Анализ показателей эффективности инноваций на микро и макроуровне

А.А. Чулок, аспирант

кафедры “Институциональная экономика”,

Государственный Университет - Высшая Школа Экономики

Аннотация

В данной статье проанализированы проблемы оценки эффективности инноваций с позиций микро и макроподхода. Разработаны инструменты оценки эффективности инноваций на микро (обобщенный инновационный показатель) и макроуровне (интегральный инновационный индекс) с учетом особенностей отечественной статистики по инновациям, а также опыта зарубежных стран (ЕС, США). Предложенные инструменты могут быть использованы как в экспертном сообществе, например, для оценки результативности действий государства в области стимулирования инновационной активности, так и в бизнес среде при определении уровня конкурентоспособности предприятия или региона

The objective of this article is to investigate problems of innovations efficiency evaluation regarding micro and macro approach. To estimate the efficiency of innovations at micro level the author elaborates the total innovation indicator; at macro level the composite innovation index is offered and applied using empirical data reflecting Russia performance in comparison with the EC. All these tools have been developed with respect to Russian science and innovation statistics peculiarities and the experience of foreign countries (EC, USA). The results of this research can be used by experts when assessing government activities in the field of spurring innovations or by business society when evaluating competitiveness at the firm or regional level.

Введение

Выводы

Литература

Введение

В настоящее время одна из центральных задач деятельности Правительства РФ состоит в повышении глобальной конкурентоспособности России, неотъемлемым условием которой является перевод экономики на инновационный путь развития. Выбор инновационного пути развития в качестве доминирующего обусловлен следующими факторами:

инновации являются одним из ключевых факторов устойчивого социально-экономического роста . По существующим оценкам, в развитых странах от 50% до 90% роста ВВП определяется инновациями и технологическим прогрессом, в то время как в России на протяжении 5 лет рост ВВП на 60% определялся ценами на нефть и укреплением рубля 1 . Особенностью постиндустриальной экономики, на построение которой направлена Россия, является то, что инновации становятся обязательным условием и основным «мотором» развития всех секторов промышленности, а не только некоторых отдельных подотраслей.

инновации оказывают существенное влияние на конкурентоспособность как бизнеса, так и экономики в целом. Эмпирическими исследованиями подтверждена зависимость между инновационной экономикой и ВВП на душу населения (Далман, 2003г. R 2 =0,85). Кроме того, ресурсная база повышения конкурентоспособности, которая может служить альтернативой инновационной, ведет к падению эффективности в традиционных отраслях, зависимости от колебаний мировых цен на ресурсы, угрозе национальной безопасности, зависимости от запасов природных ресурсов и др.

инновации позволяют выйти на существующие мировые рынки наукоемкой продукции и создавать новые. Годовой оборот на мировом рынке новых технологий и наукоемкой продукции 2 в несколько раз превышает оборот на рынке сырья, в том числе нефти и газа. Выход на этот перспективный сегмент мирового рынка представляется возможным за счет диверсификации, обеспеченной инновациями.

Предпринимаемые в настоящее время усилия являются недостаточно эффективными: доля России на мировом рынке наукоемкой продукции составляет всего 0,3%-0,5%, в то время как доля США - 36%, Японии - 30%, Германии - 17%. Высокотехнологичная продукция в общем объеме экспорта составляет не более четырех процентов, в то время как для Китая этот показатель составляет 22,4%, Южной Кореи- 38,4%, Венгрии- 25,2%.

Таким образом, целью данной статьи является изучение и анализ на микроуровне роли инноваций в повышении эффективности бизнеса, а на макроуровне разработки статистического “политически-дружественного” инструментария для оценки эффективности предпринимаемых действий государства в сфере перевода экономики на инновационный путь развития.

1. Определение объекта исследования

Одной из существенных проблем, возникающей при составлении системы показателей эффективности инноваций, является сложность определения самого объекта исследований. Официальная статистика дает следующее определение инноваций 3:

Технологические инновации представляют собой конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта или услуги, внедренных на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса или способа производства (передачи) услуг, используемых в практической деятельности. Инновация считается осуществленной в том случае, если она внедрена на рынке или в производственном процессе.

Таким образом, органы официальной статистики ограничиваются учетом только процессных и продуктовых инноваций, отрицая на методологическом уровне наличие других видов инноваций, в частности административных. Кроме того, под определение инноваций не попадают “’эстетические изменения в продуктах”, “незначительные технические или внешние изменения в продуктах”, то есть дизайн, а также “расширение номенклатуры продукции за счет ввода в производство не выпускавшейся ранее на данном предприятии, но уже известных на рынке сбыта видов продукции” – товары рыночной новизны. Опыт стран ЕС и ОЭСР свидетельствует о важности ведения статистического учета по указанным видам инноваций 4 .

В рамках данной статьи использована наиболее общая классификация инноваций, предложенная отечественными учеными 5 (табл.1).

Таблица 1- Классификация основных видов инноваций

Таким образом, в данной статье определены базовые свойства инноваций, лежащие в основе их классификации. С точки зрения воздействия на научно-технический прогресс выделены базисные и радикальные инновации. С точки зрения влияния на производственно-управленческие процессы, выделены технологические (производственные) и административные (управленческие) инновации. По степени влияния на сферы и виды деятельности внутри фирмы , выделены процессные и продуктовые инновации.

2. Показатели эффективности инноваций: микроуровень

Для анализа эффективности инноваций на микроуровне осуществлено исследование результатов отечественных и зарубежных работ эмпирических работ в данной области, а также проведен анализ соотношения издержек и выгод предприятий при внедрении инноваций.

2.1.Влияние инноваций на эффективность фирмы: результаты эмпирических исследований

Анализ результатов эмпирических исследований в области эффективности инноваций является крайне важным по следующим причинам:

исследование эмпирических работ позволяет сделать вывод о существовании взаимосвязи между эффективностью функционирования фирмы и инновациям, видах и формах проявления такой зависимости;

обобщение результатов эмпирических работ позволяет определить основные индикаторы и стимулы к инновациям, их достоинства и преимущества;

в результате проведенного анализа становится возможным выявить основные эмпирические проблемы оценки эффективности продуктовых инноваций, такие как: выбор и обоснование методики и модели оценки, преимущества и недостатки используемых индикаторов инноваций на “входе” и на “выходе”, разделение влияния индикаторов и других факторов на эффективность функционирования фирмы, выбор корректной эмпирической базы и др.

Анализ эмпирических работ позволяет сделать вывод о том, что на микроуровне эффективность инноваций может проявляется в виде следующих эффектов (табл. 2):

Таблица 2- Влияние инноваций на деятельность предприятия

Таким образом, несмотря на то, что основным стимулом инноваций служит получение прибыли, эмпирические исследования не установили однозначной взаимосвязи между инновациями и прибыльностью. Однако большинство авторов подтверждают положительную корреляцию представления рынку нового продукта с получением временной монопольной власти фирмы (что подтверждает теорию инноваций Й. Шумпетера). При этом формы такого временного преимущества могут быть в виде увеличения рыночной доли фирмы или монопольной прибыли за счет снижения ценочувствительности покупателя.

2.2. Соотношение издержек и выгод на инновации: проблема измерения эффективности инноваций

Анализ результатов эмпирических работ в области инноваций позволяет сделать вывод о том, что инновации оказывают разносторонне влияние на экономические результаты деятельности фирмы. В связи с этим необходимым является разработка системы индикаторов эффективности инноваций на микроуровне. Анализ зарубежной практики в этом направлении позволяет выделить следующие (табл. 3):

Таблица 3- Основные виды индикаторов инновационной активности инноваций

* По данным А. Kleinknecht , K. van Montfort, E. Brouwer. How consistent are innovation indicators? A factor analysis of CIS data. University of Amsterdam, 2000г.

Учитывая комплексность влияния инноваций на эффективность деятельности фирмы, представляется целесообразным разработать интегральный инновационный показатель, позволяющий проводить оценку на микроуровне. Однако, прежде необходимо провести анализ существующих в этом направлении моделей и методик.

2.3. Выбор моделей и методик оценки эффективности инноваций на основе их сравнительного преимущества.

Анализ эмпирических исследований в области влияния инноваций на эффективность функционирования фирмы позволяет выделить следующие этапы эволюции подходов.

Методики, не использующие специализированные подходы, а базирующиеся на стандартных методах эконометрического анализа (проверка статистической значимости, p-value, коэффициенты корреляции), включающие данные инновационных обзоров, такие как: затраты на инновации, численность занятых в инновационном секторе, прибыли компании (общая, чистая, операционная) и т.д.

Методики, исследующие взаимосвязь инновационной деятельности фирмы с ее экономическим результатом . При этом в качестве критериев экономического результата используются такие, как: рост прибыльности, рост общей прибыли, рост фирмы/расширение рыночной доли, повышение конкурентоспособности, временная монопольная прибыль.

С точки зрения оценки эффективности инноваций, данный вид работ представляет ценность в следующих направлениях :

возможность найти необходимые критерии для отбора данных, используемых в расчетах;

определение индикаторов результатов инновационной деятельности фирмы на входе и на выходе, таких как операционная прибыль в процентах к продажам (OPR), ROI и т.д.

применение полученных в работах статистических выводов для сравнительной оценки результатов, полученных для России.

Модели, ставящие своей целью оценить влияние инноваций на производительность фирмы и чувствительность этой взаимосвязи.

Основные работы в этом направлении прошли несколько этапов.

На первом этапе в качестве базовой модели использовалась стандартная производственная функция Кобба-Дугласа с включением в качестве дополнительной объясняющей переменной инвестиции в НИОКР:

где q- выпуск, x-это J вектор стандартных входящих переменных, таких как человеческий и физический капитал, материалы и энергия, k- инвестиции в НИОКР, -эластичность выпуска по вектору входящих переменных, - эластичность производства по отношению к изменениям в НИОКР, а - погрешность.

Второй этап связан с разработкой оставшейся за рамками модели (1) взаимосвязи, получившей название “производственной функции”, или инноваций на выходе .

где R означает затраты на исследования, dK есть дополнение к экономически ценным знаниям, P отражает патенты, являющиеся индикатором изобретений на выходе, Z есть реализованные выгоды (бенефиции) от изобретения, u, v и e отражают погрешность, причем они не коррелируют.

