Рис. 9: Относительная активность инвестиций в инновационную деятельность лидирующих стран (GERD\GDP).

На рисунке 9 представлено отношение внутренних затрат на научные исследования и разработки для различных стран. (данные по России взяты из доклада [37], данные по остальным странам взяты из канадского отчета [22]). За 2003 г. информация имелась не по всем странам, но использование данных для страны за соседние годы оправданно для грубого сопоставления, поскольку показатель меняется медленно во времени. Из гистограммы видно, что странами-лидерами являются Япония и Швеция. Вторая группа стран- США, Германия и Франция незначительно отстают, но тратя на исследования более 2,5% ВВП имеют в абсолютном значении затрат лидирующие позиции. Канадские статистики считают, что исследуемый показатель для Канады довольно низкий, и по нему Канада сопоставима с такими странами как Англия, Норвегия и Голландия, при этом их показатель, приближающийся к 2%, меньше чем у США всего на 20-25%. Россия не сопоставима по этому показателю даже с последней группой стран. Например, от Канады Россия отстает почти на 35%, обгоняя лишь Италию, в то время как Канада, как видно из графика, далеко не лидер по исследуемому показателю.

Как в России, так и на западе внутренние затраты принято делить на затраты по назначению и источникам финансирования. В имеющемся канадском отчете структура затрат Канады по источникам финансирования изображена на рисунке.

Рис. 10: Структура затрат Канады на исследования и разработки по источникам финансирования.

Из круговой диаграммы, изображенной на рисунке 10, видно, что выделяется 6 основных источников финансирования. При этом, наибольшую долю имеют средства организаций частного сектора. Также значительны доли средств федерального бюджета и сектора высшего образования. Остальные три источника в сумме также сопоставимы с долей средств, выделяемых из федерального бюджета. Данных для аналогичного среза по России нет, но такие же срезы есть по Московской области и Онтарио, поэтому дальнейший анализ источников финансирования будет произведен в следующем подразделе.

Если сравнивать абсолютные показатели внутренних затрат на научные исследования и разработки России и Канады, то затраты России за 2003 составили около 6 млрд. долл. США, что в 3 раза меньше аналогичного показателя Канады, при этом ВВП стран отличается всего лишь в 2 раза. Таким образом, Россия отстает от Канады, как по абсолютным, так и по относительным, что согласуется с данными доклада [37].

4.2 Сравнительная характеристика инновационной активности Московской области и штата Онтарио

Московская область и штат Онтарио являются одними из самых крупных регионов в сфере инноваций в России и Канаде соответственно. Данные для их сравнения приведены в таблице 2.

Таблица 2: Сравнительная таблица Московской области и штата Онтарио: средства на инновационную деятельность по источникам.

Стоит отметить, что в Онтарио и в Московской области в средства организация частного сектора также включены средства частных бесприбыльных организаций и внебюджетных фондов. Перечень источников финансирования, указанных для Московской области значительно шире, чем то, что указано в таблице. В средства федерального бюджета также включены средства организаций государственного пользования. В средства организаций высшего образования включено бюджетирование ассигнований на содержание вуза. В средства организаций частного сектора помимо средств организаций предпринимательского сектора включены собственные средства организаций, производящих научные исследования и разработки. На рисунках ?? представлены соответствующие диаграммы.

Рис. 11: Структура затрат штата Онтарио Канады на исследования и разработки по источникам финансирования

Рис. 12: Структура затрат Московской области на исследования и разработки по источникам финансирования

Структура финансирования Онтарио очень похожа на структуру финансирования всей Канады. Правда, при этом доля финансирования за счет федерального бюджета почти в два раза меньше, чем в среднем по Канаде, соответственно увеличена доля средств организаций частного сектора. Нетрудно заметить, что структура финансирования науки в Московской области существенно отличается от Онтарио. Половина научных исследований и разработок финансируется за счет федерального бюджета. Доля средств иностранных источников в 2 раза выше, чем у Онтарио, а доля средств организаций частного сектора почти в 2 раза ниже. Суммарная доля регионального бюджета и средств организаций сектора высшего образования составляет меньше одного процента, в то время как в Канаде из этих источников поступает около 20% средств.

