Национальная инновационная система: от концепции к методологии исследования


Национальная инновационная система: от концепции к методологии исследования

Голиченко О.Г.
д. э. н., проф., главный научный сотрудник
Центрального экономико-математического института
проф. кафедры управления наукой и инновациями НИУ ВШЭ
проф. кафедры экономики интеллектуальной собственности
Московского физико-технического института

Появление концепции национальных инновационных систем в конце 1980-х — начале 1990-х годов было связано с неудовлетворенностью ряда ученых-экономистов неоклассическим мейнстримом экономической теории, неадекватностью трактовок роли технологий, знаний и инноваций в экономическом развитии в рамках стандартных подходов мейнстрима (Sharif, 2006). В настоящее время концепция национальной инновационной системы (НИС) охватывает все основные составляющие инновационного процесса, включая организационные, социальные, политические и экономические факторы. Данную концепцию широко применяют исследователи и лица, принимающие решения на региональном, национальном и международном уровнях (Edquist, 2006; Sharif, 2006). Она стала основой исследования инноваций, проводимых Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Европейским союзом, Конференцией ООН по международной торговле и развитию (UNCTAD), Организацией по промышленному развитию ООН (UNIDO). По мнению некоторых авторов, появление концепции НИС оказалось наиболее значимым событием нашего времени в области исследования инноваций (см., например: Martin, Bell, 2011. P. 896). Исследования в области инноваций и технологий позволили превратить «экономику из науки, навевающей уныние, в экономику надежды» (Freeman, 1992). Терминология НИС прочно закрепилась в лексике исследователей и лиц, принимающих решения (Miettinen, 2002).

Между тем, несмотря на успешное распространение концепции в экономической и управленческой среде, сам факт ее появления вызывает ряд вопросов. Насколько нужна эта концепция? Какие проблемы, стоящие перед современной экономической теорией и практикой, она решает? Можно ли ограничиться применением уже известных подходов неоклассического мейнстрима при решении проблем инновационного развития? Ниже мы попробуем дать ответы на эти вопросы, опишем основные характеристики возникшего подхода, его достоинства и недостатки, которые во многом не позволяют применить многие концептуальные положения НИС в теории и на практике, и наметим пути преодоления этих препятствий.

Предпосылки появления концепции инновационных систем

Авторы первых неоклассических моделей рассматривали экономический рост как результат использования физического капитала и труда (Solow, 1957; Uzawa, 1964). Но практически с момента появления неоклассического подхода было ясно, что при использовании в этих моделях закона убывающей доходности физического капитала не возможен долговременный рост за счет данного фактора, а экономический рост в долгосрочном плане ограничен экстенсивным фактором — темпами прироста трудового ресурса (Голиченко, 1999). Поэтому многие исследователи стали рассматривать технический прогресс как главный источник экономического роста.

В 1950-1960-х годах авторы большинства работ в рамках неоклассицизма сводили технический прогресс к экзогенному феномену, внешнему по отношению к социально-экономической системе. Его считали общественным благом, оно не было конкурентным и не обладало свойством исключительности. Иными словами, использование технологии каким-либо из агентов не уменьшало возможности ее потребления другими агентами, а право на равный доступ к технологии имели все экономические агенты, независимо от того, кому из них она принадлежит.

Почти в это же время наметился отказ от концепции экзогенного технического прогресса. Среди моделей, относившихся к данному направлению, наиболее примечательна, по нашему мнению, модель Эрроу (Arrow, 1962), где эндогенность прогресса обеспечивается учетом процесса обучения при использовании основных фондов (капитала). Эрроу применяет винтедж (vintage) — модель, в которой технический прогресс выражается только в создании новых фондов. Близкий к этому подход, только без производственных функций типа винтедж, предложил Шешински (Sheshinski, 1967). Но последующий анализ показал, что в этих моделях, несмотря на эндогенный технический прогресс, экономический рост полностью определяется темпами роста вновь вовлекаемого труда, как и в ранних неоклассических моделях (см., например, Stern, 1991).

В конце 1980-х — начале 1990-х годов возникло направление «нового неоклассицизма». В рамках этого направления исследовали влияние инновационной деятельности на технологические сдвиги с учетом накопления интеллектуального и человеческого капитала (см., например, Romer, 1986; 1990; Grossman, Helpman, 1991; Aghion, Howitt, 1992; Голиченко, 1999). Согласно этой теории, данные виды капитала были результатом инвестиционных решений индивидов и фирм, к принятию которых их побуждали соответствующие экономические стимулы. Интеллектуальный капитал признавался неконкурентным, но частично исключительным. Первое свойство капитала вытекает из природы знаний, благодаря которой в результате положительных экстерналий (эффекта спилловера) оказывается возможным переток знаний в пространстве и во времени. Второе свойство (частичная исключительность) реализуется в данной теории через формальную и неформальную защиту интеллектуальной собственности (патентная защита и коммерческая тайна). Обладание интеллектуальной собственностью обеспечивает монопольную власть фирмы и позволяет ей возместить издержки от инновационной деятельности.

Но даже в новой неоклассической теории роста остались концептуальные положения, противоречащие самой природе инновационной деятельности. Так, по-прежнему не учитывалась роль институтов в создании инноваций, хотя неоклассическую теорию критиковали за отсутствие моделей интеграции институтов в экономическую систему. Также упускался из виду тот факт, что инновационная деятельность возможна только при условии взаимодействия акторов, то есть для ее осуществления необходима система, предполагающая объединение и взаимодействие различных элементов (Bertalanffy, 1968).

