CC BY
74
УДК 332.05:330.356
оценка эффективности экономики регионов на основе использования показателей интенсивности внедрения инноваций*
Харитонова Татьяна Викторовна, канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры «Менеджмент, информатика и общегуманитарные науки», Пензенский филиал Финуниверситета, Пенза, Россия [email protected]
Бондаренко Владимир Викторович, д-р экон. наук, профессор, директор, Пензенский филиал
Финуниверситета, Пенза, Россия
Юдина Вера Александровна, канд. экон. наук, доцент кафедры «Менеджмент, информатика и общегуманитарные науки», Пензенский филиал Финуниверситета, Пенза, Россия [email protected]
Танина Мария Алексеевна, канд. экон. наук, заведующая кафедрой «Менеджмент, информатика и общегуманитарные науки», Пензенский филиал Финуниверситета, Пенза, Россия [email protected]
В статье дана оценка эффективности экономики регионов России на основе использования показателей интенсивности внедрения инноваций с учетом системы макроэкономических индикаторов, включающей показатели, характеризующие производство и использование валового регионального продукта, внешнеторговый оборот и его структуру, динамику инвестиций в основной капитал. Рассмотрено влияние интенсивности внедрения инноваций на валовой региональный продукт на душу населения. В качестве факторов выбраны статистически наблюдаемые показатели: инвестиции в основной капитал, затраты на технологические инновации, объем инновационных товаров, работ и услуг. Расчеты выполнены с использованием корреляционно-регрессионного анализа. Подтверждена возможность его использования для оценки связи между инновационными процессами и эффективностью экономического развития региона. Ключевые слова: анализ; эффективность; регион; валовой региональный продукт; инновации; региональные институты развития.
Assessment of the Economic Performance of Regions using the innovation intensity indices
Kharitonova Tatiana V., PhD (Economics), associate professor of the Management, IT and Humanities Department,
Penza Branch of Financial University, Penza, Russia
Bondarenko Vladimir V., ScD (Economics), full professor, Director of Penza Branch of Financial University, Penza, Russia
* Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета 2017 г. на тему «Формирование реестра и системы показателей эффективности региональных институтов развития».
Yudina Vera A., PhD (Economics), associate professor of the Management, IT and Humanities Department, Penza
Branch of Financial University, Penza, Russia
Tanina Maria A., PhD (Economics), Head of the Management, IT and Humanities Department, Penza Branch of
Financial University, Penza, Russia
The paper assesses the economic performance of the Russian regions based on the use of the innovation intensity indices taking into account the macroeconomic indicator system including indicators characterizing the production and use of the gross regional product, the foreign trade turnover and its structure as well as the dynamics of capital investment. The impact of the innovation intensity on the gross regional product per capita was studied using such statistically observed indicators as fixed asset investment, the cost of technological innovation, volumes of innovative goods, works and services. The calculations were performed using the correlation-regression analysis. The possibility of its application to the assessment of the relationship between innovation processes and the economic performance of a region was confirmed.
Keywords: analysis; performance; region; gross regional product; innovation; regional development institutes.
Показатели эффективности экономической деятельности регионов
В настоящее время в России реализуется Стратегия инновационного развития страны (далее — Стратегия) согласно распоряжению Правительства РФ от 08.12.2011 № 2227-р, задачами которой являются развитие кадрового потенциала в сфере науки, образования, технологий и инноваций, повышение инновационной активности бизнеса и ускорение появления новых инновационных компаний, формирование сбалансированного и устойчиво развивающегося сектора исследований и разработок, обеспечение открытости национальной инновационной системы и экономики и другие.
Успешное развитие страны зависит от обеспечения надежного партнерства регионов, экономика которых должна быть в достаточной степени эффективной. Понятие «эффективность» означает результативность, а как категорию ее необходимо рассматривать с двух сторон — количественной и качественной. Количественная сторона означает экономию ресурсов, времени при достижении целей общественного производства и социальной сферы в масштабе народного хозяйства, отдельных регионов, отраслей, хозяйствующих субъектов. Качественная сторона отражает теоретическое содержание, сущность данной категории.
Наряду с другими гипотезами, в научном сообществе сложилось одно из мнений, что оценка эффективности экономики региона должна основываться на системе макроэкономических индикаторов, которая включает показатели, характеризующие производство и использование валового регионального продукта, его динамику; объем промышленного производства; внешнеторговый оборот и его структуру; динамику инвестиций в основной капитал и другие стороны финансово-хозяйственной деятельности регионов [1, с. 55].
