CC BY
41
Оценка инновационного потенциала Республики Башкортостан
Дата: 30/09/2007 Номер: (11) УЭкС, 3/2007
Аннотация: Авторами разработана и апробирована методика оценки инновационного потенциала региона с учетом значимых экологических факторов. Расчет осуществлялся на примере экономической системы, состоящей из группы регионов РФ. Просчитан прогноз величины инновационного потенциала Республики Башкортостан, ожидаемый в результате реализации инновационной программы развития.
Abstract: Authors develop and approve a technique of an estimation of innovative potential of region taking into account significant ecological factors. Calculation was carried out on an example of the economic system consisting of group of regions Russian Federations. The forecast of size of innovative potential of the Republic Bashkortostan, expected as a result of realisation of the innovative program of development is counted.
Ключевые слова: регион, инновационный потенциал, программа, экология
Keywords: region, innovative potential, program, ecology
Ибатуллин Оскар Уралович Ибатуллина София Мухамедовна Башкирская академия государственной службы и управления при Президенте
Республики Башкортостан
Выходные данные статьи: Ибатуллин, О.У. Оценка инновационного потенциала Республики Башкортостан / О.У. Ибатуллин, С.М. Ибатуллина // Управление экономическими системами: электрон. науч. журн. / Кисловодский институт экономики и права - [Электронный ресурс]. - Киров: ООО "Международный центр научно-исследовательских проектов", 2007. - № 3 (11). - № гос регистрации статьи 0420700034/0019. - Режим доступа к журн.: http://uecs.mcnip.ru.
Инновационный потенциал (ИП) характеризуется совокупностью различных видов ресурсов, включая материальные, финансовые, интеллектуальные, научнотехнические и иные, используемые для осуществления инновационной деятельности [1]. Его оценке в отношении разных стран посвящено немало работ, но это не относится к регионам, хотя именно потенциал регионов и определяет возможности государства в целом.
В статье Н.Б. Аниконова и А.Г. Бабкова (2004) охарактеризована инновационная активность субъектов Южного Федерального округа с использованием многофакторного корреляционно-регрессионного анализа. Они выявили сильную корреляционную зависимость инновационного потенциала от 2-х факторов (ВРП и ВРП/душу населения) [2].
Фундаментальное исследование инновационного потенциала выполнили ученые Отделения общественных наук РАН под руководством проф. О. Г. Голиченко (2006). В результате, была разработана методика под названием “Основные индикаторы мониторинга НИС» [3]. Она состоит из 4 групп («Общие индикаторы», «Макроструктурный уровень», «Уровень видов экономической деятельности», «Региональный уровень»), включающих 162 критериальных и частных показателя и индикатора. В ней региональный уровень оценивается по тем же показателям, что и макроструктурный уровень.
Методика оценки инновационного потенциала всех регионов России описана в коллективной работе [4]. В ней использованы 8 показателей, по которым производилась балльная оценка в сравнении со среднероссийскими показателями по статистическим данным за 2000-2002 гг.:
1. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в расчете на 10 тыс. чел., занятых в экономике;
2. Доля занятого населения, имеющего высшее, неполное высшее и среднее профессиональное образование, в общей численности занятых;
3. Основные средства исследований и разработок в расчете на одного занятого исследованиями и разработками;
4. Внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на 1000 руб. ВРП;
5. Число созданных передовых производственных технологий в среднем за год;
6. Число использованных передовых технологий в среднем за год;
7. Уровень инновационной активности предприятий (удельный вес из числа обследованных);
8. Интенсивность инновационных затрат (удельный вес затрат на технологические инновации в объеме отгруженной продукции инновационно-активных организаций).
