CC BY
33
ТВОРЧЕСТВО МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
Е. А. АЛПЕЕВА
Елена Александровна Алпеева — преподаватель кафедры региональной экономики и менеджмента Курского государственного технического университета.
В 2005 г. окончила Курский государственный университет.
Автор 10 публикаций.
Область научной специализации — региональная экономика, инновационное развитие.
^ ^ ^
ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ: АНАЛИЗ РЕСУРСНОЙ И РЕЗУЛЬТАТИВНОЙ СОСТАВЛЯЮЩИХ*
В основе современного экономического развития лежат инновации. В связи с этим развитие инновационного потенциала является главным условием устойчивости регионов и обеспечения их конкурентоспособности. Но при этом следует учитывать сбалансированность ресурсов, входящих в инновационный потенциал, и стремиться к обеспечению их рациональных пропорций, для чего необходима оценка результативной и ресурсной составляющих инновационного потенциала региона.
В качестве базовой методики для оценки инновационного потенциала региона мы использовали методики, отраженные в работах ученых РАН, основанные на построении «инновационного профиля» региона. При этом нами была расширена система показателей как ресурсной, так и результативной составляющих инновационного потенциала.
В качестве основного (результирующего) показателя, наиболее полно отражающего уровень инновационного развития региона, был выбран уровень инновационной активности предприятий. В качестве ресурсных составляющих использовались: Х1 — доля работников с высшим образованием в общей численности занятых в экономике, % (К1); Х2 — численность студентов вузов на 10 тыс. населения территории, человек (К2); Х3 — численность работников инновационно-активных предприятий (ИАП) в расчете на 1 тыс. жителей региона, человек (К3); Х4 — численность работников ИАП в расчете на 1 тыс. занятых в экономике региона, человек (К4); Х5 — удельный вес докторов, кандидатов наук в общей численности работников ИАП, % (К5); Х6 — уровень износа основных производственных фондов промышленности, % (М1); Х7 — удельный вес полностью изношенных основных фондов промышленности, % (М2); Х8 — доля внутренних затрат на науку, научные исследования и разработки в ВРП, % (Ф1); Х9 — удельный вес затрат на технологические инновации в ВРП, % (Ф2); Х10 — удельный вес инвестиций в основной капитал в ВРП, % (Ф3); Хи — удельный вес исследователей в общей численности персонала, выполняющего научные исследования, % (Н1); Х12 — удельный вес кандидатов и докторов наук в общей численности персонала, выполняющего научные исследования, % (Н2); Х13 — число организаций, выполняющих исследования и разработки, ед. (Н3); Х14 — удельный вес организаций, обучающих аспирантов и докторантов в общем числе организаций, выполняющих исследования и разработки, % (Н4); Х15 — удельный вес организаций, использовавших персональные компьютеры, % (И1); Х16 — удельный вес организаций, использовавших локальные вычислительные сети, % (И2); Х17 — удельный вес организаций, использовавших глобальные информационные сети, % (И3); Х18 — количество совместных проектов по выполнению исследований и разработок со странами СНГ и ЕС, ед. (П1)..
Построение модели осуществлялось с использованием пошагового регрессионного анализа. В результате было получено следующее уравнение:
У = 1,28658 - 0,04333 Х1 + 0,00809 Х2 - 0,87568 Х3 + 0,87389 Х4 -
- 0,00204 Х5 + 0,02657 Х6 + 0,04347 Х7 - 0,56642 Х8 + 0,89324 Х9 -
5 6 7 8 9 (1) - 0,02270 Х10 - 0,03480 Х11 + 0,00835 Х12 - 0,00685 Х13 - 2,07381 Х14 -
- 3,52428 Х15 + 0,19523 Х16 + 5,19726 Х17 + 0,10962 Х18..