Важнейшим и обобщающим показателем эффективности экономической деятельности региона, характеризующим процесс производства товаров и услуг для конечного использования, является валовой региональный продукт. На стадии производства он рассчитывается с использованием производственного метода и представляет собой сумму валовой добавленной стоимости, созданной всеми институциональными единицами-резидентами на территории региона [2, с. 177-178]. Данный показатель рассчитывается на уровне отраслей и секторов как в текущих основных, так и в постоянных ценах.
Валовой региональный продукт — это важнейший макроэкономический индикатор, наиболее качественно и полно отражающий основные пропорции экономики и характеризующий результаты экономической деятельности региона.
Данный показатель может использоваться для оценки эффективности экономического развития региона, бюджетной системы, использования трудовых ресурсов, но как к показателю экономического роста у многих ученых-экономистов к нему сложилось неоднозначное отношение. Валовой региональный продукт подвергается критике, так как отражает не все стороны экономического развития. С его помощью невозможно оценить качество экономического роста, характеризуемого воздействием производственных факторов на образование населения, здоровье граждан, экологическую ситуацию в регионе [3, с. 9].
Объем промышленного производства характеризует объем выпуска продукции производственных предприятий промышленности, добывающих отраслей и энергоснабжения. Этот показатель оказывает прямое влияние на все показатели экономического роста региона и тесно связан с финансовой политикой; его увеличение влияет на повышение конкурентоспособности товаров, рост торгового баланса, что способствует укреплению экономики.
Объем внешней торговли региона характеризует внешнеторговый оборот, определяемый как сумма стоимостей экспорта и импорта. В современных условиях значение экспорта для развития региональной экономики трудно переоценить, так как осуществление экспортных операций способствует поступлению иностранной валюты в регион, расширению рынка, повышению эффективности производства продукции за счет участия отечественных производителей в жесткой конкурентной борьбе. В то же время импорт продукции позволяет обеспечить потребности региона в тех товарах, которые в силу разных причин не могут быть произведены или произведены с низкой экономической эффективностью. При анализе экономического развития региона оценивают динамику и структуру внешнеторгового оборота.
Инвестиции в основной капитал в официальном статистическом учете определяются как затраты на строительство, реконструкцию объектов, приобретение машин, оборудования, транспортных средств, производственного и хозяйственного инвентаря, бухгалтерский учет которых осуществляется в порядке, установленном для учета вложений во внеоборотные активы, инвестиции в объекты интеллектуальной соб-
ственности; культивируемые биологические ресурсы. К инвестициям в основной капитал также относятся затраты на создание и приобретение новых основных средств, а также поступивших по импорту, осуществляемые за счет всех источников финансирования, включая средства бюджетов на возвратной и безвозвратной основе, кредиты, техническую и гуманитарную помощь, договор мены.
тенденции социально-экономического развития Приволжского федерального округа
В современных условиях наблюдаются значительные диспропорции и различия в социально-экономическом развитии российских регионов (табл. 1). Такая асимметрия не имеет четкой тенденции изменений, при этом более 50% суммарного валового регионального продукта (далее — ВРП) страны производится в десяти субъектах Российской Федерации. Так, в 2015 г. 54,4% суммарного ВРП было произведено в следующих регионах: Тюменская область, Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Краснодарский край, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Красноярский край, Самарская область и Свердловская области. Согласно данным Федеральной службы государственной статистики [2, 3] именно в этих регионах сосредоточены основные финансовые, материальные, трудовые ресурсы. Основные трудности практической реализации этих проблем можно объяснить недостаточной ориентацией российской экономики на территориальные факторы повышения эффективности социально-экономического развития страны, инновационное развитие регионов.
Совокупный объем ВРП Приволжского федерального округа в 2015 г. составил 9,9 трлн руб. На долю округа приходится 15,3% всей валовой добавленной стоимости России — это 2-е место после Центрального федерального округа. Динамика валовой добавленной стоимости представлена на рис. 1 [3, 11].
За период 2012-2014 гг. темпы роста экономики Приволжского федерального округа были выше, чем в среднем по Российской Федерации. В 2015 г. в результате снижения потребительского и инвестиционного спроса произошло замедление темпов роста ВРП. Данная тенденция характерна
Таблица 1
динамика различий в социально-экономическом развитии регионов России, разы*
Показатель Максимальные различия
2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г.
