Повышение эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности в России

ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУЗЬЯМИ
Авторы


д-р экон. нак, проф. кафедры «Финансы и кредит»
Россия, Волжский гуманитарный институт
litvinova_av@mail.ru


канд. экон. наук, доц. кафедры «Финансы и кредит»
Россия, Волжский гуманитарный институт
talalaeva_ns@mail.ru


канд. экон. наук, доц. кафедры «Финансы и кредит»
Россия, Волжский гуманитарный институт
pvv_65@mail.ru

Аннотация

Дана характеристика эффективности стимулирования инновационной деятельности, определена преобладающая роль государства в процессе его реализации. Показано, что стимулирование инновационной деятельности выступает важнейшей функцией государственного регулирования в аспекте изменения структуры национального продукта, достижения и сохранения национальных конкурентных преимуществ в мировой экономике. Были выявлены инструменты, посредством которых происходит непосредственное воздействие на инноваторов и обеспечиваются требуемые результаты этого воздействия. А так же предложены новые эффективные инструментов.

Ключевые слова

Стимулирование, эффективность стимулирования инновационной деятельности, государственное стимулирование, инструменты, государственное регулирование.

Категории статьи:

Рекомендуемая ссылка

Литвинова Алла Владимировна , Талалаева Наталья Сергеевна , Парфенова Мария Викторовна
Повышение эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности в России// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №4 (52). Номер статьи: 5206. Дата публикации: . Режим доступа: http://sovman.ru/article/5206/
В большинстве случаях в экономической литературе понятие «эффективность» раскрывается через его оценку. Обосновывая сущность оценки эффективности, Н.М. Блаженкова [1, С 52] указывает на то, что эффективность – это оценочная категория, выступающая субъективной мерой. Т.И. Хаметов и С.Н. Букин [2, С. 188] справедливо полагают, что критерии и показатели эффективности зависят от особенностей экономики, механизма хозяйствования, объекта исследования, установок и точек зрения ученых-экономистов. Из сказанного вытекает разнообразие подходов к оценке эффективности экономических явлений и процессов, однако все эти подходы можно условно разделить на две основные группы – качественные и количественные. В исследованиях, посвященных инновационной деятельности, представлены оба этих подхода, причем авторы рассматривают различные аспекты эффективности: эффективность инновационной деятельности (на микро- и макроуровне), эффективность стимулирования инновационной деятельности, эффективность ее финансирования и пр.

Из материалов к заседанию Правительственной комиссии по высоким технологиям и инновациям «О повышении эффективности использования средств, направляемых на инновационную деятельность» [6, С. 64] следует, что уровень эффективности бюджетного стимулирования инновационной деятельности отражают такие основные показатели как результативность научного сектора и инновационная активность в экономике. При этом результативность научного сектора оценивается качественно по значениям ряда показателей: внутренние затраты на исследования и разработки (млн. долл. США), численность исследователей (чел.), число публикаций и число цитирований в научных журналах, индексируемых в Web of Science.

Таблица 1 — Система показателей эффективности налогового стимулирования инновационной деятельности [2, С. 21]

Количественные подходы основаны на расчете показателей эффективности (относительных, комплексных, интегральных и пр.), получаемых с использованием, как правило, простых показателей в их абсолютном значении. Качественные (целевые) подходы также задействует простые показатели, но, в отличие от количественных, ориентированы на оценку эффективности с точки зрения соответствия этих показателей поставленным целям.

Мировой опыт показывает, что основным механизмом стимулирования инноваций на макроуровне является налоговое стимулирование, оценке результативности и эффективности которого посвящены многие научные исследования [2].

Примером исследования эффективность налогового стимулирования инновационной деятельности в России, в котором достаточно полно представлено понимание сущности и способов оценки эффективности стимулирования инновационной деятельности с позиций количественного подхода, является работа О.С. Калачевой [3; 5, С. 8].

В проводимом нами исследовании особый интерес представляет государственная форма стимулирования инновационной деятельности, реализуемая посредством такого экономического метода, как бюджетное стимулирование, поскольку центральное место в системе прямого государственного воздействия на инновационную деятельность занимает финансирование НИОКР и инновационных проектов из средств бюджетов.

Анализ эффективности расходования бюджетных средств с точки зрения реализации государственной политики в соответствующей сфере и достижения поставленных целей и задач осуществляется органами исполнительной власти и высшими органам управления организаций, через которые предоставляется поддержка, а также иными организациями в случаях, предусмотренных законодательством.