Таким образом, можно наблюдать, что структуры источников финансирования науки в регионах существенно отличается. Если предположить, что структура источников финансирования в России похоже на структуру в Московской области, как это имеет место в Канаде, то можно сделать вывод, что недофинансирование науки возникает вследствие низкого финансирования со стороны частного сектора, поскольку объемы государственного финансирования в России и Канаде сопоставимы. Следовательно, необходимо так перестроить систему организаций, производящих научные исследования и разработки, чтобы бизнесу стало выгодно их финансировать.

4.3 Результаты сравнения и выводы

Таблица 3: Итоговая таблица межрегиональных сопоставлений

Рис. 13: Относительная активность инвестиций в инновационную деятельность

Для того, чтобы сделать вывод о значимости регионов с точки зрения состава организаций, производящих научные исследования и разработки, в масштабах страны можно сравнить их доли внутренних затрат от затрат, произведенных по стране в целом и их доли ВРП от ВВП страны за год. Результат такого сопоставления представлен в таблице 3(добавлен второй по значимости регион в Канаде - Квебек).

Из таблицы 3 видно, что при относительно низкой доли ВРП Московской области от ВВП России, ее доля затрат на научные исследования и разработки по отношению к затратам произведенным в целом по стране довольно существенна. Конечно, доля затрат Канадских регионов значительно выше, но и доля их ВРП от ВВП Канады также очень велика. Нетрудно проверить, что если взять отношение 2 строчки таблицы к 3, то мы получим отношение доли внутренних затрат на научные исследования и разработки от ВВП к аналогичному среднему показателю по стране.

Из таблицы 3 видно, что по этому показателю Московская область существенно опережает канадские регионы, что означает, что в регионе науке уделяется существенно большее внимание, чем в целом по стране. В гистограмму 9 добавим самый крупный в научном отношении канадский регион Онтарио и российский Московскую область (в качестве показателя берется отношение внутренних затрат на научные исследования и разработки, произведенных регионом к ВРП региона за год).

Из гистограммы 13 видно, что показатели для Онтарио и Канады очень близки, а для Московской области и России сильно отличаются. Можно увидеть, что по приведенному важнейшему показателю, Московская область не просто опережает всю страну, но и лидирует во всем мире.

5 Заключение

Сегодня Россия обладает уникальным научно-техническим потенциалом, доставшимся от СССР. Переход на инновационную экономику является наиболее

перспективным путем развития страны. Нами было показано, что в настоящее время в администрациях федеральных и региональных уровнях происходит широкомасштабное ориентирование на инновационную экономику. В частности в уже 4 года проходит реализация на территории Московской области пилотного проекта по практической отработке элементов национальной инновационной системы и механизмов взаимодействия в инновационном процессе органов государственной власти и местного самоуправления.

Нами было доказано, что национальные, региональные и крупные корпоративные инновационные системы обладают намного большим разнообразием, относительно других областей. Следовательно, стандартные широкоотработанные подходы управления будут малоэффективны при управлении НИС, необходимо учитывать кибернетические законы и методы при её управлении, в частности особенно важно учитывать закон необходимого разнообразия Эшби. Мы показали, что модель жизнеспособной системы С.Бира наиболее адекватна в качестве шаблона системы управления НИС.

Нами было проведено исследование существующих стандартов и математических моделей в инноватике и мы показали, что на сегодняшний день инноватика является феноменологической дисциплиной без фундаментальной стержневой теоретической научной основы. Очевидно, что пока не будет разработана научная основа инноватики, риски инновационных проектов будут велики, эффективность системы управления инновационной системы будет относительно низкой, а активность инновационной деятельности будет плохо предсказуемой и далекой от своего потенциала.

