Направления инновационной экономической интеграции регионов федерального округа Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ

УДК 332.1

НАПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНТЕГРАЦИИ РЕГИОНОВ ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

А.М. САРАЛИДЗЕ, кандидат экономических наук, доцент, ректор Владимирского государственного университета им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, г. Владимир, Российская Федерация E-mail: [email protected]

З.В. МИЩЕНКО, кандидат технических наук, доцент кафедры управления качеством и технического регулирования E-mail: [email protected] Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, г. Владимир, Российская Федерация

О.А. ДОНИЧЕВ, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления инвестициями и инновациями

E-mail: [email protected] Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, г. Владимир, Российская Федерация

Предмет/тема. Статья посвящена межрегиональной инновационной экономической интеграции, развитию региональных пространственных процессов, рациональному размещению производительных сил и усилению роли в этой деятельности региональных экономик.

Рассмотрены направления межрегиональной инновационной интеграции социально-экономических систем в целях создания единого экономического

пространства Центрального федерального округа и Российской Федерации в целом. Научная и практическая значимость темы обусловлена необходимостью преодоления кризисных явлений в экономике регионов и России.

Цели/задачи. Цель — определение направлений, которые бы наиболее объективно обозначили пути эффективной инновационной экономической интеграции регионов.

Методология. Использованы экономико-математические методы исследования, а также графический анализ.

Результаты. В ходе исследования выделены девять индикаторов, характеризующих инновационное и экономическое развитие регионов. Выполнена оценка индикаторов, а также установлена степень их влияния на процессы межрегиональной экономической интеграции. Построены диаграммы размаха, а также графики уравнений регрессии и границ доверительного интервала, уравнений регрессии и наблюдаемых значений анализируемых индикаторов. Кроме этого, выполнена бинарная кластеризация регионов Российской Федерации по инновационной активности. Обозначена тенденция к локализации рынков.

Выводы/значимость. Сделан вывод о том, что Центральный федеральный округ имеет относительно высокий потенциал и результативность межрегиональной инновационной экономической интеграции социально-экономических систем субъектов Федерации, а также значительный запас неиспользованных ресурсов, несмотря на то, что по величине затрат на технологические, маркетинговые и организационные инновации наблюдается отставание.

Авторами предложены направления межрегиональной интеграции, которые позволят повысить потенциал инновационного воздействия.

Ключевые слова: межрегиональная инновационная интеграция, экономическое взаимодействие, кластерный анализ, инновационный потенциал

Одна из основных задач российской экономики заключается в ускоренном преодолении последствий финансово-экономического кризиса и ограничительных санкций западных государств. Поэтому основные способы решения данной задачи — это инновационная модернизация отраслей народного хозяйства и развитие межрегиональной инновационной экономической интеграции.

Межрегиональное экономическое взаимодействие (сотрудничество) регионов является наиболее развитой формой межрегиональных связей. Экономическое взаимодействие (сотрудничество) регионов носит наиболее комплексный и долговременный характер.

Межрегиональные экономические связи — это более развитая форма экономического взаимодействия (сотрудничества) регионов, которая характерна для перехода России к инновационной экономике [1]. Таким образом, речь идет о межрегиональной инновационной экономической интеграции, разви-

тии региональных пространственных процессов, рациональном размещении производительных сил и усилении роли в этой деятельности региональных экономик, которые приобретают все больший политический, экономический и научный интерес [2, 3, 4].

Между тем на современных рынках присутствует тенденция, которая заключается в том, что значимость труда одних фирм не удерживает от входа на этот рынок других фирм. Массовость присутствия не выполняет функции блокирования входа, а географическая протяженность рынка исключает конкуренцию между фирмами, производящими аналогичную продукцию. Локализация рынка наблюдается и в России, например в отраслях специального технологического оборудования, широких технологий, специальной электроники [5].

Поэтому вполне естественно, что выход из сложившейся кризисной ситуации начинают искать в инновационном преобразовании ключевых сторон сложившегося социально-экономического уклада. Технический, а затем научно-технический прогресс не раз в прошлом выводил человечество из критического состояния. В настоящее время проблемы могут быть решены только на основе перевода экономики на интенсивные рельсы, т.е. глубинного преобразования производительных сил и экономических отношений. Но не все готовы и способны реализовать сформулированные цели и задачи [6].

Более того, инновационный процесс выступает в качестве особого вида экономической активности, начальный этап которого связан, как правило, лишь с идеей, впоследствии принимающей материальную форму. Поэтому сущность процесса инноваций состоит в реализации хозяйствующим субъектом в рамках сложившейся организационной структуры таких частичных изменений, которые позволят получить качественно новый конкурентоспособный продукт или кардинальное улучшение существующей продукции. Инновации являются реакцией предприятия на изменение внешней среды, чтобы не потерять завоеванные ранее рыночные позиции [7, 8].

В то же время следует отметить, что в стране сравнительно медленно реализуются необходимые институциональные, структурные, финансово-кредитные, налоговые и прочие преобразования для модернизации общественного производства на новой технологической основе и привлечения инвестиций в инновационную деятельность. Дан-

ные процессы вызывают озабоченность ученых и специалистов и подробно освещаются в научных публикациях [9, 10, 11].

