Оценка инновационной активности и научного потенциала региона
Алексеев Саян Геннадьевич
кандидат экономических наук, кафедра «Экономика, организация и управление предприятиями перерабатывающей промышленности и сферы услуг», Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, [email protected]
Статья посвящена актуальным вопросам разработки методики и системы показателей оценки инновационной активности и научного потенциала региона. Рассмотрены определения инновационного потенциала и инновационной активности. Изучено влияние научного потенциала на формирование инновационного потенциала. Предложены показатели, характеризующие инновационную деятельность региона и научный потенциал. Представлена обоснованная система показателей оценки инновационной активности и научного потенциала региона. Проведен анализ показателей, характеризующих инновационную активность регионов Сибирского федерального округа. Для сравнительного анализа использован индексный метод, позволяющий сопоставить величины предлагаемых показателей для оценки уровня инновационной активности и научного потенциала разных регионов. Для комплексной оценки инновационной активности региона и научного потенциала предложены интегральные индексы, определяемые в форме мультипликативной индексной модели. Предложены направления повышения эффективности использования научного потенциала региона. Ключевые слова: инновационная активность, научный потенциал, регион, оценка, методика, показатели, индексный метод, интегральный показатель.
Основными факторами экономического успеха развитых стран мира являются эффективная деятельность законодательных органов, сильный научный потенциал, высокий уровень патентования, инновационная активность компаний, интеграция науки, образования и производства, большие инвестиции в НИОКР, эффективная система мотивации труда работников. Большое внимание уделяется повышению конкурентоспособности высшего образования.
На современном этапе будущее России и ее регионов, повышение конкурентоспособности определяется развитием инновационной деятельности, которая зависит от эффективности использования их инновационного потенциала.
Категорию «инновационный потенциал региона» нужно рассматривать с точки зрения наличия в регионе всех видов необходимых ресурсов и возможностей для осуществления инновационной деятельности. В связи с этим, инновационный потенциал региона представляет собой результирующую совокупность научного, кадрового, технического, финансово-экономического, информационно-коммуникационного потенциалов, обеспечивающая инновационную деятельность и определяющая уровень развития экономики региона.
Наряду с категорией «инновационный потенциал региона» используется категория «инновационная активность региона», которая должна рассматриваться не только как возможность осуществлять инновации, но с точки зрения реального внедрения инноваций в производство и получения реального экономического эффекта. Иначе говоря, инновационный потенциал характеризует потенциальные возможности региона к инновациям, а инновационная активность - реальную их отдачу. Инновационная активность, на наш взгляд, характеризует величину отдачи инновационного потенциала региона.
Успех региона в инновационном развитии зависит от эффективности взаимодействия вышеперечисленных составляющих инновационного потенциала. Как было отмечено, важнейшей составной частью инновационного потенциала региона является научный потенциал. Именно научный потенциал является основой экономического роста и конкурентоспособности региона.
В условиях инновационного развития первостепенное значение приобретает не просто накопление новых знаний и навыков, а умение их творчески применять, вырабатывая новые идеи, ноу-хау. В современной экономике, тесно связанной с информационной революцией, решающим фактором стал человеческий капитал, то есть способность превращать информацию в знание. Физический капитал не исчез, но потерял свою доминирующую позицию.
Актуальным вопросом сегодня является создание новых методических подходов к оценке эффективности инновационной деятельности в регионах России.
Комплексное исследование инновационной активности и научного потенциала как определяющей составляющей инновационного потенциала региона предполагает разработку методики и системы показателей, характеризующих уровень инновационной
О £
ю
5
со
2 е
6
сч
СП £
Б
а
2 о
активности региона, с одной стороны, и имеющийся научный потенциал региона, с другой стороны.
С целью анализа уровня инновационной активности региона и определения роли научного потенциала как способности научно-исследовательских кадров региона к осуществлению инновационной деятельности, предлагаются две группы показателей: во-первых, частные показатели, характеризующие инновационную активность региона, во-вторых, частные показатели, характеризующие уровень научного потенциала региона, а также рассчитанные с их помощью частные и интегральные индексы.
Для оценки инновационной активности региона предлагается использовать показатели Росстата, а также рассчитанные на их основе производные показатели. Эти показатели, на наш взгляд, отражают реальные результаты инновационной деятельности региона. К ним относятся:
■ Объем инновационных товаров (работ, услуг) в процентах от общего объема отгруженных товаров (работ, услуг). Данный показатель характеризует выпуск инновационной продукции (работ, услуг), пользующихся спросом на рынке и отражает реальные результаты инновационной деятельности.
