Национальная инновационная система в контексте международных сравнений: пример стран Прибалтики и Закавказья

Введение

«Инновации являются краеугольным камнем успеха в современной экономике на уровне фирмы, отрасли, региона и страны» [1, р. 1]. По мнению Лундвалла, «концепция национальных инновационных систем может рассматриваться как инструмент анализа экономического развития и экономического роста» [2, р. 415]. Совершенствование национальной инновационной системы (НИС) в конечном итоге способствует повышению национальной конкурентоспособности [3]. Фримен подчеркивает важность проведения исследований на национальном уровне, особенно для развивающихся стран, для которых вопросы технологического прогресса являются актуальными [4]. Варианты взаимодействия элементов системы представлены в зависимости от оценки инновационных систем (ИС) [1], [5]. Стоит отметить, что исследования ИС на национальном уровне сталкиваются с проблемой сопоставимости¹. Хоммен и Эдкист отмечают, что подходы к исследованию НИС различны [6]. В одном случае исследование включает большое количество стран, в другом — учитываются исторические, географические и другие особенности стран, а также фактор уникальности НИС. Таким образом, исследование НИС требует применения определенной методологии, обеспечивающей сопоставимость [7].

Учитывая вышеупомянутые обстоятельства, оценка и кластерный анализ НИС стран Прибалтики и Закавказья представляют большой интерес. Анализ позволит выявить уровень развития НИС этих стран, а также определить, какое положение они занимают. Мы разработали Индекс развития инновационной системы (ISDI), позволяющий определять текущий уровень НИС. ISDI основан на десятках показа­телей, которые, по мнению различных исследователей, экономистов, аналитиков и экспертов, характеризуют НИС стран. Мы рассмотрели страны Балтии и Закавказья. Для каждой страны (Эстония, Латвия, Литва, Армения, Азербайджан и Грузия) был рассчитан показатель ISDI, что позволило сравнить уровень развития НИС. Учет данного показателя позволит придать процессам формирования инновационной экономики в этих странах динамичный и устойчивый характер. С этой целью мы провели кластерный анализ, в рамках которого страны были объединены в различные блоки. Результаты анализа позволили сделать определенные выводы о последних тенденциях в развитии НИС и, как следствие, о формировании инновационных экономик.

В разделе 1 статьи представлен обзор литературы по подходам к оценке и классификации НИС, в разделе 2 описаны методы исследования, в разделе 3 показаны особенности НИС в постсоветских странах и индекс развития инновационной системы шести стран, в разделе 4 обсуждаются полученные результаты, а в завершающем разделе приведены некоторые выводы по теме исследования.

Обзор литературы

Концепция национальной инновационной системы

Мы провели масштабный теоретико-методологический анализ литературы, на основе которого определили направления настоящего исследования. Одни из первых теоретиков концепции Пател и Павитт подчеркивали необходимость изучения различий НИС стран [8]. С начала 1990-х гг. были заложены основы для развития и оценки концепции НИС. Нельсон отмечал, что предпочтительнее изучать даже небольшое количество сопоставимых стран: внедрение лучших практик должно быть максимально системным, а не разрозненным [9]. По мнению Макконена, следует также учитывать неудачный опыт стран, чтобы избежать нежелательного развития событий в процессе догоняющего развития [10]. С точки зрения Лундвалла, наиболее верным является применение настоящей концепции посредством сочетания лучших практик и выявления системных особенностей [11].

Уровни инновационных систем могут быть установлены по своему усмотрению, в зависимости от задач, стоящих перед исследованием (географический фактор, отраслевая специфика и т. д.). По мнению Карлссона и др., исследование эффективности НИС — одна из приоритетных, но мало исследуемых тем. При этом изучение концепции НИС ставит перед исследователями новые задачи с точки зрения точной оценки систем. Это естественно, поскольку НИС, по сути, является динамично развивающимся организмом [12]. Выбор уровня исследования зависит от размера страны. Акс и Варга отмечают: «Для небольших государств система может быть даже больше, чем страна» [13, р. 143].