При оценке эффективности бюджетного стимулирования осуществляется проверка выполнения установленного порядка, регламентирующего предоставление государственной поддержки, проверяться наличие и соблюдение утвержденных субъектами государственной поддержки документов, определяющих стратегию, цели и задачи предоставления господдержки инновационной деятельности, и документов, определяющих порядок ее предоставления. С учетом специфики инновационной деятельности оценка эффективности господдержки осуществляется на основе анализа эффективности формируемых субъектами государственной поддержки совокупностей инновационных проектов, обладающих схожими целями и характеристиками.

Рассматривая инструментарий бюджетного стимулирования инновационной деятельности, заметим, что на сравнении установленных и фактически достигнутых по итогам отчетного года значений показателей результативности инновационной деятельности основан порядок оценки эффективности использования субсидий. Методика же оценки эффективности федеральной целевой программы разрабатывается государственными заказчиками (государственными заказчиками-координаторами) с учетом специфики программы и должна служить приложением к тексту программы. Федеральная целевая программа должна содержать описание социальных, экономических и экологических последствий, которые могут возникнуть при реализации программы, общую оценку вклада целевой программы в экономическое развитие, а также оценку эффективности расходования бюджетных средств. Оценка эффективности осуществляется по годам или этапам в течение всего срока реализации целевой программы, а при необходимости и после ее реализации, при этом В.В. Михеев предлагает сравнивать объемы затраченных финансовых ресурсов с первоначально установленными объемами (таблица 3.1.2), но это только один из возможных вариантов. Можно установить другие интервалы значений, ввести не шестиступенчатую систему оценки, а трехступенчатую, семиступенчатую и т.д.

Таблица  2 — Сравнение объемов затраченных финансовых ресурсов с первоначально установленными объемами [8, С. 6]

Степень достижения результата

Затраченные финансовые ресурсы

Оценка эффективности расходования средств

Результат достигнут Экономия средств более 15 % от запланированных объемов

Очень высокая эффективность

Результат достигнут

Экономия средств от 5 до 15 % от запланированных объемов

Высокая эффективность

Результат достигнут

Затрачены средства с отклонением менее 5 % от запланированных объемов

Эффективно

Результат достигнут

Дополнительное расходование средств в объеме от 5 до 15 % от запланированных объемов

Низкая эффективность

Результат достигнут

Дополнительное расходование средств в объеме свыше 15 % от запланированных объемов

Неэффективно

Результат не достигнут

Неэффективно

Автор указывает, что можно не учитывать в расчетах какие-либо виды расходов или, наоборот, что-то учитывать дополнительно. Например, считать расходы неэффективными вне зависимости от результата, если выявлено нецелевое расходование средств, относящееся к отчетному периоду.

Оценка эффективности расходов на реализацию основного мероприятия будет складываться из совокупности оценок мероприятий. Например, если результат достигнут, не менее половины мероприятий получили оценку эффективности расходов очень высокую и высокую, и нет ни одного мероприятия, по которому поставлена оценка «неэффективно», то эффективности расходов на реализацию основного мероприятия присваивается значение «высокая эффективность».

Далее из оценок эффективности расходов на основное мероприятие складывается оценка эффективности расходов на реализацию подпрограмм, оценка эффективности на реализацию госпрограммы в целом – из оценок подпрограмм. Оценка эффективности от реализации мероприятий каждого программного направления или отдельной программы проводиться с помощью системы различных качественных и количественных показателей, при этом определение и оценка качественных показателей эффективности ФЦП осуществляют с помощью экспертных и статистических методов, учитывающих результаты количественных оценок. Качественные показатели эффективности программ, как указывают Переслегин А.В. и Порошин В.Д., характеризуют состояние проблем, направленность и специфику разработок. Качество обоснований и результатов реализации программных мероприятий и, как правило, отражают [9, С. 64]: полноту использования научно-технического и ресурсного потенциала; характер развития и внедрения научно-технических достижений, использования результатов фундаментальных исследований или новых технологий; способность производить жизненно важную для страны продукцию, способствующую увеличению качества и уровня жизни населения; степень зависимости реализации программных мероприятий от импортных поставок и зарубежной помощи; обеспеченность прав и свобод граждан и уровень социальной напряженности; уровень доверия общества к государству, властным структурам и проводимой ими политике; степень улучшения условий жизни людей, среды обитания и воспроизводства животного и растительного мира и т.п.