■ Удельный вес организаций, осуществлявших инновации, в общем числе обследованных организаций, в процентах. Этот показатель также демонстрирует результативность инновационной деятельности, включая не только технологические инновации, но и организационные и маркетинговые, что свидетельствует о широком спектре внедряемых инновационных разработок.
■ Количество разработанных передовых производственных технологий в расчете на 1000 человек персонала, занятого научными исследованиями и разработками. Предлагаемый показатель позволяет сопоставить численность персонала,
занятого научно-исследовательской работой с количеством созданных им передовых производственных технологий, т.е. оценить результативность их труда, а также возможности региона по созданию инноваций.
■ Количество патентов на изобретения и полезные модели в расчете на 1000 человек персонала, занятого научными исследованиями и разработками. Данный показатель также позволяет оценить результативность труда научного персонала региона по созданию и патентованию изобретений и полезных моделей.
■ Число используемых передовых производственных технологий в расчете на 100 предприятий (организаций). Этот показатель является мерой оценки степени применения передовых технологий на предприятиях региона.
Для оценки уровня научного потенциала предлагается использовать следующие показатели:
■ Численностьперсонала, занятого научными исследованиями и разработками, в расчете на 10 тыс. человек занятых в экономике. Данный показатель отражает возможности региона по созданию инноваций, характеризует степень вовлеченности населения в научные исследования и разработки.
■ Численность исследователей с учеными степенями в расчете на 10 тыс. человек занятых в экономике. Доктора и кандидаты наук являются высококвалифицированными кадрами, представляющими научный потенциал региона. Этот показатель характеризует реальные возможности создания технологических, организационных, маркетинговых и других инноваций.
■ Доля работников с высшим образованием от общей численности занятого населения в процентах позволяет оценить уровень образования работников. Чем выше данный показатель, тем больше возможностей у работников к модерниза-
ции производства, к созданию инноваций и их практическому применению.
■ Численность профессорско-преподавательского персонала образовательных организаций высшего образования на 10 тыс. человек занятых в экономике. Профессорско-преподавательский персонал ВУЗов является важной составной частью исследовательских кадров, обладающих способностью создания инновационных работок. Кроме того, этот показатель косвенно характеризует вовлеченность студентов в инновационный процесс.
■ Доля исследователей в численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками в процентах. Предлагаемый показатель по-зволяетоценитьуровеньпотен-циальной возможности региона по созданию инновационных разработок, поскольку именно исследователи профессионально занимаются исследованиями и разработками и непосредственно осуществляют создание новых знаний, продуктов, методов и систем.
Все предлагаемые показатели отвечают следующим требованиям:
- наличие показателей в статистической отчетности Рос-стата и возможность расчета на их основе производных показателей;
- однонаправленность показателей, т.е. чем выше значение показателя, тем выше как инновационная активность, так и научный потенциал региона;
- показатели относятся к числу относительных и позволяют сопоставить и оценить их величины в разных регионах;
- возможность расчета на основе выбранных показателей частных индексов инновационной активности и научного потенциала региона;
- возможность сведения частных индексов к единой величине с целью определения интегральных индексов,характеризующих инновационную активность и научный потенциал региона.
Таблица 1
Частные и интегральный индексы, характеризующие инновационную активность регионов СФО*
ШТ ША 1ТИ 1ПИ 1ЧТ IA
Регионы
Республика Алтай 0,13] 1,000 0,00001 0,097 0,200 0,012
Республика Бурятия 0,569 0,489 0,255 0,188 0,184 0,300
Республика Тыва 0,00001 0,157 0,272 0,00001 0,00001 0.00001
Республика Хакасия 0,028 0,256 0,000 0,067 0,423 0,007
Алтайский край 0,339 0,563 0,109 0,415 0,447 0,329
Забайкальский
край 1,000 0,00001 0,247 0,461 1,000 0,026
Красноярский край 0,283 0,524 0,501 0,286 0,412 0,388
Иркутская область 0,092 0,295 0,748 0,194 0,220 0,244
Кемеровская область 0,049 0,168 1,000 1,000 0,596 0,346
Новосибирская область 0,777 0,377 0,204 0,102 0,222 0,267
Омская область 0,391 0,328 0,259 0,264 0,926 0,382
Томская область 0,318 0,940 0,098 0,220 0,733 0,343
* - рассчитано по данным Росстата
Для анализа затрат и результатов инновационной деятельности регионов были использован индексный метод, позволяющий сопоставить уровни соответствующих показателей. Расчет индексов был осуществлен с помощью программных средств Excel по регионам СФО за период с 2010 г. по 2014 г. по формуле:
X — X
HtldCKC _ Фаюя-зшр1- ' М11Н.1НПЧ. I
, (1)
люкс.знач.
