Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретико-методический подход к исследованию взаимосвязи факторов и результатов инновационного развития российских регионов 12
1.1 Факторы инновационного развития российских регионов 12
1.2 Методический подход к качественной и количественной оценке взаимосвязей факторов и результатов инновационного развития регионов РФ 37
2. Тенденции инновационного развития регионов в контексте его внутренней самоорганизации и взаимодействия с институциональной средой 60
2.1 Тенденции инновационного развития регионов в современной российской экономике 60
2.2 Взаимосвязи инновационного развития регионов с типами экономического поведения как элемента институциональной среды 84
3. Обоснование инструментария управления инновационным развитием субъектов РФ на основе социально-экономических и институциональных показателей 102
3.1 Развитие инновационной деятельности в типичных регионах, представляющих их виртуальные группы (кластеры) 102
3.2 Инструменты совершенствования инновационной деятельности в российских регионах, дифференцированных по показателям инновационного развития 124
Заключение 157
Список источников 163
Приложение А Кластеры инновационного развития регионов РФ (2000 – 2007 – 2009 – 2012 – 2015 гг.) 183
Приложение Б Расстояния кластеров от центра (2015 год) 187
- Методический подход к качественной и количественной оценке взаимосвязей факторов и результатов инновационного развития регионов РФ
- Тенденции инновационного развития регионов в современной российской экономике
- Взаимосвязи инновационного развития регионов с типами экономического поведения как элемента институциональной среды
- Инструменты совершенствования инновационной деятельности в российских регионах, дифференцированных по показателям инновационного развития
Методический подход к качественной и количественной оценке взаимосвязей факторов и результатов инновационного развития регионов РФ
Исследование взаимосвязей инновационных и институциональных параметров развития регионов предполагает анализ их качественных и количественных характеристик. Прежде всего, необходимо осуществить выбор параметров инновационного развития и способов их измерения. Подходы к выбору указанных параметров весьма различны.
В методологическом плане решение проблем управления инновациями обосновано в трудах П. Друкера, Й. Шумпетера 69.
Существенным является характер систем, для которых осуществляется указанный выбор. В наибольшей степени решение проблем инновационного развития разработан для систем микроуровня. Так, управление инновационным развитием предприятий исследовано в работах Ю. Анисимова, А. Бовина, Ю. Вертаковой, Л. Максименко, А. Митина, С. Панасенко, В. Парахиной, В. Ребязиной, Н. Сироткиной, А. Черниковой 70.
В отношении инновационного развития регионов значительные исследования провели В. Агафонов, О. Владимирова, О. Голиченко, Д. Трещев-ский, И. Щепина 71.
Указанные авторы предлагают различные комбинации показателей, характеризующих инновационное развитие регионов. Все они отражают разные явления. В связи с этим возникает проблема оценки взаимосвязей явлений, каждое из которых сложно оценить однозначно. Необходимо учитывать, что объект нашего исследования – регионы страны, являются весьма разнородными по большинству социально-экономических показателей 72.
Естественно, это касается и инновационных процессов 73.
Для дальнейшей оценки инновационного развития регионов мы агрегировали их по функциональным признакам – результирующие; показатели финансово-экономического, кадрового и институционального обеспечения.
1. Результаты инновационной деятельности выражаются четырьмя основными показателями – «число созданных передовых производственных технологий»; «число использованных передовых производственных технологий»; «объем инновационных товаров, работ, услуг»; «доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции.
2. Финансово-экономическое обеспечение инновационной деятельности представлено внутренними затратами на исследования и разработки и затратами на технологические инновации.
3. Кадровое обеспечение инновационной деятельности: «численность персонала, занятого исследованиями и разработками», «численность исследователей с учеными степенями».
4. Институциональное обеспечение инновационной деятельности представлено: количеством организаций, осуществляющих инновационную деятельность в регионе; долей организаций, осуществляющих инновационную деятельность; численностью студентов, обучающихся в высших и средних специальных учебных заведениях.
