CC BY
19
СТРАТЕГИЯ РАЗБИТИЯ РЕГИОНА
УДК 332.05
оптимизация структуры перспективных индикаторов развития региона в рамках стратегии инновационной
модернизации
о. а. доничев,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления инвестициями и инновациями E-mail: donoa@vlsu. ш
д. ю. фраймович,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями E-maП: fdu78@rambler. ш
м. а. гундорова,
ассистент кафедры экономики и управления инвестициями и инновациями
E-mail: mg82.82@mail. ш Владимирский государственный университет имени А. Г. и Н. Г. Столетовых
В статье подчеркивается, что модернизация экономики регионов России влечет за собой перестройку не только социально-хозяйственного механизма, но и всей совокупности институционально-правовых аспектов деятельности государства. Возникает необходимость в разработке методики оценки показателей социально-экономического развития территории. Авторами предложена оптимизированная структура перспективных индикаторов, позволяющая оценивать степень готовности экономики региона к внедрению инноваций.
Ключевые слова: индикаторы инновационной модернизации, оптимизация структуры, инновационные инвестиции, многоуровневый расчет индексов развития.
Построение инновационного общества в России, опирающегося на научные знания, должно основываться на модернизации всех важнейших направлений социально-экономической деятельности государства. Это означает, что принципиальные усовершенствования затронут политическую систему страны, ее социально-хозяйственный механизм, совокупность институционально-правовых факторов, определяющих основополагающие условия ее функционирования, экономическое и финансовое состояние.
Данные обстоятельства предполагают адекватную реакцию и восприятие идей выдвигаемых инновационных преобразований, а также поддержку
их со стороны большей части населения. Более того, осуществление модернизации производственно-экономического аппарата подразумевает его наличие и функционирование. В свою очередь реакция основной части населения на идеи модернизации в большинстве случаев просто нейтральна, а производственно-технологическая база предстоящих усовершенствований в значительной мере нуждается в воссоздании и обеспечении работоспособности. Все это серьезным образом осложняет реализацию намеченных преобразований.
Кроме этого, по мнению ученых, научная трактовка понятия «модернизация» весьма расплывчата. Должна ли модернизация промышленности проводиться на основе приобретения и копирования западных высокотехнологичных разработок, либо она должна основываться на российских научных достижениях? При этом утверждается, что модернизация включает составляющие различного системного уровня. Например, в качестве обязательной компоненты — реиндустриализацию, восстановление и обновление всей системы кооперационных связей товарного производства и обращения, а в качестве главной цели — формирование экономики инноваций, организацию производства, обращения и потребления новых видов высокотехнологичной продукции [6].
Признать в качестве национального приоритета всестороннюю модернизацию, но видеть в этом создание исключительно инновационной экономики нереально с точки зрения располагаемых финансовых ресурсов, кадрового потенциала и социальных движущих сил модернизации. Объективные ограничения требуют повышения управляемости процессами модернизации за счет целенаправленного снижения уровня рисков. Для этого необходимо задействовать в полной мере всю совокупность инструментов государственного управления: госзаказ и контрактную систему, долгосрочные программы и планы развития экономики, видов деятельности и территорий, а также бюджет, суверенные фонды, кредит [10]. Подобные предложения представляются очень важными с точки зрения наращивания инвестиционной активности.
Следует добавить, что стимулирование инновационной составляющей в масштабах страны зависит от ресурсов, степени дифференциации доходов населения и денежной массы, от налогов и их структуры, от распределения собственности и институтов. Если при меньших ресурсах удается
реализовать один и тот же уровень инноваций в объеме создаваемого продукта, можно говорить об интенсивных инновациях. В противном случае при больших ресурсах речь идет об экстенсивных инновациях.
В то же время ресурсы, знания, опыт, интеллектуальный капитал при высокой скорости институциональных изменений и их непродуманности, логической необоснованности (когда отсутствуют целесообразность и логическая, целевая адекватность) теряют значение как факторы производства и конкурентного соперничества и обесцениваются. Итогом является конкурентный выигрыш наиболее слабого агента, который заведомо должен был проиграть [11].