По результатам оценки регионы были объединены в 5 групп. В 1-ю группу попали те, показатели которых значительно превышают средние по России, а средний балл - не менее 3,9. Их 11 и они относятся к инновационно- самодостаточным. Во 2-й группе регионы, с показателями, близкими к средним по России, средний балл - не менее 3 (их 18). Уровень развития инновационного потенциала в 3-й группе ниже среднероссийского, а средний балл 2,8-2,9 (их 12). В 4-й группе - 25 регионов и активизация их инновационной деятельности требует заметно больших ресурсов и времени. В самой безнадежной 5-й группе оказались среди прочих 15, Оренбургская и Астраханская области, экономическое положение которых явно к этому не располагает. Поэтому адекватность уравнений регрессии, в которых доминируют экономические факторы [2], вызывает определенные сомнения.
Республика Башкортостан (РБ) оказалась не в лучшей 3-й группе, то есть ее показателями ниже среднероссийских. По нашему мнению, такой результат может быть обусловлен 2-мя основными факторами: неадекватностью использованного в работе [4] подхода и/или неучтенными значимыми показателями. В связи с тем, что недавно была принята республиканская инновационная программа на 2008-2010 гг., крайне важно определиться с причинами сложившегося положения.
Адекватность подхода к оценке ИП РБ проверялась в сравнении с другими регионами, что обеспечивает объективность используемых методик. Регионы были выбраны частично по географическому признаку из числа представителей ПФО и УрФО, а также исходя из доступности ряда исходных данных - СФО. Шесть регионов
оказались в самой перспективной 1-й группе: Самарская (См), Нижегородская (Нж), Свердловская (Св), Челябинская (Чб), Новосибирская (Нс) и Томская (Тм) области; два - во 2-й: Республика Татарстан (РТ) и Пермская область Пм).
В первом варианте оценки ИП в качестве основы был использован алгоритм, предложенный в работе [5]. Его достоинство заключается в приведении показателей разных типов к единой безразмерной шкале. При этом они могут иметь разную размерность, не иметь размерности или быть бинарными. Алгоритм может быть использован для экономических систем любого масштаба (предприятие, муниципальное образование, регион и т.д.).
В качестве экономической системы была выбрана вышеуказанная группа регионов и РФ. На первом этапе для оценки ИП использовали 8 показателей. Пять из них (№ 1,4-6,8) идентичны [4], остальные три: затраты на технологические инновации (№2); число организаций, выполнявших исследования и разработки в расчет на 1000 чел., занятых в экономике (№3); ВРП (№7).
ИП составляющих рассматриваемой экономической системы вычисляется по формуле (1):
\¥,=Ьл
5- • • •
В качестве ® - весового коэффициента ] - го показателя (]=1,2...8) [ -той составляющей 0=1,2.... 10) ИП взяты равные величины = 0,125, при этом ■,=1 ,
п
где пи - число показателей в составе 1-той составляющей ИП. Показатель вычисляется по формуле (2):
п„ = 2
(2)
к..
Здесь ку - ]—ый показатель і-той составляющей ИП. Если - соответствующий средний показатель данной экономической системы, то это статическая модель, если тот же показатель за предыдущий период, то динамическая модель [5].
Сравнение регионов по результатам динамической модели в авторском варианте для нашей цели оказалось не корректным, поскольку в ней сопоставляются два временных периода (2004-05 гг.) по каждому региону в отдельности. Это означает, что на ее основе можно получить представление лишь о динамике изменения ИП. Поэтому для расчетов использовалась статистическая модель.
ИП экономической системы вычисляется по формуле (3):
м
ТГ = '£г!*П'!
Ы
,(3)
где п -весовой коэффициент i - той составляющей ИП, определяемый экспертно (при
ь,
этом '_1 =1), М - число составляющих ИП рассматриваемой экономической
системы; 1‘ - соответствующий средний показатель рассматриваемой
*
экономической системы за предыдущий период, но для РФ за взят сам показатель за предыдущий период, характерный для динамической модели.
