Доклад на XV Апрельской Международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, 1-4 апреля 2014 года, Москва, НИУ ВШЭ

1. 1
Обзор зарубежных и отечественных исследований в сфере измерения
инновационного развития регионов1
Е.С. Куценко, Е.Г. Нечаева
Аннотация
Одной из серьезных проблем, с которой сталкиваются органы государственной власти,
ответственные за стимулирование инновационной активности хозяйствующих субъектов,
является недостаток информации о состоянии и динамике инновационных процессов в
регионах. Информационный голод не позволяет адекватно оценивать эффективность тех или
иных мероприятий инновационной политики государства и дифференцировать их исходя из
существующего регионального контекста.
В последние два десятилетия стали появляться разнообразные работы, авторы которых
ставили своей целью комплексную оценку инновационного развития регионов. Практически
каждое такое исследование обладает своими преимуществами и недостатками, однако далеко
не все из них хорошо известны. Это обстоятельство не позволяет комплексно учесть
существующий опыт, разглядеть существующие тренды и, в итоге, серьезно замедляет
процессы совершенствования.
Настоящая статья призвана заполнить пробел в сфере сравнительного анализа
различных исследований, посвященных анализу инноваций на региональном уровне. В
орбиту исследования попали 13 зарубежных и 8 отечественных работ, большинство из
которых написано после 2000 года. В статье подробно рассматриваются различные аспекты
исследований инновационного развития регионов: масштаб исследуемых регионов,
используемые показатели, источники данных, процедуры обработки и форма предоставления
результата. Работа призвана стать своеобразным «навигатором» в области измерения
инноваций на региональном уровне, который позволит повысить осмысленность и научную
обоснованность будущих исследований, повысив их роль в реализации инновационной
политики государства.
Ключевые слова: измерение инноваций, рейтинг инновационного развития,
региональная инновационная политика.
Введение
С конца XX века все большую популярность начинают обретать поиски причин успехов
и неудач инновационной политики государства в особенностях, присущих входящим в них
регионам. Оказалось, что даже в лидирующих экономиках мира, дифференциация регионов
по уровню инновационного развития очень велика. Для объяснения этих различий было
предложено большое количество концепций, среди которых теории неявного знания,
кластеров, инновационных экосистем. Современная инновационная политика выстраивается
1
Доклад на XV Апрельской Международной научной конференции по проблемам развития экономики и
общества, 1-4 апреля 2014 года, Москва, НИУ ВШЭ.

2. 2
с учетом неоднородности инновационного ландшафта, необходимости дифференцированного
подхода к различным регионам или группам регионов. Такая трансформация порождает
новые требования к информационному обеспечению, предъявляя запрос на объективную
оценку инновационного развития регионов.
Вместе с тем, во многих странах до сих пор наблюдается серьезный недостаток
надежных данных об инновационных процессах на уровне регионов. Среди очевидных
решений этой проблемы - детализация статистических наблюдений: расчет и предоставление
данных на региональном и, в перспективе, на муниципальном уровнях. Альтернативой
являются специализированные социологические исследования. В тех странах, где уже
имеются данные, описывающие те или иные проявления инновационных процессов на
региональном уровне, на первый план выходит задача отбора наиболее надежных и валидных
показателей и формирования из них сбалансированных, непротиворечивых и устойчивых
систем. Подобные системы предложены в целом ряде зарубежных исследований, число
которых начало расти в 2000-х годах. Постепенно «регионализация» инновационной
политики становится актуальной темой и в России. Следом за этим, лавинообразно стали
появляться отечественные работы, посвященные сравнительной оценке инновационного
развития субъектов Российской Федерации.
В этой связи, главными задачами, которые ставят перед собой авторы настоящей статьи,
являются сравнительный анализ систем показателей инновационного развития регионов,
выявление их особенностей, сильных и слабых сторон, оценка их релевантности целям
государственной политики. Такая инвентаризация накопленного опыта должна послужить
стимулом для дальнейшего совершенствования будущих исследований.
Статья состоит из трех разделов. В первом разделе излагаются ключевые особенности
процесса регионализации инновационной политики, формирующего потребность в
специализированных исследованиях. Второй раздел посвящен рассмотрению систем
показателей инновационного развития регионов, которые получили наибольшее
распространение в ведущих странах мира (членах ОЭСР и ЕС). В третьем разделе приводится
сравнительный анализ отечественных рейтингов инновационного развития регионов. В
заключении сформулированы ключевые особенности, характерные для зарубежных и
отечественных исследований инноваций в регионах.
1. Роль регионов в инновационном развитии и инновационной политике государства
Инновации и государственная политика их стимулирования признаны ключевыми
факторами долгосрочного экономического развития во многих странах мира [OECD, 2010;
European Commission, 2009]. Финансовый и экономический кризис, разразившийся в 2008
году, привел к формированию консенсуса по поводу того, что инновации должны сыграть
решающую роль в преодолении его последствий.
Одной из важнейших тенденций последних лет является осознание особой роли
регионов в стимулировании инновационных процессов [OECD, 2010, P. 30], что связано,
прежде всего, с двумя важными обстоятельствами.

