CC BY
353
МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА: СУЩНОСТЬ, ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ, НЕДОСТАТКИ
В. И. МЕНЬЩИКОВА, А. И. ЕРМАКОВ
В статье рассматриваются основные методики оценки инновационного потенциала региона, применяемые в настоящее время; дается их содержательный анализ. По данным методикам рассчитывается инновационный потенциал региона - Тамбовской области, что позволило выявить ряд недостатков применяемых методик.
Ключевые слова: инновационный потенциал, методика оценки.
До сих пор в экономической литературе существует расхождение в научном определении инновационного потенциала как экономической категории. Часто инновационный потенциал отождествляют с понятиями научного, интеллектуального, творческого и научно-технического потенциала, что, по сути, является лишь отражением отдельных его сторон. Кроме того, достаточно часто инновационный потенциал оценивается сегодня как компонент инвестиционного потенциала. Вследствие этого возникают проблемы объективной оценки инновационного потенциала региона, включающей количественные и качественные характеристики.
Понятие «потенциал» происходит от латинского слова «potentia», которое означает силу, мощь, возможность, способность, существующую в скрытом виде и способную проявиться при определенных условиях [1].
В узком смысле понятие «потенциал» в русском языке принято употреблять в качестве синонима «возможностям», применительно к какой-либо сфере, «степени мощности» [14] в каком-либо отношении.
В работе М. А. Матвеевой [5] инновационный потенциал рассматривается как способность рассматриваемого объекта реального сектора обеспечить достаточную степень обновления факторов производства, их комбинаций в технологическом процессе выпускаемого продукта, организационно-управленческих структур и корпоративной культуры.
В работе А. А. Румянцева [10] инновационный потенциал рассматривается как мера способности и готовности экономического субъекта осуществлять инновационную деятельность. При этом под способностью понимается наличие и сбалансированность структуры компонентов по-
тенциала, а под готовностью - достаточность уровня развития потенциала для формирования инновационно активной экономики.
В работах В. И. Меньщиковой [7; 6] отмечается, что инновационный потенциал как структурный элемент экономического потенциала близок к понятию «научно-технический потенциал». Функциональная направленность инновационного потенциала заключается в создании условий, при которых наиболее полно реализуются другие потенциалы: трудовой, природно-ресурсный, финансовый, информационный.
Для оценки инновационного потенциала используется достаточно большое количество различных подходов и методик.
В зарубежных исследованиях инновационная составляющая развития оценивается в составе комплексных индексов конкурентоспособности, существуют также и специализированные инновационные индексы. К первым относятся индексы, разработанные Всемирным экономическим форумом (World Economic Forum): макроэкономической конкурентоспособности (Growth Competitiveness Index - GCI), микроэкономической конкурентоспособности, или конкурентоспособности бизнеса (Business Competitiveness Index -BCI), развитости коммуникационной среды (Networked Readiness Index - NRI); индекс технологических достижений UNDP (Technology Achievement Index - TAI). К специализированным индексам относится индекс способности к инновациям (Innovation Capacity Index), также разрабатываемый Всемирным экономическим форумом. Во всех этих индексах приоритетное направление оценки - через реально существующие достижения, измеряемые путем опросов и (или) с помощью объективных статистических показателей.
Обычно используются показатели количества патентов США, числа ученых и инженеров, занятых исследованиями и разработками, применяются и косвенные индикаторы, например, число студентов. Косвенным индикатором можно считать и индекс развитости коммуникационной среды [11; 12].
В России использование прямых индикаторов затруднено из-за низкой достоверности статистики инновационной деятельности и отсутствия многих показателей в региональном разрезе. Отсюда проблема универсальной системы для определения инновационного потенциала регионов остается актуальной.
Действительно, как видно из схемы, если нет потребления инновационного товара, то нарушается сам принцип инновационной деятельности: ресурсы, потраченные на разработку и производство инновационного товаров, услуг или технологий не будут окупаться потреблением, а значит, будут потрачены впустую. Именно исходя из принципа комплексного развития инноваций, следует оценивать инновационный потенциал разработок, товаров, технологий, отраслей, регионов.
