The Сhallenge of Measurement Innovation Processes: Evaluation of Regional Innovation Systems
The Сhallenge of Measurement Innovation Processes: Evaluation of Regional Innovation Systems
Annotation
PII
S265838870000152-0-1
DOI
10.33276/S0000152-0-1
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Svetlana Samovoleva 
Occupation: Leading Researcher
Affiliation: CEMI RAS
Address: Moscow, Nakhimovky prospect 47
Edition
Abstract
The paper deals with studying regional innovation systems, and discusses, in particular, the questions of application of the methodology developed by the Association of Innovative Regions of Russia. To determine the adequacy and completeness of the methodology indicators’ system, the paper analyses the definition of Regional innovation system and the correctness of the calculation procedure. It emphasizes that identification of the types of regional innovation systems would be improving the quality of evaluation of these systems and measurement of their processes.
Keywords
actors, the types of regional innovation systems, innovation activities, institutional factors, the system of indicators
Received
24.01.2019
Date of publication
03.02.2019
Number of characters
27664
Number of purchasers
4
Views
248
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf

To download PDF you should sign in

1 Развитие национальной инновационной системы и поддержка инновационной деятельности рассматриваются сегодня как базовые принципы экономической политики, как развитых, так и ряда развивающихся стран. Для России, объявившей курс на инновации еще в годы бурного экономического роста, основанного на интенсивном использовании экспорта сырья, это направление не утратило своей актуальности. Напротив, исчезновение иллюзий о возможности долгосрочного и устойчивого экономического роста за счет ресурсного развития экономики, приводит сегодня к активизации поиска эффективных инструментов, способствующих налаживанию процессов НИС. Для обеспечения этого поиска и определения результатов применения найденных решений необходима фундаментальная методологическая база, позволяющая адекватно оценить состояние и перспективы развития НИС. Международным экспертным сообществом выработан достаточно широкий ряд подходов для такой оценки (OECD, 2005, OECD, 2010; OECD, 2017, European Commission, 2010, 2018; GII, 2007, 2018 и т.д.). Эти подходы можно классифицировать, например, в зависимости от типа рассмотрения объекта на структурные, системные, функциональные, а также подходы смешанных типов. Кроме того, оценки инновационных систем могут сводиться к интегральному показателю (например, U.S. Eсonomic Development Administration, 2009; ВШЭ, 2017; АИРР, 2018) или производиться лишь по отдельным компонентам (OECD, 2017; Голиченко, 2011 и т.д.).
2 Одним из важных аспектов оценки НИС является детальное исследование входящих в нее локальных подсистем. Особое внимание здесь уделяется региональным инновационным системам (РИС), так как «развитие региональных инновационных систем и их взаимодействие во многом определяют качество и эффективность национальной инновационной системы в целом» (Самоволева, Щепина, 2013). «НИС можно представить как матрицу региональных и отраслевых инновационных систем, и концепция РИС является хорошим инструментом для создания эффективных секторальных инновационных систем» (Chung, 2002, p. 485).
3 Анализ регионов и их инновационных систем является достаточно развитым направлением научных исследований (Cooke et al., 1997; Braczyk et al., 1998; Howells, 1999; Asheim, Gertler, 2005; Fritsch and Stephan, 2005; Задумкин, 2008; Голиченко, Щепина, 2009; Зубаревич, 2009; Бортник и др., 2012; Рисин и др., 2014; Балычева, 2016; Макаров и др., 2016, ВШЭ, 2017 и т.д.). Однако накопленный в этих исследованиях опыт и полученные в них результаты не всегда принимаются во внимание при разработке документов, обеспечивающих принятие решений на уровне региональных правительств. В основе подобных документов нередко оказываются методологии, активно продвигаемые в сети Интернет и, как правило, обладающие таким преимуществом, как простота использования в силу базирования на несложном экономико-математическом аппарате. Вместе с тем при их переработке и адаптации не всегда уделяется достаточно внимания анализу применяемых подходов с целью выявления заложенных в них ошибок.
4 Ниже будет проведен анализ методологии «Рейтинга инновационных регионов России» (АИРР, 2018). Данный рейтинг «предназначается для целей мониторинга и управления» и «был разработан Ассоциацией инновационных регионов России в 2012 году совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации, при участии представителей региональных администраций и ведущих экспертов страны» (АИРР, 2018 с.5). «В основу методики формирования рейтинга положен подход, используемый Европейской комиссией для проведения сравнительной оценки инновационного развития регионов Евросоюза с целью разработки и внедрения мер инновационной политики на региональном уровне» (АИРР, 2018, с.6). Следует отметить, что методология Regional Innovation Scoreboard Европейской комиссии (European Union, 2017a) является частью проекта European Innovation Scoreboards (European Union, 2017b).
5 Разбор достоинств и недостатков этой методологии, адаптированной для оценки инновационного развития регионов России, предлагается провести по следующей схеме: 1) исследовать содержание понятия «региональная инновационная система», чтобы определить адекватность и полноту системы показателей, которой оперирует методология; 2) проанализировать корректность методики расчета ряда предлагаемых показателей и их агрегации в результирующий индикатор.