3. 3
Во-первых, эмпирические исследования показали, что распределение инновационной
активности между регионами характеризуется фундаментальной неравномерностью2
.
Дифференциация регионов по уровню инновационного развития и концентрация
инновационно активных организаций на компактных территориях обусловлены, прежде
всего, огромной важностью множественных регулярных личных контактов. Именно через
такие контакты эффективнее всего распространяется неявное знание, которое представляет
собой результаты новейших исследований, личный опыт проб и ошибок, мнения «людей
дела», видение перспектив дальнейшего развития и пр. знание, которое редко своевременно
доверяется бумаге и публикуется для широкой общественности. Неявное знание очень важно
именно на этапе исследований, разработки новых продуктов, их апробации и запуска в
производство. В процессе достижения зрелости в рамках жизненного цикла продукта
производственные процессы стандартизируются и зависимость от постоянной «подпитки»
неявным знанием постепенно падает3
. Роль неявного знания также варьируется в
зависимости от вида экономической деятельности. Доля неявного знания выше там, где в
основе инновационного процесса лежат технические и инженерные знания, и ниже там, где
инновации являются следствием достижений фундаментальной науки [Пилясов, Хомич, 2012,
С. 31]. Чем выше в отрасли роль неявного знания, тем более значимым для экономических
агентов является фактор географической близости.
Регулярное взаимодействие лицом к лицу также постепенно приводит к формированию
неформальных стандартов поведения (деловой этики) и росту доверия в локальных
сообществах. Доверие, в свою очередь, повышает плотность экономических трансакций и
способствует распространению сложных схем разделения рисков, необходимых для
коммерциализации новых идей4
.
Пространственная неравномерность инновационного развития оказывается достаточно
стабильной во времени и зависит от уже принятых в прошлом решений и заложенных
тенденций развития (так называемый эффект колеи). Эффект колеи в данном случае связан с
2
Например, в США исследовательская и инновационная активность тяготеет к прибрежным и приграничным
территориям и сосредоточена, прежде всего, на Северо-Восточном и Западном побережьях, а также в
нескольких местах на границе с Мексикой и Канадой. Анализ статистики распределения расходов на НИОКР в
промышленном секторе по штатам США за 2005 г. показал, что на 10 штатов с максимальными расходами на
НИОКР пришлось 2/3 их объема. При этом доля фирм, расположенных в штате Калифорния, в
общеамериканских расходах на НИОКР составила 22% (www.nsf.gov/statistics/infbrief/nsf07335/).
Исследование в странах – участниках ОЭСР выявило похожу закономерность: порядка 13% регионов
аккумулируют половину всех расходов на НИОКР [OECD, 2011, P. 19].
Тезис о сильной асимметрии в территориальном распределении инновационной активности подтверждается
рядом академических исследований [Cheshire, Malecki, 2004; Crescenzi, et al., 2007].
Результаты эмпирического исследования, опубликованные в 2013 году, доказали, что гетерогенность регионов
стран-участников Европейского Союза по показателю эффективности научного сектора гораздо выше, чем по
уровню эффективности производства [Foddi, Usai, 2013].
3
Часто такие производства перемещаются в пространстве: из мегаполисов в малые и средние промышленные
города [Duranton, Puga, 2001; Neffke, et al., 2008].
4
Одной из таких схем является продажа акций или долей старт-апа в обмен на финансирование.
Взаимодействие инноватора и инвестора связано с получение будущих выгод в ситуации высокого риска. С
одной стороны, носитель новой идеи должен доверить ее инвестору (предпринимателю, ментору). С другой
стороны, инвестор предоставляет финансирование в обмен на акции или доли, которые, как правило, стоят
существенно меньше объема привлеченного финансирования. В такой ситуации у всех сторон существует
большое поле для оппортунистического поведения и без высокого уровня доверия (подкрепленного
возможностью быстрой личной проверки выполнения контрагентом своих обязательств, циркулирующими в
сообществе слухами, ценностью репутации в локальном сообществе и существующими неформальными
механизмами наказания нарушителей) соглашения в инновационной сфере будут редкостью.

4. 4
объективной инерционностью процессов изменения географического размещения
экономических агентов вследствие целого ряда факторов. Среди них, прежде всего, следует
выделить: большие затраты при изменении первоначального территориального размещения,
рост пространственных экстерналий при увеличении концентрации профильных организаций
(связанных с формированием кластера), зависимостью от непосредственного окружения
(контрагентов, деловой среды, культурных и институциональных условий) [Куценко, 2012].
Неудивительно, что вследствие описанной пространственной неравномерности
инновационного развития, государственная политика, направленная на выравнивание
инновационного ландшафта между регионами, оказывается малоэффективной.
Во-вторых, инновационная активность проявляет себя крайне многообразно, не только
в форме новых продуктов или производственных процессов, но и в форме маркетинговых и
организационных новаций5
.
Источниками инноваций выступает как профессиональная наука, так и ремесло, и
искусство (особенно в так называемых творческих индустриях [Гнедовский, 2005]). Можно
согласиться с М. Портером, который утверждает, что не бывает не инновационных отраслей,
но бывают не инновационные компании. Важно содействовать постоянному
совершенствованию фирм во всех видах деятельности, а не замыкаться на традиционном
«хай-теке». В противном случае, возникает риск так называемой технологической
близорукости [Gokhberg, Kuznetsova, 2011].
Вследствие указанного многообразия видов инновационной активности, практически в
каждом регионе присутствуют те или иные формы активности, связанные с позитивными
изменениями продуктов, процессов, организации производства или маркетинга,
направленными на развитие конкурентных преимуществ. И если научное лидерство не
является одинаково актуальной для всех регионов стратегией, то инновационная политика
может быть эффективна на любой территории.
Таким образом, ни одинаковая по объемам и формам поддержка всех регионов, ни
сугубая поддержка наиболее сильных их них, обладающих неоспоримым научным заделом,
не могут быть признаны удовлетворительным решением. Компромиссом является
дифференциация инновационной политики по целям и инструментам, исходя из специфики
каждого региона или группы регионов. Это естественным образом ведет к тому, что лица,
реализующие инновационную политику государства, во все большей степени принимают во
внимание региональный контекст. Среди принципов такой регионализированной (place-based
policy) инновационной политики следует, прежде всего, выделить:
 создание адекватной территориальной проекции, а также вовлечение регионов
в процессы ее формирования и реализации;
 согласование мероприятий, направленных на поддержку различных субъектов
инновационной деятельности (университеты, научные организации, крупный
бизнес, малое и среднее предпринимательство);
 формирование атмосферы доверия и повышение эффективности
взаимодействия между совместно локализованными хозяйствующими
субъектами – как приоритетная задача.
Выполнение этих принципов приводит к смещению когнитивной управленческой
схемы от единой национальной инновационной системы к региональным инновационным
5
Что в полной мере отражено в третьем издании Руководства Осло [ОЭСР/ЕС, 2006, С. 60-64].

