CC BY
753
УДК 330.322
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА
М. А. ТОБИЕН, ассистентка кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями E-mail: [email protected]
А. О. ТОБИЕН, аспирант кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями E-mail: [email protected] Владимирский государственный университет имени А. Г. и Н. Г. Столетовых
В статье рассмотрены существующие методики оценки инновационного потенциала региона. Предложена собственная методика оценки данного потенциала, основанная на многофакторном регрессионном анализе с использованием реально определяемых экономических показателей.
Ключевые слова: методика оценки, инновационный потенциал, факторный анализ, инновационная политика.
Состояние и перспективы социально-экономического развития регионов во многом определяются уровнем их инновационного развития, который основывается на использовании наукоемких и информационных технологий, интеллектуальных ресурсов, факторов производства. Этим вызван интерес многих ученых и исследователей к проблеме оценки инновационного потенциала региона и выявлению факторов, оказывающих на него влияние. Однако многообразие условий и факторов, под воздействием которых происходит инновационное развитие региона, очень усложняет эту задачу.
Проблемой измерения инновационного потенциала заняты исследователи различных международных школ и научных организаций:
- Европейская комиссия по инновациям;
- Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР);
- научные подразделения Всемирного экономического форума и Всемирного банка;
- Организация промышленного развития при ООН (ЮНИКТАД) и др.
Авторами были рассмотрены особенности некоторых известных методик оценки инновационного потенциала регионов, выявлены их преимущества и недостатки.
1. Важнейшей является методика Regional Innovation Scoreboard (ЕС). В Европейском союзе используется двухуровневая система инновационного измерения - на уровне оценки инновационного развития стран ЕС (EIS) и на уровне инновационного развития регионов ЕС (RIS). Для оценки инновационного развития регионов применяются 16 индикаторов. Несовершенство статистики на региональном уровне является причиной того, что в рамках RIS неосуществимо абсолютное ранжирование отдельных регионов, а выделяются и ранжируются только группы регионов со сходным уровнем инновационного развития [9].
2. Методика Portfolio innovation index принадлежит США. Она несколько отличается от европейской системы измерения инновационного развития территорий. Сводный индекс инновационного развития (PII, Portfolio innovation index) американских регионов (штатов и округов) разрабатывался рядом американских исследовательских центров по
инициативе управления экономического развития торгового департамента США [10]. Данный индекс состоит из четырех блоков, каждому из которых присвоены различные весовые коэффициенты:
- человеческий капитал - 30 %;
- экономическая динамика - 30 %;
- производительность и занятость - 30 %;
- благосостояние - 10 %.
В каждый блок входят от 5 до 7 показателей, отражающих его содержание. На основе PII анализируется свыше 3 000 районов внутри США и выделяется пять групп территорий.
Структура индексов RIS и PII такова, что они объединяют в себе как ресурсы инновационной деятельности, так и ее результаты.
на взгляд авторов, методы построения индикаторов инновационного развития регионов в ЕС и США являются научно обоснованными и достаточно апробированными. Это позволяет использовать их в качестве отправной точки при построении системы оценки инновационного развития регионов России.
3. Используется также система показателей, предложенная Центром исследований и статистики науки РФ (ЦИСН), которая включает в себя более 350 различных индикаторов:
- характеристика социально-экономического развития региона - 16 подразделов, 89 значений;
- основные показатели научно-технологического развития - 12 подразделов, 100 наименований;
- характеристики инновационной деятельности -11 подразделов, 136 пунктов;
- оценка научной деятельности - 32 расчетные величины.
несомненным преимуществом данной методики является комплексность оценки инновационного потенциала региона. Наличие 357 расчетных показателей свидетельствует о глубине проводимого анализа.
Недостатками данной методики, на взгляд авторов, можно считать очень большое число и разнородность оцениваемых величин, которые зачастую невозможно получить на основе официальных статданных, и сложность, громоздкость дополнительных расчетов.