Третий этап формирования моделей в основном связан с работой . Авторы предприняли попытку скорректировать нежелательные эффекты, вызванные сложностью оценки НИОКР и патентов. В результате они создали четыре уравнения, получившие в литературе название CDM модели:

Первые два уравнения отражают исследовательское поведение фирмы. Уравнение 5 отражает тот факт, что i-тая фирма вовлечена в исследовательскую деятельность.

(5), где

х 0 i - вектор объясняющих переменных, b 0 - соответствующий вектор коэффициентов, u 0 - ошибка, а g i * - критерий решений, такой как ожидаемая прибыль фирмы от инновационной деятельности.

Уравнение 6 отражает оценку или интенсивность такой исследовательской деятельности.

(6), где

k i * - фактический капитал, потраченный на исследования, выраженный на одного работника.

Вторые два уравнения отражают инновационную функцию, оцененную через количество патентов или доли инновационных продаж и производственную функцию Кобба-Дугласа.

Уравнение патентов имеет следующий вид:

n i * - ожидаемое количество патентов, k i * - ненаблюдаемая исследовательская переменная,

х 2 i - экзогенный вектор других объясняющих переменных, u 2 i - ошибка. При этом переменная патентов была оценена общим количеством европейских патентов, примененных фирмой за обозначенный период. Коэффициент есть эластичность ожидаемого количества патентов по исследовательскому капиталу, мера результативности исследований в инновационном выпуске. b 2 - коэффициентный вектор экзогенной переменной х 2 .

Уравнение продаж инновационных продуктов может быть представлено в следующем виде:

(8),

где - доля продаж инновационного продукта, выраженная через логарифм.

В рамках рекурсивной нелинейной системы, используемой авторами, решаются следующие цели:

оценить влияние инвестиций в инновации на инновации на выходе

влияние инноваций на выходе на производительность фирмы.

Важность CDM модели заключается в возможности получить эконометрически обоснованные выводы относительно инновационных процессов, протекающих в фирме и их эффективность.

В данной статье автором предложена методика оценки эффективности инноваций на микроуровне, основанная на выводах CDM-модели и включающая соотношение выгод и издержек от инноваций. Данная разработка может быть использована для оценки склонности российских фирм к инновационному развитию. В качестве конечного показателя инновационного развития используется обобщенный инновационный показатель с учетом поправок на инновационные индикаторы, выраженные в относительных величинах. Весовые коэффициенты могут быть отображены через эластичность каждого частного индикатора.

Таким образом, обобщенный инновационный показатель определятся следующим образом:

К inn - обобщенный инновационный показатель;

Е R&D - индикатор, отражающий затраты на НИОКР, деленные на общие затраты фирмы;

P num –индикатор, отражающий количество патентов, деленное на общие продажи фирмы;

E inn - затраты на инновации (non-R&D), деленные на общие продажи фирмы;

S f -продажи инновационных продуктов, новых для фирмы, деленные на общие продажи фирмы;

S m - продажи инновационных продуктов, новых для рынка, деленные на общие продажи фирмы.

Весовые коэффициенты, .

Для оценки весовых коэффициентов может быть использована следующая таблица, включающая в себя результаты анализа использованных в уравнении весовых коэффициентов инновационных индикаторов на базе 15 эмпирических исследований по 17134 фирмам и 6 странам (табл. 4):

Таблица 4 - Результаты анализа оценок значений весовых коэффициентов в мировой экономической литературе

Указанный обобщенный инновационный показатель может использоваться в следующих случаях:

на фирме для оценки собственных возможностей и выбора соответствующей инновационной стратегии;

в крупных концернах и ассоциативных структурах для сравнения инновационных возможностей различных предприятий и выбора программ их развития;

в коммерческих банках при решении о предоставлении кредита

для сравнения уровня инновационного развития российских предприятий и зарубежных

3. Показатели эффективности инноваций: макроуровень

3.1. Система индикаторов эффективности инноваций: применение опыта ЕС

На макроуровне эффективность инноваций во многом определяется Национальной Инновационной Системой (НИС), ее структурой и особенностью. Необходимость развития и стимулирования элементов и звеньев НИС неоднократно подчеркивалась на самом высоком государственном уровне. Однако, как и в случае инноваций, единого определения НИС на официальном уровне не существует. В связи с этим, в данной статье приведены некоторые наиболее репрезентативные подходы к определению НИС, в частности как:

“… сети институтов в частном и государственном секторе, чья деятельность и взаимодействие инициируют, импортируют, изменяют и распространяют новые технологии” (Фриман, 1987г.)

“… элементов и взаимоотношений, которые взаимодействую в производстве, диффузии и использовании новых и экономически полезных знаний… и расположены внутри или управляются из-за границ региона (государства)” (Люндвалл, 1992г.)

“…сети институтов, чьи взаимоотношения определяют инновационный результат… компаний страны” (Нельсон, 1993г.)

“… системы взаимосвязанных институтов, осуществляющих создание, хранение и трансформацию знаний, навыков и изобретений, определяющих новые технологии”. (Меткалф, 1995г.)

Выделяя основные элементы (подсистмы) НИС, необходимо отметить систему генерации знаний, образование и профессиональную подготовку, производство наукоемкой продукции и услуг, инновационную инфраструктуру, законодательную базу и рыночный спрос. Наличие указанных элементов и налаженных взаимосвязей между ними позволит обеспечить сети для взаимосвязи между отраслями и исследовательскими лабораториями

Инфраструктуру для повышения эффективности использования человеческого капитала, условия для доступа к рынкам, что должно позитивно сказаться на

обеспечении устойчивого экономического развития и повышении качества жизни населения.

Зарубежный опыт (европейский и американский) свидетельствует о целесообразности построения системы показателей оценки эффективности инноваций на макроуровне именно в соответствии с основными элементами НИС. Одним из первых шагов в данном направлении является создание статистической базы данных по указанным индикаторам.

Как уже было упомянуто в данной статье, существующий статистический инструментарий не позволяет точно предсказывать и оценивать инновационное состояние российской экономики и вырабатывать соответствующие меры инновационной политики. Примером политически-дружественного статистического инструментария может служить европейский вариант, который включает в себя:

тренды инноваций в Европе (the Trend Chart on Innovation in Europe) – распространение успешных примеров инновационной политики ;

европейская инновационная таблица (the European Innovation Scoreboad) – ежегодные данные о состоянии науки, техники, инновационного поведения компаний и инновационной среды, включая международные сопоставления с такими странами, как США и Япония;

специальные обследования отдельных аспектов инновационной политики, включая отношение компаний к нововведениям, данные об объеме инвестиций, направляемых на инновации и влиянии внутреннего и внешнего рынков на эффективность инноваций - Иннобарометр (the Innobarometer) ;

деятельность электронной службы информации ЕС по НИОКР и инновационной политике – CORDIS, в рамках которой предоставляются также сведения о возможностях использования результатов работ по проектам ЕС (Technology Marketplace).

Данная информация имеется в открытом доступе, что обеспечивает не только дополнительную транспарентность инновационной политики для экспертного сообщества, представителей науки и бизнеса, но и служит целям адвокатирования инновационнго пути развития для экономики.

Анализируя практику ЕС в построении системы индикаторов оценки эффективности инноваций на макро уровне, в данной статье предложена система индикаторов (табл.5), характеризующая состояние таких элементов НИС, как:

человеческие ресурсы;

создание знаний;

передача знаний и их применение;

финансирование инноваций;

инновационный выпуск и рынок.

Необходимо отметить, что по многим показателям данных в официальной статистики России либо не существует, либо они имеются в составе выборочных обследований, проводимых Федеральной службой государственной статистики 14 , либо Центром Исследований и Статистики Науки (ЦИСН).

Таблица 5- Основные индикаторы оценки инновационной активности

3.2 Интегральный инновационный индекс

Как и на микроуровне, комплексную оценку эффективности инноваций на макроуровне целесообразно производить с помощью интегрального инновационного индекса, включающего в себя данные по упомянутым выше ключевым параметрам эффективности в области инноваций, таким как человеческие ресурсы, создание знаний и их применение, финансирование инноваций и рынок информационно-коммуникационных технологий.

Особенностью такого индекса является возможность использования в качестве базы для сравнений данные о месте России или ее городов и регионов по отношению к другим городам, регионам, включая межстрановые и иные сопоставления.

В мировой практике интегральные инновационные индексы применяются как отдельными странами для оценки результативности государственной политики в области инноваций и повышения конкурентоспособности (опыт США, ЕС, Японии) , так и при составлении сводного значения в таблице мировой конкурентоспособности (Международный Институт Менеджмента, Всемирный Экономический Форум) .

В данной статье приведена методика и осуществлен расчет интегрального инновационного индекса 15 для России по формуле, активно использующейся в практике европейских инновационных обзоров:

CI t = (10), (11), где:

Значение j-того индикатора для России за период t,

Значение j-того индикатора для ЕС за период t,

Вес j-того индикатора в интегральном индексе, {0,5; 1},

Значение взвешенного индикатора для России за период t.

В качестве базы для определения эффективности инновационного развития в России используются соответствующие данные для ЕС. Учитывая специфику и доступность статистической информации, описанные выше, в качестве индикаторов, оценивающих инновационное развитие были выбраны восемь показателей за 2002г., представленных в табл. 6, на основании которых был построен интегральный инновационный индекс, представленный на рис. 1.

Таблица 6- Параметры интегрального инновационного индекса

Примечание: EIS – Европейская Инновационная Таблица, HDR – Отчет о Развитии Человека.

Для России значение интегрального инновационного индекса в 2002г. составило 0,59, для ЕС, соответственно, 1.

Рисунок 1. Индикаторы интегрального инновационного индекса (ЕС=100%) в 2002г.

Как следует из рис.1, наиболее весомое преимущество у России пред ЕС находится в сфере человеческих ресурсов, что подтверждает распространенное мнение о существующем кадровом заделе (в России сосредоточено около 12% всех ученых мира). Неожиданным является превышение доли государственных расходов в ВВП на 10,1% по сравнению с соответствующим показателем для ЕС. Однако с учетом крайне низкой доли бизнеса в структуре общих расходов (в 3,4 раза ниже, чем для ЕС) становится понятна структура государственных и частных затрат на НИОКР в процентах от ВВП - 3:1, что отличается от развитых стран, в том числе ЕС, где данное соотношение составляет 1:3.