Неоклассический агент по-прежнему оставался репрезентативным. Репрезентативность агентов означает, что они обладают примерно одинаковой компетентностью и равной способностью к обучению. Но инновации появляются при неравномерном распределении компетенций и разных способностях к обучению (Lundvall, Johnson, 1994). В рамках новой теории роста не принималось во внимание основополагающее свойство инновационного процесса — неопределенность результата (Romer, 1986; 1990; Grossman, Helpman, 1991; Aghion, Howitt, 1992). Как указывал Эрроу (1962), одно из фундаментальных свойств инновации заключается в том, что она часто становится источником возникновения качественно нового продукта, не известного заранее. Как следствие, фирма не может точно прогнозировать технические и коммерческие выходы инновационной деятельности (как своей, так и своих соперников) и правильно оценить объемы абсорбции инновации потребителями (Pavitt, 2006). Иными словами, фирмы, осуществляя инновации, не в состоянии действовать рационально в неоклассическом смысле этого слова (Dequech, 2001), то есть принцип рационального выбора не применяется при анализе инновационной деятельности. По этой причине может не действовать принцип рационального распределения дефицитных ресурсов при выполнении инновационного проекта.

В эволюционной теории предполагается, что агенты действуют в условиях ограниченной рациональности. Считается, что при принятии решений они применяют эмпирические правила в большей мере, чем оптимизируют функцию полезности (Simon, 1990). При этом используется многообразие вариантов, которое обеспечивает применение эмпирических правил (правило большого пальца). Появлению многообразия вариантов в определенных случаях способствует асимметрия информации (Aboody, Lev, 2000). Сторонники неоклассической теории считают ее одним из основных факторов провалов рынка, но без этой асимметрии во многих случаях не возможны новизна и вариантность продукта или процесса (Hauknes, Nordgren, 1999). И, наконец, способность фирм к инновациям определяется их деятельностью в прошлом (Dosi, 1988).

Следует отметить несколько фундаментальных свойств знаний, признанных учеными-эволюционистами (Castellacci et al., 2005). Во-первых, технологические знания фирмы часто являются специальными (не кодифицированы) и неявными (существуют в умах людей, а также в рутинных практиках организаций). Во-вторых, знания не статичны, а динамичны. Они, с одной стороны, кумулятивны, а с другой — эволюционируют во времени, представляют собой не только результат индивидуального творчества, но и некоторый итог внутренних и внешних взаимодействий организаций. В-третьих, экономические агенты функционируют в постоянно меняющемся мире, недостаточно информированы, им не хватает абсорбционных возможностей для обработки даже имеющейся информации. В-четвертых, институты образуют среду, в которой фирмы и лица, принимающие решения, встречаются и вступают в конфликт с ранее сделанным выбором, казавшимся до сих пор оптимальным.

Шумпетер в книге «Теория экономического развития» (Schumpeter, 1934) называл главной функцией предпринимателя поиск комбинации ресурсов, которая позволит получить «новую пользу» или по-новому использовать известные эффекты, то есть инновации. Долгое время (до начала 1980-х годов) труды Шумпетера и его непосредственных последователей не входили в мейнстрим экономической науки (Fagerberg, Sapprasert, 2011).

Ситуация изменилась с появлением неошумпетерианского направления исследований (Castelacci et al., 2005), которое возникло после выхода работ Фримана (Freeman et al., 1982; Freeman, 1983; 1984; 1987) и Перез (Perez, 1983; 1985) (также см.: Львов, Глазьев, 1985). В отличие от Шумпетера, который не учитывал социальные и институциональные условия при рассмотрении причинно-следственного механизма образования длинных волн, авторы данного направления стали считать капиталистическую систему результатом взаимодействия техно-экономической и социо-институциональной систем. Именно их совместная эволюция определяет тип развития и, соответственно, начало и конец длинной волны. Согласно этой точке зрения, важен не сам момент возникновения радикальных инноваций, а начало их массового применения в быстрорастущих секторах экономики.

Возникшее семейство взаимосвязанных базовых технологий образует «технологическую систему» (Freeman et al., 1982), у других авторов — «технологическую парадигму» (Dosi, 1982) или «технологический стиль» (Perez, 1983). Эта совокупность инноваций дает сильный импульс к переходу техно-экономической системы на новые технологии с перспективой получения значительных выгод. Но если техно-экономическая система уже готова принять «новый технологический стиль», то социо-институциональная может не стремиться сделать это сразу, будучи «привязанной» к прежнему технологическому укладу. Ее неготовность к социальным, организационным и институциональным сдвигам становится барьером на пути диффузии инноваций. Когда между техно-экономической и социо-институциональной системами удается достичь определенной согласованности и гармонии, происходят быстрая диффузия инноваций, их инкрементальные улучшения, наступает подъем и креативное разрушение прежнего технологического уклада. Согласно данному подходу, решающими факторами развития технологий становятся институциональные и социальные изменения.

Развитию нового подхода способствовали существовавшие до его появления линейные модели инноваций и работы по формированию общества, основанного на знаниях (Макаров, 2003; Макаров и др., 2004; Макаров, Клейнер, 2007; David, Foray, 1995; Smith, 1995), информационного общества (Godin, 2006) и тройной спирали (Etzkowitz, Leydesdorff, 2000; Shinn, 2002). Успех нового подхода во многом был обусловлен тем, что он опирался на работы предшественников. Ученые, связанные с РЭНД корпорэйшн, в 1950-е годы стали применять системный подход к изучению процессов принятия решений и менеджмента. После выхода работ Дж. Форестера (Forrester, 1971) и Д. Медоуза (Meadows et al., 1972) возникло почти повсеместное увлечение научной общественности системной динамикой. Заметный интерес к применению системного подхода в области науки и технологий возник в 1960-е годы (Smith, 1995). Квалифицированными пользователями данного подхода показали себя ученые, вовлеченные в научно-исследовательскую деятельность ОЭСР (Godin, 2009). Как у всякого квалифицированного пользователя, развитие системного подхода ОЭСР происходило по мере его интерактивного применения к объекту исследований.