Концепция НИС также выступает объектом критики. По мнению Свядека и др., исследования НИС на макроуровне хотя и необходимы, но в основном поверхностны и не отражают системных проблем [14]. Китанович ставит под сомнение эффективность исследований, основанных на структурном подходе к НИС, поскольку НИС каждой страны с переходной экономикой развивается по определенному уникальному историческому пути и с внедрением различных практик. Таким образом, роль организаций и институтов, входящих в систему, может различаться в разных странах, и, как следствие, сравнения не могут считаться объективными. Автор считает наиболее приемлемым процессный подход, когда главным фактором является создание и распространение инноваций [15]. Голиченко предложил новый методологический подход, в котором используются два метода исследования (структурно-объектный и функциональный) [16]. Таким образом, подход Голиченко представляет собой смесь структурного и процессного подходов, упомянутых Китановичем.

Несмотря на некоторую критику, НИС является широко распространенным подходом, поскольку в границах государства остаются политические, культурные, институциональные и правовые факторы [7], [17], [18]. Ниози считал, что национальные и региональные (субнациональные) инновационные системы были наиболее приемлемыми подходами, поскольку большое значение имеет местоположение акторов и элементов инновационных процессов (организаций и институтов, человеческого капитала, природных ресурсов и т. д.): «В разных странах они (НИС) могут состоять из очень несхожих институтов (множественных равновесий), созданных в разных исторических обстоятельствах» [19, р. 294—295]. За тридцатилетний период развития концепции различные авторы представляли разные факторы формирования и развития НИС (исторические, культурные, социально-экономические, институциональные, географические, отраслевые, структурные и демографические) [3], [4], [9], [10], [17], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31]. Таким образом, несмотря на некоторую критику, концепция НИС имеет множество сторонников с начального этапа своего развития, что обусловлено комплексностью концепции и, несмотря на тенденции глобализации, актуальностью рассмотрения вопросов инновационной политики на национальном уровне. Изучение литературы, посвященной оценке инновационных систем на различных уровнях, позволило нам прийти к выводу, что оценка инновационных систем на макроуровне, то есть на национальном уровне, — один из приемлемых и наиболее распространенных подходов.

Классификация и оценки НИС

Вопрос классификации и оценки НИС актуален с начала 1990-х гг. [27]. Фагерберг и Срхолек отмечали, что «в настоящее время в литературе нет единого мнения о том, как следует определять и эмпирически изучать инновационные системы» [24, р. 1419]. ОЭСР представила два основных метода исследования НИС: «Макрокластеризация рассматривает экономику как сеть взаимосвязанных отраслевых кластеров. Функциональный анализ рассматривает экономику как сеть институтов и отображает взаимообмен знаниями между ними»². Оценка, или измерение, НИС — довольно сложный процесс, учитывая большое количество участников в системе и многогранный характер процессов [3]. Гуань и Чен отмечают: «Очевидно, что инновационная эффективность НИС измеряется ее способностью трансформировать инновационные входы в выходы и генерировать прибыль» [32, р. 103].

В литературе постоянно поднимается вопрос о классификации или кластерном анализе НИС, при этом объединение только на основании размера страны или объема дохода не является оптимальным решением. Парк (1999, цит. по [28]) сгруппировал страны в кластеры на основе расходов на НИОКР по организациям. Й. Парк и Г. Парк рассмотрели взаимосвязь между структурой НИОКР и структурой промышленности. Авторы пришли к выводу, что НИС выступает как система, если расходы на НИОКР (валовые внутренние расходы) составляют не менее 2 % от ВВП, что становится возможным, если частный сектор принимает активное участие [28]. По мнению Бальзата и Пики, «кластерные композиции могут быть использованы в качестве отправной точки для принятия более целенаправленных и эффективных мер технологической политики в исследуемых странах» [33, р. 169—170]. Авторы отмечают: «Таким образом, с точки зрения разработки технологической политики сравнения на международном уровне и особенно классификации национальных инновационных систем являются важным дополнением к концепции НИС. В конце концов такие исследования определяют возможности совместного изучения опыта, что, в свою очередь, может повысить эффективность планируемых мер технологической политики в анализируемых странах» [33, р. 169—170].

Бальзат и Пика провели классификацию НИС 18 стран ОЭСР и выявили структурные сходства и различия НИС. Десятки показателей, использованных в исследовании, характеризуют несколько составных элементов НИС (финансовые условия, инновационные усилия, институциональные рамки, национальная база знаний, международная открытость и отраслевая специфика). Особое внимание авторы уделили последнему элементу [33].

Белиц и соавторы составили комплексный индекс оценки НИС, состоящий из жестких (статистика инновационной деятельности) и мягких (экспертные оценки) факторов. Авторы представили семь ключевых областей НИС (образование, НИОКР, финансы, сетевое взаимодействие, регулирование и конкуренция, спрос, производство и внедрение). Около двух десятков промышленно развитых стран, включенных в исследование, были разделены на три группы в соответствии с уровнем инновационного развития [34].

