Методические проблемы разработки стратегических документов инновационного развития регионов

Введение

В настоящее время Россия по многим параметрам инновационного развития в значительной мере отстает от ведущих мировых стран с признанной инновационной экономикой. Причиной этому являются не только технологические факторы, но и методологические проблемы непосредственно в сфере стратегического планирования и управления. Они обусловлены как сложностью межведомственных согласований в иерархии государственных органов управления, так и качеством принимаемых управленческих решений и перспективных планов инновационного развития регионов на средне- и долгосрочную перспективу [1].

При этом потребности инновационного развития страны в целом и ее регионов требуют наличия гибкого инструментария управления, позволяющего осуществлять долго- и среднесрочное прогнозирование и планирование, а с другой – оперативно оценивать последствия принимаемых решений. В том числе это касается и государственного стратегического планирования, прогнозирования и управления инновационным развитием территориальных социально-экономических систем.

Целью исследования является анализ действующих на текущий момент стратегических документов инновационного развития в регионах России, в том числе с позиции методических подходов к их разработке в части выбора прогнозных параметров.

Анализ стратегических документов регионального инновационного развития

Из 85 субъектов Российской Федерации на апрель 2017 г. только в 45 имеются действующие документы стратегического характера, непосредственно регулирующие инновационную деятельность региона. В большинстве случаев они формулируются как государственные программы «Экономическое развитие и инновационная экономика», реже выражены в виде концепций или стратегий инновационного развития региона, в некоторых случаях в формулировке программы инновационное развитие привязывают к науке и технологиям, промышленности, информационным технологиям, инвестициям, предпринимательству (рис. 1).

Рис. 1. Количество регионов, имеющих стратегические документы инновационного развития и их виды

Источник: составлено автором.

Некоторые из стратегических документов (в особенности государственные программы «Экономическое развитие и инновационная экономика») копируют друг друга, имеют сходную структуру и в некоторых случаях и индикаторы. Но большинство из них различаются между собой, что связано с отсутствием единых методических рекомендаций по разработке данных документов.

Проведем общий анализ программных документов инновационного развития регионов по отдельным видам.

Государственные программы «Экономическое развитие и инновационная экономика».

Как правило, это документы на 5-6 летний период, цели которых связаны с экономическим развитием региона. Из 22 регионов, в которых действуют подобные документы, только в целях государственных программ 10 регионов встречаются «инновации» в той или иной формулировке. Как пример, в государственной программе Республики Дагестан «Экономическое развитие и инновационная экономика» из 5 целей программы 1 связана с созданием благоприятных условий для осуществления инвестиционной деятельности, остальные 4 – с развитием малого и среднего предпринимательства. Формулировки «инновации» ни в одной из целей нет.

В остальных регионах формулировки цели, как правило, имеют следующий вид: повышение конкурентоспособности экономики региона; создание условий для устойчивого социально-экономического развития региона; создание условий для устойчивого роста экономики региона; повышение инновационной активности бизнеса и эффективности государственного управления; обеспечение создания благоприятного инвестиционного климата и условий для ведения бизнеса; совершенствование механизмов управления экономическим развитием и др.

Из 22 действующих программ «Экономическое развитие и инновационная экономика» раздел «Прогноз» (предполагая отдельный раздел, посвященный прогнозу конечных результатов реализации программы) имеется только в государственной программе «Экономическое развитие, инвестиционная политика и инновационная экономика Брянской области (2014-2020 гг.)», в остальных, как правило, выделены таблицы прогнозных индикаторов в отдельном приложении.

Касательно индикаторов достижения задач программных документов этого типа, то здесь тоже нет единого подхода. В 2-х региональных программах «Экономическое развитие и инновационная экономика» целевые индикаторы вообще не предусмотрены, в 3-х программах целевые индикаторы указаны только в паспорте Программы без разбивки по годам. В остальных программах наблюдается разное количество индикаторов как общих, так и по подпрограммам. Разброс составляет от 3 индикаторов с разбивкой по годам в Государственной программе Пермского края «Экономическое развитие и инновационная экономика» до 9 показателей общих и 86 показателей по 5 подпрограммам с разбивкой по годам в Государственной программе Республики Карелия «Экономическое развитие и инновационная экономика».