Специалистами РОРИТ разработана одна из методик оценки инновационного потенциала. Инновационный потенциал товара, услуги, группы товаров подсчитывается по формуле [13]:
1 ППроизв. * ППотр^ (1)
где: I - инновационный потенциал,
ППроизе. - возможный объем производства инновационного товара (услуги), измеряемый в рублях,
ППотр. - возможный объем потребления инновационного товара (услуги), измеряемый в рублях.
Условной величиной измерения инновационного потенциала является инновационная единица:
1 инновационная единица (1 ие) = 1 руб.2
Рассмотрим более подробно методики оценки инновационного потенциала региона, используемые в российской практике.
Методика 1. Оценка инновационного потенциала региона на основе соответствия между возможностями производства и потребления инновационной продукции.
Важной характеристикой реализации инновационного потенциала чего-либо (разработки, технологии, отрасли, региона и т. п.) следует считать его комплексность, а именно, соответствие между возможностями производства и потребления инновационной продукции (рис. 1).
В результате такого анализа мы получаем перечень инновационных проектов, который можно ранжировать и далее определять приоритеты работы с инновационными проектами. Также можно определить возможные доходы от инновационной деятельности, ряд других макро- и микроэкономических параметров.
Для регионов инновационный потенциал будет определяться наличием производства или возможного производства инновационных товаров и услуг на территории данного региона.
Данная методика позволяет:
- определять наиболее перспективные направления инновационного развития, как относительно друг друга, в том числе и в сравнении с уже существующими товарами и услугами;
- определять приоритетные направления инновационной деятельности, а также поддержки ее со стороны венчурных и государственных инвестиций по критерию потенциальных доходов, в том числе поступлений в бюджет;
- косвенно оценить бюджетные поступления от результатов инновационной деятельности по конкретному товару (услуги), а также по всей номенклатуре товаров и услуг - для региона.
Используя данную методику, оценим инновационный потенциал Тамбовской области.
Отчисления
в бюджет „
Денежные потоки
Производитель Потребитель
инновационной инновационной
продукции г=Т+ продукции
инновационного
юанра
Рис. 1. Схема соответствия между производством и потреблением инновационной продукции
В качестве исследуемого периода взяты 20002009 гг. [8].
На основе полученных данных построим график (рис. 2), опираясь на который возможно строить прогноз на последующие периоды.
2009 1=124452,5*3161,7*0,066* 1012= 25969776,9705*1012ие 2008 1=123220,3*3135,8*0,066*1012= 25502018,3*1012ие 2007 1=106039,6*3513,6*0,066*1012= 24590328,74*1012 ие 2006 1=79766,2* 1768,3 *0,066* 1012= 9309337,716*1012 ие 2005 1=63614,8* 1030,9*0,066* 1012= 4328312,823*1012 ие 2004 1=56775* 1447,2*0,066*1012=5422875,48*1012 ие 2000 1= 23387,3*233,9*0,066*1012=361039,105 *1012 ие
Годы
Рис. 2. Инновационный потенциал Тамбовской области. руб.2 (х1012)
Из представленного рисунка видно, что инновационный потенциал Тамбовской области резко увеличился, особенно в период 2006-2008 гг. Однако следует отметить, что причины такого резкого роста показателя труднообъяснимы. Здесь важно понимать, что возможно предприятия стали не просто выпускать инновационную продукцию, но и могли к ней относить и уже существующую, с каким бы то ни было новым элементом или учитывать в составе инновационной продукции совсем не инновационную [4]. Что в целом не противоречило методикам подсчета инновационной продукции, существующим в этот период.
Поэтому, применяя данную методику, следует помнить об этих моментах. К тому же данная методика оценки инновационного потенциала больше применима для оценки не потенциала, а достигнутого уровня выпуска инновационной продукции. В данной методике расчет основывается на достигнутом уровне выпуска инновационной продукции, что ограничивает ее применение.
Методика 2. Расчет индекса инновативно-сти региона. В данной методике используется
5 индикаторов, с их помощью можно оценить основные сферы инновационной деятельности: создание и разработку инноваций, финансирование инновационной деятельности, инновационность
продукции и уровень развития информационнокоммуникационной среды. Такой набор позволяет оценить способность регионов к созданию инноваций и готовность к внедрению их в экономику. В число индикаторов входят:
- численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в % от общей численности занятых в экономике;
- численность учащихся вузов, на 10 тыс. чел. населения;
- количество зарегистрированных патентов, на 1000 чел. занятых в экономике;
- затраты на технологические инновации, руб./чел.