Необходимо отметить, что существующий задел в сфере кадров функционирует крайне неэффективно: количество патентных заявок, поданных в расчете на миллион жителей в 12 раз меньше, чем для стран ЕС. Несмотря на существующие недостатки данного показателя, его значение говорит об угрожающей неэффективности исследовательской деятельности, ее оторванности от рынка и слабой ориентацией на процесс коммерциализации.

Одной из серьезных проблем, возникающих при разработке интегрального инновационного индекса, является определение весовых коэффициентов. В зарубежной практике (ЕС, США) для определения соответствующих значений была создана специальная база данных, включающая информацию как по индикатором, входящим в состав индекса, так и по показателям, отражающим конкурентоспособность страны и уровень жизни населения.

После проведения регрессионного анализа, были найдены значения весовых коэффициентов в соответствии с уровнем корреляции того или иного инновационного индикатора с показателями социально-экономического развития страны. Проведение подобной процедуры для России позволило бы более точно определить значения весовых коэффициентов, в том числе с учетом региональных и иных особенностей.

Выводы

Отсутствие операционального определения инноваций существенно усложняет задачу, размывает объект исследования и делает затруднительными международные сопоставления. В работе указаны недостатки существующей статистики инноваций и даны рекомендации по направлениям дополнительных обследований с учетом опыта ЕС. Анализ опыта зарубежных стран показал, что сбор и обработка статистических данных может осуществляться не только официальными органами, как это в основном происходит в отечественной практике, но и независимыми организациями 16 .

На микроуровне было показано, что основным стимулом к инновациям служит получение прибыли, однако однозначной взаимосвязи между прибыльностью и инновациями не установлено. Многочисленные эффекты, в виде которых проявляется результативность инноваций, требуют разработки развернутой системы индикаторов, статистика по которым часто недоступна или некорректна. В связи с этим, в данной работе предложен обобщенный инновационный показатель, составленный на основе анализа зарубежных моделей и подходов к оценке эффективности инноваций, причем особое внимание уделено выбору весовых коэффициентов при индикаторах.

Оценка эффективности инноваций на макроуровне возможна с помощью предложенного и рассчитанного в статье интегрального инновационного индекса. Особенностью такого индекса является возможность использования в качестве базы для сравнений данных о месте России или ее городов и регионов по отношению к другим городам, регионам, включая межстрановые и иные сопоставления. В 2002г. значение индекса для России составило 0,59 по сравнению с 1 для ЕС. Без учета влияния кадрового задела (на 48,6% больше, чем для ЕС) и искаженной структуры расходов на НИОКР (доля государства на 10% выше, чем в ЕС), этот показатель составил бы всего 0,27.

Литература

S. Olav Nås , A. Leppälahti. Innovation, firm profitability and growth, STEP Project Group, Oslo, 1997г.

T. Sandven. Innovation and economic performance at the enterprise level. , STEP Project Group, Oslo, 2000г.

T. Sandven. Typologies of Innovation in Small and Medium Sized Enterprises in Norway STEP Project Group, Oslo, 1996г.

B.Crepon, E. Duguet, J. Mairesse. Research. Investment, Innovation and Productivity: An Econometric Analysis at the Firm Level. NBER, 1998г.

M.L. Parisi, F. Schiantarelli, A. Sembenelli. Productivity, Innovation Creation and Absorption, and R&D: Micro Evidence for Italy, 2002г.

H.Lööf , A. Heshmati, R.Asplund, S.Olav Nås. Innovation and performance in Manufacturing Industries: a Comparison in the Nordic countries, SSE/EFI WP No. 457 2001г.

M. Trajtenberg. The welfare Analysis of Product innovations, with an Application to Computed Tomography Scanners. The Jornal of Political Economy, Vol. 97, Issue 2, 1989г.

W. Kip Viscusi, M. J.Moore. Product Liability, Research and Development, and Innovation. The Jornal of Political Economy, Vol. 101, Issue 1, 1993г.

W.M. Cohen, S. Klepper. Firm size and the nature of innovation within industries: the case of process and product R&D. The Review of Economics and Statistics, Vol.78, Issue 2, 1996г.

Pakes A., Z. Griliches. Patents and the R&D at firm level: a first look, 1984г.

H.Loof, A.Heshmati. On the relationship between innovation and performance: a sensitivity analysis, UNU/WIDER and Service Research Forum, 2001г.

EU Productivity and Competitiveness: An Industry Perspective Can Europe Resume the Catching-up Process, 2003.

European Trend Chart on Innovation, 2003.

Global Competitiveness Report 1997, Geneva: World Economic Forum, 1997.

Human Development Report, 2001, 2003.

U.S. Competitiveness 2001: Strengths, Vulnerabilities and Long-Term Priorities, 2001.

UK Competitiveness Indicators: Second Edition, 2001.

Flash EB. Innobarometer, Report 2003, 2004

J. Baldwin, P. Hanel, D. Sabourin. Determinants of Innovative Activity in Canadian Manufacturing Firms: The Role of Intellectual Property Rights, Statistics Canada 2000г.

Наука Росси в цифрах: статистический сборник 2000-2003.

Гурков И.Б. Инновационное развития и конкурентоспособность. ТЕИС, 2003г.

1 L. Kekic. How dependent is growth on the oil price? The Moscow Times, 23.01.04

2 Общий объем этого рынка - почти 3 триллиона долларов. А.А. Фурсенко: “Как извлечь прибыль из природной склонности русского человека”. Известия, 17.10.03

3 Методологические положения по статистике, Т1. ГКС, 1998г., определения ЦИСН, например в Наука России в цифрах, 2001.

4 European Innovation Scoreboard, 2003; OECD Patent Database, 2003.

5 Молчанова О.П. Классификация основных видов инноваций. Динамика инноваций различных типов. /~molchanova/Innov-Management2/02-00.htm

6 Могут представлять собой введение новых методов организации работы, структурирования задач, распределения ресурсов, определения вознаграждения и т.п.

7 Продуктовые инновации имеют рыночную ориентацию и диктуются, главным образом, потребителем, в то время как процессные инновации определяются в основном внутренними факторами и диктуются, главным образом, соображениями эффективности.

8 J.Peters. Supplier and Buyer Market Power, Appropriability, and Innovation Activities. Evidence for the German Automobile Industry. University of Augsburg, 1997г.

9 J. Baldwin, P. Hanel, D. Sabourin. Determinants of Innovative Activity in Canadian Manufacturing Firms: The Role of Intellectual Property Rights, Statistics Canada 2000г.

10 J. Mairesse, P. Cuneo. Productivity and R&D at the firm level in French industry, NBER, 1983г.

11 Z. Griliches, J. Mairesse. R&D and Productivity Growth: Comparing Japanese and U.S. Manufacturing Firms, University of Chicago Press, 1990.

12 B. Crepon, E. Duguet. Estimating the innovation function from patent number: GMM on count panel data. Journal of applied econometrics, vol. 12, 1997г.

13 B.Crepon, E. Duguet. Research and Development, Competition and Innovation: Pseudo maximum likelihood and simulated likelihood methods applied to count data models with heterogeneity. Journal of Econometrics, 1997г.

14 Преобразованный Государственный комитет Российской Федерации по статистике (ГКС)

... АННОТАЦИИ ... и анализа показателей ассортимента... решений на микро - и макроуровне (ПК... анализа эффективности ... на рынке товаров и услуг; анализ и стратегическое планирование коммерческой деятельности предприятий; проектирование и использование инноваций на ...

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Нововведение как итоговый результат создания и освоения внедрения принципиально нового или модифицированного средства. Этапы инновационного процесса на макро- и микроуровне. Оценка необходимости ее ускорения в современных экономических условиях.

контрольная работа , добавлен 07.07.2015


Логистический характер инновационного процесса. Логистическая S-образная кривая развития организаций и их элементов. Технологические разрывы. Циклический характер инновационных процессов. Цикличность и закономерность развития инновационного процесса.

реферат , добавлен 22.09.2011


Сущность понятия "стратегия инновационного развития региона" и принципы стратегического планирования инновационного развития. Методика оценки инновационного потенциала. Взаимосвязь показателей валового регионального продукта и инновационного потенциала.

курсовая работа , добавлен 23.03.2016


реферат , добавлен 11.06.2010


Взаимосвязь нововведений и текущего производства. Условия сокращения инновационного цикла. Пути сокращения цикла "исследование - производство". Перестройка финансирования научно-технического прогресса. Социальный фактор сокращения инновационного цикла.

курсовая работа , добавлен 29.04.2010


Сущность инновационного климата и потенциала организации. Основные функции формирования структур систем управления. Структура инновационного процесса. Индикаторы инновационного состояния организации. Система сбалансированных показателей в организации.

курсовая работа , добавлен 16.12.2010


Инновационный процесс как объект менеджмента. Основные понятия, классификация инноваций и их сущность. Основные этапы инновационного процесса. Инновационные проекты в хирургической практике. Сущность, расчет эффективности инновационного проекта.

курсовая работа , добавлен 27.10.2010

480 руб. | 150 грн. | 7,5 долл. ", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут , круглосуточно, без выходных и праздников

Джабелия, Тенгиз Мерабович. Развитие методов оценки эффективности технологических инноваций: диссертация... кандидата экономических наук: 08.00.05, 08.00.13 / Джабелия Тенгиз Мерабович; [Место защиты: Гос. акад. проф. переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиц. сферы].- Москва, 2010.- 161 с.: ил. РГБ ОД, 61 11-8/60

Введение

Глава 1 Теоретико-методологические и методические основы анализа технологических инноваций на макроуровне 12

1.1 Сущность и классификация инноваций в реальном секторе экономики 12

1.2 Методологические аспекты оценки технологических инноваций на макроуровне 30

1.3 Показатели анализа инновационных процессов в макрорегионах - 45

Глава 2 Состояние и тенденции развития технологических инноваций в реальном секторе экономики 60

2.1 Состояние и тенденции развития инновационной деятельности в Российской Федерации 60

2.2 Инвестиционный аспект развития технологических инноваций в реальном секторе российской экономики 83

2.3 Территориальные особенности развития инновационной деятельности на уровне федеральных округов 97

Глава 3 Разработка методики и оценка эффективности технологических инноваций в российской экономике на уровне территориальных образований 114

3.1 Анализ информативных показателей инновационной деятельности на уровне федеральных округов и разработка индикатора эффективности технологических инноваций 114

3.2 Оценка эффективности технологических инноваций в основных видах экономической деятельности 127

Заключение 146

Список использованных источников 149

Введение к работе

Актуальность темы исследования. Сегодня общепризнанным положением является утверждение М. Портера о том, что инновации являются главным орудием в глобальной конкуренции. Однако, вопреки закономерностям развития экономики индустриальных стран, где наблюдается стремительный рост инновационной активности, российская действительность в области развития инноваций до настоящего времени оставляет желать лучшего. На низком уровне остается инвестирование инновационной деятельности, в абсолютных показателях наша страна тратит на НИОКР меньше, чем Испания, Тайвань, Бельгия и Израиль.