Валовой региональный продукт на душу населения в 17,0 раз в 15,3 раза в 20,9 раза в 18,3 раза
Объем промышленного производства на душу населения в 144,7 раза в 103,5 раза в 116,8 раза в 124,9 раза
Налоговые и неналоговые доходы консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации на душу населения в 12,1 раза в 12,4 раза в 14,0 раз в 18,5 раза
Объем инвестиций в основной капитал на душу населения в 15,3 раза в 17,3 раза в 55,6 раза в 30,4 раза
Уровень зарегистрированной безработицы в 59,6 раза в 29,1 раза в 21,3 раза в 16,9 раза
Источник: составлено авторами на основании данных Федеральной службы государственной статистики. * Отношение максимального значения данного показателя по регионам Российской Федерации к минимальному значению.
110
108
106
104
102
100
98
96
94
2011 г. 2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. Приволжский федеральный округ ^ Российская Федерация
Рис. 1. Динамика роста валовой добавленной стоимости, % к 2011 г.
как для России в целом, так и для большинства ее субъектов.
В 2015 г. во многих регионах Приволжского федерального округа отмечается отрицатель-
ная динамика объема валового регионального продукта. Рост экономики произошел только в трех субъектах: Пензенская область — 103,9%, Республика Марий Эл — 103,2%, Республика Мор-
Таблица 2
динамика инвестиций в основной капитал в регионах Приволжского федерального округа, млн руб.
Регион 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2016 г. к 2013 г.,%
Республика Башкортостан 266 396 283545 317764 360946 135,5
Республика Марий Эл 46 178 47 228 40 332 27 204 58,9
Республика Мордовия 53 714 47485 52 751 52 854 98,4
Республика Татарстан 525730 542781 617128 642494 122,2
Удмуртская Республика 82 678 91 571 81 846 85 406 103,3
Чувашская Республика 60 122 53 457 55 725 49 584 82,5
Пермский край 219494 207597 226214 237014 108,0
Кировская область 58 655 61 448 55 760 53 052 90,4
Нижегородская область 280884 276820 235067 219658 78,2
Оренбургская область 152877 153979 169243 164 971 107,9
Пензенская область 82 164 82 079 89 042 65 030 79,1
Самарская область 269737 321760 302884 256774 95,2
Саратовская область 125834 137421 140129 145157 115,4
Ульяновская область 76 835 77 178 79 461 68 878 89,6
Источник: официальные данные Федеральной службы государственной статистики.
довия — 101,1%. В Республике Татарстан удалось сохранить темпы на уровне 2014 г. Лидерами по объему валового регионального продукта на душу населения в 2015 г. являлись Республика Татарстан (474,7 тыс. руб.), Пермский край (397,6 тыс. руб.), Оренбургская область (387,8 тыс. руб.), Самарская область (386,5 тыс. руб.).
Основную долю (40%) в структуре ВРП округа занимает промышленное производство (по России — 31,9%), на торговлю и услуги приходится 22,3% (по России — 30,8%), на сельское хозяйство — 7,7% (по России — 5,2%). В округе сконцентрировано более 20% общероссийской отгрузки обрабатывающих производств, 17% энергетики, 23,2% объема производства сельского хозяйства, 17,6% оборота розничной торговли, 16,6% инвестиций.
Около четверти ВРП округа (24,2%) приходится на продукцию высокотехнологичных и наукоемких отраслей, что позволило занять 1-е место среди федеральных округов (по России — 20,4%).
По объему вклада в российский внешнеторговый оборот Приволжский федеральный
округ занимает 3-е место, уступая Центральному и Северо-Западному федеральным округам. Предприятия округа — крупнейшие поставщики продукции химической промышленности (36% в российском экспорте), машиностроительной продукции (14%). В структуре экспорта регионов округа более половины (51%) приходится на продукцию топливно-энергетического комплекса (в республиках Башкортостан и Татарстан, формирующих половину всего экспорта округа, доля ТЭК в поставках за рубеж занимает более 70%). Импорт в регионы Приволжского федерального округа имеет технологическую направленность: машиностроительная продукция занимает 52% от общего объема импорта. Значительная доля импорта приходится также на поставки из-за рубежа продукции химической промышленности (22%), металлов и изделий из них (10%), продовольственных товаров и сырья (6%).