где Хi - значение соответствующего показателя для иго региона;
i - номер региона;
Х - значениепоказа-
факт.знач. i
теля иго региона;
Х - минимальное зна-
мин.знач. i
чение показателя из всей группы регионов;
Х - максимальное
макс.знач. i
значение показателя из всей группы регионов.
Для комплексной оценки инновационной активности региона предлагается использовать интегральный индекс, определяемый в форме мультипликативной индексной модели по формуле:
1ИТ - частный индекс доли инновационных товаров (работ, услуг) от общего объема отгруженных товаров (работ, услуг);
1ИА - частный индекс удельного веса организаций, осуществлявших инновации, в общем числе обследованных организаций;
1ТИ - частный индекс количества разработанных передовых производственных технологий в расчете на 1000 человек персонала, занятого научными исследованиями и разработками;
1ПИ - частный индекс количества патентов на изобретения и полезные модели в расчете на 1000 человек персонала, занятого научными исследованиями и разработками.
1ЧТ - частный индекс числа используемых передовых производственных технологий в расчете на 100 предприятий (организаций).
Оценку научного потенциала региона предлагается проводить на основе интегрального индекса, рассчитываемого по формуле:
* I * I * 1 * /
ИТ 1 ИА 1ТИ 1 ПИ ' чт
* 1 * I * I * I
чи 'чс 1во 1ЧП 1 ди
(2)
где 1А - интегральный индекс, характеризующий инновационную активность региона;
(3)
где 1Н - интегральный индекс, характеризующий научный потенциал региона;
1ЧИ - частный индекс численности персонала,занятого научными исследованиями и разработками, в расчете на 10 тыс. человек занятых в экономике;
1ЧС - частный индекс численности исследователей с учеными степенями в расчете на 10 тыс. человек занятых в экономике;
1ВО - частный индекс доли работников с высшим образованием от общей численности занятого населения;
1ЧП - частный индекс численности профессорско-преподавательского персонала образовательных организаций высшего образования на 10 тыс. че-ловекзанятых в экономике;
1ДИ - частный индекс доли исследователей в численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками.
На основе формул 1 и 2 были определены частные и интегральный индексы инновационной активности по регионам Сибирского Федерального округа в среднем за 2010 - 2014 годы, которые представлены в табл. 1.
Из табл. 1 видно, что величины интегральных индексов, характеризующих инновационную активность, существенно различаются по регионам. Наиболее высокие результаты инновационной активности отмечены в Красноярском крае, где интегральный индекс составил 0,388 ед. Высокими значениями интегрального индекса инновационной активности характеризуются Омская, кемеровская и Томская области. Несколько отстают от них Алтайский край и Республика Бурятия.
Довольно низкой инновационной активностью отличаются такие научные центры Сибири как Новосибирская и Иркутская области, в которых интегральный индекс инновационной активности за исследуемый период составил 0,267 ед. и 0, 244 ед. соответственно.
Среди вышеперечисленных составляющих инновационного потенциала именно научный потенциал, на наш взгляд, яв-
0
1
ю
5
*
со
2 е
6
сч
СП £
Б
а
2 о
ляется определяющим, поскольку только высокоинтеллектуальные и квалифицированные научные кадры способны к созданию инновационных разработок и внедрению их в производство.
Частные и интегральный индексы научного потенциала в среднем за 2010 - 2014 годы, рассчитанные на основе формул 1 и 3, представлены в таблице 2.
Из табл. 2 следует, что самым высоким научным потенциалом обладает Томская область, причем его величина (0,750 ед.) значительно опережает следующую за ней Новосибирскую область с потенциалом 0,568 ед.
Далее с существенным отставанием следуют Республика Бурятия (0,294 ед.), Иркутская область, Красноярский край, Омская область, Республика Алтай (0,185 ед.).
В табл. 3 представлены данные, характеризующие место региона в соответствии с величинами интегральных индексов среди других регионов СФО в среднем за 2010 - 2014 годы.
На рис. 1 показано соотношение интегральных индексов инновационной активности и научного потенциала по регионам СФО.