Перед отечественной экономикой стоит глобальная задача – перейти на инновационный путь развития. Однако хотя многие предприятия имеют разработки, отличающиеся применением эффективных технологий и позволяющие выпускать продукцию на уровне мировых стандартов, достижение существенных результатов в развитии инновационной сферы среди широкого круга промышленных предприятий в ближайшее время представляется проблематичным. Дефицит финансовых ресурсов препятствует технологической перестройке отечественной промышленности на собственных современных технологиях, и в краткосрочном и среднесрочном периодах техническое переоснащение промышленности будет происходить преимущественно на основе заимствования разработок зарубежных институтов.

Сказанное выше не снижает роли технологических инноваций, рассматриваемых, прежде всего, как деятельность, связанная с внедрением технологически новых продуктов и процессов, а также значительных технологических усовершенствований в продуктах и процессах. В то же время, актуальной является проблема повышения эффективности технологических инноваций. Ситуация усугубляется еще и тем, что обновление продукции промышленными предприятиями осуществляется крайне неравномерно – имеются предприятия-лидеры, но большая часть предприятий не являются инновационно активными. Как результат, доля инновационной продукции в выручке в нашей стране значительно ниже, чем не только в развитых, но и в развивающихся странах.

Исходя из изложенного, актуальной является задача совершенствования методов оценки эффективности технологических инноваций в реальном секторе экономики на макроуровне.

Степень разработанности проблемы . В исследование теоретико-методологических основ инноватики крупный вклад внесли такие зарубежные ученые, как Й. Шумпетер, П.Ф. Друкер, Ф. Хайек, Э. Мэнсфилд, А. Хостинг, Й.М. Пиннингс, Б. Санто и другие.

Л.И. Абалкин, А.И. Анчишкин, А.В. Бачурин, С.Ю. Глазьев, А. Илларионов, С.Д. Ильенкова, Е. Попов, А.Г. Поршнев, В. Ханжина, М. Хучек, А.В. Черезов, Ю.В. Яременко и другие российские ученые исследовали инновационный потенциал как стратегический фактор, определяющий условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем.

В научных трудах С.В. Валдайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, Н.А. Соломатина, Д.В. Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, Р.А. Фатхутдинова, А.Н. Фоломьева исследованы проблемы создания и использования технологических инноваций.

Вместе с тем, многие проблемы оценки эффективности технологических инноваций в стране и ее территориальных образованиях исследованы не в полной мере. Так, существует потребность в разработке индикаторов инновационной деятельности на уровне территориальных образований; методики, основанной на анализе этих индикаторов в реальном секторе экономики.

Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.

Объектом исследования являются экономические системы на уровне территориальных образований Российской Федерации, использующие технологические инновации в реальном секторе экономики.

Предметом исследования являются экономические и организационно-управленческие отношения, складывающиеся в процессе развития инновационных процессов в территориальных образованиях Российской Федерации.

Цель исследования состоит в совершенствовании методов оценки эффективности технологических инноваций в российской экономике.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

Рассмотреть теоретико-методологические основы анализа технологических инноваций на макроуровне;

Установить перечень показателей, отражающих эффективность инновационной деятельности в реальном секторе экономики;

Выполнить анализ состояния и тенденций развития инновационной деятельности, ее особенностей в территориальных образованиях страны;

Разработать эконометрические модели, связывающие показатели инновационной деятельности в реальном секторе экономики, предложить методику анализа технологических инноваций и оценки их эффективности на макроуровне;

Выполнить оценку эффективности технологических инноваций в основных видах экономической деятельности и в федеральных округах Российской Федерации.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили теоретические положения и методологические принципы, содержащиеся в исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применялся методологический аппарат инновационного анализа, методы системного исследования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические методы моделирования.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических и экспертных данных.

Научная новизна проведенного исследования заключается в развитии методов оценки эффективности технологических инноваций в реальном секторе экономики на макроуровне, на основе эконометрического моделирования.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту.

Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями).

1. Обосновано, что совершенствование методов анализа и оценки эффективности инновационной деятельности в реальном секторе экономики необходимо проводить в направлении разработки эконометрических моделей, связывающих показатели результативности инновационной деятельности с затратами на технологические инновации. Установлен комплекс информативных показателей, отражающих инновационные процессы на макроуровне, включающий в себя показатели интенсивности инновационной деятельности и уровня охвата организаций в территориальном образовании, показатели удельного веса и уровня затрат на технологические инновации, показатели результативности внедрения технологических инноваций в экономику.

2. На уровне макрорегионов предложено оценивать результативность технологических инноваций с помощью коэффициента их эффективности, равного отношению получаемого результата – объема инновационных товаров, работ, услуг – к затратам на технологические инновации. Эмпирически обосновано, что доля инновационной продукции в макрорегионах коррелирует с коэффициентом эффективности технологических инноваций, причем с высокой эластичностью.

3. Предложено эффективность технологических инноваций в макрорегионах дополнительно оценивать по характеру отклонения реального объема инновационной продукции на одного занятого в экономике от расчетного значения, полученного по эконометрической модели, связывающей объемы инновационной продукции с затратами на технологические инновации. Обосновано, что получаемые при этом результаты коррелируют с расчетом коэффициента эффективности технологических инноваций.

4. Выполнена оценка эффективности технологических инноваций в федеральных округах Российской Федерации и в основных видах экономической деятельности, показавшая значительную территориальную дифференциацию показателей эффективности инновационной деятельности в стране.

Специальность 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (математические методы).

1. Разработаны эконометрические трендовые модели временных рядов показателей, отражающих инновационные процессы в реальном секторе экономики страны в целом и ее федеральных округов. Обосновано, что динамика удельного веса инновационно активных организаций, осуществлявших технологические инновации в промышленности, а также в сфере связи, вычислительной техники и информационных технологий, аппроксимируется нарастающим гиперболическим трендом с насыщением, тогда как динамика финансовых показателей инновационной деятельности в промышленности РФ – нарастающим экспоненциальным трендом.

2. Предложен новый удельный показатель инновационных процессов в реальном секторе экономики – численность населения, приходящегося на одну технологическую инновацию. Обосновано, что при равных характеристиках качества логарифмической и экспоненциальной моделей убывающего тренда большую точность прогноза показателя обеспечивает экспоненциальная модель.

3. Разработан ряд эконометрических пространственных моделей, связывающих показатели инновационной деятельности в реальном секторе экономики федеральных округов. Обосновано, что все наблюдаемые корреляционные связи могут быть описаны линейными моделями.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методы оценки эффективности технологических инноваций на уровне федеральных округов позволят обеспечить более качественное планирование экономического развития макрорегионов. Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области управления инновационными процессами на макро- и мезоуровнях, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при чтении дисциплины «Инновационный менеджмент» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.

Апробация и реализация результатов исследования . Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГАСИС), Всероссийская научно-практическая конференция «Национальные проекты» (Москва, Московский экономический институт, 2007), Международная научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2009). Методика оценка эффективности технологических инноваций в федеральных округах Российской Федерации и в основных видах экономической деятельности внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО «ГАСИС».

Публикации . По результатам выполненного исследования опубликовано 6 работ. Общий объем публикаций 2,3 п.л.

Объем и структура диссертации . Диссертация содержит 156 страниц основного текста, в том числе 37 рисунков и 25 таблиц, список использованных источников из 142 наименований, приложений. Ниже приводится структура работы.

Методологические аспекты оценки технологических инноваций на макроуровне

В исследовании инновационных процессов особое место отводится методологии оценки целей, стимулов и результатов инноваций. Выявление движущих сил инноваций и факторов, препятствующих им, имеет огромное значение для понимания инновационных процессов и выработки государственной научно-технической и инновационной политики.

Интерес к измерению инноваций вызван их связью с эффективностью деятельности отдельных предприятий, отраслей и экономики в целом. Поэтому показатели влияния инноваций на эффективность деятельности предприятий находятся среди важнейших характеристик инноваций. В то же время эти индикаторы труднее всего поддаются измерению.

Сегодня в науке нет общепризнанной теории, методологии и методов измерения и оценки инноваций. По-прежнему дискуссионными остаются вопросы фиксации начала и окончания инновационного проекта. Так, например, профессор Б. Мадаус считает, что инновационный проект должен включать все фазы жизненного цикла: от идеи и концепции инновации до фазы серийного производства и эксплуатации. По мнению других исследователей, инновационный проект начинается с фазы изобретения и заканчивается фазой разработки опытного образца и передачи его в серийное производство . Последующие фазы являются объектами теорий адаптации и диффузии новшеств. Не решив вопрос о фиксации моментов начала и окончания инновационного процесса, мы не получим объективной и целенаправленной оценки эффективности инновации, т.е. будет неясно, что мы оцениваем: эффективность идеи, разработки, опытного образца или серийного выпуска.

Отсутствуют единые взгляды относительно критериев и методов оценки инноваций. Достаточно широкое распространение получил подход, согласно которому, для оценки экономического эффекта инноваций используются методология и методики инвестиционных расчетов. Но данный подход оправдан, когда речь идет об оценке эффективности инвестиций в инновации на стадии изготовления пробной партии и организации серийного выпуска. В таком случае, следует говорить об инвестиционном проекте, эффективность которого может оцениваться с помощью различных методик инвестиционных расчетов.

Практически не исследованной оказалась проблема обоснования и выбора наиболее целесообразных методов оценки различных видов инноваций и фаз инновационного процесса. Очевидно, что базисные и улучшающие инновации должны оцениваться с использованием различных методик.