Для распространения системного взгляда на теорию инноваций необходима была консолидация усилий сторонников эволюционной теории (Metcalfe, 1988; Nelson, Winter, 1982) и экономистов, придерживающихся институциональных взглядов в теории инноваций (Freeman, 1987; Lundvall, 1992), в рамках одного подхода (Soete et al., 2010). Такая консолидация возникла во второй половине 1980-х — первой половине 1990-х годов, когда появилась концепция национальных инновационных систем.

Возникшая концепция была призвана помочь сформировать основу нового подхода к определению развития на основе национальных инноваций. Этот подход должен был не только ответить на возникшие перед экономической теорией вопросы, но и стать операбельным и непосредственно сфокусированным на выработке мер государственной политики, направленной на инновационное развитие.

Формирование концепции инновационной системы

Основоположниками концепции можно считать К. Фримана, Б.-А. Лундвалла и Р. Нельсона. Начались интенсивные поиски определения понятия «национальная инновационная система». Последовательность появления этих определений отражает накопление сведений об объекте и развитие понимания его сути. К наиболее ранним из известных относится определение Фримена, которое он сформулировал в 1987 г., исследуя инновационное развитие Японии (Freeman, 1987). Это определение гласило, что НИС — это «сеть институтов в государственном и частном секторах, чья активность и взаимодействие создают, импортируют, модифицируют и распространяют новые технологии». Следует отметить, что в данной формулировке отсутствует в явном виде термин «знания». Все сводится к «новым технологиям», в которых знания неявно воплощены. Кроме того, не подчеркивается национальный аспект данной сети. Указанные «недостатки» в какой-то мере отсутствуют в определении Лундвалла: НИС — это «элементы и связи между ними, которые взаимодействуют при производстве, распространении и использовании экономически полезных знаний. Эти элементы расположены или имеют корни внутри национальных границ» (Lundvall, 1992). Здесь, правда, не ясно, что такое «экономически полезные знания».

Экономическую полезность знаний Нельсон видит в том, что их применение позволяет обеспечить эффективность инновационной деятельности (Nelson, 1993). По его мнению, НИС — это «система национальных институтов, взаимодействие которых определяет эффективность инновационной деятельности национальных фирм». Отличительная черта этого утверждения в том, что элементы НИС не просто расположены в национальных границах, а представляют собой национальные институты.

Попытку уточнить роль национальных институтов предприняли Патель и Павит (Patel, Pavitt, 1994). Они утверждали, что инновационная система состоит «из национальных институтов со своими стимулирующими структурами и уровнем компетенции, определяет скорость и направление технологического познания».

Замыкает в определенном смысле данную серию определений Меткалф. Стремясь дать наиболее полное определение НИС, он предлагает рассматривать ее как «совокупность различных институтов, которые по отдельности и во взаимодействии вносят вклад в развитие и передачу технологий и обеспечивают рамки для формирования государственной политики, оказывающей влияние на инновационные процессы... НИС — это система различающихся взаимосвязанных институтов, производящих, хранящих и передающих знания, мастерство и созданные человеком продукты, используемые при разработке новых технологий» (Metcalfe, 1995). Развитие этот подход получил в работах (Иванова, 2002; Багриновский и др., 2003). Анализ подхода российских авторов к определению НИС см. в: (Лотош, 2007).

Шумпетер рассматривал инновации как коммерциализацию изобретений и их новых комбинаций, разделяя процессы создания инноваций и их диффузии, но приверженцы подхода НИС приняли концепцию, которая включает в понятие инновации диффузионные процессы. В современном понимании национальная инновационная система — это совокупность национальных государственных, частных и общественных организаций и механизмов их взаимодействия, в рамках которых осуществляется деятельность по созданию, хранению, распространению и использованию новых знаний и технологий (Голиченко, 2003).

В подходе НИС не применяются основные положения неоклассической экономической теории: гипотеза о рациональном выборе экономического агента между известными вариантами действий, реализация которых может носить рискованный характер; принцип рационального распределения редких ресурсов (Lundvall, Johnson 1994). Поведение организаций формируется под воздействием институтов, в том числе законодательства, правил, норм, рутин, обычаев и привычек. Эти институты регулируют связи и взаимодействие между индивидуумами, группами и организациями и определяют мотивы и препятствия к инновационной деятельности. Следуя Лундваллу, различия в технологических результатах стран в значительной степени определяются характеристиками институциональной среды, в которую погружены предприятия (Lundvall et al., 2002). Более того, институциональное устройство инновационной системы считается одной из двух фундаментальных черт НИС. Именно оно определяет, «каким образом в системе производится продукция, создаются инновации и протекают процессы обучения» (Lundvall et al., 2002. P. 220). Вторая фундаментальная черта НИС — ее структура, от которой зависит, что производится в системе и какой уровень компетенции достигнут.

В концепции национальной инновационной системы процессы обучения стоят в центре внимания, поскольку без них нельзя реализовать процессы производства новых знаний или объединить существующие или новые элементы знаний в новую комбинацию для создания инновации. В процессе инновационной деятельности обучение носит интерактивный характер.

