранения «отсутствующих или слабых связей между ресурсами и деятельностью в области НИОКР и инноваций, с одной стороны, и отраслевой структурой экономики, с другой» [13, с. 11] (Nauwelaers, Lubicka, Peck, 2013, р. 11). Межотраслевые кластеры, как считают эксперты Исак К., Маркианиду П., Леон Л. и др., «являются инновационными по своей природе, поскольку они относятся к концентрации связанных отраслей и институтов, и, таким образом, они могут быть платформами для инноваций и промышленных изменений» [18, с. 12] (Izsak, Markianidou, Leon, Bougas, Teichler Kergel, Kohler, Kocker, Pflanz, 20140 р. 12). В таких условиях для регионов меняется само понятие «конкурентоспособность», которая определяется их способностью в условиях турбулентности генерировать во взаимодействии конкурентоспособные пути развития, где в качестве движущей силы выступают динамические способности региона, позволяющие развиваться различным отраслям и фокусирующиеся на синергии между этими отраслями с учетом перспективных экономических специализаций региона, раскрывающих бизнес-потенциал, способный дать выраженные конкурентные преимущества в долгосрочной перспективе. Пять динамических способностей считаются важными в сетевой региональной инновационной среде: инновационная способность, способность к обучению, сетевая способность, способность к лидерству и дальновидность [3, с. 45–47] (Eriksson et.al., 2010, р. 45–47). В таком контексте регионы все чаще рассматриваются как экосистемные агломерации организационных и институциональных образований, которые генерируют уникальные активы и возможности на основе отличительных промышленных структур и базы знаний региона, что предполагает развитие горизонтальных связей, межкластерных взаимодействий, создание условий для интеграции ресурсов территории с глобальными рынками [12, с. 8, 24] (Foray Dominique et al., 2012, р. 8; Tortsev, Smirennikova, Studyonov, Novoselov, 2018).
Этот подход тесно связан с идеей «нового регионализма», доминирующей в настоящее время в станах Евросоюза, предполагающей образование интегрированных кластерных метасистем для сцепления национальных рынков макрорегионов Европы [1, c. 315] (Smorodinskaya, 2015, р. 315), которая на практике реализуется через механизм создания региональных платформ развития [3, 11, 12] (Eriksson et.al., 2010; Smorodinskaya, 2013; Foray Dominique et al., 2012). Концепция региональных платформ развития соответствует современным мегатрендам цифровизации экономики и рассматривается как инструмент проектирования и управления региональной инновационной системой (экосистемой), помогающий региональным акторам взаимодействовать в глокализованном метапространстве (как внутри региона, так и за его пределами), а сам платформенный подход – как механизм обеспечения сетевого лидерства [3, с. 31] (Eriksson et.al., 2010, р. 31) в условиях сетевой трансформации глобальной экономики.
Что касается отечественной практики, то обзор литературы и анализ данных официальной статистики говорит о скорее негативной ситуации в инновационной сфере как в целом страны, так и регионов. Несмотря на то, что в России ведутся попытки реализации кластерных моделей, направленных на рост инновационной активности (например, Правительством РФ было принято постановление о предоставлении средств федерального бюджета для поддержки научно-образовательных центров мирового уровня [2]), результаты остаются весьма скромными. Так, по мнению Давыденко Е.В., проблема заключается в отсутствии устойчивых взаимосвязей между элементами инновационной системы: неэффективное взаимодействие власти и бизнеса, слабая координация между государственным и частным секторами в разработке приоритетов научно-технического и инновационного развития, практически полное отсутствие взаимодействия по линии «наука – бизнес» [19] (Davydenko, 2014). Эти выводы также подтверждаются другими исследователями и источниками. По уровню кластерного развития Россия в мировом рейтинге занимает в 2018–2019 гг. 86-е и 102-е места соответственно [20] (Ovchinnikova, Topoleva, 2020), при этом отмечается, что несмотря на положительную в целом динамику показателей кластеризации национальной (региональной) экономики, в том числе с точки зрения укрепления позиций концепции «тройной спирали» (более 70% всех бюджетных ассигнований были направлены на развитие инновационной и образовательной инфраструктуры), тем не менее эмпирические исследования уровня кооперации субъектов кластерных образований показали, что средний уровень производственной кооперации в российских кластерах составляет 3,1%, средний уровень научно-исследовательской кооперации несколько выше – 6,7% [21] (Karlik, Karpichev, 2018), что является очень низким показателем как в сравнении с развитыми экономиками Евросоюза, где аналогичные показатели варьируют в диапазоне 30–60%, так и с медианными значениями, где порог эффективности кооперации, по вариативным оценкам методики Глобальной кластерной обсерватории, должен составлять не менее 28%) [22] (Golikova, Bezrukova, Safonova, Titareva, Komov, 2019).