Недостаточно исследованы вопросы оценки эффекта инноваций различными субъектами. Например, разработчик новшества, как правило, измеряет и оценивает технические аспекты инновации, а специалисты коммерческих подразделений предприятия акцентируют внимание на финансовом успехе. Неверный выбор субъекта оценки может привести к продолжению реализации неэффективной инновации, либо к прекращению стратегически перспективного инновационного процесса.

Вывод об успешности инновации требует не только измерения, но и оценки. Таким образом, возникает проблема выбора базы для сравнения полученного результата. Можно сформулировать следующие основные положения, допущения и ограничения, учитываемые при решении проблемы измерения и оценки инноваций: - измерению подлежат не только экономические, но и другие виды эффектов от инноваций: технические, социальные, экологические и т.п.; - предприятие рассчитывает на возврат инвестированных в инновационный проект средств, как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе, т.е. окончательным мерилом успешности инновации является финансовый результат; - для измерения и оценки инноваций могут использоваться как количественные, так и качественные методы; - измерение и оценка производится по всем фазам инновационного процесса, начиная с идеи инновации и заканчивая фазой начала коммерческой реализации; - измерение и оценка инноваций осуществляется пофазно со стороны всех участников инновационного процесса; - в качестве базы для сравнительной оценки полученных результатов инновации рассматривается ряд измеряемых величин, сменяемых по мере реализации фаз инновационного процесса, например, на фазе оценки идеи инновации в качестве базы для сравнения будут служить показатели альтернативного варианта инновации, а на фазе начала коммерческой реализации таким показателем может служить планируемая отдача на инвестированный капитал. Остановимся на различных аспектах измерения результатов инновации, которые могут измеряться на различных уровнях и направлениях их возникновения. Выделяются два основных уровня оценки инноваций: микро- и макроуровни. На микроуровне, т.е. на уровне предприятия оценивается отдельный инновационный проект, представляющий собой создание и внедрение нового продукта или услуги, технологии, организационной структуры, системы планирования, учета и т.п. К макроуровню относятся результаты реализации комплекса инновационных проектов, реализуемых в рамках кооперации с предприятиями различных отраслей. Эффекты, возникающие от реализации инноваций отраслевого или народнохозяйственного значения, также должны измеряться и оцениваться на макроуровне. Промежуточным между макро- и микроуровнем является результат реализации на уровне предприятия серии нескольких технически родственных и взаимосвязанных инновационных проектов, обеспечивающих достижение си-иергетического эффекта. Влияние результатов инноваций на развитие предприятий варьируется от воздействия на оборот и рыночную долю продукции до изменений в производительности труда и эффективности производства. Существенные эффекты на уровне отрасли и экономики в целом могут выражаться в повышении конкурентоспособности товаров на мировых рынках, общем повышении эффективности производства, более интенсивном распространении потоков знаний и информации об инновациях.

Цели и препятствия на пути инновационной деятельности исследуются в зависимости от типа инноваций. Например, цели продуктовых и маркетинговых инноваций преимущественно связаны со спросом (повышением качества продукции, увеличением рыночной доли, выходом на новые рынки), а процессные или организационные инновации скорее ориентированы на предложение (снижение издержек производства, расширение производственных мощностей).

Инвестиционный аспект развития технологических инноваций в реальном секторе российской экономики

Как отмечалось в разделе 1.3, значительная часть показателей инновационного потенциала территориальных образований характеризует его финансовую компоненту. К ним относятся: - внутренние затраты на исследования и разработки, под которыми понимаются выраженные в денежной форме фактические затраты на выполнение научных исследований и разработок на территории страны (включая финансируемые из-за рубежа, но исключая выплаты, сделанные за рубежом). Их оценка базируется на статистическом учете затрат на выполнение исследований и разработок собственными силами организаций в течение отчетного года независимо от источника финансирования; - внутренние текущие затраты на исследования и разработки по видам затрат: оплата труда, отчисление единого социального налога, приобретение оборудования, другие материальные затраты и прочие текущие затраты; - внутренние текущие затраты на исследования и разработки по видам работ: фундаментальные исследования, прикладные исследования, разработки; - затраты на технологические инновации. Если первые три группы показателей относятся к начальной стадии инновационных процессов, т.е. характеризуют развитие инноваций опосредованно, то затраты на технологические инновации непосредственно отражают развитие инноваций в реальном секторе экономики. В статистических источниках данные по вышеуказанным показателям приведены за период 2000-2008 гг. в текущих ценах в разрезе федеральных округов и субъектов РФ, и это позволяет выполнить анализ развития финансового инновационного потенциала на обоих стадиях развития инноваций. Рассмотрим вначале динамику развития затрат на инновации в РФ в целом, в расчете на душу населения (в действовавших ценах). На рисунке 2.5 представлен график временного ряда внутренних затрат на исследования и разработки, с одной стороны, и график временного ряда затрат на технологические инновации, с другой. Судя по характеру графиков, можно предположить, что в рассматриваемый период затраты на НИОКР и на технологические инновации росли по экспоненте. Действительно, в результате эконометрического моделирования оказалось, что временные ряды с хорошим приближением аппроксимируются следующими регрессионными уравнениями: затраты на НИОКР затраты на технологические инновации где / - временная переменная, определяемая соотношением Высокие показатели качества моделей (2.7) и (2.8) (коэффициент детерминации 0,992 и 0,981 соответственно; критерий Фишера 879,7 и 356,6 соответственно, /7-уровень не хуже 0,00005) позволяют выполнить следующую интерпретацию их параметров: - расчетные значения затрат на НИОКР и технологические инновации в 2000 г, составляют 576,3 и 420,8 руб. на душу населения соответственно; - темп роста затрат на НИОКР и технологические инновации в период 2000-2009 гг. составлял 121,3 и 120,2% соответственно. Таким образом, в рассматриваемый период расходы на технологические инновации в РФ отставали от расходов на исследования, как по абсолютным значениям, так и темпам роста. Согласно прогнозу, при условии сохранения выявленных тенденций, ЇЇ 2012 г. следует ожидать рост расходов па технологические инновации до 4720,7 руб. на душу населения в ценах 2012 г. Представляет несомненный интерес динамика удельного веса расходов на технологические инновации в суммарных расходах на инновации - рисунок 2.6. На рисунке 2.6 а обращает на себя внимание заметная нестабильность во времени удельного веса затрат на технологические инновации в РФ в сум 86 марных расходах на инновации; коэффициент вариации показателя в период 2000-2008 гг. составляет 5,0%. Эту вариабельность нельзя считать случайной составляющей динамики показателя, так как она по амплитуде превышает ниспадающий тренд; попытка дать прогноз развития показателя, как показано на рисунке 2.6 6, свидетельствует о том, что при такой большой ширине 90%-го доверительного интервала говорить о точности аппроксимации не приходится. Теи не менее, тот факт, что моделью динамики удельного веса затрат на технологические инновации в РФ в суммарных расходах на инновации является среднее значение, равное 41,2%, говорит о том, что технологические инновации в реальном секторе экономики не являются приоритетными. Вышеприведенный анализ относился к РФ в целом. Рассмотрим теперь, как обстояло дело в макрорегионах РФ - в федеральных округах. Их семь, и, ради краткости изложения, ниже приводятся графические иллюстрации лишь для некоторых федеральных округов, а остальные графики вынесены в приложения. Эконометрическое моделирование показало, что динамика затрат на технологические инновации, а также на исследования и разработки, выраженных в действующих ценах, для всех федеральных округов лучше всего аппроксимируется экспоненциальным ростом. В качестве примера на рисунке 2.7 показаны соответствующие графики временных рядов для Центрального федерального округа.

Из сравнения графиков на рисунке 2.7 а и б видно, что если динамика затрат на исследования и разработки в ЦФО характеризуется небольшим влиянием случайной составляющей и ширина 90%-го доверительного интервала относительно невелика, то роль случайной составляющей в динамике затрат на технологические инновации существенно больше.

Территориальные особенности развития инновационной деятельности на уровне федеральных округов

Б предыдущем разделе рассматривались финансовые показатели инновационной деятельности. В частности, выявлено, что федеральные округа существенно различаются по комплексу показателей уровня и динамики затрат и на исследования и разработки, и на технологические инновации. Разработана классификация федеральных округов по данному комплексу показателей, выполнена их идентификация.

Данный раздел содержит результаты статистических исследований, направленных на анализ показателей другой стороны инновационных процессов - их результатов.

Эмпирической базой исследований в этом разделе являются сводные данные по инновационно активным организациям субъектов Российской Федерации, относящимся, в основном, к промышленному производству . Во временном и территориальном аспектах в указанных статистических сборниках, помимо затратных, рассматриваются следующие показатели, отражающие результаты инновационной деятельности организаций: - объем инновационных товаров, работ, услуг в денежном выражении; - объем инновационных товаров, работ, услуг в процентах от общего объема отгруженных товаров (работ, услуг). Как и в предыдущем разделе, анализу подвергали данные за девять лег - с 2000 по 2008 гг. В целях учета масштаба территориальных образований рассчитывали удельный показатель - объем инновационной продукции на душу населения. Кроме того, рассчитывали значения территориальных индексов - отношение объема инновационной продукции на душу населения в каждом федеральном округе к его значению в РФ в целом. Такой прием позволяет проводить усреднение территориальных индексов за ряд лет, что актуально ввиду уже отмеченной нами сильной временной изменчивости показателей инновационных процессов. На рисунке 2.15 а представлен ряд динамики удельного объема инновационной продукции на душу населения РФ в действующих ценах. Можно предположить, что этот ряд может быть аппроксимирован экспоненциальным или логистическим трендом. Результаты подбора трендовых моделей показаны на рисунках 2.15 б-г. Из графиков на рисунках 2.15 б-г видно, что все три модели одинаково хорошо аппроксимируют фактические данные, но результаты прогнозирования, с одной стороны, сильно зависят от выбора модели - экспоненциальная или логистическая - и, с другой - от параметров логистической модели. Экспоненциальная модель дает наиболее оптимистический прогноз, логистические - не столь оптимистический. Если исходить из того критерия, что более поздние данные являются более надежными, то из конкурирующих моделей следует выбрать логистическую модель с предельным значением удельного объема инновационной продукции на душу населения РФ 20000 руб. на чел. в действующих ценах - рисунок 2.15 е.