Качественное прогнозирование процессов межрегиональной инновационной экономической интеграции и планирование необходимых расходов на инновации во многом связаны с получением объективной, полной и достоверной информации. При этом следует учитывать, что на региональном уровне данные по инновационной деятельности крупных, средних и малых предприятий, предоставляемые территориальными органами Росстата по федеральным выборкам, формируются по относительно ограниченному объему обобщенных показателей. Регулярное статистическое наблюдение по расширенному множеству индикаторов инновационной деятельности довольно дорого и требует квалифицированного научного, методологического и аналитического сопровождения [12, 13].

Между тем результативность осуществления модернизационных процессов в социально-экономических системах регионов и федеральных округов во многом определяется именно эффективностью инновационных преобразований на уровне городов и районов, а также предприятий и организаций [14]. Поэтому, учитывая определенную недостаточность имеющихся оценочных характеристик инновационной деятельности, для установления степени модернизационных преобразований в регионе или округе могут быть использованы абсолютные и относительные величины, вычисленные на основе имеющихся статистических данных. Также необходимо учитывать, что значительное расслоение регионов по ключевым модернизационным параметрам свидетельствует о наличии неиспользованных ресурсов в федеральном округе.

Одним из известных подходов к описанию сложных систем является замена одной комплексной величины на множество частных показателей, определяющих те или иные ключевые стороны рассматриваемого процесса [15]. Поэтому на базе имеющихся показателей инновационного развития регионов1 авторы предлагают выделить и оценить серию абсолютных и относительных индикаторов экономической и инновационной деятельности, дающих возможность определить направления межрегиональной инновационной экономической

1 Регионы России. Социально-экономические показатели.

2013: стат. сборник. М.: Росстат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

интеграции и модернизации экономики округа, а также провести оптимизацию по Парето [16, 17]. Из-за ограниченности объема статьи исходные статданные не приводятся.

К индикаторам следует отнести следующие показатели, достигнутые в последнем анализируемом периоде (2012 г.), по данным Росстата.

1. Суммарный объем выпуска инновационных товаров, работ, услуг в рассматриваемом федеральном округе:

VD = У VRi = У CRi ' Iß.

(1)

где —я. — объем инновационных товаров, работ, услуг в 7-м регионе федерального округа; С — затраты на технологические инновации в 7-м регионе федерального округа; 7 = 1, ..., п, п — число регионов в рассматриваемом федеральном округе; 1ЕЯ. — эффективность инновационной деятельности в 7-м регионе федерального округа, рассчитываемая по формуле 1Ет = .

СГ7

2. Индикатор средней эффективности инновационной деятельности I округа:

1 п 1 n V

I = - УI = -У VR-

ED ¿_^-LßRi П '

П i=1 П 1=1 CRi

(2)

3. Средний удельный показатель эффективности от инновационной деятельности I предприятий округа:

I = -yv

±VD ^Zji

1 n I . С

1 y 1 ERi Ri

(3)

п1=1 —Щ п^ —Щ ' где —КР1 — ВРП в 7-м регионе рассматриваемого федерального округа.

4. Коэффициент вариативности k—D объема выпуска инновационных товаров, работ, услуг регионов в рассматриваемом федеральном округе:

kvD = К " 1

Г - Т—ъ 1Т 1Е

п 1=1 п 1=1 где от — среднее квадратическое отклонение (с.к.о.) значений объема выпуска инновационных товаров, работ, услуг регионов в рассматриваемом федеральном округе, рассчитывается как точечная оценка с.к.о. по выборке — 7= 1, ..., п;

—к — среднее арифметическое значение объема выпуска инновационных товаров, работ, услуг регионов в рассматриваемом федеральном округе.

(4)

X . С

ßRi Ri

i=i

i=i

5. Коэффициент вариативности kIED средней эффективности инновационной деятельности регионов в рассматриваемом федеральном округе:

(5)

k - 0IED

IED г '

где о1Ш — среднее квадратическое отклонение значений индикаторов эффективности регионов федерального округа, рассчитывается

УП7

как точечная оценка с.к.о. по выборке -,

7 = 1, ..., П.

6. Коэффициент вариативности kWD удельного показателя эффективности от инновационной деятельности предприятий округа:

k = °IVD

'v 7Т/Г1

ал

1 f_VRl . ¿—i i

1 n I ■ C

1 X-I ±ERi Ri

(6)

x-

п^уЩ п^ ущ

где а — среднее квадратическое отклонение значений удельного показателя эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов округа, рассчитывается как точечная

I ■ С

■*■ ПО 4 ТЭ

оценка с.к.о. по выборке

vrn

i = 1, ..., n.

(7)

р — уровень значимости влияния фактора времени t на показатель Iш в регрессионной модели, определяемый при проведении регрессионного анализа или парного коэффициента корреляции;

а — критическое значение уровня значимости р.

