Внедрение алгоритма селекции и системы индикативного

Грибова Е.В.
инженер-исследователь,
Российский
научно-исследовательский
институт
экономики, политики и права
elenagribova@mail.ru
ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА СЕЛЕКЦИИ И СИСТЕМЫ
ИНДИКАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ ИХ
ИННОВАЦИОННЫХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАЗЛИЧИЙ
В условиях глобализации и возрастающей международной конкуренции
инновационный вариант развития российской экономики является фактически
безальтернативным. Вместе с тем в практике управления еще не до конца выработаны
подходы к оценке инновационного уровня развития регионов, что препятствует
адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на
федеральном и региональном уровне. Но ведь именно от инновационной активности и
инновационной восприимчивости региональных экономик и отраслей зависит
стратегическая конкурентоспособность России в мировой экономике.
Региональная инновационная политика Российской Федерации реализуется в
виде мер региональной поддержки, формирования благоприятного инновационного
климата, повышения инновационной активности и инновационной восприимчивости
субъектов. В настоящее время главной задачей является сохранение и последующее
усиление инновационно-промышленного потенциала каждого субъекта страны и
повышение его воздействия на экономическую эффективность производства.1 Без этого
невозможно достичь обеспечения устойчивости регионального развития страны.
Актуальность инновационного развития субъектов обоснована внешними
вызовами, а также необходимостью обеспечения экономически сбалансированного
развития всей территории страны. Сохраняющийся высокий уровень дифференциации
социально-экономического развития субъектов РФ ведет к ежегодным потерям в 2-3%
ВВП.
Существует методология построения инновационно-технологической матрицы
для некоторых стран мира2, однако эта методология вполне применима и к анализу
развития российской экономики с учетом региональных различий. Глубинный смысл
1
2
Концепция развития РФ на период до 2020 г.: http://www.ifap.ru/ofdocs/rus/rus006.pdf.
http://www.kapital-rus.ru.
1
подобной матрицы состоит в совмещении показателей, косвенно характеризующих
спрос
и
предложение
инноваций.
Общая
схема
построения
региональной
инновационно-технологической матрицы (ИТМ) выглядит следующим образом:

оценка уровня инновационной активности k-ого региона возможна с
помощью индекса IAK(k), который вычисляется при использовании регионального
показателя удельных (на одного занятого) затрат на исследования и разработки (Gk),
отнесенного к аналогичному показателю субъекта-лидера, все регионы страны имеют
значения индекса от 0 до 100%

оценка технологического уровня k-ого региона возможна с помощью
индекса IP(k), который вычисляется как региональная производительность труда (Pk =
Y/L, где Y – валовой региональный продукт, а L – региональная численность занятых),
отнесенная к производительности труда субъекта-лидера, данный индекс тоже строго
пронормирован от 0 до 100%
Для
построения
классификации
субъектов
РФ
можно
воспользоваться
следующей градацией как технологического уровня, который задает своеобразный
спрос на инновации (восприимчивость к инновациям), так и уровня инновационной
активности, который в свою очередь задает своего рода предложение инноваций:

низкий (I≤33%);

средний (33%<I≤66%);