Таким образом, критический обзор литературы позволяет утверждать, несмотря на многочисленные исследования и полученные ценные практически подтвержденные результаты, все эти вопросы, включая: что такое «кластер, инновационный кластер, инновационная сеть, инновационная экосистема, до сих пор являются предметом острых дискуссий, и среди ученых нет единого мнения ни на концептуально-теоретическом, ни на эмпирическом уровне, что же такое кластер (и конкретно инновационный кластер, сеть, экосистема), ни каковы могут быть его пространственно-географические границы и условия его возникновения и эволюции» [23] (Hamdouch, 2007). На этом мы делаем вывод, хотя инновационные кластеры и «умная специализация» стали ключевой концепцией региональных инноваций, необходимо проводить различие между кластерами как явлениями в экономическом ландшафте регионов, с одной стороны, и практиками и идеями умной специализации, существующими в региональной экономике, с другой. Как отмечает Хамдуш А. [23] (Hamdouch, 2007), «инновационные кластеры не являются ни «химерами» – в смысле чисто искусственно созданных творений посредством «deus ex machina» («бог из машины»), конкретизирующих некую сильную стратегическую или политическую волю, – ни «чудесами», проистекающими из детерминированного хаоса или, наоборот, порожденными какие-то таинственные силы или даже по чистой случайности. В действительности сами процессы, лежащие в основе явления кластеризации и создания сетей внутри и между инновационными областями, работают в гибридных формах, сочетающих множество различных условий, факторов и механизмов». Для построения эффективных моделей пространственной организации инновационных процессов, которые обеспечат наилучшие комбинации умной специализации, связанной со знаниями, необходима адаптация лучшей практики под задачи инновационного развития российских регионов, учитывающая социально-экономический контекст и отраслевую специфику территорий. Это включает в себя необходимость выявления контекстных условий инновационных процессов регионов, включая межсекторальные кросс-функциональные тенденции, их направления и уровень связанности участников инновационных процессов.
Аспекты концептуализации инновационных процессов в развитии регионов
Факторный анализ инновационных процессов экономики арктических регионов. Для российских регионов, включенных полностью или частично в состав Арктической зоны РФ, присуща достаточно сильная дифференциация по уровню инновационного развития, что подтверждается многочисленными исследованиями [24–26] (Tortsev, Smirennikova, Studyonov, Novoselov, 2018; Detter, 2018; Matvienko, 2020) и данными официальной статистики, представленными в докладах [3]. Подавляющая часть регионов АЗРФ демонстрирует относительно невысокий уровень инновационного развития. Это во многом объясняется специфическими особенностями арктических территорий (суровые природно-климатические условия; низкая плотность населения; высокая дисперсность расселения; низкая развитость инфраструктуры; высокий уровень экономических издержек в стоимости конечного продукта), создающими дополнительные барьеры для активного инновационного процесса, при этом среди субъектов АЗРФ наблюдается разнонаправленная динамика показателей инновационного развития, что свидетельствует о том, что регионы в целом хотя и заинтересованы в генерировании и применении новых производственных технологий, не всегда способны в силу разных причин обеспечить благоприятные условия для опережающего инновационного роста своих территорий. В данном контексте важное значение с точки зрения качества государственного управления имеет сравнительный анализ сопоставимых регионов по рейтингу инновационного развития. Рисунок 1 иллюстрирует динамику рейтинга (РРИИ) [4] инновационного развития регионов СЗФО, полностью или частично включенных в состав Арктической зоны Российской Федерации.
Рисунок 1. Динамика рейтинга инновационного развития арктических регионов СЗФО, полностью или частично включенных в состав Арктической зоны Российской Федерации
Источник: составлено автором на основе данных доклада ИСИЭЗ НИУ ВШЭ [5].
Как видно из представленных данных, Мурманская область за период с 2014 по 2020 год потеряла (-21) позицию, переместившись с 38-го на 59-е место в общероссийском рейтинге инвестиционного развития, что является худшим показателем среди сопоставимых регионов АЗРФ.
В таблице 1 представлены данные субиндексов РРИИ, раскрывающие индивидуальные профили инновационного развития регионов СЗФО, полностью или частично включенных в состав Арктической зоны Российской Федерации.
Таблица 1
Индивидуальные профили инновационного развития арктических регионов СЗФО, полностью или частично включенных в состав АЗРФ
№
|
Наименование показателя (индекса, субиндекса)
|
Республика Карелия
|
Республика Коми
|
Архангельская область
|
Мурманская
область | |||||
2019
|
2020
|
2019
|
2020
|
2019
|
2020
|
2019
|
2020
|
2020 к 2019
| ||
|
Сводный
инновационный индекс (РРИИ)
|
60
|
47
|
57
|
42
|
45
|
34
|
36
|
41
|
-5
|
1
|
Социально-экономические
условия инновационной деятельности
|
65
|
60
|
55
|
47
|
29
|
37
|
37
|
40
|
-3
|
2
|
Научно-технический
потенциал
|
25
|
30
|
14
|
20
|
43
|
49
|
63
|
53
|
10
|
3
|
Инновационная
деятельность
|
59
|
49
|
79
|
60
|
14
|
17
|
38
|
34
|
4
|
4
|
Экспортная
активность
|
50
|
35
|
44
|
15
|
46
|
54
|
6
|
17
|
-11
|
5
|
Качество
инновационной политики
|
58
|
41
|
56
|
51
|
71
|
37
|
46
|
59
|
-13
|
Источник: составлено автором на основе данных аналитических отчетов рейтинга инновационного развития субъектов Российской Федерации [6].
Мурманская область в 2020 году занимала 41-е место в рейтинге инновационного развития среди российских субъектов Федерации, утратив 5 позиций к уровню 2019 года. Самое заметное снижение позиций фиксируется по субиндексу «Качество инновационной политики» [7], по которому регион в 2020 году занимает последнее 59-е место (-13 к уровню 2019 г.) среди арктических субъектов Федерации СЗФО. Это крайне негативно характеризует эффективность управления с точки зрения проактивного участия органов государственной власти в инновационном развитии территорий, особенно на фоне Архангельской области, которая демонстрирует беспрецедентный рост (+34), что позволило ей выйти на лидирующие позиции. Считается, что именно благоприятная инновационная среда способствует обеспечению конкурентоспособности территорий.