4. Известен и применяется рейтинг инновационного развития регионов, разработанный коллективом Высшей школы экономики [6]. Данная система оценки является многоуровневой и включает в себя 35 показателей, сконцентрированных в четырех блоках:
1) социально-экономические условия инновационной деятельности;
2) научно-технический потенциал инновационной активности;
3) инновационная деятельность;
4) качество проводимой в регионах инновационной политики.
Модель базируется на сравнении регионов по показателям тематических разделов указанной системы индикаторов, расчете индексов по каждому блоку и формировании в итоге комплексной интегральной оценки индекса инновационного развития субъектов РФ.
Основным преимуществом данного подхода является то, что низкое значение оценки по одному из показателей или блоку показателей может быть компенсировано высокой оценкой по другому. Это позволяет учесть максимум возможностей региона по всей совокупности отобранных индикаторов. Следует отметить также комплексность оценки инновационного потенциала региона по данной методике, возможность анализа корреляционных взаимосвязей между показателями в рамках тематических блоков, что обеспечивает устойчивость модели и помогает избежать перегрузки избыточными данными.
Сложность применения этой методики заключается в отсутствии многих показателей в открытом доступе (данные по формам N° 2-наука, N° 4-иннова-ция (Росстат) закрыты для общего употребления).
5. Применяется при расчетах и так называемая карта российского инновационного пространства (Центр стратегических разработок «Северо-Запад»). За основу оценки индекса инновационности регионов здесь взята методика, используемая в исследовании European Innovation Scoreboard для характеристики инновационного потенциала регионов различных стран - участников Евросоюза [2].
Изучение инновационного потенциала регионов согласно методике производится по четырем группам индикаторов, которые характеризуют наличие у территории возможностей по созданию новых знаний и способности коммерциализировать имеющиеся научные наработки. К этим показателям были отнесены [3]:
- наличие человеческих ресурсов для инновационных разработок;
- создание новых знаний;
- распространение и применение новых полученных знаний;
РЕгионАльнАяэкономикА: теория и практика
17
- вывод инновационной продукции на рынок.
На основе кластерного анализа было выделено
шесть групп регионов - столицы, инновационные лидеры, технологические лидеры, процессинговые центры, старопромышленные регионы, регионы крайнего Юга и Севера. На базе этой классификации создана карта российского инновационного пространства.
Кластерный подход дал возможность рассматривать разнородные исходные данные и формировать группы по нескольким признакам. Однако зачастую признаки формирования кластеров не отражают потенциала региона и не позволяют выявить результирующего показателя оценки [4]. к недостаткам методики, на взгляд авторов, также можно отнести спорность распределения показателей между данными блоками.
6. Известна также методика под названием «Рейтинг инновационной активности регионов России» (Фонд «Петербургская политика», Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ и газета «РБК^айу») [7]. По итогам рейтинга была определена десятка инновационных российских регионов.
Рейтинг составлен на основе экспертной оценки ключевых событий в сфере инноваций, инновационной активности, органов власти и институтов развития в регионах. Рейтинговый подход базируется на процедуре интегрирования оценок, отражающих важнейшие аспекты инновационной составляющей социально-экономического развития региона. этот метод, по мнению специалистов, прост в исчислении. Однако его недостатком является невысокая степень достоверности. Полученные результаты достаточно субъективны и зависят от компетентности и числа экспертов, принимающих участие в определении инновационности регионов. Кроме того, присвоение рейтинговых значений на основе стандартизированных показателей происходит без учета значимости каждого.
7. Применяется также индекс инновационности регионов России, разработанный Независимым институтом социальной политики (НИСП).
Согласно данной методике в число индикаторов входят:
- численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в процентах от общей численности занятых в экономике;
- численность учащихся вузов на 10 000 чел. населения;
- количество зарегистрированных патентов на 1 000 чел., занятых в экономике;
- затраты на технологические инновации, руб. /чел.;
- уровень интернетизации, %.
Главным достоинством данной методики, на взгляд авторов, является ее простота. Недостатком можно признать относительно небольшое число входящих в состав индекса показателей, что не позволяет учесть всего спектра характеристик инновационного развития регионов России. Специалисты НИСП объясняют это тем, что достоверность многих инновационных метрик низка, что не дает возможности использовать их в составе индекса.
