Внедрение алгоритма селекции и системы индикативного
реклама
Грибова Е.В. инженер-исследователь, Российский научно-исследовательский институт экономики, политики и права [email protected] ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА СЕЛЕКЦИИ И СИСТЕМЫ ИНДИКАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ ИХ ИННОВАЦИОННЫХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАЗЛИЧИЙ В условиях глобализации и возрастающей международной конкуренции инновационный вариант развития российской экономики является фактически безальтернативным. Вместе с тем в практике управления еще не до конца выработаны подходы к оценке инновационного уровня развития регионов, что препятствует адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне. Но ведь именно от инновационной активности и инновационной восприимчивости региональных экономик и отраслей зависит стратегическая конкурентоспособность России в мировой экономике. Региональная инновационная политика Российской Федерации реализуется в виде мер региональной поддержки, формирования благоприятного инновационного климата, повышения инновационной активности и инновационной восприимчивости субъектов. В настоящее время главной задачей является сохранение и последующее усиление инновационно-промышленного потенциала каждого субъекта страны и повышение его воздействия на экономическую эффективность производства.1 Без этого невозможно достичь обеспечения устойчивости регионального развития страны. Актуальность инновационного развития субъектов обоснована внешними вызовами, а также необходимостью обеспечения экономически сбалансированного развития всей территории страны. Сохраняющийся высокий уровень дифференциации социально-экономического развития субъектов РФ ведет к ежегодным потерям в 2-3% ВВП. Существует методология построения инновационно-технологической матрицы для некоторых стран мира2, однако эта методология вполне применима и к анализу развития российской экономики с учетом региональных различий. Глубинный смысл 1 2 Концепция развития РФ на период до 2020 г.: http://www.ifap.ru/ofdocs/rus/rus006.pdf. http://www.kapital-rus.ru. 1 подобной матрицы состоит в совмещении показателей, косвенно характеризующих спрос и предложение инноваций. Общая схема построения региональной инновационно-технологической матрицы (ИТМ) выглядит следующим образом: оценка уровня инновационной активности k-ого региона возможна с помощью индекса IAK(k), который вычисляется при использовании регионального показателя удельных (на одного занятого) затрат на исследования и разработки (Gk), отнесенного к аналогичному показателю субъекта-лидера, все регионы страны имеют значения индекса от 0 до 100% оценка технологического уровня k-ого региона возможна с помощью индекса IP(k), который вычисляется как региональная производительность труда (Pk = Y/L, где Y – валовой региональный продукт, а L – региональная численность занятых), отнесенная к производительности труда субъекта-лидера, данный индекс тоже строго пронормирован от 0 до 100% Для построения классификации субъектов РФ можно воспользоваться следующей градацией как технологического уровня, который задает своеобразный спрос на инновации (восприимчивость к инновациям), так и уровня инновационной активности, который в свою очередь задает своего рода предложение инноваций: низкий (I≤33%); средний (33%<I≤66%); высокий (I>66%). Используя классификацию разделения субъектов РФ на 3 группы как по технологическому уровню, так и по уровню инновационной активности, можно совместить 2 этих показателя - IP(k) и IAK(k)) и построить такую инновационнотехнологическую матрицу, в которой все регионы будут располагаться на пересечении соответствующих групп, разбивая весь исходный массив регионов на 9 кластеров. Информационной основой для построения ИТМ послужили данные, рассчитанные для 82 субъектов РФ за 2004 и 2009 гг. В таблицах в качестве субъекталидера по показателю удельных (на одного занятого) затрат на исследования и разработки (Gk) выступала Москва (18), а субъектом-лидером по производительности труда стал Ханты-Мансийский АО-Югра (59). При этом лишь основные 30-35 субъекта нашей страны, имеют значимые показатели (IAK(k)>10% и IP(k)>15%), остальные же субъекты можно выделить в отдельную группу «отсталых регионов». Для понимания изучаемых процессов в более широком контексте целесообразно построить ИТМ относительно не местных (российских) лидеров, а относительно 2 лидеров международных, в качестве одного из которых выступают Соединенные Штаты Америки. Полученные результаты были сведены в сравнительную таблицу. Повышенное внимание, которое последнее время правительство РФ проявляет