CC BY
31
прямую взаимосвязь с темпом роста объема продаж, степень его воздействия повышалась в год в среднем на 0,006 % и на конец 2017 г. составила 0,05 %. Стабильность доли предприятия на рынке и ее величина говорит о том, что в масштабе рынка доля производимой продукции ВХЗ «Кристалл» незначительна, однако предприятие успешно сохраняет занятую нишу.
Выводы
По результатам корреляционного анализа факторных признаков, а также расчетов весовых коэффициентов факторов конкурентоспособности и интегральных индексов конкурентоспособности предприятия за различные временные периоды можно выявить конкурентные преимущества предприятия и степень их воздействия на итоговый показатель, провести анализ динамики изменения уровня конкурентоспособности. Результаты анализа предлагается использовать при выработке стратегии повышения конкурентоспособности предприятия.
Библиографический список
1. Иванова, Е. А. Платонова, Т. К. Управление конкурентоспособностью бизнеса в экономической системе региона // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). — 2018. — № 2 (62).
2. Платонова, Т. К. Об инструментарии формирования стратегии повышения конкурентоспособности бизнеса // KANT. — 2018. — № 3 (28).
3. -^^^вхз-кристалл.рф.
Bibliographic list
1. Ivanova, E. A., Platonova, T. K. Management of business competitiveness in economic system of region // Vestnik of Rostov State University of Economics (RINH). — 2018. — № 2(62).
2. Platonova, T. K. On formation of strategy of increasing business competitiveness // KANT. — 2018. — № 3 (28).
3. www.вхз-кристалл.рф.
С. Г. Тяглов, И. В. Такмашева
ИНДИКАТИВНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА СУБЪЕКТОВ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
Аннотация
Статья посвящена оценке инновационного потенциала субъектов предпринимательской деятельности в регионах России. Целью статьи является исследование уровня инновационной активности малых, средних и крупных предприятий и формулирование рекомендаций относительно развития их инновационного потенциала. Авторами исследования на примере передовых субъектов Российской Федерации по объемам затрат на развитие информационных и коммуникационных технологий проанализированы следующие индикаторы: совокупный уровень инновационной активности предприятий по отраслям экономики; удельный вес организаций, использующих системы электронного документооборота; удельный вес организаций, осуществляющих отдельные виды инновационной деятельности по отраслям экономики. Базой представленного исследования явились материалы статистических сборников, подготовленных Федеральной службой государственной статистики России, а также аналитические доклады и статистические сборники Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». В представленном исследовании результативно использованы экономико-статистические методы исследования. В качестве объекта анализа выбраны 40 субъек-
тов РФ. Предлагаемые рекомендации по развитию инновационного потенциала отечественных предприятий могут быть использованы федеральными и региональными органами власти при определении направлений государственной поддержки предпринимательской сферы в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова
Инновационный потенциал, индикативная оценка, цифровая экономика.
S. G. Tyaglov, I. V. Takmasheva
INDICATIVE ASSESSMENT OF INNOVATIVE POTENTIAL OF SUBJECTS OF ENTREPRENEURSHIP IN DIGITAL ECONOMY
Annotation
Article is devoted to evaluation of innovative potential of business entities in regions of Russia. Aim of article is to study the level of innovation activity of small, medium and large enterprises and formulate recommendations for development of their innovative potential. Authors of study on example of leading subjects of Russian Federation in terms of costs for development of information and communication technologies analyzed the following indicators: total level of innovation activity of enterprises in sectors of economy; share of organizations using electronic document management systems; share of organizations engaged in certain types of innovation in the economy. Basis of presented research was materials of statistical collections prepared by Federal state statistics service of Russia, as well as analytical reports and statistical collections of National research University «Higher school of Economics». In present study, economic and statistical methods of research are effectively used. 40 subjects of Russian Federation were chosen as object of analysis. Proposed recommendations on development of innovative potential of domestic enterprises can be used by Federal and regional authorities in determining the directions of state support for business sector in digital economy.
Keywords
Innovative potential, indicative assessment, digital economy.
Введение
Развитие цифровой экономики на сегодня является драйвером социально-экономического роста любого государства. С учетом этого на территории РФ разработана и принята программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная распоряжением Правительства РФ № 1632-р от 28.07.2017. Согласно стратегическому документу Россия значительно отстает от лидирующих стран по уровню использования цифровых технологий, что объясняется существующими пробелами в нормативно-правовой базе, а также отсутствием благоприятной деловой среды для осуществления предпринимательской деятельности в инновационной сфере.
В соответствии с принятой программой к 2024 г. планируется обеспечить успешное функционирование в сфере создания цифровых технологий и платформ оказания цифровых услуг не менее 500 малых и средних предприятий, а также не менее 10 крупных компаний, которые смогут представлять Россию на мировой арене [22]. Для достижения запланированных показателей во исполнение программы принята «Дорожная карта» на 2017-2024 гг., включающая следующие направления: нормативное регулирование; обеспечение цифровой экономики кадрами; формирование исследовательских компетенций и технологических заделов; информационная инфраструктура; ин-
формационная безопасность. С учетом направлений развития цифровой экономики и предстоящих мероприятий, весьма важной задачей является исследование уровня инновационного потенциала субъектов предпринимательства в российских регионах на основе системы показателей.