8. Существует также методика регрессионного анализа инновационной активности территории (Т. А. Штерцер). По результатам расчетов и их анализа выявляются факторы, как положительно, так и отрицательно влияющие на уровень инновационной активности в регионе. К недостаткам данной методики можно отнести ее трудоемкость, а также потенциально высокие погрешности расчетов, связанные с дисперсией результатов в разных регионах анализируемой территории.
9. Известен и индекс ПРИМ (И. Л. Балезина, В. Н. Якимец) [1]. В данной методике упор делается на оценку полезности инновационных нормативно-правовых актов (ИНПА), функциональности объектов инновационной инфраструктуры (ОИИ) и действенности (работоспособности) механизмов поддержки инновационной деятельности (МПИД) внутри региона.
Индекс ПРИм включает три субиндекса:
- индекс полноты и качества инновационной нормативно-правовой базы региона (ИНПА).
- индекс обустроенности инновационной инфраструктуры (ОИИ);
- индекс эффективности механизмов сопровождения и поддержки инновационной деятельности (ЭМПИД).
Данная оценка вырабатывается на основе систематически выявляемых мнений и оценок ключевых стейкхолдеров инновационной системы региона.
Методологической основой подхода являются социологические методы сбора и обработки данных и специальные способы анализа и визуализации оценок и суждений респондентов, обеспечивающие принятие управленческих решений по развитию инновационной деятельности в регионе. Собранная оценочная информация используется для расчета
ряда специальных индикаторов, позволяющих охарактеризовать отдельно ИНПА, ОИИ и МПИД с позиции информированности инноваторов о них и оценки ими их действенности. Затем вычисляются три взаимодополняемых субиндекса инновационного развития региона (субиндекс ИНПА, субиндекс ОИИ и субиндекс МПИД), которые в совокупности образуют индекс ПРИМ.
Достоверность полученных данных может варьироваться в зависимости от качественных и количественных показателей выборки респондентов.
опираясь на методику зарубежных исследований, а также учитывая накопленный позитивный опыт российских ученых и пытаясь избежать недостатков существующих методик оценки инновационного потенциала регионов, авторы построили собственную методику оценки.
При создании новой методики оценки за основу был взят подход, основанный на определении интегрального инновационного потенциала региона на базе многофакторного регрессионного анализа, так как данный подход, на взгляд авторов, дает наиболее точные результаты и позволяет комплексно оценить инновационный потенциал региона. А многофакторный регрессионный анализ помогает произвести количественную оценку различных характеристик инновационной деятельности в регионе и на этой основе выявить и ранжировать по значимости характеристики инновационного процесса.
При создании собственной методики оценки инновационного потенциала региона в качестве базовой была принята методика оценки инновационного развития, разработанная в Высшей школе экономики, которая, по мнению авторов, является наиболее удобной для построения новой методики. но в нее были внесены дополнения.
Итак, предлагается оценивать следующие структурные элементы инновационного потенциала:
- результативность инновационной деятельности П;
р'
- трудовой потенциал Пт;
- финансовый потенциал Пф;
- производственный потенциал Пп;
- предпринимательский потенциал Ппр;
- качество инновационной политики региона
К .
и. п
Всего - 27 индикаторов.
За основу взяты имеющиеся в открытом доступе потенциалы, рассчитанные агентством «Эксперт-РА», которые в дополненном виде используются в итоговой формуле расчета инновационного потенциала с учетом относительных весовых коэффициентов, полученных с помощью регрессионной модели (табл. 1).
Результативность инновационной деятельности - это основной количественный показатель, характеризующий степень влияния инновационных разработок организаций на развитие региона.