В некоторых программах индикаторы прогнозируются ежегодно для промежуточного мониторинга, в некоторых имеются только итоговые значения индикаторов к достижению на конец реализации программы.

Только в двух программах (государственная программа Алтайского края «Экономическое развитие и инновационная экономика на 2015-2020 гг.» и государственная программа Кабардино-Балкарской республики «Экономическое развитие и инновационная экономика на 2014-2020 гг.») содержатся предполагаемые сценарии экономического развития.

В Алтайском крае основные параметры прогноза экономического развития разработаны с учетом трех основных сценариев развития: форсированного, предполагающего интенсификацию всех факторов экономического роста на основе существенного наращивания инвестиций; инновационного, характеризующегося устойчивыми темпами роста на основе улучшения инвестиционного климата, усиления тенденции к импортозамещению; консервативного, предполагающего сохранение низкой конкурентоспособности экономики, умеренных темпов экономического роста. В Кабардино-Балкарской республике основные параметры прогноза экономического развития разработаны с учетом двух основных сценариев развития на среднесрочную перспективу: сценария форсированного роста, предусматривающего достижение целевого параметра роста производительности труда в 1,5 раза и умеренно-оптимистичного, характеризующегося устойчивыми темпами роста.

В других программах сценарии не предусмотрены.

Концепции развития инновационной системы региона.

До сих пор на законодательном уровне нет четкого разграничения между понятиями «стратегия» и «концепция» как на федеральном, так и на региональном уровне. Предполагалось, что принятый в 2014 году Федеральный закон «О стратегическом планировании» упорядочит понимание формулировок и содержания концепций и стратегий, однако категория «концепция» в законе не встречается вообще, а «стратегия» трактуется в значении, отличающимся от сути принятых в России стратегий. В связи с этим, мы примем позицию исследователей, которые определили данные понятия исходя из анализа нормативных правовых документов Российской Федерации [8]. Концепции носят более общий характер, определяя цели общественного развития и приоритеты политико-правового регулирования в данной сфере, тогда как стратегии носят более конкретный характер, отражая долгосрочные задачи общественного развития, направления и параметры развития, соответствующие этим параметрам мероприятия, средства и механизмы их достижения, систему ответственных за их исполнение, а также набор целевых индикаторов для достижения.

Касательно концепций инновационного развития регионов, то здесь также нет единого подхода ни к формулировке цели, ни к внутреннему содержанию документа.

Цели концепций инновационного развития, как правило, формулируются кратко, от более абстрактных («перевод на инновационный путь развития к 2020 г.» в Концепции инновационного развития Нижегородской области) до более конкретных, позволяющих численно оценить ее достижение («создание региональной инновационной системы, обеспечивающих высокотехнологичной продукцией население, занятость населения, создание рабочих мест и увеличение налоговой базы» в Концепции инновационной политики Воронежской области на 2016-2020 гг.).

Более того, обычно Концепции не предполагают наличия целевых индикаторов достижения приоритетов развития, однако в 4-х из 7 разработанных в регионах Концепциях есть целевые индикаторы, в 3-х они представлены 4-мя, 9-ю и 24-мя показателями к достижению на последний год реализации Концепции, а в Концепции Нижегородской области имеется отдельный раздел 5 «Ожидаемые результаты от реализации концепции», в которой представлены 11 индикаторов с разбивкой по годам.

Стратегии развития инновационной деятельности региона.

Аналогично рассмотренным выше концепциям и программам здесь нет единого подхода к их разработке.

Цели стратегий сформулированы по-разному: обобщенно, как например, «устойчивое развитие и повышение конкурентоспособности экономики региона на основе использования ее научно-технического потенциала» в Стратегии развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года, или конкретизированно до 7 масштабных целей по различным направлениям в Стратегии развития инновационной сферы в Ставропольском крае до 2020 года.

Интересен момент, что из всех анализируемых 45 программных документов инновационного развития только в Стратегии развития инновационной сферы в Ставропольском крае до 2020 года есть миссия (достижение долгосрочной конкурентоспособности региона на основе развития Ставропольского края как центра инновационной деятельности Северо-Кавказского региона и перехода экономики Ставропольского края на инновационный путь развития), тогда как цели сформулированы более конкретно. В остальных программах цели сформулированы более абстрактно, хотя с точки зрения теории стратегического управления цель должна быть более конкретной и формализованной для возможности оценки степени ее достижения.

