ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕШЕНИЙ, ПРИНИМАЕМЫХ В ИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЕ

Проводимые в мире исследования, имеющие целью оценить и сравнить развитость инновационной сферы разных стран, не производят, как правило, количественную оценку эффективности вложенных в это развитие ресурсов, ограничиваясь качественным анализом. Поиск интегрального критерия эффективности инновационной сферы и выражающих ее показателей ограничен сложностью, а иногда и невозможностью количественного измерения достигнутых за счет инноваций результатов, которые бы действительно оценивались как объективные. Отчасти, причина заключается в том, что оценки развитости инновационной сферы, выполняемые различными организациями, дают различные результаты, поскольку каждая оранизация использует свой набор показателей, которые могут быть различно номированы (по количеству населения, количеству исследователей, величины ВВП на душу населения и т. п.) и иметь различный вес. Обширный список статей по данной теме можно найти здесь [1, 2]. Поэтому оценка эффективности, выступающая как производное от оценки развитости инновационной сферы и использующая те же исходные показатели, вызывает еще большие сомнения в ее объективности, поскольку в отличие от оценки инноваций, где используется довольно простой метод весового суммирования показателей, методы расчета эффективности менее прозрачны, а полученные значения не всегда могут трактоваться однозначно.

Тем не менее, при оценке уровня развития инноваций периодически возникают противоречия или значения некоторых результатов не могут быть объяснены на основе оценки влияния выбранных индикаторов (показателей). Примером может служить рост значений показателей инновационной сферы (в какой-либо стране) без заметного увеличения финансирования науки или видимых преобразований в институциональной среде. Оценка эффективности вложенных в инновации сил и средств могла бы дать дополнительную информацию, объяснить возникающие противоречия или по иному интерпретировать причинно – следственные связи между показателями развитости инноваций.

В настоящей работе была предпринята попытка оценки эффективности решений, принимаемых в инновационной сфере, которая, с учетом выше обозначенных требований, производилась бы с помощью простого метода, дающего относительно грубую оценку, но при этом способ получения результата был бы понятным и допускающим возможность проведения его анализа и интерпретации экспертом. По существу, данный метод выполнял бы переработку данных и давал иной способ ее представления, а интерпретацию или интеллектуальную переработку выполнял бы эксперт. В этом случае аспект объективности был бы соотнесен с экспертом, при этом баланс между желанием оценить эффективность и желанием сделать это достаточно объективно был бы сохранен. В качестве такого метода был использован метод «Анализ среды функционирования» (АСФ).

Краткая характеристика метода АСФ

Метод – DEA (Data Envelopment Analysis), в отечественной литературе известный как «Анализ среды функционирования» [3], использует экономический поход к оценке эффективности любой деятельности, что выражается в соотнесении в том или ином виде результатов деятельности с ресурсами, которые были затрачены для получения этих результатов. АСФ–метод широко применяется при решении задач управления и оценки различных проектов в финансовой сфере, промышленности и других отраслях. В последнее время его начали применять и для оценки эффективности научной деятельности [4]. Как было подчеркнуто ранее, основной причиной выбора метода АСФ является понятная логика его работы, допускающая относительно просто интерпретировать и объяснять полученные результаты.

Порядок выполнения расчетов по АСФ–методу.

Заданы матрица входных (ресурсных) показателей || Xij || и матрица выходных (результирующих) показателей || Ykj ||, где j = 1, …, N; i = 1, …, M;
k = 1, …, S, где: N — количество оцениваемых объектов, а M и S — количество входных и выходных показателей каждого из N объектов, соответственно. Эффективность j–го объекта определяется в виде отношения линейных комбинаций входных и выходных показателей:

Задача нахождения эффективности j–го объекта, таким образом, сводится к определению значений коэффициентов и . Эффективность j–го объекта, согласно [16], представляется как максимум (1), т. е.

при условии соблюдения ограничений:

где: – v_i ≥ 0 (i = 1, …, M), u_k ≥ 0 (k = 1, …, S).

Задача, представленная выражениями (1) и (2) решается для каждого из N объектов.

В практическом приложении, как это описано в исходной работе [3], и как это было применено в настоящем исследовании, эта задача заменялась задачей линейного программирования [5]. Основное выражение поиска максимума заменялось на:

при достижении условий

и ограничении

Для вычисляемых коэффициентов действовует условие α_ij, β_ij ≥ 0.