6 Понятие «региональная инновационная система» как основание выбора системы показателей для оценки инновационной деятельности региона
7 В научной литературе выделяются в качестве основных, как правило, две концепции анализа инновационной деятельности на уровне регионов. В рамках первой концепции регион рассматривается, прежде всего, как промышленный кластер, локальная производственная система (см., например, Isaksen and Hauge, 2002). Так, в работе (Asheim and Gertler, 2004, p.325) отмечается, что производственные системы играют ключевую роль для определения инновационной деятельности региона, а учет внешних связей локальных производственных систем способствует лучшему пониманию инновационных процессов региона. Во второй концепции в качестве наиболее значимой характеристики инновационной деятельности в регионе выступают потоки знаний, как и в национальной инновационной системе (например, Morgan, 1997; Chung, 2002; Cooke, 2004; Задумкин, 2008). Сторонники этой концепции указывают, что она также позволяет учитывать взаимодействия локальных систем, генерирующих, распространяющих и использующих знания, с другими региональными, национальными и глобальными системами (Cooke, 2004). К тому же РИС может охватывать различные сектора экономики и производственные кластеры (Asheim and Coenen, 2005).
8 Согласно данному подходу в РИС действуют такие же основные группы акторов, как и в НИС: организации, являющиеся источниками знаний; предприятия, находящие экономическое применение знаниям; правительства, регулирующие их деятельность на национальном и региональном уровне (Chung, 2002; Задумкин, 2008; Макаров и др., 2016). В соответствии с этим РИС можно определить как совокупность, осуществляющих процессы создания, хранения, распространения и использования новых знаний, региональных акторов, а также институтов, поддерживающих их деятельность и взаимосвязи (см. также Chung, 2002, Голиченко, 2011). Иными словами РИС «представляют собой элементы национальной инновационной системы, локализованные на определенной территории» (Михеева,2014).
9 Очевидно, что в силу специализации, географических и климатических условий, РИС регионов имеют существенные различия: так, ресурсы, определяющие возможности экономического и технологического развития распределяются по регионам неравномерно. Это приводит к необходимости выделения разных типов РИС, что в свою очередь, может устранить противоречия рассмотренных выше концепций (Asheim and Coenen, 2005). Например, в (Doloreux, 2002, p.256-258) предлагается пять признаков для выделения типов РИС, в том числе, в зависимости от потенциала региона (учитывается уровень развития системы образования, наличие университетов и научно-исследовательских институтов, поддерживающей инфраструктуры), или от режимов управления передачи технологий (низовая модель, в которой передача технологий поддерживается только на уровне региона; сетевая модель как результат многоуровневого управления, то есть сочетания региональной, национальной и глобальной политик; дирижисткая модель, основанная на активном вмешательстве центрального правительства). В (Asheim and Coenen, 2005) различается три вида РИС: 1) территориально укорененные РИС, где инновационная деятельность базируется в основном на локализованных, устойчивых процессах обучения, стимулируемых географической и реляционной близостью и прямым взаимодействием с источниками, генерирующими знания; 2) региональные сетевые инновационные системы, которые характеризуются не только активными процессами передачи знаний на уровне региона, но и развитой институциональной инфраструктурой и государственно-частным партнерством; 3) «регионализированная» национальная инновационная система, в которой «промышленность и институциональная инфраструктура более функциональны и интегрированы в национальные или международные инновационные системы», то есть РИС, где внешние акторы и связи с ними играют большую роль.
10 Рейтинги инновационного развития регионов (в том числе European Union, 2017a; ВШЭ, 2017; АИРР,2018), как правило, не учитывают различия в типах РИС, а предлагают бенчмаркинг ряда общего набора нормированных показателей. Такое сравнение может быть полезно с точки зрения выявления в основном общих проблем для развития РИС. В этом случае необходима система показателей, наиболее точно и по-возможности полно отражающая состояние компонент региональных инновационных систем.
11 В методологии (European Union, 2017a) представлена система показателей, распределенных по четырем группам, характеризующим: 1) рамочные условия инновационной деятельности; 2) инвестиции; 3) инновационную деятельность; 4) влияние (этой деятельности). До 2017 г. в методологии рассматривались лишь три группы показателей: 1) факторы, формирующие входы в инновационную деятельность; 2) деятельность фирм; 3) выходы. Методология (АИРР, 2018) предлагает несколько иную группировку показателей: 1) научные исследования и разработки; 2) инновационная деятельность; 3) социально-экономические условия инновационной деятельности; 4) инновационная активность региона. Такая система показателей охватывает всех основных акторов РИС, относящихся: 1) к системе производства знаний; 2) предпринимательской среде; 3) правительству; - а также рамочные условия их деятельности. При этом в первую группу правомерно включены показатели, характеризующие человеческие ресурсы в науке и технологиях, относимые в (European Union, 2017a, 2017b) к рамочным условиям. В качестве достоинств системы показателей, предложенной в (АИРР, 2018) также можно отметить, что в ней приняты во внимание процессы создания не только технологических, но и нетехнологических инноваций.
