Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,798
ASSESSMENT OF THE INNOVATIVE ENVIRONMENT AT THE MEZO- AND MICROLEVEL: METHODOLOGY AND PRACTICE
Введение
Понятие «инновационная среда» является достаточно новым для российской практики как на мезо-, так и на микроуровне. С одной стороны, это связано в принципе с новизной понятия, которое появилось в 1980-е гг. в трудах М. Кастельса [1], с другой – с недостаточной восприимчивостью и вовлеченностью в процесс формирования инновационной среды отечественных предприятий и органов власти. Интуитивно понятное содержание термина, трактуемое многими исследователями как совокупность условий для осуществления эффективной инновационной деятельности [2, 3], тем не менее вызывает множество дискуссий. Наиболее дискуссионные вопросы – это нормативно-правовые основы, структура условий [4], цели и источники их формирования [5], участвующие субъекты [6], возможности использования, получаемый эффект [7] и многие иные. Другими словами, при кажущейся ясности содержания понятия «инновационная среда», до конца неизученными остаются многие положения ее формирования и развития, что обуславливает актуальность выбранной темы данной научной статьи.
Особого внимания заслуживает анализ имеющихся в настоящее время методических подходов по оценке инновационной среды, что, во-первых, связано с отсутствием единого мнения по вопросу о порядке ее проведения, во-вторых, наличием большого количества разнообразных критериев и показателей оценки, использование большинства из которых сильно затруднено ввиду узкоспециализированной направленности [8, 9].
Цель исследования – обоснование и разработка классификации методических подходов к оценке инновационной среды на мезо- и микроуровне, а также предложение типового алгоритма выбора и применения этих подходов для комплексной оценки инновационной среды региона и предприятия.
Материалы и методы исследования
Материалом исследования послужили теоретические и прикладные работы, посвященные понятию и структуре инновационной среды, подходам к ее оценке на мезо- и микроуровне, моделям цифровой и инновационной зрелости организаций, а также работы, отражающие практику анализа инновационной инфраструктуры, программ и проектов (в том числе данные опросов, кейсов, аналитических обзоров и библиометрических исследований). Дополнительно использованы результаты эмпирических работ по оценке инновационной активности регионов, предприятий и образовательных организаций.
В качестве методов исследования применены: анализ и синтез научной литературы, сравнительно-аналитический метод для сопоставления существующих подходов и инструментов оценки инновационной среды, типологизация и классификация для выделения и группировки методических подходов, логико-структурный анализ для формализации критериев отбора показателей и построения структуры индикаторов. Элементы системного подхода использовались при рассмотрении инновационной среды как совокупности взаимосвязанных акторов и процессов, а также при разработке типового алгоритма оценки, включающего этапы постановки цели, выбора показателей, отбора методов и интерпретации результатов.
Результаты исследования и их обсуждение
Обобщение методических подходов по оценке инновационной среды, которые могут быть использованы как на мезо-, так и на микроуровне, позволило разработать классификацию, представленную на рис. 1.
Рис. 1. Классификация методических подходов по оценке инновационной среды: мезо- и микроуровень Примечание: составлен авторами по результатам данного исследования
Рис. 2. Общая модель цифровой зрелости организации как компонент инновационной зрелости Примечание: составлен авторами на основе источника [11]
Исследование методических подходов позволило объединить существующие в шесть групп, каждая из которых имеет свою специфику по отношению к мезо- или микроуровню. Данные подходы акцентируют внимание на методах и инструментах.
Индексно-агрегированный подход предполагает формирование определенных метрик и индексов. На мезоуровне в рамках данного подхода выделяется индексный метод, сбор и агрегирование количественных показателей в сводные индексы. На микроуровне – оценка инновационной (цифровой, организационной) зрелости [10–12], анализ финансовых показателей, стоимостные подходы оценки масштаба инновационной деятельности, методы оценки обновляемости основных фондов и иные.
Отметим, что модель оценки инновационной (цифровой) зрелости активно используется на протяжении последних нескольких десятилетий: принято считать, что чем выше уровень цифровой зрелости организации, тем выше ее эффективность [10]. В общем смысле модель цифровой зрелости организации включает шесть направлений на нескольких этапах ее развития (рис. 2).
Несмотря на то, что многие авторы ставят знак равенства между инновационной и цифровой зрелостью, подчеркнем, что они не тождественны. Цифровая зрелость отражает степень внедрения и эффективности цифровых технологий и процессов и является лишь одним из компонентов инновационной зрелости, которая дополнительно включает институциональные, организационные, финансовые, научно-технологические и культурные аспекты. Наиболее популярными для оценки являются такие направления, как «Технологии», «Операционная деятельность», «Инновации». Считается, что отправной точкой является создание цифровой стратегии, которая должна соответствовать общей стратегии деятельности организации [12].