высокий (I>66%).
Используя классификацию разделения субъектов РФ на 3 группы как по
технологическому уровню, так и по уровню инновационной активности, можно
совместить 2 этих показателя - IP(k) и IAK(k)) и построить такую инновационнотехнологическую матрицу, в которой все регионы будут располагаться на пересечении
соответствующих групп, разбивая весь исходный массив регионов на 9 кластеров.
Информационной
основой
для
построения
ИТМ
послужили
данные,
рассчитанные для 82 субъектов РФ за 2004 и 2009 гг. В таблицах в качестве субъекталидера по показателю удельных (на одного занятого) затрат на исследования и
разработки (Gk) выступала Москва (18), а субъектом-лидером по производительности
труда стал Ханты-Мансийский АО-Югра (59). При этом лишь основные 30-35 субъекта
нашей страны, имеют значимые показатели (IAK(k)>10% и IP(k)>15%), остальные же
субъекты можно выделить в отдельную группу «отсталых регионов».
Для понимания изучаемых процессов в более широком контексте целесообразно
построить ИТМ относительно не местных (российских) лидеров, а относительно
2
лидеров международных, в качестве одного из которых выступают Соединенные
Штаты Америки. Полученные результаты были сведены в сравнительную таблицу.
Повышенное внимание, которое последнее время правительство РФ проявляет к
инновационным программам вполне естественно и обосновано, ведь разрыв в уровне
инновационной активности субъектов гораздо выше, чем в технологическом. Для
оценки уровня региональной дивергенции технологического уровня и инновационной
активности используется коэффициент поляризации для соответствующих индексов:
DG=max{Gk}/min{Gk} и DP=max{Pk}/min{Pk}:

коэффициент поляризации затрат на исследования и разработки (DG) в
2004 году составил 433,3 раз (39/0,09, где в качестве субъекта лидера выступила
Москва, а в качестве самого отсталого – р. Хакасия), в 2009 году величина
коэффициента составила уже 7331 (73,31/0,01, лидером также являлась Москва, а вот
самым отсталым субъектом стал Ямало-Ненецкий АО).