12 В исходной системе индикаторов (European Union, 2017b) была предпринята попытка описать часть рамочных условий функционирования РИС, включая такие элементы, как благоприятная среда для инноваций. В эту подгруппу входят два показателя: «предпринимательство, основанное на возможностях» (индекс развития предпринимательской среды Глобального мониторинга предпринимательства, GEM) и «широкополосный доступ к интернет». К сожалению, первый из них оказался исключен на региональном уровне. Вместе с тем, учет такого фактора как состояние предпринимательской среды является значимым, так как позволяет выявить важные институциональные различия регионов, определяющие условия деятельности акторов РИС. Вместо индекса GEM в качестве одного из индикаторов состояния предпринимательской среды можно предложить, например, показатель «плотности» новых фирм в регионе (см. GII, 2018). Что касается второго показателя (характеристики доступа к сети Интернет), то в (АИРР, 2018) он учтен в соответствующей группе «Социально-экономические условия инновационной деятельности». Однако некоторые показатели, включенные в эту группу, связаны не с условиями инновационной деятельности, а с ее результатами. К таким показателям относятся: «Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП» и «ВРП в расчете на одного занятого в экономике региона».
13 При адаптации методологии Европейского комитета авторы рейтинга АИРР старались учесть воздействие ряда дополнительных институциональных факторов, не нашедших в ней отражения. Соответствующие показатели характеризуют в основном активность регионального правительства в области инновационной политики (группа «Инновационная активность региона»). С одной стороны, разработка и учет критериев деятельности правительства как актора РИС позволяют более полно описать состояние инновационной системы. С другой стороны, включение в эту группу показателя, связанного с поддержкой региональными правительствами рейтинга АИРР, нельзя признать корректным. Бальный индикатор «Инновационная активность региональных властей» представляет собой «объединение двух множеств: «Кластеры-лидеры» по итогам 2017 г. (12 субъектов РФ) и регионы, проявившие интерес к рейтингу инновационных регионов России … (12 субъектов РФ, проявивших заинтересованность в улучшении качества собираемой статистической информации)» (АИРР, 2018, с.31). Значимость фактора «лояльности» регионального правительства к рейтингу явно не столь велика на практике для развития РИС. Кроме того, ни в (АИРР, 2018), ни в методологиях Европейского комитета не нашли отражения различия в регулирующих инвестиции и налоги региональных законодательствах, в рамках которых создаются сильные стимулы и антистимулы для акторов РИС. Именно такого рода различия порождают вопрос о сопоставимости результатов исследований, не принимающих в полной мере во внимание влияния институтов (Capron and Cincera, 2001; Самоволева, 2014). Таким образом, предлагаемые в этих методологиях критерии явно недостаточны для описания воздействия институтов на деятельность акторов РИС, а также оценки результатов инновационной политики, проводимой региональным правительством.
14 С помощью предлагаемой системы показателей авторам рейтинга АИРР пока не удалось добиться необходимой полноты и при описании деятельности других акторов РИС. Недостаточно внимания уделено особенно взаимосвязям акторов, несмотря на то, что в РИС «решающим фактором успешного инновационного процесса является способность региональных акторов к взаимодействию» (Макаров и др., 2016). Так, в данной системе не отражен такой важный результат деятельности акторов - источников знаний, а также их совместной деятельности с предприятиями, как создание новых технологичных фирм. Связи предпринимательского сектора со средой, производящей знания, характеризует только один показатель: «удельный вес средств организаций предпринимательского сектора в общем объеме внутренних затрат на исследования и разработки». Из системы оказались исключены такие важные характеристики РИС, как теснота и уровень связей региональных предприятий с источниками знаний. В результате остаются открытыми следующие вопросы: носит ли инновационная деятельность региональных предприятий закрытый или открытый характер, с какого рода источниками знаний они связаны, на каком уровне реализуются эти взаимодействия: внутри или вне региона, вне страны. Ответы на эти вопросы во многом определяют возможности развития РИС. В частности, здесь можно было бы предложить использовать хотя бы такие стандартные статистические показатели, как доля организаций, участвующих в совместных проектах в области исследований и разработок, в том числе с зарубежными странами.
15 Также при оценке результатов процессов создания и диффузии знаний представляется спорным акцент на такие показатели, как количество научно-технических публикаций и заявок на патенты, так как, в частности, широко известны такие явления, как «мусорные» публикации и заявки на патенты, создаваемые под административным давлением (см., например, Lei et al., 2012). Кроме того, количество поданных заявок может не совпадать с количеством выданных патентов. Необходимо добавить, что на практике патенты как средство защиты интеллектуальной собственности могут быть заменены другими формами: коммерческой тайной (Cohen et al., 2000) или неформальными способами (Ruuskanen and Seppanen, 2013). Для анализа результатов процессов создания и распространения знаний можно предложить такой дополнительный показатель, как сумма полученных роялти и лицензионных платежей в процентах от ВРП.