В одной из стратегий (Стратегия развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года) ожидаемые результаты стратегии (8 показателей на 2015 и 2020 гг.) определяются по 2-м сценариям: модернизационному и прогрессивному. Модернизационный сценарий основывается на существующих тенденциях - увеличении затрат на технологические инновации за счет импорта машин, оборудования и передовых технологий, на которые срок патентной охраны истек. Прогрессивный сценарий основывается на инерционном развитии модернизационного сценария и интенсивном развитии следующих направлений: стимулирование научных исследований и разработок новых продуктов; внедрение новых запатентованных технологий.

Во всех остальных программах наблюдаются аналогичные проблемы. Отсутствует единый подход к структурным элементам стратегии, нет раздела прогнозирования параметров инновационного развития, целевые индикаторы отличаются как по своему содержанию, по количеству, так и по возможностям ежегодного мониторинга, фактически отсутствуют сценарные варианты достижения целевых индикаторов, в некоторых случаях ожидаемые результаты не формализованы.

В части научно-методического обоснования программных документов инновационного развития ни в одном из документов не расписаны теоретические подходы к параметрам инновационного развития региона на долгосрочную перспективу, не обоснован выбор целевых индикаторов и их прогнозируемые значения.

Исключением могут служить два программных документа. Внутренняя структура Стратегии инновационного развития Пензенской области до 2021 года и прогнозный период до 2030 года выполнена с учетом всех основных необходимых элементов стратегии. Кроме того, определены принципы инновационного развития региона, образ желаемого инновационного будущего для региона и предназначение Пензенской области в системе инновационного развития России. Отдельный раздел посвящен современному состоянию и проблемам инновационного развития Пензенской области, в котором определяются не только внутренние параметры инновационного развития, но также и внешние вызовы и проводится оценка сравнительной конкурентоспособности инновационной сферы Пензенской области. Расписана система мониторинга реализации Стратегии, выделены прямые, косвенные и рейтинговые показатели инновационного развития региона.

Вторым документом, в котором хорошо проработано научно-методологическое обоснование параметров инновационного развития, является Стратегия развития инновационной деятельности в Челябинской области до 2020 года. Подробно расписаны институциональная структура научной сферы Челябинской области, определены два вида сценариев инновационного развития, а также благоприятные факторы и ограничения сценариев, комплекс механизмов государственной поддержки и система распределения компетенций по реализации Стратегии.

Таким образом, по результатам анализа стратегических документов инновационного развития по регионам России можно сделать следующие выводы:

1) отсутствие единых методических рекомендаций к разработке инновационных стратегий (программ, концепций) регионов;

2) нечеткость формулировки целей либо их абстрактный характер, что затруднят возможность оценки степени достижения целей;

3) необязательный характер прогнозирования параметров инновационного развития региона с учетом факторов социально-экономического развития;

4) отсутствие единых обоснованных критериев прогноза инновационного развития региона;

5) отсутствие единого подхода к выбору индикаторов инновационного развития региона, по которым осуществляется прогноз развития;

6) отсутствие вариативности сценариев инновационного развития региона;

7) отсутствие математических прогнозных моделей инновационного развития региона;

8) необязательность увязывания целей, задач, прогнозов региональных программ инновационного развития с федеральными.

Рекомендации по разработке стратегий инновационного развития региона.

1. Соответствие целей и направлений региональных стратегий федеральным.

Основным документом в сфере регулирования инновационного развития страны является Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утвержденная распоряжением Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. №2227-р. В ней напрямую указывается, что в соответствии со Стратегией и иными стратегическими документами федерального уровня, регулирующими инновационные процессы, предполагается разрабатывать региональные стратегии инновационного развития или разделы по стимулированию инноваций в региональных стратегиях социально-экономического развития с учетом особенностей регионов. Усиление обратной связи в системе государственного управления в сфере инновационного развития поможет федеральным органам власти осуществлять меры по поддержке инноваций в соответствии с региональными потребностями [1].

Соответственно цели региональных стратегий должны быть коррелированы с целью Стратегии инновационного развития Российской Федерации, в том числе в части тех 11-ти целевых параметров, отражающих перевод к 2020 году экономики России на инновационный путь развития.