Следует отметить, что если неоклассические экономические агенты в силу своей репрезентативности обладают примерно одним уровнем компетентности и способности к обучению, то в концепции инновационной системы эти характеристики неравномерно распределены среди агентов. Лундвалл включил в инновационную систему действие различных социальных и экономических факторов и их взаимосвязи (Lundvall 1992; 2007; Lundvall et al., 2002). К числу этих факторов он отнес, с одной стороны, общую культуру, существующие ценности и институты, с другой — обучение, инновации, конкурентоспособность. Чем выше общая культура и меньше культурных и языковых различий в стране, тем легче организовать интерактивное долгосрочное обучение внутри НИС.

Отрицая рациональность выбора ресурсов экономическим агентом при создании инноваций, авторы научной школы Аалборга (Лундвалл и его последователи) настаивают на существовании коммуникативной рациональности акторов инновационной системы. Именно эта рациональность, наряду с возникающей многосторонней системой связей, основанной на доверии и лояльности, обеспечивает долгосрочные горизонты и успешность их деятельности.

НИС возникает при объединении усилий государства, представителей предпринимательской, научной и творческой среды (Голиченко, 2006). Государство не только создает рамочные условия работы системы, но и во многом формирует мотивационную основу деятельности элементов системы, многие ресурсы и институты НИС (см. также Иванов, 2004), предоставляет доступ к ним, выступает катализатором процессов в НИС как партнер, снижающий инновационные риски (Soete et al., 2010). Зрелая НИС формирует систему взаимоотношений науки, промышленности и общества, в которой развитие экономики и общества основано на инновациях, а потребности инновационного развития во многом определяют и стимулируют важнейшие направления развития научной деятельности.

Развитие методологии исследования национальных инновационных систем

Для развития теоретической основы концепции национальных инновационных систем были приложены значительные усилия. Но достаточно ли их, чтобы обеспечить появление полноценной методологии исследования НИС? С одной стороны, необходим метод изучения НИС, основанный на переходах от микро- к макроуровню (Lundvall, 2007. Р. 102). С другой — существующие подходы в большей степени фокусируются на институтах макроуровня и в меньшей — на предпринимателях, действующих на микроуровне (Hekkert et al., 2007. P. 414). Иными словами, в концепции НИС отсутствуют мосты между макро и микро, присущие мейнстриму экономических исследований. Проблема измерения некоторых ключевых процессов НИС, например интерактивного обучения, остается нерешенной. Пока не удалось создать систему индикаторов, которая позволит достаточно полно охарактеризовать входы и выходы процессов инновационной системы, эффективность этих процессов и системы в целом.

По мнению Эдквиста, при переходе на микроуровень инновационная система рассматривается как нечто единое, без выделения подпроцессов и их акторов (Edquist, 2006. Р. 186). Фагенберг отмечает, что «наше понимание того, как знания и инновации функционируют на организационном уровне, остается фрагментарным и требует соответствующих концептуальных и прикладных исследований» (Fagerberg, 2006. Р. 20). В некоторых работах подчеркивается, что подход часто остается слишком описательным (Fagerber, Srholec, 2008; Yoon, Hyun, 2009; Guan, Chen, 2012) и не дает верного представления о необходимых мерах политики в НИС (Lorentzen, 2009). Миеттинен считает, что подход НИС «плохо связан с системным и динамическим мышлением» (Miettinen, 2013. Р. 35). К приведенным критическим замечаниям следует добавить, что работы в области НИС часто сосредоточены на проблемах развитых стран (Lorentzen, 2009) и не содержат рекомендаций по построению НИС в развивающихся странах (Lundvall, 2007; Albuquerque, 2007).

Среди публикаций по методологии исследования НИС много интересных работ, посвященных изучению проблем и недостатков реальных инновационных систем (Carlsson, Jacobsson, 1997; Edquist et al., 1998; Johnson, Gregersen, 1994; Malerba, Orsenigo, 1997; Smith, 2000). В этих работах можно найти описание и анализ инфраструктурных и институциональных провалов НИС. Заслуживают внимания работы, авторы которых пытаются определить функции детерминант НИС, невыполнение которых означает провал НИС (Edquist, 2006; Hekkert et al., 2007; Wieczorek, Hekkert, 2012). Однако эти функции часто выглядят излишне абстрактными и опосредованными. Интересные работы посвящены исследованию связей исследований и разработок и процессов создания технологий на уровне отдельных промышленных областей (van Looy et al., 2006) и стран (Choung, Hwang, 2000; Sun, Liu, 2010).

С одной стороны, принимая во внимание все вышесказанное, можно сделать вывод, что концепция НИС и связанные с ней методологические подходы позволяют ликвидировать многие недостатки теорий, принадлежащих к мейнстриму современной экономической мысли. С другой стороны, можно утверждать, что сегодня в литературе не существует сквозной идеи анализа функционирования НИС, хотя в рамках развития концепции НИС возникли отдельные ценные фрагменты. Это ограничение (Edquist, 2006) не позволяет на практике применить многие концептуальные положения НИС (OECD, 2002). В частности, из-за отсутствия стандартного подхода к логически упорядоченному исследованию НИС нельзя обнаружить и достроить, при необходимости, причинно-следственные цепочки связей факторов. Как следствие, нет возможности определить достаточно полную совокупность взаимосвязанных факторов, которые оказывают отрицательное воздействие на развитие системы, разработать меры государственной политики, направленные на устранение этих факторов (см. также Edquist, 2011).

В нашей работе предлагается методология исследования НИС, которая, с одной стороны, учитывает упомянутые выше ценные результаты исследований, а с другой — позволяет снизить концептуальную размытость концепции НИС и обеспечить возможность ее приложения для практических исследований инновационной системы (Golichenko, 2013). В рамках этой методологии используются структурно-объектный и функциональный методы исследования. Первый применяется для решения задачи декомпозиции объектов НИС, второй — для анализа эффективности НИС и ее факторов. Следует отметить, что предлагаемые методы разработаны на основе идей структурного и функционального подхода (Nelson, 1993; Lundvall, 1992; Edquist, 2006; Hekkert et al., 2007; Johnson, 2001).