Динамика инновационного развития Мурманской области. Анализ данных статистики, характеризующих инновационное развитие Мурманской области, подтверждает снижение инновационной активности практически во всех сферах экономики региона. В таблице 2 представлены выборочные данные инновационного развития экономики Мурманской области в разрезе видов деятельности и секторов.
Таблица 2
Динамика инновационного развития экономики Мурманской области
Наименование показателя
|
ед.
|
2015
|
2017
|
2019
|
2020
|
Прирост 2020 к 2015, в %
|
ВРП
|
млрд
руб. |
401,6
|
442,6
|
616,9
|
790,4
|
+96,8
|
Основные показатели
инновационной деятельности в регионе
| ||||||
Удельный вес инновационно активных организаций от общего числа
обследованных организаций, в %
|
%
|
9,4
|
16,2
|
9,6
|
9,4
|
0,0
|
Удельный вес затрат на инновационную деятельность в общем объеме
отгруженных товаров собственного производства, в %
|
ед.
|
0,5
|
0,3
|
0,2
|
0,2
|
-60,0
|
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП
(Мурманская область)
|
%
|
17,1
|
15,9
|
16,3
|
14,6
|
-14,6
|
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВВП
(Российская Федерация) 1)
|
%
|
21,1
|
21,8
|
22,2
|
24,4
|
+15,7
|
Исследования и разработки
(R&G)
| ||||||
Количество организаций, выполняющих научные исследования и
разработки, всего, в т.ч.
|
ед.
|
31
|
30
|
34
|
35
|
+12,9
|
– предпринимательский сектор
|
ед.
|
4
|
4
|
2
|
5
|
+25,0
|
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками 2),
всего, в т.ч:
|
чел.
|
2342
|
2138
|
2029
|
1988
|
-15,1
|
- государственный сектор
|
чел.
|
2215
|
2052
|
1979
|
1761
|
-20,5
|
- предпринимательский сектор
|
чел.
|
93
|
62
|
17
|
193
|
+107,5
|
- сектор высшего образования
|
чел.
|
34
|
24
|
33
|
34
|
0,0
|
Численность исследователей, непосредственно занятых в научных
разработках
|
чел.
|
1023
|
923
|
873
|
732,9
|
-28,4
|
Внутренние затраты
организаций на исследования и разработки
| ||||||
Внутренние затраты организаций на исследования и разработки,
всего
|
млн руб.
|
2513,4
|
2276,1
|
2769,7
|
2837,4
|
+12,9
|
Всего, в % к валовому региональному продукту
|
%
|
0,63
|
0,51
|
0,45
|
0,36
|
-42,6
|
Внутренние затраты организаций на исследования и разработки по
приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники
|
млн руб.
|
1910,2
|
1666,1
|
1357,3
|
1060,6
|
-44,5
|
Всего, в % к внутренним затратам организаций на исследования и
разработки
|
%
|
76
|
73,2
|
49
|
37,4
|
-50,8
|
Число организаций, использующих передовые производственные
технологии, в том числе:
|
ед.
|
242
|
230
|
214
|
203
|
-16,1
|
- число фактов использования
|
ед.
|
1201
|
1145
|
1375
|
1535
|
+27,8
|
Источник: составлено автором на основе данных Мурманскстата [8].
Обращает внимание динамика снижения показателя «Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП» (-14,6% за период с 2015 по 2020 г.), который в сравнении с аналогичным среднероссийским показателем за аналогичный период (+15,7%) выглядит весьма удручающе. По данным экспертов национального доклада «Высокотехнологичный бизнес в регионах России», Мурманская область по вкладу высокотехнологичного бизнеса в производство, экспорт, налоги высокотехнологичного сектора России относится к так называемым малым центрам несырьевого роста (с долей менее 0,5%) (с. 19–25) [9], что является одним из самых низких показателей среди всех регионов СЗФО, включая регионы, частично или полностью входящие в АЗРФ (Архангельская область, Республика Коми, Республика Карелия) (табл. 3).
Таблица 3
Группировка отдельных регионов СЗФО по их доле в ресурсах и результатах развития высокотехнологичного бизнеса России в 2018 г.
Регион
|
Группа
|
Тип
|
Доля «хайтек» сектора региона в
общероссийском показателе, в %
|
Ранг
|
Архангельская
область
|
Малые центры несырьевого роста
(< 2%)
|
4C
|
1,04
|
21
|
Калининградская
область
|
4C
|
1,02
|
22
| |
Вологодская
область
|
4D
|
0,88
|
27
| |
Республика
Коми
|
4D
|
0,55
|
39
| |
Республика
Карелия
|
4Е
|
0,41
|
51
| |
Мурманская
область
|
4Е
|
0,39
|
54
| |
Новгородская
область
|
4Е
|
0,39
|
54
| |
Псковская
область
|
4Е
|
0,14
|
70
|
Источник: составлено автором по данным национального доклада «Высокотехнологичный бизнес в регионах России».
На фоне представленных данных (табл. 2, 3) достаточно пессимистично выглядит прогноз социально-экономического развития Мурманской области на период до 2035 года, в соответствии с которым предполагается к 2035 году увеличить: «удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации», в базовом сценарии на 5,2%, в целевом на 5,4%; «долю продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП», в базовом сценарии – на 5,4%, в целевом – на 5,9% (табл. 4). Это не только ниже среднероссийских показателей 2020 года (24,4%), но и не соответствует значениям, заявленным в Едином плане по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года [10]. Таким образом, уже на этапе стратегического планирования закладывается инерционный сценарий, консервирующий сложившуюся достаточно негативную ситуацию в инновационной сфере региона и не соответствующий структуре выпуска новой экономики.