Кроме того, в Стратегии указаны 3 возможных варианта инновационного развития: инерционный, догоняющего развития и вариант достижения лидерства. Так или иначе, региональные стратегии также должны учитывать вариативность прогнозируемого будущего исходя из мировых и общероссийских тенденций.

2. Выбор целевых индикаторов прогнозирования.

Наличие в региональных стратегиях и программах инновационного развития обязательно должен содержаться раздел «Прогноз…» с набором прогнозируемых индикаторов на долгосрочный период с учетом необходимости сценарного моделирования и возможности ежегодного мониторинга степени достижения целевых индикаторов.

С точки зрения самого состава показателей, то он зависит от специфики региона и особенностей его инновационного развития, а также той части инновационной подсистемы региона, которую предполагается развивать в первую очередь (система подготовки научно-исследовательских кадров, поддержка инновационного предпринимательства, развитие науки и технологий в соответствующих сферах и др.). Но к общим рекомендациям можно отнести необходимость включения следующих индикаторов:

1) показатели, характеризующие региональную инновационную инфраструктуру;

2) показатели, характеризующие развитие инноваций (объем отгруженной инновационной продукции, количество инновационно-активных предприятий и др.);

3) показатели, характеризующие затраты на инновации.

В качестве целевых ориентиров можно опираться на регионы-лидеры по соответствующим показателям в стране или федеральном округе.

3. Особенности инновационного развития региона, влияющие на выбор инструментария прогнозирования.

При выборе экономико-математической модели и системы принятия решения для задач инновационного развития (в том числе и для прогнозирования параметров инновационного развития региона в стратегиях (программах) необходимо учитывать следующие особенности:

1) множественность субъектов инновационного процесса на функциональных этапах его осуществления, а также разнонаправленность их целей и интересов. Соответственно инновационную подсистему региона нельзя описать (смоделировать) через однородные структурные элементы экономических агентов с одинаковыми характеристиками и одинаковым поведениям. В регионе функционируют значительное количество экономических агентов, которые можно объединить в крупные блоки, обладающими различными интересами как между этих блоков, так и внутри них. Соответственно последствия региональной политики (управленческих решений), а также изменения макроэкономических параметров по-разному влияет на характеристики и поведение экономических агентов и их групп.

Соответственно сложность инновационной подсистемы как объекта управления ограничивает возможности применения экспертных методов;

2) нелинейность инновационного процесса: результат суммы воздействий (например, инвестиций в инновации) не равен сумме результатов воздействий. Это ограничивает возможность применения линейных методов прогнозирования;

3) открытость инновационной подсистемы региона. Любая экономическая подсистема региона является открытой, но для инновационной подсистемы это наиболее актуально и проблематично. Открытость предполагает не только межрегиональные перетоки ресурсов, наличие международных и межрегиональных связей крупных компаний, но и объективную открытость информационного пространства страны и мира, необходимость обмена технологическими, организационными и другими инновациями, развитие удаленного способа работы в высокотехнологичных сферах и др. Соответственно развитие региональной инновационной подсистемы очень зависимо от внешних факторов, как институционального (принятие нормативных актов), так и экономического характера (введений санкций и др.);

4) неустойчивость инновационного развития. «В моменты, когда системы подходит к точке выбора, на траекторию ее развития можно повлиять сколь угодно слабыми воздействиями. Незначительный в период стабильного развития фактор в точках нестабильности начинает играть значительную роль» [7]. Проблема особо актуальна для инновационного развития, которое носит межотраслевой характер и находится под влиянием множества значимых и незначимых факторов, которые могут оказаться факторами торможения инновационного развития:

– политико-правовые факторы: общая политическая нестабильность в регионе или стране; ограничения в сфере патентного, налогового законодательства и др.;

– организационные факторы: отсутствие или неразвитость сбалансированной инновационной политики в регионе (отсутствие инновационной стратегии / программы и инновационных сценариев социально-экономического развития региона; отсутствие внимания к инновационным проектам при разработке региональных инвестиционных программ; проблема согласование и лоббирования разнонаправленных интересов экономических агентов территории; коррупция);

– ресурсные факторы: отсутствие или ограниченный доступ к материальных, финансовым и человеческим ресурсами в регионе (административные и иные ограничения к инвестиционным площадкам для инновационных предприятий; проблемы подготовки кадров для инновационных отраслей; ограничение доступа к финансовым ресурсам и др.);

– информационные факторы: отсутствие единой системы мониторинга инновационной деятельности, наличие открытого доступа к информации об инновационной деятельности в регионе и др.;

5) проблема адекватности прогнозирования. Противоречивость двух базовых основ прогнозирования при решении задач инновационного развития. Для построения статистически надежных адекватных прогнозных моделей необходим большой объем исходных данных, прежде всего статистических. С другой стороны, существующая статистика на региональном уровне ведется по ограниченному числу показателей инновационного развития. Кроме того, нестабильная динамика инновационного (как и в целом экономического) развития российских регионов не позволяет сформировать для этих целей однородные совокупности требуемых объемов.