Модель (2.12) характеризуется высокими характеристиками качества: коэффициент детерминации 0,988; критерий Фишера 600,3; уровень значимости критерия Фишера -не хуже 0,00005; стандартная ошибка аппроксимации 0,104. Это позволяет использовать модель для прогноза. Так, если выявленная тенденция сохранится в дальнейшем, то прогноз удельного объема инновационной продукции на 2012 г. - 14199 руб. на Душу населения с 90%-м доверительным интервалом 12940 ... 15326 руб. на чел. (рисунок 2.15 б).

Для федеральных округов характер графиков динамических рядов более сложный из-за стохастической составляющей. В качестве примера на рисунке 2.16 приведены два графика - динамики удельного объема инновационной продукции в Приволжском и Уральском федеральных округах. Видно, что оба графика носят характер логистических кривых, но на тренд накладывается стпхастияйская_ састлвлявтшая, менее във ажендяя. а случае. ГЬуайашк.-ского округа, более выраженная - в случае Уральского федерального округа.

Примерно такая же ситуация и для остальных федеральных округов: динамика объема инновационной продукции на душу населения в действующих ценах в них, с формальной точки зрения, может быть аппроксимирована логистическим трендом, но для прогнозирования эти модели не могут быть применены.

Для обоснования этого тезиса приведем характеристики логистической модели динамики объема инновационной продукции в Приволжском и Уральском федеральных округах: при предельном значении показателя для ПФО 20000 руб. на душу населения коэффициент детерминации составил 0,942; критерий Фишера 113,7; р-уровень не хуже 0,00005, стандартная ошибка аппроксимации 0,375. Это - весьма неплохие показатели. В случае Уральского федеральної о округа характеристики качества логистической модели несколько хуже: при предельном значении показателя для УФО 10000 руб. на душу населения коэффициент детерминации составил 0,851; критерий Фишера 39,9; /?-уровень 0,0004, стандартная ошибка аппроксимации 0,854.

Однако доверительные границы аппроксимации очень велики, чтобы логистическую модель можно было бы использовать для прогноза, особенно среднесрочного. Дело в том, что хотя по мере приближения прогнозируемого показателя к предельном} значению ширина доверительного интервала уменьшается, это связано не с повышением точности логистической модели, а с особенностями ее математических свойств.

Не вдаваясь в математические детали, приведем графики, которые подтверждают сказанное - рисунок 2.18. Видно, что ширина 90%-го доверительного интервала аппроксимации составляет наибольшее значение - около 7000 руб. на чел. - в момент времени 2006 г. в случае Приволжского федерального округа и в момент времени 2003 г. - в случае Уральского федерального округа. Это - очень большая погрешность шшроксимаиии. Но по мере приближения к 2012 г. ширина 90%-го доверительного интервала сильно уменьшается - до менее чем 2000 руб. на чел. в случае Приволжского федерального округа и почти до нуля в случае Уральского федерального округа. Ясно, что среднесрочный прогноз при этом весьма ненадежен.

Оценка эффективности технологических инноваций в основных видах экономической деятельности

В заключение главы рассмотрим эффективность технологических инноваций в различных видах экономической деятельности инновационно активных организаций РФ в целом и федеральных округов. На сайте Госкомстата приведены данные по объемам инновационных товаров, работ, услуг, произведенных инновационно активными организациями субъектов РФ в период 2006-2008 гг., также данные по затратам на технологические инновации. Эти данные приведены не только по основным разделам экономической деятельности (добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды), но также но подразделам и некоторым видам. Кроме того, имеются данные по таким статьям затрат на технологические инновации, как: оптовая торговля, включая торговлю через агентов, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами; оптовая торговля машинами и оборудованием; связь; деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий; предоставление прочих видов услуг. В то же время, данные по объемам инновационных товаров, работ, услуг, произведенных инновационно активными организациями, но перечисленным видам экономической деятельности, на сайте Госкомстата отсутствуют, кроме данных по оптовой торговле машинами и оборудованием.

Исходя из сказанного, а также в соответствии с законом больших чисел (чем крупнее единица статистической совокупности, тем меньше влияние стохастической составляющей), в дальнейшем будем рассматривать распределение показателей инновационной деятельности организаций макрорегионов по основным видам экономической деятельности.

Рассмотрим вначале эффективность технологических инноваций в различных видах экономической деятельности организаций РФ в целом.

Учитывая, что как затраты на технологические инновации, так и объемы инновационной продукции подвержены временным флуктуациям, будем оперировать со средними величинами коэффициента эффективности технологических инноваций за три года (2006-2008 гг.). Результаты расчета представлены на рисунке ЗЛО.

Прокомментируем полученные результаты. Как следует из диаграммы рисунка ЗЛО а, в целом по РФ большая часть и затрат на технологические инновации, и производимой инновационной продукции приходится на обрабатывающие производства.- 73,5% и 81,2% соответственно. Технологические инновации в этом разделе экономической деятельности наиболее эффективны - на один рубль инвестиций производилось инновационной продукции на 4,20 руб.

В разделе экономической деятельности «добыча полезных ископаемых» в рассматриваемый период затраты на технологические инновации составляли значительно меньшую долю - в среднем 11,6%; организации РФ производили примерно такую же долю инновационной продукции - 11,8%. Эффективность технологических инноваций в данном разделе экономической деятельности несколько ниже - на рубль затрат производилась инновационной продукции на 3,87 руб.

Еще меньше удельный вес затрат на технологические инновации наблюдался в разделе «производство и распределение электроэнергии, газа и воды» - всего 4,2% от общей суммы затрат, а доля инновационной продукции была еще меньше - 1,1%. В этом разделе экономической деятельности затраты на технологические инновации наименее эффективны - на рубль затрат производилась инновационной продукции всего лишь на 1,03 руб.

В свою очередь, раздел С «добыча полезных ископаемых» содержит четыре вида экономической деятельности: в подразделе СА «Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых» - добыча каменного и бурого уг 130 ля, торфа, а таюке добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях; в подразделе СВ «добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических» - добыча металлических руд; добыча прочих полезных ископаемых.

Раскрываются методологические подходы к управлению и оценке эффективности процессов внедрения новых технологий на основе интеграции стратегического и инновационного менеджмента. Предлагаются методы формирования эффективных стратегий инновационного развития. В их числе разработка инновационного поведения, исследование инновационной активности, определение инновационных стратегий, отбор инновационных проектов, оценка инновационного потенциала и анализ инновационного процесса.
Для студентов, аспирантов и преподавателей экономических и инженерно-технических специальностей ВУЗов, а также слушателей школ бизнеса, консультантов и руководителей предприятии, специализирующихся в вопросах инновационно-инвестиционной и стратегической деятельности хозяйствующих субъектов.

Возникновение и развитие инновационного менеджмента.
Современные принципы управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами на предприятии, а также основные методологические аспекты внедрения ими новых технологий целесообразнее рассматривать в эволюционном становлении. Необходимо проанализировать, как изменяются условия ведения бизнеса и какое влияние трансформация внешней экономической среды оказывает на развитие методов принятия внутренних управленческих решений в сфере разработки и внедрения новых технологий. Выявленные тенденции могут служить концептуальной основой для формирования методологии инновационного развития предприятия в современных условиях хозяйствования.

Мировая экономика в своем развитии проходит через определенные стадии, или жизненные циклы: сельскохозяйственный период; индустриальный уклад; постиндустриальное время. Последние два десятилетия отмечены становлением новейшей глобальной экономической системы. На смену индустриальному и постиндустриальному укладу мировой экономики пришел инновационный период с присущими ему особенностями.

Новая экономическая система характеризуется сменой основных конкурентных преимуществ, позволяющих хозяйствующим субъектам выживать и развиваться во внешней среде. Это проявляется прежде всего в усилении роли нематериальных активов, расширенном инвестировании в интеллектуальный капитал. В современной конкурентной борьбе идет состязание не столько за обладание капитальными ресурсами, материальными ценностями, сколько за способность к разработке и внедрению инноваций. Обобщим эти и другие основные отличительные характеристики предшествующей и развивающейся в настоящее время экономических систем (табл. 1.1).

ОГЛАВЛЕНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИЙ 6
1.1. Возникновение и развитие инновационного менеджмента 6
1.2. Теоретические аспекты инновационного развития предприятий 22
1.3. Методы оценки эффективности продуктовых и технологических нововведений 30
1.4. Внедрение новых технологий на базе интеграции стратегического управления и инновационного менеджмента предприятия 36
Глава 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ НА ПРЕДПРИЯТИИ 43
2.1. Разработка инновационного поведения 43
2.2. Исследование инновационной активности 49
2.3. Формирование инновационных стратегий 55
2.4. Отбор инновационных проектов 63
2.5. Оценка инновационного потенциала 87
2.6. Анализ инновационного процесса 94
Глава 3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРАКТИЧЕСКОМУ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ МЕТОДИКИ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ 99
3.1. Применение предприятиями методов инновационного развития 100
3.2. Процедура комплексной оценки эффективности инноваций 107
3.3. Представление инновационных проектов в виде бизнес-планов 119
3.4. Оптимизация инновационной политики на предприятии 127
3.5. Использование результатов исследования в сфере подготовки кадров 138
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 142
ЛИТЕРАТУРА 146.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Оценка эффективности инновационного развития предприятия, Трифилова А.А., 2005 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать doc
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.

В работе исследуются вопросы соотношения динамики продукта и инвестиций на макроуровне. Более точно, речь идет о том, чтобы на эмпирическом материале по-возможности выявить влияние на рост производства, как количественных, так и качественных показателей инвестиций. Увеличение ВВП не за счет наращивания объема инвестиций, но исключительно благодаря возросшим их качественным характеристикам (вовлечению новейших технологий, материалов, приборов и пр.) мы связываем с инновационной деятельностью, инновационным фактором роста. Можно предположить, что на нынешнем этапе развития применительно к странам, где можно всерьез говорить о технологическом прогрессе, инновационный фактор проявляется в экономии инвестиционного ресурса без ущерба для экономического роста.