Все коэффициенты уравнения статистически значимы на уровне 5 %. Множественный коэффициент корреляции равен 0,8608, что свидетельствует о тесной связи результативного признака с факторными. Е-критерий полученного уравнения регрессии значим на уровне 5 %. Полученное уравнение объясняет 74,1 % вариации зависимой переменной — уровня инновационной активности предприятий. Вероятность нулевой гипотезы значительно ниже 0,05, что свидетельствует об общей достоверности уравнения регрессии. Анализ
ГРНТИ 06.61.33 © Е. А. Алпеева, 2009
Статья публикуется по рекомендации доктора экономических наук, профессора Ю. В. Вертаковой.
парной корреляции показал слабую взаимную коррелированность факторов в регрессии. Остатки нормально распределены и имеют постоянную дисперсию. Следовательно, модель адекватна на всем интервале вариации зависимой переменной.
Проведение корреляционно-регрессионного анализа позволяет выявить факторы, наиболее активно влияющие на результативную составляющую инновационного потенциала региона, что, в свою очередь, может способствовать составлению программы инновационного развития региона с указанием мероприятий по увеличению или уменьшению какого-либо показателя.
Для мониторинга текущей ситуации и определения направлений совершенствования инновационного развития региона предлагается агрегировать отдельные характеристики потенциала и отобразить их графически в виде совокупности координат единой шкалы. Исходные данные для ее построения представлены в табл. 1.
Таблица 1
Определение координаты обобщающего показателя инновационного потенциала
Вид неравенства Расчет координаты () обобщающего показателя
Для всех показателей (кроме М1 и М2)
I < = Я Я < I < 7 I > = 7 1 = Я / I, при этом значению координаты присваивается знак «-» 1 = I / 7 — диапазон значения координаты будет варьироваться в пределах от 0 до 1 1 = 7 / I — диапазон значения координаты будет всегда выше 1
Для показателей М1 и М2
I > = Я Я > I > 7 I <= 7 1 = I / Я, при этом значению координаты присваивается знак «-» 1 = 7 / I — диапазон значения координаты будет варьироваться в пределах от 0 до 1 1 = I /7 — диапазон значения координаты будет всегда выше 1
Примечание: Ят;„ — пороговое значение обобщающего показателя инновационного потенциала, выраженное через характеристику параметра, отражающего границу минимально допустимого уровня кризисности его состояния; 2m„ — пороговое значение обобщающего показателя инновационного потенциала, выраженное через характеристику параметра, отражающего границу его предкризисного состояния [1].
В табл. 2 приведены рассчитанные нами данные для построения инновационного профиля региона (Курской области) и РФ в 2004 и 2007 гг. Временной интервал, который обозначен в анализе, обусловлен мировыми инновационными тенденциями, а также рядом проводимых в России реформ, направленных на совершенствование качества государственного управления, как на федеральном, так и на региональном уровнях, через формирование инновационной направленности развития экономики. Полученные результаты анализа графически отображены на рисунке в виде инновационных профилей региона (Курской области) и РФ в целом.
На основе анализа модели инновационного профиля Курской области в 2004 г. можно сделать вывод о том, что кризисное состояние, требующее ограниченных изменений, чтобы достичь поставленных целей инновационного развития, характерно для показателей: численности студентов вузов на 10 тыс. населения территории, уровня износа основных производственных фондов промышленности, удельного веса организаций, использовавших персональные компьютеры, удельного веса организаций, использовавших локальные вычислительные сети, удельного веса организаций, использовавших глобальные информационные сети. И лишь для показателя удельного веса инвестиций в основной капитал в ВРП характерно удовлетворительное состояние, которое классифицируется как сильная сторона инновационного потенциала данного субъекта Федерации. Наибольшее негативное влияние на состояние инновационного потенциала региона оказывали: недостаточная численность работников ИАП в расчете на 1 тыс. жителей, численность работников ИАП в расчете на 1 тыс. занятых в экономике, низкий удельный вес докторов, кандидатов наук в общей численности работников ИАП, недостаточная активность организаций, выполняющих исследования и разработки, в том числе и по участию в совместных проектах. Все это определило неудовлетворительное состояние результативной составляющей инновационного потенциала Курской области. Так, число поданных патентных заявок на изобретения в расчете на 10 тыс. человек, уровень инновационной активности предприятий, доля инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг в 2004 г. были в 2,0, 3,7, 6,7 раза соответственно ниже минимально допустимого уровня «кризисности».