Таблица 1
Структура показателей оценки инновационного потенциала региона по авторской методике в сравнении с показателями агентства «Эксперт-РА»
По методике «Эксперт-РА» Добавлено (заменено) авторами
Инновационный потенциал Результативность инновационной деятельности
Удельный вес организаций, осуществляющих инновации, в общем числе организаций, % Без изменений
Число созданных передовых производственных технологий, шт. Без изменений
Доля инновационных товаров, работ, услуг, % Заменено на: - объем инновационных товаров, работ, услуг, млн руб.; - количество выданных патентов, шт.; - инновационная активность организаций, %о
Финансовый потенциал Финансовый потенциал
Профицит (дефицит) регионального бюджета, тыс. руб. Заменено на дефицит/профицит консолидированных бюджетов субъектов РФ, в процентах к доходам консолидированных бюджетов
Поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации, тыс. руб. Заменено на долю задолженности по налогам в суммарном объеме налоговых платежей
Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг), % -
- Госдолг на 01.01.2012, в процентах к доходам бюджета субъекта РФ без учета безвозмездных поступлений
Инновации и инвестиции 3(330) - 2014
Окончание табл. 1
По методике «Эксперт-РА» Добавлено (заменено) авторами
Трудовой потенциал Трудовой потенциал
Среднегодовая численность занятых в экономике, чел. Без изменений
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет Без изменений
Численность студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования на 10 000 чел. населения, чел. Без изменений
- Выпускники аспирантуры и докторантуры, чел.
- Доля населения с высшим образованием в общей численности населения, %
Удельный вес персонала, занятого исследованиями и разработками, в общей численности занятых в экономике региона, %
Производственный потенциал Производственный потенциал
ВРП на душу населения, руб. Без изменений
- Индекс промышленного производства, %о
- Доля прибыльных предприятий, %о
Инфраструктурный потенциал Предпринимательский потенциал
Число малых предприятий по отношению к общему числу предприятий, шт. Без изменений
Число индивидуальных предпринимателей по отношению к численности занятых в экономике, шт. Заменено на долю экономически активного населения, занятого в малом и среднем бизнесе, %о
Инвестиции в основной капитал на малых и средних предприятиях в расчете на 1 занятого на данных предприятиях, тыс. руб.
Он наилучшим образом отражает инновационный потенциал региона.
Производственный, финансовый и трудовой потенциалы в большей степени относятся к инновационному климату в регионе или ресурсам инновационного потенциала. От их количественного и качественного состава зависит функционирование системы инновационного потенциала, поскольку появление изобретений, новшеств, инновационных программ невозможно без взаимодействия людей, оборудования и технологий, финансовых ресурсов [8].
Кроме того, в расчет инновационного потенциала региона (помимо количественных показателей) включен показатель качества инновационной политики региона, который, по мнению авторов, также является одним из ключевых факторов, оказывающих на него влияние. Однако большинство авторов в своих методиках по определению инновационного потенциала его не учитывают. Это связано с трудностью расчета данного показателя и выражения его в числовом формате.
В качестве примера произведен расчет блока «Результативность инновационной деятельности» по Владимирской области как наиболее характерному региону Центрального федерального округа
(табл. 2). Он включает пять оцениваемых показателей. Остальные пять блоков были рассчитаны аналогичным образом.
Для возможности сопоставления различных показателей оценки в итоговом индексе произведено нормирование их к диапазону 0;1 - по формуле линейного масштабирования
П. = (П. - П) / (П - П),
шорм 4 г mm7 4 max mm7'
где Пнорм - нормированное значение показателя в -м регионе;
П. - значение выбранного показателя в г-м регионе;
П - минимальное значение показателя среди
mm Г
всех регионов;
П - максимальное значение показателя среди
max
всех регионов.
Итоговое значение по каждому из частных потенциалов рассчитывалось как среднее арифметическое из его составляющих.
Методика оценки качества инновационной политики региона представлена в табл. 3.
индекс качества инновационной политики региона предлагается рассчитывать по следующей формуле (см. табл. 3):
К = (I + II + III + IV + V + VI) / max балл = 0,55.