Данные таблицы 3 и рис. 1 свидетельствуют о том, что в ряде регионов округа научный потенциал используется достаточно эффективно. Так, Кемеровская область, имея 9-е место по уровню научного потенциала, занимает 3-е место по инновационной активности. Хорошие результаты показывают Омская область, Красноярский и Алтайский края.
В остальных регионах научный потенциал используется недостаточно эффективно. Такая ситуация характерна для Республики Алтай и Иркутской области. И особенно невысока отдача труда научных кадров в Томской и Новосибирской областях. Обладая самым высоким научным потенциалом среди регионов СФО (0,750 и 0,568 ед. соответственно), эти
Таблица 2
Частные и интегральный индексы, характеризующие научный потенциал регионов СФО*
1ЧИ 1ЧС [ВО 1ЧП ЩИ 1Н
Регионы
Республика Алтай 0,064 0,092 0,620 0,086 0,694 0,185
Республика Бурятия 0,115 0,287 0,547 0,296 0,414 0,294
Республика Тыва 0,183 0,174 1,000 0,037 0,00001 0,016
Республика Хакасия 0,010 0,099 0,252 0,00001 1,000 0,012
Алтайский край 0,099 0,124 0,054 0,153 0,498 0,138
Забайкальский
край 0,00001 0,00001 0,00001 0,076 0,310 0,00001
Красноярский край 0,235 0,115 0,374 0,253 0,514 0,265
Иркутская область 0,216 0,297 0,374 0,238 0,308 0,281
Кемеровская область 0,013 0,030 0,244 0,094 0,687 0,091
Новосибирская область 0,898 1,000 0,831 0,336 0,235 0,568
Омская область 0,255 0,051 0,312 0,328 0,171 0,187
Томская область 1,000 0,888 0,930 1,000 0,288 0,750
* - рассчитано по данным Росстата
Таблица 3
Место региона в соответствии с величинами интегральных индексов среди других регионов СФО в среднем за 2010 - 2014 годы*
Регионы Интегральный индекс Интегральный индекс
инновационной научного потенциала
активности[А 1Н
Республика Алтай 10 7
Республика Бурятия 6 3
Республика Тыва 12 10
Республика Хакасия 11 11
Алтайский край 5 8
Забайкальский край 9 12
Красноярский край 1 5
Иркутская область 8 4
Кемеровская область 3 9
Новосибирская область 7 2
Омская область 2 6
Томская область 4 1
* - рассчитано по данным Росстата
области занимают 4-е и 7-е места по уровню инновационной активности.
Наблюдаемые тенденции и сложившаяся экономическая ситуация в связи с изменением инвестиционной обстановки, влиянием финансового кризиса, сокращением средств, выделяемых на инновационное развитие вызывает необходимость более эффективного использования имеющегося научного потенциала, а также оптимизации финансирования научно-исследовательской деятельности в стране и ее регионах.
Важнейшей задачей является повышение производитель-
ности труда научно-исследовательского персонала, а также подготовка научных кадров высшей квалификации, способных к созданию инноваций, что будет способствовать развитию научного потенциала региона.
Основой научного потенциала является интеллектуальный потенциал какспособностьна-учно-исследовательского персонала за счет использования своих способностей, профессиональных знаний генерировать новые идеи и создавать инновационные разработки.
Одним из основных факторов, определяющих формирование и развитие интеллекту-
Рис. 1. Величины интегральных индексов, характеризующих инновационную активность и научный потенциал региона
ального и научного потенциала региона и его рационального использования является совершенствование подготовки научных кадров и непрерывное профессиональное образование.
В последние годы, как показывает мировая практика, растет спрос работодателей на высококвалифицированные кадры, обладающие учеными степенями в различных областях национальной экономики, с целью использования знаний этих специалистов для эффективного ведения научно-исследовательской деятельности в интересах бизнеса и повышения на этой основе конкурентоспособности.
В связи с этим, одним из направлений повышения квалификации научных кадров является частичная оплата работодателями стоимости подготовки кандидатов и докторов наук в том случае, если тема диссертации представляет практический интерес для бизнеса.
Труд научно-исследовательского персонала относится тем видам деятельности, где, прежде всего, необходимы интеллектуальный потенциал, инициативность, творческий подход при создании инновационных разработок.
Одним из направлений повышения производительности труда научных кадров, особенно в научно-технических секторах науки, связанных с внедре-
нием инновационных разработок в производство, является совершенствование оплаты труда путем установлениязависи-мости между заработной платой и полученными результатами в виде разработанных инноваций. В этом случае в затратах на оплату труда выделяют основную и бонусную части, причем последняя играет стимулирующую роль и должна напрямую зависеть от достигнутого научного результата.
