CC BY
153
УДК 338.28
Р.А. ФАЙРУШИНА, старший преподаватель
Нижнекамский филиал Института экономики, управления и права (г. Казань)
оценка инновационной активности субъектов рф
В настоящее время представляется достаточно очевидным, что повышение конкурентоспособности российской экономики возможно только через развитие инновационной деятельности. Поэтому важным, по нашему мнению, является вопрос оценки инновационной активности регионов страны, а также определения факторов влияющих на нее. Назрела необходимость в разработке приемлемых способов оценки инновационной активности, как на уровне предприятия, так и региона. Это позволит более точно определить место приложения и объем управленческих, финансовых и иных воздействий для целенаправленного управления этой активностью.
Инновационная активность - понятие, которое часто используется при оценках состояния инновационной сферы.
Механизм инновационной активности очень важен и заслуживает пристального внимания. На его представление и развитие поработали многие выдающиеся и известные специалисты, такие как В.П. Баранчеев, С.А. Бочаров, М. Кирнэн, К. Кри-стенсен, Д. Моррисон, П. Сенге, А. Сливотски и Ф. Янсен и др. [1 - 6].
Инновационная активность региона характеризует степень его участия в осуществлении инновационной деятельности в целом или отдельных ее видов в течение определенного периода времени.
На основе анализа статистического материала на протяжении 2000-2007 гг. по 18 факторным показателям, 75 регионов РФ ((Республика Ингушетия, Чеченская республика и др.) в силу отсутствия данных, а также из-за низкой инновационной активности в рассматриваемом периоде, были исключены из области исследования) были разделены на 3 класса: с низкой инновационной активностью; со средней инновационной активностью; с высокой инновационной активностью. В качестве исходных факторных показателей оказывающих влияние на уровень инновационной активности были выбраны следующие: внутренние затраты на исследования и разработки; затраты на технологические инновации; число созданных передовых производственных технологий; число малых предприятий; число организаций, выполнявших исследования и разработки; удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации; удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации; внутренние текущие
затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП, число высших учебных учреждений; число организаций, осуществляющих технологические инновации, ВРП, численность персонала, занятого исследованиями и разработками, число использованных передовых производственных технологий, число предприятий и организаций, инвестиции в основной капитал за счет всех источников финансирования, инвестиции в основной капитал; инвестиции в основной капитал на душу населения; инвестиции в основной капитал организаций с участием иностранного капитала.
Объектом статистического анализа инновационной активности выступили регионы с высокими инновационными показателями. Для регионов с низкой и средней инновационной активностью характерны дисбалансирующие показатели, которые снижают значимость выводов, получаемых в результате применения экономико-статистических методов.
К регионам с высокой инновационной активностью были отнесены следующие: Самарская область, Республика Татарстан, Свердловская область, Пермский край, Московская область, г. Москва, Нижегородская область, Челябинская область, Вологодская область, Республика Башкортостан, Ульяновская область, Тюменская область, г. Санкт-Петербург, Владимирская область, Республика Мордовия.
Для данных регионов характерны высокие показатели объема инновационной продукции, внутренних затрат на исследования и разработки, а также значительное число организаций выполнявших исследования и разработки и организаций осуществляющих инновационную деятельность.
Кроме того, они характеризуются значительным числом малых предприятий, а также высших учебных заведений.
Характеристика экономических явлений, как правило, определяется большим числом одновременно и совокупно действующих факторов. В связи с этим часто возникает задача исследования результативного показателя у от множества факторных показателей х1, х2, ..., хп. Эта задача решается с помощью множественного регрессионного анализа [7].
В выбранной модели множественной регрессии в качестве результативного признака использовался объем инновационной продукции.
Общий вид уравнения регрессии выглядит следующим образом:
У = ао +Х ajx (Л, (1)
где у - объем инновационной продукции; х() - факторы, влияющие на объем инновационной продукции; а. - коэффициент, указывающий на сколько в среднем увеличивается результирующий фактор (объем инновационной продукции) при увеличение .-го фактора на 1 единицу.
Построение регрессионной модели осуществлялось последовательным исключением менее значимых факторных показателей по их влиянию на объем инновационной продукции. За основу были взяты 18 основных показателей, которые существенно коррелируют с объемом инновационной продукции.
Анализ построенной модели множественной регрессии показал, что такие показатели, как число предприятий и организаций, инвестиции в основной капитал за счет всех источников финансирования, инвестиции в основной капитал на душу населения имеют низкую значимость для повышения объема инновационной продукции. Поэтому, ограничившись в последующем 16 факторными показателями, была построена многофакторная регрессионная модель. Оценка модели показала, что такие показатели, как ВРП, численность персонала, занятого исследованиями и разработками, число использованных передовых производственных технологий, инвестиции в основной капитал, инвестиции в основной капитал организаций с участием иностранного капитала также имеют низкий уровень тесноты связи с объемом инновационной продукции.
