CC BY
127
УДК 332.1
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ МЕТОДИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ К РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКЕ РЕГИОНОВ В ИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЕ1
А.А. Мальцева, А.А. Серов, Е.В. Клюшникова, Н.Е. Барсукова
В работе проведен анализ десяти методик рейтинговой оценки регионов Российской Федерации, характеризующих их позиции в инновационной сфере, с применением статистического инструментария. Авторами показано, что используя различный предмет оценки, методические подходы не отличаются существенным разнообразием и в ряде случаев коррелируют между собой, а также нуждаются в модификации для целей оперативного анализа.
Ключевые слова: рейтинг, регион, методика, инновационное развитие, инновационность, инновационная восприимчивость, инновационная конкурентоспособность, инновационный риск.
Формирование экономики, основанной на знаниях, становится приоритетным направлением развития современного общества. Стратегия инновационного развития — 2020 выдвинула на первый план амбициозные задачи достижения уровня мировых экономических лидеров, интеграции в мировое инновационное пространство, что должно быть обеспечено при непосредственной поддержке государства как инициатора и гаранта развития инновационных систем всех уровней [1].
Следует отметить, что Российская Федерация в международных рейтингах по ряду показателей, определяющих состояние инновационного развития и предпринимательства, занимает скромное место: 62 (из 142) в «Глобальном инновационном индексе — 2013», подготовленном Университетом Корнелла и Высшей школой менеджмента им. Джонсона, французской бизнес-школой и исследовательским институтом INSEAD и Всемирной организацией интеллектуальной собственности; в рейтинге Всемирного банка Doing ВивтеББ — 92 (из 189) место по степени благоприятности условий для ведения бизнеса [2].
В условиях федерализации именно уровень развития инновационной сферы в регионах является определяющим для итоговых оценок Российской Федерации в ведущих мировых рейтингах. Качественные изменения, происходящие в их инновационном развитии, находят свое отражение и в количественных показателях, анализ которых позволяет не только определить позиции субъекта федерации по сравнению с другими регио-
1 Работа выполнена в рамках гранта РФФИ «Система показателей для рейтинговой оценки инновационного развития регионов Российской Федерации как элемент мониторинга эффективности трансформационных процессов».
нами, но и направления совершенствования деятельности для обеспечения более высоких значений индикаторов.
Характеристики инновационной сферы региона включают родственно близкие понятия — инновационность, инновативность, инновационное развитие, инновационная активность, инновационная конкурентоспособность, инновационная восприимчивость, инновационный риск (при условии оценки его минимизации). Их измерение и количественная оценка осуществляется с использованием определенных методических подходов и систем индикаторов, степень различия которых может быть не столь значительна.
Авторами для целей исследования были выбраны десять методических подходов, позволяющих провести оценку и ранжирование регионов в инновационной сфере (табл. 1).
Критериями отбора методик стали, в первую очередь, возможность их трансляции или наличие в открытом доступе итоговых значений за последние 3-5 лет, а также их содержательность по количеству и составу показателей.
Таблица 1
Методики рейтинговой оценки инновационной сферы регионов
Наименование методики Автор Идентифицируемая характеристика
1 2 3
1. Рейтинг инновационной активности регионов НАИРИТ (2009 г.) Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий [3] Инновационная активность — способность территориальной производственно-хозяйственной системы к восприятию научно-технических нововведений в производстве, а также практическую реализацию научнотехнических разработок при выпуске продукции [5].
2. Методика анализа инновационной активности регионов (2012 г.) Мамий Е.А. и Тавадьян А.С. [4]
3. Методика оценки инновационной активности региона (2011 г.) Дубинин А.С. [5]
4. Методика оценки рейтинга инновационного развития регионов (2008 г.) Гусев А.Б. [6] Инновационное развитие региона — деятельность субъектов инновационного развития, которая предполагает более эффективное использование ресурсного потенциала региона, укрепление и расширение его хозяйственных связей, повышение интенсивности инвестиционных процессов, развитие инновационной инфраструктуры, и, как следствие, и основная цель — повышение уровня и качества жизни населения региона [7].
