Содержание к диссертации
Введение
1. Методологические принципы изучения инновационных систем 21
1.1. Актуальные объекты исследования инновационной системы 21
1.2.Понятие инновационного потенциала 41
1.3.Анализ генезиса нововведений 57
2. Экономическая парадигма инновационного потенциала 79
2.1.Потенциал как категория экономической теории 79
2.2. Теория реализации потенции инноватора 99
2.3.Трансформация потенциала в процессе нововведения 114
3. Теоретическая модель оценки потенциала 133
3.1.Принципы оценки потенциала и его реализации 134
3.2.Метод оценки инновационного потенциала предприятия 149
3.3. Оценка потенциала на мезо- и макро- уровнях 170
4. Методы количественной интерпретации инновационного поля 189
4.1.Карта ресурсов нововведения 189
4.2. Локализация эффектов и результатов новшеств 204
4.3.Структура факторов окружения инновационной сферы 218
5. Методы управления реализацией инновационного потенциала 236
5.1. Драйвер факторы процесса нововведения 236
5.2. Организационно-экономические механизмы реализации инновационного потенциала 256
Основные положения и выводы 272
Литература 279
- Актуальные объекты исследования инновационной системы
- Теория реализации потенции инноватора
- Оценка потенциала на мезо- и макро- уровнях
- Организационно-экономические механизмы реализации инновационного потенциала
Актуальные объекты исследования инновационной системы
В первом разделе автором предложен научный анализ институциональных характеристик развития современных инновационных систем. Определен актуальный инновационный профиль Российской Федерации и предпосылки реализации потенциала нововведений. Вьщелена ключевая методологическая проблема - детерминирование и оценка потенциала инновационных систем микро-, мезо- и макро- уровня. Развито представление об экономических уровнях проявления инновационного потенциала и предложены их исследовательские характеристики.
Для понимания места инновационного потенциала в формировании и развитии конкурентоспособности национальной экономики необходимо научное обсуждение системных условий его реализации: глобальных и национальных социально-экономических и производственных факторов, структурных и институциональных изменений мировой экономической системы. Вхождение мирового сообщества в новое тысячелетие обусловлено структурными институциональными преобразованиями экономики, новыми драйвер факторами развития производительных сил и производственных отношений. Их обсуждение в период 1990-2011 года рядом известных российских (Яковец Ю.В., Кузык Б.Щ201], Малинецкий Г.Г. [109], Клейнер, Г.Б. [77]) и зарубежных ученых (Vandenbempt, К., Matthyssens Р. [293], Porter М. [274], Freeman С. [237], Норт Д. [126], Rodriguez A., Nieto М. N. [282])), нашедшее свое отражение в аналитических публикациях автора [2, 4], может быть консолидировано в следующих положениях сфокусированных на исследуемый экономический феномен - инновационный потенциал.