Поэтому использование таких методов прогнозирования как вероятностно-статистические (регрессионные, корреляционные и др.) для задач инновационного развития затруднено;

6) сложная предсказуемость параметров инновационного развития. Она вытекает из нелинейности, открытости и неустойчивости инновационного развития региона. Частично эту проблему может решить принцип многовариантности прогноза как в постановке целей и задач, так и выборе путей и сроков достижения поставленных целей. Как правило, она предполагает наличие нескольких сценариев инновационного развития региона.

Как минимум сценариев прогноза должно быть два. В первом случае (базовый сценарий) описывается более вероятная, но менее оптимистичная комбинация внутренних и внешних факторов развития, приводящих к некоему консервативному, но реалистичному прогнозу. Второй вариант прогноза может быть более оптимистичным с учетом благоприятного стечения обстоятельств, хоть и менее вероятный.

7) прогнозы инновационного развития регионов, разрабатываемые в рамках стратегических документов регионального развития должны быть коррелированы и не противоречить прогнозным параметром как стратегических документов инновационного развития федерального уровня, так и базовым стратегическим документам регионального уровня (например, стратегиям социально-экономического развития региона), что также повышает требования к составу самих прогнозных индикаторов, так и инструментарию прогнозирования.

Последний этап прогнозирования инновационного развития – наиболее сложный с точки зрения научной обоснованности и методического обеспечения.

Существующие подходы к разработке прогнозов развития региона.

Прогнозирование и планирование являются важными формами проведения региональной политики, в том числе в инновационной сфере. Существует несколько видов классификаций подходов к прогнозированию.

1. С позиции выбора информационной базы и целевого критерия прогнозирования.

С этой точки зрения авторы выделяют подходы в зависимости от того, на что опирается прогноз: ретроспективные данные или целевые ориентиры. В отдельных случаях исходя из этих критериев, выделяют два подхода: исследовательский и целевой. Целевой подход выражается в том, что основой для прогноза является предполагаемая цель и ее будущие параметры, на основании которых исследуются долгосрочные прогнозы регионального развития. Если в основе прогнозирования служит база ретроспективных аналитических данных, то это исследовательское прогнозирование. Отличие двух подходов представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнительная характеристика методологических подходов к прогнозированию

Разделение весьма условно, так как на практике касательно разработки стратегических или программных документов развития, прогнозирование основано как на ретроспективных данных, так и на ориентации на целевые индикаторы развития.

Схожую, но более конкретизированную классификацию подходов предлагает Малышев Е.В. Подходы к разработке прогнозов развития регионов он подразделяет на три вида: директивный, программно-целевой, индикативный [6].

Директивный подход характеризуется плановым характером процедур корректировки прогнозных индикаторов, что может не соответствовать свойствам объекта управления (методы оптимизации, модели баланса народного хозяйства). Программно-целевой подход основывается на правовой основе, что увеличивает время корректировки прогноза (модели межотраслевого баланса, корреляционно-регрессионный анализ, экспертные процедуры). Индикативный подход носит рекомендательный характер, имеет широкие возможности для корректировки (экспертные процедуры, когнитивный анализ, имитационное моделирование, корреляционно-регрессионный анализ, теория самоорганизации).

Применительно к разработке региональных стратегий автор акцентирует внимание на последнем подходе, поскольку масштабы объекта управления могут быть с большей степенью адекватности отражены в результатах работы экспертов, имеется возможность организации сбора информации посредствомспециализированныхмониторинговых систем.

2. С позиции выбора методов для разработки региональных прогнозов.

В Методических рекомендация к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации рекомендуется активное использование математического аппарата при прогнозировании параметров регионального развития. В настоящее время насчитывается порядка 150 методов прогнозирования, в тоже время на практике широко используются при социально-экономическом прогнозировании только 20-30 из них.