Кастеллаччи и Натера отмечают, что предыдущие исследования в значительной степени пренебрегали изучением динамики НИС и фокусировались на сравнении НИС разных стран. Следовательно, изучение временных показателей лишь дополнит сравнение НИС разных стран [35].

Бартелс и соавторы изучили различные показатели технологического, экономического и человеческого развития около пяти десятков развитых и развивающихся стран. В частности, для стран с ограниченными природными ресурсами, по мнению авторов, целесообразно сосредоточиться на создании здоровой, конкурентной и рыночной среды [36]. Асикайнен изучил шесть небольших европейских стран (включая Латвию и Эстонию). В целом главной слабостью НИС малых стран является нехватка ресурсов, таким образом, автор выделил два пути — специализация и интернационализация — и подчеркнул роль акторов в системе [37]. Для малых стран решающее значение имеет ряд таких факторов, как прямые иностранные инвестиции, международное сотрудничество, человеческий и социальный капитал и гибкая государственная политика (Рулахт, 2012, цит. по [38]). Алнафрах и Муселли выделили четыре основных фактора НИС (инновационный, экономический, инфраструктурный и регулятивный), которые могут служить основой для сравнения НИС [39]. Дворак и соавторы сгруппировали НИС, провели межгрупповые сравнения и пришли к выводу, что тип НИС предопределяет уровень инновационного развития в странах ЕС [21].

Таким образом, в каждой работе была предпринята попытка оценить и классифицировать НИС разных групп стран, объединенных согласно разным критериям. Помимо обеспечения сопоставимости большое значение имело применение методологии расчета, в частности выбор факторов и показателей НИС.

Развитие НИС в постсоветских странах

Лундвалл отмечал, что концепция НИС применима и к развивающимся странам [11]. Более того, часть исследований НИС посвящена изучению НИС развивающихся стран и стран с переходной экономикой [17]. Саревиц и соавторы попытались представить специфику оценки НИС в развивающихся странах, в которых необходимы масштабные инвестиции для заполнения существующего технологического разрыва. На первом этапе важны точная оценка системы, разработка соответствующей стратегии и определение возможных функций отдельных участников [40].

В целом развитие постиндустриального общества, которое сегодня строится на неолиберальной политике и концепциях глобализации, связывают с распадом СССР [41]. Макконен попытался выяснить, являются ли НИС стран бывшего социалистического блока глобально конкурентоспособными и какие процессы происходят в НИС постсоветских государств. Автор отметил низкий уровень исследований, проведения оценки и сравнения НИС постсоветских государств [3].

В конце 1990-х гг. Радошевич считал, что пока рано признавать существование НИС в странах Центральной и Восточной Европы по причине произошедших структурных изменений в промышленности и шоковых процессов переходного периода [42]. Лю и Уайт задались вопросом, является ли оптимальным решением для стран с переходной экономикой создание систем, аналогичных НИС развитых стран [7].

Естественно, переход стран социалистического блока к рыночной экономике напрямую отразился на их НИС. Опираясь на опыт Германской Демократической Республики, Меске разработал концепцию «трехфазной модели», согласно которой смена научно-технических систем происходит в следующей последовательности: распад социалистической системы, унификация существующих институтов и интеграция последних в формирующиеся новые системы. Автор проследил показатели почти двух десятков стран и выделил два направления развития в странах социалистического блока: в сторону НИС ЕС (страны Балтии) и в сторону восстановления НИС советского периода (например, Россия). Влияние географического фактора на политику стран, движущихся в первом направлении, было больше, чем уровень интеграции с административными институтами. Результаты показали, что различия между странами начали усугубляться с самого начала переходного периода [43]. После распада СССР развитие Прибалтийских стран шло поступательными темпами. С развитием НИС, под влиянием благоприятной научно-технической среды, а также либеральных подходов страны Прибалтики добились больших успехов [3]. Погосян связывал развитие эффективной НИС с избавлением от советского наследия [38]. Однако в переходный период во многих странах политика проводилась на несоответствующем уровне, что привело к негативным последствиям [23], [38].