Обзор литературы
В настоящее время отечественными и зарубежными авторами проявляется все больший интерес к выработке моделей, направлений, механизмов управления и инструментов мониторинга за развитием цифровой экономики. В соответствии с существующим трендом цифровая экономика исследуется многими отечественными авторами.
Разработке теории и технологии цифрового управления государством и экономикой посвящены работы ученых Е. Д. Соложенцева, А. Е. Зубарева.
Е. Д. Соложенцевым рассмотрены перспективы цифровой экономики, критерии и объекты цифрового управления государства и экономики, в качестве цели управления предложен критерий безопасности системы, сформулирован вывод о необходимости поддержки развития фундаментальных знаний.
В трудах А. Е. Зубарева обосновывается становление цифровой экономики как формы проявления эволюции новой экономики, предлагается определение цифровой экономики как системной совокупности экономических отношений по поводу производства, распределения, обмена и потребления товаров и услуг техноцифровой формы существования.
Особенностям и тенденциям развития цифровой экономики посвящены работы отечественных ученых Б. Н. Пань-шина, В. П. Куприяновского, М. Е. Соколовой, К. А. Семячкова, В. В. Иванова, Г. Г. Малинецкого.
Многие отечественные экономисты не согласны с определением цифровой экономики, представленном в программном документе «Цифровая эконо-
мика Российской Федерации», в котором цифровая экономика трактуется как «хозяйственная деятельность, ключевым фактором производства в которой являются данные в цифровой форме, способствующая формированию информационного пространства с учетом потребностей граждан и общества в получении качественных и достоверных сведений, развитию информационной инфраструктуры России, созданию и применению российских информационно-телекоммуникационных технологий, а также формированию новой технологической основы для социальной и экономической сферы» [22].
Критическому анализу терминологии, используемой в документе, посвящены работы Ю. В. Якутина: по мнению ученого, представленное в стратегическом документе определение содержит слишком много противоречий. Он формулирует мысль о том, что цифровая экономика не создает новый способ производства, не устанавливает новую систему производственных отношений, не отменяет товарно-денежные отношения, а работает в системе товарно-денежных координат, как полноценная рыночная экономика, которая подчиняется всем экономическим законам, опираясь, при этом, на цифровые технологии. Авторы исследования поддерживают точку зрения Ю. В. Якутина: действительно, российский законодатель весьма узко трактует термин «цифровая экономика». Мероприятия, прописанные в «Дорожной карте» по реализации программы, не обладают конкретикой, законодатель ограничивается общими формулировками. Остаются открытыми вопросы о том, каким образом и с помощью каких конкретно мероприятий, инструментов, методов планируется обеспечить появление не менее 500 малых и средних предприятий и не менее 10 крупных предприятий, специализирующихся на создании и поддержке цифровых технологий и платформ.
Некоторые отечественные авторы концентрируются на рассмотрении механизмов регулирования в сфере цифровой экономики. Преимущества развития проектов цифровой экономики на основе использования технологии блокчейн, анализ методик оценки инвестиционной привлекательности криптовалют рассматриваются в работе Н. Ю. Суровой, С. А. Безделова.
Другие отечественные экономисты рассматривают перспективы стратегического управления экономикой региона в условиях асимметрии знаний в реалиях цифровой экономики [4].
По мнению многих отечественных авторов цифровизация субъектов предпринимательской деятельности становится важнейшим инструментом повышения конкурентоспособности предпринимательских структур и роста инновационной активности российских предприятий. Так, в трудах Г. И. Кудрявцева, П. О. Скобелева, А. В. Бабкина, О. В. Чистяковой исследовано влияние цифровой экономики на конкурентоспособность предпринимательских структур. Цифровая экономика в работах указанных авторов рассмотрена с точки зрения новой концепции управления высокотехнологичными предприятиями.
Зарубежными исследователями также поднимается множество актуальных вопросов. Многие зарубежные авторы концентрируются на оценке влияния информационных и коммуникационных технологий на уровень занятости населения. Данные авторы предлагают концепции, методы выбора переменных и индикаторов, которые смогут наиболее верно отразить происходящие в сфере занятости изменения [19, 20].
Другие авторы рассматривают различные подходы к измерению инноваций в бизнесе и социальных инноваций, исследуют модели и экономические теории инноваций [14].
Часть зарубежных ученых считает, что государство должно реализовывать
мероприятия по развитию экономики знаний, стимулированию ноу-хау, поддержке развития цифровых технологий. Именно эти мероприятия, по их мнению, выступают важнейшим инструментом по созданию благоприятных бизнес-условий для малых и средних предприятий [13, 15].
