Translate this page:
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Library
Your profile

Back to contents

Theoretical and Applied Economics
Reference:

Methodology of rating express-evaluation of the regional innovation development based on the Triple Helix model

Egorov Nikolay

PhD in Physics and Mathematics

associate professor, leading researcher at Institute of Regional Economy of North under North-Eastern Federal University

677891, Russia, Republic of Sakha (Yakutiya), Yakutsk, str. Avtodorozhnaya, 40 bld. 13, ap. 65

ene01@ya.ru
Other publications by this author
 

 

DOI:

10.25136/2409-8647.2017.4.22697

Received:

16-04-2017


Published:

15-01-2018


Abstract: The object of this research is the constituents of the Far Eastern Federal Okrug. The article carries out a comparative analysis of the results of express-evaluation according to the authorial methodology with rating scores, conducted by the National Research University “Higher School of Economics”, National Association of Innovations and Development of Information Technologies, and Association of Innovative Regions of Russia for 2014. The author provides the formula for econometric evaluations and a list of statistical indexes of the academic organizations, business, and states that characterize contribution of the triad in development of the regional innovation economy. The suggested methodology of rating express-evaluation of the level of regional innovation development leans on the concept of the Triple Helix model. Econometric evaluations in accordance with the indicated methodology allow conducting rapid assessment of the level of innovation development of a region and effectiveness of contribution of the academic organizations, business, and states in the cumulative overall performance of innovation development of a subject based on their minimal key statistical indexes in the area of scientific innovation activity. The evaluation results conducted using the author’s methodology demonstrate can be valuable for the executive government authorities, business structures, academic organizations for rapid analysis and adoption of various organizational-administrative decisions on development of the regional innovation activity.


Keywords:

methodology, express-evaluation, rating, innovation development, triad, Triple Helix, overall performance, statistics, patents, innovative products


Методика

Эффективность реализации инновационной политики во многом зависит от системы оценочных показателей, заложенных в основу определения инновационной активности и проведения мониторинга ее развития. В связи с этим одной из основных задач в данном направлении является формирование комплекса показателей оценки уровня инновационного развития региона (ИИР) с учетом необходимых возможностей и ресурсов. Однако в практике управления не выработаны универсальные подходы к оценке инновационного уровня развития регионов, что препятствует адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне, эффективности расходования бюджетных средств. В последнее время одним из эффективных инструментов решения задач подобного рода становятся рейтинги [1].

В современной экономической литературе предлагаются различные методики рейтинговых оценок уровня ИРР [см., напр. 2, 3]. По мнению С.В. Казанцева [4], в исследовании с определенной целью конкретного объекта не следует чрезмерно расширять набор его изучаемых признаков, максимально повышать точность их количественного представления. Можно выбирать адекватный характеру и точности анализируемых характеристик изучаемого объекта инструментарий исследования, а не мощный из известных и доступных. Даже с помощью простого инструментария и ограниченной информации можно получать содержательные результаты, полезные для выработки элементов экономической политики.

По мнению авторов работы [5], существующие рейтинги не дают реального представления об инновационном выпуске регионов. Более достоверной могла бы быть оценка выпуска и иных результатов деятельности высокотехнологичного сектора экономики, непосредственно связанная с региональным ростом. Использование значительного числа показателей делает рейтинги сложно проверяемыми, а также слишком громоздкими, чтобы использоваться в качестве инструмента стратегического управления. Требуется их упрощение и приведение в соответствие с целевыми индикаторами региональных стратегий «умной» специализации.

Исходя из вышеприведенных утверждений, для проведения оценки ИРР можно воспользоваться упрощенной системой ключевых показателей, характеризующих результативность вклада научно-образовательного комплекса (НОК), бизнеса и государства (триада) в общее инновационное развитие региона. В рамках концепции модели «Тройная спираль» НОК выступает как генератор знаний и инновационных идей, обладатель объекта интеллектуальной собственности, в коммерциализации которых заинтересованы, с одной стороны, бизнес (получение прибыли) и, с другой стороны, государство (политика поддержки инновационной деятельности). Поэтому конечными практическими результатами деятельности НОК должны быть разработанные нововведения, востребованные для нужд инновационного бизнеса. Как считает Ю.Г. Смирнов [6], изобретательная деятельность дает возможность проанализировать соответствие уровня развития инновационного потенциала потребности реального сектора в технологических инновациях по двум аспектам: уровню изобретательской активности в стране и уровню практического использования результатов инновационной деятельности. В этом плане основным ключевым показателем результативности вклада НОК в ИРР является количество полученных патентов России.