Таблица 2
Исходные данные для оценки инновационного потенциала
и л е Я тт Курская область 2007 г. Курская область 2004 г. Российская Федерация 2007 г.
ат аз к о С е N Фактиче ски Отклонен ие I от Я Отклоне ние I от 2 Координа ты диаграмм Факти чески Отклоне ние I от Я Отклонен ие I от 7 Координа ты диаграмм Факти чески Отклоне ние I от Я Отклонен ие I от 7 Координат ы диаграммы
ы ы
К1 25 80 25,50 0,50 -54,50 0,З2 18,2 -6,8 -61,80 -1,З7 26,2 1,2 -5З,8 0,ЗЗ
К2 100 150 562,82 462,82 412,82 0,27 422,85 З22,85 272,85 0,55 525,4 425,4 З75,4 0,29
КЗ З4 68 6,24 -27,76 -61,76 -5,45 1,5З -З2,47 -66,47 -22,22 5,88 -28,12 -62,12 -5,78
К4 З5 68 12,21 -22,79 -55,79 -2,87 З,1З -З1,87 -64,87 -11,18 12,27 -22,7З -55,7З -2,85
К5 З5 68 5,79 -29,21 -62,21 -6,04 4,57 -З0,4З -6З,4З -7,66 10,24 -24,76 -57,76 -З,42
М1 60 25 46,80 -1З,20 21,80 0,5З 47,7 -12,З 22,70 0,52 45,6 -14,4 20,6 0,55
М2 18 12 17,6З -0,З7 5,6З 0,68 18,87 0,87 6,87 -1,05 16,5 -1,5 4,5 0,7З
Ф1 2,5 5 1,65 -0,85 -З,З5 -1,52 0,8З -1,67 -4,17 -З,01 1,12 -1,З8 -З,88 -2,2З
Ф2 2,5 5 0,4З -2,07 -4,57 -5,84 0,85 -1,65 -4,15 -2,94 0,71 -1,79 -4,29 -З,52
ФЗ 2,4 11,8 20,48 18,08 8,68 0,58 19,87 17,47 8,07 1,46 20,24 17,84 8,44 -0,12
Н1 44 58 З5,59 -8,41 -22,41 -1,24 48,75 4,75 -9,25 0,84 49,04 5,04 -8,96 -0,90
Н2 27 50 9,90 -17,10 -40,10 -2,7З 5,48 -21,52 -44,52 -4,9З 26,4 -0,6 -2З,6 -1,02
НЗ 280 558 19,00 -261,00 -5З9,00 -14,74 2З -257 -5З5,00 -12,17 49 -2З1 -509 -5,71
Н4 ЗЗ 67 58,89 25,89 -8,11 0,88 26,1 -6,9 -40,90 -1,26 52,1 19,1 -14,9 0,78
И1 86 9З 87,86 1,86 -5,14 0,94 80,1 -5,9 -12,90 -1,07 9З,З4 7,З4 0,З4 1,00
И2 40 6З 57,59 17,59 -5,41 0,91 4З,6 З,6 -19,40 0,69 56,З9 16,З9 -6,61 0,90
ИЗ 46 72 57,45 11,45 -14,55 0,80 50,2 4,2 -21,80 0,70 68,69 22,69 -З,З1 0,95
П1 16 З0 2,00 -14,00 -28,00 -8,00 1 -15 -29,00 -16,00 5 -11 -25 -З,20
Р1 2,5 5 2,10 -0,40 -2,90 -1,19 1,2З -1,27 -З,77 -2,0З 1,94 -0,56 -З,06 -1,29
Р2 10 40 11,00 1,00 -29,00 0,28 2,7 -7,З -З7,З0 -З,70 10 0 -З0 0,00
РЗ 8 15 2,10 -5,90 -12,90 -З,81 1,2 -6,8 -1З,80 -6,67 4,6 -З,4 -10,4 -1,74
В 2007 г. в Курской области произошли положительные изменения в инновационном развитии. Так, показатели доли работников с высшим образованием в общей численности занятых в экономике, удельного веса полностью изношенных основных фондов промышленности, удельного веса организаций, обучающих аспирантов и докторантов, в общем числе организаций, выполняющих исследования и разработки, перешли из зоны неудовлетворительного в зону кризисного состояния, что определило и улучшение результативных показателей инновационного развития — произошел рост уровня инновационной активности предприятий.. Несмотря на наметившиеся положительные тенденции, источником кризиса продолжает оставаться недостаточное число организаций, выполняющих исследования и разработки, которое за 2004-2007 гг. в Курской области снизилось на 17 %. Однако рост всех остальных составляющих ресурсной компоненты инновационного потенциала обусловил соответствующий рост его результативности.