Положение 1. Переход к постиндустриальной эпохе, в настоящее время трактуемой (в зависимости от контекста научной дискуссии) как информационной [6], сетевой [18] или экономики знаний [204]. К наиболее прибыльным, эффективным с позиции стратегического портфельного инвестирования в новом тысячелетии относят [281] сферы с высокой долей затрат на формирование интеллектуальной собственности в бюджете проекта. Прибыльность и инвестиционная привлекательность (по показателю ROI) интеллектуально- и информационно- емких отраслей в 4-6 раз выше традиционных энерго- и материало- емких4. А популярная концепция (NBIC-конвергенции, Roco М. С, Sims W. [281]) мирового научно-технического развития в рамках VI технологического уклада выделяет 4 направления, обладающие наибольшей наукоемкостью: био-, нано-. инфо- и когнитивные технологии. С институциональной позиции можно судить о новой роли интеллекта, знаний и информации в формировании экономических отношений: от дефицита материальных благ и ресурсов в классической и неоклассической экономике (Манко-нелл К.Л., Брю С.Л. [106]) к дефициту информации, знаний, интеллекта 3 Термин (driver factor) был введен в 1994 году Aboganda Wilfredo М. в работе Productivity measurement methodology [299]. В научной термино логии он «прижился» и в русскоязычной научной терминологии (входит в названия цитируемых работ по экономике [79, 84]), ближайший сино ним - ключевой фактор. Термин трактуется как ключевой фактор разви тия экономической системы в рамках детерминируемых причинно следственных связей. 4 В этом легко убедиться, если посмотреть на темпы капитализации и роста активов по любой из биржевых систем (автор использовал РБИ), причем данная тенденция очень характерна и с учетом данных по пе риоду экономического кризиса (2008-2010). и технологий в современной трактовке институциональных отношений (Hodgson G. «The Viability of Institutional Economics», [250]; Салихов Б.В., Коршунов В.В. «Диалектика собственности» [160]). Декларируемый переход к «экономике знаний» объективен - темпы роста биржевой стоимости «чистых» объектов интеллектуальной собственности (патенты, изобретения, брэнды, технологии), нематериальных активов в 12 раз превышают темпы роста «голубых фишек» (Rodriguez A., Nieto М. N. [282]). Завершение обсуждения первой позиции хотелось бы закончить демонстрацией скомпилированной автором по данным Росстата и Роспатента статистики об объемах и темпах роста инвестиций в нематериальные активы в Российской Федерации, представленной на рис. 2. Обнаруживается (в приведенной стоимости к 2010 году) пятикратный рост объема инвестирования в нематериальные активы за 12 лет.
Конечно, инвестиции в нематериальные активы составляют менее 10% общих капиталовложений в национальном реальном секторе, но это вполне объяснимо для экономики, базисом ВВП которой является сырьевой экспорт (табл. 2). Тем не менее, это является значимым шагом, свидетельствующим не только об осознании институциональной тенденции, но и фактического вектора развития российской экономики в сторону постиндустриального развития, эволюции на основе знаний и технологий.
Положение 2. Изменение роли инновационной составляющей в формировании конкурентоспособности на микро-, мезо- и макро- уровнях логично связанно с переходом к экономике знаний (п. 1). Если в индустриальной эпохе (III-IV уклад) конкурентоспособность формировалась за счет классических факторов - доступа к материальным ресурсам, сырью, энергии, производственным возможностям, то современная экономика знаний (V-VI уклад) формируется на базе инновационной активности субъектов хозяйствования - способности опережающими конкурентов темпами предлагать потребителю новые продукты и процессы. Именно поэтому Портер М. предложил [275] новый взгляд на «... эволюцию национальных экономик от сырьевой к инновационной, как отражение эволюции базовых факторов современного развития благополучия общества» . В соответствии с этим подходом синонимизируются понятия «экономически» и «инновационно» развитая страна. Действительно, вполне объективно и последовательно статистическое наблюдение: страны с наибольшим по объему ВВП, имеют в нем структурную долю инновационной продукции не менее 30% (большинство - более 60% по данным OECD, [271]). Аналогичная тенденция и на микроуровне в мировой ТОП-100 по объемам капитализации и инвестиционной привлекательности входят компании (IBM, Intel, Apple, Microsoft, ENI и другие), имеющие долю не менее 80% инновационной продукции в товарообороте. Да и со стороны общества, института потребителей все более отчетлив консьюмеристский запрос на морально новую продукцию, новинки, выражающийся в стремительном сокращении жизненного цикла и потребительской и промышленной продукции [255]. Впрочем, инновационная парадигма развития институтов экономики и общества, пожалуй, самая очевидная характеристика эволюции их отношений. В этом контексте принятие парадигмы инновационной экономики правительством Российской Федерации шаг объективный и не имеющий альтернативы в современном экономическом, институциональном развитии.
