Анализ научно-технического и инновационного развития субъектов СКФО Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

номических объектов к темпам их роста по одному из объектов; коэффициенты опережения темпов роста одного показателя к темпам роста другого по каждому экономическому объекту.

Литература

1. Адамадзиев К. Р., Адамадзиева А. К. Статистико-эконометрическая оценка ВРП его ресурсного обеспечения по регионам Южного федерального округа // II Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие Российской экономики»: Сборник научных трудов /Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. -М.: 2009. С. 203-204.

2. Адамадзиев К. Р. Республика Дагестан в экономике Южного федерального округа и России: тенденции, соотношения // Материалы XXXVI Международной конференции и дискуссионного научного клуба «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе». Приложение к журналу «Открытое образование». Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая, 2009.

3. Адамадзиев К. Р. Отношения, зависимости и динамические тенденции показателей России, ЮФО и Республики Дагестан: статистико-эконометрическая оценка // Сегодня и завтра Российской экономики. Научно-аналитический сборник. Спец. выпуск. 2009. С 30-40.

4. Россия в цифрах, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,2009: Крат. Стат. Сб. / Росстат. -М., 2004. - 431с., 2005. - 477 с., 2006. - 485с., 2007. - 494с., 2008. - 510с.,- 526с.

5. Эконометрика: Учебник/ Под ред. И.И.Елисеевой 2-е изд., перераб. и доп.-М.: Финансы и статистика. 2005. -576 с.

АНАЛИЗ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО И ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ СКФО

Ш. М. Магомедгаджиев, к.э.н., доцент Тел. (8722) 67 59 22, e-mail: m_g_shamil@mail.ru Н. К. Гаджиев, к.э.н., доцент Тел. (8722) 67 59 22, e-mail: n_gadzhiev@mail.ru Дагестанский государственный университет http://www.dgu.ru

The authors present comparative analysis of innovation development of the NCFO regions. The correlation and regression analysis of the basic indicators of innovation development of regions is carried out.

Выполнен сравнительный анализ регионов Северо-Кавказского федерального округа по уровню научно-технического и инновационного развития. Проведен корреляционно-регрессионный анализ основных показателей инновационного развития регионов.

Ключевые слова: инновации, регионы России, моделирование инновационных процессов, оценка инновационного развития.

Keywords: innovation, Russian regions, simulation of innovation processes, innovation development.

В СКФО проживает более 6,5% населения РФ, которые создают чуть больше 2% ВРП России. Большинство субъектов СКФО это трудоизбыточные регионы с высоким уровнем безработицы и низким объемом промышленного производства. По мнению специалистов, основной потенциал развития СКФО сконцентрирован в энергетическом, туристско-рекреационном и агропромышленном секторах экономики. Однако, сегодня динамичное социальноэкономическое развитие стран и отдельных регионов, во многом основывается исключительно на инновациях. Сохранение и развитие научно-технического, технологического и производственного потенциала, опережающего роста производства наукоемкой продукции также необходимо рассматривать в качестве приоритетного направления развития СКФО. В связи с этим становится актуальным анализ состояния и тенденций инновационного развития субъектов СКФО.

Рыночные преобразования кардинальным образом изменили состояние, структуру и динамику инновационного потенциала регионов СКФО. С 90-х г.г. начались разрушительные процессы в науке, особенно отраслевой, существенно снизился научно-исследовательский потен-

циал вузов, высокотехнологичные производства сохранились лишь на единичных предприятиях.

Для оценки научно-технического развития регионов мы использовали следующие показатели:

- численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в расчете на 10 тыс. занятых в экономике;

- численность аспирантов в расчете на 10 тыс. численности населения;

- внутренние затраты на исследования и разработки, в расчете на 1000 руб. ВРП;

- число организаций, выполнявших исследования и разработки;

- число патентных заявок на изобретения и полезные модели на численность персонала, занятого исследованиями и разработками (табл. 1).

Из таблицы 1 видно, что в 2009 г. по сравнению с 2005 г. большинство показателей характеризующих научно-техническое развитие увеличилось как в РФ, так и в СКФО. Исключение составляет показатель численности персонала, занятого исследованиями разработками на 10 тыс. занятых в экономике который в РФ сократился по сравнению с 2005 г. В среднем по России в 2005 г. на 10 тысяч работающих приходится 124,8 чел. занятых исследованиями и разработками, а в 2009 г. 110,2 чел. В СКФО этот показатель незначительно сократился за тот же период и составил всего 18,6 чел., что в 6 раз ниже.