В отношении первых трех групп показателей особые комментарии не требуются. Что касается институционального обеспечения, то перечень указанных показателей не являются исчерпывающими. Они составляют часть институционального обеспечения. Полагаем, студенты не могут рассматриваться в буквальном смысле в качестве кадрового обеспечения инновационных процессов, хотя участие в нем потенциально возможно. Но в большей степени важно, что студенты как часть вузовской системы региона, формируют институциональный фон его инновационного развития.
В связи с необходимостью обоснования указанного отношения количества студентов к институциональному обеспечению инновационных процессов в регионе обратимся к трактовке характеризующих его базовых категорий. В экономической литературе понятие «институт» используется в различных трактовках. Сам термин институт пришло в экономическую литературу, по-видимому, из юридической, где, как отмечает Г. Макарова, он означал теоретические сочинения юристов Древнего Рима. В качестве экономической категории данный термин, по мнению вышеуказанного автора, введен в научный оборот в XVII веке 74.
Широкое распространение термина «институт» получило в результате опубликования работы Т. Веблена «Теория праздного класса: экономическое исследование институтов» (1899 г.). В соответствии в его взглядами, институтами являются закрепленные в виде обычаев или порядка, установленного законом или учреждения 75. Экономическими институтами, по Т. Веблену, является воплощение в деятельность людей привычек, обычаев поведения 76. В связи с этим представляется оправданным включить в состав институционального обеспечения организации, осуществляющие инновационную деятельность. Количественное выражение этого обеспечения – число и доля инновационно активных организация (организаций, выполняющих исследования и разработки) в регионе.
У. Гамильтон определяет институт как вербальный символ некоторой совокупности общественных обычаев 77.
По мнению С. Кирдиной институты являются устойчиво воспроизводимыми социальными, правовыми, экономическими и другими отношениями, структурирующими общественную жизнь 78. Не возражая против указанного определения, заметим, что оно мало подходит для количественного определения институтов в связи с включением в него множества понятий, которые, в свою очередь, нуждаются в определении.
Один из классиков институциональной теории – Д. Норт определяет институты как «правила игры» в обществе, своеобразные, ограничительные условия, упорядочивающие взаимоотношения между людьми. Институты, по Д. Норту, создают структуру политических, социальных, экономических взаимоотношений между людьми в конкретном обществе и в его подсистемах.
Именно изменения институтов обусловливают векторы общественного раз-вития79.
Применительно к инновационным процессам в настоящее время существует целый ряд логически непротиворечивых версий, объясняющих их различную интенсивность в социально-экономических системах микро-, мезо- и макро уровней. Остановимся более подробно на версии, объясняющей распространение инновационных процессов степенью совершенства неформальных институтов.
Институциональные аспекты социально-экономического развития представлены в мировой литературе различными позициями исследователей. Центром дискуссии являются права собственности. Нарушение прав собственности, с точки зрения большинства исследователей, обусловливает хроническое отставание стран, где происходят эти процессы. Кроме того, существенное внимание уделяется развитию демократии. Эти, достаточно общие рассуждения, обычно сопровождаются указаниями на то, что базовые институциональные характеристики должны быть дополнены иными, как правило, мало конкретными параметрами.
Тенденции инновационного развития регионов в современной российской экономике
Анализ инновационного развития регионов в современной российской экономике произведен нами на основании обоснованных выше теоретикометодических положений.
В соответствии с обоснованными выше теоретическими и методическими положениями ниже представлены результаты виртуальной кластеризации российских регионов по показателям инновационного развития с учетов мнений экспертов. Графическая интерпретация результатов включает данные с учетом мнений экспертов и без них.
Результаты виртуальной кластеризации российских регионов по показа-телям инновационного развития по состоянию на 2000-й год представлены в таблице 4.