9. Показатель устойчивости развития федерального округа sIуD по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности:

Р ^ а,

(9)

7. Показатель устойчивости развития федерального округа sуD по суммарному объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг:

_ГКт, р^а

^ ] п ,

[0, р >а

где Ку£) — коэффициент влияния фактора времени t в линейном уравнении регрессии

У = К ■ t + Ь •

D 1 УD

Ьт — постоянное смещение; р — уровень значимости влияния фактора времени t на показатель У[) в регрессионной модели, определяемый при проведении регрессионного анализа или парного коэффициента корреляции;

а — критическое значение уровня значимости р.

8. Показатель устойчивости развития федерального округа s¡ED по эффективности инновационной деятельности:

( Кпю, Р ^

SIED =ГП (8)

[0, р >а,

где КШЕ) — коэффициент влияния фактора времени t в линейном уравнении регрессии

IED = KIED ■ t + ЬIED •

Ь — постоянное смещение;

[0, р > а,

где К1у£) — коэффициент влияния фактора времени t в линейном уравнении регрессии

IУD = К.¡т ■t + Ь2т ;

Ьу/[) — постоянное смещение; р — уровень значимости влияния фактора времени t на показатель I в регрессионной модели, определяемый при проведении регрессионного анализа или парного коэффициента корреляции;

а — критическое значение уровня значимости р.

Возможность успешной модернизации экономики региональной системы пространственного экономического развития, межрегиональной инновационной экономической интеграции появляется, если указанные показатели равны или превышают предельные средние величины, которые можно определить из статистических данных по экономически успешным в инновационном плане регионам, округам или из международной практики [18, 19, 20].

Для графического анализа характера распре-

I ■ С

ERi П

деления значений У„, С , , -и их изме-

^ ПР П7 ' ERi ' УПР

нений за отчетные периоды времени по значениям индикаторов построены диаграммы размаха. На рис. 1 представлена диаграмма размаха значений удельных показателей эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов Центрального федерального округа (ЦФО) за анализируемые периоды времени.

Анализ данных, представленных в рис. 1, позволяет сделать вывод о том, что удельный показатель эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов ЦФО по средней величине демонстрирует незначительную тенденцию роста. Изменение средней величины составляет от 0,03 до

0,18 0Д6 0,14 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02 0.00

i

N * / *

~7 * 7\ i Я *

5 < >

< < ? > _,

} ( ä 7 Э J ; J ) L J [L Г

s < ) 1 3 - с 3 - с с : 3

I □ | п hq и :

Fi r i 1- J r -i Г Г i Г

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Отчетный период

□ Среднее I I Среднее±Ст.ош. I Среднее±Ст.откл. О Выбросы Ж Крайние точки Источник: авторская разработка.

Примечание: Ст.ош. — статистическая ошибка; Ст.откл. — статистическое отклонение.

Рис. 1. Диаграмма размаха значений удельных показателей эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов ЦФО за отчетные периоды времени

0,05 за 2004-2012 гг. При этом также наблюдается постоянное возрастание зоны разброса значений указанного показателя как на стандартной ошибке среднего арифметического, так и по стандартному

I • С

отклонению выборки -ЕГ-——. Для распределения

значений выборки

VRP1 I . С

1 ßRi Ri

VRP,

по отдельным регио-

нам ЦФО характерно наличие 5-6 выбросов как в меньшую, так и в большую сторону. Таким образом, можно считать, что в среднем удельный показатель эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов ЦФО — величина практически постоянная. Полученные результаты также свидетельствуют о существенной неоднородности в выборке и наличии как регионов-лидеров, так и регионов-аутсайдеров.

Аналогичным образом построены диаграммы размаха значений объема выпуска инновационных товаров, работ по регионам ЦФО, значений затрат на технологические инновации и значений индикатора эффективности инновационной деятельности регионов ЦФО.

Анализ диаграмм размаха позволяет также сделать вывод о том, что результаты расчета индикаторов —Г), 1ЕЮ и 1т за 2012 г. можно считать представительными, соответствующими общей тенденции развития ЦФО. Их значения составили: —Г) = 938153 млн. руб., 1Е1) = 3,73 и 1т = 0,0555.

Значения коэффициентов вариативности по ЦФО за 2004-2012 гг. представлены

в табл. 1. В течение рассматриваемых периодов времени данные значения существенно изменяются в пределах: ^ е[1,54;2,26], kIED е[0,65;1,13], е [0,55;0,84]. Это означает изменение среднего квад-

ратического отклонения выборки —

V

Ri

VD

CRl VRPi

среднему арифметическому, оно составляет 32, 42 и 34% соответственно. Такое изменение значений коэффициентов вариативности по ЦФО показывает наличие как регионов-лидеров, так и регионов-аутсайдеров, что может свидетельствовать о неполном использовании инновационного потенциала регионов округа и неиспользованных возможностях для развития межрегионального инновационного экономического сотрудничества.

к

Таблица 1

Коэффициенты вариативности по объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг, по средней эффективности инновационной деятельности и по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности предприятий ЦФО в 2004—2012 гг.