- уровень интернетизации, %.
Показатели нормируются по формуле линейного масштабирования:
X - X ■ Индекс =- тт
X - X ■
тах тт
(2)
где: X - значение показателя; Xmax - максимальное значение;
В работе «Социальный атлас российских регионов» [15] проанализирован инновационный потенциал регионов России. Так, максимальные и минимальные значения (референтные точки) оп-
лтт - минимальное значение.
ределены исходя из динамики показателей за последние годы (табл. 1).
Референтные точки
Таблица 1
Показатели Референтные точки
тах тіп
Персонал, занятый в исследованиях и разработках, % от занятых в экономике 4,5 0
Численность студентов вузов, на 10 тыс.чел. населения 1350 0
Количество зарегистрированных патентов, на 1000 чел. населения 1,4 0
Затраты на инновации, % от ВРП 6,0 0
Интернетизация, % 130 0
Референтные точки были выбраны, исходя из максимальных и минимальных значений показателей по регионам. Формула агрегирования представляет среднее арифметическое из пяти используемых показателей:
A + B + C + D + E
I =■
5
(3)
где: А - субиндекс доли персонала, занятого исследованиями и разработками;
В - субиндекс численности студентов государственных вузов;
C - субиндекс доли затрат на инновации в ВРП;
D - субиндекс количества зарегистрированных патентов;
E - субиндекс интернетизации.
Значения индекса инновативности по новой методике различались в 2006 г. от 0,762 в Москве до 0,014 в Таймырском АО, т. е. в 54 раза. Несмотря на гигантский разрыв, показатели большинства регионов дифференцированы слабо, в России доминирует обширная группа регионов с показателями ниже среднего. В целом результаты были получены следующие:
1) индекс инновативности выше среднероссийского значения наблюдается только в тринадцати регионах России. Это федеральные города (Москва и Санкт-Петербург), регионы с крупнейшими вузовскими центрами (Свердловская,
Нижегородская, Самарская, Новосибирская, Томская области, республика Татарстан), а также регионы с относительно высоким научным потенциалом крупных наукоградов (Калужская область). Остальные регионы оказались в числе лидеров по причине высоких значений отдельных индикаторов, достоверность которых относительна: Челябинская область - высокой доли затрат на технологические инновации, Ульяновская - повышенной долей зарегистрированных патентов, при том что показатели доли персонала, занятого в исследованиях и разработках и численности студентов государственных вузов не высоки;
2) индекс инновативности в диапазоне от
0,135 до 0,250 наблюдается у подавляющего большинства российских регионов (около 50-ти). Большинство регионов имеют средние значения по всем субиндексам;
3) низкий индекс инновативности и соответственно низкие значения всех субиндексов инно-вативности наблюдается в двадцати регионах. В группе аутсайдеров оказались регионы двух типов: слаборазвитые республики юга и слабозаселенные ресурсодобывающие регионы без крупных центров.
Исходя из этого, правомочно утверждать, что основной инновационной потенциал страны сконцентрирован с небольшом числе регионов -субъектов РФ, в которых находятся крупные региональные центры с развитой системой высшего образования и научно-исследовательской базой, сформировавшиеся еще в советское время. Проблемой остальных регионов остается неразвитость большинства или всех компонентов индекса. Кроме того, важно помнить, что если в регионе есть крупнейший город-центр высшей школы, возникает кумулятивный эффект воздействия позитивных факторов, усиливающий инноватив-ность развития. Для прочих регионов все индикаторы, как правило, показывают отставание в развитии инновационных процессов.
Результаты расчета индекса инновативности для Тамбовской области представлены в таблице 2 и на рисунке 3.
Таблица 2
Индекс инновативности Тамбовской области в 2000-2009 гг.