Таблица 4
Прогноз социально-экономического развития Мурманской области на период до 2035 года [11]
Показатели
|
2020
|
Сценарии
|
Среднегодовое значение
|
2035
|
2035 к 2020, в %
| ||
факт
|
2020–2025
|
2025–2030
|
2030–2035
|
прогноз
|
| ||
Удельный
вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в %
|
9,4
|
базовый
|
8,25
|
10,2
|
12,05
|
14,6
|
5,2%
|
целевой
|
10,15
|
13,7
|
17,5
|
21,2
|
11,8%
| ||
Доля
продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, в %
|
14,3
|
базовый
|
17,45
|
18,05
|
18,85
|
19,7
|
5,4%
|
целевой
|
17,7
|
18,5
|
19,35
|
20,2
|
5,9%
|
Обобщая приведенные данные, можно сделать вывод о том, что управление инновационной деятельностью на территории Мурманской области осуществляется недостаточно эффективно и не соответствует современным реалиям мировых тенденций и глобальным вызовам текущего периода, связанных с антироссийскими санкциями, закрывающими доступ к западным рынкам наукоемких товаров и технологий. Из чего можно заключить, что Мурманская область, как и подавляющее большинство российских регионов, к прорывной инновационной деятельности не готова, что актуализирует разработку практико-ориентированных подходов и моделей пространственной организации инновационных экосистем, способных обеспечить встраивание элементов инновационного цикла во все элементы производственной цепочки, учитывая региональный контекст, характеризующий отраслевую структуру и уровень экономического развития отдельных территорий, отраслей и секторов экономики, потенциала крупного, среднего и малого бизнеса, достижений университетской и академической науки.
Результаты исследования и дискуссия
Концептуализация кластерно-сетевой модели пространственной организации инноваций (применительно к Мурманской области). Как следует из многочисленных источников [14–16, 27–29] (Alzhanova, Lashkareva, 2017; Echterhoff, Amshoff, Gausemeier, 2013; Hann, 2014; Lammer-Gamp, 2014; Wang, Meijers, Szirmai, 2017; Spychalska-Wojtkiewicz, Klein, 2020), посвященных инновационной промышленной политике, кросс-индустриальные высокотехнологичные кластеры получили наибольшее развитие в индустриально развитых регионах, где отмечается высокая концентрация взаимосвязанных отраслей и высокий уровень насыщенности объектами производственно-технологической инфраструктуры. Из чего следует, что модель пространственной организации инновационной деятельности на основе межотраслевого взаимодействия представляет практический интерес для промышленных регионов АЗРФ. При этом Ламмер-Гэмп Т. и др. отмечают, что для успешного формирования и функционирования межотраслевых кластеров крайне важно понимание различных бизнес-моделей в различных промышленных секторах, что требует анализа различных цепочек создания стоимости и систем создания стоимости для существующих промышленных/технологических секторов и цепочки добавленной стоимости, которую хотят развивать через межотраслевой кластер – на основе прогноза развивающегося сектора промышленности [27, c. 14–15] (Lammer-Gamp, 2014, р. 14–15).
Кольский межотраслевой высокотехнологичный инжиниринговый кластер (КМВИК). В условиях масштабных санкционных ограничений, закрывающих доступ России к западным технологиям, становится очевидным, что инновации это не просто один из факторов экономического роста, – это критически важное условие обеспечения технологического суверенитета, национальной безопасности и устойчивости социально-экономического развития страны и регионов.
Мурманская область – это регион стратегический с высокоиндустриальной структурой экономики, которая остро нуждается в инновациях. Проведенный факторный анализ экономики региона свидетельствует, что для достижения нового качества роста требуется переход на новые принципы и модели организации инновационного процесса, которые позволят не только наращивать инвестиции в сферу науки и инноваций и стимулировать инновационную активность бизнеса, но и обеспечить благоприятные условия для коммерциализации нововведений, повышая тем самым результативность исследований. Так как для достижения лидерства в сфере инноваций важно не только наращивание ресурсов (например, за счет государственных субсидий), но и высокая эффективность их использования. Именно сбалансированность показателей результатов и ресурсов инноваций отличает страны, возглавляющие и быстро продвигающиеся в Глобальном инновационном индексе (ГИИ), отмечает член Международного консультативного совета ГИИ Л. Гохберг [12]. Очевидно, что это непростая задача, которая в сложившейся ситуации становится критически важной и требует не только комплексных, но и решительных действий. По нашему мнению, нового качества экономического роста можно достичь путем проведения системной политики, целенаправленно обеспечивающей создание благоприятных условий для непрерывного инновационного процесса с опорой на «умную специализацию» (Smart Specialisations, RIS 3), под которой понимается региональная стратегия инновационной деятельности, которая устанавливает приоритеты, нацеленные на получение конкурентных преимуществ путем развития собственного научного и инновационного потенциала в соответствии с потребностями бизнеса, чтобы в полной мере использовать возникающие возможности и тенденции рынка [12] (Foray Dominique et al., 2012). Возможным решением этой сложной задачи может стать создание в Мурманской области регионального межотраслевого инновационного (инжинирингового) кластера (далее – Кольский межотраслевой высокотехнологичный инжиниринговый кластер, КМВИК), призванного обеспечить полный цикл создания, трансферта и коммерциализации нововведений, направленных, прежде всего, на технико-технологическую модернизацию промышленного комплекса в концепции умной специализации региона и повышение в целом наукоемкости арктической экономики (рис. 2).