Некоторые зарубежные исследователи придерживаются мнения, что технологические, экологические, организационные инновации, в первую очередь, являются результатом поведения предпринимателя, который нарушает традиционную деловую практику [16, 18]. Такие авторы находят прямую взаимосвязь между предпринимательскими компетенциями и эффективностью малых фирм в современных экономических реалиях [17]. Весьма интересными представляются исследования в области оценки влияния инновационных типов венчурных фирм и государственной поддержки на результаты деятельности фирм и темпы создания новых рабочих мест. Зарубежными учеными выявлены проблемы, которые сопутствуют деятельности венчурных компаний: такие фирмы испытывают недостаток в материальных и людских ресурсах по сравнению с крупными корпорациями. Учитывая это, государство должно поддерживать малые венчурные фирмы и стимулировать создание новых рабочих мест. Эти мероприятия в дальнейшем позволят обеспечить экономический рост страны [21]. Авторы исследования поддерживают точку зрения зарубежных ученых и отмечают необходимость государственной поддержки малых венчурных предприятий посредством создания благоприятной деловой среды, способствующей росту и развитию инновационных типов венчурных фирм.
Методы исследования
Целью исследования является оценка уровня инновационной активности малых, средних и крупных предприятий в российских регионах и формулиро-
вание рекомендаций относительно развития их инновационного потенциала.
Задачами исследования являются:
1) анализ статистических показателей и отбор из 85 субъектов РФ 40 регионов, лидирующих по объемам затрат на развитие информационных и коммуникационных технологий;
2) выбор и обоснование индикаторов, характеризующих инновационный потенциал субъектов предпринимательской деятельности в условиях цифровой экономики в 40 передовых российских регионах;
3) проведение отбора, группировки и исследования динамики изменения статистических показателей, характеризующих инновационный потенциал субъектов предпринимательства;
4) осуществление индикативной оценки инновационного потенциала субъектов предпринимательства в отобранных для исследования регионах России и формулирование предложений по увеличению инновационной активности отечественных предприятий.
В качестве объекта исследования авторами выбрано 40 передовых субъектов Российской Федерации по объемам затрат на развитие информационных и коммуникационных технологий.
В представленном исследовании результативно использованы:
1) статистические методы — применялись при группировке разнородных статистических показателей и исследовании динамики их изменения за рассматриваемый период времени;
2) корреляционный анализ — использовался для обработки сгруппированных статистических показателей, с помощью данного метода была выявлена положительная и отрицательная корреляция между индикаторами инновационной активности субъектов предпринимательства;
3) логический метод — с помощью данного метода были установлены причинно-следственные связи и зави-
симости, проанализированы закономерности развития процессов, происходящих в инновационной сфере.
В дополнение к указанным выше основным методам исследования в работе также были результативно использованы методы сравнительного анализа, специальные методы экономического анализа, а также визуализация данных в табличной и графической формах.
Информационно-эмпирической базой исследования явились материалы:
1) статистического сборника, содержащего социально-экономические показатели регионов России в 2017 г., размещенного в открытом доступе на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики России. Нами были проанализированы разделы «13. Предприятия и организации», «20. Связь», «21. Информационно-коммуникационные технологии», «22. Наука и инновации» статистического сборника;
2) статистических сборников и аналитических докладов Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», размещенные в открытом доступе на официальном сайте НИУ ВШЭ. Авторами проанализированы сборники «Индикаторы инновационной деятельности», «Индикаторы цифровой экономики», «Наука. Технологии. Инновации», «Рейтинг инновационного развития субъектов РФ», «Информационное общество. Аналитические доклады».
Основываясь на выводах, содержащихся в государственной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной распоряжением Правительства РФ № 1632-р от 28.07.2017, нами выдвинута гипотеза о том, что для большинства отобранных для исследования субъектов Российской Федерации характерен низкий совокупный уровень инновационной активности организаций по отраслям экономики и по отдельным видам инновационной деятельности, а также значительный
межрегиональный разрыв по объемам затрат на развитие информационно-коммуникационных технологий, что приводит к неравенству доступа субъектов предпринимательства к цифровым технологиям. В ходе исследования на основе индикативной оценки потенциала субъектов предпринимательской деятельности данное предположение будет подтверждено или опровергнуто.