16 Другим недостатком методологии АИРР является акцент на деятельности крупных и средних предприятий. Следует отметить, что в (European Union, 2017b), наоборот, в качестве акторов предпринимательской среды рассматриваются лишь малые и средние предприятия. Деятельность малых предприятий в (АИРР, 2018) охватывает единственный показатель: «Удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе малых предприятий». Этот показатель служит индикатором активности или пассивности этого класса предприятий в инновационных процессах. Однако в отличие от рейтинга Европейского комитета здесь не приняты во внимание ни связи этого класса региональных предприятий в инновационных процессах, ни результативность его деятельности. В России этот класс предприятий демонстрирует наименьшую активность по сравнению с другими классами размерности, и удельный вес малых предприятий в производстве инновационной продукции невелик: например, доля малых производственных предприятий в общем объеме инновационных товаров, работ, услуг, произведенных организациями промышленного производства, составила в 2016 г. около 6%; а в объеме вновь внедренных или подвергавшихся значительным технологическим изменениям в течение последних трех лет инновационных товаров и услуг, отгруженных за пределы Российской Федерации – менее 1% (рассчитано по данным Росстат, 2018). В то же время региональные различия по этим показателям могут быть использованы как основа для дальнейшего поиска мер, поддерживающих деятельность малых инновационных предприятий и создающих условия для их роста. Также необходима оценка институциональных условий, формирующих барьеры для развития РИС за счет возникновения новых точек роста.
17 Методика расчета отдельных компонент и результирующего индикатора рейтинга
18 В соответствии с методологией (European Union, 2017b), на которой, как отмечалось выше, базируется рейтинг АИРР, результирующий индикатор рассчитывается как невзвешенное среднее масштабированных значений показателей всех групп. Для расчетов данные нормируются с использованием алгоритма минимакс. На основе соотнесения результата рейтинга по отдельному региону со средним значением по всем регионам в (АИРР, 2018) выделяются пять групп территорий: 1) сильные инноваторы (от 140% значения среднего индикатора); 2) средне-сильные инноваторы (от 110 до 140%); 3) средние инноваторы (от 90 до 110%); 4) средне-слабые инноваторы (от 60 до 90%); 5) слабые инноваторы (до 60%). В методологии Европейского комитета предлагается 4 группы: сильные инноваторы (чей индикатор выше среднего от 120%); сильные инноваторы (90-120%); средние инноваторы (50% - 90%); скромные инноваторы (ниже 50%).
19 Прежде всего, критику вызывает механистичность способа расчета подобных индексов: производится свертка, хотя и нормированных, но совершенно разнородных показателей, которые часто относятся к разным уровням (см., например, Hollanders and Van Cruysen, 2008; Schibany, 2008). В частности, в (АИРР,2018) как одноуровневые рассматриваются показатели «Удельный вес средств организаций предпринимательского сектора в общем объеме внутренних затрат на исследования и разработки» и в целом «Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах от ВРП», или «Удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе малых предприятий» и «Объем поступлений от экспорта технологий по отношению к ВРП». При этом существует явная зависимость между отдельными показателями рейтинга. Более того, нередко оказывается разным масштаб даже одноуровневых показателей из–за использования разных знаменателей. Это демонстрируют такие показатели, как: «Число используемых изобретений по отношению к численности населения» и «Число созданных передовых производственных технологий по отношению к численности экономически активного населения»; «Численность исследователей по отношению к численности населения» и «Удельный вес занятых с высшим образованием трудоспособного возраста в общей численности населения в трудоспособном возрасте». В случае свертки показателей как одноуровневых корректнее использовать единый знаменатель, если статистические данные это позволяют. При этом следует следить за сохранением экономического смысла показателей: так, количество используемых изобретений логичнее соотносить с числом региональных предприятий, а не с численностью населения региона. Такое же замечание справедливо и по отношению к показателям, измеряющим результаты инновационных процессов.
20 Выбор разных модификаций показателей даже при условии их нормализации оказывает влияние на результаты рейтинга. В качестве примера можно привести для ряда регионов – лидеров в подрейтинге, характеризующем уровень развития инновационной деятельности, по версии АИРР, такие данные, как: удельный вес вновь внедренных или подвергавшихся значительным технологическим изменениям инновационных товаров, работ, услуг, новых для рынка, а) в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг; б) в общем объеме отгруженных инновационных товаров, выполненных работ, услуг (рис.1). Последнее из этих соотношений иллюстрирует технологическую и рыночную новизну инновационной продукции и учитывает иерархию показателей, но требует отражения этой иерархии при расчетах (см., например, ВШЭ, 2017).
21