Экспертно-качественный подход заключается в оценке кейсов, проведении опросов и интервью. Важно отметить, что методы, входящие в группу качественного подхода, в чистом виде не используются и чаще всего объединены с методами иных подходов. Например, для микроуровня характерно использование методов оценки инновационной культуры и инновационного климата, разработка шкал оценки инновационной готовности персонала к инновациям и пр. [13]. Помимо экспертных оценок, которые могут быть получены в процессе проведения опросов, интервью, к качественным показателям можно отнести результаты, тиражируемые Всероссийским центром изучения общественного мнения (ВЦИОМ) как в отношении развития инноваций, так и определенных сфер деятельности [14].
Анализ аналитических обзоров, представленных на официальном сайте ВЦИОМ в отношении инноваций [14], позволил выявить следующее: начиная с 2003 г. по 2025 г. ВЦИОМ было проведено 14 исследований в отношении инноваций и формирования инновационной среды государства (таблица).
Выявлено, что в таких опросах инновационная среда раскрывается через уровень развития объектов инновационной инфраструктуры, результативность деятельности инновационных центров, в том числе Сколково, структуру и содержание мер государственной поддержки инновационной среды, объем частных инвестиций и др.
Направления исследования ВЦИОМ об инновациях и инновационной среде государства
|
Дата проведения исследования |
Название исследования |
Краткая характеристика полученных результатов исследования |
|
1 |
2 |
3 |
|
23 февраля 2003 |
Столица российских инноваций |
Более трети россиян считают деятельность Сколково успешной |
|
07 июля 2007 |
Инновации в жизни нашего общества |
53 % россиян с трудом могут объяснить, что такое инновации, но 63 % уверены, что они – основа процветания страны |
|
15 июля 2008 |
Нанотехнологии: что это такое и зачем они нужны? |
82 % россиян указывают на значимость нанотехнологий для государства |
|
13 апреля 2011 |
Инновационный центр «Сколково»: взгляды и оценки россиян |
Сколково – главное событие XXI в. Сколково позволяет молодым ученым реализовать свои идеи |
|
17 июня 2016 |
Инновации в России: от идей к практике |
67 % россиян уверены, что инновации позволяют выйти экономике на более высокий уровень. 26 % россиян готовы развивать инновации при поддержке государства и частного сектора |
|
17 августа 2020 |
От интернета – к биопротезам, или главные изобретения нового века |
Более всего за последнее столетие изменил жизнь людей Интернет |
|
27 апреля 2021 |
Технологическое лидерство: актуальные вызовы |
82 % россиян считают важным условием независимости государства технологическое лидерство |
|
14 июля 2021 |
Космический туризм: время перемен |
Более двух третей жителей страны слышали о космическом туризме, но только треть хотели бы совершить полет |
|
02 сентября 2021 |
Изменение генома человека: за и против |
55 % уверены, что изменение генома вредит. 51 % настроены негативно к использованию |
|
27 ноября 2023 |
Лидеры инноваций |
33 % знают о российских инновационных центрах. 46 % россиян считают «Сколково» лучшим в стране |
|
15 февраля 2024 |
Нейротехнологии в медицине: новая надежда |
Две трети россиян только наслышаны о нейротехнологиях в медицине; с опаской к таковым относится 47 % жителей страны |
|
16 апреля 2024 |
Технологии будущего и будущее технологий |
Будущее видится россиянами в ИИ, роботах, биоинженерии, покорении космоса. 90 % относятся положительно к технологиям будущего |
|
15 августа 2024 |
Там, где рождаются инновации |
Технопарки положительно влияют на развитие территории присутствия. Каждый 10-й россиянин хорошо осведомлен о деятельности технопарков |
|
04 августа 2025 |
Курс на автономное будущее |
Почти все россияне знают о том, что такое автономные технологии; 81 % видят их в первую очередь на опасных работах |
Примечание: составлена авторами на основе источника [14]
Гибридный подход заключается в использовании комбинации методов, позволяющих всесторонне оценить инновационную среду. Для мезоуровня выделяются такие подходы, как оценка готовности региона к инновационной деятельности, SWOT-анализ, Scorecards и др. Для микроуровня – оценка технологического потенциала и трансфера, способности к лицензированию [15].
