В процессе расчета опробывается целый ряд показателей, в конечном итоге из трех пятерок показателей по пяти порогам выбрана одна. Отбор показателей проводится с позиций более объективного отражения порога и этапа научно-инновационного процесса:фундаментальные исследования – прикладные НИР и Разработки – освоение нового производства – инновации и распространение технологий – применение инноваций. Дело в том, что как показали расчеты ряд статистических показателей не отвечает указанному прямому и однозначному их предназначению. Например, показатель «инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации)» по сути является эклектичным, отражая с одной стороны инновации и их распространение, а с другой – применение и распространение уже новых продуктов (маркетинг). Последнее превалирует в отчетности и, тем самым, сильно искажает суть и однозначность инновационной активности, не отражает реального состояния инновационной деятельности региона.
Кроме того, расчеты при использовании показателей инновационного уровня предприятий и организаций искажают оценки степени инновационного развития регионов, поскольку зависят от количества предприятий в регионе (при малом их числе регион попадает в группу с более высоким порогом) и размера (при многочисленности и малом размере с суммарной существенной наукоемкостью регион попадает также в более высокий порог). Также в ряде регионов отсутствует соответствие удельного веса инновационно-активных предприятий и удельного веса инновационной продукции в виду различия в инновационной отдаче. Например, можно отметить сниженную отдачу в таких регионах Северо-Западного Федерального округа как Архангельская, Ленинградская, Мурманская и Псковская области, Республика Карелия. Есть и другие искажения. Например, показатель «Эффективность коммерциализации результатов НИОКР» по Липецкой области составил величину 473%, по Ямало-Ненецкому округу – 1201%. Указанный показатель рассчитывается как отношение «объема отгруженных инновационных товаров, работ, услуг» к «внутренним затратам на научные исследования и разработки». Причиной получения «некорректной» величины показателя является незначительный размер внутренних затрат на НИР по сравнению с относительно высоким значением числителя данного отношения.
Поэтому такого рода регионы были отсеяны из соответствующей группы.
Выявленные группы регионов по степени инновационного развития подтверждают отмеченные тенденции реалий конфигурации научно-инновационного пространства, в первую очередь, его поляризации.
Направления и пути реализации поляризации достаточно очевидны и отмечены в литературе.
– повышение наукоемкости территорий и доли высокотехнологичных инноваций постиндустриальной экономики в регионах на основе развития и создания новых центров инновационной экономики, в т.ч. на базе формирования крупных федеральных научных центров и исследовательских университетов, наукоградов, научных центров корпораций, строительства крупных городских объектов на базе мегапроектов;
– формирование «полюсов» концентрации научного и инновационного потенциала в стране, рост «притяжения» территорий к центрам науки и технологии, активизация «искривления» пространства страны и регионов, в т.ч. на базе развития агломераций и крупных городов, процесса синергии.
Из сопоставления регионов одной группы наиболее высокой степени инновационного развития видно, что некоторые из них попадают и в другие группы, поскольку решают задачи и других этапов на пути к инновационному типу развития. Так г.Москва и г. Санкт-Петербург попадают еще в группу с высоким показателем «число организаций, выполняющих научные исследования и разработки», относящимся к порогу обеспечения высокой наукоемкости национальной экономики. Кроме этого, г.Москва имеет высокий показатель «ВРП в расчете на одного занятого в экономике в регионе», относящийся к характеристике порога достижения долговременной экономической динамики, тогда как г.Санкт-Петербург имеет высокий показатель «удельный вес малых предприятий, осуществляющих.технологические инновации», относящийся к характеристике порога достижения инновационной восприимчивости. Это можно считать выявленным резервом для данных и подобных регионов, который может быть реализован, как показывает практика, при расширении межрегионального сотрудничества традиционных научных центров и регионов-потребителей НИОКР, создании в последних программ поддержки малого и среднего бизнеса, организации образовательных программ, помощи малым предприятиям при вузах, и компаниям, находящимся в бизнес-инкубаторах.
Такого рода резерв характерен, как показывает проведенный анализ, для целого ряда регионов.
Другим направлением трансформации может быть развитие научно-инновационной деятельности в регионах путем вовлечения в нее большего числа регионов, что не столь активно пропагандируется и разрабатывается. Между тем возможный потенциал расширения пространства является существенным, поскольку выявляется значительное число такого рода регионов.
Во – первых, вовлечение большего числа регионов в научную и инновационную деятельность может быть на основе их инновационной модернизации, в т.ч. на базе регионов нового освоения по пути обновления промышленности регионов и городов сырьевой направленности.