Авторы выделяют три вида количественных показателей, определение и оценка которых осуществляются с помощью комплекса методик различного уровня сложности, разрабатываемых на основе математических методов теории систем и исследования операций с учетом неопределенности (линейного и динамического программирования, теории массового обслуживания, статистических испытаний, сетевого планирования и др.):

  • абсолютные и однозначные (величина доходов бюджета, прибыли, затраты, число рабочих мест, трудоемкость и т.п.);
  • относительные и дробные (эффективность как соотношение результатов и стоимости, пропорции бюджетных и внебюджетных затрат и т.п.);
  • составные (суммарный ущерб как сумма прямых и косвенных убытков, суммарные затраты на НИОКР, капитальное строительство, специальные мероприятия и т.п.).

Находясь в рамках количественного подхода к эффективности стимулирования инновационной деятельности на макроуровне, необходимо четко понимать, что результат инновационной деятельности – это совокупность инновационных товаров, работ и услуг в абсолютном выражении. Эффект инновационной деятельности – это прирост какого-либо показателя (в т.ч. интегрального) инновационной деятельности в абсолютном выражении. Эффективность инновационной деятельности – это относительный показатель, соизмеряющий полученный от инновационной деятельности эффект с затратами на его достижение. Отличие «эффективности стимулирования инновационной деятельности» от «эффективности инновационной деятельности» заключается в составе затрат. На макроуровне затраты на стимулирование инноваций составляют часть бюджетных средств, направляемых на развитие инновационной деятельности, то есть эффективность стимулирования инновационной деятельности – это уровень соответствия эффекта инновационной деятельности объемам ее стимулирования.

Цель разработанной методики заключается в количественной оценке эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности посредством расчета интегрального показателя эффективности, включающего частные показатели эффективности применяемых государством инструментов стимулирования. Методика включает следующие этапы:

а) определение величины расходов федерального бюджета на использование следующих инструментов стимулирования инновационной деятельности (тыс. руб.): субсидии на поддержку научных мероприятий; федеральные целевые программы в области инноваций; гранты; финансирование участия в международном инновационном сотрудничестве;
б) формирование развернутой системы показателей результативности инновационной деятельности;
в) расчет комплексного показателя результативности инновационной деятельности с использованием метода главных компонент;
г) моделирование тесноты и характера связи между факторными показателями (объемами расходов на реализацию применяемых государством инструментов стимулирования) и комплексным показателем результативности инновационной деятельности посредством построения уравнений парной регрессии;
д) оценка эффективности каждого инструмента стимулирования инновационной деятельности посредством определения частных коэффициентов эффективности как отношений прироста значений комплексного показателя результативности инновационной деятельности и величины бюджетных расходов на реализацию соответствующего инструмента бюджетного стимулирования;
е) расчет интегрального (итогового) показателя эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности как среднего геометрического частных показателей.

Таблица 3 — Значения показателей объема бюджетных средств, выделенных на использование стимулирующих инновационную деятельность инструментов,
2002-2013 гг., тыс. руб.

Год

Размер субсидий
на поддержку
научных мероприятий

Объем бюджетных средств,
выделенных на реализацию
федеральных целевых программ
в области инноваций

Объем бюджетных
средств, выданных
на реализацию грантов

Взносы в международные
организации, осуществляемые из
средств федерального бюджета

ХСуб.

ХФЦП

ХГр.

ХВвМО

2002

0,00

0,00

78894,70

248789,14

2003

0,00

0,00

74899,90

326789,12

2004

95542,10

0,00

68984,80

317957,10

2005

100683,30

239780,00

91749,90

550000,00

2006

163322,90

275010,00

93322,90

635842,20

2007

178456,70

292880,00

359014,50

845469,00

2008

193322,90

510080,00

499022,00

835656,80

2009

200456,90

18122942,00

399022,00

915618,00

2010

272598,00

33094302,00

399022,00

1093906,00

2011

227709,00

27956630,00

597157,20

1855332,60

2012

254642,00

21353593,00

804022,00

2121087,00

2013

5039288,10

43868940,00

4631450,00

2464088,00

Источник: составлено автором по «Федеральный бюджет [Эл. ресурс] // Режим доступа : http://www1.minfin.ru/ru/budget/federal_budget/, свободный : (15.02.2015 г.). – Загл. с экрана..» [14]

Источниками информации об объемах бюджетного стимулирования инновационной деятельности за период с 2002 по 2013 гг. стали: статьи Федеральных бюджетов [14] и материалы интернет-проекта «Федеральные целевые программы России» официального сайта Департамента государственных целевых программ и капитальных вложений Минэкономразвития России [13].

Таблица 4 — Показатели результативности инновационной деятельности на макроуровне

Год

 

год

Количество публикаций,
научных трудов (шт.)

Количество патентов
(шт.)

Количество внедренных
в промышленное производство
технологий (шт.)