Доля инвестиций в основной капитал Приволжского федерального округа в общероссийском показателе на протяжении последних лет составляет около 17% (2-е место после Уральского
федерального округа). Отличительной чертой Приволжского федерального округа является высокий вклад в инвестиции, осуществляемые малыми предприятиями (около 30%). Это самый высокий показатель среди всех федеральных округов.
В 2014-2016 гг. в целом по Приволжскому федеральному округу объем инвестиций в основной капитал в сопоставимой оценке сократился на 14%, а в целом по России — на 12,2% [2, 3]. Спад инвестиционной активности среди регионов округа варьируется: от 4,2% в Саратовской области до 49,5% в Республике Марий Эл в сопоставимых ценах. Исключение составляют Республика Татарстан, сохранившая объем инвестиций на уровне 2013 г., и Республика Башкортостан, в которой объем инвестиций в сопоставимой оценке вырос на 8,3% (табл. 2).
Основными причинами, тормозящими инвестиционную деятельность, стали макроэкономическая неопределенность и снижение доступности кредитных ресурсов.
Последние три года активно внедряются в практику механизмы государственно-частного партнерства [4, с. 156]. В рейтинге субъектов Российской Федерации по уровню развития государственно-частного партнерства (исследование проведено ассоциацией «Центр развития ГЧП») пять регионов округа вошли в десятку лидеров: Самарская, Нижегородская, Ульяновская области, Республика Татарстан и Республика Башкортостан.
Важнейшими показателями социально-экономического развития региона являются численность безработных граждан и уровень безработицы. За период 2012-2016 гг. в Приволжском федеральном округе наблюдается снижение численности безработных граждан на 85 тыс. чел., или на 10,2%. Однако в 2016 г. по сравнению с 2014 г. данный показатель возрос на 6,2%. Если рассматривать в разрезе регионов, то увеличение численности безработных за 2012-2016 гг. происходит только в одном регионе — Самарской области (на 19,8%). Уровень безработицы в целом по округу в 2016 г. не изменился по сравнению с 2015 г., составив 4,8%. Самый высокий уровень безработицы (6%) сложился в Республике Марий Эл, самый низкий (3,8%) — в Республике Татарстан. В Пензенской области данный показатель составил 4,6%.
текущее состояние инновационного развития Приволжского федерального округа
В настоящее время необходимым условием усиления позиций России на мировых рынках является обеспечение соответствия нашего государства самым высоким стандартам мирового технологического уровня. В современных условиях инновации стали синонимом конкурентоспособности, так как только сформированная и развитая инновационная экономика может обеспечивать превосходство страны на мировых рынках [5, с. 8]. Однако необходимым условием формирования и развития отечественной инновационной наукоемкой экономики является эффективная система региональных институтов развития [6, с. 10]. Целями их создания являются повышение конкурентоспособности развития регионов и инвестиционной привлекательности территорий, улучшение социально-демографических показателей развития регионов [7, с. 173-174], повышение качества жизни и социального самочувствия жителей регионов Российской Федерации [8, с. 134].
За последние годы в стране созданы базовые элементы инновационной инфраструктуры: промышленные (индустриальные) парки, технопарки, инновационные и промышленные кластеры, бизнес-инкубаторы и др. В Приволжском федеральном округе на данный момент действуют 32 промышленных парка, 7 технопарков в сфере высоких технологий, 11 инновационных территориальных и 6 промышленных кластеров, 6 территорий опережающего социально-экономического развития и 4 особые экономические зоны, 120 объектов региональной инфраструктуры поддержки малого и среднего бизнеса, 71 бизнес-инкубатор.
Согласно рейтингу инновационных регионов, разработанному Ассоциацией инновационных регионов России совместно с Минэкономразвития России при участии представителей региональных администраций и ведущих экспертов страны, в группу лидеров входит Республика Татарстан, устойчиво занимая 3-е место. В группу наиболее продвинутых инноваторов России из регионов Приволжского федерального округа вошли Республика Башкортостан (7-е место),
Таблица 3
Разработанные и используемые передовые производственные технологии в регионах Приволжского
федерального округа
Субъект РФ Разработанные передовые производственные технологии Используемые передовые производственные технологии
2014 г. 2015 г. 2016 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г.