Рис.1 Удельный вес вновь внедренных или подвергавшихся значительным технологическим изменениям инновационных товаров, работ, услуг, новых для рынка сбыта организации в 2016 г. (Росстат, 2018)

22 Если учесть, что новая для рынка сбыта фирмы инновационная продукция может быть традиционной на уровне отрасли и страны, и связывать уровень новизны инновационной продукции с экспортом за рубеж (что дополнительно свидетельствует о развитых связях акторов предпринимательской среды РИС), то следует использовать такой показатель, как: «Удельный вес вновь внедренных или подвергавшихся значительным технологическим изменениям инновационных товаров, работ, услуг, отгруженных за пределы РФ в общем объеме отгруженных товаров (рис.2). Конечно, в этом случае корректно было бы рассматривать разные типы экспорта, например, в развитые, развивающиеся страны и страны СНГ. Однако такой показатель плохо связан с деятельностью регионов, чьи предприятия работают исключительно на внутренний рынок. Для этих регионов можно предложить модификацию показателя, учитывающую экспорт за пределы региона, но для этого необходимо сначала выделить соответствующие типы РИС.
23

Рис.2 Удельный вес вновь внедренных или подвергавшихся значительным технологическим изменениям инновационных товаров, работ, услуг, отгруженных за пределы РФ в общем объеме, отгруженных инновационных товаров, работ, услуг, в 2016 г. (Росстат, 2018)