5. 5
системам, децентрализации и развитию конкурсных форм поддержки со стороны
национального правительства.
Вместе с тем, не следует «бежать впереди паровоза». Обоснование важности
регионального контекста при реализации инновационной политики автоматически не ведет к
необходимости делегирования дополнительных полномочий на региональный уровень (хотя
и делает обсуждение этого вопроса чрезвычайно актуальным). На практике, важно не столько
принять решение о делегировании, сколько определить конкретные передаваемые
полномочия, и рассчитать требуемые для их осуществления ресурсы. Более или менее
традиционным является такое разделение полномочий, при котором на национальном уровне
реализуются научно-техническая и промышленная (отраслевая) политики, в то время как
региональные органы власти фокусируются на поддержке малого и среднего
предпринимательства и развитии инфраструктуры. Логика отнесения научно-технической
политики к верхнему уровню исполнительной власти заключается в том, что в противном
случае слишком велика опасность размывания приоритетов, распыления выделенных средств
и, следовательно, снижения эффективности государственной поддержки. Необходимость
концентрации ресурсов на наиболее важных направлениях (которые представлены не во всех
регионах в равной степени) приводит к централизации управленческих функций.
Вместе с тем, финансирование науки в последнее время все более настойчиво
связывается с требованиями оценки результативности таких трат (особенно в кризисные
периоды) и их тесной увязки с хозяйственной деятельностью. Проблема в том, что
финансирование исследований и разработок автоматически не трансформируется в
инновации, а, затем, в экономической рост, как это предполагается в рамках так называемой
линейной модели инновационного процесса. Даже в наиболее развитых странах мира
наблюдается разрыв между изобретением и его дальнейшим воплощением в коммерческих
продуктах. Например, факс был впервые изобретен в Германии, а стал успешным продуктом
силами японских компаний. Антиблокировочная система торможения (ABS), изобретенная в
США, приобрела известность и всеобщее распространение благодаря немецким
автопроизводителям [Capello, 2013, P. 188]. Более того, не только государственные деятели и
инвесторы, но и сами изобретатели могут ошибаться в оценке рыночного потенциала
собственных изобретений6
. Прежде всего, это касается таких изобретений, которые могут
быть реализованы в рамках огромного числа видов деятельности (одним из самых ярких
исторических примеров такого изобретения является паровой двигатель).
Для того чтобы результаты собственных исследований и разработок, либо
заимствованные технологии были востребованы в экономике региона, требуется наличие,
6
«Показательный пример — история фонографа Томаса Эдисона, самого оригинального изобретения самого
значительного изобретателя последних столетий. Когда Эдисон собрал первый фонограф в 1877 г., он
опубликовал статью, в которой перечислил десять возможных употреблений для своего нового детища. Среди
них были сохранение последних слов умирающего человека, запись звуковых книг для слепых, объявление
точного времени, обучение правописанию — и только ближе к концу списка упоминалось воспроизведение
музыки. Несколько лет спустя Эдисон признался помощнику, что не видит в своем изобретении коммерческого
потенциала. Еще через несколько лет он передумал и все-таки выпустил фонографы на рынок, но на этот раз, в
качестве диктофонов для секретарей. Когда другие предприниматели начали выпускать музыкальные автоматы,
придумав, как заставить фонограф играть популярную музыку по сигналу опущенной в щель монеты, Эдисон
выразил протест против такой вульгаризации своего изобретения, почему-то опасаясь, что она поставит под
угрозу респектабельный образ фонографа как конторской принадлежности. Только по прошествии двух
десятков лет Эдисон наконец неохотно согласился с тем, что главным предназначением его аппарата является
запись и проигрывание музыки» [Даймонд, 2012, С.364].

6. 6
помимо научного сектора, следующих элементов [Clarysse, Muldur, 1999; Navarro, et al.,
2008; Fraunhofer ISI / MERIT, 2005]:
 наличие спроса на инновации у предпринимательского сектора;
 объективная возможность встраивать новые технологии в существующие
производственные процессы (в том числе, наличие необходимой
технологической базы, соответствие в используемых стандартах, доступ к
инжиниринговым услугам, квалификация сотрудников);
 инфраструктура и условия для тиражирования и распространения
инновационной продукции (в том числе, доступ к венчурному капиталу).
Во многом внедрение базовых технологий зависит также от позиции органов
государственной власти и качества государственного администрирования. Здесь речь идет о
политике в сфере стандартов и государственных закупок, деловой среде, социальных и
культурных условиях, институционально-правовом порядке. Очень часто именно эти,
казалось бы, косвенные факторы оказываются решающими, определяя эффективность
государственного финансирования сектора исследований и разработок.
Попытки повысить результативность сектора исследований и разработок выражаются
в увеличении внимания к согласованию государственных программ финансирования
исследований и разработок со стратегиями крупного бизнеса (в том числе по размещению
исследовательских подразделений), стратегическими программами исследований
технологических платформ, тенденциями развития малого и среднего предпринимательства,
стратегическими ориентирами региональных органов государственной власти, позицией
гражданских сообществ в регионах.
Эффективно воздействовать на «средовые» условия, а также проводить взаимные
согласования и учет позиции региональных акторов на национальном уровне проблематично.
Таким образом, несмотря на то, что в сфере фундаментальных исследований национальный
уровень (или даже наднациональный в случае с Европейским Союзом) управления видится
вполне обоснованным, для прикладных исследований и стимулирования инновационной
активности уровень региона все чаще признается более подходящим [Wintjes, Hollanders,
2010, P. 9].
Врезка. Опыт «регионализации» научно-технологической и инновационной
политики в Европейском союзе.
На практике, уровень децентрализации обусловливается не только экономической
целесообразностью, но и политическим устройством страны, а, следовательно, определяется
особенностями ее исторического развития.
В таблице 1 представлена группировка стран – членов ЕС исходя из политического
устройства и степени делегирования полномочий в сфере исследований, разработок и
инноваций.
Таблица 1. Обзор практики децентрализации научно-технической и инновационной
политики в странах ЕС (за исключением Хорватии) и Турции
Степень
делегирования
полномочий и
ресурсов в сфере
Федерации Страны с выборными
региональными
органами власти
Страны с
невыборными
региональными
органами власти /

7. 7
исследований,
разработок и
инноваций
филиалами
национальных
органов власти в
регионах
Значительные
полномочия и
ресурсы на
региональном уровне
Австрия, Бельгия,
Германия, Испания,
Великобритания
(Шотландия, Уэльс)
Италия
Некоторые
полномочия и/или
ресурсы на
региональном уровне
Чехия, Греция,
Франция,
Нидерланды,
Польша, Словакия,
Швеция, Турция
Великобритания
(Англия через
агентства
регионального
развития)
Отсутствия
децентрализации, но
наличие
региональных
стратегий развития
Дания, Португалия
(автономные округа)
Болгария,
Эстония,
Финляндия,
Венгрия, Румыния,
Ирландия,
Португалия
Отсутствия
децентрализации,
лишь временные
проекты
Кипр, Латвия,
Литва,
Люксембург,
Мальта,
Словения.
Примечание: полужирным шрифтом выделены страны – новые члены ЕС и Турция.
Источник: Fraunhofer ISI / MERIT (2005) Enlarging the ERA: Identifying priorities for regional policy focusing on
research and technological development in the New Member States and Candidate Countries. Final report. Contract no.
COP6-CT-2004-00001. URL: http://www.edis.sk/ekes/regions_finalreport_300505.pdf Дата доступа: 10 октября 2013
г.
Интересно отметить, что большинство стран – новых членов Европейского союза –
унитарные государства, не склонные передавать полномочия и ресурсы на региональный
уровень управления, в том числе в сфере исследований, разработок и инноваций. Начиная с
1995 года, Европейский союз профинансировал разработку более 100 региональных
инновационных стратегий.
Вместе с тем, за исключением федеративных стран (прежде всего, Австрии, Бельгии,
Германии и Испании), даже разработавшие инновационную стратегию региональные власти
имеют крайне ограниченные ресурсы для ее реализации. Фискальная децентрализация
развивается гораздо медленнее, чем пишутся стратегии: зачастую, регионы получают
целевые единовременные субсидии или просто координируют инвестиции, реализуемые
отраслевыми министерствами национального правительства. Во многих странах
муниципальные власти обладают даже большим бюджетом, чем власти региона, и несут
ответственность за инвестиции в инфраструктуру [Fraunhofer ISI / MERIT, 2005].