Смысл приведенных выражений (4…6) достаточно прост. Выражение (4) определяет порядок вычисления коэффициента , при котором достигается минимум использования ресурсов при фиксированном (на уровне «единицы») результате (5) и при выполнении ограничения (6), определяющего невозможность превышения значения затрачиваемых ресурсов над полученными на их основе результатами.

Метод оценивает относительное значение эффективности для каждой страны из отобранной выборки. В результате страна, имеющая наивысшую эффективность, имеет значение равное 1, для остальных стран эффективность оценивается как доля от лучшего результата в пределах значений 0…1.

Исходные данные для анализа

Для анализа были отобраны страны из БРИКС и ОЭСР (таблица 1).

Таблица 1

Выборочные страны из БРИКС и ОЭСР

№ п/п	Страны	№ п/п	Страны	№ п/п	Страны
1	Austria	9	France	17	Russian Federation
2	Belgium	10	Germany	18	Slovakia
3	Canada	11	Hungary	19	Slovenia
4	China	12	Japan	20	Sweden
5	Czech Republic	13	Korea (Rep.)	21	Turkey
6	Denmark	14	Netherlands	22	United Kingdom
7	Estonia	15	Poland	23	United States
8	Finland	16	Portugal

Выбор стран из данных групп определялся желанием оценить и сравнить эффективность затрачиваемых ресурсов в развитых (ОЭСР) и развивающихся (БРИКС) странах. Не все страны данных групп были включены в анализ по причине отсутствия у них определенных показателей, в частности, Бразилия и Индия, сравнительный анализ с которыми для России был бы весьма ценным.

В качестве значений агрегированных показателей были взяты значения, полученные суммированием (с равным весом) относительных рейтингов данных показателей в выбранных странах. При выборе этих показателей, если их выбор не был очевидным (например, «внутренние затраты на исследования и разработки» или «количество исследователей»), были учтены примеры использования наборов показателей из исследований по развитости инноваций, проводимых в мире [2], наличие и доступность данных по всем странам, по которым проводилось исследование. Значения показателей были ранжированы по относительной шкале от 0 до 100, где 0 соответствовало наихудшему показателю, 100 – наилучшему, а текущее значение вычислялось по формуле (7):

где: – B_мин, B_мин – абсолютные минимальное и максимальное значения рассматриваемого показателя среди всех рассматриваемых стран;

– относительный рейтинг страны, имеющий значение абсолютного показателя B_тек.

Ресурсные показатели («ресурс»):

Развитость институциональной среды [6, 7]

– политическая стабильность;

– эффективность правительства;

– качество регулирования;

– право голоса и подотчетность (правительства);

– соблюдение прав человека;

– контроль коррупции.

Развитость инфраструктуры [8]

– развитость государственных электронных услуг;

– развитость электронных сервисов;

– развитость телекоммуникационной среды;

– готовность населения к ИКТ;

– легкость ведения бизнеса .

Внутренние затраты на гражданскую науку [9]

– государственные затраты на образование, % ВВП;

– внутренние затраты на исследования и разработки (ВЗИР), финансирование государством, % ВВП;

– ВЗИР, финансирование бизнесом, % ВВП;

– количество исследователей, на млн жителей [10, 11].

Внешние источники финансирования и стимулирования инновационной деятельности

– приток иностранных инвестиций, % от ВВП [12];

– платежи за интеллектуальную собственность, % от ВВП [13];

– импорт коммуникационного сервиса, % от ВВП [14];

– импорт компьютеров и информационного сервиса, % от ВВП [14].

Результирующие показатели («продукт»):

– полученные платежи за предоставление интеллектуальной собственности: патенты, торговые марки, авторские права, промышленные процессы и конструкции, франшизы, лицензионные соглашения, программное обеспечение, смежные права, % от ВВП [15];

– патенты (на количество исследователей) [16];

– публикации и цитирование (на количество исследователей) [17];

– экспорт коммуникационного сервиса, % от ВВП [14];

– экспорт компьютеров и информационного сервиса, % от ВВП [14].

Оценка эффективности проводилась на данных временного интервала 2000…2013 гг., на котором значения показателей, представленных по годам, были усреднены по периодам: I – 2000–2003 гг., II – 2004–2007 гг., III – 2000–2010 гг., IV – 2009–2013 гг., по которым и были произведены основные расчеты. Обобщенными результатами, по которым был проведен анализ, были среднеарифметические значения данных за все периоды.

