государственном уровне основная задача, которая в настоящее время стоит перед страной – реализация приоритетных направлений развития федерально-регионального сектора высоких технологий, включая ресурсосберегающие технологии и задачи по модернизации ОПК. Это обеспечит инновационное развитие экономики страны в целом для решения задач в социально-экономической и гуманитарной/культурной сферах. И дело здесь не только в выделенных деньгах (трансфертах) регионам, когда принято решение о 95 % субсидиях для реализации Нацпроектов[72].
Однако в этом процессе необходимо учитывать реально существующую конкуренцию в реализации двух сценариев – либо обеспечение финансовой стабильности, либо усиление инвестиционной активности для увеличения производства продукции с улучшением уровня жизни населения. Соответственно, оптимизация взаимоотношений этих двух факторов, определяющих состояние макроэкономики – один из ключевых вопросов в стратегии развития инновационной системы современной России. От решения данного вопроса (что и в какой степени первично и поэтому требует основных ресурсов поддержки со стороны государства) зависят процессы движения финансовых потоков с учетом бюджетов разных уровней и межбюджетных отношений. Это обеспечит высокий уровень благосостояния населения и комфорт его проживания, закрепит геополитическую роль страны, а в конечном итоге, – определит место России в мировой иерархии держав как одного из глобальных лидеров.
Поэтому необходимо рассмотрение разных моделей для прогнозирования результативности и эффективности вложения финансовых средств в развитие как экономики страны – в целом, так и ее отдельных отраслей – в частности, а также регионов – в особенности, по конечному результату в рамках программно-целевых и проектных подходов. С помощью таких моделей обеспечивается прогноз доходной части, и оптимизация расходной части консолидированного бюджета страны.
В связи с этими задачами в настоящее время получили широкое распространение специализированные методы, так называемой финансовой математики, которая развилась в отдельное направление и в которой определяются условия доминирования финансовых механизмов в развитии инновационной экономики, а также прописываются процедуры учета, контроля, мониторинга финансовых потоков и их моделирование для реализации управления и прогноза разных сценариев развития экономических систем разного масштаба как в целом, так и по отдельным показателям. Это, конечно, не безупречная логика, но хотя бы требует математических методов анализа на базе корректной статистики.
Для реализации данных фундаментальных планов необходимо сделать в экономике страны ключевой рывок от традиционного предпринимательства, в котором главная мотивация – доход, к технологическому предпринимательству, в котором уже главная цель – новые продукты и технологии, созданные на базе новейших научно-технических достижений, для нужд потребителей разного типа.
Хотя финансовые инструменты, институты развития и управление ими в таких процессах играют значительную роль («деньги + менеджмент»), но без создания новых продуктов и технологий невозможно завоевание новых ниш мирового рынка. При этом в рамках экономики с лидерством инноваций должна кардинально меняться концепция рыночных отношений – не спрос рождает предложение, а наоборот – создание новых продуктов и технологий рождает спрос. Так, например, сложилось с системами мобильной связи и технологий на базе ИКТ-достижений. Это требует значительных вложений в научно-образовательную сферу (в экономике ведущих технологически развитых стран доля расходов на эти цели составляет несколько процентов от общего объема ВВП), а у нас все обсуждается – как считать!
Проекция данной стратегии на развитие несырьевых экономик регионов, которые составляют большинство в России, может быть обеспечена в рамках кластерной модели. Для разных субъектов Российской Федерации она разная и имеет свою специфику. Однако, общие ее принципы предполагают реализацию полного инновационного цикла.
Он включает в себя следующие последовательные стадии: (1) исследования и разработки; (2) опытное изготовление; (3) освоение массового производства; (4) обслуживание и сервис; (5) продвижение на рынок. При этом, например, п. (4) отнюдь не носит вспомогательный характер. В частности, наши нынешние неудачи с магистральным самолетом «Suhoy SuperJet» связаны, прежде всего, с пренебрежением задачами локализации производства в условиях, когда около 75 % комплектующих закупается за рубежом (для отечественного самолета), и невозможностью в связи с этим поставлять запчасти потребителям за время не более одних суток по требованию международных стандартов.
В Китае же существует жесткое требование – обеспечение 100 % локализации производства под любое изделие в течение трех-пяти лет. Конечно, должно быть обеспечено повышение доли современного/уникального оборудования (не старше нескольких лет). В итоге оно должно достигнуть уровня до 85 % для конкурентоспособной экономической системы высокотехнологичных секторов промышленности. Но новая техника не самоцель – она требует новых кадров. Поэтому должна также увеличиваться роль дополнительного образования/повышения квалификации (по всем уровням профессионального образования) и оказание широкого профиля консалтинговых/посреднических услуг.
Принципиальный пункт – в университетах надо давать фундаментальные знания для созидателей, а не компетенции, навыки и опыт для исполнителей. Это задача бизнеса в узком сегменте взаимодействия с университетами через базовые кафедры и институты повышения квалификации и переподготовки кадров при вузах.
Опять можно обратиться к опыту США в организации крупных технопарковых зон, например, в Стэнфорде и Беркли, где практически на одной территории функционируют разные структуры под конечные изделия – образовательные, научные и производственные, которые независимы, но работают в тесном взаимодействии по принципу дополнительности. Так же это организовано и на Тайване – например, в Хэйлунцзянском университете[73]. Здесь создаются совсем не структуры в чистом поле типа Сколково под лоскутные рекламные проекты.
Обозначенная комплексная проблема задает необходимость определения управляющих параметров для сложной/комплексной динамической системы, какой является экономика России в современном конкурентном мире. Нахождение критических (для рывка!) значений этих управляющих параметров в проекции на конкретные показатели состояния экономики в объективных статистических данных и есть задача научного прогнозирования. Это требует применения эффективных методов анализа факторов, влияющих на национальную безопасность России. У нас принято говорить в указанном аспекте об ассиметричном ответе России на современные вызовы. В этом есть глубокий смысл, а не в следовании бездумным попыткам тотального внедрения цифровизации.
Аналитика для оценки рисков и угроз безопасности России предполагает моделирование и прогнозирование основных тенденций в этой области, что является базой для выработки рекомендаций и принятия управленческих решений по определенным/жизненно важным вопросам, осуществляемых властными структурами разного уровня. Однако, парадоксально, но на практике главная проблема состоит не в нахождении ключевых/управляющих параметров (на это и работает научно-образовательный сектор). Речь идет о политико-управленческой мотивации власти для следования предлагаемым научным сообществам рекомендациям, моделям и прогнозам; и они по современным подходам отнюдь не являются академическими и абстрактными. В настоящее время акцент в мире делается на поведенческой аналитике.
Действительно, в России сегодня существует острая необходимость прояснения ряда блоков:
во-первых, в получении реальных/объективных данных от различных профильных госструктур, которые, однако, главным образом основываются на уведомительных данных непосредственных исполнителей – не всегда достоверных и ответственно выполненных;
во-вторых, в разработанных подходах и качестве используемых традиционных моделей и алгоритмов прогноза