Численность аспирантов на 10 тыс. населения в субъектах СКФО также существенно ниже, чем в среднем по России, исключение составляют РСО - Алания (12,2 аспирантов) и Ставропольский край (10,1 аспирантов). Внутренние затраты на исследования и разработки на 1000 руб. ВРП в СКФО в 4 раза ниже чем в РФ. Чуть лучше ситуация лишь в двух субъектах -Карачаево-Черкесской Республике 8,7 руб. и Кабардино-Балкарской Республике 6,7 руб. - в РФ 14,2 руб. на 1000 руб. ВРП. Однако по числу поступивших патентных заявок на изобретения и полезные модели на 100 чел. персонала, занятого исследованиями и разработками СКФО опережает РФ в 2005 г. в 2 раза, а в 2009 г. более чем в 5 раз. Лидером по числу поступивших заявок на исследования и разработки в 2009 г. является Республика Дагестан - 39,6 заявки на 100 чел. персонала занятого исследованиями и разработками, что в 8 раз выше, чем в среднем по России.

Таблица 1.

Показатели научно-технического развития субъектов СКФО за 2005 - 2009 г.г.

Числен. персонала, занятого исследованиями разработками, на 10 тыс. занятых в экономике Численаспиран-тов в расчете на 10 тыс. чел. насел. Внутр. затраты на ис-следов. и разработки, на 1000 руб. ВРП. (руб) Число организаций, выполнявших исследования и разработки Число патентных заявок на 100 чел. персонала, занятого исследов. и разработками

2005 2009 2005 2009 2005 2009 2005 2009 2005 2009

РФ 121,8 110,2 10,0 10,9 12,8 14,2 3566, 0 3536, 0 4,0 4,9

СКФО 18,2 18,6 5,5 6,2 2,7 3,5 71,0 95,0 11,4 20,7

Республика Дагестан 20,9 17,6 4,5 3,8 2,3 3,4 22,0 30,0 8,6 39,6

Республика Ингушетия 3,6 14,5 0,7 1,5 0,6 0,7 1,0 4,0 8,7 1,1

КабардиноБалкарская Респ. 22,0 23,4 7,5 7,3 5,4 6,7 12,0 14,0 7,8 10,6

Карачаево-Черкесская Респ. 35,2 29,8 4,8 5,9 7,7 8,7 5,0 5,0 1,6 4,4

РСО - Алания 18,6 20,4 8,9 12,2 2,2 3,8 12,0 15,0 16,2 18,3

Чеченская Республика - 14,1 - 1,1 0,7 1,4 5,0 6,0 0,0 5,3

Ставропольский край 15,0 17,3 8,3 10,1 2,2 2,9 14,0 21,0 19,4 17,3

Если составить рейтинг научно-технического развития лидерами среди субъектов СКФО являются Республика Северная Осетия - Алания, Республика Дагестан и Кабардино-Балкарская Республика.

Инновационное развитие регионов, на наш взгляд, могут характеризовать следующие показатели:

- инновационная активность организаций;

- затраты на технологические инновации, в расчете на 1000 руб. ВРП;

- объем инновационных товаров, в процентах от общего объема отгруженных товаров (работ, услуг);

- число использованных передовых производственных технологий (табл.2).

Таблица 2.

Показатели инновационного развития субъектов СКФО за 2005 - 2009 г.г.

Инновационная активность организаций, % Затраты на технологические инновации, на 1000 руб. ВРП (руб-) Объем инновац. товаров, в % от общего объема отгруженных товаров Число использованных передовых производственных технологий

2005 2009 2005 2009 2005 2009 2005 2009

РФ 9,7 9,3 7,9 11,6 5,0 4,5 140983,0 201586,0

СКФО - - 5,2 4,1 2,2 6,5 1984,0 3135,0

Республика Дагестан 9,2 7,9 0,6 0,2 2,4 0,8 1408,0 1769,0

Республика Ингушетия - - - - - 0,1 - -

Кабардино-Балкарская Респ. 6,8 6,2 0,7 2,9 3,1 3,7 101,0 79,0

Карачаево-Черкесская Респ. 10,8 5,6 1,9 20,0 0,5 1,2 - 59,0

РСО - Алания 2,1 5,5 0,3 1,8 0,1 0,4 18,0 18,0

Чеченская Республика - - 344,0

Ставропольский край 10,5 7,3 11,5 7,0 2,3 9,5 457,0 866,0

Если показатели научно-технического развития демонстрируют в целом положительную динамику, то многие показатели инновационной деятельности в 2009 г. снизились по сравнению с 2005г. Так, инновационная активность организаций в РФ снизилась с 9,7 до 9,3 %. В СКФО во всех субъектах за рассматриваемый период этот показатель также снизился (кроме Северной Осетии - Алании), наибольший спад инновационной активности наблюдается в Карачаево-Черкесской Республике и Ставропольском крае. СКФО отстает от РФ и по затратам на технологические инновации, в расчете на 1000 руб. ВРП.. Если в РФ этот показатель вырос в 2009 г. до

11,6 руб., то в СКФО снизился с 5,2 до 4,1 руб. Исключение составляет Карачаево-Черкесская Республика, где затраты на технологические инновации, относительно ВРП в 2009 г. были в 2 раза выше чем в РФ. Важным показателем инновационного развития является доля инновационных товаров в общем объеме отгруженных товаров, если в РФ в 2009 г. по сравнению с 2005 она снизилась, то в СКФО наоборот выросла почти в 3 раза и достигла величины 6,5%. Наибольший рост произошел в Ставропольском крае с 2,3 до 9,5%, что выше среднероссийского уровня более чем в 2 раза. В Республике Дагестан, так же как и в РФ, доля инновационных товаров сократилась почти в 3 раза.