Результаты и дискуссия
При анализе затрат на развитие информационно-коммуникационных технологий в 2016 г. выявлены следующие передовые регионы по федеральным округам:
- регионы Центрального федерального округа: г. Москва (590 060,50 млн руб.), Московская область (76 630,00 млн руб.), Ярославская область (9610,40 млн руб.), Калужская область (9294,90 млн руб.), Воронежская область (4914,20 млн руб.);
- регионы Северо-Западного федерального округа: г. Санкт-Петербург (74 407,50 млн руб.), Ленинградская область (10 022,00 млн руб.), Республика Коми (7323,20 млн руб.), Архангельская область (без автономного округа) (6292,50 млн руб.), Вологодская область (4582,90 млн руб.);
- регионы Южного федерального округа: Краснодарский край (15 608,30 млн руб.), Ростовская область (8418,60 млн руб.), Республика Крым (7200,50 млн руб.), Волгоградская область (5767,80 млн руб.), Астраханская область (2776,40 млн руб.);
- регионы Северо-Кавказского федерального округа: Ставропольский край (5549,90 млн руб.), Чеченская Республика (1277,10 млн руб.), Республика Дагестан (908,50 млн руб.), Республика Северная Осетия - Алания (834,00 млн руб.), Карачаево-Черкесская Республика (590,30 млн руб.);
- Регионы Приволжского федерального округа: Республика Татарстан (24 666,90 млн руб.), Нижегородская
область (21 403,20 млн руб.), Республика Башкортостан (15 371,40 млн руб.), Пермский край (14 920,90 млн руб.), Самарская область (14 826,80 млн руб.);
- регионы Уральского федерального округа: Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (34 138,10 млн руб.), Свердловская область (23 152,30 млн руб.), Челябинская область (15 898,20 млн руб.), Ямало-Ненецкий автономный округ (11 995,90 млн руб.), Тюменская область (без автономных округов) (9907,50 млн руб.);
- регионы Сибирского федерального округа: Новосибирская область (15 998,10 млн руб.), Иркутская область (15 801,70 млн руб.), Красноярский край (14 940,80 млн руб.), Томская область (9924,80 млн руб.), Кемеровская область (7274,70 млн руб.);
- регионы Дальневосточного федерального округа: Сахалинская область (8962,60 млн руб.), Хабаровский край (7875,80 млн руб.), Республика Саха (Якутия) (7307,20 млн руб.), Приморский край (5474,00 млн руб.), Магаданская область (3484,60 млн руб.).
В тройку регионов-лидеров России по объему затрат на развитие информационно-коммуникационных технологий (далее по тексту — ИКТ) входят: г. Москва, г. Санкт-Петербург и Ханты-Мансийский автономный округ - Югра. Необходимо отметить, что разрыв между регионами-лидерами по данному показателю значительный: так объем затрат на ИКТ в городе федерального значения Москва превышает в 7,9 раз объем затрат на ИКТ в городе федерального значения Санкт-Петербург и в 17,3 раза объем затрат на ИКТ в Ханты-Мансийском автономном округе -Югре. Разрыв между остальными регионами еще более колоссален: так объем затрат на ИКТ в Карачаево-Черкесской Республике в 999,6 раз ниже, чем в Москве, в 57,8 раз ниже, чем в Ханты-Мансийском автономном округе -Югре, в 41,8 раз ниже, чем в Республике
Татарстан. Такая же неблагоприятная ситуация наблюдается в регионах: Астраханская область, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Дагестан, Чеченская Республика, Магаданская область. Учитывая вышеуказанные факты, необходимо сделать вывод о неравномерности развития регионов России и неравенстве доступа к цифровым технологиям по причине высокой дифференциации социально-экономического развития регионов и неэффективности реализации политики «выравнивания» экономического положения регионов.
В результате проведенных исследований динамики изменения показателя «Организации, использующие системы электронного документооборота (в процентах от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта РФ)» за период с 2012 по 2016 г. установлено следующее:
- увеличение показателя характерно для следующие регионов: Республика Крым (на 27,4 %), Астраханская область (на 15,9 %), Вологодская область (на 15,5 %), Воронежская область (на 13,7 %), Ярославская область (на 12,5 %), Ленинградская область (на 9,9 %), Нижегородская область (на 9,6 %), Республика Саха (Якутия) (на 9,2 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (на 6,5 %), Тюменская область (без автономных округов) (на 9,0 %), Калужская область (на 8,7 %), г. Санкт-Петербург (на 8,6 %), Московская область (на 8,1 %), Красноярский край (на 7,1 %), г. Москва (на 6,4 %), Пермский край (на 6,4 %), Новосибирская область (на 6,5 %), Хабаровский край (на 6,2 %), Волгоградская область (на 6,1 %), Челябинская область (на 5,7 %), Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (на 5,3 %), Томская область (на 5,1 %), Республика Башкортостан (на 4,8 %), Свердловская область (на 4,7 %), Карачаево-Черкесская Республика (на 4,5 %), Сахалинская область (на 4,5 %), Приморский край (на 3,9 %), Республи-
ка Татарстан (на 3,5 %), Ростовская область (на 3,0 %), Самарская область (на 1,9 %), Республика Коми (на 1,8 %), Архангельская область (без автономного округа) (на 1,8 %), Республика Северная Осетия - Алания (на 0,4 %);
- снижение показателя зафиксировано в: Краснодарском крае (на 2,8 %), Ставропольском крае (на 0,5 %), Чеченской Республике (на 13,8 %), Республика Дагестан (на 1,3 %), Иркутской области (на 2,8 %), Кемеровской области (на 3,4 %), Магаданской области (на 1,1 %).
Таким образом, в большинстве исследуемых субъектов России предприятия и организации внедряют системы электронного документооборота, что повышает возможности для оперативного принятия управленческих решений руководством, осуществления контроля за исполнительной дисциплиной работников, постановки целей и задач на долгосрочную, среднесрочную и краткосрочную перспективу.
