CC BY
109
ти на период до 2015 года: итоги реализации проекта ТЛ8І8 «Расширение возможностей проведения реформ в регионах». Тамбовская область / под ред. О.И. Бетина, В.М. Юрьева, Д. Сепика. Тамбов, 2006.
5. Региональный кластер: теория и практика строительства / авт. идеи О.И. Бетин; рук. научн. колл. В.М. Юрьев. Тамбов, 2006. С. 80.
Поступила в редакцию 18.05.2009 г.
Menshchikova V.I. Vector of economic development of the region and increasing of its competitiveness. The main ways of increasing the interregional competitiveness of the region and the economic development as a whole are
considered in the article. The main emphasis is laid on the middle-term measures on economic development and increasing of competitiveness of the region, covering five important vectors of development: improving business environment in the region, increasing the investment attractiveness of the region, development of the coherent innovative economy and development of small business sector, creating the efficient system of quality management of goods and services and creating of regional brands, development of tourism. The conclusion that creating of clusters is one of the effective mechanisms to increase the competitiveness of the region and to guarantee stable rate of its economic development is being proved in the article.
Key words: regional competitive ability; interregional competitiveness; competitive advantages of the region; strategy of economic development; cluster theory; cluster; vector of economic development.
УДК 33
ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ РЕГИОНА КАК ФАКТОР СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
© Л.А. Чернобродова, О.П. Суковатова
Анализируются методики оценки инновационного потенциала региона. Предложено использование стоимостного подхода к оценке уровня социально-экономического развития региона с учетом инновационного фактора.
Ключевые слова: регион; инновационный потенциал; социально-экономическое развитие.
В настоящее время важнейшее значение в хозяйственно-экономической и политической жизни страны приобретают регионы. Не случайно акцент в исследовании социальноэкономических и политических проблем смещается на региональный уровень. Регионы РФ имеют существенную пространственно-временную дифференциацию по базисным макроэкономическим показателям: объему ВРП на душу населения, производительности труда, численности и уровню денежных доходов населения, экспорту и импорту продукции, инвестиционно-инновационному потенциалу и др., что предопределяет необходимость отбора, систематизации и оценки соответствующих показателей в целях управления региональным развитием.
В условиях перехода страны и регионов на инновационный путь развития и определения стратегий преобразования региональных экономик важнейшей характеристикой эффективности функционирования регионов становится инновационный потенциал.
В данной работе оценка инновационного потенциала рассматривается в контексте совершенствования управления социальноэкономическим развитием региона.
Существуют различные подходы к определению понятия «инновационный потенциал» [1]. Наиболее распространенным является ресурсный подход. В данном случае инновационный потенциал рассматривается как «упорядоченная совокупность ресурсов, обеспечивающих осуществление инновационной деятельности субъектом рынка». С позиции данной работы представляет интерес трактовка инновационного потенциала как «совокупности возможностей использования производительной силы ресурса, где речь идет об использованных и неиспользованных (скрытых) ресурсных возможностях, которые могут быть приведены в действие для достижения конечных целей экономических субъектов». На наш взгляд, целесообразно агрегирование вышеупомянутых подходов и трактовка инновационного потен-
циала как «меры способности и готовности экономического субъекта осуществлять инновационную деятельность».
Важно подчеркнуть, что оценка инновационного потенциала проводится для эффективного управления социально-экономическим развитием региона. Распространенный подход к оценке инновационного потенциала как конечной цели исследования представляется спорным.
Наш подход, отражающий систему уровней оценки социально-экономического развития региона, представлен на рис. 1. Установленная взаимосвязь предполагает необходимость и возможность оценки социальноэкономического уровня развития региона с учетом инновационного фактора.
Целью данной статьи является разработка предложений по оценке инновационной активности как фактора роста уровня социально-экономического развития региона.
Цель статьи предопределяет необходимость анализа подходов к системе оценки инновационной активности региона, выявление резервов роста инновационного потенциала региона, в т. ч. резервов роста инновационного потенциала промышленного комплекса региона.
Инновационный потенциал региона характеризуют показатели инновационного
процесса, идентичные показателям РФ, что предполагает возможность их аналитического сопоставления. Цели анализа определяют выбор той или иной системы показателей, необходимых для проведения анализа на макро-, мезо- и микроуровне управления.
Все существующие методики оценки базируются на анализе статистических показателей, но представляют различные их выборки и свертки. С точки зрения управления социально-экономическим развитием региона можно говорить о несоответствии имеющихся методик оценки целям эффективного управления региональным развитием, а именно:
- отсутствие связи показателей инновационного потенциала с социально-экономическим развитием региона;
- несоизмеримость показателей и субъективность оценок их приоритетности;
- недисконтированность стоимостных показателей;
- несистемность оценок;
- отсутствие учета фактора риска;
- неаргументированность подходов к определению системы (выборки) показателей;
- нерепрезентативность выборки показателей, что ведет к несоответствию результата конечным целям исследования.