Оценивалась эффективность использования следующих «ресурсов»:

– институциональная и инфраструктурная среды (ИИ);

– внутренние и внешние затраты (ВВ);

– ВЗИР, государственные расходы (ВЗИР гос.);

– ВЗИР, расходы бизнеса (ВЗИР биз.);

– суммарные ресурсы всех исходных показателей (институциональная, инфраструктурная среды, внутренние и внешние затраты – ИИВВ),

Каждый из ресурсов оценивался по отношению к взвешенной сумме значений результирующих показателей «продукта».

Результаты расчетов

Результаты расчетов приведены в таблице 2.

Таблица 2

Относительные рейтинги стран по развитости инноваций и эффективности использования ресурсов

№ п/п	Страна	Значения относительных рейтингов количественных показателей						Значения относительных рейтингов показателей эффективности
№ п/п	Страна	Рез-т	ИИ	ВВ	ИИВВ	ВЗИР гос.	ВЗИР биз.	ИИ	ВВ	ИИВВ	ВЗИР гос.	ВЗИР биз.
1	United States	99,22	87,84	44,64	57,60	59,88	60,22	70,00	74,50	74,75	93,00	91,50
2	Japan	70,77	77,28	46,29	55,59	76,15	93,10	58,75	51,50	56,00	64,00	42,25
3	Germany	49,87	81,94	47,13	57,57	60,07	62,85	36,50	35,00	36,50	55,75	43,25
4	United Kingdom	43,08	86,62	43,47	56,42	35,65	25,13	30,75	33,00	33,00	76,25	93,25
5	China	40,58	23,51	12,83	16,04	28,67	35,72	90,50	100,0	96,25	70,75	58,50
6	Sweden	39,54	91,72	71,07	77,27	84,52	80,93	25,75	18,50	21,50	38,75	28,00
7	Korea	38,54	75,44	41,86	51,94	75,19	83,32	46,75	30,50	31,75	42,25	25,25
8	Finland	34,28	89,51	71,74	77,07	84,15	86,35	22,50	15,25	18,00	33,50	21,50
9	France	28,19	77,33	46,34	55,64	47,30	39,73	21,75	19,75	21,25	46,00	38,75
10	Netherlands	25,15	88,70	51,19	62,44	40,26	29,78	16,75	16,00	16,75	45,50	46,00
11	Canada	24,28	89,18	45,25	58,43	40,12	31,76	16,75	17,75	18,00	48,75	42,75
12	Belgium	22,79	78,00	49,53	58,07	42,77	42,04	17,25	15,25	16,50	41,75	29,50
13	Denmark	16,44	93,37	72,82	78,98	61,63	59,61	10,75	7,25	8,75	30,25	15,00
14	Austria	15,92	81,15	51,75	60,57	55,72	39,77	11,50	9,75	10,75	30,50	21,75
15	Slovenia	9,90	64,75	40,43	47,73	38,51	36,59	10,75	8,00	8,25	28,75	14,50
16	Russian Federation	9,05	21,97	25,77	24,63	19,36	8,70	26,50	11,75	16,00	40,50	59,25
17	Czech Republic	6,71	61,39	29,15	38,83	26,20	18,78	6,50	7,50	7,00	31,75	19,50
18	Hungary	5,86	61,88	23,73	35,17	17,54	13,11	5,00	7,75	6,75	28,25	23,50
19	Portugal	4,82	67,89	30,49	41,71	20,97	14,11	3,75	4,75	4,50	18,25	18,25
20	Estonia	4,52	73,94	25,82	40,26	25,67	16,78	2,75	5,00	3,75	17,50	12,00
21	Turkey	3,14	33,14	5,84	14,03	7,86	7,79	5,25	17,00	8,75	32,75	22,50
22	Poland	3,09	55,92	20,84	31,36	7,07	3,47	3,00	4,75	4,00	36,25	50,00
23	Slovakia	1,32	57,80	18,29	30,14	5,21	4,86	1,50	2,25	2,00	37,00	17,00

Примечания.