Объем технологического
обмена в организациях
(шт.)

Объем экспорта
инновационных товаров, работ,
услуг (тыс. руб.)

IПНТ

IПат.

IВвППТ

IТОвО

IОЭИТ

2002

2000

28752

28688

0

867

32672300,0

2003

2001

27168

29989

0

782

40330600,0

2004

2002

27038

29225

0

827

43597200,0

2005

2003

29052

30699

19

780

74351100,0

2006

2004

28656

30242

20

759

69557800,0

2007

2005

30604

32319

24

788

151358000,0

2008

2006

24919

37769

40

928

168176000,0

2009

2007

29320

39589

30

890

276280800,0

2010

2008

32157

43392

98

900

283792500,0

2011

2009

34622

38356

89

945

217621400,0

2012

2010

31916

46531

104

950

228644500,0

2013

2011

33958

45756

127

959

237678600,0

Источник: составлено автором по Индикаторы инновационной деятельности: 2012 [Эл. ресурс] // Режим доступа : www.hse.ru/primarydata/2012, свободный : (20.03.2013 г.). – Загл. с экран» [4]

Показателями объема бюджетных средств, выделенных на использование стимулирующих инновационную деятельность инструментов, стали (таблица 3):

  • размер субсидий на поддержку научных мероприятий ХСуб., тыс. руб.;
  • объем бюджетных средств, выделенных на реализацию федеральных целевых программ в области инноваций, ХФЦП, тыс. руб.;
  • объем бюджетных средств, выделенных на реализацию грантов, ХГр., тыс. руб.;
  • размеры финансирования участия в международном инновационном сотрудничестве (взносы в международные организации, осуществляемые из средств федерального бюджета), ХВвМО, тыс. руб.

На втором этапе методики формирование показателей результативности инновационной деятельности в России производилось исходя из представленной в официальных источниках Федеральной службы государственной статистики статистической информации в соответствии с таблицей (таблица 4):

1. Количество публикаций российских авторов в научных журналах, рецензируемых WEB OF SCIENCE, источником финансирования которых стали субсидии на поддержку научных мероприятий и научные труды, опубликованные при финансовой поддержке федеральных целевых программ в области инноваций IПНТ (шт.).

2. Количество патентов на изобретения, выданных по результатам инновационной деятельности, осуществляемой в рамках грантов и федеральных целевых программ IПат. (шт.). Отметим, что важнейшими показателями результативности фундаментальных исследований, по оценке статистического института ЮНЕСКО, являются: количество публикаций и их цитируемость, а также количество патентов [7, С. 86].

3. Количество внедренных в промышленное производство инновационных технологий IВвППТ (шт.).

4. Объем технологического обмена в организациях IТОвО (шт.), который в широком смысле осуществляется, как правило, в следующих формах: научно-технические публикации; проведение выставок, ярмарок, симпозиумов; обмен делегациями и встречи ученых и инженеров; миграция специалистов; обучение студентов и аспирантов; деятельность международных организаций по сотрудничеству в области науки и техники и др.;

5. Объем экспорта инновационных товаров, работ, услуг IОЭИТ (тыс. руб.).
Заметим, что при наличии статистической информации совокупность результативных признаков инновационной деятельности можно расширить.

На третьем этапе разработанной методики для выявления связи между объемом бюджетного стимулирования и совокупным результатом инновационной деятельности напрямую воспользоваться корреляционно-регрессионным анализом не представляется возможным, результативный признак (результативность инновационной деятельности) описывается пятью показателями. Для проведения расчетов необходимо воспользоваться методом главных компонент, который позволит «сжать» информацию о результативности инновационной деятельности на макроуровне, содержащуюся в пяти источниках, в единый комплексный показатель (индекс) инновационного развития.

Задача метода главных компонент, как отмечает В.М. Симчера, заключается в том, чтобы «на основе множества внешних (и существенных, и малосущественных, и многочисленных ничтожных) признаков найти небольшое, но значимое число их гибридов, которые, детерминируя суть изучаемых процессов, коротко и ясно объясняя их причинно-следственные связи в пространстве и времени представляются как компоненты, а процедуры их нахождения – методы компонентного анализа» [10, С. 105]. Метод главных компонент заключается в получении нескольких новых показателей – главных компонент, являющихся линейными комбинациями исходных показателей, полученных в результате эксперимента. Главные компоненты упорядочиваются в порядке убывания той дисперсии, которую они «объясняют». Метод главных компонент позволяет перейти от большого числа факторных признаков к обобщенным факторам (главным компонентам) без существенной потерей информации. Р.М. Сиразетдинов замечает, что «модель главных компонент – это некоторая аппроксимация матрицы исходных данных, которую мы используем вместо исходной» [11, С. 220].