Рисунок 2. Кольский межотраслевой (кросс-индустриальный) высокотехнологичный инжиниринговый кластер (КМВИК)
Источник: составлено автором.
Базовые отрасли крос-индустриального взаимодействия: отрасли «голубого роста» («голубой экономики»), включают виды деятельности, связанные с освоением ресурсов океанов, морей и побережья; цветная металлургия (добыча и обогащение медно-никелевых и железных руд, производство цветных металлов); добыча и переработка апатито-нефелиновых руд; строительство крупнотоннажных морских сооружений, судоремонт; технологии будущего (НБИК-конвергенция). Академический сектор – научно-образовательное ядро кластера: научно-исследовательские институты КНЦ РАН; объединенный университетский комплекс исследовательского типа (МАГТУ).
Для формирования межотраслевого высокотехнологичного инновационного кластера (рис. 2) в регионе есть все объективные предпосылки, как с точки зрения уровня промышленного развития, так и научно-технического, образовательного инфраструктурного потенциала. Производственно-экономическая специализация региона связана, прежде всего, с добычей и переработкой континентальных полезных ископаемых и морской хозяйственной деятельностью [13]. В регионе успешно функционирует Кольский научный центр Российской академии наук РАН, обладающий необходимой научной инфраструктурой, высококвалифицированными кадрами, научными заделами для ведения фундаментальных и прикладных исследований в интересах опережающего инновационного развития арктической экономики. Система высшего образования представлена двумя государственными университетами: Мурманский государственный технический университет (МГТУ) и Мурманский арктический государственный университет (МАГУ), в которых проходят обучение более 5,5 тыс. студентов по широкому спектру востребованных в регионе направлений подготовки и специальностей. Необходимым и важным условием формирования и развития инновационной экономики являются институты регионального развития, которые в Мурманской области представлены следующими организациями: ГОБУ «МРИБИ»; НКО «ФОРМАП»; АНО «Арктический центр компетенций»; АНО «Центр поддержки экспорта Мурманской области»; Заполярный Арктический НОЦ; АНО «Проектный офис НОЦ».
Особенность межотраслевых инновационных кластеров как производственных агломераций заключается в том, что они являются, во-первых, трансотраслевыми структурами, где сосредоточены компании нескольких связанных отраслей, во-вторых, глокальными [10, с. 32] (Russel, Smorodinskaya, 2018, р. 32) [14] динамичными структурами, где циркулируют и переплетаются локальные и глобальные ресурсные потоки, в-третьих, образуют территориально-локализованные сетевые узлы, интегрированные в глобальные (национальные) цепочки создания стоимости, где происходит углубление специализации. Локализуя глобализированное пространство на уровне отдельных территорий, кластеры расширяют ресурсный потенциал развития, создают условия для умной специализации территорий, в результате чего регион получает устойчивые конкурентные преимущества. Передовой международный опыт подтверждает, что наиболее успешные регионы формируют инновационные экосистемы, в которых активно взаимодействуют в форме коллаборации крупные компании, малый и средний бизнес, образовательные и научные организации и представители региональных администраций.
Рассматривая создание Кольского межотраслевого инжинирингового кластера (КМВИК) с экосистемных позиций, следует отметить, что важнейшим условием для возникновения передовых инновационных технологий является многоканальный переток (диффузия) знаний, что в идеале предполагает интеграцию региональной инновационной системы в глобальные процессы (платформы) создания и использования нововведений. Поэтому центральное место в этой модели отводится формированию конвергентно-сетевой инновационной экосистемы, объединяющей в единое глокализированное [10] (Russel, Smorodinskaya, 2018) пространство объекты инновационной инфраструктуры, научно-технический и производственный потенциал региона. Решение этой задачи выдвигает на первый план формирование региональной сетевой платформы с открытыми интерфейсами (веб-порталами) для обеспечения интерактивного взаимодействия различных участников инновационного процесса. Это позволит использовать многообразные (в том числе немонетарные) факторы кросс-функционального взаимодействия, возникающего в процессе многоканальной циркуляции знаний между академическими учреждениями, отраслевыми предприятиям и бизнесом как внутри региональной инновационной системы, так и другими инновационными системами создания и использования нововведений. На рисунке 3 представлена визуализация пространственного агрегирования кластерно-сетевой инновационной экосистемы Кольского межотраслевого инжинирингового кластера (КМВИК), построенной на принципах системной коллаборации, которая отражает в многоуровневом системном понимании сетевую матрицу кросс-связей 5N-кортежа спиралей (Quintuple Helix Model) [9] (Carayannis, Campbell, 2010) субъектов инновационного процесса в границах внешней и внутренней среды.
Рисунок 3. Модель пространственной организации инновационной экосистемы регионального высокотехнологичного инжинирингового кластера (модель с пятью спиралями)
Источник: составлено автором.
Представленная структура описывает рециркулярный процесс создания «круговой экосистемной инновации» [29] (Spychalska-Wojtkiewicz, Klein, 2020) в пятифакторной модели (5N-спиралей) [9] (Carayannis, Campbell, 2010) участников инновационного процесса: университет – промышленность – правительство – общественность – окружающая среда. Пятифакторный кортеж 5N-спиралей – это более сложный институциональный механизм коллаборации, который охватывает наряду с наукой, промышленностью и государством (классическая тройная спираль Triple Helix) представителей гражданского общества, которое зачастую является конечным пользователем инноваций и поэтому существенно влияет на создание знаний и технологий – через спрос и реализацию пользовательской функции, а также учитывает экологические аспекты инноваций, что особенно актуально в условиях интенсивного хозяйственного освоения пространств и ресурсов Арктики (арктической экономики), природа которой очень чувствительна к техногенным воздействиям.