СУРР
Инновации
2Г-
Инвестиции
Рис. 1. Влияние инвестиционно-инновационного фактора на социально-экономическое развитие региона: СЭУРР - социально-экономический уровень развития региона; СУРР - социальный уровень развития региона; ЭУРР - экономический уровень развития региона
Проиллюстрируем отмеченные выше недостатки методик. Так, в монографии «Управление инновационным развитием региона» [2] используется следующая система показателей: объем ВРП на душу населения; инвестиции в основной капитал на душу населения; затраты на технологические инновации; число организаций, выполнявших исследования и разработки; число защищенных кандидатских диссертаций; удельный вес объема отгруженной инновационной продукции от общего объема отгруженной продукции; объем отгруженной инновационной продукции. В данной системе представлены как натуральные, так и стоимостные показатели, что затрудняет и искажает результаты анализа, поскольку стоимостные показатели применяются без дисконтирования. Вместе с тем это обстоятельство не исключает возможности их применения для представления сравнительных характеристик инновационных тенденций РФ и регионов. В целом, методика основана на выборке статистических показателей и проста в применении. Однако, с нашей точки зрения, следует дифференцировать социально-экономические и инновационные показатели.
В той же монографии, оценивая «склонность» региона к инновациям, авторы предлагают применять систему показателей инновационной деятельности, на основе которой рассчитываются: объем инновационной продукции в регионах в расчете на одно инновационно-активное предприятие; коэффициент обеспеченности собственными передовыми технологиями; коэффициент инновационной активности занятых в регионе [2, с. 241].
Представляется, что данная методика не противоречит предыдущей. Предложенная подборка показателей может быть полезной как для оценки инновационной активности регионов и их сопоставления, так и для оценки инновационной активности отдельных видов деятельности в регионе. Вместе с тем она не избежала недостатков. Эта методика не может быть использована для целей управления социально-экономическим развитием.
Другой вариант использования статистических показателей для оценки инновационной деятельности региона предлагают В.Н. Афанасьев, О.В. Батурин, С.В. Безбородова [3,
с. 50]. Для сравнения уровня инновационной активности регионов применяется следующая система показателей: число предприятий обрабатывающего производства; объем отгруженных товаров собственного производства; стоимость основных фондов предприятий обрабатывающего производства; число организаций, использовавших специальные программные средства для решения организационных, управленческих и экономических задач; инвестиции в основной капитал по виду экономической деятельности «обрабатывающие производства»; удельный вес убыточных организаций; удельный вес инвестиций в основной капитал по виду основных фондов «машины, оборудование, транспортные средства». Данный подход позволяет ранжировать регионы методом суммы мест и применять кластерный анализ для получения качественно однородных групп объектов исследования - административно-территориальных образований.
Вариант использования интегрированного расчетного показателя для определения инновационной активности предпринимательства региона предложен Н.Г. Стерховой [4]. В качестве показателя инновационной активности бизнеса автор предлагает использовать экстенсивный, интенсивный и интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса. Такая оценка инновационной активности бизнеса региона, по существу, представляет оценку на основе монопоказателя.
Идея группировки показателей, характеризующих инновационный потенциал региона, отражена и реализована в ряде статей [1, 5]. Выделены следующие группы показателей: кадровая компонента, технико-технологическая компонента, финансовая компонента, научная компонента, результативная компонента. Методика базируется на определении координаты обобщающего показателя путем его сопоставления с пограничными характеристиками данного показателя и позволяет определять профиль инновационного потенциала региона. Представляется, что данная методика может быть использована для расчета и построения профиля инновационного потенциала региона с учетом специфики его деятельности. В работе И.М. Головы идея группировки показателей развивается в направлении расчета субиндексов со-
стояния инновационного климата с учетом весовых коэффициентов [6].
Заслуживает внимания оценка иннова-тивности региона, отражающая готовность социально-экономической среды к инновациям, по косвенным показателям. Методика содержит две группы индикаторов: 1) базовые - способствующие формированию более инновационной среды (доля населения, проживающего в крупных городах; численность студентов государственных вузов на 10 тыс. человек населения; ВРП в сфере услуг на душу населения; ВРП в науке и научном обслуживании на душу населения); 2) иннова-тивность информационной и коммуникационной среды (уровень проникновения сотовой связи в регионе; уровень интернатизации региона). Нормирование показателей осуществляется по формуле линейного масштабирования. При агрегировании нормированных индикаторов применялась двухступенчатая система. Этот подход устраняет недостатки прямых оценок, а именно, низкую достоверность статистики инновационной деятельности и отсутствие многих показателей в региональном разделе.