Таблица 2
Расчет инновационного потенциала Владимирской области по авторской методике
Наименование показателя Владимирская область П. Максимальное значение П тах Минимальное значение П . тш Итоговое значение индекса П (норм
Результативность инновационной деятельности
Удельный вес организаций, осуществляющих инновации, в общем числе организаций, %о 0,07 0,22 0,02 0,25
Число созданных передовых производственных технологий, шт. 9 190 0,00 0,05
Объем инновационных товаров, работ, услуг, млн руб. 17 029,9 27 0281,7 0,00 0,06
Количество выданных патентов, шт. 216 10 488 0,00 0,02
Инновационная активность организаций, %о 10,8 33,6 0,80 0,30
Итого... - - - 0,14
Финансовый потенциал
Дефицит (-), профицит (+) консолидированных бюджетов субъектов РФ, в процентах к доходам консолидированных бюджетов +4,1 +19,11 -22,9 +0,64
Госдолг, в процентах к доходам бюджета субъекта РФ без учета безвозмездных поступлений 8,9 175,2 0 0,05
Доля задолженности по налогам в суммарном объеме налоговых платежей, %о 8 74,87 0,59 0,10
Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг), % 9,7 66,7 -44,2 0,49
Итого... - - - 0,24
Трудовой потенциал
Среднегодовая численность занятых в экономике, чел. 704,2 6 479,6 34,2 0,10
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет 68 76 61 0,47
Численность студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования на 10 000 чел. населения, чел. 345 886 13 0,38
Выпускники аспирантуры и докторантуры, чел. 191 10 288 0 0,02
Доля населения с высшим образованием в общей численности населения, %о 19 41 15 0,15
Удельный вес персонала, занятого исследованиями и разработками, в общей численности занятых в экономике региона, % 0,73 3,67 0,03 0,19
Итого... - - - 0,22
Производственный потенциал
ВРП на душу населения, руб. 151 310,8 987 417,7 52 130,6 0,11
Индекс промышленного производства, %о 104,6 127,1 77,5 0,55
Доля прибыльных предприятий, %о 69,1 83,9 52,4 0,53
Итого... - - - 0,39
Предпринимательский потенциал
Число малых предприятий по отношению к общему числу предприятий, шт. 0,05 0,07 0,01 0,67
Доля экономически активного населения, занятого в малом и среднем бизнес, %о 25,3 33,2 0,9 0,76
Инвестиции в основной капитал на малых и средних предприятиях в расчете на 1 занятого на данных предприятиях, тыс. руб. 42,1 157 25,8 0,12
Итого... - - - 0,52
Таблица 3
Расчет качества инновационной политики региона
Качество инновационной политики региона Шкала оценки (нормативные значения) Значения по Владимирской области
I. Наличие стратегии инновационного развития Четко сформулирована стратегия инновационного развития региона, обозначены конкретные задачи, которые необходимо решить для осуществления данной стратегии - 2 балла. Стратегия сформулирована, но не обозначены конкретные задачи - 1 балл. Стратегия инновационного развития региона отсутствует - 0 баллов 2 балла
II. Наличие законодательной и нормативно-правовой базы, содержащей нормы о мерах и инструментах региональной поддержки инновационной деятельности Регулярно выходят (переиздаются) законы о поддержке инновационной деятельности в регионе - 1 балл. Законодательная база по поддержке инновационной деятельности отсутствует - 0 баллов. 1 балл
III. Наличие программы или комплекса мер региональной поддержки развития инноваций, инновационной деятельности или субъектов инновационной деятельности Обозначена программа региональной поддержки - 1 балл. Программа отсутствует - 0 баллов 1 балл
IV. Наличие координационных органов по инновационной политике и поддержке инновационной деятельности предприятий и организаций региона Присутствуют - 1 балл. Отсутствуют - 0 баллов Департамент развития предпринимательства, торговли и сферы услуг Комитет по промышленной политике и науке; Департамент образования. За все - 1 балл
V. Объем финансирования инновационного развития региона, млн руб. /год > 100 - 3 балла. 50-100 - 2 балла. 10-50 - 1 балл. < 10 - 0 баллов 14 336,82 - 1 балл
VI. Процент выполнения программ по инновационному развитию региона, %о > 60 - 3 балла. 40-60 - 2 балла 10-40 - 1 балл. < 10 - 0 баллов 7,7 % - 0 баллов
Итого... Максимальный балл -11 6 баллов
Итоговое значение инновационного потенциала региона предлагается рассчитывать по следующей формуле:
I. =У пП ■
г / * ¡=\ шорм '
где I. - значение инновационного потенциала в 7-м регионе;
П - значение соответствующего показателя
шорм
в 7-м регионе;
w - весовой коэффициент показателя оценки; п - количество показателей оценки. Таким образом, по каждому из блоков оценки инновационного потенциала Владимирской области были получены следующие значения:
1) результативность инновационной деятельности - 0,14 П;
р
2) финансовый потенциал - 0,24 П.;
3) трудовой потенциал - 0,22 Пт;
4) производственный потенциал - 0,39 Пп;
5) предпринимательский потенциал - 0,52
П ;
пр
6) качество инновационной политики региона - 0,55 К .