Положение 3. Глобализация проявляется ни только во взаимосвязанности национальных, отраслевых и региональных экономик, но и в их обусловленности, интеграции. Генезисом институциональной характеристики является формирование общемировых стандартов потребления в обществе и деловом мире, то есть на потребительском и промышленном товарных рынках. «...Современный потребитель это сидя щий с IPhone в Мс"Donalds молодой человек, одетый в сетевом бренде Oggi с квартирой обставленной мебелью из IKEA...» [260]. В свою очередь, формирование интернациональных промышленных сетей как «...возможность сокращения трансакционных издержек» [108] ведет к росту консолидации отраслей на мировом уровне. По оценке Filipescu D. A., Rialp A., Rialp J. [235] мы можем ожидать темпов прироста в 3% по коэффициенту CR36 как средневзвешенного по мировому торговому обороту. Аналогичны точки зрения, оценки Мирового Банка, Мирового экономического форума (WEF), OECD. При этом инновационная деятельность развивается в рамках мировых специализации и кооперации фундаментальных и прикладных исследований, процессов коммерциализации, трансфера нововведений, то есть всего цикла нововведения. Процессы функциональной специализации инноваций в информационной области (Кремниевая долина, США - НИОКР, производственное тиражирование и дистрибуция - Ю.Корея, Китай) и кооперации в авиакосмической (ракетоноситель - Россия, спутники системы Galileo -Франция) становятся объективной реальностью, интерпретируемой как интеграция мировых технологических систем
Теория реализации потенции инноватора
В настоящем разделе автором сформирована и обоснована научная концепция реализации инновационного потенциала. Определена и научно формализована специфическая характеристика инновационного потенциала - элемент «идея новшества» как его (потенциала) компонент. Модель, основанная на когнитивной карте, детерминирует элементы, взаимодействия, процессы, активные и пассивные факторы инновационной системы.
Сформулированный в разделе 2.1 методологический базис исследования определяет категориальную состоятельность, объективность понятия экономический потенциал. Соответственно мы принимаем и состоятельность его производных на младших, частных уровнях. Современная экономическая теория выделяет «...научно-технический, производственный, трудовой, экспортный, природно-ресурсныи потенциалы» (Популярная экономическая энциклопедия, [143]). Но это скорее отражение исследуемых областей на 2001 год по библиографическим сведениям [143], чем полный классифицируемый список потенциалов экономических систем. В частности, с 2004 года активно изучается «потенциал конкурентоспособности микро-, мезо- и макро- экономических систем» научной школой М. Портера [275]. Аналогично с 1996 года активно обсуждается и инновационный потенциал (Ward А. [296]), научные границы которого обсуждены и заданы в предыдущих разделах работы. Формально системными предпосылками исследования инновационного потенциала определяются:
1. определенная методологическая парадигма (раздел 1.2) интерпретации инновационного потенциала - процессная. Он выражается в результате, является первопричиной, побудительным фактором преобразования ресурсов в экономических процессах (рис. 7, стр. 55);
2. сформулированная личностная, субъектная концепция принадлежности инновационного потенциала (раздел 1.3), являющаяся следствием исследования его генезиса. Личность инноватора определена как носителем инновационного потенциала;
3. синтезированная модель процесса реализации экономического потенциала (базовый процесс и его элементы, раздел 2.1), понимаемая как методологическая основа научной интерпретации изучаемого феномена (инновационного потенциала) в границах экономической науки. Транспонирование когнитивной карты экономического потенциала на младший уровень - инновационный, в первую очередь, должно выражать специфику его реализации на микро- уровне. Сам процесс реализации инновационного и других видов экономических потенциалов, в соответствии с выдвинутой методологической позицией, является однородным с позиции состава элементов и их взаимодействия (рис. 16, стр. 106). Специфика объективно обнаруживается в элементной структуре потенциалов. Применительно к инновационному потенциалу такая специфика обнаруживается в наличии «идеи новшества» (далее по тексту -идеи), как компоненты потенциала, тесно связанной с ее носителем - ин-новатором. Именно поэтому, в настоящем разделе ставится задача формализации теории реализации инновационного потенциала, учитывающей его специфику на фоне сформулированных ранее общеметодологических принципов исследования категории - экономический потенциал. Решение данной задачи предлагается построить на формировании теоретических принципов в двух плоскостях:
1. диалектический анализ специфической структуры инновационного потенциала: элементов и их взаимодействия в процессе реализации;
2. научно-исследовательский эксперимент, построенный на данных экспертного опроса по методу Дельфи, включенному в выполненное автором комплексное научное исследование «Синтез когнитивной карты инновационного потенциала» [135].