Следуя системному структурно-объектному подходу, национальная инновационная система представляется как три макроблока, взаимосвязанных на горизонтальном уровне: бизнес-среда и рынок; среда, производящая новые знания; механизмы (каналы) передачи знаний. Для оценки состояния и функционирования этих блоков, поиска узких мест НИС на макроуровне нужно построить профиль национальной инновационной системы (Голиченко, 2011). Чтобы выяснить основные проблемы инновационной структурной политики, направленной на улучшение работы данных блоков на мезоуровне, в указанной макроструктуре в результате декомпозиции должны быть выделены подпроцессы НИС. Они могут быть сгруппированы в соответствии с одним из нижеперечисленных принципов:

  • по размерным классам организаций (в размерном классе объединены предприятия, близкие по количеству занятых на производстве);
  • по степени технологичности обрабатывающих производств;
  • по классам собственности организаций;
  • по экономическим операторам, объединенным в группы по регионам страны.

В соответствии с упомянутым выше функциональным подходом каждый уровень структурно-объектной декомпозиции может быть разделен на четыре подуровня (страты). В первой страте должна происходить идентификация внешней среды и положения объекта относительно этой среды. Во второй исследуются эффективность и результативность деятельности объекта. В третьей изучаются факторы эффективности и результативности деятельности объекта. В четвертой исследуются институциональное устройство среды и рамочные условия. Примеры подобного анализа можно найти в (Golichenko, 2013).

Предложенная методология обеспечивает концептуальные рамки дебатов по вопросам политики или стратегии с целью повысить экономическую эффективность функционирования национальной инновационной системы. При применении комбинации структурно-объектного и функционального методов можно анализировать факторы инновационной активности в бизнес-среде и системе, создающей новые знания, во многих европейских странах, в России, США и индустриальных экономиках Юго-Восточной Азии. Концепция каналов передачи знаний, описания и анализа их функционирования позволяет выявить недостатки в функционировании их звеньев, идентифицировать недостающие элементы и сформулировать соответствующие меры политики. И, наконец, чтобы успешно использовать и развивать предложенную методологию, необходимо существенно модифицировать систему индикаторов и расширить применяемые для их измерения базы данных.

Для понимания содержания институциональных инструментов политики, направленных на усиление эффективности компонентов НИС и повышение ее абсорбционных и инновационных возможностей, необходимо сконструировать систему политических инструментов, направленных на ликвидацию или смягчение провалов НИС. Можно использовать подходы к ее конструированию, изложенные в (Golichenko, 2013).

Области политики формируются для решения следующих задач: повышение инновационной активности бизнеса, расширение процессов диффузии и кооперации, развитие науки и ее ориентации на решение проблем инновационного развития страны. Содержание областей должно соответствовать стадиям развития страны — ресурсная, инвестиционная и основанная на собственных инновациях (Porter, 1990). Стадийный подход к определению направлений политики и мер ее реализации позволяет государству содействовать развитию процесса ко-эволюции абсорбционного потенциала, увеличению инновационных мощностей предприятий национальной инновационной системы (Castellacci, Natera, 2013).

На инвестиционной стадии государственная политика способствует сдвигу от мобилизации первичных факторов на предыдущей, ресурсной стадии к технологическому рывку за счет резкого увеличения масштабов использования и обновления импортных технологий, а также инкрементального улучшения выпускаемых продуктов (см. также Полтерович, 2008). Важная часть этой политики — введение экономических стимулов для повышения абсорбционных возможностей национальных предприятий путем интеграции в мировую экономику и диффузии глобальных знаний. Высокое качество среднего и высшего, а также профессионального образования позволяет запустить необходимые процессы технологической абсорбции. Необходимо формировать политику технологического толчка, в частности со стороны внешнего мира.

Существует опасность, что страна, успешно справившаяся с прохождением многих фаз инвестиционной стадии, «застрянет» на ней, не сможет перейти к стадии, основанной на собственных инновациях. Поэтому очень важно создать на инвестиционной стадии необходимые институциональные условия и ресурсное обеспечение для перехода к следующей стадии. Это означает, что на инвестиционной стадии должна формироваться и реализовываться смешанная государственная политика, направленная не только на прохождение фаз инвестиционной стадии, но и на создание институтов и ресурсов для прохождения будущей стадии.

На стадии, основанной на собственных инновациях, политика направлена на формирование постимитационной модели НИС, способной создавать радикально новые продукты и процессы. На этой стадии наиболее важны поддержка частных и государственных инвестиций в человеческий ресурс в науке и технологиях, а также развитие гибкого рынка высококвалифицированного труда. На данной стадии продолжается политика технологического толчка, направленная на создание неовеществленных технологий и технологий двойного применения. Правительство должно сформировать политику поддержки рыночных сил, включая схемы стимулирования, сфокусированные на конце инновационного цикла. Значительные усилия потребуются для усиления кооперативных связей предпринимательского и государственного секторов при проведении исследований и разработок, нелинейном взаимодействии этих секторов, включая развитие схем государственно-частного партнерства.

Заключение

Неоклассические теории роста содержат ряд концептуальных положений общесистемного и частного характера, которые существенно ограничивают возможности их применения для анализа экономического развития на основе инноваций. Концепция НИС, возникшая на рубеже 1980-1990-х годов, вводит положения, позволяющие ликвидировать многие недостатки и «белые пятна» неоклассического мейн-стрима и адекватно отобразить инновационные процессы и их факторы.