24 Гистограммы, приведенные на рисунках 1 и 2, наглядно демонстрируют, как меняется рейтинг региона в зависимости от выбранных показателей. Так, Пермский край, промышленность которого отличается сильной ориентацией на экспорт, становится лидером, если речь идет о технологической новизне инновационной продукции, но уступает другим регионам, если сравнивается только рыночная новизна продукции на уровне фирмы. То есть результаты рейтинга можно варьировать, подбирая разные модификации показателей. Например, первые строчки рейтинга (АИРР, 2018) занимают Санкт-Петербург и Москва, а рейтинга (ВШЭ, 2017) – Татарстан и Москва. Ярославская область, занимающая в первом случае 15 место, во втором – находится на 28 месте.
25 Еще одной проблемой рейтинга АИРР является опора на статистические данные, собираемые в результате опроса ограниченной выборки предприятий, что может искажать реальную картину развития РИС. Исследователи отмечают наличие общих слабых мест в системе сбора статистических данных и необходимость в более полной информации о деятельности региональных акторов (см. Бортник, 2012). Это приводит к выводу о целесообразности формирования расширенной базы статистических данных за счет регионов, являющихся участниками ассоциации АИРР.
26 Что касается непосредственно общего результирующего показателя рейтинга, то его использование представляется малоинформативным. При данном подходе регионы, имеющие крайне низкие и высокие значения субиндикаторов, могут занимать более высокие места в рейтинге, чем регионы, где оценки распределены равномерно, но имеют в основном средние значения. Если предположить, что субиндексы верно отражают состояние РИС, то второй вариант как раз является более предпочтительным, поскольку такая система лучше сбалансирована. Например, при сравнении графического изображения оценок регионов, РИС Пермского края имеет более сбалансированную структуру (АИРР, 2018, с.58), чем РИС Красноярского края (АИРР, 2018, с.59), хотя последний расположен на более высокой позиции. Покомпонентные оценки, приведенные в рейтинге, несомненно, представляют собой более ценный инструмент анализа, чем одна результирующая цифра. Кроме того, движение по заданной шкале подразумевает, что позиция региона зависит от тенденций не только его собственного развития, но и других регионов. Такая динамика может быть важна для укрупненного анализа на общем, федеральном уровне, но ни на этом, ни на региональном уровне без дополнительных данных информация об изменении таких соотношений не может служить прочной основой для принятия управленческих решений. В этом соотношении отчасти отражена и проблема «несправедливой» концентрации инновационных ресурсов, сложившихся в силу географических и исторических причин, изменить которые невозможно. Более того, даже при покомпонентной оценке, выявляющей сильные и слабые регионов, вероятность использования чужого положительного опыта в совершенно иных условиях другого региона невелика. Для определения возможностей развития собственной РИС необходим детальный анализ специфичных и часто уникальных характеристик, которыми обладает регион. Эти характеристики не всегда могут быть сведены к формальным показателям.
27 В случае применения интегральных оценок, основанных на достаточно узкой системе индикаторов, в картине развития РИС неизбежно возникают искажения. Так, регионы, часть сильных сторон РИС которых не охвачена данной системой, не могут занять верхние строчки рейтинга. Выходом из этой ситуации может служить опора на покомпонентные оценки, введение типологии регионов, например, аналогично (Asheim and Coenen, 2005) и создание системы индикаторов наиболее полно учитывающей разные типы РИС. Кроме того, для каждого из типов РИС могут быть определены специфичные индикаторы. Это позволит давать оценку этих систем внутри специфичной группы и повысить достоверность результатов, полученных за счет более детального анализа, учитывающего уникальные характеристики РИС.
28 Заключение
29 Попытка системного подхода к анализу региональных инновационных систем, реализованная в методологиях Европейского комитета и АИРР, позволяет оценить некоторые аспекты деятельности акторов этих систем, но, по существу, не дает возможности обнаружить специфику различий регионов, определяющих перспективы развития их РИС. Это связано, во-первых, с такими недостатками, как неполнота системы показателей и ряд погрешностей методики расчета. Конечно, подобные методологии должны опираться на ограниченный набор показателей, но этот набор должен позволять оценить значимые характеристики акторов РИС, их взаимосвязей и реализуемых ими процессов, чтобы наиболее точно отображать сильные и слабые стороны этих систем. Во-вторых, излишнее стремление к унификации системы показателей ведет к тому, что из анализа оказываются исключены уникальные характеристики РИС. В результате уменьшается возможность корректного объяснения различий в формировании и развитии РИС, и, следовательно, разработки адекватных управляющих воздействий, отличных от общих «стандартных» мер. Кроме того, в зависимости от совпадения компонент РИС с выбранной системой показателей одни регионы оказываются в заведомо выигрышном положении относительно определения позиций в рейтинге, а другие – наоборот. Если задача рейтинга заключается в том, чтобы «наглядно показывать региональным властям сильные и слабые стороны, направления для дальнейшего развития и совершенствования инновационных систем» (АИРР, 2018, с. 6), то необходимо, чтобы полученные результаты анализа давали представление о возможностях использования специфичных характеристик акторов РИС и условий их деятельности. Выделение типов РИС и сравнительный покомпонентный анализ особенностей регионов, очевидно, могут служить лучшим основанием для исследования тенденций развития РИС и последующей выработки конкретных мер политики, чем сопоставление общего набора индикаторов, включающего узкий круг критериев. Для повышения качества оценки РИС также необходимо тщательно выбирать методику расчетов и совершенствовать систему сбора статистических данных.