Этот подход характеризует многослойную, многоуровневую инновационную среду (систему систем), где происходит функциональное сближение институциональных сфер (научно-образовательной, инновационной и предпринимательской), образуя глокализированное сетевое метапространство (инновационно-предпринимательскую экосистему), которое, в свою очередь, представляет собой совокупность запасов и потоков человеческого, социального, интеллектуального и финансового капитала, а также культурных и технологических артефактов и модальностей, постоянно совместно развивающихся, совместно специализирующихся и совместно открывающихся [8] (Carayannis, Campbell, 2009). Надлежащая «инновационная культура», возникающая в рамках инновационных экосистем, является структурным компонентом, который способствует инновационной деятельности, а индикаторами уровня инновационной культуры являются квалифицированная и образованная рабочая сила и миграция высококвалифицированных специалистов на территорию локализации кластера [31] (Mercan, Göktaş, 2011).
Перспективы исследования
Успешная реализация экосистемно-кластерного подхода пространственной организации инновационного процесса, в том числе внедрения принципов N-кортежа спиралей и «умной специализации», предполагает не только следование всем теоретическим требованиям и моделям, которые, как было показано, имеют большое значение в содействии «умному росту». Важное условие создания и становления инновационного кластера, на что указывают эмпирические данные, когда в регионе есть сильный университет, который выступает в качестве связующего звена и сетевого интегратора, выполняющего функцию «якорного центра» инновационной экосистемы кластера (такие организации еще называются «оркестратор» [30] (Konietzko, Bocken, Hultink, 2020)), вокруг которого концентрируются инновационно активные предприятия. При таком подходе большой теоретический и практический интерес представляют исследования, анализирующие связь кластерно-сетевого уклада с механизмом инновационного роста, где будет обсуждаться процесс трансформации университета как структурообразующего системного компонента инновационных процессов экосистемы кластера, из пассивного объекта в субъект, способный артикулировать интересы формирующегося кластера (концепция «третьей миссии»). Эта проблематика вкупе с концептуальным моделированием организационных форм (перспективных моделей университета), которые обеспечат наилучшие комбинации умной специализации, связанной со знаниями, является ориентиром для дальнейших исследований.
Заключение
В условиях масштабных санкционных ограничений становится очевидным, что инновации являются не просто одним из факторов экономического роста, а неотъемлемым условием обеспечения национальной безопасности и технологического суверенитета. Вызовы времени не оставляют России никакой альтернативы, кроме курса на инновационную модернизацию. Поэтому особое значение приобретает способность регионов инициировать перспективные кластерные проекты, развивать на базе профильных платформ с опорой на умную специализацию интерактивное сетевое сотрудничество участников кластерных структур и институтов развития.
Следует признать в целом низкий уровень инвестиционной активности и кластеризации национальной экономики, что на фоне мировых процессов (сетевизации, цифровизации, платформизации), формирующих знаниевую постиндустриальную экономику, выглядит весьма архаично и является показателем замкнутости национальной экономики, характерной для индустриальной эпохи.
Российские регионы, включенные полностью или частично в состав Арктической зоны РФ, характеризуются относительно невысоким уровнем инновационного развития. Это частично объясняется специфическими особенностями территорий Крайнего Севера, создающими дополнительные барьеры для активного инновационного процесса, а также низким уровнем кластеризации арктической экономики.
Фундаментальная проблема для национальной (и арктической) экономики заключается в том, что полноценные кластеры не могут возникнуть в монополизированной бизнес-среде, где доминируют вертикальные связи, так как экономическая суть кластеров, определяемая сетевыми эффектами коллаборации.
Поскольку улучшить конкурентные позиции без опоры на интерактивные инновации уже невозможно, а это требует перехода к горизонтальным связям и распределенным механизмам их координации, то требуются концептуализация принципов пространственной организации (кластеризации) инновационных процессов применительно к российской практике, учитывающей региональный социально-экономический контекст.
Речь идет об эффективных организационных формах хозяйственной и инновационной деятельности за счет создания кластерно-сетевых структур, реализующих преимущества системной коллаборации (N-кортеж спиралей) как базового принципа организации инновационных экосистем, образующих динамичную метасреду интерактивных сетевых взаимодействий, где формируется сетевое пространство консенсуса заинтересованных участников инновационного процесса.
Перечисленные принципы концептуализируют представленное в исследовании обоснование пространственной организации инновационных процессов, предполагающих сильную межотраслевую (и междисциплинарную) интеграцию территориально локализованных отраслевых компаний, образовательных и научных организаций.
Для достижения эффектов непрерывной инновационной активности и, как следствие, эффектов устойчивого роста предлагается создание в арктическом регионе (Мурманской области) межотраслевого инновационного инжинирингового кластера, ключевой чертой которого должна быть сетевая коллаборация, а доминирующей логикой исследований и разработок – создание востребованных экономикой региона инноваций.
Планируется, что интегральный эффект коллаборации и непрерывная инновационная активность в экосистеме кластера, предполагающая сильную межотраслевую (и междисциплинарную) интеграцию, создаст мультипликативный эффект инновативности, который будет распространяться за счет широкой многоканальной диффузии знаний на всю кластеризуемую экономику, а умная специализация, развивающая уникальные преимущества хозяйственных агломераций, позволит в целом нарастить конкурентный потенциал региона.