Путем исключения некоррелируемых факторных показателей с результативным, автором
была построена десятифакторная регрессионная модель. В данной модели были использованы следующие факторные показатели: внутренние затраты на исследования и разработки; затраты на технологические инновации; число созданных передовых производственных технологий; число малых предприятий; число организаций, выполнявших исследования и разработки; удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации; удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации; внутренние текущие затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП; число высших учебных учреждений; число организаций, осуществляющих технологические инновации.
Оценка средних значений коэффициентов множественной регрессии для ряда регионов РФ с высоким объемом инновационной продукции показывает, что объем внутренних затрат на исследования и разработки оказывает непосредственное влияние на объем инновационной продукции. Так, например, увеличение внутренних затрат на исследования и разработки на 1 млн руб. приводит в среднем к увеличению объема инновационной продукции на 303 млн руб. Также позитивно влияют затраты на технологические инновации. Увеличение затрат на технологические инновации на 1 млн руб. приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем на 77,39 млн руб. Факторным показателем, оказывающим существенное влияние на объем инновационной продукции, является также число созданных передовых производственных технологий. Так, увеличение числа созданных передовых производственных технологий на 1 единицу приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем более чем на 27 млн руб.
В настоящее время особую актуальность приобретают организационные инновации, ведь от методов организации производства зависит уровень его эффективности. Прирост удельного веса предприятий осуществляющих организационные инновации на 1% приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем на 40,5 млн руб.
Не менее значимым факторным показателем, как показывает исследование, является число вузов в регионе. Оценка их влияния показывает, что наблюдается прирост объема инновационной продукции в среднем более чем на 185 млн руб. на один вуз в регионе. Также позитивно влияет на объем инновационной продукции такой факторный
показатель, как внутренние затраты в процентах к ВРП. Так, увеличение внутренних затрат по отношению к ВРП на один процент приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем на 560,65 млн руб.
Прирост числа организаций осуществляющих технологические инновации (инновационную деятельность) приводит к росту объема инновационной продукции в среднем на 9,89 млн руб. (табл. 1).
На следующем этапе был проведен анализ Р-коэффициентов множественной регрессии для 15 регионов России с высоким объемом инновационной продукции.
Множественная регрессия на основе Р-коэф-фициентов была проведена с использованием стандартизированных и нормализированных исходных данных
j)
(2)
Процедура стандартизации и нормализации выполняется по формуле:
x(m) = -
v(m) T7(m)
Л, — Л
so
x(m) _ x(m)
(3)
Анализ средних значений Р-коэффициентов множественной регрессии для регионов с высоким объемом инновационной продукции показал, что увеличение доли затрат на технологические
инновации приводит в среднем к увеличению в 1,88 раза объема инновационной продукции. Прирост числа малых предприятий приводит в среднем к увеличению объема инновационной продукции в 4,63 раза. Оценка Р-коэффициентов показывает значимость таких факторов как, удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации, внутренние текущие затраты на исследования и разработки в % к ВРП. Так, увеличение доли предприятий осуществляющих организационные инновации приводит в среднем к увеличению в 1,6 раза объема инновационной продукции. Увеличение доли внутренних текущих затрат на исследования и разработки по отношению к ВРП, приводит к увеличению в среднем практически в 3 раза объема инновационной продукции.
Число организаций, выполнявших исследования и разработки, оказывает существенное влияние на объем инновационной продукции, увеличивая его в среднем в 3,4 раза. Также наиболее значимым показателем, влияющим на объем инновационной продукции, является число организаций осуществляющих технологические инновации. Прирост числа организаций осуществляющих технологические инновации (инновационную деятельность) приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем практически в 3 раза.
Регрессия Р-коэффициентов позволила нам выявить относительное влияние каждого факторного показателя инновационной активности на
Таблица 1
Средние значения (абсолютные) коэффициентов множественной регрессии для регионов с высоким объемом инновационной продукции
Показатели Значение
У Объем инновационной продукции, млн руб. 20471,05
X Внутренние затраты на исследования и разработки, млн руб. 303,0177
X2 Затраты на технологические инновации, млн руб. 77,3938
X3 Число созданных передовых производственных технологий 27,7245
X4 Число МП, тыс. 679,7939
X5 Число организаций выполнявших исследования и разработки 36,1240
X6 Удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации, % 472,0393
X7 Удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации, % 40,5219
X8 Внутренние текущие затраты на исследования и разработки в % к ВРП, % 560,6583
X9 Число высших учебных учреждений, ед. 185,2044
X10 Число организаций осуществляющих технологические инновации 9,8927
объем инновационной продукции. Расчеты этих коэффициентов позволили представить их графически в виде лепестковой диаграммы, представляющей собой распределение этих факторов.