В состав кластера А в 2000 г. вошел только один региона – г. Москва (в соответствии с теоретическими положениями кластерного анализа в кластер должно входить не менее двух единиц, в связи с этим г. Москва образует условную «группу», которую в ряде случаев именуют паракластером (похожим на кластер).
Кластер Б содержал два региона – Московскую и Самарскую области.
В кластере В – 15 регионов (Воронежская область, г. Санкт-Петербург, Волгоградская, Ростовская области, республики Башкортостан, Татарстан, Удмуртская, Пермский край, Нижегородская, Свердловская, Тюменская, Челябинская, Новосибирская, Томская области, Хабаровский край).
Кластер Г содержал 18 регионов. Кластер Д – оставшиеся 44 региона (в соответствии с получившей известное распространение точкой зрения, виртуальный кластер, включающий более половины регионов, именуется мега-кластером).
Все кластеры существенно различались по общему уровню инновационного развития и его структуре.
Мнения экспертов не изменили существенно конфигурацию кластеров. Их графическая интерпретация представлена на рисунках 1-5.
Как видно из данных, представленных в таблице 3 и на рисунке 1, кластер А существенно превосходит остальные по общему уровню развития инновационной деятельности.
Отдельные параметры инновационного развития также являются доминирующими. Исключение составляют: объем инновационных товаров, работ, услуг (самое низкое значение среди всех кластеров); доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции (третья позиция среди всех кластеров). Средний уровень развития кластера по удельному весу организаций, осуществляющих инновационную деятельность.
В целом кластер можно охарактеризовать как комплексный инновационный.
Кластер Б по сумме нормированных значений показателей инновационного развития отставал от кластера А примерно вдвое.
Наиболее развитые характеристики кластера Б – объем инновационных товаров, работ, услуг; доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции; удельный вес организаций, осуществляющий инновационную деятельность (первое место среди кластеров).
Довольно высоки значения показателей: число созданных и использованных передовых производственных технологий; численность студентов средних специальных учебных заведений на 10000 человек населения.
Наиболее низкие показатели: затраты на технологические инновации; численность студентов высших учебных заведений на 10000 человек населения; численность исследователей с учеными степенями.
В целом кластер можно характеризовать как «производителя инновационной продукции».
Кластер В не имеет показателей, превышающих по своим значениям иные кластеры. Можно считать достаточно развитыми с точки зрения внутренней структуры показателей инновационного развития: удельный вес организация, осуществляющих инновационную деятельность; численность студентов высших учебных заведений на 10000 человек населения; численность студентов средних специальных учебных заведений; число использованных передовых производственных технологий.
Наименее развиты: внутренние затраты на исследования и разработки; численность исследователей с учеными степенями.
В целом кластер не имеет выраженной ориентации на инновационную деятельность.
Относительно развитых характеристик кластера: доля инновационной продукции, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции; число студентов высших учебных заведений на 10000 человек населения; удельный вес организаций, осуществляющих инновационную деятельность.
Наименее развиты: численность персонала, занятого исследованиями и разработками; внутренние затраты на исследования и разработки; численность исследователей с учеными степенями; число созданных производственных технологий.
Инновационная деятельность в кластере не имеет выраженных векторов. Имеет место существенное отставание по развитию инновационного потенциала.
Кластер Д имеет все низкие показатели инновационной деятельности. Относительно развиты: удельный вес организаций, осуществляющих инно-вационную деятельность; численность студентов средних специальных учеб-ных заведений; численность студентов высших учебных заведений на 10000 человек населения.
Таким образом, по состоянию на 2000 год, кластер Д характеризовался наибольшим разрывом между образовательной и инновационной деятельностью, что может иметь следствием отток квалифицированных кадров из представляющих его регионов (таблица 5). Таблица 5 – Кластеры инновационного развития регионов (2007 г.)
В процессе повышения экономической конъюнктуры в составе кластеров произошли частичные изменения.
Кластер А, как и ранее, представлен одним регионом – Москвой.