8. 8
В этой связи, Европейский союз ориентирует часть своих фондов для поддержки
региональных инициатив, прежде всего, речь идет о Структурном Фонде ЕС. Поддержка
исследований, разработок и инноваций в регионах за счет этого фонда привела к тому, что
даже правительства наиболее централизованных стран стали передавать часть полномочий на
региональный или местный уровень и создавать соответствующие органы управления. Если в
период 2000-2006 гг. из этого фонда было выделено на исследования и инновации в регионах
порядка 19,5 млрд. евро (порядка 11% от общего объема средств), то в следующем периоде,
2007-2013 гг., уже 69 млрд. евро (около 20%) [Hollanders, et al., 2012a].
Одной из попыток переопределения баланса полномочий между разными уровнями
государственного управления в сфере исследований, разработок и инноваций является
концепция разумной специализации регионов (Strategies for Smart Specialisation или S3),
предложенной экспертной группой «Знание для роста» (Knowledge for Growth) Директората
по технологиям и инновациям Еврокомиссии.
С одной стороны, одним из главных постулатов концепции разумной специализации
является процесс предпринимательского поиска (entrepreneurial discovery), в ходе которого
сами хозяйствующие субъекты в регионе определяют приоритетные отраслевые и/или
технологические направления. Разумная специализация проявляется на стыке имеющихся
потенциала и компетенций; релевантных для региона технологий; Форсайта, позволяющего
наметить стратегию развития на дальний горизонт; и, наконец, предпринимательского
таланта, который заключается в том, чтобы найти правильные сочетания ресурсов и
сосредоточить их на открывающихся рыночных возможностях. Очевидно, лучше всего
собственный потенциал, технологии и рыночные возможности знают местные компании,
университеты и власти.
Определение специализации национальными (наднациональными) органами
государственной власти в отрыве от персонализированного знания, циркулирующего на
локальном уровне, чревато высоким риском. Поэтому роль этих органов власти сводится к
отбору наиболее перспективных региональных инициатив, их кастомизированной
комплексной поддержке (policy mix) и учете приоритетов регионов при формировании и
реализации своих программ. При этом стратегия разумной специализации не предполагает
государственных интервенций по развитию новых отраслей за счет прямой поддержки (что,
собственно, принято называть промышленной политикой). Акцент делается на создании
условий (государственное регулирование, укрепление финансовой системы, усиление
конкуренции), развитие науки и образования, стимулирование спроса (через систему
закупок) и пр.
Закономерно, что наделение региональных органов власти большими полномочиями,
позволяющими им играть решающую роль в определении новых возможностей для развития
и консолидации местных сообществ (бизнес, наука, образование, гражданское общество)
является одной из трех ключевых рекомендации ОЭСР [OECD, 2011, P.20, 35].
С другой стороны, концепция разумной специализации задает определенные рамки
для поддержки регионов со стороны центральных органов государственной власти. Дело в
том, что одна из существенных проблем, затрудняющих инновационное развитие Европы,
заключается в том, что, зачастую, страны и регионы – участники Европейского Союза
предпочитают развивать одни и те же «модные» технологии и отрасли (информационные
технологии, биотехнологии и пр.). В результате, средства и усилия Евросоюза размываются, а
накопления критической массы знаний не происходит. В конечном счете, это приводит к

9. 9
недостаточной эффективности общеевропейской модели стимулирования инновационного
развития — в сравнении с США и Японией.
Для решения проблемы фрагментации и дублирования исследований в странах
Европейского союза предлагается разработать типологии регионов, учитывающие
накопленный в регионах потенциал и специфические условия, и дифференцировать научно-
техническую и инновационную политику Евросоюза по отношению к регионам разного типа.
Одним из предварительных подходов к типизации европейских регионов является выделение
регионов, в которых целесообразно развивать базовые технологии (general purpose
technologies), и регионов, где выгоднее сосредоточиться на прикладных исследованиях и
реализации базовых технологий применительно к уже существующим продуктам и
технологическим процессам [Foray, et al., 2009; OECD, 2012; Camagni, Capello, 2013].
Такое разделение должно стимулировать регионы на поиск уникальных компетенций
и ресурсов, дифференциации региональных инновационных стратегий и, как следствие, к
большему их разнообразию в масштабе Европейского Союза. Увеличение разнообразия
повышает вероятность появления новых успешных моделей развития регионов, стимулирует
межрегиональное взаимодействие, способствует росту эффективности государственных
инвестиций в исследования и разработки.
Окончание врезки.
Процессы глобализации и интеграции, с переменным успехом протекающие начиная
со второй половины XX века, как это ни парадоксально, только усиливают тенденцию
децентрализации управления инновационным развитием, делегирования больших
полномочий на региональный уровень, вовлечение регионов в процесс разработки и
реализации инновационных политик и программ.
Здесь нет противоречия. Радикальное усложнение инновационных процессов делает
традиционный централизованный тип управления неэффективным7
. В новой ситуации
регион8
признается наиболее удобным субъектом, способным, с одной стороны, участвовать
в конкретных глобальных цепочках создания ценности и ориентироваться на мировые
7 Можно согласиться с А.Н. Пилясовым: «Инновационный процесс индустриальной эры был иерархическим,
понимался технологично, материально, линейно… Потоки знания сверху вниз и снизу вверх по иерархической
лестнице определяли процесс его накопления и коммерциализации. А поскольку верхний уровень был самым
главным с точки зрения властных полномочий и концентрируемых финансовых ресурсов, он и был основным в
инновационном процессе.
Как только мы признаем многообразие форм коммуникации участников инновационного процесса, их
несводимость только к вертикальным иерархическим связям и взаимодействиям, существенную роль
горизонтальных связей, важность интерактивной коммуникации, тренд от линейных коммуникационных
иерархий и цепочек к коммуникационным сетям, который обеспечивается новыми компьютерными
технологиями и средствами мобильной связи – сложность нового пространства сразу же вынуждает уменьшить
его охват, перейти от национального к региональному, в ряде случаев к местному (когда речь идет о сложных
системах глобальных городов, например) уровню «сборки» участников инновационного процесса,
инновационной коммуникационной сети» [Пилясов, Хомич, 2012, С. 32-33].
8
Необходимо отметить, что регион в данном случае не всегда должен пониматься как синоним единицы
административно-территориального деления страны, так как такая единица может оказаться неоптимальной с
экономической точки зрения. Так, существуют экспертные оценки, согласно которым минимальная численность
населения в регионе, претендующим на активное участие в международной экономике в качестве
производственного центра или потребительского рынка составляет 5-7 млн чел [Lee, 2008]. Столь высокая
численность населения связана также с признанием важности городов и агломераций для стимулирования
экономического развития. Неудивительно, что ведущие российские эксперты в сфере пространственного
развития рекомендовали укрупнить российские регионы, общее число которых не должно превышать 30
[Гранберг и др., 2003].