Модель компонентного анализа описывается уравнением Z = A·G, где Z – матрица стандартизированных значений исходных объектов и их признаков; A – матрица компонентных нагрузок aij, отражающих связь между исходными данными xij и Gj; G – матрица индивидуальных значений скрытых признаков, называемых компонентами [10, С. 108]. Реализация компонентного анализа может производиться с использованием прикладных статистических пакетов (STATICTICA, STATGRAPHICS, SPSS и др.).

Использование главных компонент оказывается наиболее естественным и плодотворным в ситуациях, в которых все компоненты вектора исходных данных X имеют общую физическую природу и соответственно измерены в одних и тех же единицах. Если же признаки измеряются в различных единицах, то результаты исследования с помощью главных компонент будут существенно зависеть от выбора масштаба и природы единиц измерения. Поэтому в подобных ситуациях необходимо предварительно перейти к вспомогательным безразмерным признакам, например, с помощью нормирующего преобразования  (1):

                                                (1)

где  – выборочное среднеквадратическое отклонение для j-го признака.

На четвертом этапе методики осуществляется моделирование зависимостей между признаком – комплексным показателем результата инновационной деятельности и факторными показателями стимулирования инновационной деятельности посредством построения функциональных уравнений парной регрессии, наиболее точно выражающих сущность исследуемых связей. Реализация корреляционно-регрессионного анализа также необходимо производить в среде прикладных статистических пакетов, которые имеют возможность построения зависимостей как линейного, так и нелинейного типа.

На пятом этапе проводится оценка эффективности каждого инструмента бюджетного стимулирования в соответствии с количественным подходом как отношение прироста индекса инновационной деятельности к величине стимулирующей выплаты.

Очевидно, что инструмент бюджетного стимулирования инновационной деятельности признается эффективным, если значение искомого отношения больше единицы, при этом о росте эффективности свидетельствует рост данного отношения. Если же значение эффективности изменяется в промежутке от 0 до 1, то признается неэффективность работы инструментов бюджетного стимулирования при наличии потенциала роста эффективности. Абсолютная неэффективность фиксируется при отрицательных значениях искомого отношения, которые порождаются отрицательными значениями изменения результативности инновационной деятельности.

На заключительном этапе проводится оценка эффективности стимулирования инновационной деятельности посредством расчета интегрального (итогового) показателя эффективности как среднего геометрического эффективностей инструментов стимулирования:

                                        (2)

где Effk  – эффективность k-го инструмента бюджетного стимулирования, m – количество инструментов бюджетного стимулирования.

Результаты апробации методики оценки эффективности бюджетного стимулирования инновационной деятельности, проведенной по данным официальной статистической информации Банка России и Федеральной службы государственной статистики на базе статистического пакета STATGRAPHICS Plus for Windows выглядят следующим образом.

Для определения индекса инновационного развития методом главных компонент перейдем к вспомогательным безразмерным признакам (таблица 5), воспользовавшись формулой (1), поскольку не все используемые в расчетах показатели имеют одинаковую размерность, а именно, величины IПНТ, IПат., IВвППТ, IТОвО измеряются в единицах, а IОЭИТ – тыс. руб. При этом среднеквадратическое отклонение по каждой выборке составило соответственно величину: 2904,0852 ед., 6691,6605 ед., 45,7333 ед., 74,4708 ед., 96240614,70 тыс. руб.

Полученные в результате выполнения компонентного анализа факторные нагрузки позволяют произвести редукцию исходных данных по нормированным данным инновационной деятельности, оставив всего одну первую компоненту с дисперсией 80,251% (3), которую будем называть индексом инновационной деятельности:

                             (3)

Таблица 5 — Развернутая матрица показателей результативности инновационной деятельности после применения нормирующего преобразования, ед.

Год

IПНТ

IПат.