Для России основную роль в осуществлении инновационной модернизации экономики играют регионы, способные применять и генерировать передовые технологии на базе предприятий, располагающих современным оборудованием, информационно-электронными системами и высококвалифицированными, обладающими передовыми научными знаниями кадрами.
В итоге модернизационное преимущество получают те региональные социально-экономические системы, которые в состоянии максимально быстро мобилизовать и сконцентрировать природные, производственно-технологические, материально-финансовые и иные ресурсы, а также навыки, знания и передовой опыт персонала. Совокупность указанных преимуществ позволяет реализовать комплекс мероприятий по активизации и расширенному воспроизводству инновационной деятельности [2].
В связи с этим появляется необходимость в разработке методик, дающих возможность производить сопоставление перспективных критериев социально-экономического развития регионов, которые выступают индикаторами осуществления инновационной модернизации в субъектах Федерации.
В целях оптимизации структуры подобных индикаторов для обоснования направления инновационно-инвестиционной программы социально-экономического развития региона на примере Владимирской области предлагается использовать закон Парето. Данный метод получил свое название по имени итальянского экономиста Вильфредо Парето, который в 1897 г. сформулировал принцип «неправильного распределения благосостояния в обществе». Один из его вариантов может быть
интерпретирован в следующем виде: 20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий дают лишь 20 % результата [5]. Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение.
Правило Парето—довольно «универсальный» принцип, применимый к множеству ситуаций, в большинстве случаев соблюдается в повседневной жизни. Анализ В. Парето ранжирует отдельные сферы и явления по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий). Но следует учитывать, что в этих утверждениях фундаментальными являются не приведенные числовые соотношения, а сам факт дисбаланса и их существенного различия.
Как показывает практика, соотношение 20/80 не является абсолютным и неизменным. Зачастую оно трансформируется в 15/85 или 30/70. Более того, сумма входящих в соотношение величин не обязательно должна равняться 100 %. Как следствие принципа дисбаланса это соотношение может принимать вид 10/70 или 50/95.
Важно, чтобы число составляющих, количество позиций (факторов) было достаточно велико. Популярность закона Парето определяется, с одной стороны, его чрезвычайной простотой и наглядностью, а с другой — возможностью применения в анализе очень широкого круга процессов. На принципе дисбаланса основывается и ЛБВ-анализ, по результатам которого факторы ранжируются и группируются в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект [12].
Суть АБВ-анализа заключается в разделении всех рассматриваемых предметов или явлений на три категории, исходя из того, что относительная значимость задач (в смысле вклада в конечный результат) не совпадает с их относительным количеством. При этом последовательное применение принципа Парето конкретизируется, если все задачи проанализировать в соответствии с их долей в итоговом результате и затем распределить по категориям важности.
Важнейшие задачи (категория А) составляют примерно 15 % от общего количества задач и явле-
Относительная значимость задач
(доля вклада в достижение цели)
65% 20% 15%
Задачи категории А _— — ~ Задачи категории В
15% 20% 65%
Удельный вес в общем количестве задач
Рис. 1. АБВ-анализ: распределение относительной доли количества и значимости задач разных категорий
ний. Однако значимость этих задач (в смысле вклада в достижение цели) составляет примерно 65 %. На важные задачи (категория Б) приходится в среднем 20 % общего числа задач и 20 % значимости; на менее важные и несущественные задачи (категория В) — соответственно 65 и 15 % (рис. 1).
В качестве рабочей гипотезы можно выдвинуть предположение, что указанная закономерность распространяется и на социально-экономические показатели, характеризующие функционирование субъекта (в данном случае Владимирской области). Исходя из статистики по видам экономической деятельности региона за 2010 г., на основе данных Центра экономических исследований РИА-Аналитика [9] установлено, что на 20 % сфер хозяйствования (на 3 вида из 15) приходится 52,4 % ВРП. Самым емким сектором для рассматриваемого региона является обрабатывающий. В свою очередь детализация расчетов позволяет утверждать, что на 4 вида деятельности из 14 (28,5 %) в структуре обрабатывающих производств приходится 64,5 % продукции (рис. 2).