Вместе с тем, несмотря на предпринимаемые усилия по развитию теоретической базы анализа НИС, сквозная идея такого анализа в рамках данной концепции пока не реализована, а соответствующие подходы пока не дали ожидаемого результата. Это обстоятельство не позволяет определить достаточно полную совокупность факторов, оказывающих отрицательное воздействие на развитие процессов в НИС, и разработать меры государственной политики, направленные на устранение этих факторов или нивелирование их действия.

Необходимо развивать методологию, которая позволит снизить концептуальную размытость подхода НИС и обеспечит возможность его эффективного приложения для практического исследования инновационной системы. Подход к развитию такой методологии, основанный на комбинации структурно-объектного и функционального методов анализа, предложен в статье. По нашему мнению, он позволит снять многие упомянутые выше ограничения. По-видимому, в будущем потребуются значительное углубление методологии анализа НИС и тестирование ее результатов при исследовании процессов и факторов инновационной активности в бизнес-среде, в производстве знаний, в действии каналов диффузии знаний НИС развитых и развивающихся стран.


Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 14-02-00018).


Список литературы

Багриновский К. А., Бендиков М. А., Хрусталев Е. Ю. (2003). Механизмы технологического развития экономики России: Макро- и мезоэкономические аспекты. М.: Наука. [Bagrinovsky К. A., Bendikov М. A., Hrustalev Y. Y. (2003). Mechanisms of Technological Development of Russian Economy: Meso- and Microeconomic Aspects. Moscow: Nauka.]

Голиченко О. Г. (1999). Экономическое развитие в условиях несовершенной конкуренции: Подходы к многоуровневому моделированию. М.: Наука. [Golichenko О. G. (1999). Economic Development under Conditions of Imperfect Competition: Multilevel Modeling Approaches. Moscow: Nauka. 1

Голиченко О. Г. (2003). Национальная инновационная система России и основные направления ее развития // Инновации. № 6. С. 25 — 32. [Golichenko О. G. (2003). The National Innovation System of Russia and Main Directions of its Development // Innovatsii. No 6. P. 25—32.]

Голиченко О. Г. (2006). Национальная инновационная система России. М.: Наука. [Golichenko О. G. (2006). The National Innovation System of Russia: Condition and Ways of Deployment. Moscow: Nauka. 1

Голиченко О. Г. (2011). Основные факторы развития национальной инновационной системы: Уроки для России. М.: Наука. [Golichenko О. G. (2011) Basic Factors for Development of the National Innovation System: Lessons for Russia. Moscow: Nauka.]

Иванова H. И. (2002). Национальные инновационные системы. M.: Наука. [Ivanova N. I. (2002). National Innovation Systems. Moscow: Nauka.] Иванов В. В. (2004). Национальная инновационная система как институциональная основа экономики постиндустриального общества // Инновации. М? 5. Р. 15- 24. [Ivanov V. V. (2004). National Innovation System as Institutional Framework of Economy in Post-industrial Society // Innovatsii. No 5. P. 15-24.]

Лотош Я. М. (2007). Взгляд на национальную инновационную систему со стороны науки. Цивилизация знаний: Российские реалии. М.: РосНОУ. Ч. 3. С. 93 — 96. [Lotosh J. М. (2007). A Look from Science to National Innovation System. Civilizacija Znaniy: Rossiyskiy Realii. Moscow: RosNOU. Part 3. P. 93-96.]

Львов Д. С., Глазьев С. Ю. (1985). Теоретические и прикладные аспекты управления НТП // Экономика и математические методы. >6 5. С. 793 — 804. [Lvov D. S., Glasyev S. Yu. (1985). Theoretical and Applied Aspects of Technical Progress // Ekonomika і Matematicheskie Metody. No 5. P. 793-804.]

Макаров В. Л. (2003). Экономика знаний: Уроки для России // Вестник РАН. Т. 73, вып. 5. С. 450 — 456. [Makarov V. L. (2003). Knowledge Economy: Lessons for Russia // Vestnik Rossiiskoi Akademii Nauk. Vol. 73, No 5. P. 450-456.]

Макаров В. Л., Клейнер Г. Б. (2007). Микроэкономика знаний. М.: Экономика. [Makarov V. L, Kleiner G. В. (2007). Microeconomy of Knowledge. Moscow: Economica.]

Макаров В. Л., Варшавский А. Е., Козырев А. Н. (2004). Переход России к экономике, базирующейся на знаниях // Инновационный менеджмент в России: Вопросы стратегического управления и научно-технологической безопасности / Рук. авт. кол. В. Л. Макаров, А. Е. Варшавский. М.: Наука. [Makarov V. L., Varshavsky А. Е., Kozyrev А. N. (2004). Transition of Russia towards the Knowledge-based Economy // Makarov V. L., Varshavsky A. E. (lead authors) Innovation Management in Russia: The Problems of Strategic Management and Science and Technology Safety. Moscow: Nauka.]

Полтерович В. M. (2008). Стратегии модернизации, институты и коалиции // Вопросы экономики. № 4. С. 41-53. [Polterovich V. М. (2008). The Strategies of Modernization and Coalitions // Voprosy Ekonomiki. No 4. P. 41—53.]

Aboody D., Lev B. (2000). Information Asymmetry, R&D, and Insider Gains// Journal of Finance. Vol. 55, No 6. P. 2747-2766. doi:10.1111/0022-1082.00305.

Aghion P., Howitt P. (1992). A Model of Growth Through Creative Destruction // Econometrica. Vol. 60, No 2. P. 323-351.

Albuquerque E. M. (2007). Inadequacy of Technology and Innovation Systems at the Periphery // Cambridge Journal of Economics. Vol. 31, No 5. P. 669-690.