В результате расчетов оказалось, что лишь три региона имеют ИП выше среднероссийского. Этот результат соответствует положению Самарской, Нижегородской и Свердловской областей в 1-й группе регионов и РБ в 3-й по градации работы [4], но противоречит положению остальных пяти регионов. Поэтому было решено ввести весовой коэффициент в виде интегрального показателя, включающего характеристики: уровня производства физического (ПФК),
человеческого (ПЧК) и экологического (ПЭК) капитала каждого региона. Он равен нормированному синтетическому индексу развития [6].
В качестве характеристики ПФК мы использовали отношение ВРП на душу населения к ВВП; в качестве оценки ПЧК - среднее арифметическое показателей Ы,к2,Ь3, вычисляемых на основании отношений средней величины к суммарной по всей экономической системе: для Ь1- ожидаемой продолжительности жизни; для Ь2 -процента населения с высшим образованием за 2005 г.; для Ь3 -процента работающих за указанные периоды времени.
В качестве характеристики ПЭК рассматривался показатель: «потери ВРП от заболеваемости населения» (рассчитан по данным, приведенным в [7]).
Расчеты показали, что первые три места по величине ИП заняли Самарская, Свердловская и Нижегородская области, а РБ опять оказалась аутсайдером.
Если провести ранжирование по показателю ИП по регионам и проанализировать результаты использованных методик, окажется, что в 5-ти случаях места (ранги) совпадают (Нс - 7, Тм - 8, Нж -3, Пм области - 6 и РБ - 9), а в 4-х отличаются на 1 место (РТ - 5/4, Чб - 4/5, Св - 1/2 и См области - 2/1). Это свидетельствует в целом об адекватности используемых методов расчета и подтверждает не лучшее положение РБ. Следовательно, остается надеяться на наличие неучтенных значимых факторов.
Поскольку состояние окружающей среды в республике далеко не идеально, в качестве таковых было принято решение использовать экологический фактор. Интегральной характеристикой экологического состояния являются потери ВРП от заболеваемости населения. Мы использовали данные из статьи [7] в виде остатка от потерь (ВРП минус потери) и ввели его в виде дополнительного 9-го показателя. В результате ИП РБ действительно вырос, но это не отразилось на положении республики среди анализируемых регионов. Следовательно, экологический фактор играет определенную роль, но выбранная для него характеристика либо недостаточна, либо не совсем подходит. В связи с этим было принято решение выяснить потенциал ряда показателей, которые могут оказывать влияние на экологический фактор в данной модели, что потребовало решения следующей оптимизационной задачи нелинейного программирования.
г-2-'«
Задача 1. Найти максимум функции ■>-1 , где
при ограничениях:
Щ>=0, для всех j
Ы2<=15039744; И4<=13822921; И7<=1,38717; Ы9<=96,5
В качестве правых частей ограничений взяты максимальные по рассматриваемой экономической системе величины по каждому показателю. Переменными искомыми величинами являются к12,к14,к17,к19.
Максимальное значение Wi оказалось равным 0,299 и достигается оно при увеличении в первую очередь 7 и 9 показателей. Т.е. для увеличения ИП РБ необходимо приоритетно наращивать значение ВРП на душу населения и снижать ущерб здоровью от экологических факторов. Варьирование 2-го и 4-го показателей -«Внутренние затраты на исследования и разработки» и «Затраты на технологические инновации» не привело к максимальному росту инновационного потенциала. Остальные пять показателей в качестве переменных величин в данной модели не рассматривались.
Величина инновационного потенциала, равная 0,299 тоже не может считаться достаточным, поскольку это все равно второй результат с конца среди рассматриваемых субъектов федерации. Поэтому было решено продолжить эксперимент, сделав ограничения двусторонними (тт=<=тах) по тем же 4 переменным, взяв за начальное приближение точку среднего значения (задача №2).
В этом случае решение оптимизационной задачи привело к росту ИП РБ до 0,386. При этом показатели экологической составляющей и ВРП совпадают с верхней допустимой границей, а две другие переменные остаются на среднем уровне. Данный факт свидетельствует о том, что экологическая составляющая в оценке ИП РБ играет одну из ключевых ролей.