10. 10
рыночные и технологические тенденции, с другой стороны, развивать собственные
уникальные преимущества, вписанные в локальный, местный контекст и содержащие
значительную компоненту неявного знания. На региональном уровне происходит интеграция
глобального и локального знания [Пилясов, 2012]. Think global, act local9
– один из секретов
конкурентоспособности фирмы в современной экономике.
Глобализация, стирая границы между государствами, вскрывая «монолит»
национальной экономики, тем самым открывает разнообразный мир регионов, которые в этих
новых условиях вынуждены самостоятельно выстраивать свое взаимодействие с
зарубежными компаниями, властями, университетами. Глобализация объективно выводит
конкуренцию за инвесторов, предпринимателей и таланты между регионами и городами за
рамки национальных границ, что ведет к росту регионального самосознания, важности
поиска конкурентных возможностей уникальных не только в масштабах одной страны, но и
мира. Процветание региона во все большей степени начинает зависеть не только от
особенностей национальной государственной политики (промышленной, научно-
технической, оборонной и социальной), на которые он с трудом может повлиять, но и от
квалификации и активности региональных органов власти во взаимодействии с
глобализированными экономическими агентами, способности местных организаций к
самоорганизации, а также от имеющихся в регионе полномочий и ресурсов.
Повышенное внимание к региональному уровню при реализации инновационной и
научно-технической политики постепенно распространяется и в странах, известных своей
централизацией, таких как Южная Корея или Казахстан10
. Данные тенденции проникают и в
Россию. Все большее число субъектов РФ разрабатывает стратегии инновационного развития
и активно включается в инициативы федерального центра, такие как развитие
технологических платформ, кластеров, поддержка инновационного предпринимательства и
пр. С учетом принципов разумной специализации в 2012 году Министерство экономического
развития Российской Федерации приступило к реализации первой национальной программы
поддержки кластеров, в рамках которой было отобрано 25 пилотных инновационных
территориальных кластера, которые планируется комплексно поддерживать в ближайшие
пять лет.
Регионализация инновационной политики выводит на первый план задачу
объективного исследования инновационных процессов в регионах для разработки как
региональных, так и национальных политик и программ11
. Такой анализ позволит:
 определить сильные и слабые стороны регионов и дифференцировать
мероприятия инновационной политики;
 выявить лучше практики развития инноваций в регионе;
 оценить эффективность отдельных мероприятий, а также, в целом,
деятельность органов государственной власти в сфере стимулирования
инноваций.
9
Думай глобально, действуй локально (пер. с англ.).
10
Обсуждение концепции разумной специализации регионов на семинаре в Гуанджу. Новость о международном
семинаре по государственной политике разумной специализации регионов, организованном Институтом
научно-технической политики Республики Корея (STEPI) под эгидой ОЭСР в 2013 году. URL:
http://issek.hse.ru/news/82152050.html; Вопросы «регионализации» инновационной политики обсудили в Астане
(2013). Новость о семинаре по развитию инновационных систем в регионах Республики Казахстан, прошедшем
в 2013 году. URL: http://issek.hse.ru/news/85679339.html.
11
Анализ региона является первым из шести шагов в руководстве по созданию стратегии разумной
специализации [Foray, et al., 2012].

11. 11
В следующем разделе мы подробно рассмотрим зарубежные специализированные
системы показателей, созданные для анализа инновационных процессов в регионах.
2. Зарубежный опыт оценки инновационного развития регионов
Все подходы к оценке инновационного развития регионов можно разделить на две
группы: качественные и количественные. Основной чертой качественных методов является
не использование или фрагментарное использование статистических методов при
ранжировании или типологии регионов. Главную роль здесь играют описания конкретных
случаев (case-study) и анализ существующей литературы. Примеры качественных типологий
представлены в таблице 2.
Таблица 2. Типологии регионов, разработанные на основе качественных методов
анализа
Авторы Типология регионов Объект
исследования
Cooke P. Regional Innovation
Systems: An evolutionary approach
(1998). In Braczyk H.-J., Cooke P.,
Heidenreich M. (1998) Regional
Innovation Systems. London: UCL
Press.
 ориентированные на себя регионы (с
малым числом крупных фирм;
доминирование «государственной» науки);
 взаимодействующие регионы (баланс
между МСП и крупным бизнесом; как
государственное, так и частное
финансирование науки);
 глобализированные регионы
(доминирование крупного бизнеса;
превалирование «частной» науки).
-
Braczyk H.-J., Heidenreich M.
(1998) Regional governance
structures in a globalised world. In
Braczyk H.-J., Cooke P.,
Heidenreich M. (1998) Regional
Innovation Systems. London: UCL
Press.
 регионы с ведущими позициями в
наукоемких отраслях сферы услуг;
 сильные промышленные регионы с
высокими технологическими
компетенциями;
 регионы с догоняющими или стабильными
промышленными производствами в зрелых
отраслях;
 совершенствующие технические
компетенции и создающие устойчивую
рыночную нишу регионы.
14 регионов в
Евросоюзе
(EU15), США,
Япония, Канада
и Сингапур.
PWC Consulting/Tsagaris Consult
(2002) Involving Regions in the
European Research Area. Tuning
the territorial conditions to
optimise knowledge creation and
transfer in Europe. Final Report to
the European Commission. URL:
ftp://ftp.cordis.lu/pub/era/docs/era_
reg_pcw_0102.pdf Дата доступа:
10 октября 2013 г.
 лидирующие в сфере исследований,
разработок и инноваций регионы;
 регионы догоняющего развития;
 регионы-новички.
11 регионов в
Евросоюзе
(EU15)
Tödtling, F., M. Trippl (2005) One
size fits all? Towards a
Типология проблемных регионов:
 периферийные регионы;
-