IВвППТ

IТОвО

IОЭИТ

2000

9,901

4,287

0,000

11,642

0,339

2001

9,355

4,482

0,000

10,501

0,419

2002

9,310

4,367

0,000

11,105

0,453

2003

10,004

4,588

0,415

10,474

0,773

2004

9,867

4,519

0,437

10,192

0,723

2005

10,538

4,830

0,525

10,581

1,573

2006

8,581

5,644

0,875

12,461

1,747

2007

10,096

5,916

0,656

11,951

2,871

2008

11,073

6,484

2,143

12,085

2,949

2009

11,922

5,732

1,946

12,690

2,261

2010

10,990

6,954

2,274

12,757

2,376

2011

11,693

6,838

2,777

12,878

2,470

Примечание: составлено автором

Первой главной компонентой исследуемой системы показателей I = (IПНТ, IПат., IВвПП, IТОвО, IОЭИТ) называется такая нормировано-центрированная линейная комбинация этих показателей, которая среди прочих нормировано-центрированных линейных комбинаций переменных IПНТ, IПат., IВвПП, IТОвО, IОЭИТ обладает наибольшей дисперсией, поскольку больше  всего информации несут те направления, в которых дисперсия входных данных максимальна. В таблице 6 приведены значения индекса инновационной деятельности, полученные по формуле (3).

Таблица 6 — Значения индекса инновационной деятельности за 2002-2013 гг., ед.

Год

I

Год

I

Год

I

2002

14844383,53

2006

31575175,93

2010

128753161,00

2003

18317929,07

2007

68678974,22

2011

98738546,72

2004

19799159,61

2008

76307592,49

2012

103741177,54

2005

33749648,99

2009

125343128,65

2013

107839194,98

Примечание: составлено автором

Построение парных регрессионных моделей зависимости индекса инновационной деятельности от факторов бюджетного стимулирования производилось путем выбора наилучшей формы зависимостей, заложенных в пакете STATGRAPHICS Plus for Windows, в смысле максимума значения коэффициента детерминации, значимости параметров регрессии и формы модели в целом на уровне значимости 95%:

  • линейная регрессия: ;
  • линейная регрессия – квадратный корень: ;
  • экспоненциальная регрессия: ;
  • обратная линейная регрессия: ;
  • гипербола: ;
  • обратная гипербола: ;
  • логарифмическая: ;
  • степенная регрессия: ;
  • полином второго порядка: ;
  • экспоненциальная гипербола: .

Результаты регрессионного моделирования представлены в приложении К:

1) Уравнение парной регрессии для зависимости I = f(ХСуб.) имеет вид:

2) Уравнение парной регрессии для зависимости I = f(ХФЦП) имеет вид:

3) Уравнение парной регрессии для зависимости I = f(ХГр.) имеет вид:

4) Уравнение парной регрессии для зависимости I = f(ХВвМО) имеет вид:

Результаты расчета частных показателей эффективности стимулирования инновационной деятельности, полученные как отношение изменения комплексного показателя инновационной деятельности за период (год) и объема бюджетного симулирования (4), и интегрального показателя эффективности, рассчитанного по формуле (2), представлены в таблице 3.1.8:

,                                           (4)

где  – эффективность k-го инструмента государственного стимулирования инновационной деятельности в i+1-ом периоде, k = Суб., ФЦП, Гр., ВвМО;
– объемы бюджетных средств, выделенных на использование k-го инструмента государственного стимулирования инновационной деятельности в i-ом иi+1-ом периоде соответственно;
– индекс инновационной деятельности (комплексный показатель уровня инновационной деятельности) в i-ом иi+1-ом периоде соответственно.

Таблица 7 — Значения частных показателей эффективности применяемых государством инструментов бюджетного финансирования и интегрального показателя эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности, ед.

Год

EffСуб

EffФЦП

EffГр

EffВвМО

Eff

2002

2003

-26,20

29,78

-2,13

2004

-42,45

-3,53

-25,49

2005

21,23

120,14

48,89

49,96

2006

157,35

1,86

7,77

12,58

13,01

2007

34,25

0,84

161,72

18,44

17,13

2008

30,87

5,00

20,04

-0,75

4,64

2009

14,22

2,88

-16,42

5,29

0,84

2010

104,06

0,67

0,00

8,26

5,34

2011

-77,08

-0,25

18,59

12,27

-25,72

2012

41,51

-0,46

7,81

2,22

4,05

2013

0,28

0,67

3,59

1,94

1,07

Примечание: составлено автором;EffСуб– коэффициент эффективности субсидий на поддержку научных мероприятий; EffФЦП – коэффициент эффективности федеральных целевых программ в области инноваций; EffГр.– коэффициент эффективности грантов; EffВвМО– коэффициент эффективности финансирования участия в международном инновационном сотрудничестве; Eff – интегральный коэффициент эффективности стимулирования инновационной деятельности.