Показатель 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

Коэффициент вариативности по объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг 1,69 1,70 1,75 1,70 1,59 1,54 1,49 1,53 2,26

Коэффициент вариативности по средней эффективности инновационной деятельности 0,83 0,65 0,75 0,71 1,13 1,25 0,82 0,69 0,78

Коэффициент вариативности по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности 0,60 0,59 0,64 0,55 0,69 0,84 0,80 0,76 0,84

Источник: составлено авторами по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Рос-стат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

Для расчета значений показателей устойчивости s необходимо произвести

развития ЦФО sVD, sIED:

парный регрессионный анализ зависимости выбо-

от фактора времени, рассчитать

рок УП., Ут-, -Ут7-П Сш УЩ

значение коэффициента корреляции и оценить его статистическую значимость. Результаты расчета для показателей устойчивости развития ЦФО sуD, s sу/D приведены в табл. 2 и на рис. 2. В качестве образца представлен график уравнения регрессии, границ доверительного интервала уравнения регрессии и наблюдаемых значений индикатора эффективности инновационной деятельности. Аналогичным образом выполнены графики уравнения регрессии, границ доверительного интервала уравнения регрессии и наблюдаемых значений объема выпуска инновационных товаров, наблюдаемых значений затрат на технологические инновации.

Регрессионный анализ объема выпуска инновационных товаров, работ, услуг по регионам ЦФО в

зависимости от отчетного периода позволяет сделать вывод о наличии слабой положительной тенденции (коэффициент корреляции составляет 0,25). При этом данную зависимость можно считать статистически значимой, так как уровень значимости р = 0,0013 менее критического значения 5%. Из этого следует, что показатель устойчивости развития ЦФО по суммарному объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг составит sуD = 4 420 млн руб./год. Аналогичная ситуация характерна для изменения затрат на технологические инновации по регионам ЦФО за отчетные периоды времени. Наблюдается слабая статистически значимая положительная тенденция в изменении затрат на технологические инновации ЦФО (коэффициент корреляции составляет 0,24 при уровне значимости р = 0,002). Регрессионная зависимость затрат на технологические инновации ЦФО примет следующий вид:

С = 18417 - 3689 781.

Таблица 2

Показатели устойчивости развития ЦФО по суммарному объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг, по эффективности инновационной деятельности и по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности

Показатель Уравнение регрессии Коэффициент корреляции Уровень значимости p Принятое значение показателя

Показатель устойчивости развития по суммарному объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг, млн руб./год VD - 4 420t + 8 857 460 0,250 0,001 4 420

Показатель устойчивости развития по эффективности инновационной деятельности, 1/год JED --0,048t +100 -0,030 0,690 0,000

Показатель устойчивости развития по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности, 1/год ID - 0,003t + 5,950 0,260 0,001 0,003

Источник: составлено авторами по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Рос-стат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

>

с >

( >

; с г 5 с >

1 L-J < J J с e : , 5 1 ) ?

-------T г------ J T rt~"1 ? f )------i i

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Отчетный период

Источник: авторская разработка.

Рис. 2. График уравнения регрессии (сплошная линия), границ доверительного интервала уравнения регрессии пунктирные линии) и наблюдаемых значений индикатора эффективности инновационной деятельности регионов ЦФО

за отчетные периоды времени

Регрессионный анализ индикатора эффективности инновационной деятельности регионов ЦФО позволяет сделать вывод о том, что в зависимости от отчетного периода уровень значимости влияния фактора времени на фоне случайных факторов незначителен. Уровень значимости р составил 0,69, что значительно превосходит критическое значение 5%. Аналогичный вывод позволяет сделать графический анализ зависимости индикатора эффективности инновационной деятельности ЦФО от времени (рис. 2). Выявить какую-либо тенденцию в развитии регионов по графику уравнения регрессии практически невозможно на фоне случайных факторов, т.е. границ доверительного интервала. Из этого следует, что величина коэффициента вариативности составляет = 0.

¡ЕВ

Регрессионный анализ удельного показателя эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов ЦФО позволяет сделать вывод о том, что в зависимости от отчетного периода наблюдается слабая положительная тенденция (коэффициент корреляции составляет 0,26). При этом данную зависимость можно считать статистически значимой, так как уровень значимости коэффициента корреляции р = 0,001 менее

критического значения 5%. Из этого следует, что показатель устойчивости развития ЦФО по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности предприятий регионов ЦФО составит S¡VD = 0,003 год -1.

Сводные результаты расчета показателей (1)-(9) для ЦФО, а также их принятые предельные значения представлены в табл. 3. Предельные значения индикаторов (1)-(9) были рассчитаны по аналогии с показателями ЦФО для наиболее успешных в инновационном плане регионов РФ, к которым были отнесены Москва, Московская область, Республика Татарстан, Нижегородская область, Санкт-Петербург, Самарская и Сахалинская области. Эти регионы были выбраны на основе группировки по всем регионам РФ методом бинарного кластерного анализа (дендрограмма бинарного кластерного анализа приведена на рис. 3). Бинарный кластерный анализ проводился методом одиночной связи по евклидовому расстоянию между объектами кластеризации в пространстве 3 факторов: Vr., ¡Ет

УРР , ^ = 1, .. ,83, среди всех регионов Российской

Федерации, по данным статсборника «Регионы России» 2013 г. Указанные регионы соответствуют

Источник: авторская разработка. Примечание: ось ординат соответствует проценту от максимального расстояния между объектами кластеризации, ось

абсцисс — номерам регионов РФ.

