Инновационное развитие региона как основа повышения его конкурентного преимущества

Вид материала

Содержание

Рис. 3. Система показателей оценки инновационной деятельности в регионе
Таблица 1 Структура регионов России по уровню инновационного развития
Таблица 2. Федеральные округа в структуре рейтинга инновационного развития

Подобный материал:

1 2 3

3. На основе проведенного сравнительного анализа существующих методик и подходов к оценке инноваций и инновационной деятельности предложена методика комплексной оценки результатов инновационного развития региона с использованием системы показателей статистики инноваций и интегральных показателей инновационного развития, позволяющая определить степень эффективности функционирования региональной инновационной системы.

Инновационная деятельность является сложным диверсифицированным процессом со многими взаимодействующими внешними и внутренними факторами, прямыми и обратными связями и т.д. Поэтому оценка инновационного развития должна базироваться на адекватной модели инновационных процессов в их взаимосвязи, привязанной к конкретным условиям.

При оценке конкурентного преимущества региона можно использовать метод мониторинга эффективности инновационной деятельности, разработанный Организацией экономического сотрудничества и развития, который сводится к последовательной реализации двух этапов: структуризации данных и определению предлагаемых индикаторов (показателей). Структуризация данных заключается в распределении их на две группы: отчетные и статистические.

Определение показателей для оценки конкурентного преимущества региона является наиболее трудной задачей, во-первых, потому, что она сводится, по существу, к выявлению влияния инновационной деятельности на эффективность региональной экономики; во-вторых, названная методика рассчитана главным образом на ее использование для оценки инновационной деятельности отдельно взятой компании или группы компаний.

Для оценки инновационного развития региона в работе предлагается использовать методику суммарного инновационного индекса, адаптированную к условиям региона РФ.

В связи с этим автором предлагается следующее:

- дополнить и систематизировать показатели оценки инновационного развития региона;

- выделить для каждого вида деятельности определенные инновационные индикаторы.

Систему показателей оценки инновационного развития региона предлагается дополнить и систематизировать следующим образом (рис.3).

Рис. 3. Система показателей оценки инновационной деятельности в регионе

Для каждого вида деятельности предложены следующие инновационные индикаторы:

- доля занятых инновационным видом деятельности с высшим образованием;

- доля предприятий, использующих обучающие программы для персонала, и направленные непосредственно на разработку и (или) внедрение инноваций, в общем числе предприятий региона;

- доля расходов на исследования и научные разработки в общем объеме добавленной стоимости;

- доля предприятий и производств, получающих государственные субсидии на инновации;

- доля предприятий в регионе, использующих инновации;

- доля малых и средних предприятий, интегрированных в крупные предприятия в сфере инноваций;

- доля инновационных расходов в общем обороте или валовом продукте региона;

- доля продаж новых для рынка товаров в общих продажах по виду деятельности;

- доля продаж новых для предприятий региона, но уже существующих на рынке товаров, в общих продажах по виду деятельности;

- доля предприятий, имеющих патенты;

- доля предприятий, занимающихся патентной деятельностью в регионе;

- доля предприятий, имеющие торговые марки и, использующих регистрацию образцов дизайна.

Затем выделенные индикаторы по каждому виду экономической деятельности должны быть приведены к сопоставимому виду. Это может осуществляться в несколько этапов. Распределение значений индикаторов проверяется на наличие асимметрии. При ее наличии каждое значение индикатора берется в степени 1/2, с целью ее устранения (при необходимости корень извлекается дважды). Затем все преобразованные значения отклоняются от минимального. Наконец, отклонения стандартизируются путем деления на размах преобразованных индикаторов:

где x'_cij - значение стандартизованного i-го индикатора j-го сектора для региона c;

x_cij - преобразованное значение i-го индикатора j-го сектора для региона c;

min(x_ij) - наименьшее преобразованное значение i-го индикатора i-го вида деятельности;

max(x_ij) - наибольшее преобразованное значение i-го индикатора j-го вида деятельности.

Методика расчета Секторальных инновационных индексов с учетом дополнений, предложенных автором, представляет для российской экономики наибольший интерес: она поддерживается информационными ресурсами Росстата; влияние инновационной деятельности на экономику становится все более очевидным; позволяет ранжировать предприятия различных видов экономической деятельности по уровню их инновационного развития и принимать управленческие решения с учетом специфики инновационных процессов в отдельных видах деятельности региона.