Проведем сравнительную оценку инновационного потенциала региона на примере Рязанской области по выше рассмотренным методикам, которые представляются наиболее обоснованными с точки зрения эффективности управления регионом. Анализ, выполненный нами на основе методики Н.Г. Стерховой, дает следующие результаты. Экстенсивный коэффициент инновационной активности бизнеса рассчитан по формуле:
кэкс = Тин / ТСов-100 %, (1)
где кэкс - доля предприятий, занимающихся исследованиями и разработками, в общем их числе; Тин - число предприятий, занимающихся исследованиями и разработками; Тсов - общее число предприятий и организаций. Его значение для ЦФО находится примерно на том же уровне, что и среднероссийский показатель. Все регионы РФ демонстрируют снижение данного показателя. Наибольшее значение показателя имеют следующие регионы: Орловская, Московская, Калужская, Ивановская, Брянская, Тверская, Курская. Рязанская область намного отстает
не только от показателей ЦФО, но и России в целом.
Интенсивный показатель инновационного потенциала бизнеса определялся по формуле:
кинт = Оиннов / Осов * 100 %, (2)
где кинт - доля инновационной продукции в ее общем выпуске; Оиннов - объем инновационной продукции; Осов - совокупный объем производства региона. Результаты расчета дают основание сделать следующие выводы. К регионам, имеющим лучшие показатели, относятся Московская, Тульская, Калужская, Рязанская, Орловская области. В остальных регионах ЦФО наблюдаются тенденция к снижению, в то время как по России этот показатель имеет тенденцию к увеличению.
В качестве обобщающего показателя использован интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса:
кинтег = д/Кинт * КЭКСт (3)
Результаты расчета представлены на рис. 2.
Самый высокий интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса в ЦФО имеют Московская, Калужская, Орловская, Тверская, Воронежская области. Наихудшие значения коэффициента отмечаются в Смоленской, Тульской, Костромской. В Рязанской области с 2000 г. по 2006 г. наблюдался спад данного коэффициента со среднего до наихудшего значения по ЦФО.
Система показателей должна, с одной стороны, полно и достоверно характеризовать инновационный потенциал, с другой -должна быть удобной для использования. Оценка инновационного потенциала на основе методики расчета интегрального коэффициента отвечает данным требованиям, однако не учитывает весовых показателей экстенсивного и интенсивного влияния на интегральный показатель. Возможно, этот недостаток может быть устранен введением весовых показателей, отражающих 1) профиль бизнеса, 2) значения результирующего экстенсивного и интенсивного показателей, определенных для конкретного региона.
На основе методики, представленной в источниках [1, 5] был определен профиль Рязанской области, представленный на рис. 3.
Проведенные расчеты показывают проблемные аспекты инновационного развития. В инновационной сфере Рязанской области наблюдаются негативные тенденции. Это касается как ресурсной, так и результативной характеристик, находящихся в зоне неудовлетворительного состояния.
Как и во многих регионах ЦФО проблемным является финансовый блок. Для научной сферы характерны негативные тенденции в ее кадровой компоненте (Н1). Большинство показателей в технико-
технологическом блоке (Т1, Т2, Т3) находятся в удовлетворительной зоне. В кадровой сфере наблюдается разброс показателей.
Характеристика результативного блока была дополнена сравнительными данными с аналогичными индикаторами по России (табл. 1). В целом в результативной компоненте наблюдается негативная тенденция. Ни один компонент не вошел в удовлетворительную зону и значительно отстает от средних показателей по России.
РФ
Владимирская
Рязанская
Смоленская
Рис. 2. Интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса в регионах ЦФО
Рис. 3. Координаты инновационного профиля Рязанской области в 2007 г.
Таблица 1
Сравнительная оценка обобщающих показателей результативной компоненты инновационного потенциала Рязанской области
Показатель Рязанская область, 2007 г. В среднем по России, 2007 г.
Число патентных заявок на изобретения в расчете на 10 тыс. чел. населения, в % 0,9 1,6
Уровень инновационной активности промышленных предприятий, в % 9 10,3
Доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции, в % 6,4 4,3
Ряд авторов, совершенно справедливо, придерживаются точки зрения о том, что именно патентование изобретений и открытий как способ регистрации интеллектуальной собственности наиболее полно отражает процессы развития научной сферы. Это 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 наш регион не относится к числу центров патентной активности, что обусловлено существенным сокращением научно-исследовательских организаций.