Построенная модель инновационной активности для наиболее сильных в этом отношении регионов показывает, что включение в эту модель других регионов с малым объемом производства инновационной продукции, с небольшими показателями удельного веса предприятий, осуществляющих инновационную деятельность и т.д., указывает на отсутствие их значимого влияния на построенную модель - в пределах 2-3% от этих коэффициентов при значимости ошибки не более 1% (рассчитано на основании /-критерия Стьюдента принятия статистических гипотез).
В качестве меры инновационной активности нами была выбрана площадь лепестковой диаграммы (рис. 1).
г
Анализ средних значений Р-коэффициентов множественной регрессии для регионов со средним объемом инновационной продукции показал, что увеличение внутренних затрат на исследования и разработки приводит в среднем к увеличению в 15,63 раза объема инновационной продукции. Прирост числа созданных передовых производственных технологий приводит в среднем к увеличению объема инновационной продукции в 4,63 раза. Увеличение доли предприятий осуществляющих организационные инновации приводит в среднем к увеличению 0,35 раза объема инновационной продукции. Число организаций, выполнявших исследования и разработки, оказывает существенное влияние на объем инновационной продукции, увеличивая его в среднем в 10,9 раза. Прирост числа организаций, осуществляющих технологические инновации, приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем практически в 0,8 раза (рис. 2).
7
1. Внутренние затраты на исследования и разработки.
2. Затраты на технологические инновации. Число созданных передовых производственных технологий. Число МП.
Число организаций, выполнявших исследования и разработки.
Удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации.
Удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации.
8. Внутренние затраты на исследования и разработки в % к ВРП.
9. Число высших учебных учреждений.
10. Число организаций осуществляющих технологические инновации.
Рис. 1. Распределение факторных показателей инновационной активности для регионов с высокой инновационной активностью
7
1. Внутренние затраты на исследования и разработки.
2. Затраты на технологические инновации.
3. Число созданных передовых производственных технологий.
4. Число МП
5. Число организаций, выполнявших исследования и разработки.
6. Удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации.
Удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации.
8. Внутренние затраты на исследования и разработки в % к ВРП.
9. Число высших учебных учреждений.
10. Число организаций осуществляющих технологические инновации.
Рис. 2. Распределение факторных показателей инновационной активности для регионов со средней инновационной активностью
Анализ средних значений Р-коэффициентов множественной регрессии для регионов с низким объемом инновационной продукции показал, что увеличение затрат на технологические инновации приводит в среднем к увеличению в 1,1 раза объема инновационной продукции. Прирост числа созданных передовых производственных технологий приводит в среднем к увеличению объема инновационной продукции в 3,94 раза. Увеличение доли предприятий, осуществляющих организационные инновации, приводит в среднем к увеличению 0,35 раза объема инновационной продукции. Увеличение числа вузов на 1 единицу приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем на 51,6 раза. Число организаций, выполнявших исследования и разработки, оказывает существенное влияние на объем инновационной продукции, увеличивая его в среднем в 40,2 раза. Прирост числа организаций, осуществляющих технологические инновации, приводит к увеличению объема инновационной продукции в среднем практически в 3,5 раза (рис. 3).
6
1. Внутренние затраты на исследования и разработки.
2. Затраты на технологические инновации.
3. Число созданных передовых производственных технологий.
4. Число МП.
5. Число организаций, выполнявших исследования и разработки.
6. Удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации.
7. Удельный вес предприятий осуществляющих организационные инновации.
8. Внутренние затраты на исследования и разработки в % к ВРП.
9. Число высших учебных учреждений.
10. Число организаций осуществляющих технологические инновации.
Рис. 3. Распределение факторных показателей инновационной активности для регионов с низкой инновационной активностью
Таким образом, регионы с низкой инновационной активностью характеризуются низким объемом инновационной продукции, незначительными внутренними затратами на исследования и разработки, а также более низким числом организаций, выполнявших исследования и разработки, и числом организаций, осуществляющих инновационную деятельность, малых предприятий, числом высших учебных заведений. Кроме того, для них характерен более низкий объем ВРП, незначительное число созданных передовых производственных технологий, низкий объем инвестиций в основной капитал.
Для регионов с высокой инновационной активностью характерны высокие показатели объема инновационной продукции, внутренних затрат на исследования и разработки, а также значительное число организаций, выполнявших исследования и разработки, и организаций, осуществляющих инновационную деятельность. Кроме того, они характеризуются значительным числом малых предприятий, а также высших учебных заведений.