Нами был проведен сравнительный анализ статистических данных по исследованиям, разработкам и инновациям в России и Канаде. Было показано существенное различие структур национальных инновационных систем этих стран. Поэтому Россия не может слепо основывать разработку собственной НИС на опыте западных стран. Необходимо учитывать как особенности страны, так и отдельных регионов. Однако даже в статьях с самыми лучшими комплексными предложениями по развитию и стимулированию инновационной деятельности в России [37] кардинально не решаются вопросы снижения рисков инновационных проектов и издержек при выводе инновационных продуктов на новые рынки, т. к. не учитываются кибернетические принципы организации систем и в частности закон необходимого разнообразия Эшби. И такие, весьма конструктивные и комплексные предложения, опять же формируются чисто на феноменологическом уровне и естественно возникают уже другие риски - риски переносимости даже весьма успешного опыта инновационной деятельности между странами с существенно различными структурой и степенью экономического развития.

С научной точки зрения мы не видим других выходов, кроме вынужденного увеличения разнообразия систем управления на всех уровнях НИС, с целью выполнения закона необходимого разнообразия Эшби. Предложенная нами система управления обладает минимальным разнообразием, способным справиться с многообразием среды (экономической, политической, социальной и т.п.), в которой функционирует НИС. Мы опирались на опыт удачных и неудачных инновационных проектов, осуществленных с участием Кафедры системной интеграции и менеджмента МФТИ. Тенденция пересмотра классических методов с целью удовлетворения закона необходимого разнообразия Эшби наблюдается в последнее время в самых различных областях - от механизмов управления инновационной деятельностью, до принципов создания программного обеспечения [39].

Повышение эффективности управления за счет применения научных подходов и в частности удовлетворения закона необходимого разнообразия Эшби позволит, при тех же

затратах на инновационную деятельность, сделать больше успешных инноваций и меньшему количеству людей дать разориться.

Дальнейшие исследования в данном направлении будут проводиться группой по инновациям Кафедры системной интеграции и менеджмента МФТИ при работе над созданием ситуационного центра по инновационной деятельности для Министерства промышленности и науки Московской области, которому поручена реализация пилотного проекта по практической отработке элементов национальной инновационной системы и механизмов взаимодействия в инновационном процессе органов государственной власти и местного самоуправления.

Литература

[I] National Innovation System. Organisation For Economic Co-Operation And Development.

[2] The Knowledge-Based Economy. Organisation For Economic Co-Operation And Development, Paris, 1996.

[3] Fraccatti manual - Proposed Standart Practice for Surveys of Research and Experimental Development. Organisation For Economic Co-Operation And Development, 2002.

[4] Oslo Manual - The Measurement Of Scientific and Technological Activities. Organisation For Economic Co-Operation And Development, 1997.

[5] Canberra Manual - The Measurement of Scientific and Technological Activities, Manual on the Measurement of Human Resources Devoted to S&T (HRST) Organisation For Economic Co-Operation And Development, Paris, 1995.

[6] А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. Основы инновационного менеджмента. Теория и практика. Экономика . Москва. 2004

[7] Р.Эшби. Введение в кибернетику. М.: УРСС. 2005

[8] С.Бир. Мозг фирмы. Радио и связь . Москва. 1993

[9] S. Beer, The Heart Of Enterprise. John Wiley & Sons.

[10] С.В. Клименко, В.В. Шишов. О снижении рисков в инновационной деятельности на основе использования классического кибернетического подхода. Труды первой научной конференции СИМ. Москва. 2004 http: www.sim-mfti.ru/content/?fl=278&doc=823

[II] А.С. Смоляк, Модели управления инновационным бизнесом. Труды первой научной конференции СИМ. Москва. 2004 http: www.sim-mfti.ru/content/?fl=284&doc=821

[12] П. Л. Отоцкий, Анализ предпосылок для создания системы управления региональной инновационной системой на базе кибернетического подхода, магистерская диссертация МФТИ. Москва. 2005

[13] Product Development Institute http: www.prod-dev.com

[14] Sean Devine, The Viable Systems Model applied to a National System of Innovation to inform policy development

[15] F. Heylighen, C. Joslyn. Cybernetics and Second-Order Cybernetics. Encyclopedia of Physical Science & Technology. Academic Press. New York. 2001.