Муссагулова отмечает: «Несмотря на значительные различия в размерах, обеспеченности природными ресурсами и человеческом капитале, все 15 бывших советских республик унаследовали советские институты. Однако формы отказа от этих структур и идей были далеко не одинаковыми на всем постсоветском пространстве» [26, р. 87]. В результате наблюдения за НИС Эстонии, Украины и Казахстана автор пришел к выводу, что НИС в странах, сохранивших советскую институциональную модель НИОКР, развиты слабее. Таким образом, советское наследие оказывает существенное влияние на инновационную деятельность государств. Исторически сложилось так, что постсоветские страны имеют как сходства, так и различия, учитывая их советское прошлое и три десятилетия независимости. Мусагулова отметила, что эксперты не исследовали историческое наследие инновационной деятельности постсоветских стран. Автор рассмотрела несколько аспектов, от участия частного и государственного секторов в инновационной деятельности до развития инновационных связей. По ее мнению, страны Прибалтики имеют экономические и географические преимущества по сравнению с другими постсоветскими странами. У постсоветских стран есть объективные общие черты, хотя автор игнорирует влияние досоветского исторического фактора [26].

Существует ряд работ, посвященных изучению НИС стран Балтийского региона. Клемешев выделил три группы показателей (показатели экономического и исследовательского потенциала; динамики развития экономического и исследовательского потенциала; экономического и инновационного потенциала государств региона). Автор также упомянул о перспективах сотрудничества в Балтийском регионе [44]. Мякинен провел сравнение девяти стран Балтии на основе данных об инновационной среде и эффективности инновационной деятельности [45]. Межевич и Прибышин провели сравнение и выявили различия между девятью странами Балтийского региона на национальном, региональном и корпоративном уровнях. Авторы также упомянули так называемую «модель тройной спирали» и ее роль в развитии НИС [46]. Ажинов и Лапшова исследовали особенности научно-технического развития в 10 странах Балтийского региона (Германия, Швеция, Дания, Норвегия, Финляндия, Польша, Эстония, Латвия, Литва и Россия). На основе количественных данных и кластерного анализа авторы выявили определенные закономерности и сгруппировали страны по двум типам: «страны с традиционной рыночной экономикой» и «постсоциалистические страны». Страны первого типа характеризовались более высокой долей расходов на НИОКР в ВВП (более 2 %), а также большим количеством исследователей на 1000 жителей. Следует отметить, что во вторую группу стран вошли Россия, Латвия, Литва, Эстония и Польша [47, р. 88].

Таким образом, наше исследование включало в себя основные элементы концепции НИС, такие как выбор стран на основе факторов, представленных в литературе, для обеспечения сопоставимости, а также выбор показателей для оценки НИС стран с переходной экономикой.

Методы исследования

В начале 1990-х гг., когда концепция НИС находилась на ранних стадиях развития, недостаток данных для выявления структурных и технологических изменений в НИС был наиболее очевиден [8]. Для оценки НИС нами была принята методология, основанная на предыдущих исследованиях и существующих оптимальных решениях (рис. 1). Реализация вышеуказанной методологии состоит из нескольких этапов.

Рис. 1. Блок-схема методологии исследования

1. Создание индекса развития инновационной системы для каждой из шести стран. Индекс состоит из семи субиндексов, характеризующих семь областей (макросреда, человеческий капитал, институты, инфраструктура, наука, патентная активность и инновационная деятельность). Для расчета субиндексов мы использовали 46 показателей и ряд статистических данных по каждой из шести стран. Статистические данные охватывали период 2007—2022 гг. (см. приложение). Выбор показателей и областей был обусловлен изучением опыта оценки НИС в разные периоды. Таким образом, принятый нами подход основан как на структурном, так и на функциональном методах, представленных Голиченко [15].

НИС были охарактеризованы с помощью 46 индикаторов, представляющих семь областей. Наблюдение за данными за период около 10 лет позволило выявить большинство тенденций развития НИС. Анализируемые данные были двух типов (рядовые данные и индексы). Для расчета субиндексов мы привели статистические данные разной размерности к нормальной форме или к одной размерности. Этот процесс различался в случае с рядовыми данными и индексами. При расчете индексов мы использовали два метода. В первом случае для приведения данных к единому измерению использовалась вся статистическая история этого показателя. Применяя второй метод, мы пользовались данными только за последний год.

После приведения данных к единому измерению двумя методами произвели расчет субиндексов, которые представляли собой обычное среднее арифметическое нормализованных статистических данных. На основе субиндексов был произведен расчет ISDI, который представлял собой среднее арифметическое всех субиндексов. Стоит обратить внимание на то, что статистические данные показателей, используемых для расчета ISDI, относятся к разным временным периодам. Данная ситуация отражает существующую объективную реальность.