Рис. 3. График результатов бинарной кластеризации методом одиночной связи по евклидовому расстоянию

отдельному кластеру и имеют наибольшие значения показателей инновационной активности.

Учитывая, что оценка инновационного потенциала экономики округа, формулирующего направления межрегионального сотрудничества, производится по множеству отдельных показателей (1)-(9), общий результат целесообразно представить в виде лепестковой диаграммы (рис. 4), выполненной по сводным данным табл. 3. Сравнение ЦФО с группой наиболее успешных регионов целесообразно выполнить по относительным инновационным показателям, так как значения индикаторов Уп , kVD, существенно зависят от количества и состава группы успешных регионов. Поэтому на лепестковой диаграмме показаны значения показателей (2), (3), соответствующие им показатели вариативности (5), (6) и показатели устойчивости (8), (9). Все значения даны в относительной форме.

Результаты сравнения показателей (2), (3), (5), (6), (8), (9) ЦФО с предельными значениями позволяют сделать вывод о том, что индикаторы I I ЦФО не превышают аналогичных показателей группы наиболее развитых регионов и отстают на 33 и 71% соответственно. Коэффициенты вариативности kIED, kIVD ЦФО приблизительно равны аналогичным показателям группы развитых регионов. Показатель устойчивости ЦФО равен соответствующему показателю группы развитых регионов. При этом сохраняется существенное отставание ЦФО по показателю устойчивости . Приведенные сведения свидетельствуют о наличии существенных неиспользованных ресурсов ЦФО в области межрегиональной инновационной экономической интеграции.

Для того чтобы установить причину значительного отставания ЦФО по показателям I I целесообразно провести анализ главных компонент

Таблица 3

Результаты расчета показателей (1)-(9) ЦФО и их предельных значений

Индикатор Значение индикатора для ЦФО за 2012 г. Предельное значение индикатора Относительное значение индикатора для ЦФО за 2012 г., % Относительное предельное значение индикатора, %

Суммарный объем выпуска инновационных товаров, работ, услуг, млн руб. 938 153 1 883 586,7 49 100

Индикатор средней эффективности инновационной деятельности 3,730 5,560 67 100

Средний удельный показатель эффективности от инновационной деятельности 0,055 0,192 29 100

Коэффициент вариативности по объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг 2,260 0,420 538 100

Коэффициент вариативности по средней эффективности инновационной деятельности 0,780 0,810 96 100

Коэффициент вариативности по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности 0,840 0,800 105 100

Показатель устойчивости развития по суммарному объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг, млн руб./год 4 420 23 342 19 100

Показатель устойчивости развития по эффективности инновационной деятельности, год -1 — — — 100

Показатель устойчивости развития по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности, год -1 0,003 0,011 27 100

Источник: авторская разработка.

I ED

s IVD

■ IED

I VD

k IED

к_1УБ

Источник: авторская разработка.

Рис. 4. Лепестковая диаграмма для оценки возможности осуществления межрегиональной инновационной экономической интеграции ЦФО по показателям (2), (3), (5), (6), (8), (9)

(АГК) и выполнить классификацию регионов ЦФО по таким ключевым факторам, как С

V I

RP ERi '

К,

VRP;

, i = 1, ..., 18. Результаты анализа

главных компонент представлены на рис. 5, 6 и в табл. 4, 5.

Анализ результатов АГК, представленных в табл. 4 и на рис. 5, позволяет сделать вывод о возможности снижения размерности задачи до первых двух факторов, так как кумулятивный процент объясняемой дисперсии от общей величины для первых двух факторов составляет 82,4%. Результаты расчета факторных нагрузок, представленные в табл. 5, свидетельствуют о том, что наибольшее влияние на первый компонент оказывают VR. и С (объем инновационных товаров, работ и затраты на технологические инновации). Эти два параметра при их влиянии на первый компонент позволяют объяснить около 50,3% от общей дисперсии наблюдений. Второй главный компонент

определяется параметрами I и

V

VRP,

(эф-

фективность инновационной деятельности

2,5

к 2,0 =

<D

I 1,5

о О

1,0

0,5

0,0

N 0,28%

\ 2,09%

\l 7,56%

),06%

0 1 2 3 4 5

Номер собственного значения

Источник: авторская разработка по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Росстат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

Рис. 5. График собственных значений корреляционной матрицы и процента объясняемой дисперсии факторов при проведении АГК

в /-м регионе и эффективность инновационной деятельности предприятий округа). Последние два параметра при их влиянии на второй компонент позволяют объяснить около 32% от общей дисперсии наблюдений. Таким образом, решение задачи классификации можно выполнить на плоскости по указанным первым двум главным компонентам.

По результатам проецирования наблюдений в факторное пространство первых двух главных компонент регионы ЦФО можно разделить на 4 кластера (табл. 6, 7).

Таким образом, приведенные результаты свидетельствует о наличии значительных неиспользованных ресурсов внутри округа, которые можно было бы задействовать для повышения эффективности функционирования отстающих регионов. Наличие неиспользованных ресурсов обусловлено тем, что в ЦФО входит достаточно большое количество отстающих регионов с малым объемом затрат на технологические инновации и величиной выпуска инно-

Источник: авторская разработка по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Росстат. 2013. С. 373, 820, 822, 824. Примечание: номера точек соответствуют номерам регионов ЦФО.