Изложение методологической позиции в настоящем разделе автор предполагает в следующей последовательности. Первично приводятся цели, исходные данные и параметры научно-исследовательского эксперимента по методу Дельфи, а далее в работе формализуется теория реализации инновационного потенциала, аргументируемая как диалектическим анализом, так и выводами исследовательского эксперимента.
Цель научно-исследовательского эксперимента. Выявить специфические элементы инновационного потенциала и их взаимодействия в процессе его реализации. Автором вводится научная гипотеза об идеи нововведения как категориальной компоненте инновационного потенциала. В широком смысле вводится понимание идеи как «...мысленного прообраза какого-либо предмета, явления, принципа, выделяющего его основные, главные и существенные черты» (БЭС, [27]). А применительно к контексту исследования инновационная идея трактуется вполне однозначно как прообраз изделия, процесса или организационного построения, способного привести к новому для потребителя решению. Инновационный потенциал это структурная совокупность элементов потенции инноватора, его знаний, навыков и идеи нововведения. В этом контексте автором выделяются 10 гипотетических элементов, имеющих относительно равную важность взаимосвязей, значение для реализации инновационного потенциала: инновационный потенциал; потенция инноватора; навыки инноватора; знания инноватора; идея новшества; ресурсы; драйвер факторы; факторы окружения; инновационный процесс; результат - новшество. Выявленные отношения, определенность их системного характера, выводят на общенаучное понимание, категоризацию феномена «инновационный потенциал». Именно данная позиция (научная гипотеза) требует обоснования с научной точки зрения.
Метод исследовательского эксперимента. В качестве метода определяется когнитивное моделирование (описание на стр. 83), выраженное как процесс категоризации инновационного потенциала. Необходимо построить когнитивную карту аналогично реализованному решению для экономического потенциала (рис. 16, стр. 106).
Параметры исследовательского эксперимента. Исследование проводилось методом экспертизы в рамках научного исследования «Синтез когнитивной карты инновационного потенциала» [135]. Параметры выборки экспертов идентична описанной в табл. 10, стр. 84. Экспертиза по методу Дельфи была организована на основе дистанционного опроса по анкете, представленной на рис. 17.
Опрос был организован через 2 месяца после аналогичного исследования экономического потенциала (раздел 2.1). В первой волне экспертам было разъяснено содержание обсуждаемых категорий, в соответствии с определениями, представленными в табл. 15 (обоснование корректности предложенных терминов в последующем контексте раздела, в диалектическом анализе). Все эксперты подтвердили корректность и понимание предложенных терминов, то есть было сформировано единое категориальное поле экспертного обсуждения.
Полученные ответы экспертов были статистически обработаны, оценки нормированы и представлены в виде кросс матрицы взаимосвязей реализации инновационного потенциала. Пороговым значением значимости связи определен уровень в 0,56 нормированной оценки. Нормированное значение значимости связей в реализации потенции субъекта и его идеи новшества в инновационном процессе по данным научного исследования «Синтез когнитивной карты инновационного потенциала» [135] представлено в нижеприведенной табл. 16. На основе данные о взаимосвязях (табл. 16) была синтезирована когнитивная модель, карта взаимосвязей, отраженная нарис. 19 (стр. 109).