Количество регионов в кластере Б увеличилось до 9-ти (Московская область, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Пермский край, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Тюменская, Челябинская области). В 2000-м году многие из этих регионов составляли кластер В. То есть, повышение экономической конъюнктуры привело к смещению значительного количества регионов из кластера среднего уровня развития в лидирующий.
Кластер В в результате такого смещения регионов сократился до 12 регионов, изменив при этом свой состав.
Кластер Г расширился до 26 регионов. Кластер Д сократился до 32 регионов. В целом оба кластера, как и ранее аккумулировали более половины регионов страны.
Мнения экспертов, как и в отношении 2000-го года, не оказали существенного влияния на конфигурацию кластеров. Исключение составляет показатель «численность студентов высших учебных заведений на 10000 человек населения», показавший более высокие значения по сравнению с данными, не подвергшимися оценке экспертов. Это свидетельствует об абсолютном росте студенческого контингента, поскольку повышение коснулось всех кластеров.
Конфигурация кластеров в целом изменилась (рисунки 6-10)
Взаимосвязи инновационного развития регионов с типами экономического поведения как элемента институциональной среды
В предыдущем разделе диссертации нами выявлены различные состояния и тенденции инновационного развития в регионах России, образующих различные группы по его общему уровню и структуре, отражающей различную направленность инновационной деятельности. Заметны, с одной стороны, различная динамика тех или иных видов инновационной деятельности в группах регионов, с другой стороны – стабильность фундаментальных проявлений ее изменения 115.
Проведенный анализ инновационной деятельности показал, что, несмотря на то, что задача повышения уровня инновационного развития поставлена перед руководителями государственных предприятий, регионов, министерств и ведомств уже более 12 лет назад, она в настоящее время не решена. Следует обратить внимание на то, что за указанный период времени в экономике страны и регионов возникали различные ситуации, которые были с различных точек зрения как благоприятны, так и неблагоприятны для экономических, управленческих и технико-технологических изменений в инновационном развитии.
Период с 2000 по 2007 г. отмечен быстрым ростом экономики, в конце этого временного интервала (2007 г.) произошел перегрев экономической конъюнктуры. В целом годы с 2000 по 2007 были благоприятными с точки зрения достаточности и даже избытка финансовых ресурсов. В то же время именно это обстоятельство могло препятствовать созданию и распространению новаций, поскольку не требовались больших изменений в технике, технологии, управлении – финансовый эффект достигался без усилий.
В период кризиса 2008-2009 годов произошло резкое ухудшение финансовой ситуации. С точки зрения общей теории циклов ситуация была вполне подходящей для разного рода нововведений, но, на состоянии инновационных процессов сказалось негативное влияние сокращение финансовых ресурсов, привлекаемых ранее, преимущественно, из зарубежных источников.
Достаточно стабильная ситуация 2010 – 2013 годов позволяла в спокойной обстановке и достаточности ресурсов реализовать инновационный потенциал региональных социально-экономических систем. Однако, существенных изменений, как отмечено в предыдущем разделе диссертации, не произошло. Современный период, характеризующийся экономическими санкциями, снижением поставок высокотехнологичной продукции из-за рубежа, укреплением рубля, создал благоприятную ситуацию для технико-технологических изменений. Пока трудно сказать, насколько интенсивно идут инновационные процессы, но уже можно проанализировать результаты в сфере инновационного развития страны, ее пространственных и функциональных подсистемах за 2015 год.
Проведенные в диссертации исследования показали, что уровень дифференциации регионов по темпам экономического развития высок и не снижается по большинству значимых параметров, включая и структуру инновационной деятельности 116.
В разделе 2.1 мы выделили 13 показателей, характеризующих инноваци-онную деятельность в регионах, представленных в официальной статистиче-ской базе.