References

1. AIRR (2018) Rejting innovatsionnykh regionov Rossii versiya 2017. Assotsiatsiya innovatsionnykh regionov Rossii. [Ehlektronnyj resurs]. URL: http://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/2017

2. Balycheva Yu.E. (2016) Rol' otraslevoj struktury promyshlennosti v formirovanii innovatsionnogo povedeniya regiona // Trudy Semnadtsatoj mezhdunarodnoj nauchnoj konferentsii «Tsivilizatsiya znanij: rossijskie realii». M. RosNOU – s. 383-386.

3. Bortnik I.M. i dr. (2012) Sistema otsenki i monitoringa innovatsionnogo razvitiya regionov Rossii // Innovatsii № 9, 2012. –s. 48-61.

4. VShEh (2017) Rejting innovatsionnogo razvitiya sub'ektov Rossijskoj Federatsii. Vypusk 5 / G.I. Abdrakhmanova, P.D. Bakhtin, L.M. Gokhberg i dr.; pod red. L.M. Gokhberga; Nats. issled. un-t «Vysshaya shkola ehkonomiki». – M.: NIU VShEh. – 260 s.

5. Golichenko O.G. (2011) Osnovnye faktory razvitiya natsional'noj innovatsionnoj sistemy: uroki dlya Rossii/ TsEhMI RAN. - M.: Nauka. 2011.-634 c.

6. Golichenko O.G., Schepina I.N. (2009) Analiz rezul'tativnosti innovatsionnoj deyatel'nosti regionov Rossii // Ehkonomicheskaya nauka sovremennoj Rossii. №1(44). – S.77-95

7. Zadumkin K.A. (2008) Regional'naya innovatsionnaya sistema: teoriya i praktika formirovaniya / K.A. Zadumkin, I.A. Kondakov; pod ruk. d.eh.n., prof. V.A. Il'ina. – Vologda: Vologodskij nauchno-koordinatsionnyj tsentr TsEhMI RAN. – 72 s.

8. Zubarevich N.V. (2009) Regional'noe razvitie i regional'naya politika za desyatiletie ehkonomicheskogo rosta // Zhurnal novoj ehkonomicheskoj assotsiatsii, № 1-2. - s. 160-174.

9. Makarov V.L., Ajvazyan S.A., Afanas'ev M.Yu., Bakhtizin A.R., Nanavyan A.M. (2016). Modelirovanie razvitiya ehkonomiki regiona i ehffektivnost' prostranstva innovatsij // Forsajt, №10 (3) – s. 76-90.

10. Mikheeva N.N. (2014) Sravnitel'nyj analiz innovatsionnykh sistem rossijskikh regionov // Prostranstvennaya ehkonomika, № 4. - s. 61–81.

11. Risin I. E., Treschevskij Yu. I., Ehjtingon V. N. (2014) Razrabotka i aprobatsiya metodiki otsenki ehffektivnosti upravleniya regional'noj innovatsionnoj sistemoj //Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: ehkonomika i upravlenie, №. 3. – s. 44-49.

12. Samovoleva S.A. Problemy primeneniya integral'nykh pokazatelej dlya otsenki innovatsionnoj deyatel'nosti: summarnyj innovatsionnyj indeks / Innovatsionnye metody prinyatiya reshenij: modeli, instituty, mekhanizmy: Drukerovskij vestnik № 2 / Pod red. R.M. Nizhegorodtseva. M. – Novocherkassk: YuRPTU (NPI), 2014. – S. 28-39.

13. Samovoleva S. A., Schepina I. N. (2013). Analiz predprinimatel'skoj aktivnosti kak funktsii innovatsionnoj sistemy: regional'nyj uroven' // Sistemnoe modelirovanie sotsial'no-ehkonomicheskikh protsessov. – s. 236-239.

14. Asheim, B. T., & Coenen, L. (2005). Knowledge Bases and Regional Innovation Systems: Comparing Nordic clusters. Research Policy, Vol. 34(8), pp. 1173-1190.

15. Asheim B, Gertler M. (2004). Understanding Regional Innovation Systems. In: Fagerberg J, Mowery D, Nelson R, editors. Handbook of Innovation. Oxford: Oxford University Press.