5. Методика оценки уровня инновационного развития региона (2012 г.) Лисина А.Н. [7]
Окончание табл.1
1 2 3
6. Методика иннова-тивности регионов НИСП (2006 г.) [8] Зубаревич Н.В. Инновативность — стремление и способности к разработке и внедрению прорывных нововведений, которые радикально отличаются от традиционных технологий и технических систем, формируя новую технологическую совокупность (среду) [9].
7. Методика расчета индекса инновационности Центра стратегических разработок «Северо-Запад» (2006 г.) Центр стратегических разработок «Северо-Запад» [10] Инновационность — способность региона оптимально использовать инновационный потенциал, в определенном инновационном контуре с эффективным использованием инновационной деятельности в условиях минимального инновационного лага [11].
8. Методика оценки инновационной конкурентоспособности регионов (2008 г.) Г родская Г.Н. [12] Инновационная конкурентоспособность — показатель, отражающий уровень формирования внешних и внутренних условий активизации инновационной деятельности и характеризующего направления структурных изменений в условиях экономической модернизации, в общем смысле трактуется как способность приобретать конкурентные преимущества за счет ведения инновационной деятельности [13].
9. Методика оценки рейтинга инновационной восприимчивости регионов (2010 г.) Владимирова О.Н. [14] Инновационная восприимчивость — наличие и способность экономических систем осуществлять и реализовывать инновационные процессы, исходя из имеющихся условий и ресурсов, в рамках проводимой территориальной инновационной политики региона [15].
10. Методика оценки инновационного риска мезоуровня (2012 г.) Иванов П.А. [16] Инновационный риск — вероятность недостижения планируемых социально-экономических результатов от реализуемых на территории определенного региона инновационных проектов вследствие неэффективного использования имеющегося инновационного потенциала, а также недостаточного учета факторов риска при управленческом воздействии субъектов региональных инновационных систем [16].
В качестве гипотезы исследования был выдвинут тезис о высоком уровне корреляции ключевых характеристик инновационной сферы регионов и отличиях итоговых их результатов исключительно в случае применения различных подходов к конструированию методик и обработке данных. Терминологический анализ выявил существенные взаимосвязи между исследуемыми характеристиками, которые могут быть представлены в виде замкнутого контура (рис. 1).
Рис. 1. Контур характеристик инновационной сферы региона
Для целей статистического анализа были получены итоговые значения рейтинговых оценок в рамках каждой из методик. Авторы при расчетах использовали ряд допущений, что обусловлено объективной необходимостью применения официальных статистических данных, доступных на официальном сайте Федеральной службы по статистике. Отмечается, что большинство методик содержит показатель «валовой региональный продукт», который характеризуется «запаздыванием» на один отчетный период, т.е. для достижения сопоставимости данных необходимо использовать статистическую информацию за период, предшествующий представленным на официальных интернет-ресурсах интегральным данным государственного статистического наблюдения.
Методики были разделены на группы в соответствии с оцениваемыми с их помощью характеристиками региональной инновационной сферы. Графическая интерпретация полученных данных за 2011 г. приведена на рис. 2-5.
85
Рейтинг инновационной активности регионов НАИРИТ
Методика анализа инновационной активности регионов Мамий ЕАи Тавадьяна A.C. Методика оценки инновационной активности региона Дубинина A.C.
Рис. 2 Графическая интерпретация рейтинговых оценок инновационной активности
Место в рейтинге
85
i\ £ г иг v t
і і t К ' 1 \ 1
і' |> |> l' || и _._l! л n 44 (J 1 * * 1 і } ! \ ji * w Vі-. 11 -л.' . W-1 1 1 "tf- 4 1
1 1 1 1 і > і ' 1 1 M ■' '» 1 Ґ 11 1' ' 1 __t‘_ 1... ' \ \ 1
"Ї* " 1 1 1 1 t 1 і > » і < і 1 1 1 1 -г-* 1 1 1 1 і 1 1 \ ' , 1. V 1 і ' ,i j \ і ' <і ‘ l ' 1 , I r | r V / 1 ' , 1 L^ti 1 1 1 ! ' 1 i • ; і «і 1' 1 ' і' ' ^ і M 1 1 1 ! ' і (
1 1 Г ' і t 1 1 1 1
1 1 1 1 і і 1' 1 > Jp li II 11 1 II [ 1 l\ 1 11 l> 1 II
, I -1 1 і ¡¡X І - 1 Iі 1 II |' > и і j i II n ■
S : ' ^ ' '
1 ' ' 1 11 V '{
1 \ 1 і ' 1 /Т , 1 - VW ,1 1»
1 \ 1 \ А ' і '<IS^ V і , У u
80
40
25
20
- Методика оценки рейтинга инновационного развития регионов Гусева А.Б.