[16] Г.С. Альтшуллер. Творчество как точная наука. Совецкое радио . Москва. 1979

[17] В.Е. Хиценко. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения. М.: УРСС. 2005.

[18] И.В. Смольников,В.В. Гусаков, В.В. Шишов. Кразработке АСУ сетевой

организации на базе кибернетической модели жизнеспособной системы. Труды третьей научной конференци СИМ. Москва. 2005.

[19] Предложение по реализации на территории Московской области пилотного проекта по практической отработке элементов национальной инновационной системы. Министерство промышленности и науки Московской области.

[20] Постановление Федеральной службы государственной статистики от 1 августа 2005 г. N 55 Об утверждении статистического инструментария для организации статистического наблюдения за деятельностью, осуществляемой в сфере образования, науки и инноваций на 2006 год

[21] Инновационная и научная деятельность организаций Московской области в 2003 году. Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Московской области. Москва. 2004

[22] Science statistics (Science, Innovation and Electronic Information Division), Total

spending on research and development in Canada, 1990 to 2004, and provinces, 1990 to 2002. Canada. 2005

[23] Science, Innovation and Electronic Information Division. Survey of Innovation. Canada.

2005

[24] Моисеев Н.Н., 1970. Математика - управление - экономика. Знание &5

[25] Г.Николис, И. Пригожин. Познание сложного. М.: УРСС. 2003

[26] Shearer Colin. Leveraging Predictive Analytics in Marketing Campaigns. DM Direct Newsletter. 2004

[27] Черкашин П. Подход к выбору CRM.

http: www.docflow.ru/analytic full.asp?param=27586

[28] Ланге Д., 2003. Вам нужен телефон с виброзвонком, или дайте мне контакт-центр и адреса клиентов. Страхова справа №3(11)

[29] Л.С. Марков, Экономические кластеры: понятия и характерные черты

[30] Philippe Aghion, Jean Tirole. The Management of Innovation. TheQuarterly Journalof Economics, Vol. 109, No. 4, Nov., 1994

[31] Zoltan J. Acs, David B. Audretsch. Innovation, Market Structure, and Firm Size. The Review of Economics and Statistics, Vol. 69, No. 4, Nov. 1987.

[32] Yoram Barzel. Optimal Timing of Innovation. The Review of Economics and Statistics,

Vol. 50, No. 3, Aug. 1968

[33] Ляшко М.А.,Тухвебер С.М., Редько В.Г. Модель Эволюции Популяции

Высокотехнологичных Фирм. Электронный журнал Исследовано в России .

[34] Thomas Hellman. A Theory of Corporate Venture investing. Graduate School of Business Stanford University.

[35] Чернавский Д.С, Щербаков А.В., Соловьев С.А, Зайцев С.В. Математическая

модель деятельности малого инновационного предприятия. Случай одного продукта. Феномен скрытого банкротства . Электронный журнал Исследовано в России .

[36] Herring C., Adaptable and Adaptive Systems:The Intelligent Control Paradigm for Software Architecture. Working Conference on Complex and Dynamic Systems Architectures, 2001.

[37] Е.Б. Ленчук. Реформирование российской науки в условиях перехода к

инновационной модели развития. Институт международных экономических и политических исследований РАН

[38] The Future of Money. Organisation For Economic Co-Operation And Development,. Paris.

2002.

[39] А.Яковлев, К.Гончар Институты развития и стимулирование инновационного экономического роста в новых индустриальных странах: возможные уроки для России. Transition - Экономический вестник о вопросах переходной экономики. Октябрь-Декабрь №4. 2004.

http: www.worldbank.org/html/prddr/trans/pdf/russian/October-December04.pdf