Уровень инновационного развития экономики региона определяется четырьмя базовыми группами показателей, характеризующими состояние экономики, образования и информационных технологий, состояние науки и инновационной деятельности. Результирующий показатель, характеризующий инновационный процесс в целом и названный в работах Всемирного банка коэффициентом экономики знаний КЕI (the Knowledge Economic Index), позволяет судить о состоянии и динамике инновационного развития в регионе и сравнивать с другими регионами.

Таким образом, комплексная оценка результатов инновационной деятельности региона должна осуществляться с использованием двух подходов. Первый подход предполагает построение и анализ системы показателей статистики инноваций, а второй - основывается на расчете интегральных показателей инновационного развития. Применение предложенного инструментария обеспечит наглядность полученных результатов и служит хорошим информационным обеспечением для принятия соответствующих управленческих решений.

4. На основе проведенной рейтинговой оценки регионов по уровню инновационного развития с учетом содержательной характеристики функционирования компонентов региональной инновационной системы выявлены основные факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень инновационного развития региона.

Проведенная в работе рейтинговая оценка (табл.1) показала, что в России нет ни одного региона, который бы занял место в зоне «А», идентифицирующей высокий уровень инновационного развития. В середине рейтинговой шкалы, в зоне «В», расположились всего три региона: Москва, Ханты-Мансийский автономный округ и Самарская область, в которых произведено 23,1% инновационной продукции и сконцентрировано 40,3% общего объема внутренних затрат на исследования и разработки. Уровень инновационного развития остальных субъектов Российской Федерации квалифицируются как низкий (52 региона) и неудовлетворительный (17 регионов). На долю субъектов РФ с рейтинговыми классами «Д» и «С», приходится 67,4% ВРП России, 87% от общей численности занятых, 59,7% общих затрат на исследования и разработки, 76,9% годового объема инновационной продукции.

Таблица 1

Структура регионов России по уровню инновационного развития

Класс		Количество регионов	Перечень регионов	Доля иннова-ционной продукции, %	Доля затрат на исследования и разработки, %	Доля занятых, %	Доля ВРП, %
Зона А – высокий уровень
А++	Супер-высокий уровень инновационного развития	-		-	-	-	-
А+	Очень высокий уровень инновационного развития	-	-	-	-	-	-
А	Высокий уровень инновационного развития	-	-	-	-	-	-
А	Высокий уровень инновационного развития	-	-	-	-		-
Зона В – средний уровень
В++	Уровень инновационного развития выше среднего	1	г. Москва	4,5	36,4	9,3	23,1
В+	Средний уровень инновационного развития	-	-	-	-
В	Удовлетворительный уровень развития	2	Ханты-Мансийский автономный округ – Югра, Самарская область	18,6	3,9	3,7	9,5
Зона С – низкий уровень
С++	Уровень инновационного развития ниже среднего	4	г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Ненецкий автономный округ, Московская область	27,5	23,8	10,5	10,8
С+	Низкий уровень инновационного развития	12	Пермский край, Нижегородская область, Тюменская область, Свердловская область,Челябинская область, Томская область, Калинингpадская область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Новгородская область, Калужская область, Красноярский край, Республика Саха (Якутия)	28,1	16,3	17,1	18,3

Продолжение табл.1

С	Очень низкий уровень инновационного развития	52	Ярославская область, Ульяновская область, Вологодская область, Сахалинская область, Омская область, Республика Мордовия, Республика Башкортостан, Новосибирская область, Кабардино- Балкарская Республика, Липецкая область, Тверская область, Мурманская область, Тульская область, Усть-Ордынский Бурятский автономный округ, Чукотский автономный округ, Белгородская область, Иркутская область, Курская область, Республика Тыва, Тверская область, Оренбурская область, Орловская область, Владимирская область, Магаданская область, Приморский край, Ростовская область, Республика Бурятия, Удмуртская Республика, Республика Коми, Республика Адыгея, Кемеровская область, Краснодарский край, Республика Северная Осетия-Алания, Ленинградская область, Волгоградская область, Воронежская область, Пензенская область, Хабаровский край, Ставропольский край, Республика Алтай, Республика Карелия, Чувашская Республика, Брянская область, Рязанская область, Саратовская область, Республика Ингушетия, Алтайский край, Архангельская область, Тамбовская область.	19,8	18,6	50,6	34,0
Зона D – неудовлетворительный уровень
D	Неудовлетворительный уровень инновационного развития	17	Карачаево-Черкесская республика, Курганская область, Республика Дагестан, Республика Хакасия, Амурская область, Смоленская область, Кировская область, Псковская область, Ивановская область, Читинская область, Республика Марий Эл, Костромская область, Астраханская область, Еврейская автономная область, Республика Калмыкия, Республика Башкортостан, Пензенская область, Камчатский край, автономный округ, Липецкая область, Тюменская, Омская область	2,3	1,0	8,8	4,2

Расчеты показали, что среди федеральных округов проблематично выявить лидера по уровню инновационного развития (табл. 2).