Наш подход построен на расчетах ряда глобальных индексов, например Глобального инновационного индекса, где показатели также участвуют в подсчете индекса, основанного на более старой статистике. Здесь мы исходили из предположения о том, что лучше включить тот или иной показатель в общий индекс, чем вообще исключить их из расчетов, учитывая, что их последняя статистика еще не доступна. В то же время есть показатели, статистика по которым публикуется с большим опозданием. Кроме того, у нас было два разных метода расчета. В одном случае индексные показатели приводились к единому измерению с использованием самых последних статистических данных по каждому из них. В другом случае той же измеримости можно было добиться, обратив внимание на историю данных по соответствующим показателям. Как уже отмечалось, расчеты были проведены в обеих формах и соответствующие результаты были получены.

В действительности, преимущество использования нашего метода заключается в том, что в расчет индекса можно включить большое количество показателей. Это придает числу определенный динамизм, так как в реальной жизни изменение показателей не обязательно влияет на соответствующие процессы одновременно. Более того, можно не только учитывать самые последние данные по показателям, но и определять в качестве основы максимально широкий период или историю изменений показателей.

2. Принятие статистического инструмента группирования стран по ISDI. Мы применили ISDI, полученные в результате применения двух методов, для проведения кластерного анализа. Для создания кластеров, или групп, стран мы использовали методы кластерного анализа — полной связи и k-средних. Каждый из двух методов применили к статистическим данным, полученным с помощью первого и второго методов. Так, были предложены принципы группирования стран, основанные на теоретическом подходе, индексе Калинского — Харабаза, индексе Дуды — Харта, а также дендрограммах [47]. Для повышения эффективности расчетов кластерного анализа также использовали программный пакет Stata. В результате проведенного анализа представили разделение групп стран (рис. 2, 3).

Рис. 2. Индекс развития инновационной системы
в странах Прибалтики и Закавказья (оценка, 0—1)

Рис. 3. Группы стран Прибалтики и Закавказья по второму методу расчета индекса
развития инновационной системы

Результаты

Как видно из таблицы 1, по результатам применения первого метода абсолют­ным лидером является Эстония, где индекс макросреды составил 0,7. В Латвии и Литве показатели подындекса довольно низкие. В странах Закавказья ситуация сложнее. По результатам применения второго метода лидерами вновь стали При­балтийские республики. Ситуация в Закавказье остается тревожной (0,34 в Арме­нии, 0,23 в Азербайджане и 0,53 в Грузии). Страны Прибалтики продемонстрирова­ли высокие результаты в области человеческого капитала — индекс человеческого капитала стран находился почти на одном уровне. В Закавказье результаты отме­чались выше среднего, при этом разница между странами была значительной. При рассмотрении результатов применения первого метода баллы снизились. Азербайд­жан оказался на последнем месте в Закавказском регионе, а Литва — в Прибалти­ке. По результатам применения второго метода страны Балтии являются лидерами по институциональному развитию (INSI), за ними следует Грузия. При расчете по пер­вому методу баллы значительно изменились: Эстония (0,86) оказалась страной-­лидером, Грузия — лидером на Северном Кавказе. В случае второго метода лиде­рами по инфраструктуре стали Эстония (0,98) и Литва (0,87). Азербайджан (0,75) был лидером в Закавказье и повторил оценку Латвии. Армения заняла последнее место по уровню институтов. В случае с первым методом картина была несколько иной — абсолютным лидером стала Эстония.

По результатам применения второго метода Эстония (0,91) стала лидером по индексу науки (табл. 2). Показатели других стран оставались низкими. По результатам применения первого метода было зафиксировано значительное снижение (в Эстонии показатель составил 0,74). Лидирующие позиции в Закавказье заняла Армения (0,59). В случае первого и второго методов минимальные значения индекса патентной активности наблюдались в Азербайджане (0,13 и 0,19 соответственно). При первом методе показатель выше среднего отмечен только в Эстонии (0,56). Показатели Армении и Литвы были одинаковыми (0,4). Применение второго ме­тода показало, что лидером стала Литва (0,73). При использовании второго метода индекс патентной активности был выше в странах Прибалтики. В Закавказье лиде­ром являлся Азербайджан (0,71), за ним следовали Армения (0,62) и Грузия (0,55). В случае с первым методом лидеры в регионах не изменились.