В соответствии с принятым методическим подходом состояние парамет-ров и состав кластеров определены в каждой временной точке. Состав кла-стеров по состоянию на 2015 год представлен в таблице 8 (состав кластеров по состоянию на 2000, 2007, 2009, 2012 гг. представлен в разделе 2.1)
Для расчетов пропорций между уровнями развития инновационной дея-тельности в виртуальных кластерах регионов рассчитано соотношение между суммой средних нормированных значений, в котором в качестве наиболее высокой оценки принята единица (Кластер А; 1,0). Суммы нормированных значений остальных кластеров представлены, соответственно, долями едини-цы.
Параметры, характеризующие общее состояние инновационного разви-тия виртуальных кластеров и его отдельных компонентов в 2015 году с уче-том мнений экспертов, и приведения значения сумм нормированных значе-ний параметров к единице, представлены в таблице 9.
Нами продолжено исследование взаимосвязи типов экономического поведения с социально-экономическиеми процессами применительно к инновационному развитию регионов 118. Как мы отмечали выше, распределение регионов на три равные части по базовым поведенческим характери-стикам («гедонистические», сбалансированные, «аскетические») не позволя-ет регионам при дальнейшем уточнении характеристик по уровню добавлен-ной стоимости внутри группы «сместиться» в иную группу. Поэтому они располагаются внутри группы в соответствии с сочетанием уровня «гедониз-ма» и производства добавленной стоимости. В результате можно сделать вы-вод (таблица 11), что преимущественно регионы концентрируются в под-группах с типичным сочетанием экономических и институциональных пара-метров. Хотя и иные сочетания достаточно представительны, особенно в группе сбалансированных регионов. Большое количество регионов с отклонением от зафиксированного правила – обратная зависимость между уровнем «гедонизма» и объемом производства добавленной стоимости позволяет предположить, что на уровень инновационного развития существенно влияют обе характеристики – институциональная и экономическая.
Дальнейшее сопоставление инновационных и институциональных (тип экономического поведения) характеристик регионов произведено методом «наложения» - на общую институциональную матрицу (таблица 11) наложены данные о составе регионов, входящих в виртуальные кластеры уровней инновационного развития в пяти временных точках – 2000, 2005, 2009, 2012, 2015 гг. В результате сформирована матрица распределения инновационных кластеров по институциональным группам регионов, выделенным по типу экономического поведения (таблица 12).
Вид формул инновационного развития показывает, что по мере движения от «гедонистического» типа поведения к «аскетическому», в составе институциональных групп увеличивается доля инновационно развитых кластеров А и Б.
В гедонистических регионах с высоким и средним уровнем производства добавленной стоимости на протяжении всего анализируемого периода сосредоточены регионы с общим низким уровнем инновационного развития (кластеры Г и Д). Можно заметить, что в 2012 и, особенно, в 2015 г. в данной группе появились регионы среднего уровня инновационного развития (кластер В).
Представляет интерес тот факт, что в «гедонистических» регионах с низким уровнем производства добавленной стоимости ситуация такая же, что позволяет считать именно тип экономического поведения значимым для инновационного развития регионов, в которых оно имеет низкий уровень. Надо отметить, что кластер Д объединяет 28 регионов и является вторым по их количеству (после кластера В).
С учетом различных показателей, характеризующих кластер Д, можно утверждать, что имеет место серьезная структурная диспропорция – по численности студентов он несколько уступает кластерам Б и В и превосходит кластер Г. Все остальные показатели существенно ниже, чем в иных кластерах. Доминирование кластера Д в «гедонистических» регионах с высоким уровнем производства добавленной стоимости позволяет считать это особенностью не только кластера Д, но и группы регионов с «гедонистическим» типом экономического поведения и высоким уровнем производства добавленной стоимости.