12. 12
differentiated regional innovation
policy approach // Research Policy.
34. P. 1203-1219.
 старопромышленные регионы;
 фрагментированные столичные регионы.
Источник: составлено авторами.
Разумеется, разделение подходов к анализу регионов на качественные и
количественные носит, в известной мере, условный характер. С одной стороны, качественные
типологии в ряде случаев выступают как первоначальные гипотезы, стимулирующие
дальнейшие количественные исследования. С другой стороны, количественные исследования
часто ведут к выводам, выходящим за рамки строгой доказательности (например,
интерпретации результатов кластерного анализа).
Несмотря на то, что качественные подходы вполне оправданы в случае отсутствия
требуемых статистических данных и прочно занимают свою нишу, в последнее десятилетие
они отошли на второй план. Анализ литературы однозначно показывает однозначный рост
популярности количественного подхода. Поле дискуссий постепенно смещается в сторону
подбора непротиворечивых, надежных и валидных показателей для количественной оценки
инновационных процессов в регионе и способа их интеграции. Именно количественные
подходы претендуют на то, чтобы стать аналитическим обеспечением научно-технической и
инновационной политики, реализуемой органами государственной власти различных
уровней. В этой связи, рассмотрим более подробно существующие исследования в этой
области.
В таблице 3 представлены наиболее цитируемые исследования в разрезе авторов,
исследуемых регионов, используемых статистических методов, источников данных,
количества показателей и полученных в результате типологий регионов.
Таблица 3. Ключевая информация о наиболее известных зарубежных исследованиях в
сфере оценки инновационного развития регионов
Авторы Исследуе
мые
регионы
Статистиче
ские
методы
Источники
данных
Количество
используемых
показателей
Итоговая типология
Clarysse,
Muldur,
1999
ЕС-15:
NUTS 1
(Бельгия,
Дания,
Великобр
итания) и
NUTS 2
(остальны
е)
Факторный
и
кластерный
анализы
Евростат 8 6 групп регионов: промышленные
лидеры, преследователи, медленно
растущие, догоняющие
(экономически и технологически),
отстающие.
ESPON,
2006
ЕС-27:
NUTS 2
(большин
ство) и
NUTS 1
(в случае,
когда
статистик
а на
1) Z-score
анализ
2) три
кластерных
анализа с
различным
набором
показателей.
Евростат 9 4 разных типологии в зависимости
от реализованного метода.
Например, Z-score анализ позволил
выделить следующие группы
регионов: низкие научный и
инновационный потенциалы,
средний научный и
инновационный потенциалы,
низкий или средний научный

13. 13
уровне
NUTS 2
не
доступна)
потенциал в сочетании с высоким
инновационным потенциалом;
высокий научный потенциал в
сочетании с низким
инновационным потенциалом;
высокие научный и
инновационный потенциалы.
De Bruijn,
Lagendijk,
2005
ЕС-15:
NUTS 2
Факторный
и
кластерный
анализы
Евростат 9 Сильные позиции в секторе
высоких технологий, сильнее
позиции в наукоемких отраслях
сферы услуг, высокие темпы
развития наукоемких отраслей
сферы услуг, сильные
диверсифицированные позиции,
высокие темпы развития сектора
высоких технологий, остающиеся
позади.
Fraunhofer
ISI /
MERIT,
2005
Страны -
новые
члены ЕС
и страны-
кандидат
ы
Метод
главных
компонент.
Двойной
факторный
анализ: i) с
пятью
показателям
и
включенным
и группу
«Производст
во знания»;
ii) с
фактором
«Производст
во знания» и
оставшимис
я 20
показателям
и.
Евростат
(база
данных new
cronos
region);
PATDPA;
SCI;
eEurope+;
Fraunhofer
ISI; Merit;
собственны
й анализ.
25 показателей,
сгруппированн
ых в пять
блоков:
создание
нового знания,
абсорбционная
способность
экономики,
диффузия
знаний, спрос
на инновации,
активность
региональных
органов
государственно
й власти.
Столичные регионы; регионы с
высоким потенциалом роста сферы
услуг; промышленно развитые
регионы; проблемные
старопромышленные регионы;
отстающие сельскохозяйственные
регионы.
Hollanders,
2006
ЕС-25:
206
региона
NUTS 1 и
2
Конструиро
вание
совокупного
индекса;
кластерный
анализ
Евростат 7 Приведено ранжирование всех
регионов по итоговому индексу
инновационного развития; с
помощью иерархического
кластерного анализа выделены
группы. Группы не названы и не
описаны.
Флорида,
2007
200
метропол
итенских
статистич
еских
ареалов
США
Конструиро
вание
совокупных
индексов:
совокупный
индекс
разнообрази
я и индекс
креативност
и.
Бюро
статистики
занятости
США;
микроданн
ые перепеси
в США;
данные
офиса
патентов и
торговых
марок
США.
5 Ранжирование мерополитенских
статистических ареалов в США

14. 14
Navarro, et
al., 2008
ЕС-25:
186
региона.
NUTS 1:
Бельгия,
Германия
,
Великобр
итания.
NUTS 2:
Испания,
Франция,
Италия,
Нидерлан
ды,
Австрия,
Португал
ия,
Финлянд
ия,
Швеция,
Чехослов
акия,
Венгрия,
Польша,
Словакия.
Страны
без
разделени
я на
регионы:
Ирландия
,
Люксемб
ург,
Дания,
Кипр,
Эстония,
Латвия,
Литва,
Мальта,
Словения
.
Метод
главных
компонент,
факторный и
кластерный
анализы.
База
данных
REGUE
(улучшенна
я AIF-RIS),
Schürmann,
Talaat
(2000) -
индекс
периферийн
ости
21 Проблемные промышленные
регионы в стадии
реструктуризации; регионы с
низкими экономическим и
технологическим уровнями;
регионы со средним
экономическим и низким
технологическим уровнями;
регионы со средними
экономическим и технологическим
уровнями; развитые регионы с
индустриальной специализацией;
инновационные регионы с
высоким уровнем экономического
и технологического развития;
столичные регионы со
специализацией на услугах с
высокой добавленной стоимостью;
инновационные столичные
регионы со специализацией на
услугах с высокой добавленной
стоимостью.
Hollanders,
et al., 2009
ЕС-27 и
Норвегия:
201
регион.
NUTS 1 и
NUTS 2.
Дания,
Эстония,
Кипр,
Латвия,
Литва,
Люксемб
ург и
Мальта
Кластерный
анализ
Евростат 17 Выделены группы в рамках трех
субиндексов (потенциал,
активность фирм,
результативность) и интегрального
индекса. Группы ранжированы от
«Передовых инноваторов» до
«Слабых инноваторов».