Рис. 6. График проекции наблюдений на факторную плоскость

-16 (391) - 2015-

Таблица 4

Собственные значения корреляционной матрицы и процент объясняемой дисперсии факторов при проведении АГК в ЦФО за 2012 г.

№ Собственные значе- Доля общей диспер- Кумулятивные собственные Кумулятивная доля от

фактора ния корреляцион- сии, объясняемой значения корреляционной общей дисперсии, объясняе-

ной матрицы /-м фактором, % матрицы мой /-м фактором, %

1 2,011 50,282 2,011 50,282

2 1,284 32,094 3,295 82,376

3 0,702 17,561 3,997 99,937

4 0,002 0,063 4,000 100,000

Источник: составлено авторами по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Рос-стат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

Таблица 5

Факторные координаты переменных в /-х регионах ЦФО за 2012 г.

Показатель Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3 Фактор 4

Объем инновационных товаров, работ, услуг 0,997 0,023 0,068 0,035

Затраты на технологические инновации 0,996 -0,049 0,064 -0,035

Эффективность инновационной деятельности -0,094 0,804 0,587 -0,002

Отношение объема инновационных товаров, работ к затратам на технологические инновации 0,128 0,797 -0,590 -0,001

Источник: составлено авторами по данным: Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сборник. М.: Рос-стат. 2013. С. 373, 820, 822, 824.

Таблица 6

Состав кластеров регионов ЦФО при проведении АГК

Номер региона Регион Объем инновационных товаров, работ, услуг, млрд руб Затраты на технологические инновации, млрд руб. Эффективность инновационной деятельности Отношение объема инновационных товаров, работ к валовому региональному продукту региона

1-й кластер

4 Воронежская область 16,169 6,609 2,450 0,028

5 Ивановская область 0,515 0,797 0,650 0,004

8 Курская область 6,364 2,785 2,290 0,025

11 Орловская область 0,960 0,382 2,510 0,007

12 Рязанская область 5,247 6,247 0,840 0,021

13 Смоленская область 3,152 1,464 2,150 0,016

14 Тамбовская область 3,539 2,865 1,230 0,017

2-й кластер

2 Брянская область 11,171 2,427 4,600 0,053

6 Калужская область 19,440 6,787 2,860 0,067

7 Костромская область 3,452 0,723 4,770 0,026

15 Тверская область 17,156 3,896 4,400 0,064

17 Ярославская область 17,156 15,110 2,270 0,105

3-й кластер

1 Белгородская область 21,683 1,629 13,310 0,040

3 Владимирская область 26,497 3,850 6,880 0,093

9 Липецкая область 43,584 11,881 3,670 0,148

16 Тульская область 50,685 8,511 5,960 0,164

4-й кластер

10 Московская область 179,782 52,136 3,450 0,074

18 Москва 494,532 176,772 2,800 0,047

Источник: авторская разработка.

Таблица 7

Сводные характеристики кластеров регионов ЦФО за 2012 г.

Показатель Номер кластера

1 2 3 4

Объем инновационных товаров, работ, услуг, млн руб. 35 940,60 85 448,90 142 449,30 674 314,20

Затраты на технологические инновации, млн руб. 21 150,30 28 942,90 25 870,60 22 890,90

Индикатор средней эффективности инновационной деятельности 1,73 3,78 7,45 3,12

Средний удельный показатель эффективности от инновационной деятельности 0,02 0,06 0,11 0,06

Коэффициент вариативности по объему выпуска инновационных товаров, работ, услуг 1,03 0,67 0,39 0,66

Коэффициент вариативности по средней эффективности инновационной деятельности 0,46 0,3 0,55 0,15

Коэффициент вариативности по удельному показателю эффективности от инновационной деятельности 0,54 0,45 0,51 0,32

Источник: авторская разработка.

вационных товаров. Поэтому ЦФО можно отнести к округам, имеющим относительно высокий потенциал и результативность осуществления межрегиональный инновационной экономической интеграции социально-экономических систем субъектов Федерации, так как по величине затрат на технологические, маркетинговые и организационные инновации наблюдается значительное отставание, а по остальным показателям имеется или значительный запас неиспользованных ресурсов, или соответствие группе развитых регионов. Другими словами, все обозначенные направления межрегиональной интеграции должны быть использованы, так как несут в себе значительный потенциал инновационного взаимодействия.

Список литературы

1. БуракП.И., Ростанец В.Г., Топилин А.В. Инфраструктура межрегионального экономического сотрудничества и императивы инновационного развития: монография. М.: Экономика, 2009. 14 с.

2. Клейнер К.Б. Какая экономика нужна России и для чего? (опыт системного исследования) // Вопросы экономики. 2013. № 10. С. 4-27.

3. Лапин А., Слепова В. Конкурентоспособность региональной экономики // Проблемы теории и практики управления. 2012. № 7-8. С. 56-61.

4.МинакирП. Экономический рост и развитие: региональное приложение // Федерализм. 2013. № 2. С. 49-55.