Когнитивная карта реализации потенции и его идеи субъекта в инновационном процессе (рис. 19, стр. 109) была разослана экспертам в третей волне опроса исследовательского эксперимента. Полученное (в ответ) согласие 84,5% экспертов с представленными данными (когнитивной картой) служит основанием для утверждения как о состоятельности проведенной экспертизы по методу Дельфи (ее требованиям [137]), так и адекватности полученного научно-исследовательского результата. Полученные данные исследовательского эксперимента позволяют считать обоснованными нижеприведенные выводы и следствия диалектического анализа в отношении научной теории реализации инновационного потенциала, его выраженной специфики - включение идеи новшества, ее принадлежности инноватору как носителю в компонентной модели, выражаемой инновационной системой.
Представленное решение рассматривается как научно-теоретическая ревизия модели инновационной системы, «модели 9 элементов» (Ritchie R., Sridharan S., стр. 35), ее уточнение и развитие применительно к новым вызовам институционального развития инновационной экономики (формализованы на стр. 22-28), объективизация феномена на основе методологической обоснованности экономического потенциала как экономической категории (раздел 2.1).
Приведенные данные исследовательского эксперимента являются выражением состоятельности научной гипотезы автора и обоснованием научных выводов и положений, сформулированных в рамках нижеприведенного диалектического анализа. В анализ включены две последовательные позиции:
1. синтез структуры инновационного потенциала, его базовых элементов и логики взаимодействия;
2. разработка когнитивной карты реализации инновационного потенциала: элементов, взаимодействий и их последовательности в формировании нововведений.
Итак, сформулируем научные позиции диалектического анализа, совокупность которых рассматривается как формирование теории реализации инновационного потенциала.
Оценка потенциала на мезо- и макро- уровнях
Задача настоящего раздела определяется как формирование научно-методического решения, развивающего современные представления экономической науки о переменных и индексах, отражающих реализацию инновационного потенциала на агрегированных (макро- и мезо-) уровнях. В основе предложенного решения лежат теоретические принципы проявления потенциала на выделенных уровнях инновационных систем.
Контекст синтеза методологии и теории оценки инновационного потенциала подразумевает его выражение ни только на фактическом уровне его формирования (микро-, раздел 3.2), но и в системах интеграции хозяйственной деятельности - мезо- уровне (отрасли, комплексы, кластеры), макро- уровне (регионы, государство, мировая инновационная система). Данная задача решается в настоящем разделе на основе сформированных (в разделе 3.1) системных принципов, которые могут быть формализованы следующим образом:
1. Инновационный потенциал на мезо- и макро- уровнях отражается в виде агрегированной статистики через переменные - факторы инновационной деятельности;
2. Выделено 6 гипотетических статистических переменных (рис. 29, стр. 147), совокупность которых может рассматриваться как отражение инновационного потенциала на макро- и мезо- уровнях;
3. Определен методологический принцип, критерий принадлежности переменной системе оценки инновационного потенциала на макро- и мезо- уровнях: взаимосвязь, выраженная корреляция, с показателем выручки от инновационной продукции. Последний принимается в соответствии с когнитивной моделью реализации потенциала (раздел 2.2) как системная компонента - «результат» инновационной системы.
Целью настоящего раздела определяется разработка системы переменных (модели) отражения инновационного потенциала на макро-(мезо-) уровне. Нижеприведенные задачи синтеза модели оценки инновационного потенциала на макро- (мезо-) уровне отражают и последовательность изложения научной дискуссии, ее результатов в контексте настоящего раздела:
1. Формализация академических, стандартизированных подходов к оценке результативности инновационной деятельности;
2. Выделение полного списка гипотетических, используемых как платформа статистической оценки;
3. Корреляционный анализ переменных (по фактору выручки от инновационной деятельности) для выделения системы связанных показателей оценки инновационного потенциала;
4. Разработка эконометрической модели взаимосвязи переменных и индексов, образующих платформу оценки инновационного потенциала;
5. Выражение структуры переменных и индексов оценки реализации инновационного потенциала на макро- уровне;
Предложенные научно-теоретические результаты, сформулированные как комплекс переменных и индикаторов оценки потенциала нововведений макро- и мезо- инновационных систем, были сформированы и апробированы в рамках научно-исследовательской работы «Синтез индикаторов первичной экспертной оценки инновационного потенциала» [134], выполненной по заказу «Центра инновационного развития» ГОУООВПО СПбГУЭФ в 2010 году. В настоящем разделе автором отражаются последовательность синтеза научно-экономических решений и результаты апробации применительно к национальной сфере инновационной деятельности, в частности ее актуальному научному делению.