К другим направлениям подготовки высококвалифицированных научно-исследовательских кадров можно отнести:
- расширение участия аспирантов и докторантов в международных научно-исследовательских программах по курсам докторской подготовки;
- более широкое и активное вовлечение студентов в научно-исследовательскую работу;
- направление большей части финансовой поддержки в наиболее известные ВУЗы, где ведется серьезная и результативная научно-исследовательская работа;
- предоставление приоритетов аспирантам и докторантам, диссертации которых направлены на решение актуальных практических задач;
- финансирование по грантам на поддержку исследований и разработок по приоритетным научным направлениям.
Литература
1. Альхименко О.Н. Роль интеллектуального потенциала в росте производительности и повышении эффективности труда в инновационной экономике. // Нормирование и оплата труда в промышленности. -2012. - № 11. - с.21 - 28.
2. И.В. Гришина, И.В. Голубкин, М.Н. Большакова. Новый методический подход к оценке инвестиционной активности в регионах Российской Федерации.// Регион. экономика: теория и практика. - 2013. - № 19.
- с. 2 - 12.
3. Гурбан И.А., Боярских А.И. Проблемы и перспективы инновационного развития России: региональный аспект / Гурбан И.А., Боярских А.И. // Регион. экономика: теория и практика.
- 2016. - № 47. - с. 13 - 31.
4. Карелина М.Г. Инновационная активность российских регионов: проблемы измерения и эконометрический подход / М.Г. Карелина // Регион. экономика: теория и практика.
- 2016. - № 21. - с. 14 - 22.
5. Коршунов А.М. «Эффективный контракт» и проблема эффективности труда в бюджетных учреждениях. // Отечественный журнал социальной работы. - 2015. - № 1. - с.66- 70.
6. Тер-Григорьянц А.А., Уш-вицкий М.Л. Методические подходы к оценке инновационного развития региона / Тер-Григорьянц А.А., Ушвицкий М.Л. // Регион. экономика: теория и практика. - 2013. - № 10.
- с. 49 - 56.
Evaluation of innovation activity and scientific potential of the region Alexeev S.G.
East Siberian State University of
Technology and Management The article is devoted to topical issues of the development of techniques and systems of indicators to measure innovation activity and scientific potential of the region. Consider the definition of innovation potential and innovation activity. The influence on the formation of the scientific potential of the innovation potential. Proposed indicators characterizing innovation and scientific potential of the region. Presented based system of indicators to measure innovation activity and scientific potential of
О
Ю i
5
2 e
6
the region. The analysis of indicators characterizing innovation activity of the Siberian Federal District. For a comparative analysis used index method to compare the values of the proposed indicators to assess the level of innovation activity and scientific potential of different regions. For a comprehensive evaluation of innovative activity in the region and scientific potential offered integral indices, defined in the form of an index multiplicative model. Directions of increase of efficiency of use of scientific potential of the region.
Keywords: innovation activity, scientific potential, the region, assessment methodology, indicators, the index method, an integral indicator.
References
1. Alkhimenko O. N. A role of intellectual
potential in a gain in productivity and increase in efficiency of work in innovative economy.//Regulation and compensation in the industry. - 2012. - No. 11. - page 21 - 28.
2. I. V. Grishina, I. V. Golubkin, M. N.
Bolshakova New methodical approach to assessment of investment activity in regions of Russian Federatsii.//the Region. economy: theory and practice. -2013. - No. 19. - page 2 - 12.
3. Gurban I. A, Boyarsky A I. Problems
and prospects of innovative development of Russia: regional aspect / Gurban of I.A, Boyarsky A I.//Region. economy: theory and practice. - 2016. - No. 47. - page 13 - 31.
4. Karelina M. G. Innovative activity of
the Russian regions: problems of measurement and econometric approach / M. G. Karelin//Region. economy: theory and practice. -2016. - No. 21. - page 14 - 22.
5. AM's kites. «The effective contract»
and a problem of efficiency of work in budgetary institutions.// Domestic magazine of social work. - 2015. - No. 1. - page 66 - 70.
6. Ter-Grigoryants A A, Ushvitsky M. L.
Methodical approaches to assessment of innovative development of Region / Ter-Grigoryants A A., Ushvitsky M. L.// Region. economy: theory and practice. - 2013. - No. 10. - page 49 - 56.
сч cn £
6 a
2 ©