Введение

В указе Президента «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» [16] центральное место занимает задача, заключающаяся в осуществлении прорывного научно-технологического и социально-экономического развития России. Для реализации поставленной цели требуется формирование прочных и эффективных региональных инновационных инфраструктур. Термин «региональные инновационные инфраструктуры» объединяет в себе систему организаций и институтов, обеспечивающих ход инновационной деятельности в регионе, а также способствующих созданию условий для внедрения научно-технических новшеств и инноваций.

Поскольку инновационная инфраструктура есть целостная совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих социальных и экономических институтов и отношений по поводу распределения и потребления материальных и нематериальных ресурсов, следовательно, может быть определена как социально-экономическая система. Фактическое состояние любой системы определяется совокупностью внешних и внутренних факторов.

Целью данного исследования является определение группы факторов-критериев для проведения сравнительной характеристики систем управления инновационными инфраструктурами регионов (на примере субъектов ЦФО).

Объектом исследования являются региональные системы управления инновационными инфраструктурами регионов РФ, предметом исследования – реальные процессы, которые формируются и возникают в ходе реализации управленческих решений по созданию инновационных инфраструктур региона.

В качестве субъектов для сопоставления были выбраны: Новгородская область, Тверская область, Рязанская область, Ивановская область, Тамбовская область. Субъекты были выбраны для сравнительной характеристики, поскольку на них оказывают влияния схожие группы факторов, как правило, негативного характера: имеют схожую географическую близость к крупной агломерации (Владимирская, Тверская области к Москве, Новгородская область – к Санкт-Петербургу), наблюдается сложная демографическая ситуация.

Экспериментальная (основная) часть

Предварительный анализ официальных материалов органов власти и статистики, общественных СМИ, сайтов министерств и департаментов, позволяет зафиксировать ряд общих черт, присущих инновационным инфраструктурам и системам всех рассмотренных субъектов:

• Региональные инновационные системы представлены набором отдельных и невзаимосвязанных элементов, с дублированием функций;
• Связи между бизнесом и наукой (научно-исследовательскими организациями и ВУЗами) слабое;
• В целом регионы характеризуются низкой инновационной активностью
• Миграция трудоспособного высококвалицированного населения и как следствие его старение;
• Недостаточная работа с кадровым потенциалом (система дошкольного и дополнительного образования);
• Ошибочные суждения о наличии в субъекте инновационного потенциала.

В современной России проблема разрыва между органами власти и прочими субъектами экономических отношений не новая и по-прежнему актуальная. На инвестиционном портале Владимирской области [8] в качестве инвестиционной команды отмечены 6 административных единиц (Рязанской – 2, Ивановской – 6, Новгородской – 2, Тамбовской  — 2). Вспомним основы командообразования и обратимся к результатам исследования Л. Патмана и В. Майерс «Familiar Metric Management: Small is Beautiful Once Again»[24]: чем больше отношений, тем больше времени нужно, чтобы выстроить их и создать продуктивность. Но даже, учитывая тот факт, что в некоторых анализируемых областях приемлемое количество участников команды, это не означает, что заявленное число сотрудников принимает участие в работе с инновационной деятельностью: за 1-ой административной единицей стоит департамент или отдел с численностью от 3 до 5 сотрудников, поэтому в целом численность команды по-прежнему остается неоптимальной для продуктивной и быстрой работы.

Таким образом, первый показатель для анализа региональной системы управления инновационными инфраструктурами – это продуктивность или активность команды (органов управления).

Далее обратимся к вопросу информационной активности органов власти и связям с общественностью в области инновационной и инвестиционной деятельности: если  ознакомится с содержанием сайтов указанных субъектов (например, Корпорация развития Владимирской области [11], то можно отметить крайне низкую информативность интернет-ресурсов (информации, касающейся инновационной/инвестиционной деятельности, либо нет либо представлены данные за неактуальные периоды)).

В таблице 1 представлен сравнительный анализ информационный ресурсов, касающихся инновационной и инвестиционной деятельности по ряду показателей, предложенных автором.

Таблица 1

Сравнительный анализ информационный ресурсов, касающихся инновационной и инвестиционной деятельности в регионах

 Высокую оценку информационной активности и представительности получили интернет-ресурсы Новгородской и Рязанской областей: интернет-ресурсы выглядят современно, содержать актуальную информацию (в том числе статистическую), ведется календарь событий и новостей инновационной и инвестиционной сферы (ежедневно). Основной недостаток интернет-ресурсов других субъектов в неактуальности представленной информации и ее недостаточности, веб-страницы не обновляются.

Таким образом, второй показатель для анализа региональной системы управления инновационными инфраструктурами – это обеспечение информацией участников инновационной деятельности.

Далее коснемся внутренней миграции населения из анализируемых субъектов. Региональные исследователи [10, 1, 14] продолжают говорить о сохраняющейся тенденции к оттоку перспективных кадров в сторону столичных агломераций.  В таблице 2 представлены данные по динамике внутренней миграции из рассматриваемых субъектов.