В основу научного анализа моделей оценки инновационного потенциала на макро- уровне автором положены три академических решения: IUS (Европейская модель) [253], OECD (Мировая сопоставимая оценка) и решение Центра стратегических разработок «Северо-запад» (Российская модель, приводимая по докладу Княгинина В.Н. [51]). Рассмотрим данные три модели, которые являются наиболее авторитетными и цитируемыми решениями, используемыми в оценке и мониторинге потенциала инновационных систем.
В основе европейской мониторинговой платформы IUS (аббревиация от «Innovation Union Scoreboard») лежит достаточно «осторожная» формулировка потенциала инновационной системы. Она скорее формулируется как «возможности», «способности», которые мы переводим с английского оригиналы «enablers» [253]. Определенный нами инновационный потенциал системы имеет идентичный методологический базис -возможность, что дает нам основание для формулировки теоретических параллелей с заявленными автором научными решениями (разделы 2.2, 2.3). IUS выделяет 8 показателей инновационного потенциала в рамках трех сформулированных групп «интеллектуальные ресурсы», «система исследований» и «финансы и поддержка», табл. 31. Эффективность модели для европейского сообщества обосновывается «...высоким уровнем дистанцирования оценок различных стран и показателей системе IUS» [253], что с одной стороны может признаваться как инструментальная основа принятия экономических решений в ЕС, а с другой стороны не служит убедительным основанием ее научной обоснованности. Анализ «методологического аппендикса» [253], документа, регламентирующего сбор данных IUS, не позволил автору сделать вывод о состоятельности теоретической платформы модели. Не обнаруживалась логическая или эконометрическая взаимосвязь факторов, выход на показатели результативности - объективно доказанный (раздел 3.1) объем товарооборота инновационной продукции (или уровень инновационности, как доля в новой продукции в товарообороте). Тем не менее, предложенные системой IUS 8 показателей (табл. 31), включены автором в состав гипотетических факторов, исследованных в рамках нижеприведенного корреляционного анализа.
Известная в среде экономистов «Организация экономического сотрудничества и развития» (Organisation for Economic Co-operation and Development - OECD аббревиатура) имеет собственную модель оценки инновационного потенциала. Задачей модели определяется сопоставление потенциала национальных инновационных систем, а порядок формирования показателей основан на выделении «...сопоставимых (выделение автора) данных в бланках национальных счетов» [271].
Модель OECD выделяет 20 нижеприведенных переменных и индексов [271]:
1. Валовое финансирование НИОКР в отношении к ВВП,%;
2. Расходы коммерческого сектора на НИОКР в отношении ВВП, %;
3. Объем венчурного капитала в структуре ВВП, %;
4. Расходы промышленного сектора на НИОКР в отношении ВВП,%;
5. Число международных патентов на миллион населения;
6. Научных статей на миллион населения;
7. Доля компаний с новым для отрасли продуктом, %;
8. Динамика роста числа патентов за 10 лет, %;
9. Доля компаний, реализующих нетехнологические инновации, %;
10. Доля расходов на сервис (инфраструктуру) в НИОКР расходах, %;
11. Доля компаний вступающих в партнерство, %;
12.Доля НИОКР, реализуемого в сфере высшего образования, %;
13.Число патентов с зарубежным партнерством;
14. Доля НИОКР, производимых за рубежом, %;
15.Доля зарубежного финансирования НИОКР, %;
Іб.Число исследователей на миллион населения;
17.Доля естественных и инженерных научных степеней в общей численности полученных научных степеней, %;
18.Доля исследователей в общей численности работающих, %;
19. Доля работающих с высшим образованием, %;
20.Доля населения в возрасте 25-64 с высшим образованием, %.