Наиболее последовательно в течение многих лет идеология наращивания инвестиций «экстраординарными темпами» с ее теоретическим обоснованием и широкими эмпирическими иллюстрациями разрабатывается и защищается К. К. Вальтухом. Основной постулат его концепции состоит в следующем. Опередить ту или иную страну по уровню душевого ВВП Россия сможет тогда и только тогда, когда превзойдет ее по уровню душевых инвестиций и будет «затем поддерживать (лучше - наращивать) такой отрыв….» .

В эту систему взглядов органично вписывается требование, состоящее в том, что «одинаковый с развитыми странами уровень производительности труда требует в России, как правило, его более высокой фондовооруженности.» Эта мысль присутствует и в работах других авторов . По-видимому, разочарование, связанное с отсутствием сколько-нибудь заметного технологического прогресса, результатов инновационной деятельности в России в сложившейся институциональной среде, как раз и порождает идеологему количественного наращивания инвестиционных усилий.

В рассматриваемой концепции К. К. Вальтуха присутствует одно важное (для нас) уточнение: превосходство одной страны над другой по уровню душевого ВВП определяется не только уровнем превосходства по душевому объему вложений, но и эффективностью последних. Эта оговорка, правда, не особенно слышна на фоне общего пафоса концепции и специально в ней подробно не прорабатывается.

О необходимости получения дополнительной продукции в стратегически значимых масштабах за счет массового роста производственных мощностей, крупных инвестиций мы пишем с начала 90-х годов, но с одной исключительно важной оговоркой: при известных производственных отношения (институтах, выражаясь современным языком. – Б. Л.) можно «угробить» сколь угодно большие инвестиции.

О чрезвычайной важности придания новых импульсов развитию современного инвестиционного комплекса много писали в связи еще с доктриной перестройки. Но призывы экономистов не были услышаны. И в этом нет чьей-то злой воли. На протяжении последних десятилетий в советской России доминировал эволюционный путь технического прогресса. Приростные показатели новой техники и технологии оказывались недостаточными, чтобы компенсировать объективную тенденцию к росту издержек. Эффективность капиталовложений падает, источник накопления неизбежно начинает таять. Потребность в инвестициях для целей развития и реконструкции все более стареющего и деградирующего производственного аппарата нарастает, возможность ее удовлетворения сокращается.

В этой экономической среде правильные сами по себе в принципе идеи расширения инвестиционной деятельности повисают в воздухе. Для их реализации отсутствуют условия. Точнее, «эти условия могли бы появиться, если бы рассматриваемая система обладала качественно иной инновационной сферой. Но, по-видимому, именно в этом и состоит ахиллесова пята…» .

Для исследования поставленных вопросов на данных статистики европейских стран сформирована выборка из государств-членов ЕС. В связи с информационными ограничениями, накладываемыми унифицированными данными Евростата , в нее вошли 17 государств (ЕС-17), исследуемый период времени составил 17 лет (1995 — 2012 гг). Доля упомянутых 17 стран в совокупном объеме валовой добавленной стоимости (ВВП) ЕС в 2011г. составила 83,4 %.

Вопрос об управлении инновационным развитием на макроэкономическом уровне применительно к политике инвестиций имеет смысл исследовать, по нашему мнению, на траектории устойчивого роста продукта в рамках долговременной стратегии государства и бизнеса и нецелесообразно на этапе нестабильной рыночной конъюнктуры, рецессии, спада. В последнем случае вероятность выявления надежных и достоверных зависимостей между любыми исследуемыми величинами существенно снижается. Конъюнктурное падение спроса вынуждает разрабатывать особые регулятивные адаптивные к сложившимся условиям режимы управления, во многом не соответствующие задачам долговременного роста. Соотношения между исследуемыми параметрами ставятся в этом случае в зависимость от конкретных обстоятельств, превращаются в случайные.

В этой связи в расчетах мы ограничились преимущественно периодом до последнего (предкризисного) 2007 года. Начальная точка отсчета, как это обычно и бывает, зависит от доступных информационных ресурсов, в данном случае — необходимой статистики Евростата.

2. Методика измерения

Настоящая попытка выявить влияние инновационного фактора относится к простейшему, в сущности, модельному случаю, ограничивается классической триадой: «продукт – капитал — труд». Состояние экономической системы в году t определим с помощью вектора, включающего три составляющие – объем произведенного продукта , численность занятых и накопленный основной капитал (основные фонды) . Индустриальный базис этой системы, отражающий, как его научно-технологический уровень, так и связанные с этим инвестиционные усилия, характеризуется параметрами, соответственно, производительности и фондовооруженности . Являясь производным от этих параметров, показатель фондоотдачи иллюстрирует продуктивность капитала.

Выявление и идентификацию инновационного тренда в развитии экономической системы, оценку инновационного фактора мы связываем в рамках данной модели с потребностью в инвестициях для производства данного объема продукции. Чем эта потребность меньше по отношению к некоторому исходному (нулевому) уровню, тем с большим основанием можно говорить о воплощенных результатах инновационной деятельности; о новом натурально-вещественном содержании инвестиций, привлечении производственно-технологических систем, являющихся результатом высокоинтеллектуального труда.

Потребность в инвестициях для производства данного объема продукции с очевидностью зависит от совокупного изменения параметров производительности и фондовооруженности. По характеру изменений этих параметров можно судить о характере инновационной деятельности. В частности, их стабильность в течение некоторого периода времени и порождаемая этим абсолютная устойчивость величины потребности в удельных инвестициях интерпретируется в рамках данной модели как отсутствие на этом временном отрезке результатов инновационной деятельности.

В этой связи, наряду с данными, касающимися фактического объема основного капитала , для года t рассчитывается (условная) величина потребности в капитале .

Величина представляет из себя гипотетический объем основного капитала в году t, в том смысле, что воплощает параметры (производительность и фондовооруженность) экономической системы базового года 0, необходимый для производства продукции . Иначе говоря, необходимая для производства продукта величина характеризует потребность в капитале:

• при отсутствии результатов инновационной деятельности в течение рассматриваемой ретроспективы (перспективы);
• воспроизводящем технологии базисного периода.

Исходный уровень потребности в инвестициях естественно связывать, как раз, с воспроизводством традиционной технологической парадигмы и отсутствием результатов инновационной деятельности. Из этого, между прочим, отнюдь не следует, что любое изменение параметров во времени обязательно является следствием или признаком инновационной деятельности.

Масштабы инвестиций за период определяются по формуле:

Полезно обратить внимание на то обстоятельство, что темпы роста и , просто по правилам арифметики, совпадают.
Идея подхода к оценке инновационного фактора связана с сопоставлением реальных и гипотетических объемов основного капитала, с тем, насколько динамика производительности и фондовооруженности порождает тенденцию к сокращению или увеличению потребности в инвестициях. В дальнейшем будем различать типы экономического развития в связи с ролью инновационного фактора.

Этот тип развития интерпретируется как отсутствие результатов инновационной деятельности, формирование потенциала, создание задела (условий) для получения этих результатов на последующих этапах развития.

Этот тип развития характеризуется как граничный, воспроизводит технологии базисного периода, не демонстрирует результатов инновационного, как, впрочем, и регрессивного развития.

Этот тип развития демонстрирует результаты инновационной деятельности. Результаты проявляются в новом качестве инвестиций, предпочтительном, чем это характерно для базисного периода, соотношении параметров производительности и фондовооруженности. Влияние (роль, значение) инновационного фактора может быть рассчитано с помощью следующей формулы:

Параметр характеризует меру превосходства продуктивности капитала, накопленного к году t по отношению к базовому году 0, в этом смысле — долю продукта, продуцируемого за счет инновационной деятельности. Параметр , относящийся к той или иной стране, можно сопоставлять также с аналогичной оценкой, рассчитанной для совокупности стран в целом.

Формально означает темп прироста фондоотдачи.

3. Классификация стран по типу развития

В связи с информационными ограничениями, удалось сделать расчеты, иллюстрирующие связь динамики продукта и фондов в связи с инновационной деятельностью, на более-менее длительной ретроспективе (базовый год 1995г.) из выборки ЕС-17 только по девяти странам (табл.1).

Таблица 1. Характеристики динамики продукта и фондов за период 1996-2007гг. по отдельным странам 1

1 Здесь и ниже, если не будет специальных оговорок, при оценке фондов, инвестиций, ВВП и других показателей используются данные в постоянных ценах 2005 года.

Что самое существенное? Большинству стран, лидирующим по показателям роста продукции (около 50 процентов и более за 12 лет), удается удержать преимущество в темпах за счет несравненно меньших темпов фондообразования и едва ли не самых незначительных затрат инвестиций на единицу прироста продукции. Финляндия, например, обеспечивает столь высокую динамику продукта за счет вдвое меньших темпов роста фондов, затрачивая только 2,9 евро на один евро прироста продукции за 12 лет; Венгрия — за счет втрое меньших темпов роста фондов, затрачивая только 3,0 евро на один евро прироста продукции. В то же время средняя величина по 9 странам составляет 5,8 евро на один евро прироста, в иных странах затраты инвестиций много более. «Виной» тому – инновационная деятельность.
В соответствии с предложенным подходом классификация стран по типу развития представлена в таблице 2 .

Таблица 2. Классификация стран по типу развития за период за период 1995-2007гг.

Из девяти стран четыре с близким к нулю темпом прироста фондоотдачи (Дания, Франция, Кипр, Австрия) относятся ко второму граничному типу развития, воспроизводят в основном технологии середины 90-х годов. К этим странам примыкает Италия (сравнительно небольшое падение фондоотдачи).

Великобритания относится к первому типу, практически удвоив фонды за 12 лет, увеличила объем производства менее чем на 50%.
Осуществленные результаты инновационной деятельности демонстрируют три страны: Чешская Республика, Венгрия, Финляндия. Эта «великолепная тройка» иллюстрирует самые высокие темпы роста производства и самую слабую динамику фондов (кроме Чешской республики применительно к фондам), обеспечивая, тем самым, рост фондоотдачи. За счет инновационного фактора (увеличения фондоотдачи) прирост продукции у Чешской Республики в течение рассматриваемого периода составил 15,3%, Венгрия (30,2%), Финляндия (25,8%).

По характеру развития (исключительно в рассматриваемом аспекте) Венгрия и Финляндия находятся в одном классе. Нельзя забывать, однако, что в базовом 1995 году эти страны принадлежали к разным «весовым категориям». Венгрия заметно отставала от Финляндии по показателям производительности и фондоотдачи (табл. 3), в этом смысле ее стартовые условия были более «щадящими».