В данном контексте в целях совершенствования методов управления процессами кластеризации и активизации инновационной деятельности необходимо на региональном уровне формирование инновационной стратегии, направленной на создание экономических, организационных и институциональных условий для безбарьерной инновационной деятельности, включая развитие кластерно-сетевой среды, которая позволяет наращивать интерактивную сетевую кооперацию на базе профильных платформ (с открытыми интерфейсами) для обеспечения устойчивых кросс-функциональных (кросс-индустриальных) связей коллективного создания новшеств.
[1] Наиболее популярным определением устойчивого развития является определение Организации Объединенных Наций, в котором подчеркивается, что «устойчивое развитие – это развитие, удовлетворяющее потребности настоящего без ущерба для способности будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности» (WCED, 1987).
[2] Постановление от 30 апреля 2019 г. № 537 «О мерах государственной поддержки научнообразовательных центров мирового уровня на основе интеграции образовательных организаций высшего образования и научных организаций и их кооперации с организациями, действующими в реальном секторе экономики». URL: http://government.ru/docs/36626/ (дата обращения: 11.08.2022).
[3] Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». 2020 / под ред. С.П. Земцова – М.: РАНХиГС, АИРР, 2020. 100 с. URL: file:///C:/Users/Win/Downloads/_.pdf (дата обращения 05.08.2022); Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 7 / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, С. В. Бредихин и др.; под ред. Л. М. Гохберга; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: НИУ ВШЭ, 2021. 274 с. DOI: 10.17323/978-5-7598-2292-9 URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/484399640 (дата обращения 08.08.2022).
[4] Российский региональный инновационный индекс (РРИИ) сформирован на базе 53 показателей, сгруппированных в 16 разделов и распределенных по пяти тематическим блокам, что обеспечивает возможность расчета соответствующих субиндексов: «Социально-экономические условия инновационной деятельности» (ИСЭУ), «Научно-технический потенциал» (ИНТП), «Инновационная деятельность» (ИИД), «Экспортная активность» (ИЭА), «Качество инновационной политики» (ИКИП).
[5] Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2021. Выпуск 7. DOI: 10.17323/978-5-7598-2292-9 URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/484399640 (дата обращения 08.08.2022).
[6] Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2021. Выпуск 7. DOI: 10.17323/978-5-7598-2292-9 URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/484399640 (дата обращения: 08.07.2022).
[7] Методологически данный субиндекс оценивается по таким факторам как: нормативная правовая база инновационной политики; организационное обеспечение инновационной политики; бюджетные затраты на науку и инновации; участие в федеральной научно-технической и инновационной политике, включая число территорий инновационного развития, которым присвоены особые статусы в соответствии с мерами государственной поддержки научной, научно-технической и инновационной деятельности, предоставляемыми федеральными органами власти; число объектов инновационной инфраструктуры поддержки малого и среднего предпринимательства, получавших поддержку из федерального бюджета.
[8] Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Мурманской области. URL: https://murmanskstat.gks.ru.
[9] Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». 2020 / под ред. С.П. Земцова – М.: РАНХиГС, АИРР, 2020. 100 с. URL: file:///C:/Users/Win/Downloads/_.pdf (дата обращения: 05.08.2022)
[10] Распоряжение правительство Российской Федерации от 1 октября 2021 г. № 2765-р «Единый план по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года».
[11] Постановление Правительства Мурманской области от 20.03.2019 № 123-ПП «Прогноз социально-экономического развития мурманской области на период до 2035 года. URL: https://minec.gov-murman.ru/activities/forecasts/sub02/ (дата обращения: 01.08.2022).
[12] Власова В., Сапрыкина А. Рецепты успеха: как достичь лидерства в сфере инноваций и обеспечить экономический рост? // ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 2022. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/642245136.pdf (дата обращения: 08.08.2022).
[13] Область производит 100 % апатитового и 10 % железорудного концентратов, 7 % рафинированной меди, 44 % никеля, 20 % пищевой рыбной продукции в России. В Мурманске базируется мощнейший в мире атомный ледокольный флот, обеспечивающий круглогодичное функционирование Северного морского пути, который является стратегической морской транспортной артерией, обеспечивающей доступ к природным ресурсам Крайнего Севера, Сибири и Дальнего Востока, а также международный транзит из Атлантики в Тихий океан.
[14] Глокализация (glocalization) – термин, синтезирующий понятия «глобализация» и «локализация», описывает феномен конвергенции инновационных систем, сетей и секторов, который формируется в контексте экономики знаний и общества, базирующегося на знаниях. Движущими силами этого тренда являются все более сложные, нелинейные динамические процессы создания, распространения и использования знаний, которые в итоге ставят задачу (Carayannis, Grigoroudis, 2016) переосмыслить, если не полностью пересмотреть способы и средства производства, применения и возобновления знаний, их хранения и доступа к ним [10, с. 32].
Источники:
2. Solveil О., Lindqvist G., Ketels C. The Cluster Initiative Greenbook. - Stockholm: Ivory Tower, 2003.
3. Eriksson A. et.al. The Matrix - Post cluster innovation policy. / / Arne Eriksson, ed. Verna Allee, Philip Cooke, Vesa Harmaakorpi, Markku Sotarauta, Johan Wallin. - VINNOVA Report, 201. – 93 p.
4. 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.
5. Смородинская Н.В. Тройная спираль как новая матрица экономических систем // Инновации. – 2011. – № 4(150). – c. 66–78.