Совокупность значений показателей эффективности инструментов государственного стимулирования инновационной деятельности и интегрального показателя содержит величины менее единицы, что соответствует неэффективности инструмента. Причинами данного «неположительного» эффекта являются сохраняющиеся системные проблем финансирования инновационной деятельности из средств государственного бюджета, к которым можно отнести: 1) недостаточность финансирования сферы науки и технологий, связанная с незначительностью объема инвестиционных ресурсов, генерируемых экономикой; 2) отсутствие координации расходов федерального бюджета на основе инвестиционной стратегии инновационного развития страны и комплексного подход в финансировании научных исследований, инновационных проектов и программ в сочетании с не отлаженным и слабым контролем за поступлением и отчислением средств, порядком их распределения, отчетностью по их расходованию; 3) неотработанность механизма конкурсного выделения бюджетных средств. Например, средства на выполнение ФЦП выделяются не в начале года, а фактически к его середине, перечисляются поэтапно, что не учитывает особенностей производственного цикла в секторе НИР. Одновременно запрещен пересмотр общего плана работ, что должно быть естественной практикой в ходе выполнения исследований, а цикл финансирования, как правило, является годичным даже при многолетнем проекте, что затрудняет планирование всей работы; 4) коррупция и наличие бюрократических барьеров для доступа к бюджетному стимулированию инновационной деятельности; 5) низкая ответственность госслужащих за достижение общественно значимых результатов и т.д.

Следствием всего вышеуказанного также является «зашумленность» временных рядов динамики эффективности инструментов государственного стимулирования инновационной деятельности и интегрального показателя с высоким разбросом значений, на что указывает величина коэффициента вариации – отношения среднего квадратического отклонения к средней величине, выраженное в процентах (таблица 8).

Таблица 8 — Вариация показателей эффективности государственных инструментов
стимулирования

Показатели

EffСуб

EffФЦП

EffГр

EffВМО

Eff

Среднее значение

17,150

0,854

12,075

11,432

2,101

Среднеквадратическое отклонение

22,224

0,507

18,63

6,799

6,213

Коэффициент вариации, %

129,6

59,4

154,3

59,5

295,7

Частота неэффективности, %

22,2

62,5

36,5

18,2

36,4

Примечание: составлено автором

Коэффициент вариации позволяет судить об однородности совокупности: если коэффициент вариации меньше 17%, то совокупность абсолютно однородная; если изменяется в пределах 17-33%% – достаточно однородная; 35-40%% – недостаточно однородная; 40-60%% – большая колеблемость совокупности.

В нашем случае совокупность коэффициентов по каждому показателю эффективности неоднородна. Неоднородность совокупности отражает степень чувствительности инновационной системы, которая высока. Повышение чувствительности к малым изменениям и начальным условиям является свойством неустойчивой системы. Таким образом, неоднородность совокупности, хаотичность показателей характерен для неустойчивых систем, каковой является инновационная система России. Факт ее неустойчивости, разбалансированности отмечен аудиторами Счетной палаты и рядом российских исследователей. Так, В.В. Спицын, анализируя динамику инновационных процессов в России, отмечает отсутствие позитивных изменений в статистических показателях и их неустойчивость, что подчеркивает неустойчивость инновационных процессов в экономике России [12, С. 155].

Очевидно, что значения частных коэффициентов определяют величину итогового коэффициента эффективности. Расчет частоты неэффективности инструментов стимулирования как отношения количества наблюдений значений величины частных коэффициентов стимулирования меньших единицы к общему количеству наблюдений (таблица 8) позволяют признать инструмент:

  1. эффективным, если частота неэффективности не более 25%;
  2. условно эффективным (с переменной эффективностью), если частота неэффективности от 25% до 75%, причем при частоте неэффективности 20%-50% инструмент можно признать тяготеющим к эффективным стимулам;
  3. неэффективным, если частота неэффективности не менее 75%.

Среди рассматриваемых стимулов субсидии и взносы за участие в международном инновационном сотрудничестве определены как эффективные инструменты; федеральные целевые программы и инновационные гранты как условно эффективные, при этом последний тяготеет к эффективным инструментам государственного стимулирования.

Таким образом, и в экономических исследованиях, и в нормативно-правовом регулировании преобладает подход к оценке эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности, основанный на ее понимании как степени соответствия полученных результатов ожиданиям заинтересованных лиц, то есть достижении показателями, определяющими этот результат, значений, которые отвечают поставленным государством целям. Базирующаяся на количественном подходе к оценке эффективности, разработанная методика оценки эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности позволяет оценить эффективность стимулирования инновационной деятельности и выявить направление его совершенствования. Результаты апробации методики показали, что при росте результативности инновационной деятельности в России, который основывается на росте объемов бюджетных затрат на работу стимулирующих инновации инструментов, последние классифицируются на неэффективные, условно эффективные (федеральные целевые программы, гранты) и эффективные инструменты (субсидии и взносы в международные организации).