Для сравнения на позициях д) и е) рисунка рассмотрены показатели в среднем по РФ. Установлено, что уровень развития инновационного потенциала в целом в РФ соответствует его уровню в Курской области в 2007 г. Исключением является лишь недостаточное вложение инвестиций в основной капитал в РФ. Данный показатель попадает в зону неудовлетворительного состояния и требует радикальных преобразований. Наибольшее негативное влияние на результативную составляющую инновационного потенциала РФ оказывает (так же как и в Курской области) недостаточное число организаций, выполняющих исследования и разработки.
В целом в результативной компоненте наблюдается позитивная динамика. Это, с одной стороны, проявляется в повышательной динамике показателя инновационной производительности региона — постепенно растет уровень патентной активности. Однако его значение по-прежнему находится в зоне неудовлетворительного состояния. На наш взгляд, патентование изобретений и открытий как способ регистрации интеллектуальной собственности отражает процессы развития научной сферы, что позволяет использовать патентную информацию и для анализа интенсивности инновационной деятельности, и для выявления особенностей ее территориальной дифференциации. Так, сравнительная оценка с российскими показателями свидетельствует о том, что рассмотренный регион относится к числу центров патентной активности. Однако сложившаяся ситуация в значительной степени осложняется ослаблением за годы реформ конструкторских бюро промышленных предприятий, отсутствием в области специализированных НИИ, неразвитостью инновационной инфраструктуры.
а) инновационный профиль Курской области (2004 г.; кризисная и б) инновационный профиль Курской области (2004 г.; удовлетворительная зоны) неудовлетворительная зона)
д) инновационный профиль РФ (2007 г.; кризисная и е) инн°ваци°нный профиль рФ (2°°7 г.; неуд°влетв°рительная удовлетворительная зоны) зона)
Примечания: 1) сплошными линиями указано фактическое положение;
2) штриховыми линиями обозначено пограничное значение показателей.
Рис. Инновационные профили Курской области и РФ.
Обобщая результаты анализа, отметим, что предложенная методика оценки инновационного потенциала вполне работоспособна и помогает существенно скорректировать и привлечь внимание к специфическим для каждого региона трудностям в управлении инновационным развитием, с тем чтобы сформировать научно обоснованную инновационную политику государства.
ЛИТЕРАТУРА
1.. Научно-технический потенциал: структура, динамика, эффективность. Киев: Наукова думка, 1987.
2.. Сводный статежегодник Курской области. 2007: стат. сб. / Территориальный орган Федеральной службы
государственной статистики по Курской области. Курск, 2007. 3.. Интернет-портал Росстата. URL: http://www..gks.ru