к инновационным программам вполне естественно и обосновано, ведь разрыв в уровне инновационной активности субъектов гораздо выше, чем в технологическом. Для оценки уровня региональной дивергенции технологического уровня и инновационной активности используется коэффициент поляризации для соответствующих индексов: DG=max{Gk}/min{Gk} и DP=max{Pk}/min{Pk}: коэффициент поляризации затрат на исследования и разработки (DG) в 2004 году составил 433,3 раз (39/0,09, где в качестве субъекта лидера выступила Москва, а в качестве самого отсталого – р. Хакасия), в 2009 году величина коэффициента составила уже 7331 (73,31/0,01, лидером также являлась Москва, а вот самым отсталым субъектом стал Ямало-Ненецкий АО). коэффициент поляризации производительности труда (DP) в 2004 году составил 14,96 раз (8,53/0,57, субъектом-лидером выступил Ханты-Мансийский АОЮгра, а самой отсталой была р. Калмыкия). К 2009 году величина данного коэффициента составила всего 12,33 (17,51/1,42, субъектом-лидером по-прежнему был Х.-М.АО-Югра, а вот самой отсталой на этот год была Ивановская область). Четкая ориентация властей и правительства РФ на построение инновационной экономики страны привела к резкому возрастанию разрыва в уровне инновационной активности регионов за рассматриваемый период одновременно со снижением уровня технологического разрыва. Так в 2004 году соотношение указанных коэффициентов поляризации составляло всего 28,96, а в 2009 году – уже 594,57 (т.е. за пятилетний период оно выросло в 20,5 раз!). Эти данные и позволяют сделать вывод о том, что в российской экономике расхождение регионов по технологическому уровню сглаживается, в то время как инновационная активность имеет четкую тенденцию к расхождению. Разрыв между субъектом-лидером (г. Москва) и следующим за ним субъектом (г. Санкт-Петербург) по показателю инновационной активности за рассматриваемый период возрос с 7,69% до 21,15% (т.е. в 2,75 раз). Разрыв между субъектом-лидером (Х.-М.АО-Югра) и следующим за ним субъектом (Я.-Н.АО) по показателю технологического уровня с 2004 до 2009 гг. вырос незначительно – с 0,77% до 1,84% (меньше чем в 2,5 раза). Отсюда следует вывод об одностороннем характере процесса государственного регулирования – повышенное внимание к инновационной активности 3 субъектов привело к практически полному игнорированию их технологического уровня. Соответственно, инновационно-технологическую политику, проводимую в РФ, сложно назвать оптимальной, ведь технологический уровень экономики региона определяет спрос на инновации, и соответственно, если он не будет значительно расти, то рано или поздно и уровень инновационной активности начнет снижаться. За рассматриваемый пятилетний период произошли заметные положительные сдвиги, например, в 2004 году уровень инновационной активности субъекта-лидера (г.Москвы) составлял только 39% от аналогичного показателя мирового-лидера Соединенных Штатов Америки, в то время как в 2009 году он поднялся почти в 2 раза и составлял 73,31%. Одновременно с этим технологический уровень в 2004 году субъекта-лидера (Ханты-Мансийского АО-Югра) составлял всего лишь 8,53% от уровня США, то в 2009 году он вырос в 2,1 раза и составлял уже 17,51%. Т.е. российские субъекты-лидеры за последние годы хоть значительно и сократили свое отставание от передовых стран мира, но не ликвидировали его совсем и на данный момент не могут соперничать с показателями стран-лидеров. Столица РФ – Москва, являясь безоговорочным лидером по уровню инновационной активности, все же имеет показатели значительно ниже среднеамериканских. А значит, даже российские субъекты-лидеры на данном этапе не могут компенсировать и задать такой тон остальным субъектам страны, который бы позволил РФ находиться наравне с передовыми странами на международном уровне. Для наглядного изображения данных ниже (рисунок 1 и 2) графически представлена динамика изменения оценки уровня IAK(k) и IP(k) по Федеральным округам Российской Федерации. Рис. 1. Уровень инновационной активности по ФО РФ за 2004 и 2009 гг. 4 Более темным (ярким) цветом на рисунке отмечен уровень IAK(k) за 2004 год, соответственно более светлым – за 2009 год. Абсолютно по всем Федеральным округам Российской Федерации можно наблюдать рост инновационной активности за рассматриваемый период. При этом по процентному соотношению самый большой рост заметен у Центрального ФО – со 127,17 процентных пунктов в 2004 году до 228 в 2009, а самый низкий в Уральском ФО – на 11,55% (с 27,33 в 2004 году до 38,88 в 2009). Положительную динамику проявили все Федеральные округа, повысив уровень своей инновационной активности в 1,3 (Приволжский ФО) – 1,8 (Центральный