В современных условиях глобализации и совместного решения мировых общезначимых проблем основными трендами развития современной российской экономики являются такие приоритетные направления, как развитие науки, инноваций и технологий [1]. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы являются фундаментальной основой для дальнейшего развития прорывных технологий и внедрения их в практику современной экономики и всех сфер деятельности (медицину, строительство, геодезию, разработку и добычу полезных ископаемых и т.д.) [2]. В контексте инновационных преобразований всех сфер экономики и бизнеса актуальной темой является исследование эффективности инновационного взаимодействия научно-исследовательского сектора, бизнес-сообществ и государства.
Целью исследования является проектирование индикаторов интегральных показателей оценки эффективности инновационного взаимодействия научно-исследовательского сектора, бизнес-сообществ и государства, а также разработка методологии и методики их определения.
Материалы и методы исследования
В качестве информационной базы для осуществления исследования использовались официальные статистические данные за 2010–2017 гг. по ряду показателей, характеризующих осуществление научно-инновационных исследований и их результаты.
При проведении исследований использовались научные методы комплексного системного анализа, методы качественного и количественного анализа макроэкономических показателей, выборочный метод, метод трендового анализа, метод эконометрического моделирования с использованием инструментария корреляционно-регрессионного анализа.
Результаты исследования и их обсуждение
В ранее опубликованных научных работах коллектив авторов предлагал для оценки эффективности инновационного взаимодействия научно-исследовательского сектора, бизнес-сообществ и государства использовать онтологическую модель, в которой в качестве факторных признаков принимались показатели, характеризующие ряд аспектов осуществления инновационной деятельности. Авторами была предложена комплексная система индикаторов, характеризующих качественное и количественное влияние обозначенных факторов на интегральную оценку эффективности инновационного взаимодействия научных структур и бизнес-сектора экономики при государственном стимулировании и поддержке развития инноваций:
Индикатор 1. Степень вовлеченности бизнеса в создание инноваций. Величину данного индикатора предлагалось с некоторой долей вероятности характеризовать отношением величины внутренних затрат к величине создаваемого валового внутреннего продукта. По результатам осуществленных исследований было установлено, что средняя величина внутренних затрат на научные исследования и разработки за 2010–2017 гг. составила 1,07 % от величины валового внутреннего продукта, что значительно ниже показателей ведущих стран мира, что свидетельствует о необходимости увеличения финансирования сектора научных исследований и создания передовых инновационных разработок.
Результаты научных исследований авторов в контексте данной проблематики изложены в публикациях [3–5].
Также ранее авторами предложен индикатор 2, характеризующий степень активности научно-исследовательского сектора создания инноваций, однако методология и методика его исчисления была определена не в полной мере, что и стало целью настоящего исследования.
Степень активности научно-исследовательского сектора создания инноваций может быть оценена следующей системой показателей:
- отношение затрат на инновационные разработки и исследования к индексу производительности труда (ВЗ/ИПТ);
- число патентов на 1000 исследований (Ч пат/Ч иссл);
- отношение внутренних затрат на финансирование научных исследований и инновационных разработок к величине созданного валового внутреннего продукта (ВЗ/ВВП);
- отношение числа полученных патентов к величине внутренних затрат на НИОКР (Чпат/ВЗ);
- отношение поступлений от экспорта передовых технологий и инновационных разработок к величине внутренних затрат на исследования и разработки (ПЭ/ВЗ);
- отношение числа используемых передовых технологий и инновационных разработок к величине внутренних затрат на их осуществление (ЧИПТ/ВЗ).
Для исследования степени активности научно-исследовательского сектора наряду с первичными статистическими данными целесообразно использовать производные, интегральные показатели, характеризующие отношения различных первичных характеристик (таблица).
На основании осуществленных расчетов получен график динамики отношения внутренних затрат на научные исследования и разработки к величине индекса производительности труда (рис. 1).
Статистические данные интегральных показателей, характеризующих проведение инновационных научных исследований и их результаты
|
Годы |
ВЗ/ИПТ |
Ч пат/ Ч иссл |
ВЗ/ВВП |
Ч пат/ВЗ |
ПЭ/ВЗ |
ЧИПТ/ВЗ |
|
2010 |
5,07148 |
82,19572 |
1,130 |
57,93527 |
1,19968 |
388,49610 |
|
2011 |
5,89232 |
83,19038 |
1,014 |
52,01242 |
1,05103 |
324,42529 |
|
2012 |
6,74248 |
88,24477 |
1,026 |
46,98017 |
0,98371 |
273,43943 |
|
2013 |
7,34376 |
85,73984 |
1,025 |
42,19539 |
1,02772 |
258,50976 |
|
2014 |
8,40801 |
90,79968 |
1,070 |
40,05772 |
1,50935 |
241,34452 |
|
2015 |
9,26716 |
91,47601 |
1,100 |
37,94378 |
1,80910 |
238,35724 |
|
2016 |
9,42872 |
90,53996 |
1,090 |
35,53238 |
1,35304 |
246,22193 |
|
2017 |
9,98190 |
95,20289 |
1,106 |
33,61028 |
1,15899 |
235,54279 |
Источник: получено авторами по [6, 7].