Республика Башкортостан 7 8 10 7192 7625 9324
Республика Марий Эл - 1 3 891 898 1001
Республика Мордовия 5 10 7 2913 2925 2839
Республика Татарстан 37 58 64 6025 6675 7355
Удмуртская Республика 19 22 18 4466 5718 5631
Чувашская Республика 5 2 5 2895 2978 2982
Пермский край 20 24 33 4596 4764 4815
Кировская область - - - 2334 2337 2429
Нижегородская область 76 64 61 11 423 11 632 10 722
Оренбургская область 1 - 1 921 930 1090
Пензенская область 34 11 2 1452 1694 1613
Самарская область 33 25 33 7769 8630 7568
Саратовская область 20 12 12 5087 5437 7529
Ульяновская область 27 1 30 1679 1821 2220
Источник: официальные данные Федеральной службы государственной статистики.
Нижегородская область (8-е место) и Самарская область (10-е место).
Рассмотрим такой показатель инновационной активности регионов, как разработанные и используемые передовые производственные технологии (табл. 3).
Лидером округа в 2014 и 2015 гг. по разработке передовых производственных технологий была Нижегородская область, однако в 2016 г. лидирующую позицию по этому показателю заняла Республика Татарстан. Что же касается показателя использования в производстве передовых технологий, то практически во всех регионах округа наблюдается положительная его динамика. Наиболее интенсивно в производственном процессе передовые технологии используются в Нижегородской, Самарской областях, Республике Татарстан и Республике Башкортостан, а также в Саратовской области.
Характеризуя инновационную активность региона, рассчитывают удельный вес организаций, осуществлявших технологические, маркетинговые и организационные инновации, в общем числе обследованных организаций [9, с. 15]. В среднем по Российской Федерации в 2015 г. этот показатель составлял 9,3%, по Приволжскому федеральному округу — 10,6%. К наиболее инновационно активным регионам округа следует отнести Чувашскую Республику (24%), Республику Татарстан (20,5%), Республику Мордовия (16,6%), Пензенскую (14,7%) и Нижегородскую (13,5%) области.
Интенсивность внедрения инноваций в производственную сферу характеризует также такой показатель, как затраты на технологические инновации (рис. 2). Величина затрат на технологические инновации за период 2013-2015 гг. по регионам округа существенно различается. В 2015 г. разрыв между максимальной и минимальной величиной
Республика Башкортостан Республика Марий Эл Республика Мордовия Республика Татарстан Удмуртская Республика Чувашская Республика Пермский край Кировская область Нижегородская область Оренбургская область Пензенская область Самарская область Саратовская область Ульяновская область
990,9 744
3235,6 III 6317 5196,1
4928,5 11111 8369,5 6044,7
5337,7 4946,7 5681,2
3107,7 2777,5 3468,3
4535,8 5250,7
11137,6
6357,9 7915,3
6786,6
4829,6 14846,7
45827,4
2889,2 3620,9 3615
95720,7
Затраты на технологические инновации в 2013 г. III Затраты на технологические инновации в 2014 г. Затраты на технологические инновации в 2015 г.
Рис. 2. Динамика затрат на технологические инновации в регионах Приволжского федерального округа, млн руб.
этого показателя в разрезе регионов округа составил 82,2 раза, что является следствием влияния различных факторов (специализация региона, уровень развития промышленности, доходы и расходы консолидированных бюджетов и др.).
Результатом инновационного процесса в производстве является объем инновационных товаров, работ и услуг (табл. 4). За период 2013-2015 гг. практически во всех регионах Приволжского федерального округа, за исключением Пермского края, Кировской и Самарской областей, возрос объем инновационных товаров, работ и услуг. Наибольший темп роста данного показателя произошел в Республике Марий Эл, а максимальный выпуск инновационных товаров за анализируемый период — в Республике Татарстан.
Применение корреляционно-регрессионной модели оценки эффективности экономики регионов с учетом инновационных факторов
Проанализируем зависимость эффективности экономики регионов от показателей интенсивности внедрения инноваций. Наиболее приемлем для оценки данной зависимости подход, основанный на корреляционно-регрессионном анализе. При этом обобщающим результативным показателем комплексной оценки эффективности развития региона, на наш взгляд, может быть ВРП на душу населения [10, с. 124-125]. Посредством применения корреляционно-регрессионного анализа можно выявить зависимость валового регионального продукта (у) от
Таблица 4
Динамика объема инновационных товаров, работ и услуг в регионах Приволжского федерального
округа, млн руб.