коэффициент поляризации производительности труда (DP) в 2004 году
составил 14,96 раз (8,53/0,57, субъектом-лидером выступил Ханты-Мансийский АОЮгра, а самой отсталой была р. Калмыкия). К 2009 году величина данного
коэффициента составила всего 12,33 (17,51/1,42, субъектом-лидером по-прежнему был
Х.-М.АО-Югра, а вот самой отсталой на этот год была Ивановская область).
Четкая ориентация властей и правительства РФ на построение инновационной
экономики страны привела к резкому возрастанию разрыва в уровне инновационной
активности регионов за рассматриваемый период одновременно со снижением уровня
технологического разрыва. Так в 2004 году соотношение указанных коэффициентов
поляризации составляло всего 28,96, а в 2009 году – уже 594,57 (т.е. за пятилетний
период оно выросло в 20,5 раз!). Эти данные и позволяют сделать вывод о том, что в
российской
экономике
расхождение
регионов
по
технологическому
уровню
сглаживается, в то время как инновационная активность имеет четкую тенденцию к
расхождению.
Разрыв между субъектом-лидером (г. Москва) и следующим за ним субъектом
(г. Санкт-Петербург) по показателю инновационной активности за рассматриваемый
период возрос с 7,69% до 21,15% (т.е. в 2,75 раз). Разрыв между субъектом-лидером
(Х.-М.АО-Югра) и следующим за ним субъектом (Я.-Н.АО) по показателю
технологического уровня с 2004 до 2009 гг. вырос незначительно – с 0,77% до 1,84%
(меньше чем в 2,5 раза). Отсюда следует вывод об одностороннем характере процесса
государственного регулирования – повышенное внимание к инновационной активности
3
субъектов привело к практически полному игнорированию их технологического
уровня.
Соответственно, инновационно-технологическую политику, проводимую в РФ,
сложно назвать оптимальной, ведь технологический уровень экономики региона
определяет спрос на инновации, и соответственно, если он не будет значительно расти,
то рано или поздно и уровень инновационной активности начнет снижаться.
За рассматриваемый пятилетний период произошли заметные положительные
сдвиги, например, в 2004 году уровень инновационной активности субъекта-лидера
(г.Москвы) составлял только 39% от аналогичного показателя мирового-лидера
Соединенных Штатов Америки, в то время как в 2009 году он поднялся почти в 2 раза и
составлял 73,31%. Одновременно с этим технологический уровень в 2004 году
субъекта-лидера (Ханты-Мансийского АО-Югра) составлял всего лишь 8,53% от
уровня США, то в 2009 году он вырос в 2,1 раза и составлял уже 17,51%. Т.е.
российские субъекты-лидеры за последние годы хоть значительно и сократили свое
отставание от передовых стран мира, но не ликвидировали его совсем и на данный
момент не могут соперничать с показателями стран-лидеров. Столица РФ – Москва,
являясь безоговорочным лидером по уровню инновационной активности, все же имеет
показатели значительно ниже среднеамериканских. А значит, даже российские
субъекты-лидеры на данном этапе не могут компенсировать и задать такой тон
остальным субъектам страны, который бы позволил РФ находиться наравне с
передовыми странами на международном уровне.
Для наглядного изображения данных ниже (рисунок 1 и 2) графически
представлена динамика изменения оценки уровня IAK(k) и IP(k) по Федеральным округам
Российской Федерации.
Рис. 1. Уровень инновационной активности по ФО РФ за 2004 и 2009 гг.
4
Более темным (ярким) цветом на рисунке отмечен уровень IAK(k) за 2004 год,
соответственно более светлым – за 2009 год. Абсолютно по всем Федеральным округам
Российской Федерации можно наблюдать рост инновационной активности за
рассматриваемый период. При этом по процентному соотношению самый большой
рост заметен у Центрального ФО – со 127,17 процентных пунктов в 2004 году до 228 в
2009, а самый низкий в Уральском ФО – на 11,55% (с 27,33 в 2004 году до 38,88 в
2009). Положительную динамику проявили все Федеральные округа, повысив уровень
своей инновационной активности в 1,3 (Приволжский ФО) – 1,8 (Центральный ФО)
раза.
Рис. 2. Технологический уровень по ФО РФ за 2004 и 2009 гг.
Также как и на предыдущем рисунке более насыщенным цветом выделен
уровень IP(k) за 2004 год, а более светлым – за 2009 год. Здесь тоже абсолютно по всем
Федеральным
округам
Российской
Федерации
можно
наблюдать
рост
их
технологического уровня за рассматриваемый период. По процентным пунктам самый
большой рост заметен также у Центрального ФО – на 32,21% (с 21,4% в 2004 году до
53,61% в 2009). При этом если смотреть по процентам, то самый низкий рост
зафиксирован у Южного ФО – всего на 16,66% (с 10,35% в 2004 году до 27,01% в
2009), а если проследить динамику, то Южный ФО является лидером, повысив свой
технологический уровень за эти 5 лет в 2,61 раза! Положительную динамику можно
отметить у всех Федеральных округов, которые повысили своей технологический
уровень более чем в 2 раза, а Центральный и Южный ФО – больше, чем в 2 с
половиной раза.
Выводы по построенным национальным и международным ИТМ
Для
полного
и
всестороннего
изучения
следует
рассмотреть
2
типа
инновационно-технологических матриц за 2004 и 2009 гг.:

интернальные или внутренние (национальные, т.е. относительно местных
субъектов-лидеров),
5