В исследовании брались нормированные показатели, которые нормировались по численности населения, величине ВВП на душу населения и т.п. Полученные значения рейтингов отражают потенциал инновационной развитости страны через его усредненное значение для каждого человека, проживающего в стране.
Значение показателя эффективности можно интепретировать как, собственно, величину самой эффективности, так и как величину, которая характеризует степень использования данного ресурса.
Поскольку невозможно разделить «продукт» (результат инновационной деятельности) на части, которые бы соотносились с затратами определенного ресурса (только развитости институциональной среды, только финансирования науки бизнесом и др.), в расчетах продукт всегда рассматривался «целиком», а ресурсы частично. Это, на первый взгляд, допускало возможность получения неверной оценки. Например, при полученном значении продукта затрачено много ресурса №1 и мало ресурса №2, и при данной особенности методики расчета, когда продукт не может быть сопоставлен с затратами конкретного ресурса, всегда эффективность использования ресурса №1 будет оценена низко, а ресурса №2 – высоко (хотя на самом деле эффективность их использования может быть иной). Но, как отмечалось ранее, расчет эффективность по АСФ-методу производится через построение относительной рейтинговой шкалы величин эффективности, когда оценка производиться не по абсолютным значениям, а относительным, то есть, это оценка по соотношению прироста/убывания продукта в зависимости от прироста/убывания ресурсов, которая, при этом, рассчитывается с учетом значений, полученных для остальных стран. В результате получается шкала относительных значений, определяющих рейтинг стран, при том, что значения численно отражают степень отличия. И тогда возможная ошибка, о которой указывалось выше, не может оказывать влияния на оценку, поскольку никак не влияет на рейтинг оценок и их степень отличия, а что и было целью исследования – определение рейтинга стран и анализ (для выбранной страны) причин отличий или отклонений от закономерности или сложившегося тренда, которые, в среднем, демонстрируют все (или определенные) группы стран.

Анализ результатов

На графиках (рисунки 1 и 2) представлены результаты оценки эффективности по данным таблицы 2. Оба графика построены с использованием одних и тех же данных, отличие заключается в том, что на первом графике (рисунок 1) страны ранжированы по убывающей величине относительного рейтинга результативности инновационной деятельности (Р-т), на втором же (рисунок 2) – по убыванию рейтинга развитости институциональной и инфраструктурной сред (ИИ).

Анализ графика на рисунке 1 позволяет заключить, что в общем случае все показатели имеют положительную корреляцию с результатом и страны, имеющие более высокий рейтинг развитости инноваций, имеют более высокий и рейтинг развитости среды (ИИ), и рейтинг финансовых вложений (ВВ), и рейтинги эффективности их использования (ИИ эф., ВВ эф.). Наложенные на графики эспоненциальные тренды этих показателей это хорошо подчеркивают (Экспоненциальная ИИ, ВВ, ИИ эф., ВВ эф.). В этом смысле можно говорить об общей закономерности, которой подчинены показатели всех стран – страна, имеющая высокий рейтинг в показателе результата, обладает высоким рейтингом в ресурсных показателях, включая рейтинг эффективности его использования.

На втором графике (рисунок 2) хорошо проявляется еще одна закономерность: в среднем, кривая результативности находиться несколько выше кривых эффективности.

Если говорить о наблюдаемых отклонениях, то наглядно видно, что США (United States), Великобритания (United Kingdom), Германия (Germany), Япония (Japan) и Южная Корея (Korea) имеют более высокие показатели эффективности, нежели окружающие их страны с подобными рейтингами развитости сред и объемами финансирования (рисунок 2), что позволяет им подниматься выше подобных стран и занимать первые позиции в рейтинге результативности (рисунок 1). Без оценки эффективности это было бы сложно объяснить.

Китай (China), Россия (Russian Federation) и Турция (Turkey) обладают низкими рейтингами в показателях развитости среды и финансирования (в меньшей степени), демонстрируя наиболее высокие рейтинги эффективности, особенно в развитости институциональной и инфраструктурной средах, что, как отмечалость выше в примечаниях, показывает исчерпанность данных ресурсов. Заметим, что сами показатели эффективности не столь высоки, речь идет об отклонении этих значений от тех, что являются средними для стран, расположенными рядом и имеющими похожий рейтинг результативности, то есть отклонениях от среднего для данной степени развитости уровня инновационной среды.

На втором графике (рисунок 2) это показано более наглядно: Турция, Россия и Китай находяться в самом конце рейтинга развитости указанных сред. Значения этого показателя существенно выше значений результативности, и для вышеперечисленных дальнейшее развитие инноваций в большой степени зависит от увеличения «ресурса» институциональной и инфраструктурной сред, то есть, необходимы преобразования, так как существующая исчерпала свои возможности. Для США, Великобритании, Германии и Японии, напротив, эти ресурсы не только не исчерпаны, а достигли того состояния, при котором привлеченные ресурсы эксплуатируються оптимально, судя по демонстрируемым ими высшими рейтингами результативности. На графиках (рисунок 2) это выражается в незначительном превышении для упомянутых стран кривой эффективности над кривой результативности, в то время как для Турции, России и Китая кривая эффективности находится существенно выше.