Анализ оптимизационных задач показал, что сравнение со средними значениями по составляющим (к*у) не позволяет оптимальному решению выйти за рамки этого среднего. Поэтому в описываемом сценарии расчетов были сделаны следующие изменения.
1. Для усиления роли экологических факторов был введен десятый показатель в виде остатка от ущерба, наносимого окружающей среде производством промышленной продукции в % к ВРП (от отраслей производящих товары): См - 90,77; Нж - 92,51; Св - 90,98; Нс - 93,79; Тм - 90,06; Чб - 89,67 и Пм области - 90,48; РТ - 89,15; РБ - 93,80 и РФ - 92,14.
2. В качестве к*у были приняты соответствующие величины по РФ по показателям 1,5,9. По остальным показателям значения по РФ являются суммарными, поэтому был оставлен средний по экономической системе за предшествующий период.
3. Был осуществлен подбор параметров 1-9 по РБ так, чтобы значение Wi оказалось = 0,5.
В результате расчетов по пунктам 1 и 2 ИП по РБ составил величину 0,306. Подбор параметров (третий пункт) еще раз подтвердил, что желаемый результат (ИП равный
0,5) достигается при максимально возможном увеличении ВРП на душу населения и
, т=9, 1=9 (РБ),
снижении ущерба от экологических факторов.
В целом, такой алгоритм представляется приемлемым для расчетов, и мы его апробировали для оценки планируемого по результатам реализации инновационной программы значения ИП РБ. В ней экологические факторы не нашли отражения, но есть исходные (2006 г.) и прогнозные (2010 г.) показатели № 1,2 и 4 (соответственно: -46,02/60,23; - 1675148/4020356; - 4123300/10226900) [8], которые позволяют определить ожидаемый в 2010 г. ИП РБ. По расчетам он оказался равным 0,365.
Это значение заметно ниже нынешнего среднероссийского показателя. Следовательно, в результате реализации инновационной программы республика так и останется не в лучшей 3-й группе с весьма слабыми надеждами на серьезную поддержку из федерального центра.
Литература
1. Инновационный менеджмент / под ред. Н.К. Моисеева и Ю.П. Аничкина. - М., Изд-во: Наука, 2003. - 428 с.
2. Аниконов Н.Б., Бабков А.Г. Инновации и экономический рост // Инновации. 2004. №7. // www.mag.innov.ru.
3. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития, - М.: Наука, 2006, - 396 с.
4. Инновационный путь развития для новой России / отв. ред. В.П. Горегляд. Центр социально-экономических проблем федерализма Института экономики РАН. -М.: Наука, 2005. - 343 с.
5. Максимов Ю., Митяков С., Митякова О., Федосеева Т. Инновационное развитие экономической системы: оценка инновационного потенциала // Инновации. 2006. №6 (91). С. 53- 56.
6. Голубев В.С., Зволинский В.П., Тарко А.М., Царюк Ю.Б. Индикаторы и индексы социоприродного развития // Экономика природопользования. 2007. - №2. - С. 3-29.
7. Мекуш Г.Е. Экономическая оценка «прошлого» экологического ущерба и потери экономики Кемеровской области от заболеваемости населения // Безопасность жизнедеятельности. - 2006. №10. - С. 59-64.
8. Выступление заместителя министра промышленности, инвестиционной и инновационной политики Р.Ф. Вагапова на расширенном заседании Совета по научно-технической и инновационной политике при Правительстве Республики Башкортостан 29 мая 2007 г. // http://minprom.bashkortostan.ru.
№ гос регистрации статьи 0420700034/0019
Это статья Электронный научный журнал "Управление экономическими системами"
http ://uecs.mcnip.ru
URL этой статьи: http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name=News&file=article&sid=84