Таблица 2

 Распределение мигрантов по возрастным группам (число выбывших), 2016-2022 гг., темп роста [2]

Данные за 2020 и 2021 отмечены особым знаком – годы ограниченного перемещения в связи с эпидемиологической обстановкой. По Рязанской области и Новгородской отмечаются наибольшие значение средних темпов роста внутренней миграции по 2-м возрастным группам. Автор считает, что следует обратить внимание на категорию «младше трудоспособного возраста» и тенденции в этой группе – как правило, это учащиеся и студенты, и можно сделать вывод, что носители инновационного потенциала предпочитают обучаться не в образовательных учреждениях своего региона, и как, правило, остаются в том регионе, где проходили обучение.

Что касается трудоспособного населения, то средний темп роста и показателя «отрицательный», т.е. идет сокращение оттока кадров, но если сопоставить те усилия и финансовые вливания, которые учреждаются на территории субъектов [17], колебания в размере 5-10% снижения оттока — это разве те результаты, которые должны быть?

Снижение внутреннего миграционного потока в период (2020-2021) года было вызвано с эпидемиологической обстановкой и установленными органами власти ограничениями на перемещения. Вследствие выше указанных факторов на внутреннюю миграцию повлияло также с одной стороны, замедление общей экономической активности регионов, а с другой стороны, расширение практики удаленной работы. За период 2020-2021 гг. сформировался отложенный спрос на миграцию как внутреннюю, так и внешнюю, а события 2022 г. ее только усилили. Описанные события, их причинно-следственные связи, факторы и прогнозы развития являются темой для изучения в отдельных исследованиях.

Далее рассмотрим тенденции работы в регионах с источниками инновационного потенциала. Источником инновации является новаторская деятельность и собственно новатор. Для целей данного исследования под «новатором» будем понимать физическое лицо (несколько физических лиц), творческим трудом которых создана новация в виде открытия, изобретения, других объектов интеллектуальной собственности, отображенных на каком-либо носителе информации [18].

Для поддержания активной инновационной деятельности инвесторам (как частным, так и государственным) необходимо работать не только с уже «состоявшимися новаторами», но и с теми ресурсами, которые в будущем ими могут стать – это дети дошкольного возраста и школьного, студенты. В данном случае рассмотрим охват общего числа школьников дополнительными занятиями в области технических и естественнонаучных знаний (доля, %). Следует пояснить, что для расчета использовались данные по учреждениям, оказывающим образовательные услуги и имеющие лицензии по этому виду деятельности (существует тенденция регистрации организаций, оказывающих образовательные услуги, но по иному виду экономической деятельности, например, оказание информационно-консультационных услуг, в целях избежание прохождения процедуры лицензирования).

Таблица 3

Доля учащихся в возрасте от 7 до 18 лет, получающих дополнительное образование по техническим и естественнонаучным направлениям подготовки дополнительного образования, 2019-2022 гг.

Достаточно высокий уровень охвата наблюдается в 2020 г. в Ивановской, Владимирской, Тверской областях и Новгородской областях – 20,6%, 21,2% и 20,8% и 27,4% соответственно. Наименьший уровень охвата наблюдается в Рязанской области – 16,2%. Следовательно, субъекты с высоким  количеством охвата учащихся потенциально обладают (или могут обладать) и большим инновационным потенциалом, который может в будущем перерасти в реальные научные и технические инновации. При этом доля охвата детей, занимающихся техническими и естественнонаучными дисциплинами выросла практически во всех анализируемых субъектах – общий рост составил 7,9 п.п. в 2022 г. по сравнению с 2021 г. Рост объясняется популяризацией ИТ-образования в России и в мире в целом, и теми преимуществами, которые сулит данная профессиональная область.

Практически во всех статьях региональных исследователей, анализирующих инновационные системы регионов, есть выводы о потенциально высоком инновационном уровне анализируемых субъектов. Например, С. П. Земцов [6] для своей системы оценки индекса инновационного потенциала использует показатель — доля населения с высшем образованием. Хотелось бы подвергнуть критике данный подход и сослаться на результаты социологического опроса ВЦИОМ [5]: более половины опрошенных в 2019 г. 57% сообщили, что им хватало знаний и навыков для профессиональной деятельности и лишь 11% ощущали их нехватку. Если вернуться к определению новатора, и посмотреть на него с точки зрения полученных результатов опроса: новатор – это субъект, который в своей творческой деятельности постоянно ищет что-то новое, но 60%, обладающих высшем образованием заявили, что их знаний им достаточно и новые знания им не нужны, что говорит, во-первых, о застое в тех областях, где заняты работающие, а во-вторых, об отсутствии у них творческих стремлений (а значит и потенциально инновационных). В дополнении к этому рассмотрим результаты статистического наблюдения Федеральной службы государственной статистики «Итоги выборочного статистического наблюдения участия населения в непрерывном образовании»[9], которые косвенно подтверждают и результаты исследования ВЦИОМ: общая численности населения, участвующая в непрерывном образовании в 2020 г. сократилась на 6,6% по сравнению с  2015 г., в самообразовании на 1,2%. Кроме того, наблюдается тенденция сокращения женщин в непрерывном образовании (в 2015 г. доля участия – 53,5%, в 2020 г. – 50,1%).