Arrow K. (1962). The Economic Implication of Learning by Doing // Review of Economic Studies. Vol. 29, No 3. P. 155-173.

Bertalanffy L. von (1968). General System Theory; Foundations, Development, Applications. N. Y.: George Braziller.

Carlsson В., Jacobsson S. (1997). In Search of Useful Public Policies: Key Lessons and Issues for Policy Makers // Technological Systems and Industrial Dynamics / B. Carlsson (ed.). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. P. 299-315.

Castellacci F., Grodal C., Mendonca S., Wibe M. (2005). Advances and Challenges in Innovation Studies // Journal of Economic Issues. Vol. 39, No 1. P. 91 — 121.

Castellacci F, Natera J. M. (2013). The Dynamics of National Innovation Systems: A Panel Co-Integration Analysis of the Co-Evolution Between Innovative Capability and Absorptive Capacity // Research Policy. Vol. 42, No 3. P. 579-594.

Choung J. Y., Hwang H.-R. (2000). National Systems of Innovation: Institutional Linkages and Performances in the Case of Korea and Taiwan // Scientometrics. Vol. 48, No 3. P. 413-426.

David P., Foray D. (1995). Assessing and Expanding the Science and Technology Knowledge Base // STI Review. No 16. P. 14-42.

Dequech D. (2001) Bounded Rationality, Institutions, and Uncertainty // Journal of Economic Issues. Vol. 35, No 4. P. 911-929.

Dosi G. (1982). Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change // Research Policy. Vol. 11, No 3. P. 147-162.

Dosi G. (ed.) (1988). Technical Change and Economic Theory. London: Frances Pinter.

Edquist C., Hommen L., Johnson В., Lemola Т., Malerba F, Reiss Т., Smith K. (1998). The ISE Policy Statement - the Innovation Policy Implications of the Innovations Systems and European Integration. Linkoping: Linkoplng University.

Edquist С. (2006). Systems of Innovation: Perspectives and Challenges // Nelson R. R.t Mowery D. C., Fagerberg J. (eds.) The Oxford Handbook of Innovation. Oxford: Oxford University Press. P. 181-208.

Edquist C. (2011). Design of Innovation Policy through Diagnostic Analysis: Identification of Systemic Problems (or Failures) // Industrial and Corporate Change. Vol. 20, No 6. P. 1725-1753.

Etzkowitz H., Leydesdorff L. (2000). The Dynamics of Innovation: from National Systems and "Mode 2" to Triple Helix of University Industry—Government Relations // Research Policy. Vol. 29, No 2. P. 109-123.

Fagerberg J. (2006). Innovation. A Guide to the Literature // Fagerberg J., Mowery D., Nelson R. (eds.) Oxford Handbook of Innovation. Oxford: Oxford University Press. P. 1-26.

Fagerberg J., SrholecM. (2008). National Innovation Systems, Capabilities and Economic Development // Research Policy. Vol. 37, No 9. P. 1417-1435.

Fagerberg J., Sapprasert K. (2011). National Innovation Systems: The Emergence of a New Approach // Science and Public Policy. Vol. 38, No 9. P. 669-679.

Forrester J. W. (1971). World Dynamics. Cambridge, MA: Wright-Allen Press.

Freeman C., Clark J., Soete L. (1982). Unemployment and Technical Innovation. London: Pinter.

Freeman C. (ed.) (1983). Long Waves in the World Economy. Kent: Butterworth.

Freeman C. (1984). Prometheus Unbound // Futures. October. P. 490-500.

Freeman C. (1987). Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan. London; N. Y.: Pinter Publishers.

Freeman C. (1992). The Economics of Hope: Essays on Technical Change and Economic Growth. London: Pinter.

Godin B. (2006). The Information Economy: the History of a Concept Through its Measurement, or How to Make Politically Relevant Indicators, 1949—2005 // Journal of Technology Transfer. Vol. 31, No 1. P. 17-30.

Godin B. (2009). National Innovation System: The System Approach in Historical Perspective // Science Technology Human Values. Vol. 34, No 4. P. 476 — 501.

Golichenko O. G. (2013). The Methodology of National Innovation System Analysis // Jin C., Al-Hakim L. (eds.) Quality Innovation: Knowledge, Theory and Practices. Hershey, PA: IGI Publishing. P. 94-123.

Grossman G. M., Helpman E. (1991). Innovation and Growth in the Global Economy. Cambridge, MA: MIT Press.

Guan J., Chen K. (2012). Modeling the Relative Efficiency of National Innovation Systems // Research Policy. Vol. 41, No 1. P. 102-115.

Hauknes J., Nordgren L. (1999). Economic Rationales of Government Involvement in Innovation and the Supply of Innovation-related Service // STEP Report series. No 199908.

Hekkert M. P., Suurs R. A. A., Negro S. O., Kuhlman S., Smits R.E.H.M. (2007). Functions of Innovation Systems: A New Approach for Analyzing Technological Change // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 74, No 4. P. 413-432.

Johnson A. (2001). Functions in Innovation System Approaches / Paper presented at DRUID's Nelson-Winter Conference. Aalborg, Denmark.

Johnson В., Gregersen В. (1994). Systems of Innovation and Economic Integration // Journal of Industry Studies. Vol. 2, No 2. P. 1-18.

Lorentzen J. (2009). Learning by firms: The Black Box of South Africa's Innovation System // Science and Public Policy. Vol. 36, No 1. P. 33-45.

Lundvall B.-A. (ed.) (1992). National Systems of Innovation. Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. London: Pinter.

Lundvall B. A., Johnson B. (1994). The Learning Economy // Journal of Industry Studies. Vol. 1, No 2. P. 23-42.