Весьма важным при оценке инновационного потенциала субъектов предпринимательства является индикатор «Совокупный уровень инновационной активности организаций по отраслям экономики». В ходе анализа изменения показателя за период с 2015 по 2016 гг. выявлено следующее:
1) совокупный уровень инновационной активности организаций в % по отраслям добывающие, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды:
- увеличился в следующих регионах: Краснодарский край (на 3,7 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (на 3,7 %), Республика Саха (Якутия) (на 2,9 %), Свердловская область (на 2,7 %), Воронежская область (на 2,7 %), Тюменская область (без автономных округов) (на 2,2 %), Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (на 2,1 %), Республика Северная Осетия - Алания (на 1,6 %), Московская область (на 1,4 %), Нижегородская область (на 1,0 %), Ново-
сибирская область (на 0,7 %), Хабаровский край (на 0,5 %), Республика Коми (на 0,5 %), Ленинградская область (на 0,3 %), Волгоградская область (на 0,1 %);
- снизился в следующих регионах: Республика Дагестан (на 4,2 %), Приморский край (на 3,8 %), г.Москва (на
3.5 %), Калужская область (на 2,7 %), Челябинская область (на 2,6 %), Астраханская область (на 2,3 %), Пермский край (на 2,3 %), Иркутская область (на 1,9 %), Ярославская область (на 1, 5%), Республика Татарстан (на 1,4 %), Ставропольский край (на 0,8 %), Самарская область (на 0,8 %), г.Санкт-Петербург (на 0,7 %), Республика Крым (на 0,7 %), Вологодская область (на 0,7 %), Красноярский край (на 0,7 %), Томская область (на 0,7 %), Магаданская область (на 0,6 %), Республика Башкортостан (на 0,5 %), Кемеровская область (на 0,4 %), Ростовская область (на 0,2 %);
2) совокупный уровень инновационной активности организаций в % по отраслям связь, деятельность, связанная с использованием ИКТ, научные исследования и разработки, предоставление прочих видов услуг:
- увеличился в следующих регионах: Республика Татарстан (на 3,5 %), Вологодская область (на 2,0 %), Краснодарский край (на 2,0 %), Воронежская область (на 1,9 %), Сахалинская область (на 1,2 %), Тюменская область (без автономных округов) (на 0,7 %), Томская область (на 0,6 %), Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (на 0,5 %), Свердловская область (на 0,3 %), Московская область (на 0,1 %), Ямало-Ненецкий автономный округ (на 0,1 %);
- снизился в следующих регионах: Карачаево-Черкесская Республика (на 6,8 %), Республика Крым (на 5,6 %), Республика Дагестан (на 4,9 %), г. Москва (на 3,8 %), Магаданская область (на 3,8 %), Новосибирская область (на 3,7 %), Ставропольский край (на
3.6 %), Иркутская область (на 3,5 %), Астраханская область (на 3,4 %), Хабаровский край (на 2,8 %), Чеченская Рес-
публика (на 2,7 %), Республика Коми (на 2,1 %), Республика Башкортостан (на 2,0 %), Пермский край (на 1,8 %), Ленинградская область (на 1,8 %), Республика Северная Осетия - Алания (на 1,7 %), Волгоградская область (на 1,6 %), г. Санкт-Петербург (на 1,6 %), Красноярский край (на 1,5 %), Архангельская область (без автономного округа) (на 1,4 %), Ростовская область (на 1,3 %), Нижегородская область (на 1,0 %), Калужская область (на 0,9 %), Самарская область (на 0,8 %), Приморский край (на 0,8 %), Кемеровская область (на 0,6 %), Ярославская область (на 0,5 %);
- остался неизменным: Челябинская область, Республика Саха (Якутия).
Необходимо отметить, что тенденцией последних лет стало снижение в большинстве рассматриваемых регионах совокупного уровня инновационной активности организаций. Особенно отчетливо данная тенденция (в 27 регионах из 40 отобранных для исследования) проявляется в таких отраслях, как: связь; деятельность, связанная с использованием ИКТ; научные исследования и разработки; предоставление прочих видов услуг.
Отдельными видами инновационной деятельности организаций на сегодня являются: осуществление исследований и разработок; дизайн; приобретение машин и оборудования; приобретение новых технологий, включая патенты, лицензии; приобретение программных средств; инжиниринг; обучение, подготовка и переподготовка персонала; осуществление маркетинговых исследований; прочие виды инновационной деятельности (технологические инновации, экологические инновации).
В результате проведенного анализа удельного веса организаций, осуществляющих отдельные виды инновационной деятельности в общем числе организаций, осуществляющих технологические инновации в 2016 г. (в %), в субъектах Российской Федерации, установлено следующее (табл. 1).