Регион 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2015 г. к 2013 г.,%
Республика Башкортостан 74 681,8 111 871,7 139 331,2 186,6
Республика Марий Эл 1551,6 9925,6 10 323,2 665,3
Республика Мордовия 28 846,4 29 501,1 33 676,7 116,7
Республика Татарстан 322 319,8 338 058,5 373 171,4 115,8
Удмуртская Республика 15 911 43 005,6 17 309,3 108,8
Чувашская Республика 16 134,3 16 739,6 17 835 110,5
Пермский край 186 904,1 109 015,4 96 344,7 51,5
Кировская область 9811,7 113460 8952,4 91,2
Нижегородская область 172 670,5 215 681,7 185 763,7 107,6
Оренбургская область 8870,3 6888,9 14 671,4 165,4
Пензенская область 9518,8 8167,5 12 432,6 130,6
Самарская область 238 966,8 245 579,5 232 953,1 97,5
Саратовская область 13 180,7 8484,9 23 177,4 175,8
Ульяновская область 29 275,1 25 279 32 939,2 112,5
Источник: официальные данные Федеральной службы государственной статистики.
следующих факторов: х1 — объем инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб.; х2 — затраты на технологические инновации на одно предприятие, тыс. руб.; х3 — объем инновационных товаров на одно предприятие, тыс. руб.
Множественная регрессия будет иметь вид:
y = a + b х x1 + b2 х x2 + b3 х x3, (1)
где a — свободный член уравнения; b1, b2, b3 — коэффициенты регрессии.
Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа представлены в табл. 5.
Корреляционно-регрессионный анализ был проведен с использованием MS Excel. Количественная связь между уровнем валового регионального продукта в расчете на душу населения (у) и факторами инновационного развития территорий выразилась следующей математической моделью:
у = 91,938 + 2,824 * х1 + 0,182 * х2- 0,043 * х3. (2)
Величина Ь0 (91,938) оценивает агрегированное влияние прочих, не учтенных в модели факторов на результат у. Полученные значения параметров Ь (2,824) и Ь2 (0,182) указывают, что с ростом х1 и х2 на единицу результат увеличивается на 2824 и 182 руб. соответственно. Однако величина Ь3 имеет отрицательное значение (-0,043), т.е. при увеличении объема инновационных товаров на одно предприятие на 1 тыс. руб. результативный показатель снижается на 43 руб. Такую тенденцию можно объяснить тем, что инновационные товары для своего производства и постепенного внедрения на рынок требуют гораздо больших затрат по сравнению с товарами, известными потребителям и технология производства которых уже освоена.
Проанализируем г-статистику: значение г-критерия должно быть больше двух-трех, тогда делается вывод о существенности данного параметра, формирование которого происходит под воздействием неслучайных причин. В нашем случае г-критерии Стьюдента составляют: 1Ь0 = 3,02; 1Ь1 = 5,05; гЪ2 = 2,26; ги = -2,03. Следовательно, статистически значимыми являются все
Таблица 5
Результативные и факторные показатели оценки эффективности развития регионов с учетом интенсивности внедрения инноваций за 2015 г.
субъект РФ вРП на душу населения, тыс. руб. (у) объем инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб. (х1) затраты на технологические инновации на одно предприятие, тыс. руб. (х2) объем инновационных товаров на одно предприятие, тыс. руб. (х3)
Республика Башкортостан 323,57 78,04 279,79 1539,57
Республика Марий Эл 241,05 58,73 46,42 644,07
Республика Мордовия 231,87 65,27 308,32 1998,26
Республика Татарстан 474,69 159,80 416,17 2910,88
Удмуртская Республика 328,01 53,94 143,33 410,45
Чувашская Республика 202,37 45,03 218,36 685,51
Пермский край 397,62 85,83 547,81 1149,25
Кировская область 212,55 42,86 87,34 225,43
Нижегородская область 327,48 71,99 538,15 1794,91
Оренбургская область 387,84 84,71 266,69 351,30
Пензенская область 248,85 65,85 284,35 446,64
Самарская область 386,48 94,38 532,23 2026,52
Саратовская область 247,96 56,27 289,95 452,64
Ульяновская область 239,21 63,06 121,21 1104,45
Источник: составлено авторами на основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики.
параметры уравнения. Это подтверждают также показатели вероятности случайных значений параметров регрессии: аЬ0 = 1,3%; ай1 = 0,05%; аЬ2 = 4,7%; аь3 = 7,0%.