Классическая классификация предполагается деление всей совокупности методы на интуитивные (индивидуальные и коллективные экспертные оценки) и формализованные (методы экстраполяции, методы моделирования, метод исторических аналогий) [4].

Более подробную классификацию методов описывает Тинякова В.И., структурировав их в две большие группы: методы, основанные на обработке статистических данных (экстраполяция по трендовым зависимостям; однофакторная регрес-сия; множественная регрессия; динамическая регрессия; авторегрессия; каноническая корреляция; модели бинарного выбора и др.), методы, основанные на субъективных суждениях (экспертные оценки; метод Дельфи; мозговой штурм; построение сценария; матричный метод; метод дерева целей и др). В итоге анализа этих подходов автор предлагает свой комбинированный метод адаптивно-рационального моделирования [13].

Рассмотренные методы прогнозирования имеют разную степень применимости в практической деятельности органов государственной власти и органов местного самоуправления в зависимости от сложности практической реализации методы, требований к информационной базе, необходимой для реализации проекта, степени квалификации государственных и муниципальных служащих, адекватности метода в зависимости от содержания программного документа и специфики прогнозируемого процесса.

3. Подходы к моделированию регионального развития

Наиболее полный анализ и достоверный прогноз удается получить при использовании нормативных количественных моделей. Нормативность при этом подразумевает развитие системы или ситуации в соответствии с описанием модели на основе принятых в модели правил и ограничений поведения субъектов предметной области [2].

Низамутдинов М.М., Ямилова Л.С. выделили 4 класса моделей, отличающиеся, главным образом, логикой построения структуры систем и используемым методами формализации и моделирования [11]:

– модели общеэкономического равновесия (модели межотраслевого баланса, CGE-модели, модели спроса-предложения и др.);

– вероятностно-статистические (эконометрические (Уортоновская, Бруклинская модели, LINK, RIM и др.) и модели на основе производственных функций (эконометрическая модель экономики России А. Айвазяна));

– имитационные модели (рекуррентные (СИРЕНА, RUSEC, Россия: федеральные округа, CGE с нейронными сетями) и модели системной динамики (СИРЕНА, ТАИС, Губернатор, Прогноз));

– модели на основе интеллектуальных технологий (нейросетевые модели (CGE с нейронными сетями, Модель экономики региона на основе «недоопределенных вычислений), экспертные системы (сценарная динамическая модель демографической ситуации в Мурманской области) и др.).

В исследованиях авторов было указано, что подобное деление на классы и подклассы очень условно. Во-первых, некоторые модели относятся сразу к нескольким классам, во-вторых, в зависимости от подхода авторов одни и те же модели могут быть отнесены к разным классам. Например, CGE-модели с нейронными сетями можно с одной стороны отнести как классу нейросетевых моделей на основе интеллектуальных технологий, с другой стороны к моделям равновесия экономики, с третьей стороны к рекуррентным имитационным моделям.

Большинство из описанных выше систем являются комбинированными, основанными на использовании различных методов, однако их применение связано с рядом существенных недостатков, в т.ч.: прогнозирование, как правило, ведется по разрозненным группам показателей, что приводит к слабой сбалансированности получаемых результатов [10]; использование трендовых методов снижает точность результатов моделирования; слабо используется инструментарий сценарного моделирования; проблемы обеспечения моделей статистической информацией [3, 9, 11, 14].

Заключение

Таким образом, исходя из особенностей инновационного развития, при разработке методического инструментария долгосрочного прогнозирования инновационного развития региона можно обозначить более точный учет неопределенностей и случайности (стохастичности) факторов, влияющих на параметры инновационного развития; использование сценарного моделирования; возможность корректировки параметров инновационного развития. Повышение качества стратегического планирования определяется полнотой и адекватностью отражения в данных моделях сложных адаптивных свойств и механизмов взаимодействий элементов региональной социально-экономической системы.

В связи с этим, одним из приоритетных задач методического обеспечения проблемы инновационного развития региональных систем является разработка инструментов поддержки принятия стратегических решений применительно к данной области, а также технологий встраивания такого инструментария в существующую систему стратегического управления на региональном уровне.

[1]Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утвержденная распоряжением Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. №2227-р.