ФО) раза. Рис. 2. Технологический уровень по ФО РФ за 2004 и 2009 гг. Также как и на предыдущем рисунке более насыщенным цветом выделен уровень IP(k) за 2004 год, а более светлым – за 2009 год. Здесь тоже абсолютно по всем Федеральным округам Российской Федерации можно наблюдать рост их технологического уровня за рассматриваемый период. По процентным пунктам самый большой рост заметен также у Центрального ФО – на 32,21% (с 21,4% в 2004 году до 53,61% в 2009). При этом если смотреть по процентам, то самый низкий рост зафиксирован у Южного ФО – всего на 16,66% (с 10,35% в 2004 году до 27,01% в 2009), а если проследить динамику, то Южный ФО является лидером, повысив свой технологический уровень за эти 5 лет в 2,61 раза! Положительную динамику можно отметить у всех Федеральных округов, которые повысили своей технологический уровень более чем в 2 раза, а Центральный и Южный ФО – больше, чем в 2 с половиной раза. Выводы по построенным национальным и международным ИТМ Для полного и всестороннего изучения следует рассмотреть 2 типа инновационно-технологических матриц за 2004 и 2009 гг.: интернальные или внутренние (национальные, т.е. относительно местных субъектов-лидеров), 5 экстернальные или внешние (международные, т.е. относительно развитых стран-лидеров). Анализ динамики каждого типа ИТМ поможет выявить произошедшие сдвиги в инновационно-технологическом уровне развития экономического пространства РФ, а их наложение позволит определить гармоничность развития российских субъектов относительно друг друга и относительно внешнего мира в лице такой развитой страны, как США1. Построенные ИТ матрицы приведены ниже (рис. 3-6), в квадрантах указаны номера регионов, соответствующие нумерации в таблицах 1 и 2 и раскрашенные в цвета соответствующих ФО, темным цветом отмечены те пустые квадранты, которые фиксируют инновационные и технологические провалы в ИТМ. Национальная инновационно-технологическая матрица РФ является весьма несбалансированной. В 2004 году между субъектом-лидером по уровню инновационной активности (Москвой), находящимся в правой серединной клетке ИТМ, и большей частью остальных субъектов существовал значительный разрыв, т.е. Москва полностью «оторвалась» от подавляющей массы субъектов и даже от своих немногочисленных ближайших преследователей и существовала в своем собственном инновационно-технологическом измерении. Три субъекта из Уральского ФО, стоящие в левой верхней клетке данной ИТМ настолько оторвались по уровню технологической активности, что между ними и остальными субъектами существовал большой отрыв, который графически хорошо иллюстрируется пустой левой центральной клеткой таблицы 3. Но идя по пути «технологизации» своей экономики, они практически не уделяли внимания новым исследованиям и разработкам. В то же время Московская область (10), г. Санкт-Петербург (28) и Нижегородская область (50) проявляли инновационную активность без необходимой для этого технологической базы. Глобальный прогноз «Будущее цивилизаций» на период http://www.globfuture.newparadigm.ru/Buduwee_civilizacii_metod_materialy.pdf. 1 6 до 2050 года. - Рис. 3. Национальная ИТМ РФ в 2004 году По международной ИТМ сразу виден сильный разрыв между Российской Федерацией и развитыми странами мира. Подавляющее большинство субъектов в 2004 году было сосредоточено в левом нижнем квадранте матрицы, в то время как США находилось в правой верхней части (рисунок 4). Лишь Москва (18) по уровню инновационной активности приближалась к мировым показателям, о чем свидетельствует ее расположение в данной ИТМ, но и она значительно отставала по технологическому уровню от развитых стран. За нашим субъектом-лидером следует небольшая группа преследователей – это Калужская область (6), МО (10), г. СанктПетербург (28) и Нижегородская область (50), но их инновационная активность не была подкреплена необходимой технологической базой. Все остальные квадранты оказались незаполненными, что свидетельствует о совершенно различных этапах инновационнотехнологического развития США и российских субъектов. 7 Рис. 4. Международная ИТМ РФ в 2004 году В национальной ИТМ за 2009 год произошли некоторые изменения (рисунок 5), и число закрашенных квадрантов сократилось за счет того, что субъекты 80 (Сахалинская область) и 82 (Чукотский АО) значительно улучшили свою технологическую базу, поднявшись с левого нижнего до левого центрально квадранта за пятилетний период, однако не смогли сильно повысить свою инновационную активность. Московская (10) и Нижегородская (50) области не смогли удержать свои позиции по уровню инновационной активности и переместились из правого нижнего квадранта в центральный нижний, а Самарская (53) и Новосибирская (71) не смогли удержать средний уровень инновационной активности и из центрального нижнего квадранта переместились к большинству субъектов РФ. Москва (18) за этот период не утратила свои позиции абсолютного инновационного лидера. Некоторые субъекты РФ смогли укрепить свои инновационные и технологически позиции, но эти незначительные изменения не позволили им поменять свое положение в национальной ИТ матрице. 