Далее оценим надежность полученного уравнения регрессии и показателя тесноты связи с использованием ^-критерия Фишера. В проведенных расчетах Рфакт = 18,39, вероятность случайно получить такое значение данного показателя составляет 0,02%, что не превышает допустимый уровень значимости 10%. Множественный коэффициент корреляции составил 0,92, нескорректированный линейный коэффициент множественной детерминации — 0,82, а скорректированный коэффициент множественной детерминации — 0,80. Эти показатели указывают на тесную зависимость таких факторов, как объем инвестиций в основной капитал на душу населения, затраты на техно-
логические инновации и объем инновационных товаров на одно предприятие с результативным признаком — валовым региональным продуктом на душу населения.
выводы
Эффективность — это важнейшая экономическая категория, соизмеряющая полученные результаты с затратами, усилиями и потерями, определяющая оптимальный вариант действий. Важнейшим макроэкономическим индикатором эффективности экономики региона, уровня и динамики его экономического развития является валовой региональный продукт на душу населения, который в последнее время стал объектом пристального внимания. ВРП отражает конечные результаты деятельности предприятий и организаций в денежном вы-
ражении, а также ограничивает их исчисление определенной территорией. Данный показатель обладает высокой аналитической ценностью, на его основе проводится оценка значимости отдельных отраслей в производстве, производительности труда, энергоемкости и капиталоемкости экономики. Однако многие исследователи отмечают, что он отражает не все стороны экономического развития, а именно воздействие экономики на социальные индикаторы, входящие в группу показателей оценки уровня жизни и благосостояния населения.
Оценка эффективности экономики регионов с учетом инновационных факторов была
проведена на основе корреляционно-регрессионной модели, преимущества данного анализа определяются несложностью расчетных операций и возможностями сравнения полученных результатов с результатами других округов или территориальных образований. Проведенный анализ свидетельствует о весьма тесной зависимости результативного показателя — валового регионального продукта на душу населения от инновационных факторов, следовательно, возможности повышения эффективности экономики регионов определяют развитие их инновационного потенциала, создание и внедрение инноваций.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ляпина И. Р. Классификация регионов России: «результативность управления социально-экономическим развитием» как основание типологизации // Вестник ТГУ. 2012. № 4 (108). С. 54-63.
2. Краснова О. М. Валовой региональный продукт как макроэкономический измеритель региональной экономики // Проблемы и перспективы развития статистики на современном этапе (материалы Межрегиональной научно-практической конференции), Т. 1, г. Курск, 20 сентября — 5 октября 2016 г. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Курской области. Курск, 2016. С.177-183.
3. Абрамов И. А., Лучшева В. В. Валовой региональный продукт как макроэкономический показатель развития экономики // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 4 / Материалы Пятнадцатого всероссийского симпозиума. Москва, 15-16 апреля 2014 г. / под ред. чл.- корр. РАН Г. Б. Клейнера. М.: ЦЭМИ РАН, 2014. С. 8-10.
4. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ. URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 17.07.2017).
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб. / Росстат. М., 2016. 1326 с.
6. Харитонова Т. В., Танина М. А. Формирование механизма управления инновационной активностью хозяйствующих структур региона / Социально-психологические факторы устойчивого социально-экономического развития: Материалы Всероссийской научной конференции. 2016. С. 154-158.
7. Филиппова И. А. Инновационное развитие России и регионов: способы и механизмы реализации // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 10 (217). С. 8-15.
8. Татаркин А. И., Котлярова С. Н. Региональные институты развития как факторы экономического роста // Экономика региона. 2013. № 3 (35). С. 9-18.
9. Харитонова Т. В., Алексеева С. Н. Уровень жизни населения: основные подходы к оценке показателей // Нива Поволжья. 2016. № 2. С. 133-140.
10. Рейтинг инновационных регионов России: версия 2016. Ассоциация инновационных регионов России, 2017. 67 с.
11. Бондаренко В. В., Юдина В. А., Танина М. А. Повышение инновационной активности российского предпринимательства в условиях реализации Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года»: глава в коллективной монографии / Теоретико-методологические подходы к формированию системы устойчивого развития предприятий, комплексов, регионов: коллективная монография. Пенза: ПГУ, 2016. С. 13-21.
12. Шеховцева Л. С., Грушников В. В. Влияние инновационных факторов на развитие регионов России // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2013. № 3. С. 124-129.