6. Trippl M., Sinozic T., Lawton Smith H. The role of universities in regional development: conceptual models and policy institutions in the UK, Sweden and Austria // Centre for Innovation, Research and Competence in the Learning Economy (CIRCLE) Lund University. – 2014. – № 13.
7. MacGregor S.P., Carleton T. Sustaining Innovation. Collaboration Models for a Complex World. - New York: Springer, 2012.
8. Carayannis E., Campbell D. Mode 3 and Quadruple Helix: Toward a 21st century fractal innovation ecosystem // International Journal of Technology Management. – 2009. – № 46(3(4)). – p. 201–234. – doi: 10.1504/IJTM.2009.023374.
9. Carayannis E.G., Campbell D.F. Triple Helix, Quadruple Helix and Quintuple Helix, and how do knowledge, innovation and the environment relate to each other? A proposed framework for a transdisciplinary analysis of sustainable development and social ecology // International Journal of Social Ecology and Sustainable Development. – 2010. – № 1-1. – p. 41–69. – doi: 10.4018/jsesd.2010010105.
10. Russel M., Smorodinskaya N. Leveraging complexity for ecosystemic innovation // Technological Forecasting and Social Change. – 2018. – № 136. – p. 114–131. – doi: 10.1016/j.techfore.2017.11.024.
11. Смородинская Н.В. Инновационная экономика: от иерархий к сетевому укладу // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2013. – № 2. – c. 87–111.
12. Foray Dominique et al. Guide to Research and Innovation Strategies for Smart Specialisations (RIS 3). - European Union, DG Regions, 2012.
13. Nauwelaers C., Lubicka B., Peck F. The role of clusters in smart specialisation strategies. , 2013.
14. Альжанова Ф.Г., Лашкарева О.В. Модель кросс - индустриальных инноваций в развитии кластеров: мировая практика // Вестник Карагандинского университета. Серия: экономика. – 2017. – № 2. – c. 112–122.
15. Echterhoff N., Amshoff B., Gausemeier J. Cross-Industry Innovations – Systematic Identification and Adaption // International Scholarly and Scientific Research. – 2013. – № 7(4).
16. Hann T. Cross-Industry Innovation Processes: Strategic Implications for Telecommunication companies. - Tobias. Berlin, 2014. – 206 p.
17. Chesbrough H.W. The Era of Open Innovation // MIT Sloan Management Review. – 2003. – № 44-3. – p. 34–42.
18. Izsak K., Markianidou P, Leon L.R., Bougas K., Teichler T. Kergel H, Kohler T., Kocker G.M., Pflanz K. European Cluster Trends Report. - European Cluster Observatory, 2014. – 76 p.
19. Давыденко Е. В. Модели национальных инновационных систем: зарубежный опыт и адаптация для России // Проблемы современной экономики. – 2014. – № 2(50). – c. 23–26.
20. Овчинникова А. В., Тополева Т. Н. Кластеризация экономического пространства как фактор роста конкурентоспособности национальной экономики. Управленческие науки // Управленческие науки. – 2020. – № 10(2). – c. 41–52. – doi: 10.26794/2404-022X-2020-10-2-41-52.
21. Карлик А. Е., Карпичев Е. В. Факторы успешности инновационной кооперации национальных промышленных кластеров // Вопросы экономики и права. – 2018. – № 124. – c. 70–74. – doi: 10.14451/2.124.70.
22. Golikova N. V., Bezrukova T. L., Safonova N. A., Titareva V. A., Komov I. V. Formation of cluster policy in the IT sector // Perspectives on the use of new information and communication technology (ict) in the modern economy. – 2019. – № 726. – p. 546–553. – doi: 10.1007/978-3-319- 90835-9_64.
23. Hamdouch A. Innovation Clusters and Networks. / 19th EAEPE Conference. - University of Porto, Portugal, 2007. – 30 p.
24. Торцев А.М., Смиренникова Е.В., Студёнов И.И., Новоселов А.П. Вопросы инновационной экономики. , 2018. – 417-434 c.
25. Деттер Г.Ф. Формирование функционально полной инновационной инфраструктуры в экосистеме арктических регионов // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – № 1. – c. 91-104. – doi: 10.18334/vinec.8.1.38754.
26. Матвиенко И.И. Анализ инновационного развития регионов Арктической зоны Российской Федерации // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 1. – c. 307-324. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100663.
27. Lammer-Gamp Т. Policy recommendations - promotion of cross-innovation from creative industries. / ed. Thomas Lammer-Gamp. - Berlin, 2014. – 20 p.
28. Wang L., Meijers H., Szirmai A. Technological spillovers and industrial growth in Chinese regions // Industrial and Corporate Change. – 2017. – № 26(2). – p. 233-257. – doi: 10.1093/icc/dtw022.
29. Spychalska-Wojtkiewicz M., Klein M.E. Cross-Sector Partnerships for Innovation and Growth: Can Creative Industries Support Traditional Sector Innovations? // Sustainability. – 2020. – № 12 (23). – doi: 10.3390/su122310122.
30. Konietzko J., Bocken N., Hultink E. J. Circular ecosystem innovation: An initial set of principles // Journal of Cleaner Production. – 2020. – № 253. – doi: 10.1016/j.jclepro.2019.119942.
31. Mercan B., Göktaş D. Components of Innovation Ecosystems: A Cross-Country Study // International Research Journal of Finance and Economics. – 2011. – № 76.
Страница обновлена: 29.07.2024 в 00:12:14