8 Рис. 5. Национальная ИТМ РФ в 2009 году. Пять лет, прошедшие с 2004 года, не смогли поменять положение дел международной ИТМ, по которой также виден сильный разрыв между РФ и США (рисунок 6). Некоторые субъекты нашей страны укрепили свои позиции инновационного и технологического уровня активности, но это не позволило им переместиться в другой квадрант матрицы и значительно повлиять на уровень инновационной и технологической активности всей России. Индексы сбалансированности и прогрессивности ИТМ Построение ИТМ и графическая интерпретация дают очень важную информацию о протекании процессов в субъектах Российской Федерации, но динамический анализ ИТ матриц следует представить в математической форме. Такие специальные показатели, как индекс сбалансированности ИТМ и индекс прогрессивности ИТМ, позволяют выразить матрицу в простой скалярной величине. На основе рассчитанного индекса сбалансированности ИТМ каждый регион страны попал в одну из 9 групп ИТМ. Индекс сбалансированности строго пронормирован от нуля до 100% - чем он выше, тем лучше.1 В основе данного алгоритма лежит «диагональная закономерность», которая состоит в том, что нормальное развитие субъекта предполагает движение по диагонали ИТМ из левого 1 Drucker P.F. Innovation and Entrepreneurship. – Вильямс, 2008. – 432 с. 9 нижнего угла в правый верхний угол. При осуществлении такого развития стадия развития инновационной активности субъекта соответствует стадии технологического уровня экономики. Соответственно, если регион лежит на диагональном квадранте, то его развитие можно считать сбалансированным, и чем больше таких субъектов, тем эффективнее конфигурация ИТМ и гармоничнее инновационно-технологическое развитие страны в целом. Но на практике из-за расхождения субъектов от диагонали сбалансированность развития страны нарушается, т.к. в экономике возникают субъекты, в которых наблюдается либо неправомерное опережение, либо отставание инновационных процессов от технологического уровня. Рис. 6. Международная ИТМ РФ в 2009 году. В работе рассчитан индекс прогрессивности ИТМ, который пронормирован от нуля до 100% и чем он выше, тем лучше. Правило его расчета основывается на том, что более высокий уровень развития является предпочтительнее, чем более низкий. Т.е. чем больше регионов примыкает и плотнее группируются вокруг субъекта-лидера, тем более прогрессивной является ИТМ. Если же большое количество регионов далеко отстоит от лидера, то это говорит о том, что в стране имеет место значительная дифференциация в инновационно-технологическом развитии регионов, что нарушает нормальный воспроизводственный режим. По своему глубинному смыслу индекс прогрессивности ИТМ является своего рода аналогом индекса Джини, хотя методика его расчета совершенно иная. Используемые в данном случае весовые коэффициенты достаточно условны, однако 10 они базируются на простых и понятных допущениях, а если они фиксированы во времени, то дают проводить вполне корректный динамический анализ «качества» построенных ИТМ. Вычисленные индексы прогрессивности и сбалансированности инновационнотехнологических матриц сведены в таблицу 1. Таблица 1. Показатели регионального развития экономики РФ Показатель Коэффициент поляризации затрат на исследования и разработки (DG), раз Коэффициент поляризации производительности труда (DP), раз Индекс сбалансированности ИТМ (ISB) по показателю занятости, % Индекс сбалансированности ИТМ (ISB) по показателю валового регионального продукта, % Индекс прогрессивности ИТМ (IPR) по показателю занятости, % Индекс прогрессивности ИТМ (IPR) по показателю валового региональногопродукта, % 2004 год 433,33 2009 год 7331 14,96 12,33 79,86 84,42 64,16 69,95 14,25 12,62 27,37 29,08 Проведенные расчеты позволяют сделать следующие выводы: Учет удельного веса субъекта по показателю ВРП по сравнению с учетом по показателю занятости систематически завышает индекс сбалансированности и наоборот систематически занижает индекс прогрессивности ИТМ. Иногда расхождения могут принимать принципиальный характер, в связи с этим обе эти схемы учета следует соединять путем простого усреднения - при таком подходе индекс сбалансированности ИТМ с 2004 по 2009 гг. возрос с 72% до 77,2%, а индекс прогрессивности ИТМ увеличился совсем незначительно – с 20,81% до 20,85%. Уровень сбалансированности ИТМ России была гораздо выше, чем уровень ее прогрессивности – т.