16. Braczyk, H. J., Cooke, P. N., & Heidenreich, M. (Eds.). (1998).Regional Innovation Systems: the Role of Governances in a Globalized World. Psychology Press.

17. Cohen, W. M., Nelson, R. R., & Walsh, J. P. (2000). Protecting Their Intellectual Assets: Appropriability Conditions and why US Manufacturing Firms Patent (or not), No. w7552. National Bureau of Economic Research.

18. Cooke, P., Uranga, M. G., & Etxebarria, G. (1997). Regional Innovation Systems: Institutional and Organisational Dimensions. Research Policy, Vol. 26(4-5), pp. 475-491.

19. Cooke P. (2004). Evolution of Regional Innovation Systems— Emergence, Theory, Challenge for Action. In: Cooke, P., et al. (Eds.), Regional Innovation Systems, second ed. Routledge, London, pp. 1–18

20. Chung S. (2002). Building a National Innovation System through Regional Innovation systems. Technovation, Vol. 22(8) - pp. 485-491.

21. Doloreux D. (2002). What We Should Know about Regional Systems of Innovation. Technology in society, Vol. 24(3) – pp. 243-263.

22. Global Innovation Index (GII, 2007). The World Business/INSEAD. https://www.globalinnovationindex.org/.

23. Global Innovation Index (GII, 2018). Energizing the World with Innovation. 11TH Edition. Eds Soumitra Dutta, Bruno Lanvin, and Sacha Wunsch-Vincent. Cornell University, INSEAD, and the World Intellectual Property Organization. https://www.globalinnovationindex.org/.

24. European Union (2010). Innovation Union Scoreboard 2010: The Innovation Union's Performance Scoreboard for Research and Innovation. UNU-MERIT – 72 p.

25. European Union (2017a). Regional Innovation Scoreboard 2017 Methodology Report [Ehlektronnyj resurs]. URL: http://ec.europa.eu/docsroom/documents/23986

26. European Union (2017b). European Innovation Scoreboard 2017 Methodology Report [Ehlektronnyj resurs]. URL: https://ec.europa.eu/docsroom/documents/30081

27. European Union (2018). European Innovation Scoreboard 2018. Luxembourg: Publications Office of the European Union-104 p.

28. Fritsch M., A. Stephan (2005). Regionalization of Innovation Policy —Introduction to the special issue. Research Policy, Vol. 34 - pp. 1123–1127.

29. Hollanders H., Van Cruysen A., (2008). Rethinking the European Innovation Scoreboard: Recommendations for further improvements, Paper for the workshop on Improving the European Innovation Scoreboard methodology, Brussels, [Ehlektronnyj resurs]. URL: http://econoca.unica.it/public/downloaddocenti/EIS%202008%20Methodology%20Report.pdf.

30. Howells, J. (1999). Regional Systems of Innovation. Innovation Policy in a Global Economy, pp. 67-93.

31. Isaksen, A., Hauge, E. (2002). Regional Clusters in Europe. Observatory of European SMEs report 2002 No. 3, European Communities, Luxembourg.

32. Lei Z., Sun Z. and Wright B. (2012). Patent Subsidy and Patent Filing in China. [Ehlektronnyj resurs]. URL: http://funginstitute.berkeley.edu/wpcontent/uploads/2013/12/patent_subsidy_Zhen.pdf.

33. Morgan K. (1997). The Learning Regions: Institutions, Innovation and Regional Renewal. Reg Stud, Vol. 31(5) – pp. 491–503.

34. OECD (2005). Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data, 3rd Edition. Paris: OECD. - 163 p.

35. OECD (2010). Measuring Innovation: A New Perspective, Paris: OECD. – 130 p.

36. OECD (2017). Science, Technology and Industry Scoreboard 2017. The Digital Transformation, Paris: OECD, [Ehlektronnyj resurs]. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/9789264268821-en.pdf

37. Ruuskanen, R. and M. Seppanen (2013). Alternative Methods in Protecting Innovation: A Literature Review, Working paper series, Tempere University of Technology – 19 p.

38. Schibany A. (2008). How not to Compare Innovation Performance: A Critical Assessment of the European Innovation Scoreboard // Joanneum Research, Institute of Technology and Regional Policy – 22 p.

39. U.S. Economic Development Administration (2009). Crossing the Next Regional Frontier Information And Analytics Linking Regional Competitiveness To Investment In A Knowledge-Based Economy. http://www.statsamerica.org/innovation/reports.html