Одним из перспективных направлений повышения эффективности государственного стимулирования инновационной деятельности в России является внедрение в практику использования такого инструмента, как «инновационный ваучер», широко применяемого в Евросоюзе. Инновационный ваучер – это сертификат, дающий право его держателю получить от научной или консалтинговой организации поддержку в реализации своего инновационного проекта. В отличие от существующих бюджетных стимулов (грантов, субсидий) инновационный ваучер может быть использован малым и средним инновационным бизнесом только на заказ разработок в университетах и научных организациях. Общий принцип функционирования схемы инновационных ваучеров в том, что компании получают поддержку, если они реализуют инновационные проекты с признанными научно-исследовательскими учреждениями, т.е. государственными организациями, включая университеты, технические институты и колледжи, а также с поставщиками соответствующих услуг НИОКР.

Учитывая опыт зарубежных стран, полагаем, что повышению эффективности стимулирования инновационной деятельности в России будет способствовать система страхования и гарантирования инновационных рисков с участием государства. Последнее может разработать страховые программы, создать специализированный страховой фонд по возмещению убытков инновационной деятельности или софинансировать часть страховой премии, что должно быть прописано отдельной строкой в бюджете.


Библиографический список

  1. Блаженкова Н.М. Теория и методология анализа влияния управленческого учета на результативность хозяйственной организации: монография /Блаженкова Н.М. – Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН, 2008. – 321 с
  2. Гамидуллаев Р.Б. Разработка методики оценки эффективности госу-дарственной поддержки малого инновационного предпринимательства в РФ [Эл. ресурс] / Гамидуллаев Р.Б. – Государственное управление. Электронный вестник. – 2012. – № 32. – Режим доступа: http://e-journal.spa.msu.ru/, свободный : (20.02.2015 г.). – Загл. с экрана.
  3. Гордеев Д.А. Проблемы развития новых институциональных форм и отношений в инновационной деятельности в Российской Федерации / Гордеев Д.А. // Экономическое возрождение России. – 2009. – № 3 (21). – С. 52-58.
  4. Индикаторы инновационной деятельности: 2012 [Эл. ресурс] // Режим доступа : www.hse.ru/primarydata/2012, свободный: (20.02.2015 г.). – Загл. с экрана.
  5. Калачева О.С. Развитие методов налогового стимулирования инновационной деятельности в России [Текст]: автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями). – Волгоград. – 2012. – 28 с.
  6. Материалы к заседанию Правительственной комиссии по высоким технологиям и инновациям «О повышении эффективности использования средств, направляемых на инновационную деятельность» / Минэконом-развития России, 2010. – 117 с.
  7. Миндели Л.Э. Проблемы и перспективы финансирования науки и инноваций в России [Эл. ресурс] / Миндели Л.Э., Черных С.И. // Режим доступа :  http://www.issras.ru, свободный: (19.01.2015 г.). – Загл. с экрана.
  8. Михеев В.В. Кто и как оценит эффективность бюджетных расходов / Михеев В.В. // Бюджет. – №10. – С. 2-6.
  9. Переслегин А.В. О некоторых мерах по повышению эффективности федеральных целевых программ / Переслегин А.В., Порошин В.Д. // Межотраслевая информационная служба. – 2004. – №3-4. – С. 61-80.
  10. Симчера В.М. Методы многомерного анализа статистических данных: учеб. пособие / Симчера В.М. – М. : Финансы и статистика, 2008. – 400 с.
  11. Сиразетдинов Р.М. Моделирование инновационного развития инвестиционно-строительного комплекса (на примере республики Татарстан) / Сиразетдинов Р.М. – Известия КГАСУ. – 2011. – № 3. – С. 219-228.
  12. Спицын В.В. Сравнительный анализ показателей инновационной деятельности России и зарубежных стран /Спицин В.В. – Вестник Томского государственного университета. 2010. – №331. – С. 153-158.
  13. Федеральные целевые программы России [Эл. ресурс] // Режим доступа: http://www.programs-gov.ru/, свободный: (15.02.2015 г.). – Загл. с эк-рана.
  14. Федеральный бюджет [Эл. ресурс] // Режим доступа: http://www1.minfin.ru/ru/budget/federal_budget/, свободный: (15.02.2015 г.). – Загл. с экрана.
  15. Хаметов Т.И. Экономическая эффективность инвестирования в инновационную деятельность предприятий строительного комплекса / Хаметов Т.И., Букин С.Н. // Региональная архитектура и строительство. – 2012. – № 1. – С. 188-192.