2000 2005 2006 2007 2008 2009
Персонал, занятый в исследованиях и разработках, % от занятых в экономике А 0,11333 0,1111 0,0911 0,0933 0,08 0,08
Численность студентов вузов, на 10 тыс. чел. населения В 0,15259 0,2733 0,2911 0,2867 0,2963 0,2911
Количество зарегистрированных С 0,03571 0,0571 0,0786 0,0714 0,0786 0,0786
Интернетизация, % Б 0,00062 0,0185 0,0232 0,0265 0,0413 0,3774
Затраты на инновации, % от ВРП Е 0,05817 0,0345 0,1098 0,1165 0,1578 0,1303
Индекс инновативности I 0,07208 0,0989 0,1188 0,1189 0,1308 0,1915
0,25
0
2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Рис. 3. Динамика индекса инновативности Тамбовской области в 2000-2009 гг.
Таким образом, как видно из таблицы 2 и рисунка 3, инновационный потенциал Тамбовской области за последние десять лет вырос. Значительный рост наблюдался в 2007-2009 гг.
Применяя данную методику на практике, мы сталкиваемся с рядом проблем, большая часть которых связана с отсутствием адекватной статистической информации. В инновационной сфере эта проблема стоит еще острее, чем в других сферах экономической деятельности. Большинство показателей Росстата и Министерства образования и науки РФ, характеризующих инновационную деятельность в регионах, непригодны для использования, поскольку они дают труднообъяснимую картину. Например, по числу использованных передовых технологий, соотнесенных с экономически активным населением, лидируют Тульская область и республика Удмуртия, а по доле инновационной продукции в общем объеме всей отгруженной продукции после Самарской области идет республика Адыгея. В первую очередь, это связано с отсутствием стандартов, какая продукция может называться инновационной. По официальному определению к инновационной продукции может относиться как высокотехнологичное оборудование, так и немного усовершенствованная продукция. О чем мы уже упоминали, характеризуя первую методику.
Большие трудности связаны с оценкой финансирования инноваций. Единственный показатель, представленный в статистике - душевые затраты на технологические инновации. Этот показатель год от года очень сильно изменяется по регионам, что обусловлено тождественностью технологических инноваций в промышленности с приобретением машин и оборудования. На дан-
ный вид затрат приходится более 80 % от всех затрат в отрасли, а обновление фондов на предприятиях регионов нестабильно.
Кроме того, особые сложности имеются при расчете уровня развитости информационнокоммуникационной среды в регионах. Для оценки уровня интернетизации российских регионов была использована методика Ю. Ю. Перфильева [9]. Месячная аудитория Интернета (по данным фонда «Общественной мнение» - 26,1 млн чел.) была принята за 100 %, и на основе данных из Интернета [16] можно найти распределение долей интернет-пользователей по основным российским городам (около 300). Было посчитано абсолютное количество пользователей по центрам субъектов РФ, которое потом было соотнесено с численностью населения в этих центрах. Полученный показатель (доля пользователей от всего населения центра) определил уровень интернетизации, который был использован для оценки всего региона.
Важно заметить, что один пользователь может подключиться в нескольких местах, а один и тот же компьютер может быть использоваться для работы в Интернете несколькими пользователями. Соответственно, измерение месячной аудитории Интернета имеет относительную точность.
Методика 3. Оценка инновационного потенциала региона методом его зонирования. Этапы оценки инновационного потенциала на региональном уровне может быть представлен в виде трех последовательно реализуемых этапов (рис. 4) [2].
В упомянутой работе были агрегированы оценочные характеристики, разработанные и представленные в публикациях ученых ведущих подразделений РАН (табл. 3).