Здесь также выявлены аналогичные резервы с учетом попадания ряда регионов нового освоения в несколько групп (до их отсеивания):Вологодская и Костромская области – в группу регионов по порогу достижения определенного уровня инновационности региона по показателю «эффективность коммерциализации результатов НИОКР», Камчатский край и Мурманская область – в группу регионов по порогу достижения инновационной восприимчивости по показателю «удельный вес малых предприятий, осуществляющих технологические инновации», Сахалинская область и Ямало-Ненецкий автономный округ – в группу регионов по порогу достижения долговременной экономической динамики по показателю «ВРП в расчете на одного занятого в экономике в регионе».
Масштабной основой расширения научно-инновационного пространства по данному направлению – как видно из графиков расчета степени инновационного развития регионов – являются регионы с преобладанием отраслей машиностроения (например, Новосибирская область), химико-технологических отраслей (например, Пермский край), агропромышленные с плотным сельским населением (например, Поволжье), монопромышленные и старопромышленные регионы, поскольку, по-видимому, трансформационные процессы активнее проявляются в сырьевых регионах, где инновационный потенциал корпораций растет интенсивно.
Здесь имеются две возможности роста научно-инновационной активности, два пути. Один путь опирается на системность действий региона по реализации стратегии инновационного развития и по большему вовлечению в него ключевых субъектов инновационного развития территории. По данным критериям отмечены комплексные усилия регионов, вошедших в инновационную десятку в рейтинге (проведен Фондом «Петербургская политика») –Красноярский край, Калужская и Челябинская области.
Другой путь состоит в непосредственном формировании полюсов инновационного развития в городе и регионе – создание кластеров, университетов, научно-образовательных центров, а также в умелой организации и интенсификации инновационной деятельности – разработка карт распределения креативного человеческого капитала, проектирование разумного города на основе широкого использования прорывных информационных технологий в сфере услуг и управления.
Еще более выпукло возможности этого и других направлений выявляются при рассмотрении выделения во всей совокупности регионов разного типа по признаку многоукладности в дополнение к типам регионов по порогам инновационного развития.
Поэтому для представительности результатов приходится объединять регионы в группы по более или менее схожим конкурентным преимуществам, расширяя экономический профиль и спектр производственной специализаций в группе регионов: науконасыщенные (старые и новые научные, образовательные и инновационные центры); старопромышленные (центры машиностроения, химико-технологических отраслей и др., агропромышленные); регионы нового освоения (сырьевые, топливно-энергетического комплекса); пограничные (в т.ч.северные, портовые).
При таком анализе могут быть значительно глубже учтены отраслевые различия групп регионов, различия в характере научных исследований (фундаментальные или прикладные, имеющие разную отдачу), а значит более объективным отнесение к группам регионов по типу инновационного развития.
Для наглядности может быть сделан анализ пограничных регионов, имеющих весьма значительное различие. Новосибирская область обладает высоким показателем «экспорта технологий и услуг технического характера» и соответственно отнесена к группе регионов с наиболее высоким уровнем инновационного развития. При примерно равном научном потенциале в группу с высоким показателем «эффективность коммерциализации результатов НИОКР» отнесены Псковская, Брянская, Волгоградская и Оренбургская области, а в следующую группу по показателю «удельного веса малых предприятий, осуществляющих технологические инновации», отнесена Мурманская область и Алтайский край. Причины такого разброса видны из доминирующих для каждого из регионов характерных показателей, относящих регионы к тому или иному уровню по степени инновационного развития. Кроме того, как показывает практика, в тех или иных регионах могут быть не развиты другие составляющие потенциала, влияющие на степень инновационного развития, такие как образовательная, управленческая, пространственная (в смысле недостатка комплексирования с другими регионами). Это и дает некоторые резервы инновационного развития и пути его реализации.
Во – вторых, вовлечение большего числа регионов в научную и инновационную деятельность может быть на основе развития территорий средних и малых городов, имеющих определенные задатки инновационного развития или потенциал для формирования такого рода задатков, а именно – национальных научных и культурных феноменов, в т.ч. феноменов инновационного развития, в т.ч. в области общественных наук. Заметим, что потенциал развития регионов в данном случае может опираться в первую очередь на самоорганизацию, на предпринимательство. Кроме того, научно-инновационное пространство в аспекте постиндустриального производства может иметь новый вектор развития по освоению интеллектуальных услуг на базе развития когнитивных технологий. Справедливо подчеркивается значимость творческого процесса как фактора развития потенциала к созданию региональной инновационной системы в регионах, где еще не заметна инновационная деятельность.