Оценка состояния и динамики инновационного развития регионов позволяет в качестве лидеров СКФО отметить Ставропольский край, Республику Дагестан и КабардиноБалкарскую Республику.

Для анализа связей и зависимостей экономических показателей достаточно эффективным инструментом является корреляционно- регрессионный анализ. Построенная нами корреляционная матрица между показателями научно-технического и инновационного развития субъектов СКФО показывает, что:

-существенное влияние на инновационную активность, объем инновационных товаров, и число использованных передовых производственных технологий оказывает - число организаций, выполнявших исследования и разработки, и поступление патентных заявок на изобретения и полезные модели;

-численность персонала, занятого исследованиями разработками с большинством показателей имеет слабую или обратную зависимость (исключение составляют затраты на технологические инновации);

-с важным показателем эффективности инновационной системы региона объемом инновационных товаров (работ, услуг) показатели численность персонала, занятого исследованиями и разработками; численность аспирантов и внутренние затраты на исследования и разработки имеют обратную зависимость (получены отрицательные коэффициенты корреляции);

-численность аспирантов слабо коррелирует с большинством показателей инновационного развития региона.

Тесная корреляционная связь также была выявлена между динамическими рядами показателей инновационного развития субъектов СКФО за 2000-2009 г.г.

В табл. 3 и табл. 4 приведены полученные для различных регионов значения параметров (а и Ь), а также дополнительные статистические характеристики: стандартная ошибка (Беу), коэф-

фициент детерминации (г2), Б-критерий Фишера и 1-критерий - характеризующие статистическую значимость построенных моделей.

В качестве результативного показателя в моделях выступает объем инновационных товаров (работ, услуг) У. В качестве объясняющих переменных мы отобрали две переменные - численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками Т (который можно обозначить как «труд» в рассматриваемой производственной функции инноваций) и внутренние затраты на исследования, разработки и технологические инновации К («капитал» в производственной функции инноваций).

Таблица 3

Параметры и характеристики рядов динамики для зависимости объем инновационных товаров, работ, услуг (У) от численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками (Т) по РФ и СКФО

а Ь 8ЄУ г2 Б 1а | 1±>

Российская Федерация 6090468,80 -6,69 124210,28 0,89 66,44 8,96 8,15

Северо-кавказский федеральный округ -177084,52 31,33 4175,71 0,76 24,92 4,81 4,99

Республика Дагестан -2113,81 1,33 284,27 0,11 0,99 0,87 1,00

Кабардино-Балкарская Республика 1384,99 -1,51 199,04 0,12 1,06 1,28 1,03

Республика Северная Осетия - Алания 11,96 0,01 25,22 0,00 0,01 0,11 0,08

Ставропольский край -88506,96 49,41 4162,89 0,71 19,63 4,16 4,43

В соответствии с величинами коэффициента детерминации, Б-критерия и 1-критерия лишь для РФ, СКФО и Ставропольского края уравнения рядов динамики У = /(Т) являются статистически значимыми. Коэффициент при объясняющей переменной показывает, на сколько абсолютных единиц изменится результативный показатель, если фактор изменится на одну абсолютную единицу. В нашем случае зависимости производства инновационной продукции от «труда» для РФ и для СКФО оказались противоположными. Для РФ отрицательное значение коэффициента регрессии свидетельствует об обратной связи между признаками, т.е рост численности персонала занятого исследованиями и разработками приводит к снижению объема инновационных товаров (работ, услуг). Для СКФО и Ставропольского края коэффициент регрессии положительный и показывает что при увеличение численности персонала занятого исследованиями и разработками на 1 чел. объем инновационных товаров увеличивается на 31,33 и 49,41 млн. руб. соответственно.