экстернальные или внешние (международные, т.е. относительно развитых
стран-лидеров).
Анализ динамики каждого типа ИТМ поможет выявить произошедшие сдвиги в
инновационно-технологическом уровне развития экономического пространства РФ, а
их наложение позволит определить гармоничность развития российских субъектов
относительно друг друга и относительно внешнего мира в лице такой развитой страны,
как США1. Построенные ИТ матрицы приведены ниже (рис. 3-6), в квадрантах указаны
номера регионов, соответствующие нумерации в таблицах 1 и 2 и раскрашенные в
цвета соответствующих ФО, темным цветом отмечены те пустые квадранты, которые
фиксируют инновационные и технологические провалы в ИТМ.
Национальная инновационно-технологическая матрица РФ является весьма
несбалансированной.
В
2004
году
между
субъектом-лидером
по
уровню
инновационной активности (Москвой), находящимся в правой серединной клетке ИТМ,
и большей частью остальных субъектов существовал значительный разрыв, т.е. Москва
полностью «оторвалась» от подавляющей массы субъектов и даже от своих
немногочисленных ближайших преследователей и существовала в своем собственном
инновационно-технологическом измерении. Три субъекта из Уральского ФО, стоящие
в левой верхней клетке данной ИТМ настолько оторвались по уровню технологической
активности, что между ними и остальными субъектами существовал большой отрыв,
который графически хорошо иллюстрируется пустой левой центральной клеткой
таблицы 3. Но идя по пути «технологизации» своей экономики, они практически не
уделяли внимания новым исследованиям и разработкам. В то же время Московская
область (10), г. Санкт-Петербург (28) и Нижегородская область (50) проявляли
инновационную активность без необходимой для этого технологической базы.
Глобальный прогноз «Будущее цивилизаций» на период
http://www.globfuture.newparadigm.ru/Buduwee_civilizacii_metod_materialy.pdf.
1
6
до
2050
года.
-
Рис. 3. Национальная ИТМ РФ в 2004 году
По международной ИТМ сразу виден сильный разрыв между Российской
Федерацией и развитыми странами мира. Подавляющее большинство субъектов в 2004
году было сосредоточено в левом нижнем квадранте матрицы, в то время как США
находилось в правой верхней части (рисунок 4). Лишь Москва (18) по уровню
инновационной
активности
приближалась
к
мировым
показателям,
о
чем
свидетельствует ее расположение в данной ИТМ, но и она значительно отставала по
технологическому уровню от развитых стран. За нашим субъектом-лидером следует
небольшая группа преследователей – это Калужская область (6), МО (10), г. СанктПетербург (28) и Нижегородская область (50), но их инновационная активность не была
подкреплена необходимой технологической базой. Все остальные квадранты оказались
незаполненными, что свидетельствует о совершенно различных этапах инновационнотехнологического развития США и российских субъектов.
7
Рис. 4. Международная ИТМ РФ в 2004 году
В национальной ИТМ за 2009 год произошли некоторые изменения (рисунок 5),
и число закрашенных квадрантов сократилось за счет того, что субъекты 80
(Сахалинская
область)
и
82
(Чукотский
АО)
значительно
улучшили
свою
технологическую базу, поднявшись с левого нижнего до левого центрально квадранта
за пятилетний период, однако не смогли сильно повысить свою инновационную
активность. Московская (10) и Нижегородская (50) области не смогли удержать свои
позиции по уровню инновационной активности и переместились из правого нижнего
квадранта в центральный нижний, а Самарская (53) и Новосибирская (71) не смогли
удержать средний уровень инновационной активности и из центрального нижнего
квадранта переместились к большинству субъектов РФ. Москва (18) за этот период не
утратила свои позиции абсолютного инновационного лидера. Некоторые субъекты РФ
смогли
укрепить
свои
инновационные
и
технологически
позиции,
но
эти