Рисунок 1. Показатели развитости инновационной сферы стран из групп ОЭСР и БРИКС (страны сортированы по убыванию рейтинга результативности)

Рисунок 2. Показатели развитости инновационной сферы стран из групп ОЭСР и БРИКС(страны сортированы по убыванию рейтинга развитости институциональной и институциональной сред)

Для большинства стран с показателем низкой результативности (Венгрия, Португалия, и др.) кривая эффективности практически совпадает с кривой результативности; для стран со средним показателем результативности (Дания, Швеция, Финляндия и др.) кривая эффективности проходит еще ниже, свидетельствуя о недостаточно эффективном использовании имеющегося ресурса или его пока достаточном потенциале, который позволяет странам обеспечивать дальнейший рост инноваций только за счет имеющегося «задела», без их каких-либо существенных преобразований среды или увеличения финансирования.

Говоря о России, можно отметить следующее. Рейтинг развитости инновационной среды России является достаточно низким по отношению к рассматриваемым странам, примерно на уровне Словении. Для России, как для Китая и Турции, рост инноваций, в первую очередь, связан с необходимостью структурных преобразований в институциональной и инфраструктурной средах, поскольку существующая среда, с точки зрения ресурса, эксплуатируется достаточно эффективно и потенциал ее исчерпан.

Эффективность использования финансовых ресурсов со стороны бизнеса в России высока (см. таблицу 2), поэтому необходимы аналогичные изменения – внутренний ресурс исчерпан, нужно привлекать дополнительные финансовые средства.

Показатель уровня финансирования науки государством в России имеет средний показатель эффективности, и целесообразно, в первую очередь, его повысить до уровня выше среднего, и только во вторую — увеличивать.

Список литературы:

Маслобоев А.В., Максимова В.В. Метод и технология комплексной оценки эффективности инноваций на начальных этапах жизненного цикла на основе математического аппарата теории нечетких множеств. Труды Кольского научного центра РАН, Выпуск№3/2010.
The Global Innovation Index 2014. The Human Factor in Innovation, .
Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research. 1978.
Li H., Hu B. Study of efficiency optimization of R&D resources allocation in Shanghai. American J. Industrial and Business Management. 2014. H. Eilat, B. Golany, A. Shtub. R&D project evaluation: an integrated DEA and balanced scorecard approach. The International J. Management Science . 2008. R. Li, Y. Li, Z. Cui. Application data envelopment analysis to efficiency evaluation on R&D input and output. The Open Automation and Control System Journal.
Банди Б.. Основы линейного программирования. М.: Радио и связь, 1989.
World Bank. [Site] https://info.worldbank.org/governance/wgi/index.aspx#home
Reporter without borders. Press freedom index 2013. [Site]
World Bank. Economy Ranking.[Site]
[Site]
UNECKO Science,technology and innovation.[Site] https://data.uis.unesco.org/Index.aspx?DataSetCode=SCN_DS
World Bank. Researcher in R&D.[Site]
World Bank. Forign direct investment, net inflows.[Site] https://data.worldbank.org/indicator/BX.KLT.DINV.WD.GD.ZS
World Bank. Charges for the use of intellectual property? payments.[Site]
World Trade Organization [Site]
com [Site] https://www.factfish.com/statistic–country/world/royalty%20and%20license%20fees%2C%20payments
World Intellectual Property Organization (WIPO) [Site]
SCImago Journal Rank & Country Rank [Site] https://www.scimagojr.com/countrysearch.php?country=MX

Cтатья подготовлена по материалам научно-исследовательской работы, выполненной ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ по заданию №2016/H7 Министерства образования и науки РФ на выполнение работ в рамках государственного задания в сфере научной деятельности по темам № 2.41.2016/HM.[schema type=»book» name=»ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕШЕНИЙ, ПРИНИМАЕМЫХ В ИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЕ» description=»В статье, на примере группы стран из ОЭСР и БРИКC, произведена сравнительная оценка эффективности использования ресурсов, определяющих уровень развития инновационной сферы. Совместный анализ количественных и качественных показателей ресурсов позволил определить типовое соотношение их значений и обнаружить отличия между развитыми и развивающимися странами. По результатам анализа сделаны предложения по улучшению инновационной среды в развивающихся странах.» author=»Базаров Анатолий Анатольевич, Барабаш Наталья Сергеевна, Бочковский Павел Павлович, Шамсутдинов Юрий Аслахович» publisher=»Басаранович Екатерина» pubdate=»2016-12-08″ edition=»euroasia-science_30_22.09.2016″ ebook=»yes» ]

euroasia

Похожие записи