Рис. 4. Этапы оценки инновационного потенциала региона
Таблица 3
Система обобщающих показателей, характеризующих инновационный потенциал региона
Группа показателей Показатель Условное обозначение показателя Пограничная характеристика показателя
Я Ъ
Кадровая компонента Доля работников с высшим образованием в общей численности промышленно-производственного персонала, отн. ед. К1 0,25 0,8
Доля затрат на профессиональное обучение в общем объеме издержек на рабочую силу, отн. ед. К2 0,15 0,5
Численность студентов вузов на 10 тыс. чел. населения территории, чел. К3 100 150
Технико-техно- логическая компонента Уровень износа основных производственных фондов, в % Т1 60 25
Коэффициент обновления основных производственных фондов, в % Т2 4,5 12,0
Удельный вес оборудования со сроком эксплуатации до 10 лет, отн. ед. Т3 0,7 0,33
Финансовая компонента Доля затрат на науку и научные исследования и разработки в ВРП, в % Ф1 2,5 5
Удельный вес затрат на инновации в общем объеме выпускаемой продукции, в % Ф2 2,5 5
Отношение объемов инвестиций в промышленность к ВРП, в % Ф3 2,4 11,8
Научная компонента Удельная численность работников, выполняющих научные исследования, на 10 тыс. чел. населения, чел. Н1 13 40
Численность кандидатов и докторов наук на 10 тыс. чел. населения территории, чел. Н2 0,4 4,0
Удельный вес стоимости машин и оборудования в общем объеме основных средств отрасли «Наука и научное обслуживание», в % Н3 16 35
Результативная компонента Число патентных заявок на изобретения в расчете на 10 тыс. чел. населения, в % Р1 2,5 5
Уровень инновационной активности промышленных предприятий, в % Р2 10 40
Доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции, в % Р3 8 15
В таблице приняты следующие обозначения:
R - пороговое значение обобщающего показателя инновационного потенциала, выраженное через характеристику параметра, отражающего границу минимально допустимого уровня кри-зисности его состояния;
Z - пороговое значение обобщающего показателя инновационного потенциала, выраженное
через характеристику параметра, отражающего границу его предкризисного состояния.
Для того, чтобы увязать обобщающие показатели с их пограничными характеристиками введено еще и обозначение I - значение обобщающего показателя, характеризующего инновационный потенциал региона. Далее представлена система неравенств (табл. 4), позволяющая охарактеризовать состояние инновационного потенциала.
Таблица 4
Система неравенств, позволяющая оценить состояние инновационного потенциала региона
Вид неравенства Характеристика состояния инновационного потенциала
I < = R Неудовлетворительное состояние, требующее радикальных преобразований, классифицируется как слабая сторона инновационного потенциала региона
R < I < Z Кризисное состояние, требующее ограниченных изменений, чтобы достичь поставленный целей инновационного развития региона
I > = Z Удовлетворительное состояние, адекватное поставленным тактическим инновационным целям, требует изменений, направленных на поддержание позитивной динамики, и классифицируется как сильная сторона инновационного потенциала региона
В целях зонирования инновационного потенциала используется подход, позволяющий агрегировать отдельные характеристики потенциала и отображать их графически в виде совокупности координат единой шкалы (і). Методически данный подход может быть представлен следующим образом (табл. 5).
Таблица 5
Определение координаты обобщающего показателя инновационного потенциала региона*
Вид неравенства Расчет координаты (і) обобщающего показателя
Для всех показателей (кроме Т1 и Т3)
I < = Я 1 = Я / I , при этом значению координаты присваивается знак «-»
Я < I < Ъ 1 = I / Ъ - диапазон значения координаты будет варьироваться в пределах от 0 до 1
I > = Ъ 1 = I / Ъ - диапазон значения координаты будет всегда выше 1
Для показателей Т1 и Т3
I > = Я 1 = I / Я , при этом значению координаты присваивается знак «-»
Я > I > Ъ 1 = I / Ъ - диапазон значения координаты будет варьироваться в пределах от 0 до 1
I < = Ъ 1 = Ъ / I - диапазон значения координаты будет всегда выше 1
* Разделение показателей на две группы проведено в связи с особенностями их экономической сущности. Для всех индикаторов (за исключением Т1 и Т3) характерна следующая зависимость - чем выше их уровень, тем позитивнее оценивается сложившаяся ситуация. Для Т1 и Т3 - обратная зависимость.
Полученные значения инновационного потенциала могут быть представлены в виде инновационного профиля региона. В зависимости от уровня концентрации рассчитанных координат на нем могут быть выделены три зоны (рис. 5).
Зона удовлетвори-тельного состояния ИП
Н1
Р3
К1
нз—-2” Н2^ ' 1 К2 К3
Уґ'Уі 2 X / /
Р1
Зона не-удовле-творительного состояния ИП
зисного
состояния
ИП
Рис. 5. Зонирование инновационного профиля региона
1. Зона неудовлетворительного состояния инновационного потенциала (ИП) (1 < 0) отражает негативные тенденции в формировании инновационной экономики, что требует разработки системы мероприятий, направленных на повышение ресурсной и, соответственно, результативной составляющей инновационного потенциала региона.