Примечание: MEI — субиндекс «Макросреда», HCI — субиндекс «Человеческий капитал», INSI — субиндекс «Институты», INFI — субиндекс «Инфраструктура», M1 — первый метод, M2 — второй метод.

Примечание: SI — научная активность, PAI — патентная активность, IPI — инновационная активность, M1 — первый метод, M2 — второй метод.

Рисунок 2 иллюстрирует ISDI на основе двух методов. В случае с первым мето­дом лидером оказалась Эстония (0,77). Литва, Латвия, Грузия и Армения продемонстрировали уровень ISDI выше среднего, а Азербайджан (0,44) оказался страной с результатами ниже среднего. В случае со вторым методом лидером стала Эстония (0,85), за ней следуют Литва и Латвия. Государства Закавказья отстают от стран Прибалтики: лидером стала Грузия, за ней следуют Армения и Азербайджан.

Кластерный анализ, проведенный на основе данных, полученных с помощью второго метода, показал, что страны оптимально классифицировать на две группы так, как это показано на рисунке 3.

В первой объединены страны Прибалтики, во второй — страны Закавказья. Как показано на рисунке 4, кластерный анализ, проведенный по результатам, полученным с применением первого метода, предложил иное разделение.

Рис. 4. Группы стран Прибалтики и Закавказья
по первому методу расчета индекса развития инновационной системы

Страны были разделены на три группы. В первую группу вошли страны Прибалтики, во вторую группу — Армения и Грузия, Азербайджан оказался в третьей отдельной группе.

Обсуждение

В исследовании мы упоминали о советском наследии стран Прибалтики и Закавказья. Следует отметить, что это обстоятельство как исторический и политический фактор послужило лишь основой для выделения данной группы стран и оценки НИС, наряду с другими факторами. Иными словами, влияние советского прошлого на НИС стран не изучалось. Вместо этого мы попытались представить, как страны с переходной экономикой справились с более или менее сопоставимым советским наследием.

Основываясь на предыдущих исследованиях, Алнафра и Муселли считают, что НИС Латвии является наименее развитой среди НИС стран Балтии. Несмотря на то что во всех трех странах были проведены значительные реформы и зафиксирован положительный сдвиг в сторону экономики, основанной на знаниях, существуют определенные проблемы. В Эстонии необходимы институциональные и экономические реформы, в Литве — развитие рынка труда и высокотехнологичных отраслей, а в Латвии — повышение инновационного потенциала МСП. Хотя эти страны имеют национальные особенности, сравнение их НИС вполне уместно [39]. Существует значительное число исследований, посвященных оценке НИС стран Прибалтики. Основываясь на данных по странам Прибалтики, Алнафра и Мусели попытались определить факторы НИС, способствующие расширению предпринимательской деятельности: в результате из четырех факторов, образующих модель тройной спирали, были выделены инфраструктурные и экономические [40].

Реформы эстонской НИС начались в конце 1990-х гг. В 1998 г. была запуще­на Эстонская инновационная программа, за которой в 2000—2002 гг. последовала Программа национального развития. На 2014—2020 гг. была запущена инициати­ва «Эстония, основанная на знаниях», основной целью которой было повышение производительности труда и улучшение системы образования. Другой проект — «Стратегия роста предпринимательства» — был направлен на поощрение иннова­ций и высокопроизводительной деятельности через специализацию. Фонд развития Эстонии призван содействовать развитию стартапов [26]. Однако, несмотря на зна­чительные усилия, уровень научно-образовательного и отраслевого сотрудничества остается низким. Кроме того, расходы на НИОКР не направлены на высокотехно­логичные отрасли и в основном выделяются небольшому числу организаций [39].

От советской эпохи до вступления в ЕС и далее экономическая структура Латвии претерпела тектонические сдвиги. Однако лишь незначительная часть организаций относится к высокотехнологичной отрасли, кроме того, большинство современных технологий импортируется [39]. «Латвия считается самой уязвимой экономикой среди экономик Европейского союза с точки зрения интенсивности инновационных компаний» [39, p. 89—92]. Как и в Эстонии, в Латвии наблюдаются слабые связи между научными исследованиями и частным сектором. Темпы реформ в системе образования медленные. Для решения указанных проблем с 2007 г. в Латвии действует закон, направленный на финансирование образовательных и исследовательских учреждений [39].