е. расхождение субъектов в стороны от диагональных квадрантов было не слишком сильным, в то время как какие-либо скопления субъектов вокруг лидера отсутствовали вовсе. Оба исследуемых показателя (индекс сбалансированности и индекс прогрессивности ИТМ) – имеют тенденцию в сторону увеличения, что свидетельствует, вероятно, о том, что в стране уделяется все большее внимание инновационнотехнологическому развитию. Можно отметить, что в настоящее время направление инновационнотехнологического развития российских регионов не оптимально, но за последние годы 11 заметны положительные сдвиги. Вместе с тем несмотря на достигнутые успехи Россия пока еще не может соперничать на должном уровне с мировыми лидерами. Схема реализации «диагонального эффекта» - ИТ стратегии регионов Опираясь на понятие ИТМ развития и на «диагональную закономерность» в формировании инновационного и технологического укладов экономики, существует распространенная позиция поэтапного продвижения страны (субъекта) в повышении своего места в ИТМ. В большинстве случаев рост технологического уровня должен обгонять рост инновационной активности, ведь в основе всех технологических улучшений всегда лежит определенная инновация, которая естественным образом предшествует всем технологическим сдвигам. Вполне логично предположить, что нужно активизировать инновационную деятельность путем увеличения затрат на исследования и разработки и на основе полученных результатов осуществлять инвестиционные вложения на обновление и модернизацию производства. Но такое положение дел характерно для замкнутых хозяйственных структур, не работающих на рынке и не вступающих в конкуренцию с другими экономическими агентами. На рынке инноваций и технологий ситуация меняется в сторону кластирования всех хозяйственных участников на 2 группы: инноваторы, которые в числе первых генерирует и внедряет инновацию, и имитаторы, которые перенимают и внедряют уже существующие нововведения. В определенный момент технологический лидер упирается в собственный технологический предел, в то время как большая масса конкурентов-имитаторов перенимает передовые технологии и стремится его догнать. Лидер, желающий сохранить свое преимущество, но достигший технологического предела, начинает искать новые технологические решения и тем самым превращается в инноватора. Сгенерировав и внедрив инновацию, он повышает свой технологический уровень и снова отрывается от своих преследователей. Но инноваторов в экономике всегда ограниченное, достаточно малое число, а имитаторами выступает оставшаяся часть участников рынка. За редким исключением, инновации генерируют технологические лидеры, и именно поэтому в реальной экономике инновациям предшествует технологическое выравнивание. Четкая ориентация властей и правительства РФ на построение инновационной экономики страны привела к резкому возрастанию разрыва в уровне инновационной активности регионов за рассматриваемый период одновременно со снижением уровня технологического разрыва – т.е. за период с 2004-2009 гг. в российской экономике расхождение регионов по технологическому уровню сгладилось, в то время как 12 инновационная активность имела четкую тенденцию к расхождению, а это можно расценивать как первый верный шаг на пути в успеху. Ведь большой технологический разрыв между лидером и преследователями убивает между ними серьезную конкуренцию и делает бессмысленным вложения в инновации. Этот механизм и лежит в основе «диагональной закономерности» формирования инновационных и технологических укладов экономики.1 Можно вывести своеобразную формулу успеха: вначале субъект добивается динамичного развития с высокими темпами роста и одновременного повышения технологического уровня производства, а потом начинает осуществлять инновационные программы. Если же какой-то субъект, не добившись начального успеха в технологическом перевооружении, начинает преждевременные инновационные изыскания, то, в конечном счете, возможно попадание в состояние инвестиционного кризиса. Инновационные и технологические стратегии регионов Конечным итогом построения ИТМ является их использование при разработке инновационной политики регионов и страны в целом. Для этого необходимо формализовать процесс принятия решений и рассмотреть его основные этапы: После построения региональной ИТМ относительно международного лидера, следует активизировать инновационную политику в тех субъектах, которые находятся на одном технологическом уровне со страной-лидером. Отсталые