Для бизнеса основным вкладом в инновационное развитие экономики региона является объем произведенной инновационной продукции, а для государства – объем бюджетных затрат региона на научные исследования и разработки. В принципе, эти три ключевых показателя характеризуют результативность вклада участников триады в общее ИРР и позволяют выполнить оперативную экспресс-оценку сводного индекса ИРР. В рамках представления взаимоотношений триады в модели Тройной спирали сводный индекс уровня ИРР можно представить как совокупный интегральный вклад указанных показателей триады в виде выражения:

I= (1)

где

I1 число выданных патентов России на изобретения, полезные модели и промышленные образцы в расчете на 1000 человек экономически активного населения (ЭАН), ед.;

I2удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %

I3удельный вес бюджетных расходов на научные исследования в расходах консолидированного бюджета субъекта РФ, %.

Отметим, что приведенные наименования показателей основаны на систему показателей российского регионального инновационного индекса Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) [7], согласно которой I1 является ключевым показателем результативности научных исследований и разработок научно-образовательного комплекса. Соответственно, I2 – результативности инновационной деятельности бизнеса,I3 бюджетных затрат государства на науку и инновации. Для расчетов используются официальные статистические данные Росстата, Роспатента и Федерального казначейства.

Результаты расчета и анализ рейтинга субъектов Дальневосточного федерального округа

Результаты нормированных к единице значений показателей по субъектам Дальневосточного федерального округа (ДВФО) за 2014 год представлены в таблице 1.

Таблица 1

Распределение показателей по субъектам ДВФО за 2014 год

Субъекты ДВФО

Численность ЭАН, тыс. чел.

I1

ед.

I2,

%

I3,

%

Республика Саха (Якутия)

502,9

0,66

0,03

1,00

Камчатский край

188,8

0,22

0,02

0,02

Приморский край

1059,7

0,77

0,01

0,03

Хабаровский край

744,6

0,96

0,21

0,58

Амурская область

421,8

1,00

0,08

0,03

Магаданская область

94,1

0,27

0,00

0,00

Сахалинская область

281,5

0,07

1,00

0,05

Еврейская автономная область

85,7

0,04

0,01

0,00

Чукотский автономный округ

33,3

0,00

0,00

0,00

Из таблицы видно, что патентная деятельность в рассматриваемом году на высоком уровне в Амурской области (в абсолютном значении составляет 0,31 ед. на 1000 человек ЭАН), Хабаровском (0,30 ед.), Приморском (0,24 ед.) краях и Республике Саха (Якутия) (0,21 ед.). По значению показателя бизнеса (I2) лидирующую позицию с большим отрывом от других субъектов показывает Сахалинская область (60,1%), далее ближайшие места занимают Хабаровский край (12,5%) и Амурская область (4,7%). Относительно высокий показатель Сахалинской области по удельному весу инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ обусловлен, по-видимому, проведением существенных технологических модернизаций производственных процессов в нефтегазовой промышленности. По уровню бюджетных затрат субъекта ДВФО на научные исследования первые два места занимают Республика Саха (Якутия) (184,8 млн. руб.) и Хабаровский край (39,4 млн. руб.), причем надо отметить, что финансирование фундаментальных исследований производится только в Республике Саха (Якутия) (116,1 млн. руб.). Естественно логично, что основной вклад в общее ИРР макрорегиона вносят перечисленные выше лидеры-регионы, что подтверждается приведенной ниже гистограммой (рис. 1).

Рис. 1. Распределение уровня инновационного развития субъектов ДВФО в 2014г.

Для оценки адекватности результатов оценки по данной методике необходимо сопоставить их с результатами рейтинга, выполненными другими методиками. В современной отечественной научной литературе предлагаются различные методики рейтинговых оценок уровня ИРР. Например, в основе рейтинга Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ лежит оригинальная система количественных и качественных показателей инновационного развития регионов. Индекс составляется из системы 37 показателей российского регионального инновационного индекса, сгруппированных в четыре тематических блока и обеспечивающих возможность расчета соответствующих субиндексов [7]. Для анализа инновационной активности регионов в рейтинге Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ) используется система количественных инновационных индикаторов, разработанная на основе методики европейского рейтинга «European Innovation Scoreboard» для оценки уровня инновационного развития Европейских стран и адаптированная с учетом национальной специфики и возможностей по поиску различных статистических данных [8]. Рейтинг инновационных регионов для целей мониторинга и управления был разработан Ассоциацией инновационных регионов России (АИРР) в 2012 г. совместно с Министерством экономического развития РФ, при участии представителей региональных администраций. В рейтинг 2015-1.0 входят 23 показателя [9].

В таблице 2 представлены результаты сопоставления рейтинговых оценок НИУ ВШЭ, НАИРИТ, АИРР и авторской методики на основе модели «Тройная спираль» [10] по субъектам ДВФО за 2014 год.