В «гедонистических» регионах с низким уровнем добавленной стоимости влияние кластера Д также велико. Однако, в силу увеличения присутствия в ней кластера В, можно говорить, кроме того, о заметном усилении позиций регионов этой группы по показателям «удельный вес организаций, осуществляющих инновационную деятельность», «доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции» в период 2012-2015 гг. В то же время, низкий уровень объемов инновационной продукции свидетельствует скорее о смещении интереса от производства традиционных товаров, работ, услуг к инновационной сфере, чем о повышении общего уровня экономической и инновационной активности.
В сбалансированных регионах с высоким уровнем производства добавленной стоимости также преобладают регионы кластера Д. Ситуация несколько изменилась в 2015 году, когда значительно увеличилось число регионов кластера В в данной группе.
Структурные диспропорции в инновационной деятельности сбалансированных регионов с высоким уровнем производства добавленной стоимости близки к указанным для «гедонистических» регионов с низким уровнем производства добавленной стоимости.
Сбалансированные регионы с соответствующим (средним) уровнем производства добавленной стоимости демонстрируют достаточно сложную динамику состава регионов, входящих в разные кластеры. Явное доминирование регионов кластера В в 2000 году сменилось расслоением группы – включением в ее состав одного региона из кластера Б и, в то же время, увеличением количества регионов из кластеров-аутсайдеров Г и Д в 2007 и 2009 гг. В 2012 году группа возвращается к преобладающему положению в ней кластера В, 2015 год охарактеризовался новым расслоением с укреплением позиций кластера В. В целом можно зафиксировать общий положительный тренд регионов данной группы с точки зрения состава кластеров инновационного развития – укрепление в ней позиций регионов среднего уровня инновационного развития. В то же время, следует учитывать, что одним из факторов, определяющих высокий уровень участия регионов кластера В, является присутствие в нем значительного количества регионов (30 единиц, самый крупный кластер).
Инструменты совершенствования инновационной деятельности в российских регионах, дифференцированных по показателям инновационного развития
В современной России сформировалось устойчивое мнение о необходимости совершенствования инновационных процессов, способных изменить векторы социально-экономического развития на макро-, мезо- и микроуровнях.
Выше мы показали, что инновационные процессы в регионах весьма существенно различаются. Причиной этого является несогласованность элементов механизма государственного управления, включающего совокупность экономических, организационных, институциональных отношений между хозяйствующими субъектами регионов, определяющими особенности развития региональной экономики. П. Черная включает в его структуру три базовых элемента: согласование интересов указанных субъектов; формирование благоприятной институциональной среды; четкое обоснование социально-экономических проектов 121.
Вышеуказанный автор отмечает, что для характеристики механизма важно следующее его понимание: он является обязательным элементом любых систем, он выполняет их определенные функции, является своего рода исполнителем, не устанавливающим цели и не реализующим управленческие воздействия 122. Полагаем, что данные характеристики механизма обоснованы не в полной мере. Во-первых, механизм – довольно сложная управленческая категория. Базовые элементы механизма указаны в общем виде, представляют собой, скорее, формы связей между элементами, чем сами элементы. Во-вторых, следует согласиться с И. Черной, что механизм выполняет определенные функции в системе, в состав которых не включено целепола-гание, но управленческое воздействие реализуется именно посредством механизмов. Далее автор применяет словосочетание «механизм управления», включающий методы и рычаги воздействия 123. Для целей нашего исследования нам достаточно обратиться к указанным связям в механизме управления: согласование интересов экономических субъектов, формирование благоприятной институциональной среды, использование эффективных проектов. Полагаем, что указанные связи должны, безусловно, реализовываться в любой системе. Но необходимо учитывать, что они представлены на высоком уровне абстракции, что не позволяет установить комплекс действий, инструментов, необходимых для инновационного развития регионов, существенно различающихся по технико-технологическим, социально-экономическим, институциональным характеристикам.