незначительные изменения не позволили им поменять свое положение в национальной
ИТ матрице.
8
Рис. 5. Национальная ИТМ РФ в 2009 году.
Пять лет, прошедшие с 2004 года, не смогли поменять положение дел
международной ИТМ, по которой также виден сильный разрыв между РФ и США
(рисунок
6).
Некоторые
субъекты
нашей
страны
укрепили
свои
позиции
инновационного и технологического уровня активности, но это не позволило им
переместиться в другой квадрант матрицы и значительно повлиять на уровень
инновационной и технологической активности всей России.
Индексы сбалансированности и прогрессивности ИТМ
Построение
ИТМ
и
графическая
интерпретация
дают
очень
важную
информацию о протекании процессов в субъектах Российской Федерации, но
динамический анализ ИТ матриц следует представить в математической форме. Такие
специальные
показатели,
как
индекс
сбалансированности
ИТМ
и
индекс
прогрессивности ИТМ, позволяют выразить матрицу в простой скалярной величине.
На основе рассчитанного индекса сбалансированности ИТМ каждый регион
страны попал в одну из 9 групп ИТМ. Индекс сбалансированности строго
пронормирован от нуля до 100% - чем он выше, тем лучше.1 В основе данного
алгоритма лежит «диагональная закономерность», которая состоит в том, что
нормальное развитие субъекта предполагает движение по диагонали ИТМ из левого
1
Drucker P.F. Innovation and Entrepreneurship. – Вильямс, 2008. – 432 с.
9
нижнего угла в правый верхний угол. При осуществлении такого развития стадия
развития инновационной активности субъекта соответствует стадии технологического
уровня экономики. Соответственно, если регион лежит на диагональном квадранте, то
его развитие можно считать сбалансированным, и чем больше таких субъектов, тем
эффективнее конфигурация ИТМ и гармоничнее инновационно-технологическое
развитие страны в целом. Но на практике из-за расхождения субъектов от диагонали
сбалансированность развития страны нарушается, т.к. в экономике возникают
субъекты, в которых наблюдается либо неправомерное опережение, либо отставание
инновационных процессов от технологического уровня.
Рис. 6. Международная ИТМ РФ в 2009 году.
В работе рассчитан индекс прогрессивности ИТМ, который пронормирован от
нуля до 100% и чем он выше, тем лучше. Правило его расчета основывается на том, что
более высокий уровень развития является предпочтительнее, чем более низкий. Т.е. чем
больше регионов примыкает и плотнее группируются вокруг субъекта-лидера, тем
более прогрессивной является ИТМ. Если же большое количество регионов далеко
отстоит от лидера, то это говорит о том, что в стране имеет место значительная
дифференциация в инновационно-технологическом развитии регионов, что нарушает
нормальный воспроизводственный режим.
По своему глубинному смыслу индекс прогрессивности ИТМ является своего
рода аналогом индекса Джини, хотя методика его расчета совершенно иная.
Используемые в данном случае весовые коэффициенты достаточно условны, однако
10
они базируются на простых и понятных допущениях, а если они фиксированы во
времени, то дают проводить вполне корректный динамический анализ «качества»
построенных ИТМ.
Вычисленные индексы прогрессивности и сбалансированности инновационнотехнологических матриц сведены в таблицу 1.
Таблица 1. Показатели регионального развития экономики РФ
Показатель
Коэффициент поляризации затрат на исследования и
разработки (DG), раз
Коэффициент поляризации производительности труда (DP),
раз
Индекс сбалансированности ИТМ (ISB) по показателю
занятости, %
Индекс сбалансированности ИТМ (ISB) по показателю
валового регионального продукта, %
Индекс прогрессивности ИТМ (IPR) по показателю занятости,
%
Индекс прогрессивности ИТМ (IPR) по показателю валового
региональногопродукта, %
2004 год
433,33
2009 год
7331
14,96
12,33
79,86
84,42
64,16
69,95
14,25
12,62
27,37
29,08
Проведенные расчеты позволяют сделать следующие выводы:

