|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (30), 2009 | | | | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ | | | Алексеев С. Г.
ассистент кафедры экономики, организации и управления предприятиями перерабатывающей промышленности и сферы услуг Восточно-Сибирского государственного технологического университета (г. Улан-Удэ)
| |
| | | | | В статье предложена система показателей оценки инновационного потенциала региона, разработана универсальная методика, позволяющая оценить величину потенциала с помощью интегрального показателя. Проведен анализ интегрального показателя на примере регионов Сибирского федерального округа за 2002–2005 гг., осуществлена группировка исследуемых регионов по уровню инновационного потенциала. Определены среднегодовые темпы роста потенциалов регионов Сибирского федерального округа | | Ключевые слова: регион, инновационный потенциал региона, Сибирский федеральный округ, региональные различия |
Для осуществления инновационной деятельности регионы должны обладать достаточной величиной инновационного потенциала. Поэтому выбор методики оценки инновационного потенциала региона является крайне важным.
На наш взгляд, суть понятия «инновационный потенциал» состоит в определении его основных ресурсных взаимосвязанных составляющих, а также показателей, характеризующих его уровень. В связи с этим понятие «инновационный потенциал региона» может рассматриваться как совокупность научного, кадрового, технического, финансово-экономического потенциалов и информационно-коммуникационной составляющей, обеспечивающая инновационную деятельность и определяющая конкурентоспособность экономики региона.
В экономической литературе существуют различные методологические подходы к оценке инновационного потенциала региона с точки зрения его способности формировать инновационно активную экономику. Как правило, для оценки инновационного потенциала предлагается использовать ряд показателей, характеризующих его различные компоненты. Большое значение приобретает вопрос сопоставимости используемых показателей. И здесь предлагаются различные подходы.
Т.В. Погодина [1] предлагает использовать функциональную модель оценки инновационной активности и конкурентоспособности регионов с использованием системы статистических показателей, в качестве которых приняты:
— внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП или ВРП (показатель Х1);
— доля занятых исследованиями и разработками в процентах к общему числу занятых (Х2);
— доля основных фондов исследований и разработок в общей их стоимости (Х3);
— затраты на технологические инновации в процентах к ВВП или ВРП (Х4).
Далее была выведена функциональная модель рейтинга инновационной активности и конкурентоспособности регионов следующего вида:
R = 0,3 Х1 + 0,2Х2 + 0,2Х3 + 0,3Х4.
На основе данной модели автором была дана рейтинговая оценка регионов Приволжского федерального округа, все регионы ПФО были сгруппированы по уровню рейтинга, его изменению в динамике.
По нашему мнению, к достоинствам этого метода можно отнести относительную несложность расчетов. Недостатками предлагаемой модели является то, что, во-первых, в ней используется ограниченный круг показателей; во-вторых, модель сформирована на основе общих закономерностей развития инновационной активности в ПФО, что вносит некоторую неточность при расчете инновационной активности регионов ПФО.
В.К. Заусаев, С.П. Быстрицкий, Н.Ю. Криворучко [2] для комплексной оценки инновационного потенциала региона предлагают использовать ряд показателей, составляющих пять групп:
• Макроэкономические (валовой региональный продукт; численность экономически активного населения; среднедушевые доходы и т. п.);
• Инфраструктурные (количество организаций, использующих коммуникационные и информационные технологии, число страховых организаций и т. п.);
• Правовые (местные законы, регулирующие инновационную деятельность, предоставляющие налоговые и иные льготы субъектам инновационной деятельности);
• Кадровые (численность работников, занятых в сфере науки, исследованиями и разработками и т. п.);
• Экономические (объем инновационной продукции по степени новизны; внутренние текущие затраты на исследования и разработки и т. п.).
К достоинствам рассматриваемой методики относится то, что авторы использовали метод экспертных оценок, вывели коэффициент значимости каждого показателя. Положительной стороной данной методики является и то, что отбирался наилучший показатель, а остальные «взвешивались» с максимальным значением, получая соответствующее значение в долях единицы. Интегральная оценка инновационного потенциала региона получалась путем суммирования значений всех показателей по каждому региону.
Однако, несмотря на отмеченные достоинства, данная методика имеет и недостатки. Во-первых, для оценки инновационного потенциала не используются показатели состояния и использования основного капитала. Во-вторых, вообще не включены показатели информационно-коммуникационных технологий.
Ряд авторов для анализа инновационного развития региона используют метод суммы мест, предусматривающий последовательный расчет показателей. Так, П. Ореховским [3] были использованы следующие показатели: персонал, занятый исследованиями и разработками (чел.); внутренние затраты на исследования и разработки (тыс. руб.); поступление патентных заявок и выдача охранных документов и т. д. Из перечня показателей видно, что для анализа используются различные и не совсем сопоставимые показатели, представленные в абсолютных единицах. При таком подходе анализируемые регионы должны быть практически идентичными, иначе сравнение будет некорректным. Все это вместе взятое предопределяет некоторую неточность определения инновационного развития регионов.
Предлагаемая нами система показателей позволяет не только проанализировать инновационную деятельность и определить величину инновационного потенциала регионов, но и выявить возможности и резервы роста региональной экономики, определить направления государственной политики в области стимулирования инновационного развития регионов.