REFERENCES
1. Lyapina I. R. Classification of Russian regions: «effectiveness of management of socio-economic development» as the basis for typologization [Klassifikaciya regionov Rossii: «rezul'tativnost' upravleniya social'no-e'konomicheskim razvitiem» kak osnovanie tipologizacii]. Vestnik TGU—Bulletin of TSUE 2012, No. 4 (108), pp. 54-63.
2. Krasnova O. M. Gross regional product as a macroeconomic measure of the regional economy [Valovoj regional'nyj produkt kak makroehkonomicheskij izmeritel' regional'noj ehkonomiki] // Problems and prospects for the development of statistics at the current stage (materials of the Interregional Scientific and Practical Conference), Volume 1, Kursk, September 20 — October 5, 2016. Territorial Body of the Federal State Statistics Service Kursk region. Kursk, 2016. pp. 177-183.
3. Abramov I. A., Luchsheva V. V. Gross Regional Product as a Macroeconomic Indicator of Economic Development [Valovoj regional'nyj produkt kak makroehkonomicheskij pokazatel' razvitiya ehkonomiki]. Strategic Planning and Enterprise Development. Section 4 / Materials of the Fifteenth All-Russian Symposium. Moscow, April 15-16, 2014 Ed. Member of corr. RAS G. B. Kleiner. Moscow, CEMI RAS, 2014, pp. 8-10.
4. Official site of Federal State Statistics Service of the Russian Federation [OficiaTn/j sajt Federal'noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki RF]. Available at: http://www.gks.ru/ (accessed: 07.20.2017).
5. Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2016: Stat. Sat. [Regiony' Rossii. Social'no-e'konomicheskie pokazateli. 2016: Stat. sb.]. Moscow, Rosstat, 2016, 1326 p.
6. Kharitonova T. V., Tannina M. A. Formation of the mechanism of management of innovative activity of the managing structures of the region / Social and psychological factors of sustainable social and economic development: Materials of the All-Russian scientific conference [Formirovanie mehanizma upravlenija inno-vacionnoj aktivnost'ju hozjajstvujushhih struktur regiona / Social'no-psihologicheskie faktory ustojchivogo social'no-jekonomicheskogo razvitija: Materialy Vserossijskoj nauchnoj konferencii]. 2016, pp. 154-158.
7. Filippova I. A. Innovative development of Russia and regions: ways and mechanisms of implementation [Innovacionnoe razvitie Rossii i regionov: sposoby i mexanizm/ realizacii]. Jekonomicheskij analiz: teorija i praktika Economic analysis: theory and practice, 2011, No. 10 (217), pp. 8-15.
8. Tatarkin A. I., Kotlyarova S. N. Regional Development Institutions as Factors of Economic Growth [Regional'ny'e instituty razvitiya kak faktory5 e'konomicheskogo rosta]. Jekonomika regiona — The Economy of the Region, 2013, No. 3 (35), pp. 9-18.
9. Kharitonova T. V., Alekseeva S. N. The standard of living of the population: the main approaches to the assessment of indicators [Uroven' zhizni naseleniya: osnovny'e podxody' k ocenke pokazatelej]. Niva Povolzh'ja — Niva Volga, 2016, No. 2, pp. 133-140.
10. Rating of innovative regions of Russia: version 2016 [Rejting innovacionny'x regionov Rossii: versiya 2016]. Association of Innovative Regions of Russia, 2017, 67 p.
11. Bondarenko V. V., Yudina V. A., Tannina M. A. Increase in innovative activity of the Russian business in the conditions of realization of Strategy of innovative development of the Russian Federation for the period till 2020»: the head in the collective monograph [Povyshenie innovacionnoj aktivnosti rossijskogo predprinimatel'stva v uslovijah realizacii Strategii innovacionnogo razvitija Rossijskoj Federacii na period do 2020 goda»: glava v kollektivnoj monografii] / Teoretiko-metodologichesky approaches to formation of system of sustainable development of the enterprises, complexes, regions: collective monograph. Penza, PGU, 2016, pp. 13-21.
12. Shekhovtseva L. S., Grushnikov V. V. Influence of innovative factors on the development of the regions of Russia [Vliyanie innovacionny'x faktorov na razvitie regionov Rossii]. Vestnik Baltijskogo federal'nogo universiteta im. I. Kanta—Bulletin of the Baltic Federal University I. Kant, 2013, No. 3, pp. 124-129.