Таблица 1 — Удельный вес организаций, осуществляющих отдельные виды инновационной деятельности в общем числе организаций, осуществляющих технологические инновации в 2016 г. (в %), в некоторых субъектах России*
Субъект РФ Исследования и разработки Дизайн Приобретение машини оборудования Приобретение новых технологий, включая патенты, лицензии Приобретение программ- ных средств Инжиниринг Обучение и подготовка персонала Маркетинговые исследования Прочие виды инновационной деятельности
г. Москва 67,30 8,00 41,70 12,00 37,00 11,30 21,00 6,70 9,00
г. Санкт-Петербург 67,00 11,40 38,60 15,90 36,40 21,00 27,80 5,70 6,30
Ростовская область 59,10 4,30 55,90 11,80 23,70 12,90 12,90 6,50 14,00
Ставропольский край 29,00 16,10 51,60 6,50 38,70 16,10 12,90 6,50 16,10
Республика Татарстан 40,40 3,80 66,70 8,30 22,40 17,30 14,10 3,20 10,90
Ханты-Мансийский автономный округ — Югра 33,30 6,70 50,00 0,00 33,30 10,00 16,70 0,00 20,00
Томская область 70,40 1,90 57,40 13,00 20,40 20,40 25,90 5,60 14,80
Хабаровский край 26,90 0,00 53,80 7,70 46,20 11,50 30,80 0,00 23,10
* Составлена на основании данных [23].
В городах федерального значения Москва и Санкт-Петербург, Ростовской области, Томской области большинство организаций, занимающихся инновационной деятельностью, концентрируется в сферах:
1-е место — исследования и разработки (от 59,10 до 70,4 %);
2-е место — приобретение машин и оборудования (от 38,6 до 57,4 %);
3-е место — приобретение программных средств (от 20,4 до 37,0 %);
4-е место — обучение и подготовка кадров для цифровой экономики (от 12,9 до 27,8 %).
В Ставропольском крае, Ханты-Мансийском автономном округе -Югре, Республике Татарстан, Хабаров-
ском крае ситуация несколько иная, большая часть инновационных предприятий занимается приобретением машин и оборудования, а также программных средств:
1-е место — приобретение машин и оборудования (от 50,0 до 66,7 %);
2-е место — приобретение программных средств (от 22,4 до 46,2 %);
3-е место — исследования и разработки (от 26,9 до 40,4 %);
4-е место — обучение и подготовка кадров для цифровой экономики (от 12,9 до 30,8 %).
Выводы
Инновационный потенциал субъектов предпринимательства в условиях цифровой экономики, в большинстве ре-
гионов Российской Федерации остается на низком уровне. Это обусловлено тем, что государственные мероприятия по созданию благоприятной инновационной бизнес-среды в регионах России являются неэффективными. Гипотеза авторов о том, что для большинства отобранных для исследования субъектов Российской Федерации характерен низкий совокупный уровень инновационной активности организаций по отраслям экономики и по отдельным видам инновационной деятельности, а также значительный межрегиональный разрыв по объемам затрат на развитие информационно-коммуникационных технологий, подтвердилась. Тенденцией последних лет стало снижение в большинстве регионов совокупного уровня инновационной активности организаций в наиболее значимых для развития цифровой экономики отраслях, к которым относятся: связь, деятельность, связанная с использованием ИКТ, научные исследования и разработки, предоставление прочих видов услуг. Данная ситуация приводит к тому, что субъекты предпринимательства, реализующие свою деятельность на территориях различных регионов имеют неравный доступ к цифровым и инновационным технологиям любого вида (экологическим, технологическим, маркетинговым). Проблема усугубляется тем, что государственные органы самоустраняются от решения проблем по выравниванию социально-экономического положения регионов и снижению значительных межтерриториальных различий, в т. ч. в уровне доступности цифровых и инновационных технологий.
Подводя итоги исследования, необходимо отметить, что весьма перспективными направлениями развития инновационной бизнес-среды, по мнению авторов исследования, являются:
- выравнивание регионов России по уровню доступности цифровых и инновационных технологий путем реализации комплекса мероприятий (в том
числе, путем восстановления деятельности ранее упраздненного Министерства регионального развития РФ);
- модернизация городской среды и инфраструктуры регионов;
- грантовая и финансовая поддержка субъектов предпринимательства, внедряющих энергоэффективные, безопасные, экологически чистые технологии, приобретающих программные средства, внедряющих системы электронного документооборота, проводящих маркетинговые исследования, осуществляющих подготовку и переподготовку кадров в соответствии с нуждами цифровой экономики;
- поддержка организаций и предприятий, увеличивающих внутренние затраты на научные исследования и разработки;
- стимулирование внедрения экологических, технологических, маркетинговых инноваций;
- создание условий для экологизации производства, рациональной и безопасной эксплуатации природно-ресурсного потенциала регионов;
- стимулирование организаций и предприятий на разработку передовых производственных технологий и объектов интеллектуальной собственности на территории регионов;
- поддержка развития фундаментальных знаний;
- осуществление мониторинга за состоянием важнейших индикаторов, характеризующих уровень инновационной активности предприятий по отраслям и видам инновационной деятельности.
Библиографический список
1. Бабкин, А. В., Чистякова, О. В. Цифровая экономика и ее влияние на конкурентоспособность предпринимательских структур // Российское предпринимательство. — 2017. — № 24. — С.4087-4102.
2. Зубарев, А. Е. Цифровая экономика как форма проявления закономерностей развития новой экономики // Вестник Тихоокеанского государственного университета. — 2017. — № 4. — С. 177-184.