15. 15
включен
ы на
уровне
страны.
U.S.
Economic
Developmen
t
Administrati
on, 2009
3111
округ
США
Конструиро
вание
совокупного
индекса
Бюро по
переписи
США; бюро
экономичес
кого
анализа
США; бюро
по
статистике
занятости
США;
федеральна
я комиссия
по
коммуникац
ионным
технология
ми США;
департамен
т сельского
хозяйства
США;
оценки
Moody’s
economy.co
m,
Innovation
Economy
360,
Economic
Modeling
Specialists,
Inc.
22 показателя,
сгруппированн
ых в 5 блоков:
человеческий
капитал,
экономическая
динамика,
производитель
ность и
занятость,
экономическое
благосостояние
.
Рейтинг округов США. Округа
ранжированы по уровню развития
двух ключевых параметров:
факторы инновационного развития
и результативность
инновационного развития.
Wintjes,
Hollanders,
2010
Регионы
ЕС
Факторный
анализ
(позволивши
й свести
большую
группу
показателей
к восьми).
Кластерный
анализа.
Евростат Из 20
показателей
было отобрано
10 в пяти
блоках:
занятость,
качество
рабочей силы,
экономическая
активность
рабочей силы,
научно-
технологическ
ий потенциал,
экономическая
результативнос
ть.
Городские районы с высоким
уровнем развития наукоемкой
сферы услуг; регионы,
восприимчивые к новым знаниям;
центры производства знаний;
промышленно развитые регионы
Восточной Европы;
высокотехнологичные регионы;
технологически развитые регионы;
южные регионы с традиционной
экономикой.
Marsan,
Maguire,
2011
Регионы
в
странах-
Кластерный
анализ
База
данных по
регионам
12 Восемь групп, объединенные в три
категории.
Центр знаний: столичные регионы

16. 16
участника
х ОЭСР
(за
исключен
ием
Австрали
и, Чили,
Эстонии,
Исландии
, Израиля,
Японии,
Мексики,
Новой
Зеландии,
Турции,
Словении
и
Швейцар
ии).
Уровень
детализац
ии - TL2.
ОЭСР в развитой экономикой знаний;
центры знаний и технологий.
Центры промышленного
производства: штаты США со
средними показателями научно-
технической деятельности;
регионы с развитым сектором
услуг и добывающими отраслями в
странах с развитой экономикой
знаний; регионы с
среднетехнологичным
промышленным производством и
развитым сектором услуг;
старопромышленные регионы.
Регионы, в которых науки и
технологии не являются ключевым
драйвером развития: регионы, в
которых протекают процессы
деиндустриализации; регионы с
доминированием отраслей
первичного сектора (сельское
хозяйство, охота, лесное
хозяйство, рыболовство и
рыбоводство).
Capello,
Lenzi, 2012
ЕС-27:
262
регионов
NUTS2
Кластерный
анализ по
трем
показателям:
удельный
вес
предприятий
,
осуществляв
ших
технологиче
ские
инновации,
в общем
числе
предприятий
; удельный
вес
предприятий
,
осуществляв
ших
нетехнологи
ческие
инновации,
в общем
числе
предприятий
; доля
патентных
заявок на
изобретения,
поданных в
Евростат;
база данных
ESPON —
the KIT
project;
база данных
по регионам
ОЭСР;
результаты
обследован
ия
Eurobaromet
er;
база данных
CRENoS;
база данных
FDI-Regio;
Bocconi-
ISLA;
собственны
е расчеты
авторов
27 показателей,
сгруппированн
ых в 5 блоков:
создание
знаний;
инновационная
активность;
региональные
предпосылки
для создания
знаний;
региональные
предпосылки
для инноваций;
межрегиональн
ые потоки
знания и
инноваций;
эффекты,
возникающие
от научной и
экономической
близости с
другими
регионами;
региональные
предпосылки
получения
преимуществ
от знаний и
инноваций,
возникших в
других
Европейские центры науки;
регионы с развитой прикладной
наукой; регионы, ориентированные
на продуктовые инновации;
креативные регионы; регионы с
преимущественно имитирующими
инновациями.

17. 17
Европейски
й патентный
офис, в
регионе в
общем числе
патентных
заявок в ЕС.
регионах ЕС.
Hollanders,
et al., 2012a
ЕС-22,
Норвегия
и
Швейцар
ия: 190
регионов.
NUTS 1 -
55
региона;
NUTS 2 –
135
региона.
Конструиро
вание
совокупного
индекса;
кластерный
анализ
Евростат 12 показателей,
сгруппированн
ых в 3 блока:
потенциал,
активность
фирм,
результаты.
Выделено 4 группы по величине
совокупного индекса
инновационного развития:
инновационные лидеры,
последователи, инновационно-
умеренные и инновационно-
сдержанные.
Далее в каждой из групп
повторным применением
кластерного анализа
(иерархический метод Варда) были
выделены три подгруппы: высоко,
средне и низко инновационные
регионы.
Рассмотрим ряд особенностей, выявленных при детальном анализе зарубежных
исследований.
Прежде всего, отметим, что практически для всех работ характерно широкое
понимание инноваций и признание многообразия влияющих на них факторов. Такой
подход обусловил невозможность использования одного или нескольких, пусть и достаточно
надежных и валидных, показателей (например, долю расходов на исследования и разработки
в валовом региональном продукте или количество выданных патентов на душу населения).
Все исследования основаны на включении в анализ достаточно большого количества
показателей, в том числе косвенных, отражающих накопленный научный потенциал,
образовательный уровень, отраслевую структуру экономики регионов. Суммарно было
использовано 106 разных показателей, прямо или косвенно относящихся к инновационным
процессам.
Единственное исследование, которое можно назвать исключением, – работа Р.
Флориды, включающая в себя лишь пять показателей. Однако могут возникнуть
обоснованные сомнения в том, что столь скромное количество показателей способно
адекватно отобразить те сложные явления, на которые они указывают. Например, показатель
количества патентов на душу населения назван Р. Флоридой индексом инноваций. Несмотря
на то, что ряд исследователей, на основании корреляционного анализа, показывают, что
патентная активность, в целом, является адекватной замещающей переменной для всей
инновационной деятельности [Lindqvist, 2009, P. 241-242], есть ряд серьезных аргументов
против «зацикливания» на этом показателе. Во-первых, не все инновации в принципе могут
быть запатентованы, и не все инновации, которые могут быть запатентованы, патентуются на
самом деле. Во-вторых, далеко не все патенты обладают потенциалом коммерциализации. В-
третьих, уровень патентной активности зависит от вида экономической деятельности,
институциональных особенностей и обычаев хозяйственной деятельности той или иной
страны12
. В-четвертых, патентная активность не всегда связана с результативностью
12
Например, согласно исследованию уровня инновационного развития стран мира «Global Innovation Scoreboard
2006» Российская Федерация имеет крайне низкий уровень патентной активности, которые не соответствует ее