Таблица 2.

Федеральные округа в структуре рейтинга инновационного развития

Параметр	Зона	ЦФО	СЗФО	ЮФО	ПФО	УФО	СФО	ДФО
Доля инновационной продукции в ФО, %	A	-	-	-	-	-	-	-
	B	23,4	-	-	34,5	8,9	-	-
	C	74,9	99,4	94,1	64,8	88,3	90,7	59,2
	D	1,7	0,6	5,9	0,7	2,8	9,3	40,8
Доля затрат на исследования и разработки в ФО, %	A	-	-	-	-	-	-	-
	B	67,4	-	-	22,2	8,8	-	-
	C	32,1	99,9	89,3	76,5	90,4	99,1	97,3
	D	0,5	0,1	10,7	1,3	0,8	0,9	2,7
Доля численности занятых в ФО, %	A	-	-	-	-	-	-	-
	B	33,8	-	-	10,9	14,5	-	-
	C	59,2	95,1	82,0	82,0	78,4	91,8	84,6
	D	7,0	4,9	18,0	7,1	7,1	8,2	15,4
Доля ВРП в ФО, %	A	-	-	-	-	-	-	-
	B	65,5	-	-	13,9	43,3	-	-
	C	32,1	97,7	85,2	82,2	54,9	94,1	88,9
	D	2,4	2,3	14,8	3,9	1,8	5,9	11,1

Проведенный корреляционно-регрессионный анализ показал, что между удельным весом инновационно-активных организаций в общем числе организаций региона и объемом валового регионального продукта на душу населения существует прямая тесная связь. Коэффициент детерминации 0,498 (η²) означает, что вариация валового регионального продукта (результативный признак) на 49,8% объясняется вариацией удельного веса инновационно-активных организаций в общем числе организаций региона (факторный признак) и на 50,2% - прочими факторами. Таким образом, выбранный фактор существенно влияет на основной показателей (ВРП), характеризующий конкурентное преимущество региона в современной экономической системе.

Между удельным весом инновационных товаров в общей стоимости отгруженных товаров региона и объемом валового регионального продукта на душу населения связь практически отсутствует. Коэффициент детерминации 0,012 (η²) означает, что вариация валового регионального продукта только на 1,2% объясняется вариацией удельного веса объема инновационных товаров в общей стоимости отгруженных товаров региона и на 98,8% - прочими факторами. Таким образом, в настоящее время в экономике РФ выбранный фактор не оказывает существенного влияния на формирование валового регионального продукта.

Между удельным весом внутренних затрат на исследования и разработки и объемом валового регионального продукта на душу населения имеется связь, но она слабая. Коэффициент детерминации 0,158 (η²) означает, что вариация валового регионального продукта на 15,8% объясняется вариацией внутренних затрат на исследования и разработки и на 84,2% - прочими факторами.

Между количеством поданных патентных заявок на тысячу жителей и объемом валового регионального продукта на душу населения существует прямая умеренная связь. Коэффициент детерминации 0,223 (η²) означает, что вариация валового регионального продукта (результативный признак) на 22,3% объясняется вариацией количества патентных заявок на тысячу жителей (факторный признак) и на 77,7% - прочими факторами.

Таким образом, были выявлены два основных фактора – уровень инновационно-активных предприятий и количество поданных патентных заявок на тысячу жителей, оказавшие наиболее существенное влияние на вариацию валового регионального продукта на душу населения в регионах РФ. Что же касается внутренних затрат на исследования и разработки и доли инновационных товаров в общем объеме отгруженных товаров, то приведенные расчеты по данным факторам подтверждают ранее сделанное автором в процессе исследования заключение о деструктивном характере инновационного режима отдельных субъектов: низкой эффективности затрат на исследования и разработки, недостаточном уровне их коммерциализации, т.е. оторванности затрат на исследования и разработки от внедрения в производство и получаемых результатов.

Blog

Инновационное развитие региона как основа повышения его конкурентного преимущества

Содержание