В рейтинге регионов с высокой инновационной активностью лидирующие позиции занимают Самарская область и Республика Татарстан.
Самарская область как территория с высокой концентрацией научного, образовательного и производственно-технического потенциала располагает благоприятными условиями для развития инновационного бизнеса. В области создан значительный задел в сфере исследований и разработок по широкому кругу направлений. По комплексной оценке рейтингового агентства «Эксперт РА», Самарская область по уровню инновационного потенциала в 2006-2007 гг. занимала шестое место среди субъектов Российской Федерации. В области создается каждая шестая новая производственная технология Приволжского федерального округа, 4% российских передовых технологий. Удельный вес инновационной продукции за период 2002-2007 гг. вырос с 9,6 до 27,2%, на сегодня этот показатель в 5 раз выше, чем в Российской Федерации (5,5%). По выпуску инновационной продукции область занимает первое место в Приволжском федеральном округе.
Республика Татарстан является одним из самых активных участников инновационного процесса среди регионов Приволжского федерального округа. В настоящее время в республике также ведется интенсивная работа по развитию республиканской инновационной системы - основы инфраструк-
1
9
3
8
4
турной поддержки инновационной деятельности, включающей нормативное и правовое, финансовое, информационное и кадровое обеспечение. Республика обладает развитым многоотраслевым разнопрофильным промышленно-технологиче-ским комплексом. Занимает лидирующие позиции по показателю «удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции инновационно-активных предприятий», а также по количеству инновационно-активных организаций среди субъектов Приволжского федерального округа [8; 9; 10].
Таким образом, проведение эффективной инновационной политики невозможно без комплексной оценки инновационного развития. Оценка инновационной активности субъектов РФ показала, что важными показателями развития инновационной деятельности в России являются: внутренние затраты на исследования и разработки, число малых предприятий, удельный вес предприятий осуществляющих технологические инновации, внутренние текущие затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП; число высших учебных учреждений. Поэтому в настоящее время необходимы институциональные преобразования, которые должны включать в себя следующие шаги: усилить взаимодействие «государство-бизнес-наука-образование»; увеличить финансирование сферы образования и науки, доведя его до уровня развитых стран; расходы на НИОКР должны быть доведены в ближайшие годы до 3% ВВП; совершенствовать сложившуюся в России систему поддержки науки, путем смещения акцентов государственного регулирования с прямых методов на косвенные; создать благоприятную среду для развития инновационного предпринимательства, при этом сделав особый акцент на поддержки малого бизнеса как инструмента обеспечивающего повышения конкурентоспособности экономики за счет генерирования инноваций; использовать методы стимулирования инновационного предпринимательства, применяемые в развитых странах, включающие: налоговое стимулирование, льготное
кредитование, долевое финансирование и др.; в качестве приоритета государственной поддержки следует рассматривать формирование инновационной инфраструктуры; создать механизм законодательной поддержки деятельности бизнес-ангелов; необходимо изучать и внедрять опыт тех регионов РФ, которые уже добились существенных результатов в построении региональной инновационной системы, в том числе поддержки инновационного предпринимательства на своей территории.
Построение национальной инновационной системы России, зависит от эффективности региональных инновационных систем, которые становятся частью многоуровневой экономической системы национального и мирового хозяйства.
Список литературы
1. Баранчеев В.П. Измерение инновационной активности компании как ее конкурентной силы // Менеджмент сегодня. - 2005. - № 4. - URL: http://www.grebennikoff. ru/product/6/
2. Кирнэн М. Обновляйся или умри!: пер. с англ. - СПб.: Крылов, 2004. - 384 с.
3. Кристенсен К., Рейнор М. Решение проблемы инноваций в бизнесе. Как создать растущий бизнес и успешно поддерживать его рост: пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 290 с.
4. Кристенсен К. Дилемма инноватора: пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 239 с.
5. Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации (О системном мышлении и интеллектуальных моделях): пер. с англ. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1999. - 408 с.
6. Сливотски А., Моррисон Д. Маркетинг со скоростью мысли (Инновации в модели бизнеса). - М.: Эксмо, 2003. - 448 с.
7. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2004. - 573 с.
8. Круглов В.Н. Перспективы стратегического развития регионов России: инвестиционный аспект // Экономический анализ: теория и практика. - 2009. - № 9(138). - С. 19-24.
9. Эффективная реализация инновационного потенциала: опыт Москвы и регионов // Финансы. - 2009. - № 12. -С. 72.
10. URL: http://www.jcnn.ru
В редакцию материал поступил 19.10.10
Ключевые слова: инновации; инновационная активность; инновационный потенциал; технологические инновации; организационные инновации.