Понятная, действительно глобальная задача формирования единого базиса сопоставимых оценок различных государств, интерпретации национальных статистических счетов в однородные индексы, решена в рамках модели OECD. Но решение данной задачи определило и логику включения показателей в платформу оценки - переменные, имеющие сходную природу учета, то есть сопоставимые. Рассуждать о наличии методологической или теоретической платформе, лежащей в основе комплекса переменных, их связи с показателями результативности (инновационный товарооборот, инновационность) к сожалению, нельзя.
Организационно-экономические механизмы реализации инновационного потенциала
В настоящем разделе автором синтезирован комплексный алгоритм реализации инновационного потенциала с позиции макро- уровня, построенный на разработанных в исследовании теоретических положениях и методах. Алгоритм раскрыт через организационно-экономические механизмы, итерации управления мезо- и микро- уровнями инновационной системы. Предложенное решение завершает комплекс теоретических и методических исследований, сформированных в работе, придает им законченную методологическую целостность.
Предложенные в работе новые и научно развитые методологические принципы, теории, концепции, парадигмы обоснованы как самостоятельные научные решения, рассматривающие качественные и количественные методы оценки элементов реализации инновационного потенциала. Их структурированность и последовательность представления как научного знания (рис. 1, стр. 19) может быть выражена и на уровне целостной алгоритмической взаимосвязи теоретических компонентов диссертационного исследования. Взаимосвязь может быть обна-токена чепез синтез алгоритма реализации инновационного потенциала. В теоретической плоскости алгоритм отражает взаимосвязь сформированных методов, выражает их последовательность на основе методологического решения - когнитивной карты (рис. 19, стр. 109). А в практической плоскости алгоритм рассматривается как организационно-экономическое решение задачи государственного управления инновационным развитием отраслей и комплексов. В настоящем разделе рассматривается предложенный алгоритм. Он состоит из 7 блоков - последовательных взаимосвязанных итераций, имеющих выраженную цель - повышение эффективности инвестиционных процессов в инновационную сферу. Очевидно, что заявленная цель (отвечающая цели диссертационного исследования) подразумевает комплекс решений от макро- уровня до микро- уровня, связанных выявлением национального инновационного потенциала и процессами его реализации. Алгоритмическая последовательность управления реализацией инновационного потенциала может быть отражена в виде мнемосхемы, состоящей из 7 взаимосвязанных блоков, итераций, рис. 45.
Комплексный алгоритм состоит из 7 блоков-итераций, выделенных как организационно-экономические решения, имеющие связанные входы и выходы:
A. Отраслевая приоритезация;
B. Выделение проектов;
C. Оценка инновационного потенциала;
D. Оценка ресурсов;
E. Оценка факторов окружения;
F. Формирование драйвер фактора;
G. Оценка реализации потенциала.
Рассмотрим их содержание, последовательность и взаимосвязь.
А. Отраслевая приоритезация. Выбранная и обоснованная «отраслевая» модель (раздел 5.1) государственного управления национальной инновационной системой подразумевает отношения макро- и мезо-уровней по компоненте «драйвер фактор». На макро- уровне формируется представление о приоритетных отраслях и видах деятельности (ОКВЭД), в рамках которых предполагается инициация и развития инновационного потенциала за счет предоставления дополнительных ресурсов. Дополнительные государственные ресурсы рассматриваются как инвестиции, драйвер факторы. Выбор инвестируемых отраслей (мезо-) уровень формулируется как первичная задача формирования националь национального инновационного развития. Подходы к ее (задаче) решению в настоящий момент рассматриваются в трех недостаточно согласованных с научной точки зрения направлениях, которые можно обозначить42 как «правительственное директивное», «научное» и «экономическое». Рассмотрим эти направления с целью выражения авторской позиции по данному вопросу.