Рис. 1. Динамика зависимости отношения внутренних затрат на исследования и разработки к величине индекса производительности труда. Источник: получено авторами
Анализ графика позволяет утверждать, что динамика показателя, характеризующего отношение величины внутренних затрат на научные исследования и разработки к величине индекса производительности труда имеет устойчивую положительную динамику и варьирует в пределах от 5,0715 до 9,9819 в интервале 2010–2017 гг. Данный показатель свидетельствует о том, что увеличение объемов финансирования научных исследований и разработок способствует увеличению производительности труда, при этом наблюдается устойчивый положительный тренд в динамике данного показателя [8]. Для данного показателя получена модель линейного тренда с положительной динамикой:
y = 0,7225x + 4,5156. (1)
Динамика показателя, характеризующего отношение величины поступлений от экспорта передовых технологий и разработок к величине внутренних затрат на исследования и разработки, представлена на рис. 2.
Анализируя полученные результаты, можно утверждать, что показатель, характеризующий отношение величины поступлений от экспорта передовых технологий и разработок к величине внутренних затрат на исследования и разработки, имеет колебательную тенденцию. Для данного показателя построены два вида трендовых моделей:
линейный тренд
y = 0,0498x + 1,0375, (2)
полиномиальный тренд 3-го порядка
y = – 0,0228x3 + 0,2946x2 – 1,0078x + 1,9728. (3)
При положительной тенденции, присущей каждому из показателей, таких как величина внутренних затрат на НИОКР, так и поступления от экспорта передовых технологий и разработок, их отношение в некотором периоде анализа 2011–2013 гг. имеет некоторое снижение интегрированного показателя. Значение данного показателя, в среднем превышающее значение 1, свидетельствует, на каждую 1 денежную единицу затрат на научные исследования и разработки величина поступлений от экспорта данных разработок составляет немногим больше 1 денежной единицы, что свидетельствует о недостаточной эффективности вложений в научные исследования и разработки. Некоторым корректирующим моментом в данном анализе является то, что при расчете использовались данные по гражданскому сектору экономики, и тот факт, что инновационные разработки идут не только на экспорт, но и на внутреннее использование во всех сферах экономики и промышленности страны [9, 10].
Показатель, характеризующий отношение величины поступлений от экспорта передовых технологий и разработок к величине внутренних затрат на исследования и разработки, имеет колебательную тенденцию, что является свидетельством недостаточного продвижения инновационных разработок на мировом рынке.
График динамики показателя, характеризующего отношение числа полученных патентов к величине внутренних затрат на НИОКР, представлен на рис. 3.
Анализ полученных результатов расчетов позволяет сделать вывод о том, что при положительной динамике числа выданных патентов и величины затрат на научные исследования и разработки показатель, характеризующий их отношение, имеет отрицательную тенденцию, что объясняется тем, что темп роста числа выданных патентов ниже темпа роста величины затрат на научные исследования. Данный факт свидетельствует о неэффективном использовании финансовых средств, используемых для разработки инновационных технологий. Для данного показателя построен линейный тренд, имеющий отрицательную динамику:
y = – 3,3562x + 58,386. (4)
Показатель, характеризующий отношение числа используемых передовых технологий и разработок к величине внутренних затрат на их осуществление, имеет отрицательную тенденцию, что свидетельствует о недостаточном внедрении во все сферы бизнеса результатов инновационных разработок и исследований.
График динамики показателя, характеризующего число выданных патентов, приходящихся на 1000 исследований, представлен на рис. 4.
Рис. 2. Динамика отношения поступлений от экспорта передовых технологий и разработок к величине внутренних затрат на исследования и разработки. Источник: получено авторами
Рис. 3. Динамика отношения числа выданных патентов к величине затрат на НИОКР. Источник: получено авторами
Рис. 4. Динамика показателя, характеризующего число выданных патентов, приходящихся на 1000 исследований. Источник: получено авторами
Анализ результатов расчетов позволяет сделать вывод о наличии колебательной тенденции в отношении числа выданных патентов на 1000 исследований. Для данного показателя построены следующие виды моделей:
линейный тренд
y = 1,697x + 80,787, (5)
полиномиальный тренд 3-го порядка
y = 0,0417x3 – 0,6004x2 + 4,183x + 78,158. (6)
Колебательная тенденция в динамике отношения числа выданных патентов на 1000 исследований объясняется тем, что общее число исследований в целом имеет отрицательную тенденцию. Данные расчеты подтверждают отток квалифицированных научных кадров за границу и недостаточное финансирование как научных исследований, так и заработной платы научных работников и персонала.
Выводы
По результатам исследования сделаны следующие выводы:
- осуществлена методологическая проработка методики расчета комплексной системы индикаторов оценки эффективности инновационного взаимодействия науки, бизнеса и государства;
- осуществлен статистический расчет ряда интегральных показателей комплексной системы индикаторов оценки эффективности инновационного взаимодействия научного сектора, бизнес-структур и государства;
- осуществлено построение линейных и нелинейных трендовых моделей для каждого интегрального показателя из предложенной системы индикаторов;
- выявлены тенденции, присущие интегральным показателям оценки эффективности инновационного взаимодействия;
- осуществлена содержательная характеристика индикаторов эффективности инновационного взаимодействия научно-исследовательских структур, бизнес-сообществ и государства.
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситету по теме «Разработка механизмов развития инновационного взаимодействия и форм обмена нематериальными активами как факторы экономического роста в условиях трансформации экономики».
Библиографическая ссылка
Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНДИКАТОРОВ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ НАУКИ, БИЗНЕСА И ГОСУДАРСТВА // Фундаментальные исследования. – 2020. – № 12. – С. 52-56;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42908 (дата обращения: 14.10.2024).