Определяющей, по мнению авторов, выглядит задача оптимизации развития именно этих секторов экономики. Следует отметить, что виды экономической деятельности условно можно разделить на три большие группы:
1) экономические виды—лидеры, доля которых в экономике, измеренная по любому общепринятому показателю (объем производства, объем продаж, прибыль), растет. К их числу на рубеже веков относятся в первую очередь биотехнологии и телекоммуникации;
2) «старые» экономические виды, доля которых неуклонно снижается. Среди них много «экологически грязных» производств, таких как производство цветных металлов, изделий из резины и пластмасс и др. В развитых странах эти отрасли
100%
40 20 0
1
2
3
4
Рис. 2. Анализ Парето по обрабатывающим производствам Владимирской области, млн руб.:
1 — производство пищевых продуктов; 2—производство электрооборудования; 3 — производство машин и оборудования; 4—производство прочих неметаллических минеральных продуктов; 5—металлургическое производство; 6—химическое производство; 7—производство резиновых и пластмассовых изделий; 8 — прочие производства; 9 — текстильное производство; 10 — производство транспортных средств; 11 — обработка древесины; 12 — целлюлозно-бумажное производство; 13 — производство кожи; 14 — производство кокса и нефтепродуктов
свертываются вплоть до полной ликвидации производств;
3) прочие виды, лежащие между двумя предыдущими полюсами. Динамика их развития не имеет столь очевидных автономных тенденций.
Имея информацию о рассматриваемых закономерностях, существенно легче предвидеть будущие изменения и тем самым снизить уровень риска.
Следует подчеркнуть, что наращивание инвестиционного потенциала, по мнению ученых, возможно лишь при условии приоритетного развития наукоемких отраслей с высокой долей затрат на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) как государства, так и частного бизнеса. Для осуществления модернизации российской экономики, по оценкам академика Л. И. Абалкина, необходим ежегодный прирост инвестиций на 18 %. А объем инвестиций для воспроизводства основного капитала должен быть увеличен в 3 раза, в НИОКР — в 5 раз [4].
В настоящее время доля неконкурентоспособных мощностей весьма велика. Это означает необходимость резкого наращивания темпов роста инвестиций в обновление производственного аппарата.
Зарубежный опыт свидетельствует, что оптимальная доля инвестиций к ВВП страны (норма накопления) находится на уровне 25—30 %. Изменение механизма функционирования отечественной экономики невозможно без осуществления комплекса взаимосогласованных мер инновационно-инвестиционной политики, направленной на стимулирование производственного роста. Одним из важнейших аспектов этой политики является
структурный анализ, определение наиболее перспективных видов экономической деятельности, способных стать лидерами роста в среднесрочной перспективе. Но для этого на уровне государства должны быть выдвинуты жесткие требования к динамике цен естественных монополий, повышению эффективности и конкурентоспособности предприятий обрабатывающего сектора, масштабам заемных финансовых ресурсов, необходимых для обеспечения уровня инвестиций в основной и оборотный капитал, адекватный возможному увеличению объемов производства [1].
Для проведения анализа реакции видов экономической деятельности согласно перечню на изменение динамики базовой величины экономических показателей предлагается использовать отношения темпов роста, которые могут быть представлены как индексы развития и оценены по формуле расчета базисного индекса [3]: Т. ,
ИР =
(1)
где ИР — индекс развития;
1 — номер уровня анализируемого индекса (1 — внутренние, 2 — внешние, 3 — абсолютные индексы);
Тп j — темп роста «-го вида экономической деятельности согласно классификационному перечню в]-м регионе;
Т6 — темп роста базовой величины (при 1 = 1 — вида экономической деятельности «обрабатывающие производства» в ]-м регионе, к которому относится п-й вид деятельности со-
гласно перечню; при ! = 2 — п-го вида экономической деятельности согласно классификационному перечню в соответствующем федеральном округе; при i = 3 — п-го вида экономической деятельности согласно классификационному перечню в стране).