«Правительственное директивное» решение это выдвинутые президентом (по представлению правительства) национальные приоритетные технологии развития науки, технологий и техники4 : безопасность и противодействие терроризму; индустрия наносистем; информационно-телекоммуникационные системы; науки о жизни; перспективные виды вооружения, военной и специальной техники; рациональное природопользование; транспортные и космические системы; энергоэффективность, энергосбережение, ядерная энергетика. К сожалению, в настоящий момент нет объективного обоснования данного подхода или он не представлен правительством для публичного обсуждения. Отсюда мы имеем явные расхождения между заявленными приоритетами, структурой российских ФЦП (табл. 49, стр. 252), диспропорцией в структуре НИОКР - 70% бюджета в ТЭК [9], фактическими инвестициями в НИ-ОКР и валовым инновационным продуктом по отраслям (табл. 50, стр. 263). Именно поэтому автор не может принять выдвинутые приоритеты с позиции их научной обоснованности. «Научное» решение приоритеза-ции предложено44 Российской Академией Наук в 2009 году по результатам обследования научных достижений, технологий в различных областях знаний. Результаты обследования выражают «уровень научного задела» [151] в рамках областей знаний, что может быть интерпретировано как уровень фундаментальных и прикладных НИР, их соответствие мировому уровню развития. РАН выделяет (на 2009 год) следующие области знаний и соответствующие им технологии как перспективные в отношении государственного развития, инвестирования, основываясь на их соответствии мировому уровню технологического развития:
1. Информационно-телекоммуникационные системы:
1.1.Технологии производства программного обеспечения;
1.2.Индустрия наносистем и материалы;
1.3.Технологии создания биосовместимых материалов;
1.4.Технологии создания мембран и каталитических систем;
2. Живые системы:
2.1.Технологии биоинженерии;
2.2.Биокаталитические, биосинтетические и биосенсорные технологии;
3. Рациональное природопользование:
3.1.Технологии мониторинга и прогнозирования состояния атмосферы и гидросферы;
3.2.Технологии оценки ресурсов и прогнозирования состояния литосферы и биосферы;
3.3. Техно логии экологически безопасной разработки месторождений и добычи полезных ископаемых; 4. Энергетика и энергосбережение:
4.1.Технологии атомной энергетики, ядерного топливного цикла, безопасного обращения с радиоактивными отходами;
4.2.Технологии водородной энергетики. Конечно, предложенный РАН подход, основанный на выделении критериев «объем научного задела», «соответствие мировому уровню развития» является научно объективным. Но выбор данных направлений не может рассматриваться как объективно выявленный инновационный потенциал, отвечающий сформированным в работе методологическим положениям (раздел 2.2). Во-первых, выделенные области знаний, технологии скорее отражают задел фундаментальных (а не прикладных НИР, ОКР) знаний, а они рассматриваются как платформа формирования идеи инновационного потенциала, но не входят в него как элементы. Во-вторых, технологии не отражают реального потенциала индустрии с позиции возможности реализации инновационного потенциала, эффектов инновационной деятельности. Соответственно, невозможно видеть потенции инноваторов, состояния компонент инновационного поля, условий реализации процесса нововведения. В-третьих, подход не позволяет увидеть уровень инновационной и деловой активности отраслей, определенных как важнейшее условие (рис. 42, стр. 242) размещения государственных инвестиционных средств, драйвер факторов в инновационную систему. В целом признавая состоятельность «научного» подхода РАН, его обоснованность, автор делает вывод, что он не может быть выбран как инструмент приоритезации направлений государственного инвестирования в инновационное развитие.
Автор является сторонником третьего решения, которое обозначил как «экономическое». Сторонниками данного подхода [9, 36, 40, 47] предлагаются различные экономические модели определения уровня потенциала нововведений и инновационной, предпринимательской активности отраслей и комплексов. Синтез моделей основан на поиске эконо-метрических решений, детерминирующих сравнительный уровень состояния или потенциала инновационного развития различных видов деятельности. Принятие и признание автором данного подхода основано на сравнительной модели в выборе отраслевых приоритетов.