5. Швецов А.Н. Пространственная организация «информационного общества» как предмет системного анализа и объект государственного регулирования // Регион: экономика и социология. 2012. № 4. С. 45-66.

6. ЧеберкоЕ.Ф.,КазаковВ.А. Социокультурные факторы инновационного развития // Проблемы современной экономики. 2013. № 3. С. 56-62.

7. Бляхман Л.С. Новая индустриализация: сущность, политико-экономические основы, социально-экономические предпосылки и сопровождение // Проблемы современной экономики. 2013. № 4. С.44-53.

8. Грасмик К. Экономическое развитие и инновационные сети: точки соприкосновения // Проблемы теории и практики управления. 2014. № 3. С. 64-69.

9. Гринберг Р.С. Свобода и справедливость. Российские соблазны ложного выбора. М: Магистр, ИНФРА-М. 2012. 412 с.

10. Киселева В.В., Фонотов А.Г. Структурные проблемы развития национальной инновационной системы РФ: Технологический потенциал отраслей // Инновации. 2013. № 6. С. 48-53.

11. Мотивилов О.В. Анализ развития национальной инновационной системы и мер по его поддержке // Инновации. 2014. № 7. С. 34-38.

12. Борисов В.Н., Почукаева О.В. Инновационное развитие машиностроения // Проблемы прогнозирования. 2013. № 1. С. 38.

13. Монастырный Е.А. Проблемы использования международного опыта при формировании инновационной экономики современной России // Инновации. 2010. № 8. С. 52-57.

14. Тодосийчук А. Научно-техническая сфера: этап модернизации // Проблемы теории и практики управления. 2011. № 2. С. 8-15.

15. АдлерЮ.П., МарковаЕ.В., ГрановскийЮ.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 280 с.

16.МусаевР.А., Решиев С.С. Анализ динамики социально-экономического развития макрорегиона (на примере южных территорий России) // Проблемы современной экономики. 2013. № 1. С.173-176.

17. Решиев С.С, Ильясов Р.Х., Музаева Р.И. Особенности формирования нормативно-правовой базы макрорегиона и его системные характеристики // Проблемы современной экономики. 2013. № 1. С. 306-309.

18. Гранберг А.Г. Моделирование пространственного развития экономики // Регион: Экономика и Социология. 2007. № 1. С. 87-107.

19. Гранберг А.Г., Суслов И.П., Суспицын С.А. Экономико-математические исследования многорегиональных систем // Регион: Экономика и Социология. 2008. № 2. С. 120-150.

20. Ерохина Е. Управление инновационной деятельностью: опыт зарубежных стран // Проблемы теории и практики управления. 2012. № 7-8. С.32-40.

Regional Economics: Theory and Practice Innovation and Investment

ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)

DIRECTIONS OF INNOVATION ECONOMIC INTEGRATION OF THE FEDERAL DISTRICT REGIONS

Anzor M. SARALIDZE, Zorislav V. MISHCHENKO, Oleg A. DONICHEV

Abstract

Importance The article deals with the interregional innovation economic integration, regional spatial development processes, rational allocation of productive forces and the strengthening of the role of regional economies. The subject of the study is the directions of innovative interregional integration of socio-economic systems in order to create a single economic space of the federal district and the country as a whole. Objectives The goal of the paper is to identify areas that would most objectively identify the effective economic integration of regions for innovation. Methods We used economic-mathematical methods of investigation, as well as a graphical analysis. Results We have identified nine indicators of innovation and economic development of the regions and assessed them, as well as the degree of their influence on the processes of regional economic integration. We graphed the magnitude and built the graphs of equations of regression and the borders of a confidence interval, the regression equations and observed values of the analyzed indicators. In addition, we have completed binary clustering of regions of the Russian Federation on innovative activity. We marked the trend towards localization of markets.

Conclusions and Relevance We concluded that the Central Federal District has a relatively high capacity and efficiency of interregional economic integration of innovative socio-economic systems of the constituent entities of the Federation, as well as the substantial margin of unused resources, despite the fact that the cost for technology, marketing and organizational innovation is lagging behind. We offer the directions of interregional integration, which will increase the capacity of innovation impact.

Keywords: interregional, innovation, integration, economic cooperation, cluster analysis, innovative potential

References

1. Burak P.I., Rostanets V.G., Topilin A.V. In-

frastruktura mezhregional 'nogo ekonomicheskogo sotrudnichestva i imperativy innovatsionnogo razvitiya: monografiya [Infrastructure of interregional economic cooperation and the imperatives of innovative development: a monograph]. Moscow, Ekonomika Publ., 2009, 14 p.

2. Kleiner K.B. Kakaya ekonomika nuzhna Ros-sii i dlya chego? (opyt sistemnogo issledovaniya)

[What kind of economy does Russia need and for what purpose? (an attempt of system analysis)]. Voprosy Economiki, 2013, no. 10, pp. 4-27.

3. Lapin A., Slepova V. Konkurentosposobnost' regional'noi ekonomiki [The competitiveness of regional economy: a project-based approach]. Problemy teorii i praktiki upravleniya = Problem of Theory and Practice of Management, 2012, no. 7-8, pp. 56-61.