Применение вышеобозначенного модернизированного критерия продиктовано тем, что соотношение темпов роста в отличие от показателя отраслевой эластичности (рассчитываемого через соотношение темпов прироста) будет являться только положительной величиной, а оперирование показателями со знаком «минус» зачастую вызывает затруднения. Кроме того, повышается информативность выбранного показателя: если полученный результат меньше 1, то развитие вида экономической деятельности согласно классификационному перечню отстает от базовых тенденций роста, если равен или больше 1 — соответствует или даже опережает динамику выбранных сравнительных факторов.
На основании диаграммы Парето (рис. 2) определены сферы хозяйствования (виды экономи-
ческой деятельности согласно перечню), которые составляют наибольший удельный вес в совокупном объеме обрабатывающих производств Владимирской области. В табл. 1 приведены темпы роста этих производств по регионам Центрального федерального округа в 2010 г. по отношению к 2009 г.
По формуле (1) в качестве примера предлагается произвести расчеты внутренних, внешних и абсолютных индексов развития по ведущим обрабатывающим производствам Владимирской области на основе имеющихся данных. В табл. 2 представлены вычисления обозначенных выше индексов. Как видно из анализа, самую проблемную динамику развития демонстрирует весьма важный вид деятельности, связанный с производством прочих неметаллических минеральных продуктов (показатели выделены полужирным шрифтом). Об этом свидетельствуют как внутренние, так и внешние сопоставления: все три индекса меньше 1 (0,801; 0,879 и 0,889) и говорят о неудачном положении дел в принципиально перспективной и достаточно емкой (около 15 % продукции обрабатывающих
Таблица 1
Темпы роста обрабатывающих производств по Центральному федеральному округу, показатели 2010 г. по отношению к 2009 г.
В том числе
Область Обрабатывающие производства Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Производство прочих неме- Производство Производство электрооборудования,
(регион) таллических минеральных продуктов машин и оборудования электронного и оптического оборудования
Белгородская 1,285 1,226 1,229 1,489 1,363
Брянская 1,223 1,167 1,219 0,966 1,065
Владимирская 1,308 1,266 1,048 1,176 1,477
Воронежская 1,234 1,173 1,089 1,335 1,468
Ивановская 1,251 1,143 1,001 1,285 1,277
Калужская 1,785 1,073 1,361 1,269 1,803
Костромская 1,354 1,156 1,406 0,986 1,510
Курская 1,120 0,986 1,179 1,472 1,131
Липецкая 1,319 1,209 1,183 1,073 1,284
Московская 1,250 1,136 1,268 1,292 1,306
Орловская 1,302 1,180 1,192 1,548 1,192
Рязанская 1,274 1,172 1,322 1,060 1,338
Смоленская 1,230 1,031 1,032 1,616 1,362
Тамбовская 1,063 1,013 1,294 0,794 0,910
Тверская 1,184 1,075 1,044 1,224 2,040
Тульская 1,231 1,109 1,006 1,070 1,146
Ярославская 1,227 0,901 1,163 1,638 1,637
г. Москва 1,149 1,003 1,119 1,066 1,173
Центральный 1,233 1,107 1,192 1,217 1,327
федеральный округ
Российская Федерация 1,274 1,132 1,178 1,171 1,263
Источник: составлено авторами по данным [7, 8].
Таблица 2
Индексы развития наиболее значимых обрабатывающих производств
Владимирской области, показатели 2010 г. по отношению к 2009 г.
Показатель Обрабатывающие производства, всего В том числе по видам деятельности
Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство машин и оборудования Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования
Внутренние индексы развития ИР, 1,000 0,968 0,801 0,900 1,129
Внешние индексы развития ИР2 1,061 1,143 0,879 0,967 1,113
Абсолютные индексы развития ИР3 1,026 1,118 0,889 1,004 1,169
Источник: составлено авторами по данным [7, 8].
производств) сфере хозяйствования. Кроме того, развитие машиностроения в регионе по состоянию на 2010 г. также характеризуется неоптимальной динамикой. Соответствующий вид деятельности (табл. 2) не отвечает темпам роста, заданным обрабатывающими производствами Владимирской области (внутренний индекс развития — 0,9), а также не укладывается в существующие тенденции машиностроения по Центральному федеральному округу (внешний индекс развития — 0,967).