18. 18
инновационной деятельности, а может быть, например, следствием стратегических решений
руководства
13
.
Безусловно, любой показатель имеет ограничения. Именно для их компенсации
создаются комплексные системы оценки инноваций, включающие в себя достаточно большое
количество показателей. Это, в свою очередь, порождает проблемы корректного отбора этих
показателей и их балансирования в рамках единой системы.
В таблице 3 представлена информация о количестве показателей, использованных в
каждом из анализируемых исследований. На одном конце шкалы – рейтинг креативности Р.
Флориды с пятью показателями; на другом – система показателей инновационного развития,
предложенная итальянскими исследователями Капелло и Ленци, включающая 27
показателей. В среднем, система показателей, оценивающая инновации в региональном
разрезе, включает в себя 14 индикаторов.
В приложении 1 приведена сводная таблица с информацией об используемых
показателях по каждой рассматриваемой здесь зарубежной работе. Все показатели
сгруппированы в четыре тематических блока: I. Условия инновационной деятельности
регионов / результаты инновационной деятельности; II. Научно-технический потенциал
регионов; III. Инновационная деятельность фирм; IV. Качество инновационной политики
регионов. Отдельно отметим, что показатели, вошедшие в первый блок, отражают как
условия, так и результаты инновационной деятельности. Дело в том, что инновационная
активность связана множественными двусторонними связями с уровнем социально-
экономического развития региона. С одной стороны, высокий уровень благосостояния
населения является предпосылкой для того, чтобы инновации оказались востребованными в
обществе и стали широко внедряться в хозяйственной деятельности14
. С другой стороны,
инновационная активность ведет к дальнейшему экономическому развитию, которое
проявляется в росте благосостояния, изменении отраслевой структуры экономики,
повышении уровня образования, проникновении информационных технологий и т.д.
общему инновационному уровню. По интегральному показателю инновационного развития Россия занимает 25
место, а по показателю патентной активности (который входит в состав интегрального показателя
инновационного развития) - лишь 39 место [Hollanders, Arundel, 2006. P. 12-13].
13
Авторы исследования влияния патентных пулов на патентную активность рассматривают пример
формирования патентного пула в области производства швейных машинок в XIX в. Выявлено, что перед
формированием патентного пули количество патентных заявок и выданных патентов в отрасли резко возрастает.
Это связано с тем, что компании стараются запатентовать как можно больше инноваций, которые раньше
хранились в режиме коммерческой тайны. Тем самым компании пытаются увеличить свою роль в формируемом
патентом пуле. После формирования патентного пула количество патентных заявок и выданных патентов в
отрасли резко падает [Lampe, Moser, 2009].
14
Известный английский экономический историк Роберт Аллен, анализируя причины экономического успеха
Великобритании в конце XVIII века (то, что принято называть Промышленной революцией), и, затем, попытки
других стран его повторить, выделяет, в качестве одной из главных причин успеха высокую стоимость рабочей
силы относительно стоимости капитала. Там, где рабочая сила была дешева, а капитал был в дефиците,
западные технологии, в основе которых лежит стремление к экономии труда, не приносили выгоды, их
внедрение оказывалось неоправданным. Возникал порочный круг. Отсутствие технологий порождает низкую
производительность труда и, следовательно, низкую оплату труда. Дешевый труд делает невыгоднгым
внедрение новых технологий.
В истории были примеры, прежде всего, Япония после реставрации Мэйдзи, когда западные трудосберегающие
технологии целенаправленно модифицировались в капиталосберегающие, предполагающие интенсивное
использование дешевого труда. Однако, в конце концов, Япония была вынуждена перестроить свою экономику
таким образом, чтобы заимствование, внедрение и дальнейшее развитие западных технологий стало
рациональным экономическим решением, глубоко и повсеместно проникающим в экономическую жизнь страны
[Аллен, 2013, С.178, 198].

19. 19
Неудивительно в этой связи, что ряд авторов определяют социально-экономические условия
как предпосылки для инновационной активности, другие – как результат этой активности.
Так как, по сути, правы и те и другие, мы приняли решение не пытаться искусственно
разделить эти показатели, но объединить их в рамках одной группы.
Тематические блоки были сформированы концептуально, и они сильно различаются
по количеству показателей. В первый блок попало 66 показателей, каждый их которых хотя
бы один раз оказывался включенным в одно из исследований инноваций в регионах, во
второй – 24, третий – 12, четвертый – лишь 4. При этом показатели значительно варьируются
по частоте использования в исследованиях. Показатели первого блока были использованы в
приведенных зарубежных исследованиях суммарно 106 раз, второго блока– 52 раза, третьего
– 22 и, наконец, четвертого – 4 раза (рис. 1). Из этого следует, что показатели четвертого
блока – «Качество инновационной политики регионов» – были использованы в
исследованиях по одному разу. Наиболее популярными оказались показатели, включенные в
первых два тематических блока.
На рис. 2. представлен рейтинг наиболее популярных показателей инноваций в
регионах по частоте использования в зарубежных исследованиях. Первые строчки в этом
рейтинге занимают показатели первого («Удельный вес занятых в наукоемких отраслях
сферы услуг в общей численности занятых в экономике региона», «Удельный вес занятых в
высокотехнологичных и среднетехнологичных отраслях высокого уровня промышленного
производства в общей численности занятых в экономике региона», «Удельный вес населения
в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее образование, в общей численности населения
соответствующей возрастной группы») и второго («Число патентных заявок в расчете на
душу населения (на миллион человек населения)», «Затраты на исследования и разработки,
осуществленные организациями предпринимательского сектора, в процентах к ВРП»,
«Затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП») тематических блоков.
58%
28%
12%
2%
Рис. 1. Суммарные доли тематических блоков по
частоте использования входящих в них показателей
в зарубежных исследованиях инноваций в регионах,
%
I. Условия инновационной
деятельности регионов / результаты
инновационной деятельности
II. Научно-технический потенциал
регионов
III. Инновационная деятельность фирм
IV. Качество инновационной политики
регионов

20. 20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ВРП в расчете на одного занятого
Плотность населения (численность населения в расчете на 1 кв.
км)
Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, обучающегося в
течение всей жизни, в общей численности населения
соответствующей возрастной группы
Удельный вес занятых в сельском хозяйстве в общей численности
занятых в экономике региона
Затраты на исследования и разработки, осуществленные в сфере
высшего образования, в процентах к ВРП
Удельный вес численности занятых исследованиями и
разработками в численности занятых в экономике региона (в
расчете на тысячу занятых)
Удельный вес численности персонала, имеющего высшее
образование (высшая ступень), занятого исследованиями и
разработками, в численности занятых в экономике региона
Удельный вес малых предприятий, осуществлявших
технологические инновации, в общем числе малых предприятий
Удельный вес малых предприятий, осуществлявших
нетехнологические (маркетинговые или организационные)
инновации, в общем числе малых предприятий
Уровень безработицы
Государственные затраты на исследования и разработки в
процентах к ВРП
ВРП на душу населения
Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее
образование, в общей численности населения соответствующей
возрастной группы
Удельный вес занятых в высокотехнологичных и
среднетехнологичных отраслях высокого уровня промышленного
производства в общей численности занятых в экономике региона
Затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП
Затраты на исследования и разработки, осуществленные
организациями предпринимательского сектора, в процентах к
ВРП
Число патентных заявок в расчете на душу населения (на
миллион человек населения)
Удельный вес занятых в наукоемких отраслях сферы услуг в
общей численности занятых в экономике региона
Рис. 2. Рейтинг показателей инноваций по частоте
использования в зарубежных региональных исследованиях