4. Minakir P. Ekonomicheskii rost i razvitie: regional'noe prilozhenie [Economic growth and development: regional application]. Federalizm = Federalism, 2013, no. 2, pp. 49-55.

5. Shvetsov A.N. Prostranstvennaya organizatsiya "informatsionnogo obshchestva" kak predmet sistem-nogo analiza i ob'ekt gosudarstvennogo regulirovaniya [Spatial structure of information society as a subject of system analysis and an object of governmental regulation]. Region: еkonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2012, no. 4, pp. 45-66.

6. Cheberko E.F., Kazakov V.A. Sotsiokul'turnye faktory innovatsionnogo razvitiya [Socio-cultural factors of innovative development (Russia, St. Petersburg)]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no. 3, pp. 56-62.

7. Blyakhman L.S. Novaya industrializatsiya: su-shchnost', politiko-ekonomicheskie osnovy, sotsial'no-ekonomicheskie predposylki i soprovozhdenie [New industrialization: the essence, political and economic principles, socio-economic preconditions and attending phenomena (Russia, St. Petersburg)]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no.4,pp.44-53.

8. Grasmik K. Ekonomicheskoe razvitie i inno-vatsionnye seti: tochki soprikosnoveniya [Economic development and innovative networks: the meeting points]. Problemy teorii i praktiki upravleniya = Problem of Theory and Practice of Management, 2014, no. 3, pp. 64-69.

9. Grinberg R.S. Svoboda i spravedlivost'. Rossi-iskie soblazny lozhnogo vybora [Freedom and justice. Russian temptations of a false choice]. Moscow, Mag-istr, INFRA-M Publ., 2012, 412 p.

10. Kiseleva V.V., Fonotov A.G. Strukturnye problemy razvitiya natsional'noi innovatsionnoi sistemy RF: tekhnologicheskii potentsial otraslei [Structural problems of Russian innovation system: the technology capacity of industries]. Innovatsii = Innovation, 2013, no. 6, pp. 48-53.

11. Motivilov O.V. Analiz razvitiya natsional'noi innovatsionnoi sistemy i mer po ego podderzhke

[Analysis of the development of the national innovation system and measures to support it]. Innovatsii = Innovation, 2014, no. 7, pp. 34-38.

12. Borisov V.N., Pochukaeva O.V. Innovatsionnoe razvitie mashinostroeniya [Innovative development of the engineering industry]. Problemy prognozirov-aniya = Problems of Forecasting, 2013, no. 1, pp. 38.

13. Monastyrnyi E.A. Problemy ispol'zovaniya mezhdunarodnogo opyta pri formirovanii innovatsionnoi ekonomiki sovremennoi Rossii [Problems of use of the international experience when forming the innovative economy of modern Russia]. Innovatsii = Innovation, 2010, no. 8, pp. 52-57.

14. Todosiichuk A. Nauchno-tekhnicheskaya sfera: etap modernizatsii [The scientific and technical sphere: a modernization stage]. Problemy teorii i praktiki upravleniya = Problem of Theory and Practice of Management, 2011, no. 2, pp. 8-15.

15. Adler Yu.P., Markova E.V., Granovskii Yu.V. Planirovanie eksperimenta pri poiske optimal 'nykh uslovii [Planning the experiment when searching for optimum conditions]. Moscow, Nauka Publ., 1976, 280 p.

16. Musaev R.A., Reshiev S.S. Analiz dinamiki sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya makroregiona (na primere yuzhnykh territorii Rossii) [Socio-economic development of the region: an analysis of dynamics (a southern territories of Russia case study)]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no. 1, pp. 173-176.

17. Reshiev S.S., Il'yasov R.Kh., Muzaeva R.I. Osobennosti formirovaniya normativno-pravovoi bazy makroregiona i ego sistemnye kharakteristiki [Specificity of formation of a macroregional legal basis and its system characteristics]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no. 1, pp. 306-309.

18. Granberg A.G. Modelirovanie prostranst-vennogo razvitiya ekonomiki [Modelling a spatial development of the national and world economies: evolution in approaches]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2007, no. 1, pp. 87-107.

19. Granberg A.G., Suslov I.P., Suspitsyn S.A. Ekonomiko-matematicheskie issledovaniya mnogoregional'nykh sistem [Economic-mathematical studies of multiregional systems]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economics and Sociology, 2008, no. 2, pp. 120-150.

20. Erokhina E. Upravlenie innovatsionnoi deyatel'nost'yu: opyt zarubezhnykh stran [Manag-

ing innovation: the experience of foreign countries].

Problemy teorii i praktiki upravleniya = Problem of Theory and Practice of Management, 2012, no. 7-8, pp.32-40.

Anzor M. SARALIDZE

Vladimir State University

named after Alexander and Nikolay Stoletovs,

Vladimir, Russian Federation

[email protected]

Zorislav V. MISHCHENKO

Vladimir State University

named after Alexander and Nikolay Stoletovs,

Vladimir, Russian Federation

[email protected]

Oleg A. DONICHEV

Vladimir State University

named after Alexander and Nikolay Stoletovs,

Vladimir, Russian Federation

[email protected]