Многоуровневый расчет индексов развития позволяет определить потенциал роста выпуска с учетом вышеназванных предпосылок и факторов, а также выявить секторы, наиболее перспективные с точки зрения промышленного роста в среднесрочной перспективе. Однако использование этих возможностей роста зависит от наличия достаточных финансовых ресурсов у предприятий.
Таким образом, становится возможным не только выявить видовой состав потенциальных лидеров роста (причем в детализированной номенклатуре сфер), но и оценить уровень их финансовой самодостаточности, а также установить сферы экономической деятельности, развитие которых в среднесрочной перспективе станет «узким местом» с точки зрения достижения высокой положительной динамики.
Использование рассмотренной выше группы отраслевых индексов, характеризующих перспективность функционирования, можно распространить не только на виды экономической деятельности страны или региона, но и на подвиды или группы товаров (услуг), которые представляют интерес с точки зрения выявления целесообразности вложения в них средств.
Возвращаясь к закону Парето и АБВ-анализу при построении оптимальной схемы распределения инвестиций в целях инновационной модернизации региональной экономики, необходимо отметить, что виды экономической деятельности, связанные с производством прочих неметаллических минеральных продуктов, а также машин и оборудования, являются, с одной стороны, достаточно значимыми и весомыми, а с другой — самыми проблемными. При этом структура инвестиционных вложений в обрабатывающие производства Владимирской области, по мнению авторов, должна соответствовать рассмотренным выше (рис. 1) классическим представлениям о важности задач. Логичным предложением будет распределение инвестиционных ресурсов в пропорции 80/20 или 65/35, т. е. максимум 80, а минимум 65 % вложений в обрабатывающий сектор должны быть связаны с обновлением и совершенствованием производственных мощностей, выпускающих:
1) неметаллические минеральные продукты;
2) машины и оборудование.
Причина — явное отставание данных видов деятельности от показателей, заданных внутренней и внешней динамиками, что доказывают рассчитанные индексы развития. Кроме того, выявленные проблемы данных секторов, предопределяющих модернизационный потенциал экономики Владимирской области, являются серьезным препятствием развитию инновационной активности региона.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что только объективные прогнозные расчеты, базирующиеся на детальном, последовательном анализе, могут способствовать рациональному
привлечению инвестиций в территорию и оптимальной стратегии ее инновационного развития. Выделение относительных темпов роста видов экономической деятельности и производств позволяет привязать динамику выпуска товара к какой-либо из важных и хорошо прогнозируемых характеристик развития экономики (например к динамике функционирования промышленности). Расчет индексов развития делает возможным оценить перспективы производства соответствующей продукции, что и является качественным критерием, способствующим принятию положительного решения инвестором.
Список литературы
1. Белоусов Д. Р., Сальников В. А. Условия и ограничения промышленного роста в среднесрочной перспективе // Проблемы прогнозирования. 2003. № 5. С. 19—43.
2. Гончарова Е. Б. В поисках способа оценки инновационного потенциала региона // Инновации. 2010. № 8. С. 107—111.
3. ЕфимоваМ. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: М.: ИНФРА-М, 1996. С. 339—342.
4. Журавлева Г. П. О концепции и стратегии долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 г. // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2011. № 2.
5. Ильенкова С. Д., Ильенкова Н. Д., Мхита-рян В. С. и др. Управление качеством. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
6. Петраков Н. Я. К вопросу об интеграции России в мировое сообщество. // Инновации. 2010. № 10.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. М.: Росстат, 2010.
8. Российский статистический ежегодник. 2011: стат. сб. М.: Росстат, 2011.
9. РИА-Аналитика. Центр экономических исследований. URL: http://www. ría. ru/research.
10. Сенчагов В. Модернизация финансовой сферы // Вопросы экономики. 2011. № 3.
11. Сухарев О. О приоритетах инновационного развития экономики // Инвестиции в России. 2010. № 8. С. 33, 35.
12. URL: http://www. dist-cons. ru/modules/uv/ Time3/text3 4.html.