Lundvall B.-A., Johnson ВAndersen E.S., Dalum В. (2002). National Systems of Production, Innovation and Competence Building // Research Policy. Vol. 31, No 2. P. 213-231.

Lundvall В. А. (2007). National Innovation Systems - Analytical Concept and Development Tool // Industry and Innovation. Vol. 14, No 1. P. 95-119.

Martin В., Bell M. (2011). Editorial: In Memory of Chris Freeman Founding Editor of Research Policy, 1971-2003 // Research Policy. Vol. 40, No 7. P. 895-896.

Malerba F., Orsenigo L. (1997). Technological Regimes and Sectoral Patterns of Innovative Activities // Industrial and Corporate Change. Vol. 6, No 1. P. 83 — 117.

Meadows D. H., Meadows D. L., Randers J., Behrens W. W. (1972). The Limits to Growth. N.Y.: Universe Books.

Metcalfe S. (1995).The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives // Stoneman P. (ed.) Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change. Oxford: Blackwell Publishers.

Metcalfe S. (1988). The Diffusion of Innovations: An Interpretative Survey // Dosi G., Freeman C., Nelson R. R., Silverberg L., Soete L. (eds.) Technology and Economic Theory. London: Pinter. P. 560-589.

Miettinen R. (2002). National Innovation System: Scientific Concept or Political Rhetoric. Helsinki: Edita Prima.

Miettinen R. (2013). Innovation, Human Capabilities, and Democracy: Towards an Enabling Welfare State. Oxford: Oxford University Press.

Nelson R. R. (1993). National Innovation Systems: A Comparative Analysis. N.Y.: Oxford University Press.

Nelson R., Winter G.W. (1982). An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA: Harvard University Press.

OECD (2002). Dynamising National Innovation Systems. Paris: OECD.

Patel P., Pavitt K. (1994). The Nature and Economic Importance of National Innovation Systems // STI Review. No 14. P. 9-32.

Pavitt K. (2006). Innovation Processes // Nelson R. R., Mowery D. C., Fagerberg J. (eds.) The Oxford Handbook of Innovation. Oxford: Oxford University Press. P. 86-114.

Perez C. (1983). Structural Change and Assimilation of New Technologies in the Economic and Social Systems // Futures. Vol. 15, No 4. P. 357—375.

Perez C. (1985). Microelectronics, Long Waves, and World Structural Change: New Perspectives for Developing Countries // World Development. Vol. 13, No 3. P. 441-463.

Porter M. E. (1990). The Competitive Advantage of Nations. N.Y: The Free Press [рус. пер.: Портер M. Е. Международная конкуренция. М.: Международные отношения, 1993.]

Romer P. M. (1986). Increasing Returns and Long-Run Growth // Journal of Political Economy. Vol. 94, No 5. P. 1002-1037.

Romer P. M. (1990). Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. Vol. 98, No 5. P. 71-102.

Sharif N. (2006). Emergence and Development of the National Innovation Systems Concept // Research Policy. Vol. 35, No 5. P. 745 - 766.

Schumpeter J. (1934). The Theory of Economic Development. Cambridge: Harvard University Press [рус. пер.: Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / Предисл. В. С. Автономова. М.: ЭКСМО, 2007.]

Sheshinski Е. (1967). Optimal Accumulation with Learning by Doing // K. Shell (ed.) Essays on the Theory of Optimal Growth. Cambridge, MA: MIT Press. P. 31-52.

Shinn T. (2002). The Triple Helix and New Production of Knowledge: Prepackaged Thinking in Science and Technology // Social Studies of Science. Vol. 32, No 4. P. 599-614.

Simon H. (1990). A Mechanism for Social Selection and Successful Altruism // Science. Vol. 250, No 4988. P. 1665-1668.

Smith K. (1995). Interactions in Knowledge Systems: Foundations, Policy Implications and Empirical Methods // STI Review. No 16. P. 68-99.

Smith K. (2000). Innovation as a Systemic Phenomenon: Rethinking the Role of Policy // Enterprise & Innovation Management Studies. Vol. 1, No 1. P. 73-102.

Stern N. (1991). The Determinants of Growth // Economic Journal. Vol. 101. P. 122-132.

Soete I., Verspagen В., Ter Weel В. (2010). Systems of Innovation // Hall В. H., Rosenberg N. (eds.) Handbook of the Economics of Innovation. Amsterdam: Elsevier. Vol. 2. P. 1160-1180.

Solow R. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function // Review of Economics and Statistics. Vol. 39, No 3. P. 312-320.

Sun Y., Liu F. (2010). A Regional Perspective on the Structural Transformation of China's National Innovation System since 1999 // Technological Forecasting & Social Change. Vol. 77, No 8. P. 1311-1321.

Uzawa H. (1964). Optimal Growth in a two Sector Model of Capital Accumulation // Review of Economic Studies. Vol. 31. P. 117-124.

Van Looy В., Debeckere K., Callaert J., Tijssen R., Van Leeuwen T. (2006). Scientific Capabilities and Technological Performance of National Innovation Systems: an Exploration of Emerging Industrial Relevant Research Domains // Scientometrics. Vol. 66, No 2. P. 295-310.

Wieczorek A. J., Hekkert M. P. (2012). Systemic Instruments for Systemic Innovation Problems: A Framework for Policy Makers and Innovation Scholars // Science and Public Policy. Vol. 39, No 1. P. 74 - 87.

Yoon W., Hyun E. (2009). How Relevant and Useful is the Concept of National Systems of Innovation? // Journal of Technology Management and Innovation. Vol. 4, No 3. P. 1-13.

Комментарии (0)add comment

Написать комментарий
меньше | больше

busy