Учет удельного веса субъекта по показателю ВРП по сравнению с учетом
по показателю занятости систематически завышает индекс сбалансированности и
наоборот систематически занижает индекс прогрессивности ИТМ. Иногда расхождения
могут принимать принципиальный характер, в связи с этим обе эти схемы учета
следует соединять путем простого усреднения - при таком подходе индекс
сбалансированности ИТМ с 2004 по 2009 гг. возрос с 72% до 77,2%, а индекс
прогрессивности ИТМ увеличился совсем незначительно – с 20,81% до 20,85%.

Уровень сбалансированности ИТМ России была гораздо выше, чем
уровень ее прогрессивности – т.е. расхождение субъектов в стороны от диагональных
квадрантов было не слишком сильным, в то время как какие-либо скопления субъектов
вокруг лидера отсутствовали вовсе.

Оба исследуемых показателя (индекс сбалансированности и индекс
прогрессивности ИТМ) – имеют тенденцию в сторону увеличения, что свидетельствует,
вероятно, о том, что в стране уделяется все большее внимание инновационнотехнологическому развитию.
Можно отметить, что в настоящее время направление инновационнотехнологического развития российских регионов не оптимально, но за последние годы
11
заметны положительные сдвиги. Вместе с тем несмотря на достигнутые успехи Россия
пока еще не может соперничать на должном уровне с мировыми лидерами.
Схема реализации «диагонального эффекта» - ИТ стратегии регионов
Опираясь на понятие ИТМ развития и на «диагональную закономерность» в
формировании инновационного и технологического укладов экономики, существует
распространенная позиция поэтапного продвижения страны (субъекта) в повышении
своего места в ИТМ. В большинстве случаев рост технологического уровня должен
обгонять рост инновационной активности, ведь в основе всех технологических
улучшений всегда лежит определенная инновация, которая естественным образом
предшествует всем технологическим сдвигам. Вполне логично предположить, что
нужно активизировать инновационную деятельность путем увеличения затрат на
исследования и разработки и на основе полученных результатов осуществлять
инвестиционные вложения на обновление и модернизацию производства. Но такое
положение дел характерно для замкнутых хозяйственных структур, не работающих на
рынке и не вступающих в конкуренцию с другими экономическими агентами.
На рынке инноваций и технологий ситуация меняется в сторону кластирования
всех хозяйственных участников на 2 группы: инноваторы, которые в числе первых
генерирует и внедряет инновацию, и имитаторы, которые перенимают и внедряют уже
существующие нововведения. В определенный момент технологический лидер
упирается в собственный технологический предел, в то время как большая масса
конкурентов-имитаторов перенимает передовые технологии и стремится его догнать.
Лидер, желающий сохранить свое преимущество, но достигший технологического
предела, начинает искать новые технологические решения и тем самым превращается в
инноватора. Сгенерировав и внедрив инновацию, он повышает свой технологический
уровень и снова отрывается от своих преследователей. Но инноваторов в экономике
всегда ограниченное, достаточно малое число, а имитаторами выступает оставшаяся
часть
участников
рынка.
За
редким
исключением,
инновации
генерируют
технологические лидеры, и именно поэтому в реальной экономике инновациям
предшествует технологическое выравнивание.
Четкая ориентация властей и правительства РФ на построение инновационной
экономики страны привела к резкому возрастанию разрыва в уровне инновационной
активности регионов за рассматриваемый период одновременно со снижением уровня
технологического разрыва – т.е. за период с 2004-2009 гг. в российской экономике
расхождение регионов по технологическому уровню сгладилось, в то время как
12
инновационная активность имела четкую тенденцию к расхождению, а это можно
расценивать как первый верный шаг на пути в успеху.
Ведь большой технологический разрыв между лидером и преследователями
убивает между ними серьезную конкуренцию и делает бессмысленным вложения в
инновации. Этот механизм и лежит в основе «диагональной закономерности»
формирования инновационных и технологических укладов экономики.1

Можно вывести своеобразную формулу успеха: вначале субъект
добивается динамичного развития с высокими темпами роста и одновременного
повышения технологического уровня производства, а потом начинает осуществлять
инновационные программы. Если же какой-то субъект, не добившись начального
успеха
в
технологическом
перевооружении,
начинает
преждевременные
инновационные изыскания, то, в конечном счете, возможно попадание в состояние
инвестиционного кризиса.
Инновационные и технологические стратегии регионов
Конечным итогом построения ИТМ является их использование при разработке
инновационной политики регионов и страны в целом. Для этого необходимо
формализовать процесс принятия решений и рассмотреть его основные этапы:

После построения региональной ИТМ относительно международного
лидера, следует активизировать инновационную политику в тех субъектах, которые
находятся на одном технологическом уровне со страной-лидером. Отсталые регионы,
не готовые на данный момент к инновационному рывку, образуют другую
региональную группу, где активные инновационные программы, как правило, не
проводятся.

Для субъектов-лидеров, готовых к инновационному рывку, следует
построить ИТМ применительно к отраслям. Среди всех отраслей следует выбрать
находящиеся на высшем технологическом уровне относительно региональной отраслилидера. И именно для этих отраслей должны разрабатываться региональные
инновационные программы. Для отсталых регионов можно провести аналогичную
градацию для определения отраслей-лидеров относительно технологического уровня
региона-лидера.