' и. п
Для определения значимости и дальнейшего определения весовых коэффициентов каждого из рассматриваемых в методике потенциалов был проведен многофакторный регрессионный анализ их влияния на инновационный потенциал (табл. 4). В качестве статистической основы были взяты значения потенциалов, полученных рейтинговым агентством «Эксперт РА» [5].
С использованием программного продукта STAГПSTЮA 8 была получена следующая модель:
Таблица 4
Проверка модели на значимость
Показатель Коэффициенты Статистическая ошибка /-критерий Вероятность нулевой гипотезы
Свободный член 0,10391 0,190592 0,54522 0,587290
Инфраструктурный потенциал -0,04533 0,182099 -0,24894 0,804117
Институциональный потенциал -1,50860 0,250585 -6,02029 0,000000
Финансовый потенциал -2,38099 0,478566 -4,97527 0,000004
Производственный потенциал 3,02734 0,299184 10,11866 0,000000
Потребительский потенциал -0,55181 0,440330 -1,25318 0,214195
Трудовой потенциал 2,41119 0,359489 6,70726 0,000000
у = 2,411а - 0,5526 + 3,027с - 2,38Ы -- 1,51с - 0,045/ + 0,104, где у - инновационный потенциал (результирующий фактор); а - трудовой потенциал; Ь - потребительский потенциал; с - производственный потенциал; d - финансовый потенциал; е - институциональный потенциал; f - инфраструктурный потенциал. Коэффициент детерминации составил 0,94; ^ = 188,33 и / = 6,72 дают вероятность нулевой гипотезы 0,000000.
Исходя из вероятностей нулевой гипотезы, инфраструктурный и потребительский потенциалы можно считать незначимыми. В связи с этим была построена модель без учета данных потенциалов у = 2,077а + 3,083с - 2,76^ - 1,417е + 0,05. (1) Коэффициент детерминации составил 0,94; ^ = 283,57 и / = 4,74 дают вероятность нулевой гипотезы 0,000000 (табл. 5).
Весовые коэффициенты для элементов Пф, Пт, Пп, П^ инновационного потенциала региона определены, исходя из коэффициентов в уравнении регрессии (1). Весовой коэффициент рассчитывается как частное от деления коэффициента уравнения (1) на сумму всех коэффициентов по модулю из уравнения (1), помноженное на удельную долю коэффициентов, рассчитанных из уравнения (1) в общем расчете, включающем также коэффициенты,
определенные авторами методики. Все коэффициенты приводятся к общей сумме, равной 1, для наглядного отображения значимости показателей. Доля коэффициентов, определенных авторами методики, составляет 0,4. Доля коэффициентов, рассчитанных из уравнения регрессии, составляет 0,6.
Пример расчета весового коэффициента для финансового потенциала Пф: Весовой Пф = 0,6 • 3,083 / (2,077 + 3,083 + 2,76 + + 1,417 + 0,05) = 0,20.
Получаем следующие значения.
1. Весовой Пр - 0,25 (определен авторами методики как наиболее значимый показатель в инновационном потенциале региона; значение 0,25 выбрано в сравнении с получившимися по уравнению регрессии коэффициентами).
2. Весовой П - 0,20.