2. Зона кризисного состояния (0 < 1 < = 1) свидетельствует о недостаточном для формирования инновационной экономики региона уровне потенциала и необходимости поиска путей улучшения использования его ресурсной составляющей и активизации конечных результатов инновационной деятельности.
3. Зона удовлетворительного состояния (1 > 1). Для нее характерен выход с траектории кризисного развития инновационных процессов, и она требует разработки мероприятий, направленных на поддержание позитивной динамики сложившейся ситуации.
Результаты представленного зонирования выступают основой определения направлений по реализации инновационных преобразований (с учетом результатов проведенного анализа) (табл. 6, рис. 6).
Таким образом, проведенные расчеты, представленные в табличном и графическом виде, позволяют выявить и проранжировать наиболее сложные по проблемности факторы инновационного развития Тамбовской области:
1. В целом в инновационной сфере региона наблюдаются позитивные изменения. Это касается как кадровой компоненты, так и научной. Однако их уровень в основном находится в зоне кризисного и даже неудовлетворительного состояния. То есть инновационный потенциал и по мере способности, и по степени готовности может быть охарактеризован как недостаточный для формирования инновационно активной экономики региона.
Таблица 6
Показатели инновационного потенциала Тамбовской области в 2006-2009 гг.
Условное обозначение показателя Исходные (с актические) данные показателя Расчетные данные координаты (і) показателя
2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2006 г. 2007 г. 2008 г. 2009 г.
К1 0,15 0,19 0,24 0,24 -1,66 -1,32 -1,04 -1,04
К2 0,3 0,3 0,28 0,34 0,6 0,6 0,6 0,6
К3 393 387 400 393 2,62 2,58 2,67 2,62
Т1 55,4 53,6 54,6 54,9 0,92 0,89 0,91 0,92
Т2 3,9 3,92 4,1 4,0 -1,15 -1,15 -1,16 -1,16
Т3 0,13 0,2 0,21 0,23 -2,5 -1,65 -1,65 -1,66
Ф1 1 1 1 1 -2,5 -2,5 -2,5 -2,5
Ф2 0,5 0,7 0,72 0,9 -5 -3,6 -3,6 -2,78
Ф3 2,8 2,68 2,12 2,4 0,24 0,23 -1,13 0,2
Н1 20 21 19 18 0,5 0,53 0,48 0,45
Н2 1,1 1,6 1,7 1,6 0,28 0,4 0,43 0,4
Н3 16 14 15 16 -1 -1,14 -1,07 -1
Р1 1,1 1,04 1,07 1,09 -2,72 -2,4 -2,34 -2,29
Р2 8,8 11 9,2 9,4 -1,14 0,28 -1,09 -1,06
Р3 4,4 6,3 6,6 6,1 -1,81 -1,27 -1,21 -1,31
Зона неудовлетворительного состояния ИП
Зона кризисного состояния ИП 2008
Ф2 Р3
3 Р
Зона удовлетво рительного состояния ИП
Ф2 Р3
3
Зона неудовлетворительного состояния ИП
Зона кризисного состояния ИП
Рис. 6. Инновационный профиль Тамбовской области в 2006-2009 гг.
2. Среди ресурсных характеристик наиболее проблемными выглядят финансовая и результативная компоненты. Несмотря на то, что в последние годы происходит постоянный рост доли инвестиций в промышленность региона (Ф3), их научная компонента (Ф1 и Ф2 соответственно) находится на весьма низком уровне. Для научной компоненты также характерны негативные тенденции в секторе материально-технического обеспечения (Н3).
3. Неудовлетворительной выглядит ситуация в технико-технологической компоненте. В частности, наблюдается рост уровня износа основных производственных фондов (Т1), но при этом вырос коэффициент их обновления (Т2). Однако показатель, характеризующий материальную базу для производства конкурентоспособной и инновационной продукции - доля оборудования со сроком эксплуатации до 10 лет (Т3) - не только значительно сократился, но и находится в зоне неудовлетворительного состояния.
4. В кадровой сфере заметен постепенный рост образовательного уровня работающих (К1), что обусловлено положительной динамикой показателей, характеризующих подготовку и переподготовку персонала предприятий (К2, К3).