С учетом этого обстоятельства нельзя не назвать Финляндию лидером инновационного развития среди рассматриваемых стран. Этот результат предложенной нами простой методики отчетливо перекликается с оценками развития Финляндии в литературе. Вот некоторые из них. «Одной из наиболее эффективно развивающихся высокотехнологичных стран Европы является Финляндия — «страна победившего хай-тека»» . «Сегодня на любой значимой конференции, на любом межстрановом общении Финляндия признается как очевидный лидер инновационной экономики.» .

Особо следует сказать о Соединенном Королевстве. Экономику страны и в середине 90-х годов отличал среди других европейских стран весьма высокий технологический уровень. В течение рассматриваемого периода накоплен мощный инновационный потенциал, результат которого, по нашему мнению, можно будет наблюдать на этапе устойчивой благоприятной экономической конъюнктуры. Пока этот этап после 2007 года так и не наступил.

Рассмотрим под этим же углом зрения ситуацию в остальных странах из ЕС-17 (табл. 3), но, в связи с информационными ограничениями, только за период 2001-2007г.

Таблица 3. Характеристики динамики продукта и фондов за период 2000-2007гг. по отдельным странам 2

2 Кроме Словакии, необходимые данные по которой имеются только с 2004 года.

В этой выборке страны относятся преимущественно к граничному типу развития, воспроизводя в основном технологии конца 90-х, начала нулевых годов. Речь идет о Бельгии, Германии, Эстонии, Нидерландах.

Тип развития с воплощенными результатами инновационной деятельности в рассматриваемом периоде характерен, прежде всего, для Литвы. Исключительно высокие темпы роста производительности сочетаются с достаточно скромной динамикой фондов, что приводит к взрывному росту фондоотдачи. К инновационному типу относится также развитие в Словении и Польше.

Здесь стоит специально сказать об Эстонии. Можно высказать предположение, что происходящие в этой стране в рассматриваемом периоде структурные сдвиги создают условия для реализации инноваций в последующие периоды устойчивого роста.

Что общего, что лежит в основе, если можно так выразиться, истории успеха рассмотренных шести стран — новых членов ЕС. Все эти страны вступили в ЕС в середине 2004 года, и всем им оказались свойственны совершенно определенные закономерности, касающиеся политики инвестиций (табл. 4).

Таблица 4. Некоторые характеристики инвестиционной политики отдельных стран-новых членов ЕС 3

3 Источник:

Как видно, практически все эти страны после вступления в ЕС на этапе экономического роста с большей или меньшей интенсивностью наращивают долю инвестиций в основной капитал (в % к ВВП), а также долю прямых иностранных инвестиций, точнее, чистого притока (net inflows). Венгрия не увеличивает норму накопления, но доля прямых иностранных инвестиций достигает к 2007 году беспрецедентной величины – 51,9% по отношению к ВВП.

Новая фаза развития после 2007-2008гг. фактически до настоящего времени характеризуется заметной сменой тренда. Все шесть стран сокращают норму накопления, некоторые из них существенно. Что касается прямых иностранных инвестиций, их доля по отношению к ВВП становится вообще малозаметной.

4. Динамика инвестиций и прироста производства

Задача, которой мы выше занимались, а именно исследованием соотношения затрат на инвестиционную деятельность и ее результатов в виде объемов производства связи с инновационной деятельностью, предполагает по отношению к инвестиционной деятельности использование показателей накопленного основного капитала и его динамики. Что касается прямого сопоставления динамики инвестиций и объемов производства, то такая постановка представляется не вполне корректной, поскольку инвестиции в основной капитал обеспечивают прирост производства. Это означает, что значению инвестиций за некоторый период времени можно поставить в соответствие прирост производства, достигнутый за этот период.

Таким образом, задача корректного сопоставления затрат на инвестиционную деятельность и ее результатов может быть сформулирована также в формате соотношения масштабов инвестиций в основной капитал в течение нескольких периодов и приростов производства за каждый из этих периодов, полученных благодаря вложенным инвестициям. Вот задачей в такой постановке мы ниже и займемся.

Особенность этой постановки состоит в необходимости укрупнения рассматриваемых периодов времени, отказа от погодового шага. Это связано с чрезвычайной изменчивостью, подвижностью приростных показателей в рамках года, требованием обеспечения достаточной устойчивости расчетов.

Разобьем период 1995-2007 гг., скажем, на 3-х летние подпериоды. Результаты сопоставления инвестиций и приростов производства по подпериодам представлены в табл.5.

Таблица 5. Результаты сопоставления динамики инвестиций и приростов производства по подпериодам

Поясним приведенные данные на примере Чешской Республики (кол.1-3). ВВП Чешской Республики составлял 70 829,2 млн. евро в 1995г., 72 254,8 млн. евро – в 1998г. и 79 393,3 млн. евро в 2001г. Прирост ВВП составил 1 425,60 млн. евро за 3-х летний подпериод 1996-1998гг. и 7 138,50 млн. евро – за подпериод 1999-2001гг. Таким образом, прирост ВВП за подпериод 1999-2001гг. оказался в 5,01 раза больше, чем за предыдущий 3-х летний подпериод (кол.1). Далее, объем инвестиций в основной капитал за подпериод 1999-2001гг. увеличился по отношению к предыдущему 3-х летнему подпериоду в 1,17 раза с 39048,4 млн. евро до 45877,7, млн. евро соответственно (кол. 2). В результате прирост ВВП изменился за подпериод 1999-2001гг. по отношению к предыдущему подпериоду на 501%, объем инвестиций — на 117%. Иначе говоря, на один процент изменения прироста ВВП приходится 0,23% прироста инвестиций (кол.3).

Наиболее важной и интересной представляется выявленная закономерность смены тренда, касающегося соотношения динамики инвестиций и изменений прироста производства от трехлетия к трехлетию. В подавляющем большинстве случаев характер соотношения между этими показателями на всем рассматриваемом промежутке времени не остается постоянным. Мера преимущества в темпах одного показателя над другим меняется, соответственно, чередуются знаки, измеряемые соответствующими процентами. Скажем в Чешской Республике в 1999-2001гг. на один процент изменения прироста производства по отношению к предыдущему трехлетию приходится 0,23% прироста инвестиций, в 2002-2004гг. процент прироста инвестиций больше предыдущего значения (0,84%), в 2005-2007гг. – меньше предыдущего значения (0,56%). Эта тенденция оказалась характерной практически для всех рассматриваемых стран, кроме Соединенного Королевства.

Можно высказать предположение, что характер кривой, характеризующей соотношение упомянутых выше показателей, имеет циклический характер. Продолжительность этих циклов, по-видимому, является различной для разных стран, но сами эти циклы вполне можно интерпретировать с инновационных позиций.

Если это предположение окажется верным при тестировании на гораздо более широкой информационной базе, то из этого следует важный вывод: не существует универсального закона, связывающего динамику инвестиций и ВВП. Скорее всего, соотношение этих показателей во времени, во-первых, меняется, во-вторых, определяется глубиной технологического прогресса, масштабами инновационной деятельности и их результатами в инвестиционной сфере.

На рис. 1 представлено в качестве иллюстрации соотношение упомянутых показателей для некоторых стран.

Рис. 1. Процент прироста инвестиций в расчете на один процент изменения прироста производства по трехлетиям

В Соединенном Королевстве с каждым трехлетием становится все более благоприятным соотношение между динамикой инвестиций и изменений прироста ВВП. Если в 1999-2001гг. на один процент изменения прироста ВВП (по отношению к предыдущему периоду) требовалось более одного процента прироста инвестиций в основной капитал, то последующее трехлетие уже не требует преимущественного роста инвестиций. В 2005-2007 гг. в соотношении показателей наступает новое качество: изменение прироста ВВП достигается относительно меньшим объемом инвестиций. Это означает, что на протяжении всего рассматриваемого периода наблюдается устойчивая тенденция воплощения накопленных результатов инновационной деятельности в натурально-вещественную структуру инвестиций — более совершенные и производительные технологические системы.

В Финляндии период накопления инновационного потенциала в 2002-2004гг. сменяется в 2005-2007гг. его воплощением.

В Венгрии период 2002-2004гг., с одной стороны, наиболее благоприятного соотношения затрат и результатов, с другой – исчерпания потенциала инновационного развития. Последующее трехлетие характеризуются исключительно накоплением инновационного задела.

Заключение

Результаты инновационной деятельности, воплощенные в инвестициях, новых высокопроизводительных производственно-технологических системах, применительно ко многим странам ЕС в течение рассматриваемого периода едва ли могут считаться значимым фактором экономического роста. Основным источником роста в общем и целом выступают масштабы инвестиционной деятельности. Вместе с тем, в ряде европейских стран уже не менее четверти объемов производства за последние годы достигается за счет инновационного фактора.

Исключительно высокие темпы роста инвестиций, сопровождающиеся падением фондоотдачи, следует рассматривать, по-видимому, как необходимое создание условий, накопление инновационного потенциала, структурную перестройку для получения результатов инновационной деятельности в последующие периоды, «временную жертву». Из старых членов ЕС этой модели развития соответствует Соединенное Королевство, из новых – Эстония.

По видимому, соотношение показателей динамики инвестиций и приростов ВВП во времени, во-первых, меняется, во-вторых, определяется глубиной технологического прогресса, масштабами инновационной деятельности и их результатами в инвестиционной сфере.

Одновременно создается впечатление, что многие новые члены ЕС с их сравнительно скромными начальными экономическими показателями, порождая мощные импульсы регионального экономического роста, вливают свежую «инновационную струю» в развитие ЕС в целом.

Применительно к России напрашивается, пока сугубо предварительно, вывод о необходимости совмещение политики инноваций и инвестиций.

_________________________

Чешская Республика , Дания, Франция, Италия, Кипр, Венгрия , Австрия, Финляндия, Соединенное Королевство Великобритании и Северной Ирландии (в дальнейшем Соединенное Королевство), Бельгия, Германия, Эстония , Литва, Нидерланды, Словения , Польша , Словакия . Жирным выделены новые члены ЕС.

Различие стран, касающееся стартовых условий, является исключительно важным обстоятельством при оценке их инновационного развития. К сожалению, оно не является предметом исследования в настоящей статье.