ф
3. Весовой П - 0,18.
. п '
4. Весовой П - 0,09.
5. Весовой П - 0,13.
пр
6. Весовой Ки п - 0,15 (определен авторами методики в сравнении с получившимися по уравнению регрессии коэффициентами).
Шкала оценки итогового инновационного потенциала региона:
- 0,0-0,2 - очень низкий инновационный потенциал;
- 0,2-0,4 - низкий инновационный потенциал;
- 0,4-0,6 - средний инновационный потенциал;
- 0,6-0,8 - высокий инновационный потенциал;
Таблица 5
Проверка оптимизированной модели на значимость
Показатель Коэффициенты Статистическая ошибка /-критерий Вероятность нулевой гипотезы
Свободный член 0,04974 0,143550 0,34648 0,729963
Институциональный потенциал 2,07651 0,204858 10,13635 0,000000
Финансовый потенциал 3,08324 0,293974 10,48817 0,000000
Производственный потенциал -2,76021 0,356833 -7,73529 0,000000
Трудовой потенциал -1,41727 0,217842 -6,50596 0,000000
- 0,8-1,0 - очень высокий инновационный потенциал.
Таким образом, предложенная методика основана на использовании реально определяемых экономических показателей и направлена на исследование и оценку инновационных ресурсов региона, включая результативность инновационной деятельности, инновационную активность бизнеса, производственные и финансовые возможности, кадровый потенциал, а также качество инновационной политики региона.
Такой подход позволяет региону достоверно оценить свои инновационные ресурсы и возможности, в соответствии с которыми он может осуществлять адекватный выбор дальнейшего направления инновационного развития.
Рассчитаем по разработанной методике инновационный потенциал для Владимирской области й = 0,25 • 0,14 +0,20 • 0,24 + 0,18 • 0,39 +
гВлад. обл. '
+ 0,09 • 0,22 + 0,13 • 0,52 + 0,15 • 0,55 = 0,36.
Следовательно, область получает категорию «низкий инновационный потенциал». Однако это значение находится близко к границе со «средним», поэтому однозначно назвать инновационный потенциал региона низким нельзя. У него есть все возможности, чтобы попасть в более высокую категорию: финансовые, производственные и трудовые ресурсы. Область преуспевает по таким параметрам, как «предпринимательская активность» и «качество инновационной политики региона». Однако по такому ключевому показателю, как «результативность инновационной деятельности» (именно этот показатель имеет наибольший весовой коэффициент в формуле расчета инновационного потенциала региона), она имеет очень низкое значение, что отрицательно сказалось на итоговом результате.
Список литературы
1. Индекс ПРИМ для оценки инновационного потенциала региона: концепция, принципы построения, формализация, итоги пилотной апробации. URL: http://innclub. info/2011/03/04.
2. Инновационная карта России. URL: http:// innclub. info/2011/03/04http://www. csr-nw. ru/devel opment/92/94/137/284/290.html.
3. Отчет «Система оценки инновационного развития субъектов Российской Федерации». URL: http://www. iregions. org/upload/iblock/d30/d30b4bb8 d3c88d93159613f0a61c4260.pdf.
4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: стат. сборник. М.: Росстат. 2011.
5. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России 2011-2012: укротители рисков. URL: http://www. raexpert. ru/ratings/regions/2012/.
6. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации: аналитический доклад / под ред. Л. М. Гохберга. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». 2012.
7. Рейтинг инновационной активности в России (весна 2012). URL: http://old.fpp.spb.ru/iRating_ 2012-03_05.php.
8. Шляхто И. В. Оценка инновационного потенциала региона // Управление общественными и экономическими системами. 2007. № 1.
9. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. Regional Innovation Scoreboard (RIS) 2009. Pro Inno Europe. 2009. URL: http://www. proinno-europe. eu/ page/regional-innovation-scoreboard P. 3.
10. Crossing the next regional frontier: Information and Analytics Linking Regional Competitiveness to Investment in a Knowledge-Based Economy. U. S. Economic Development Administration. 2009. URL: http://www. statsamerica. org/innovation.