Вместе с тем, вызывает интерес различная удаленность показателей инновационного потребления (Р1, Р2, Р3) от координат удовлетворительной зоны. По нашему мнению, это выявляет еще одну негативную сторону развития инновационных процессов в области - увеличение доли инновационной продукции за счет незначительного числа предприятий, имеющих ресурсные возможности для их осуществления. Об этом наглядно свидетельствуют и статистические данные
об отраслевой дифференциации показателей инновационной активности.
Применение данной методики позволило более детально рассмотреть составляющие инновационного потенциала региона, что является главным достоинством этой методики [3]. Но трудоемкость процесса расчета отдельных показателей и ограниченность информационной базы являются основными недостатками применения методики оценки инновационного потенциала региона методом его зонирования.
Таким образом, при исследовании проблематики оценки инновационного потенциала региона мы столкнулись с определенными трудностями. Очевидно, что они носят обязательный характер для каждого, чья деятельность так или иначе связана с инновационным процессом.
Выход из этого положения видится в следующем:
- во-первых, необходимо создать стандарт, согласно которому будет возможно четко определить инновационную продукцию;
- во-вторых, разработать и внедрить ряд единых индексов, определяющих показатели инновационной деятельности.
В целом, резюмируя вышесказанное, отметим, что усиление инновационного потенциала в регионе нам видится в решении двух взаимосвязанных задач:
- в активизации ресурсных возможностей развития инновационного потенциала (в первую очередь - финансовой составляющей, по сути определяющей все остальные его компоненты),
- повышении результативных показателей инновационного развития, в том числе через сокращение значительных различий в пространственном развитии инноваций (как в отраслевом, так и в территориальном разрезе).
Литература
1. Большой экономический словарь / под ред. А. Н. Азрилияна. 4-е изд., доп. и перераб. М., 1999.
2. Вострикова А. С. Инновационное развитие
региона как основа преодоления депрессивного состояния экономики: дис....канд. экон. наук. Тамбов,
2008.
3. Информационный портал органов государственной власти Тамбовской области. ЦЯЬ: http://www. tambov.gov.ru
4. Лоскутова М. В. К вопросу о цикличности инновационного развития экономики // Вестник Тамбовского университета. Серия Гуманитарные науки. Тамбов, 2009. Вып. 8(76).
5. Матвеева М. А. Механизмы управления инновационной деятельностью в экономических системах // Управление экономическими системами. 2008. № 2.
6. Меньщикова В. И. Региональный сегмент национальной инновационной системы: основные элементы // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2010. № 6.
7. Меньщикова В. И. Экономический потенциал региона: терминология, структура, модель // Вестник Тамбовского университета. Серия Гуманитарные науки. 2010. Вып. 4 (84).
8. Об инновационной деятельности организаций Тамбовской области: аналит. записка. Тамбов, 2009.
9. Перфильев Ю. Ю. Российское Интернет-пространство: развитие и структура. М., 2003.
10. Региональные аспекты инновационной и инвестиционной деятельности / под ред. А. А. Румянцева. СПб., 2001.
11. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010. М., 2010.
12. Российский инновационный индекс / под ред. Л. М. Гохберга. М., 2011.
13. Российское общество развития инноваций и технологий ООО «РОРИТ». иКЬ: http://www.rorit.ru
14. Роудс Э., Вилд Д. Технологии, теория инноваций и процесс их реализации. Трансфер технологий и эффективная реализация инноваций: хрестоматия / под общ. ред. Н. М. Фонштейна. М., 1999.
15. Социальный атлас российских регионов. иКЬ: http://www.atlas.socpol.ru
16. иКЬ: http://www.openstat.ru
* * *
TECHNIQUES OF THE ESTIMATION OF INNOVATIVE POTENTIAL OF REGION: ESSENCE, FEATURES OF APPLICATION, LACKS
V. I. Menshchikova, A. I. Yermakov
In article the basic techniques of an estimation of innovative potential of the region, applied now are considered; their substantial analysis is given. By these techniques the innovative potential of region - the Tambov region that has allowed to reveal a number of lacks of applied techniques is counted.
Key words: innovative potential, an estimation technique.