Таким образом, значения ряда показателей свидетельствуют о снижении инновационного потенциала Рязанского региона, что доказывает неэффективность инновационного регулирования и инвестиционной политики. Вместе с тем представляется важной точка зрения о том, что «в экономике, основанной на знаниях, даже традиционно индустриальные регионы могут осуществить фундаментальную структурную трансформацию за относительно короткое время и выйти в лидеры глобальной конкуренции в высокотехнологичных отраслях» [7]. Рязанская область является промышленным регионом. Вклад промышленности в ВРП области составляет более 30 %. По мнению ряда авторов, возможность инновационного развития региона тесно связана с его профилизацией. Именно профиль деятельности региона обусловливает возможности его эффективного инновационного развития. Представляется, что выбор системы показателей оценки инновационного потенциала региона в значительной степе-
ни должен определяться профилем деятельности региона.
Таким образом, проведенные нами оценки инновационного потенциала показывают информативность, достаточную достоверность полученных результатов, что позволяет принимать адекватные решения в инновационной сфере. Вместе с тем проведенные оценки дают основание для утверждения о недостаточной методологической проработке вопросов оценки инновационного потенциала региона с точки зрения конечного результата.
Рассматривая регион как квазикорпорацию, мы предлагаем использовать стоимостной подход к оценке социально-экономического уровня развития региона, вводя в систему оценки инновационный фактор. Он основан на учете ожидаемой динамики денежных потоков, инициируемой системой факторов роста, где капитализация регионов выступает как доминирующая концепция регионального развития, устойчивость и рост стоимости активов - как цели развития. Инвестиции и инновации являются ключевыми факторами развития и характеризуют потенциал роста. Влияние инвестиций и инноваций на рост ВРП зависит от структуры экономики региона и сложившегося уровня эффективности их использования.
Таким образом, может быть произведена оценка влияния инвестиционной и инновационной деятельности на социально-экономическое развитие региона в соответствии с системой показателей на основе моделирования функции [8].
ЛСЭУРй0= СЭУРД^) 1 - СЭУРю, (4)
сэуад^Х = врп0*(1 +
+ )/(г(1Дгюу) 1 - ч(Цпоу) О, (5)
где СЭУР - социально-экономический уровень региона, г - ставка дисконтирования, д - показатель ожидаемого роста, Щпот) -уровень инвестиций (инноваций) в текущем периоде.
Использования данного подхода, по нашему мнению, позволит существенно повысить эффективность управления инновационным развитием в целях достижения конечного социально-экономического эффекта регионального развития.
1. Москвина О.С. Инновационный потенциал как фактор устойчивого развития региона. иКЬ: http://journal.vscc.ac.ru. Загл. с экрана.
2. Управление инновационным развитием региона: монография / под ред. А.П. Егоршина. Н. Новгород, 2008. С. 7.
3. Афанасьев В.Н., Батурин О.В., Безбородова С. В. Статистический анализ результатов инновационной деятельности в Оренбургской области. Инновационное развитие российской экономики. I Междунар. науч.-практ. конф. М., 2008. С. 50.
4. Стерхова Н.Г. Совершенствование методов оценки инновационного развития экономиче-
ской системы региона: автореф. дис. ... канд. эконом. наук. Н. Новгород, 2006. С. 238.
5. Вострикова А.С., Кармышев Ю.А. Инновационное развитие депрессивного региона: сб. тр. науч.-метод. объединения «Экономика». Тамбов, 2008. Вып. 2.
6. Голова И.М. Методические подходы к оценке инновационного климата региона // Экономика региона. 2009. № 1.
7. иКЬ: http://www.top-manager.ru
8. Суковатова О.П. Оценка уровня социальноэкономического развития региона на основе стоимостного подхода // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Гуманитарные науки. Тамбов, 2008. Вып. 12 (68). С. 500-504.
Поступила в редакцию 12.05.2009 г.
Chemobrodova L.A., Sukovatova O.P. The innovative potential of a region as a factor of social and economic development. Techniques of an estimation of innovative potential of region are analyzed. Use of the cost approach to an estimation of level of social and economic development of region taking into account the innovative factor is offered.
Key words: region; innovative potential; social and economic development.
УДК 330.331
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ СЦЕНАРИЕВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
© С.В. Мукин
В статье приводятся принципы, функции и методы прогнозирования социально-экономических процессов. Предложены этапы и алгоритм разработки сценариев.
Ключевые слова: социально-экономическая система; прогнозирование; сценарии социальноэкономического развития.
В настоящее время программное прогнозирование и планирование социально-
экономического развития регионов представляет собой совокупность процессов определения основных показателей производства в отраслевом и территориальном разрезе, развития социальной инфраструктуры и формирования системы экономического регулирования.
Главной задачей прогнозирования социально-экономического развития регионов являются повышение качества жизни насе-
ления на основе достижения высокого уровня развития региональной экономики и повышения эффективности ее работы.
В действующей практике прогнозирования социально-экономического развития региона широко применяются методы экстраполяции, нормативный, балансовый и программно-целевой [1].
Совокупность основополагающих принципов и правил построения научного прогноза, конкретных методов исследования, процедур, в рамках которых осуществляется