Д. Калашников считает важнейшими направлениями совершенствования инновационной деятельности:
- разработку «зонных проектов» (технопарков, научно исследовательских парков и других проектов по содействию сетевому и технологическому развитию для трансферта за счет близкого сосредоточения фирм);
- кластерную политику по поддержанию относительной взаимосвязи фирм (инициативы по поддержке существующих или зарождающихся объединений фирм для получения ими коллективного сервиса и для осуществления кооперации в пределах кластера в целях объединения усилий для выхода на мировой рынок;
- поддержку совместных исследований и совместных производств (поощрение получения новых знаний, системы обмена технологиями, коммерциализация инноваций на базе научных парков, центров технического обслуживания и институтов по техническому образованию 124.
В данном случае также имеет место обращение к важным, но весьма общим направлениям совершенствования инновационной деятельности, что характерно не только для теоретических работ, но и для практики разработки стратегических документов регионального уровня, включающих непременно блок инновационного развития.
Отметим одну из позиций в рекомендациях вышеуказанного автора – необходимость реализации кластерной политики. Обращение к кластерам как перспективным инструментам инновационного развития в настоящее время можно считать традиционным. Однако, ряд исследователей, в частности – Н. Сироткина, Ю. Ахенбах, Ю. Ломакина справедливо отмечают, что наиболее высокой результативностью отличаются научно-производственные кластеры в регионах с высоким научным потенциалом. Кроме того, формирование кластеров происходит в единстве с развитием в регионе благоприятного бизнес-климата и инновационной среды. Существенное условие – обеспечение структурной устойчивости региональной экономики 125. Вышеуказанное является основанием для утверждения о не универсальном характере кластеров как инструментов инновационного развития регионов.
С. Бахтина считает необходимым для технологического развития регионов работу по следующим направлениям и обеспечивающим движение в необходимых направлениях инструментам.
1. Организационному обеспечению деятельностью научно-технических советов и функционированием специализированных организаций, содействующих технологическому развитию.
2. Достижению высокого уровня развития инфраструктуры, обеспечивающих эффективное размещение производственных объектов – промышленных и технологических парков.
3. Формированию технологических платформ.
4. Нормативно-правовому обеспечению на основе стратегии ииноваци-онно-технологического развития региона, сформированной но основе приоритетных направлений научно-технологического развития России.
5. Информационному обеспечению специализированным двуязычным интернет-порталом.
6. Кадровому обеспечению посредством профессиональной подготовки и переподготовки по специальностям, соответствующим приоритетам технологического развития региона.
7. Финансово-экономическому обеспечению на основе региональных программ развития науки и технологий 126.
Не отрицая необходимости инновационного развития регионов по указанным направлениям, отметим фрагментарность и чрезмерную универсальность рекомендуемого инструментария. Например, вполне понятно, что для финансово-экономического обеспечения технологического развития регионов необходимы соответствующие программы. Однако, их состав и содержание существенно зависят от уровня социально-экономического и инновационного развития региона, состояния его производственных, институциональных, инфраструктурных подсистем. Конечно, для информационного обеспечения инновационного развития (прежде всего – именно технологического) наличие двуязычного сайта не является достаточным условием.
М. Осипова предлагает сформировать в регионах целостную модель управления инновационным развитием регионов страны, включающую: поиск, отбор и систематизацию информации об инновационной деятельности; обоснование выбранных регионов для проведения межрегионального сравнительного анализа; выявление сильных и слабых сторон развития регионов; определение перспективных направлений их развития; прогнозирование вероятных тенденций повышения инновационного потенциала; определение отраслей и конкретных предприятий с наибольшим инновационным потенциалом, исследование точек роста; формирование списка мер корректирующего воздействия с указанием конкретных объектов, мероприятий, сроков и объемов финансирования 127.
В указанной модели фактически представлен широкий спектр инструментов информационного обеспечения инновационного развития, использование которого целесообразно не только на федеральном, но и на региональном уровне. Отметим, что значительная часть инструментов применима для регионов любого уровня, поскольку предполагает аналитическую и прогнозную работу органов власти в отношении инновационной деятельности, ее субъектов и объектов.