------Методика оценки уровня инновационного развития региона Лисиной А.Н.
Рис. 3 Графическая интерпретация рейтинговых оценок инновационного развития
85
-----Методика расчета индекса инновационности Центра стратегических разработок «Северо-Запад»
Рис. 4 Графическая интерпретация рейтинговых оценок инновационности и инновативности
Место в рейтинге
85
Методика оценки конкурентоспособности регионов Гродской Г.Н.
Методика оценки рейтинга инновационной восприимчивости регионов Владимировой О.Н. Методика оценки инновационного риска мезоуровня Иванова П.А.
Рис. 5 Графическая интерпретация рейтинговых оценок инновационной конкурентоспособности, инновационной восприимчивости, инновационного риска
Данные графиков демонстрируют существенную вариацию значений показателей, полученных по терминологически идентичным или сходным методикам. Графический анализ является подтверждением предложенной гипотезы исследования и показывает, что предлагаемые авторами методические подходы не обладают единообразием получаемых в результате их использования значений.
Для целей исследования на основании проведенных расчетов авторами была построена корреляционная матрица, которая обеспечивает определение тесноты связей между массивами данных, а, следовательно, методик расчета (табл. 2).
Таблица 2
Корреляционная матрица методик оценки инновационной сферы в регионе2
Методика 1 Методика 2 Методика 3 Методика 4 Методика 5 Методика 6 Методика 7 Методика 8 Методика 9 Методика 10
Методика 1 1,000 0,380 0,440 0,355 0,517 0,634 0,523 0,420 0,454 0,537
Методика 2 0,380 1,000 0,457 0,625 0,748 0,564 0,729 0,689 0,678 0,655
Методика 3 0,440 0,457 1,000 0,607 0,627 0,417 0,636 0,447 0,486 0,646
Методика 4 0,355 0,625 0,607 1,000 0,718 0,438 0,537 0,628 0,572 0,668
Методика 5 0,517 0,748 0,627 0,718 1,000 0,561 0,741 0,817 0,774 0,779
Методика 6 0,634 0,564 417,0 0,438 0,561 1,000 0,629 0,567 0,503 0,632
Методика 7 0,523 0,729 0,636 0,537 0,741 0,629 1,000 0,700 0,683 0,709
Методика 8 0,420 0,689 0,447 0,628 0,817 0,567 0,700 1,000 0,804 0,656
Методика 9 0,454 0,678 0,486 0,572 0,774 0,503 0,683 0,804 1,000 0,683
Методика 10 0,537 0,655 0,646 0,668 0,779 0,632 0,709 0,656 0,683 1,000
2 Нумерация методик осуществляется в соответствии с данными таблицы 1.
279
Графическая интерпретация корреляционной матрицы - модель многомерного шкалирования, позволяющая установить уровень «близости» методических подходов с учетом тесноты связей (сильные связи обозначены стрелками), представлена на рис. 6.
1-° "I-----------------------------------------------------
О Методика 3
0,5
0,0
-0,5
---------1-------1--------1-------1-------
-1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5
Рис. 6. Модель многомерного шкалирования методик оценки регионов
в инновационной сфере
Анализ данных корреляционной матрицы и модели многомерного шкалирования позволяет сделать выводы о существующих между методиками взаимосвязях. Методические подходы оценки инновационной активности не обладают сильной корреляционной связью между собой. Так, методики НАИРИТ и А.С. Дубинина не имеют сильных связей с другими методическими подходами, т.е. обладают относительно высокой степенью оригинальности. Методика Е.А. Мамий и А.С. Тавадьяна коррелирует с методическими подходами оценки инновационного развития А.Н. Лисиной и уровня инновационности Центра стратегических разработок Северо-Запад, т.е. на основании результатов анализа установлено, что настоящий методический подход вполне может использоваться для оценки других, близких инновационной активности характеристик.