Таблица. 4

Параметры и характеристики рядов динамики для зависимости объем инновационных товаров, работ, услуг (У) от затрат на исследования, разработки и технологические инновации (К)

по РФ и СКФО

а Ь 8Єу г2 Б 1а Л

Российская Федерация -16231,02 1,35 127318,47 0,89 62,85 0,19 7,93

Северо-кавказский федеральный округ -177084,52 3,50 2751,94 0,95 167,67 2,39 8,23

Республика Дагестан 17,41 0,77 235,05 0,39 5,15 0,12 2,27

Кабардино-Балкарская Республика 94,77 0,75 147,09 0,52 8,60 1,24 2,93

Республика Северная Осетия - Алания -0,29 0,22 18,83 0,46 6,06 0,03 2,46

Ставропольский край -5983,06 0,03 2847,59 0,86 51,04 3,21 7,14

В таблице 4 приведены результаты регрессионного анализа динамических рядов У = /(К). В соответствии с величинами г2 и Б-критерия все модели являются статистически значимыми. Величины 1-критерия показывают, что для РФ, РД, КБР и РСО-Алания ненадежными являются константы а. Коэффициенты регрессии в полученных моделях показывают, что при увеличении затрат на исследования, разработки и технологические инновации на 1 млн. руб. объем инновационных товаров (работ, услуг) увеличится для РФ на 1,35 млн. руб., СКФО -3,5 млн. руб., РД -0,77 млн. руб., КБР - 0,75 млн. руб., РСО-Алания - 0,22 млн. руб., и Ставропольского края

- 0,03 млн. руб.

По данным таблиц 3 и 4 можно сделать следующие выводы:

-увеличение любого ресурса в производственной функции инноваций приводит к увеличению объема инновационной продукции (исключение составляет зависимость инноваций от «труда» в РФ для которой увеличение численности персонала занятого исследованиями и разработками на 1 чел., приводит к сокращения объема инновационных товаров на 6,69 млн. руб.);

-среди субъектов СКФО статистически значимую зависимость инноваций от «труда» удалось построить только для Ставропольского края, что свидетельствует об отсутствии нормальных связей в системе «наука-производство-рынок» в других регионах;

-для зависимости объем инновационных товаров - «капитал» все модели оказались приемлемого качества, предельная эффективность затрат на внедрение инноваций в каждом в отдельном субъекте СКФО более чем в 2 раза ниже чем в РФ в среднем.

Таким образом, проведенный анализ показывает, что в целом инновационная система СКФО разбалансирована, ее основные подсистемы - научно-технические исследования, инновационная инфраструктура и промышленность - слабо взаимодействуют друг с другом. Существовавшая ранее система трансферта научно-технических разработок в промышленность, за годы реформ в России была разрушена, а новая ещё не сформировалась. Современная инновационная система характеризуется неразвитостью рынка высокотехнологической продукции и отсутствием эффективной инновационной инфраструктуры. Только формирование новой инновационной системы и решение связанных с этим проблем, позволит преодолеть негативные тенденции в инновационной сфере и перейти к инновационному типу развития.

Литература

1. Сердюкова Ю. С., Валиева О. В., Суслов Д. В., Старков А. В. Инновационная система в регионах России: оценка состояния и развития // Регион: экономика и социология. 2010. № 1. С. 179-197.

2. Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 года //www.mon.gov.ru

3.Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010 // Стат. сб. / Росстат. - М., 2010. - 996

с.

УДК 005.8

МЕТОД КОНКУРСНОГО ОТБОРА ПРОЕКТОВ

А. И. Марон, к.т.н., с.н.с. доцент кафедры бизнес - аналитики,

Тел.: (495) 729 2467, e-mail: amaro@ise.ru М. А. Марон, студент бакалавриата,

Тел.: (495) 729 2467, e-mail: amaro@ise.ru

Национальный Исследовательский Университет - Высшая Школа Экономики

http://www.hse.ru

The method of selection projects on the basis of linguistic estimation of the degree of their conformity to the purposes of the competition, put in the order of importance is offered.

Предложен метод отбора проектов на основании лингвистической оценки степени их соответствия целям конкурса, упорядоченным по степени важности.

Ключевые слова: конкурс, проект, лингвистическая переменная.

Keywords: competition, project, linguistic variable.

Для предварительного определения победителей конкурсов обычно используется следующий метод. Организаторы формулируют критерии оценки проектов. Эксперту предлагается оценить степень соответствия проекта каждому критерию некоторым количеством баллов. Проекты, набравшие наибольшие суммы баллов, образуют группу лидеров, из которой отбираются победители. Такой простой традиционный подход не соответствует реальной сложности задачи выбора лучших проектов. Это давно говорят все эксперты. Более того, из кибернетики известно, что простых методов решения сложных задач не существует, или, как ещё говорят специалисты: «У каждой сложной задачи есть простой неверный способ решения!».

Авторами предложен метод, который, позволяет корректно решать задачи конкурсного отбора проектов. Он апробирован при проведении реальных конкурсов. Его теоретической основой является метод анализа иерархий [1]. Перейдём к изложению метода.

При проведении конкурса необходимо выполнить следующие действия:

1. определить цели конкурса (критерии оценки проектов),

2. осуществить сравнение целей по степени важности (заполнить таблицу сравнения важности целей),

3. приоритезировать цели,