Динамический сетевой подход включает такие методы, как сетевой анализ, системная динамика, агент-ориентированное моделирование и иные. Для мезоуровня характерно использование сетевого анализа с точки зрения описания структуры связей между участниками инновационной среды [16]. На микроуровне – методы оценки кадров и компетенций, которые чаще всего являются комплексными. Для анализа инновационной среды, которая, несомненно, является сложной и динамичной, многие ученые и специалисты используют агент-ориентированное моделирование [17]. В прикладном аспекте, в рамках системного подхода речь идет об анализе не статичных, а динамичных показателей, поскольку таковые позволяют оценить процесс, деятельность, взаимодействие между акторами инновационной среды. По нашему мнению, ключевыми направлениями взаимодействия в инновационной среде, подлежащими описанию в рамках системного подхода и чаще всего проявляющимися на практике, являются:
1) «ученые – университеты (научные учреждения)»;
2) «предприниматели – инвесторы»;
3) «стартапы – корпорации»;
4) «органы власти – участники инновационной среды»;
5) «инкубаторы – стартапы»;
6) «рынок – стартапы (корпорации)»;
7) «поставщики услуг – технологические участники»;
8) «финансовые институты – стартапы (корпорации)»;
9) «общественные организации – профессиональные ассоциации»;
10) «платформы – участники инновационной среды».
В рамках политико-оценочного подхода следует выделить такие методы, как функциональная оценка, экономическая, ССП, KPI и иные. Для мезоуровня возможно использование таких методов, как опрос контрольных групп, DID-метод, RCT-метод и др. Большое значение для микроуровня имеет экономическая оценка проектов как на их «входе», так и на «выходе». Причем должна быть как финансовая, так и социальная оценка инновационных проектов и инициатив [18]. Отметим, что DID-метод служит для оценки эффекта вмешательства или изменения политики, используемый в случае невозможности использования контролируемого эксперимента; RCT-метод – тип эксперимента, когда участников случайным образом делят на группы, а затем проводится измерение необходимых параметров. В рамках «социальной составляющей» оценки широко используется метод Social Return on Investment (SROI – социальный возврат на инвестиции), который имеет в своей основе несколько смысловых основ. В частности, для оценки социального воздействия используется подробный библиометрический анализ [18].
Компаративно-аналитический подход представляет собой комплекс сравнительно-аналитических и синтетических подходов. Например, всесторонние кейсы успешных инновационных экосистем, интервью с ведущими специалистами. Для микроуровня большое значение имеет патентно-лицензионный и публикационный анализ, кросс-уровневый метод, оценка влияния на экосистему [19].
Обобщая вышеизложенное, авторская позиция заключается в том, что многообразие подходов и методов оценки инновационной среды на региональном уровне и уровне предприятий актуализирует необходимость создания алгоритма выбора одного (или нескольких) из них, а также создание метрик оценки. Представляется, что типовой алгоритм проведения оценки инновационной среды может включать следующие этапы:
1) предварительная диагностика и оценка;
2) формулировка целей и исследовательских вопросов;
3) выбор сценария оценки и сопоставление методов;
4) структурирование индикаторов и построение модели агрегирования;
5) план сбора данных и верификация источников;
6) моделирование;
7) стресс-тестирование результатов;
8) разработка набора управленческих рекомендаций;
9) мониторинг и повторная оценка.
В отличие от традиционных «линейных» алгоритмов, предлагаемый модульный алгоритм сочетает целевую матрицу выбора методов, поэтапные входы и выходы с контрольными точками, правила интеграции количественных и качественных данных и использование динамических моделей. Это обеспечивает более надежную и воспроизводимую оценку инновационной среды на мезо- и микроуровнях и облегчает перевод результатов оценки в практические управленческие решения.
Заключение
Проведенное исследование показало, что инновационная среда на мезо- и микроуровне представляет собой сложный, многокомпонентный объект, правильная оценка которого невозможна в рамках одного метода или подхода. Обобщение теоретических и прикладных разработок позволило систематизировать существующие методы в шесть групп. Для каждой группы определены типичные области применения, особенности использования на уровне региона и предприятия, а также ключевые преимущества и ограничения. Разработанный типовой алгоритм оценки инновационной среды задает логическую последовательность действий от постановки цели и выбора объекта до интерпретации результатов и формулировки рекомендаций, а также акцентирует необходимость сочетания количественных и качественных данных.
Представляется, что полученные результаты имеют практическую значимость для органов власти, исследовательских организаций и предприятий, поскольку создают методическую основу для более осознанного выбора инструментов анализа и проектирования управленческих решений в сфере развития инновационной среды. Многообразие рассмотренных подходов и их структурирование открывают возможности для дальнейшей адаптации и углубления методик применительно к отдельным отраслям и типам инновационных экосистем.
Conflict of interest
Financing
Библиографическая ссылка
Мухаметьянова А.Р., Кузнецова Ю.А. ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОЙ СРЕДЫ НА МЕЗО- И МИКРОУРОВНЕ: МЕТОДИКА И ПРАКТИКА // Фундаментальные исследования. 2026. № 6. С. 91-96;URL: https://fundamental-research.ru/en/article/view?id=44048 (дата обращения: 10.07.2026).
DOI: https://doi.org/10.17513/fr.44048