Структурная трансформация литовской экономики происходила более быстры­ми темпами. Расходы на НИОКР продолжали расти. Следует отметить, что большая часть расходов на инновации направляется на приобретение оборудования и техно­логий, импортируемых из-за рубежа. Еще в 2009 г. в системе высшего образования были проведены реформы, направленные на повышение автономии учебных заве­дений. За прошедшие годы в стране были реализованы различные политики и стра­тегии, направленные на рост инновационной активности (например, Литовская ин­новационная стратегия на 2010—2020 гг., Программа «Долина», Литва 2030) [39].

В случае со странами Закавказья проблемы модернизации инновационных си­стем и повышения их конкурентоспособности более сложны. Прежде всего это каса­ется неразвитости инновационных инфраструктур стран региона. Это связано с не­эффективностью и незавершенностью институциональных и структурных ре­форм, проведенных в странах Закавказья в 1990-е гг., которые привели к дезинтеграции высокотехнологичного промышленного потенциала, деградации человеческого ка­питала, науки и системы образования, «утечке мозгов». Проведенный нами анализ подтвердил это обстоятельство с той точки зрения, что показатели развития макро­среды и человеческого капитала в странах Закавказья значительно уступают показа­телям, характеризующим качество макросреды и человеческого капитала стран При­балтики. Аналогичные выводы были получены при анализе субиндексов, свя­занных с качеством институтов, регулирующих НИС, и развитием инфраструктуры. По ин­тегральным показателям развития инновационной политики и НИС существу­ет раз­рыв между Закавказьем и странами Прибалтики, однако он незначителен.

Европейская экономическая комиссия ООН (ЕЭК ООН) представила последние тенденции НИС стран Закавказья следующим образом: Армения пытается укрепить связи между научными исследованиями и промышленностью, Азербайджан делает упор на диверсификацию экономики, а Грузия старается максимально использовать свой инновационный потенциал⁵.

Погосян подчеркнул положительные аспекты советского наследия для НИС Армении, такие как развитая база естественно-научных исследований, наличие высококвалифицированных специалистов и армянской диаспоры. Армения была одним из технологических центров СССР. По этой причине в постсоветский пе­риод возник ряд проблем, так как «Армения потеряла большую часть своих на­учно-исследовательских и производственных ресурсов именно потому, что была очень диверсифицирована для своего небольшого размера» [38, р. 57]. Активная государственная политика поддержки инноваций началась только в начале XXI в., хотя и с довольно скромными финансовыми потоками. Вместе с тем был принят ряд законодательных норм, связанных с формированием НИС. Законодательные реформы были направлены в основном на стимулирование высокотехнологично­го экспорта и развитие наукоемких отраслей, однако взаимодействие между нау­кой и промышленностью оставалось слабым. Для Армении как страны с таким инновационным потенциалом особенно важно обеспечить прочные связи. Созда­ние различных инновационных платформ, свободных экономических зон и на­учно-технологических парков не смогло существенно повысить эффективность НИС. В период приватизации роль иностранных инвестиций была незначительной [38]. При этом в 2010-х гг. прямые иностранные инвестиции (ПИИ) в высокотехноло­гичный сектор, особенно в телекоммуникационный, оказали положительное вли­яние на доходы от телекоммуникаций в Латвии и Литве [49]. Погосян отмечает: «Однако потенциал вклада ПИИ в армянскую IS очень мал» [38, р. 65]. «В целом усилия по построению эффективной и основанной на знаниях рыночной экономи­ки в Армении все еще находятся в зачаточном состоянии» [38, р. 65]. В частности, Цифровая повестка Армении до 2030 г. связана с вопросами передовой системы электронного документооборота, безопасности и формирования цифровой рабо­чей силы⁶.

При международной поддержке в Грузии стартовал проект «Национальная инновационная экосистема Грузии» (GENIE), направленный на улучшение инфраструктуры и стимулирование инновационной деятельности. Зафиксированы определенные успехи в развитии НИС (благоприятная деловая и институциональная среда, привлечение ПИИ). Проблемы связаны с коммерциализацией инноваций, прочностью сетевых связей НИОКР, стимулированием инвестиций частного сектора, качеством системы образования, повышением квалификации, продвижением инноваций⁷. Объем исследований и инноваций довольно скромный. Ограничения инновационного потенциала связаны с отраслевым финансированием, бюрократией, отсутствием современных технологий. Проблемы грузинской НИС могут быть решены в трех направлениях (финансирование, исследовательская деятельность, управление НИС)⁸.

