Моделирование региональной инновационной системы на

Моделирование и оценка влияния инновационной системы на региональное
развитие (на примере Новосибирской области)
Н.А.Кравченко, Л.С.Марков, Д.Д.Котёлкин, С.Р.Халимова, М.В.Петухова
Постановка проблемы
В последние 10 – 15 лет появляется все больше исследований, доказывающих, что
основная часть инновационной деятельности локализована. Гипотезы о концентрации
инновационной деятельности на определенной территории поддерживаются концепцией
инновационных систем (Asheim & Coenen, 2005), институциональной теорией (Cooke et
al., 1997), исследованиями новой экономической географии (Audretch & Feldman, 2003).
В настоящее время активно развиваются подходы к моделированию региональных
инновационных систем (РИС), среди которых наибольшее распространение получили
концептуальные дескриптивные модели, описывающие основные структуры и функции
РИС и связи между ними (Leydesdorff, 2012), эконометрические модели (Fagerberg et al.,
2013), позволяющие оценить влияние отдельных параметров РИС на региональное
развитие,
агенто-ориентированные
модели
(Beckenbach
et.
Al,
2007),
модели
эволюционной динамики (Lee & von Tunzelmann, 2005), а также имитационные модели,
позволяющие в определенной степени прогнозировать развитие системы. В России работ,
посвященных моделированию инновационных систем, немного, в частности, отметим:
(Макаров, Бахтизин и др., 2009; Kaneva, Untura, 2013).
В отличие от национального уровня, общего устойчивого понятийного аппарата, и,
тем более, общей методологии изучения инновационных систем субнационального уровня
пока не выработано, что делает актуальным проведение исследований, направленных на
разработку как концептуальных основ, так и инструментальных методов анализа и
прогнозирования развития региональных инновационных систем.
Целью данной работы является анализ и прогноз динамики развития инновационной
системы региона с высоким потенциалом создания инноваций на основе имитационного
моделирования (на примере Новосибирской области)
Объект исследования
Новосибирская область (НСО)— один из ведущих регионов России по уровню
развития науки, технологий и образования. Новосибирск является крупнейшим научным и
образовательным центром за Уралом - в городе работают более 100 организаций
фундаментальной и отраслевой науки, 7 международных исследовательских центров, 41
вуз, где учатся около 150 тысяч человек.
Основные показатели, характеризующие инновационную деятельность, отражают
дисбаланс между предложением инноваций и спросом на инновации со стороны
реального сектора. Доля внутренних затрат на научные исследования и разработки в ВРП
Новосибирской области составляет 2,5-2,9%, что значительно превышает как уровень
Сибирского Федерального округа, так и России в целом. По показателю доли персонала,
занятого научными исследованиями и разработками, Новосибирская область опережает
другие регионы Сибирского Федерального округа и уровень России в целом.
В то же время инновационная активность организаций, доля затрат на
технологические инновации в ВРП
и доля инновационных товаров в общем объеме
отгруженных товаров НСО ниже, чем в Сибири и России в целом.
Отличительными чертами инновационной системы НСО является лидерство за счет
специализации
на
создании
знаний
и
инноваций,
при
этом
результативность
исследовательской деятельности парадоксальным образом увеличивается на фоне
снижения занятости в этой сфере. Однако процессы использования инноваций на
территории области развиты в меньшей степени.
Методология исследования
Для объяснения механизма функционирования РИС и оценки влияния характеристик
инновационной системы на региональное развитие была разработана динамическая
имитационная модель (дискретно-событийного типа), концептуальная схема которой
приведена на рис. 1.
Затраты на НИР
Затраты на технологические
инновации
Численность
занятых в НИР
Патенты
Доля занятых в
НИР
Использованные
технологии
Число занятых
в экономике
региона
Производительность
ВРП
Рис.1 Концептуальная схема модели инновационной системы НСО.
Модель была реализована в программной среде Anylogic 6.8.0. Калибровка модели
производилась
на
основе
фактических
данных
официальной
статистики
по
Новосибирской области за период 2000 – 2012 гг. После калибровки модели была
выполнена серия расчетов, которые позволили выполнить оценку состоятельности ряда
гипотез
и
продемонстрировать
динамику
изменений
инновационной
системы
Новосибирской области. Среди полученных результатов отметим следующие:
Результаты и выводы
1. Происходят качественные изменения в структуре экономики НСО с увеличением
роли высокотехнологичных отраслей и высококвалифицированного труда в качестве
драйверов роста. Результаты моделирования показали, в частности, что увеличение
численности занятых в экономике в целом при снижении численности занятых в сфере
исследований и разработок приводит к замедлению темпов роста ВРП.
2. Результаты воздействия на инновационные процессы на региональном уровне за
счет увеличения доли затрат на исследования и разработки неоднозначны и в
существенной степени зависят от комплементарных условий, выходящих за рамки
региона. В частности, получена оценка «упущенных возможностей» развития экономики
НСО, которые связаны как с кризисными явлениями 2008 – 2009 гг., так и с процессом
реформирования российской академии наук в период 2004 – 2009 гг., в ходе которого
численность занятых в сфере исследований и разработок сократилась примерно на 15%.
3. Разработанная
модель
адекватно
отражает
инновационные
процессы,
происходящие на региональном уровне, и может использоваться не только в качестве
исследовательского аппарата, но и в качестве инструмента обоснования выбора вариантов
инновационной политики.
Литература
Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. Вычислимая модель экономики
знаний // Экономика и математические методы №1, 2009.
Audretsch D. & Feldman M., 2003. Knowledge Spillovers and the Geography of
Innovation. Prepared for the Handbook of Urban and Regional Economics, Volume 4.
Asheim, B.T., Coenen, L., 2005. Knowledge bases and regional innovation systems:
Comparing Nordic clusters. Research Policy, 34 (8), 1173-1190.
Beckenbach, F., Briegel, R., Daskalakis, M. (2007): The Influence of Regional Innovation
Systems on Regional Economic Growth: Linking Regional Input-Output Analysis and AgentBased Modeling. Papers on Agent-Based Economics, No 1, University of Kassel
Cooke, P., Gomez Uranga, M., Etxebarria, G., 1997. Regional innovation systems:
Institutional and organisational dimensions. Research Policy 26 (4-5), 475-491.
Fagerberg, J., Feldman, M., and Srholec, M.( 2013) Technological Dynamics and Social
Capability: US States and European Nations, TIK Working Paper on Innovation Studies
No.20130819
Kaneva M.A., Untura G., 2013. Using Statistical Methods to Diagnose the Innovative
Development of Siberian Regions [Electronic resource] // Social Science Research Network. 2013.
Lee, T. L. & von Tunzelmann, N., 2005. A dynamic analytic approach to national
innovation systems: The IC industry in Taiwan. Research Policy,34(4), 425-440.
Leydesdorff L. The Triple Helix of University-Industry-Government Relations (2012).
Amsterdam School of Communication Research.