В нашем исследовании инновационный потенциал региона был оценен с помощью показателей, сведенных в пять групп и представленных в табл. 1 [4]. | | | Таблица 1
Система показателей оценки инновационного потенциала региона |  |
Для комплексной оценки инновационного потенциала региона нами предлагается универсальная методика, позволяющая оценить величину потенциала, проанализировать сложившуюся ситуацию, выявить основные тенденции и определить приоритетные направления его развития.
Анализ проведен на примере регионов Сибирского федерального округа, характеризующихся развитием добывающих отраслей. Лидирующее положение в округе занимают такие отрасли промышленности, как алюминиевая, лесозаготовительная, топливная, энергетическая. В состав Сибирского федерального округа входят регионы, активные в инновационном отношении — Томская и Новосибирская области. Анализ охватывает 2002–2005 гг.
С целью повышения объективности оценки инновационного потенциала наилучшему показателю среди регионов в каждом году присваивалось максимальное значение — 1, по отношению к которому рассчитывались в долях величины показателей остальных регионов округа. Такой подход позволяет уравновесить значения анализируемых показателей и привести их в полностью сопоставимый вид.
Как представлено в табл. 1, показателям инновационного потенциала региона, откорректированным по вышеописанной методике, были присвоены условные обозначения Н1, Н2, К1 и т. д.
Затем были рассчитаны количественные значения отдельных потенциалов, составляющих инновационный потенциал региона, как сумма значений соответствующих показателей:
НП = Н1 + Н2,
где НП — научный потенциал региона.
Кадровый потенциал также определен по формуле:
КП = К1 + К2.
Величины всех остальных потенциалов были рассчитаны подобным образом.
Для комплексной оценки инновационного потенциала региона предлагаем использовать интегральный показатель, определяемый как корень пятой степени из произведения всех пяти потенциалов: | | |  |
Такой подход необходим потому, что инновационный потенциал региона представляет не просто сумму составляющих его элементов, а их комплекс, находящийся в сложной и многогранной взаимосвязи. Преимуществом предлагаемого интегрального показателя является и то, что он охватывает все основные потенциалы и составляющие, максимально приведенные в сопоставимый вид.
В табл. 2 представлены данные, полученные по предлагаемой методике и характеризующие динамику интегрального показателя оценки инновационного потенциала регионов Сибирского федерального округа за 2002–2005 гг. | | | Таблица 2
Интегральный показатель оценки инновационного потенциала регионов Сибирского федерального округа за 2002–2005 гг., в условных единицах |  |
Из таблицы следует, что наиболее высоким уровнем инновационного потенциала обладают Новосибирская и Томская области. Однако, несмотря на лидирующие позиции, инновационный потенциал Новосибирской и Томской областей в целом за рассматриваемый период снизился с 1,974 до 1,900 условных единиц и с 2,148 до 1,900 условных единиц, соответственно. Наиболее низким уровнем инновационного потенциала
отличаются Республика Хакасия, Республика Тыва, Читинская область и Алтайский край, причем Читинская область и Алтайский край не имеют ярко выраженных тенденций роста инновационного потенциала. Инновационный потенциал Омской области за исследуемый период вырос от 1,348 до 1,437; потенциал Кемеровской области — от 0,944 до 1,050; Республики Тыва — от 0,784 до 0,918 и Республики Хакасия — от 0,747 до 0,966 условных единиц. За этот же период интегральный показатель оценки инновационного потенциала Красноярского края и Иркутской области увеличился несущественно, в среднем на 0,03-0,04 условных единиц. Республика Бурятия характеризовалась снижением инновационного потенциала с 1,305 до 1,100 условных единиц.
Обобщая выявленные уровни и тенденции развития инновационных потенциалов регионов Сибирского федерального округа, среди них можно выделить среди них 4 группы, представленные в табл. 3.
Как следует из табл. 3, региональные различия в уровне инновационных потенциалов существенны. Высокий уровень развития имеют Новосибирская и Томская области, средний уровень — одна Омская область, остальные 9 регионов имеют низкий (5 регионов) и крайне низкий уровень инновационного потенциала (4 региона).
С целью изучения влияния отдельных потенциалов на динамику и уровень инновационных потенциалов регионов были рассчитаны их среднегодовые темпы роста за 2002–2005 гг. (табл. 4). | | | Таблица 3
Распределение регионов Сибирского федерального округа по уровню инновационного потенциала |  | | | Таблица 4
Среднегодовые темпы роста потенциалов регионов Сибирского федерального округа за 2002–2005 гг., % |  |
Как видно из приведенных данных, наиболее существенное снижение инновационного потенциала произошло в Республике Бурятия, Томской, Новосибирской областях, причинами его послужило снижение уровня технического и финансово-экономического потенциалов, а также информационно-коммуникационной составляющей. Остальные регионы характеризуются положительными темпами роста интегрального показателя.
Проведенный анализ показал, что основными факторами региональных различий инновационного потенциала являются концентрация финансовых, трудовых, материальных и других ресурсов в развитых регионах, а также различие в эффективности использования этих ресурсов. Поэтому необходимо эффективнее задействовать имеющийся потенциал, ориентироваться на поиск внутренних возможностей и резервов, обеспечить условия для ускоренного внедрения организационно-управленческих, маркетинговых и других нововведений, не требующих значительных вложений средств. |
| |
|
|