Несмотря на построенные научно-технологические парки, экономика Азербайджана опирается на нефтегазовую отрасль и нуждается в диверсификации. Улучшение инновационной среды в Азербайджане должно осуществляться прежде всего за счет увеличения объема финансирования, особенно для МСП. Кроме того, необходимо улучшить человеческий капитал, связи между образовательными учреждениями и частным сектором, а также оцифровать экономику. В 2019 г. в Азербайджане было запущено инновационное агентство, призванное содействовать коммерциализации новинок и инновационной деятельности. Департамент инновационного развития и электронного правительства поддерживает инновации как в государственном, так и в частном секторе, однако существует необходимость перераспределения ролей и функций государственных институтов. Карта инновационной экосистемы Азербайджана представляет проекты и сферы законодательного регулирования для ее эффективного формирования⁹.

Наше исследование доказывает, что НИС любой страны — это совокупность всех связей и результатов ее предшествующего исторического, экономического, технологического и социального развития. Обзор литературы, политика стран Прибалтики по реструктуризации НИС с момента обретения независимости, а также результаты, полученные в нашем исследовании, подтверждают это утверждение. Анализ НИС групп постсоветских стран, имеющих в основном схожие и сопоставимые стартовые условия (страны Прибалтики и страны Закавказья), представляет большой интерес.

Выводы

Проведенный в статье анализ и обсуждение показывают, что процессы формирования и трансформации НИС кластеров стран Прибалтики и Закавказья, входящих в сообщество постсоветских стран, свидетельствуют о наличии множества проблем, связанных с неэффективностью существующей институциональной, инфраструктурной и инновационной политики. В частности, речь идет о слабых связях и низком уровне эмерджентности компонентов НИС.

Рассчитанные в исследовании индексы указывают на принципиальные различия в развитии НИС стран Прибалтики и Закавказья. Страны Прибалтики лидируют по показателю ISDI. Эстония была абсолютным лидером по всем субиндексам (кроме патентной активности). Наибольшие различия между двумя регионами наблюдаются в субиндексе «Макросреда». Армения и Грузия сравнительно недалеко ушли от стран Прибалтики по показателю патентной активности. Азербайджан опередил Армению и Грузию только по показателям субиндекса инфраструктуры инновационной активности. Если НИС стран Прибалтики, интегрированные в экономическое пространство Европейского союза, по сути, в большей степени ориентированы на классические схемы и механизмы инноваций и создания технологий, то инновационные системы стран Закавказья — на механизмы импорта технологий и их имитации.

Анализ показателей и литературы по трансформационной политике НИС стран Балтии показывает, что с момента распада Советского Союза и обретения независимости был достигнут значительный прогресс в инновационно-технологическом потенциале. В основном это связано с эффективными институциональными и структурными реформами, проведенными в странах Прибалтики, которые пошли по пути структурных изменений НИС. Приватизация государственной собственности и формирование рыночной инфраструктуры дали возможность уже в конце 1990- х гг. сформировать стабильную макроэкономическую среду, что создало важные стимулы для развития научного, инновационного и технологического потенциала этих стран. Скорейшее вступление в Европейский союз позволило странам Прибалтики интегрироваться в инновационные сети и цепочки добавленной стоимости развитых европейских стран.

Тем не менее наблюдения показывают, что наличие не очень эффективных и слабых связей подсистем НИС (науки, образовательно-университетских учреждений, государственных структур, бизнеса и корпоративных структур, финансовых систем и т. д.) по-прежнему является серьезной проблемой для стран Прибалтики. При этом НИС стран Балтии развиваются в контексте стратегических подходов европейских стран, что позволяет постоянно укреплять и развивать как инновационную инфраструктуру, так и инструменты инновационной политики. Такие тенденции развития обусловлены также возможностями интеграции в общеевропейские инновационные программы и использования централизованных финансовых средств.

В целом поставленная в исследовании задача была нами решена. Учитывая изученную литературу, результаты предыдущих работ, обеспечение сопоставимости было важным вопросом, что и предопределило выбор стран. Однако следует отметить, что данное исследование можно считать в некотором смысле отправной точкой. Помимо оценки и кластерного анализа НИС большой интерес представляет также изучение и сравнение отдельных элементов системы.

Работа выполнена при поддержке Комитета по науке РА, в рамках исследовательского проекта № 21Т-5В313.