3. Иванов, В. В., Малинецкий, Г. Г. Цифровая экономика: от теории к практике // Инновации. — 2017. — № 12. — С. 3-12.
4. Казанчева, Х. К., Кильчукова, А. Л. Перспективы стратегического управления экономикой региона в условиях асимметрии знаний в реалиях цифровой экономики // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. — 2017. — № 6-1 (80). — С. 143-151.
5. Кудрявцев, Г. И., Скобелев, П. О. Цифровая экономика: концепция управления крупным высокотехнологичным предприятием // Горизонты экономики. — 2017. — № 5. — С. 54-62.
6. Куприяновский, В. П., Ишмура-тов, А. Р., Намиот, Д. Е., Ярцев, Д. И., Уткин, Н. А., Николаев, Д. Е. Цифровая экономика и интернет вещей — преодоление силоса данных // International Journal of Open Information Technologies. — 2016. — № 8. — С. 36-42.
7. Паньшин, Б. Н. Цифровая экономика: особенности и тенденции развития // Наука и инновации. — 2016. — № 157. — С. 17-20.
8. Семячков, К. А. Цифровая экономика и ее роль в управлении современными социально-экономическими отношениями // Современные технологии управления. — 2017. — № 8. — С. 1-13.
9. Соколова, М. Е. Импортозаме-щение и цифровая экономика: уравнение со многими неизвестными? // Интеллектуальный капитал. — 2016. — № 2. — С. 10-14.
10. Соложенцев, Е. Д. Цифровое управление государством и экономикой // Актуальные проблемы экономики и управления. — 2018. — № 2. — С. 136-153.
11. Сурова, Н. Ю., Безделов, С. А. Новые технологии для экономики бу-
дущего: рейтинг проектов и механизмы регулирования в сфере цифровой экономики // Вестник Академии. — 2018. — № 1. — С. 5-9.
12. Якутин, Ю. В. Российская экономика: стратегия цифровой трансформации (к конструктивной критике Правительственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации») // Менеджмент и бизнес-администрирование. — 2017. - № 4. — С. 27-52.
13. Agbim, K. C., Owutuamor, Z. B., Oriarewo, G. O. Entrepreneurship development and tacit knowledge: Exploring the link between entrepreneurial learning and individual know-how // Journal of Business Studies Quarterly. — 2013. — № 5 (2). — Р. 111-129.
14. Attila Havas. Social and Business Innovations: Are Common Measurement Approaches Possible? // Foresight and Sti Governance. — 2016. — № 10 (2). — Р. 58-80.
15. Ibidunni Ayodotun Stephen, Olokundun Maxwell Ayodele, Falola Hez-ekiah Olubusayo, Ogunnaike Olaleke Oluseye. Descriptive Analysis of Organisational Knowledge Utilization in Nigeria's Telecommunication Industry: Focus on Managerial Implications // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (3). — Р. 1-7.
16. Maxwell Olokundun, Hezekiah Falola, Stephen Ibidunni, Olaleke Ogun-naike, Fred Peter, Oladele Kehinde. Intra-preneurship and Innovation Performance: Conceptual Model // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (2). — Р. 1-5.
17. Noor Azmi Bin Hashim, Saqlain Raza, Mohd Sobri Minai. Relationship between Entrepreneurial Competencies and Small Firm Performance: Are Dynamic Capabilities the Missing Link? // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (2). — Р. 1-10.
18. Rivera, M. J. Leveraging innovation & intrapreneurship as source for organizational growth // International
Journal of Innovation Science. — 2017. — № 9 (2). — Р. 137-152.
19. Seidl da Fonseca R. Future of Employment: Evaluating the Impact of STI Foresight Exercises // Foresight and Sti Governance. — 2017. — № 11 (4). — Р. 9-22.
20. Seidl da Fonseca R. Impact Analysis of Foresight for STI Policy Formulation: Cases of Romania, Vietnam and Kazakhstan. Deploying Foresight for Policy and Strategy Makers. Creating Opportunities through Public Policies and Corporate Strategies in Science, Technology and Innovation. — Heidelberg : Springer International Publishing, 2016. — Р. 197-225.
21. Yoo Jin Han, Jee Yong Chung, Jong Seo Son, Sang Jib Kwon. Effects of Innovation Types of Venture Firms and Government Support on Firm Performance and New Job Creation: Evidence from South Korea // Academy of Strategic Management Journal. — 2017. — № 16 (2). — Р. 1-14.
22. Программа «Цифровая экономика РФ» : [Распоряжение Правительства РФ № 1632-р от 28.07.2017].
23. Индикаторы инновационной деятельности : стат. сб. — М., 2018.
Bibliographic list
1. Babkin, A. V., Chistyakova, O. V. Digital economy and its influence on competitiveness of enterprise structures // Russian business. — 2017. — № 24. — Р.4087-4102.
2. Zubarev, A. E. Digital economy as form of manifestation of patterns of development of new economy // Bulletin of Pacific state university. — 2017. — № 4. — Р.177-184.