Поэтому более подходящим для оценки инновационного потенциала (косвенного) будет использование не только численности аспирантов и докторантов, но и их выпуск с результатами. В таблице 4 представлены данные по коэффициенту, рассчитанному как соотношение количество выпущенных аспирантов с защитой диссертации к общему количеству выпущенных аспирантов (коэффициент результативности аспирантуры).

Таблица 4

Динамика коэффициента результативности аспирантуры 2017-2019 гг.[3]

Если брать коэффициент результативности по г. Москва за эталон сравнения, то в анализируемых субъектах значения этого коэффициента близкие к нему или немного превышающие (например, в Ивановской и Тамбовской областях, 0,12 и 0,13 соответственно).

В дополнение к данному показателю рассмотрим показатель коэффициент изобретательской активности[22] (см. табл. 5)

Таблица 5

Коэффициент  изобретательской активности, 2017-2020 гг.[11]

По результатам данной таблицы видно, что уровень изобретательской активности по анализируемым субъектам значительно ниже аналогичного (2-3 раза) показателя по г. Москва. По мнению автора, такие полученные данные в анализируемых регионах не могут свидетельствовать об их высоком инновационном потенциале. О высоком инновационном потенциале не могут прямо свидетельствовать и количество профессиональных образовательных организаций [19] (общее количество, поскольку инновации могут создаваться не только в высших учебных заведениях): по Владимирской области – 56, Новгородской –41, Ивановской – 39, Рязанской – 37, Тамбовской – 80, Тверской – 56. При этом лишь в Владимирской и Новгородской областях университеты имеют особый статус – опорный университет^[1].

Парадоксальной также кажется ситуация, что в настоящее время в России разрабатываются программы по поддержке инновационной активности (гранты, стипендии и т.д.) исследователей моложе 35 лет, однако, как утверждает статистика[20], средний возраст исследователя в 2020 г. в Ивановской  области – 44, во Владимирской, Рязанской и Новгородской-  43, Тамбовской и Тверской – 48. Это свидетельствует и о разрыве между реальностью и написанными стратегическими планами, о низкой эффективности всех ранее принятых мер (т.е. мероприятия, которые были направлены на привлечение молодых исследователей и новаторов, не показали должной эффективности), а также может свидетельствовать о низком интересе молодого поколения (до 5 лет) наукой и исследованиями (прикладными и фундаментальными).

Результаты исследования

Таким образом, следующим показателем для оценки региональной системы управления инновационными инфраструктурами – работа с потенциалом региона.

На основании проведенного аналитического обзора некоторых показателей, можно сформировать систему показателей для сравнительной характеристики систем управления (СУ) инновационными инфраструктурами регионов РФ:

• среда генерации знаний и работа с кадровым потенциалом региона (организации, учреждения, объединенные в систему предоставления образовательных услуг);
• активность органов регионального менеджмента (экспертный и субъектный показатель. Эксперт обращает внимание на открыто транслируемую деятельность в социальных сетях, личные встречи с субъектами инновационной деятельности, деловые поездки, касающиеся инновационной деятельности в регионе);
• обеспечение информацией участников инновационной деятельности, связи с общественностью, экспертный и субъектный показатель. Проверяется достаточность и актуальность информации на официальных ресурсах органов власти, обратная связь. Наличие бюрократических механизмов, коррупции.

В качестве дополнительных показателей для оценки систем управления могут быть представлены:

• Численность инновационно-активных предприятий
• Положительным является факт наличия таких предприятий в регионе, положительная динамика их количества, а также максимальное число среди сравниваемых субъектов;
• наличие программы инновационного и/или стратегического развития региона (ССЭР), ее общедоступность и актуальность – показатель проверяет актуальность и фактическое наличие документа;
• разнообразие объектов инфраструктуры – показатель отражает число фактических объектов инфраструктуры (кластеры, технопарки и др.). Источником служат официальные материалы органов власти;
• финансовые инструменты и меры поддержки. Источником служат официальные материалы органов власти.

Выводы

В заключении необходимо отметить, что регионы при условно равных входных данных (например, географического положения, ресурсной базы и человеческого капитала) и наличии проблем одного ранга (демографические, миграционные и т.д.) на выходе будут иметь относительно равные показатели развития инфраструктуры и инновационного развития.  И тем самым, можно будет утверждать, что степень влияния принципа управления минимально или, что внешние факторы (миграция, демография, накопленный человеческий капитал) имеют настолько сильнее влияние, что классические принципы регионального управления  работают неэффективно.

Такого рода анализ может применяться ко всем регионам, однако более доказательными будут сравнение субъектов,  имеющих условно равные входные ресурсы, например, некоторые республики Северного Кавказа могут быть объединены в одну выборку – Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Чеченская Республика и др., поскольку мощным фактором, их объединяющим, являются культурные и религиозные особенности.

[1] Опорный университет (опорный вуз) в России – это региональный вуз, ориентированный на поддержку развития субъекта Российской Федерации посредством обеспечения местного рынка труда высококвалифицированными специалистами, решения актуальных задач региональной экономики и реализации совместно с регионом и его предприятиями образовательных и инновационных проектов.