Отобранные отрасли-лидеры регионов подпадают под процедуры
разработки инновационных программ. На этом этапе уже определяются конкретные
направления, по которым следует проводить исследования и разработки, а также
объемы
1
финансирования.
При
этом
для
регионов-лидеров,
как
правило,
Управление инновационными проектами / Под ред. Попова В.Л. - М.: Инфра-М, 2009. - 336 с.
13
осуществляются программы по отраслевой диверсификации инноваций, а для
регионов-аутсайдеров – программы локализации направлений исследований и
разработок.

разработки
Отсталые регионы и отрасли-аутсайдеры подпадают под процедуры
инвестиционных
программ,
направленных
на
повышение
их
технологического уровня.

Данный алгоритм следует повторять каждый год с соответствующим
пересмотром положения регионов и отраслей в технологической иерархии, который
поможет обеспечить принцип «скользящего» планирования исследований и разработок.
Внедрение алгоритма селекции регионов
Схематично инновационный алгоритм селекции представлен на рис.7. В идеале
он должен быть очень четко вписан в систему индикативного планирования
экономического развития региона и лечь в основу Форсайт-технологии, направленной
на определение перспективных направлений научно-технической политики.
Рис. 7. Алгоритм селекции субъектов и отраслей для формирования
инновационной политики.
Новизна данного подхода предполагает следующие приоритеты: сначала
необходимо осуществить масштабные инвестиции в отстающие отрасли и регионы для
поднятия их технологического уровня до современных стандартов; одновременно с
этим следует разворачивать работу по финансированию исследований и разработок для
передовых отраслей и регионов. Данный подход позволит сделать инновации более
действенными, т.к. они будут генерироваться в отраслях и регионах, готовых их
14
принять. Сегодня в государственном регулировании превалирует иной подход:
осуществляются исследования и разработки по фундаментальным направлениям,
которые практически нереально внедрить в отечественное производство.
Также
необходимым
условием
начала
разработок
и
исследований
по
определенному направлению является динамичность развития экономики в данном
направлении и наличие конкуренции. Не имеет смысла насыщать инновациями те
отрасли или субъекты РФ, которые находятся в кризисном состоянии. Вначале они
должны нарастить высокие темпы роста, а только потом этот рост необходимо будет
поддержать
инновациями.
Развитие
же
конкуренции
должно
предшествовать
финансированию инноваций.
Таким образом, начальными требованиями к стартовой стадии инноваций и их
селекции являются необходимость обеспечения высоких темпов роста выпуска
отрасли, ее технологического уровня и конкурентной среды. Данные условия должны
быть обеспечены до начала масштабного финансирования инноваций.
В качестве конкретного механизма повышения технологического уровня,
динамичности и конкурентности российской экономики, который позволил бы перейти
к более активным поисковым работам и внедрению инноваций, можно предложить
осуществление государством прогрессивных высокотехнологичных предприятий за
счет средств Стабилизационного фонда. При этом можно использовать механизм
«выращивания» государством инноваций и высокотехнологичных производств с
последующей продажей частному бизнесу. Альтернативой этому варианту выступает
возможность использовать и разнообразные паллиативные меры по привлечению
частного бизнеса к созданным высокопроизводительным предприятиям – т.е. их можно
не продавать с аукциона, а постепенно акционировать, расширяя круг внешних
инвесторов и участников. На определенном этапе государство может вообще выйти из
созданного им бизнеса, а может сохранить какое-то участие. Данный вопрос должен
решаться применительно к конкретной ситуации.
Предложенные
процедуры
могут
быть
использованы
по
различным
технологическим направлениям. После осуществления российской
экономикой
технологического рывка можно будет переходить к активной инновационной политике,
и начинать еще более интенсивные исследования и разработки.
15