Анализ методических подходов к оценке инновационного развития показал наличие сильных взаимосвязей между ними, что характеризует их как согласованные. В целом, отмечается, что методические подходы Лисиной А.Н. отличаются сильными связями с пятью методиками.
Не имеет сильных корреляционных связей с другими методическими подходами методика НИСП, что позволяет определить ее как более оригинальную, при этом не прослеживаются связи, установленные в рамках контура характеристик инновационной сферы региона.
Не в полой мере выполняются соответствия контура характеристик инновационной сферы региона в отношении методики оценки инновационного риска, которая в отличие от результатов теоретических исследований эмпирически коррелирует с методическими подходами к оценке инновационного развития. Аналогично не прослеживается зависимость между инновационной восприимчивостью и инновационной активностью. При этом отмечаются сильные связи между методическими подходами к оценке инновационной конкурентоспособности и инновационного развития.
Наибольшее количество сильных связей имеют именно методики инновационного развития, что позволяет в том числе судить о сущности термина как наиболее всеобъемлющего.
В целом, проведенное аналитическое исследование свидетельствует о подтверждении предварительно предложенной гипотезы о том, что при изучении ключевых характеристик инновационной сферы понятию, обозначенному как предмет исследования, не всегда соответствует четко определенная система показателей. Методические подходы для оценки инновационной сферы региона должны, в первую очередь, содержать ключевые факторы прямого и косвенного влияния, управление которыми позволит существенно повысить уровень инновационного развития, эффективность инновационной среды, а также другие характеристики регионального развития, обусловленные инновационной деятельностью.
Представляется целесообразным для целей управления инновационной сферой регионов разработать обобщающую систему индикаторов, включающую максимальное количество факторов прямого и косвенного воздействия, но при этом исключающую коррелирующие показатели. В рамках системы могут быть выделены подсистемы индикаторов, позволяющие оценивать отдельные характеристики инновационной сферы региона без разработки специальной методологии. Именно как элементы одной системы они могут быть оценены с позиций степени влияния на итоговый результат и возможностей разработки эффективных управляющих воздействий для корректировки значений количественных индикаторов, и, как следствие, качественных изменений в инновационной сфере территории.
Список литературы
1. Мальцева А.А., Гриффит Э. Прыжок кельтского тигра»: ключевые факторы успеха экономики Ирландии, обусловленные развитием инновационной инфраструктуры // Менеджмент инноваций. М.: Издательский дом «Гребенников», 2012. №4. С. 256-268.
2. Монахов И.А., Дорофеева Н.С. Формирование «инновационного лифта» как системы поддержки наукоемкого бизнеса в регионе: проблемы и перспективы // Вестник Тверского государственного университета, №34, 2013. Серия «Экономика и управление». Выпуск 22, 2013.
3. Национальная Ассоциация инноваций и развития Информационных технологий [Электронный ресурс]: офиц. сайт // URL: http://www.nair-it.ru/pressabout/2012-03-23 mskit.php.
4. Мамий Е.А., Тавадьян А.С. Практические аспекты анализа инно-
вационной активности регионов ЮФО и СКФО [Электронный ресурс] // Научный журнал КубГАУ, № 82 (08), 2012 г. URL:
http://ej.kubagro.ru/2012/08/pdf/34.pdf.
5. Дубинин А.С. Методика оценки инновационной активности ре-
гиона [Электронный ресурс] // Вестник Новгородского государственного университета, № 61, 2011. URL: http://www.novsu.ru/vestnik/vestnik/
i.78099/?article=958336.
6. Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России и выработка рекомендаций по стимулированию инновационной активности субъектов Российской Федерации [Электронный ресурс] // URL: http://www.urban-planet. org/article 13 .html.
7. Лисина А.Н. Методики оценки уровня инновационного развития региона. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2012. Том 12, выпуск 1. [Электронный ресурс] // URL: http://www.nsu.ru/ exp/ref/Media: 4f71638748ffe6b10700068b12.pdf
8. Зубаревич Н.В. Региональные индексы инновационности. PR-игрушки или инструменты оценки? [Электронный ресурс] // III Форум регионов России: презентации участников. URL: http://fabrika-nsk.ru/pres.html.