регионы, не готовые на данный момент к инновационному рывку, образуют другую региональную группу, где активные инновационные программы, как правило, не проводятся. Для субъектов-лидеров, готовых к инновационному рывку, следует построить ИТМ применительно к отраслям. Среди всех отраслей следует выбрать находящиеся на высшем технологическом уровне относительно региональной отраслилидера. И именно для этих отраслей должны разрабатываться региональные инновационные программы. Для отсталых регионов можно провести аналогичную градацию для определения отраслей-лидеров относительно технологического уровня региона-лидера. Отобранные отрасли-лидеры регионов подпадают под процедуры разработки инновационных программ. На этом этапе уже определяются конкретные направления, по которым следует проводить исследования и разработки, а также объемы 1 финансирования. При этом для регионов-лидеров, как правило, Управление инновационными проектами / Под ред. Попова В.Л. - М.: Инфра-М, 2009. - 336 с. 13 осуществляются программы по отраслевой диверсификации инноваций, а для регионов-аутсайдеров – программы локализации направлений исследований и разработок. разработки Отсталые регионы и отрасли-аутсайдеры подпадают под процедуры инвестиционных программ, направленных на повышение их технологического уровня. Данный алгоритм следует повторять каждый год с соответствующим пересмотром положения регионов и отраслей в технологической иерархии, который поможет обеспечить принцип «скользящего» планирования исследований и разработок. Внедрение алгоритма селекции регионов Схематично инновационный алгоритм селекции представлен на рис.7. В идеале он должен быть очень четко вписан в систему индикативного планирования экономического развития региона и лечь в основу Форсайт-технологии, направленной на определение перспективных направлений научно-технической политики. Рис. 7. Алгоритм селекции субъектов и отраслей для формирования инновационной политики. Новизна данного подхода предполагает следующие приоритеты: сначала необходимо осуществить масштабные инвестиции в отстающие отрасли и регионы для поднятия их технологического уровня до современных стандартов; одновременно с этим следует разворачивать работу по финансированию исследований и разработок для передовых отраслей и регионов. Данный подход позволит сделать инновации более действенными, т.к. они будут генерироваться в отраслях и регионах, готовых их 14 принять. Сегодня в государственном регулировании превалирует иной подход: осуществляются исследования и разработки по фундаментальным направлениям, которые практически нереально внедрить в отечественное производство. Также необходимым условием начала разработок и исследований по определенному направлению является динамичность развития экономики в данном направлении и наличие конкуренции. Не имеет смысла насыщать инновациями те отрасли или субъекты РФ, которые находятся в кризисном состоянии. Вначале они должны нарастить высокие темпы роста, а только потом этот рост необходимо будет поддержать инновациями. Развитие же конкуренции должно предшествовать финансированию инноваций. Таким образом, начальными требованиями к стартовой стадии инноваций и их селекции являются необходимость обеспечения высоких темпов роста выпуска отрасли, ее технологического уровня и конкурентной среды. Данные условия должны быть обеспечены до начала масштабного финансирования инноваций. В качестве конкретного механизма повышения технологического уровня, динамичности и конкурентности российской экономики, который позволил бы перейти к более активным поисковым работам и внедрению инноваций, можно предложить осуществление государством прогрессивных высокотехнологичных предприятий за счет средств Стабилизационного фонда. При этом можно использовать механизм «выращивания» государством инноваций и высокотехнологичных производств с последующей продажей частному бизнесу. Альтернативой этому варианту выступает возможность использовать и разнообразные паллиативные меры по привлечению частного бизнеса к созданным высокопроизводительным предприятиям – т.е. их можно не продавать с аукциона, а постепенно акционировать, расширяя круг внешних инвесторов и участников. На определенном этапе государство может вообще выйти из созданного им бизнеса, а может сохранить какое-то участие. Данный вопрос должен решаться применительно к конкретной ситуации. Предложенные процедуры могут быть использованы по различным технологическим направлениям. После осуществления российской экономикой технологического рывка можно будет переходить к активной инновационной политике, и начинать еще более интенсивные исследования и разработки. 15