3. Ivanov, V. V., Malinetskiy, G. G. Digital economy: from theory to practice // Innovations. — 2017. — № 12. — Р. 3-12.
4. Kazancheva, H. K., Kilchukova, A. L. Perspectives of strategic management of region economy in conditions of asymmetry of knowledge in realities of digital economy // News of Kabardino-Balkarian
scientific center RAS. — 2017. — № 6-1 (80). — P. 143-151.
5. Kudryavtsev, G. I., Skobelev, P. O. Digital economy: concept of management of large hi-tech enterprise // Economy horizons. — 2017. — № 5. — P. 54-62.
6. Kupriyanovskiy, V. P., Ishmura-tov, A. R., Namiot, D. E., Yartsev, D. I., Utkin, N. A., Nikolaev, D. E. Digital economy and Internet of things — overcoming a silo of data. International // Journal of Open Information Technologies. — 2016. — № 8. — P. 36-42.
7. Panshin, B. N. Digital economy: features and trends of development // Science and innovations. — 2016. — № 157. — P. 17-20.
8. Semyachkov, K. A. Digital economy and its role in management of modern social and economic relations // Modern technologies of management. — 2017. — № 8. — P. 1-13.
9. Sokolova, M. E. Import substitution and digital economy: equation with many unknowns? // Intellectual capital. — 2016. — № 2. - P. 10-14.
10. Solozhentsev, E. Digital control by state and economy // Current problems of economy and management. — 2018. — № 2. — P. 136-153.
11. Surova, N. Yu., Bezdelov, S. A. New technologies for future economy: rating of projects and mechanisms of regulation in field of digital economy // Bulletin of Academy. — 2018. — № 1. — P. 5-9.
12. Yakutin, Yu. V. Russian economy: strategy of digital transformation (to constructive criticism of Government program «Digital Economy of the Russian Federation») // Management and business administration. — 2017. — № 4. — P. 27-52.
13. Agbim, K. C., Owutuamor, Z. B., Oriarewo, G. O. Entrepreneurship development and tacit knowledge: Exploring the link between entrepreneurial learning and individual know-how // Journal of Business Studies Quarterly. — 2013. — № 5 (2). — P. 111-129.
14. Attila Havas. Social and Business Innovations: Are Common Measurement Approaches Possible? // Foresight and Sti Governance. — 2016. — № 10 (2). — P. 58-80.
15. Ibidunni Ayodotun Stephen, Olo-kundun Maxwell Ayodele, Falola Hezekiah Olubusayo, Ogunnaike Olaleke Oluseye. Descriptive Analysis of Organisational Knowledge Utilization in Nigeria's Telecommunication Industry: Focus on Managerial Implications // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (3). — P. 1-7.
16. Maxwell Olokundun, Hezekiah Falola, Stephen Ibidunni, Olaleke Ogun-naike, Fred Peter, Oladele Kehinde. Intra-preneurship and Innovation Performance: Conceptual Model // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (2). — P. 1-5.
17. Noor Azmi Bin Hashim, Saqlain Raza, Mohd Sobri Minai. Relationship between Entrepreneurial Competencies and Small Firm Performance: Are Dynamic Capabilities the Missing Link? // Academy of Strategic Management Journal. — 2018. — № 17 (2). — P. 1-10.
18. Rivera, M. J. Leveraging innovation & intrapreneurship as source for
organizational growth // International Journal of Innovation Science. — 2017. — № 9 (2). — P. 137-152.
19. Seidl da Fonseca R. Future of Employment: Evaluating the Impact of STI Foresight Exercises // Foresight and Sti Governance. — 2017. — № 11 (4). — P. 9-22.
20. Seidl da Fonseca R. Impact Analysis of Foresight for STI Policy Formulation: Cases of Romania, Vietnam and Kazakhstan. Deploying Foresight for Policy and Strategy Makers. Creating Opportunities through Public Policies and Corporate Strategies in Science, Technology and Innovation. — Heidelberg : Springer International Publishing, 2016. — P. 197-225.
21. Yoo Jin Han, Jee Yong Chung, Jong Seo Son, Sang Jib Kwon. Effects of Innovation Types of Venture Firms and Government Support on Firm Performance and New Job Creation: Evidence from South Korea // Academy of Strategic Management Journal. — 2017. — № 16 (2). — P. 1-14.
22. Digital Economy of Russian Federation program : [Order of Government of Russian Federation № 1632-r from 28.07.2017].
23. Indicators of Innovative Activity : stat. comp. — M., 2018.
А. А. Чахчахов, В. В. Медовый
ХАРАКТЕРИСТИКА КЛЮЧЕВЫХ ТРЕНДОВ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ РАЗВИТИЕ РОСТОВСКОЙ АГЛОМЕРАЦИИ: ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ
Аннотация
В статье представлена характеристика ключевых трендов, которые определяют векторы развития Ростовской области в свете рассмотрения Ростова-на-Дону как городской агломерации, способной стать мегаполисом. Сделан акцент на транспортно-логистическом комплексе, который является одним из главных факторов урбанизации и уровня агломерированности территории.
Ключевые слова
Регион, агломерация, мегаполис, территориальное развитие, стратегическое государственное управление, транспорт, логистика.