Таблица 2

Рейтинговые оценки уровня ИРР ДВФО

ДВФО

НИУ ВШЭ

место

НАИРИТ

место

АИРР

место

Тройная спираль

место

Республика Саха (Якутия)

0,3298

2

0,0099

4

0,320

6

1,201

1

Приморский край

0,3102

5

0,0129

3

0,380

3

0,768

5

Хабаровский край

0,4498

1

0,0837

1

0,420

2

1,142

2

Амурская область

0,2913

6

0,0023

8

0,270

7-8

1,002

4

Камчатский край

0,2611

7

0,0229

2

0,360

4

0,223

7

Магаданская область

0,3246

3

0,0065

6

0,440

1

0,273

6

Сахалинская область

0,3162

4

0,0070

5

0,340

5

1,004

3

Еврейская автономная область

0,1592

9

0,0018

9

0,210

9

0,039

8

Чукотский автономный округ

0,2372

8

0,0032

7

0,270

7-8

0,000

9

Источник: составлена автором по результатам обработки материалов НИУ ВШЭ, НАИРИТ, АИРР и расчета по методике автора [11, 12].

Выводы

Приведенные в таблице 2 результаты сравнительной экспресс–оценки по авторской методике показывают адекватность результатов по данной методике по сравнению с результатами других методик. Видно, что в результатах рейтинга НИУ ВШЭ и методике авторов несомненную лидерскую позицию занимают Республика Саха (Якутия) и Хабаровский край. Третье место в рассматриваемый год занимает Сахалинская область. Как показывает анализ статистических данных, в Сахалинской области среднее значение удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг за 2010-2014 годы существенно выше, чем другие субъекты ДВФО (45,8%). Ближайшие значения данного показателя составляют всего 7,1% (Хабаровский край) и 5,8% (Магаданская область). Этот факт обусловлен, по-видимому, учетом в показателе I2 сведений о технологической модернизации в сфере нефтегазовой промышленности, которая является для Сахалинской области базовой отрасли экономики региона.

В заключении отметим, что основным достоинством предлагаемой методики экспресс–оценки является исключение субъективных факторов, обусловленных применением в других методиках рейтинговой оценки весовых коэффициентов и результатов экспертных оценок, а также оперативность оценки уровня ИРР и результативности вклада участников триады по их ключевым статистическим показателям в сфере научно–инновационной деятельности.

References
1. Vorob'eva O.A., Golovina O.D., Polyakov Yu.N. Metodicheskie voprosy otsenki innovatsionnogo razvitiya promyshlenno–orientirovannogo regiona // Vestnik Udmurtskogo universiteta. Ekonomika i pravo. 2014. Vyp. 1. S. 24-29.
2. Bortnik I.M., Senchenya G.I., Mikheeva N.N. i dr. (2012). Sistema otsenki i monitoringa innovatsionnogo razvitiya regionov Rossii // Innovatsii. 2012. № 9. S. 25-38.
3. Volkova N.N., Romanyuk E.I. Otsenka innovatsionnoi aktivnosti regionov Rossii // Federalizm. 2012. № 1. S. 161-178.
4. Kazantsev S.V. Otsenka potentsiala i masshtabov innovatsionnoi deyatel'nosti v sub''ektakh Rossiiskoi Federatsii // Innovatsii. 2012. № 8. S. 36-45.
5. Barinova V.A., Zemtsov S.P. Reitingi innovatsionnogo razvitiya regionov: zachem nuzhna novaya metodika v Rossii? // Vestnik Povolzhskogo instituta upravleniya. 2016. № 6(57). S. 110-115.
6. Smirnov Yu.G. Patentnaya logisticheskaya sistema kak osnova innovatsionnoi sistemy // Innovatsii. 2014. № 4. S. 65-71.
7. Reiting innovatsionnogo razvitiya sub''ektov Rossiiskoi Federatsii. Vyp. 4. M.: NIU VShE, 2016 [Elektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: https://issek.hse.ru/data/2016/06/28 /1115847925/RIR%202016.pdf.
8. Natsional'naya assotsiatsiya innovatsii i razvitiya informatsionnykh tekhnologii [Elektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: http://www.nair–it.ru/news/31.07.2015/461.
9. Reiting innovatsionnykh regionov dlya tselei monitoringa i upravleniya [Elektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: http://i–regions.org/files/file_47.pdf.
10. Itskovits G. Troinaya spiral'. Universitety–predpriyatiya–gosudarstvo. Innovatsii v deistvii / per. s angl. pod red. A.F. Uvarova. Tomsk: Izd–vo TUSUR, 2010. 238 s.
11. Egorov N.E., Kovrov G.S., Zhebsain V.V. Informatsionno-analiticheskaya sistema dlya strategicheskogo upravleniya innovatsionnym razvitiem sub''ekta ekonomiki // Innovatsii. 2016. № 2. S. 108-115.
12. Egorov N.E., Babkin A.V., Kovrov G.S. Teoriya i instrumentarii otsenki urovnya innovatsionnogo razvitiya sub''ektov ekonomiki. SPb: Izd-vo Politekhn. un–ta, 2016. 136 s