9. Барабанер Х.З. Формирование новой эколого-социально-экономической парадигмы высшего образования в условиях глобализации и мирового полисистемного кризиса. [Электронный ресурс] // Global international scientific analytical project. International academy of science and higher education world research analytics federation. URL: http://gisap.eu/ru/node/725.
10. Желтова В. Научно-технологический форсайт РФ: региональные аспекты. Некоторые выводы исследования. [Электронный ресурс] // Доклад на III Российском венчурном форуме. Центр стратегических разработок «Северо-Запад». URL: http://csr-nw.ru/upload/file_category_171.pdf. С. 5.
11. Рыкова И.Н. Оценка и учет инновационного потенциала регионов. [Электронный ресурс] // Современная наука: Актуальные проблемы теории и практики. Серия «Экономика и Право», 2012. № 2. URL: http: //www.nauteh-j ournal .ru/index.php/—ep 12-02/391-a.
12. Гродская Г.Н. Инновационная конкурентоспособность региона: оценка концепции развития. Самара: Изд-во Самарского гос. эконом. ун-та, 2008.
13. Гайфутдинова О.С. Инновационная конкурентоспособность как структурообразующий фактор инновационного развития. [Электронный ресурс] // Global international scientific analytical project. International academy of science and higher education world research analytics federation. URL: http://gisap.eu/ru/node/1071.
14. Владимирова О.Н. Методические подходы к формированию рейтинга инновационной восприимчивости региона [Электронный ресурс] // Инициативы XXI века. 2010. № 4-5. С. 68. URL: http://www.ini21.ru /arhiv/4-5-10/1143.php.
15. Милых Ф.Г., Ковалевская Д.Е. Индикаторы уровня инновационной восприимчивости экономических систем [Электронный ресурс] // Управление экономическими системами: электрон. научн. журн. 2012. № 12. URL: http://www.uecs.ru/index.php?option=com_flexicontent&view =items&id=1880:2012-12-25-10-21-11.
16. Иванов П.А. Инновационный риск в системе управления развитием инновационных систем: автореферат дис. ... канд. экон. наук. Уфа: Уфимский гос. авиационный техн. ун-т, 2012. [Электронный ресурс] // URL: http://www.ugatu.ac.ru/assets/files/documents/nich/dissov/d9/31.01.12/ ivanov_avtoreferat.pdf.
Мальцева Анна Андреевна, канд. эконом. наук, директор Тверского ИнноЦен-тра, 80179@,list.ru, Россия, Тверь, Тверской государственный университет,
Серов Анатолий Александрович, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры математики с методикой начального обучения Тверского государственного университета, доцент, anserovtv@gmail. com,
Клюшникова Елена Валерьевна, ст. науч. сотрудник Тверского ИнноЦентра, stanislav219@yandex.ru, Россия, Тверь, Тверской государственный университет,
Барсукова Наталья Евгеньевна, ст. науч. сотрудник Тверского ИнноЦентра, efimlurye@yandex.ru, Россия, Тверь, Тверской государственный университет
STATISTIC ANALYSIS OF METHODICAL APPROACHES TO REGION RATING ASSESSMENT IN INNOVATIVE SPHERE
A.A.Maltseva, A.A.Serov, E.V.Klushnikova, N.Y.Barsukova
In work analysis of ten methods of rating assessment of Russian Federation regions characterized their positions in innovative sphere using statistic tools was made. Authors have shown that using different subjects of assessment methodic approaches don’t characterize by significant diversity and in some cases correlate between each other and need modifications for operative analysis goals too.
Key words: rating, region, methods, innovative development, innovativeness, innovative susceptibility, innovative competitiveness, innovative risk.
Maltseva Anna Andreyevna, candidate of economic sciences, docent, Director of Tver InnoCenter, 80l79@hst.ru, Russia, Tver, Tver State University,
Serov Anatoly Aleksandrovich, candidate of physical and mathematical sciences, Associate Professor of Mathematics with methodology of primary education of Tver State University, Associate Professor, anserovtv@gmail.com, Russia, Tver, Tver State University,
Klushnikova Elena Valeryevna, Senior scientist of Tver InnoCenter, stani-slav219@yandex.ru, Russia, Tver, Tver State University,
Barsukova Natalya Yevgenyevna, Senior scientist of Tver InnoCenter, efim-lurye@yandex.ru, Russia, Tver, Tver State University.
