Оценка использования потенциала нематериальных ресурсов региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

118 АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ

DOI: 10.23683/2073-6606-2018-16-1-118-133

ОЦЕНКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПОТЕНЦИАЛА НЕМАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ РЕГИОНА1

Елена Владимировна МИХАЛКИНА,

доктор экономических наук, профессор, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону, Россия, e-mail: [email protected];

то

70 >

m

C O ~z.

O

Наталья Алексеевна КОСОЛАПОВА,

доктор экономических наук, профессор, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону, Россия, e-mail: [email protected]

со

О

и Цель статьи состоит в том, чтобы показать возможности применения

факторного подхода в оценке уровня использования нематериальных ресурсов региона как компонента его модернизационного потенциала. На основе анализа теоретических подходов к исследованию нематериальных ресурсов региона 0 в статье представлена структура нематериальных ресурсов, включающая че-

& ловеческие, интеллектуальные, информационные, организационные и социаль-

ные ресурсы. Обосновано, что эффективность использования нематериальных ресурсов региона определяется совокупностью управленческих воздействий, ориентированных на их трансформацию в материальные результаты - конкурентоспособность и инвестиционная привлекательность территории, рост валового регионального продукта. В ходе разработки инструментария оценки использования нематериальных ресурсов региона были выдвинуты и подтверждены две гипотезы: 1) предложенные авторами группы нематериальных ресурсов могут быть измерены совокупностью индикаторов и формировать систему «нематериальных» факторов оценки уровня модернизации экономики региона; 2) по выделенным признакам-индикаторам возможна классификация регионов по уровню использования нематериальных ресурсов. Для проверки гипотез применялись методы факторного, корреляционного и кластерного анализа. Верификация предложенного инструментария позволила сформировать четыре классификационные группы регионов по уровню реализации потенциала нематериальных ресурсов, а также разработать рекомендации, направленные на повышение эффективности их использования. Выявлено, что для всех регионов актуальной является проблема развития институциональной среды, поддерживающей коммерциализацию результатов научных исследований и разработок. Сделан вывод о возможности использования разработанного инструментария в практике регионального стратегирования для выявления ро-

i

Статья подготовлена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках Госзадания на выполнение научного проекта «Формирование системы поддержки принятия решений по управлению ресурсным обеспечением стратегического развития регионов Юга России» № 26.6212.2017/БЧ..

© Е.В. Михалкина, Н.А. Косолапова, 2018

стоформирующих и лимитирующих факторов модернизационногоразвития, а также для идентификации регионов, способных стать опорными для реализации проектов неоиндустриализаци.

Ключевые слова: виды нематериальных ресурсов; факторный анализ; региональное развитие; факторный подход; регионы России

INTANGIBLE RESOURCES OF THE REGIONS: EVALUATION OF THE USE OF CAPACITIES

Elena V. MIKHALKINA,

Doct. Sci. (Econ.), Professor, Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia, e-mail: [email protected];

Natalya A. KOSOLAPOVA,

Doct. Sci. (Econ.), professor, Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia, e-mail: [email protected]

о

о

CM

со

с*

The purpose of the article is to show the possibilities of applying the factor approach to assess the use of the regions' intangible resources as a component of their modernization potential. Based on the analysis of theoretical approaches to the study of the region's intangible resources, the article presents the structure of y

intangible resources, including human, intellectual, information, organizational and social resources. ^4s the authors suggest, the effectiveness of the use of the region's z

intangible resources is determined by summation of management influences, aimed 3

at their transformation into the tangible results (i.e., increase in competitiveness and ^

investment attractiveness of the region, GRDP growth). Two hypotheses have been put forward by the authors: 1) the groups of intangible resources suggested in the research can be measured by a set of indicators, and implement a system of «non-material» factors for assessing the level of modernization of the region's economy; 2) selected indicators can be used to classify the regions by the level of use of intangible resources. Both hypotheses have been confirmed. To test the hypotheses, methods offactor analysis, correlation analysis and cluster analysis were used. Verification of the analytic tools has allowed the authors to classify the regions into four groups, depending on the use of the regional intangible resources, as well as to develop recommendations aimed at increasing effectiveness of their use. The research findings suggest that development of the institutional environment supporting the commercialization of research and development results is relevant to all Russia's regions. The conclusion is made that it is possible to use the tools proposed in the article to implement the regional development strategies, i.e., to identify the growth-shaping and limiting factors of modernization development, as well as to identify potentially flagman regions as the areas for the neoindustrialization projects implementation.

Keywords: types of intangible resources; factor analysis; regional development; factor approach; Russia's regions

JEL: C15, С38, E22, J24, O34

Введение

В современных условиях перехода к «новой нормальности», характеризующихся «завершением очередного глубинного экономического цикла и готовностью к новым технологическим революциям, кризисом финансовой и банковской систем, вялым экономическим ростом, перераспределением зон влияния крупнейших экономических центров» (Силин, Анимица & Новикова, 2016), возросшим дефицитом собственных и снижением объема привлекаемых материальных ресурсов, на первый план выходят нематериальные ресурсы, позволяющие сформировать новую качественную основу производительных сил. Нематериальные ресурсы, как отмечает Е. Г. Ягупа, несмотря на свою нематериалистическую природу, обладают своеобразной стоимостью, полезностью и ценностью (Ягупа, 2011), а уровень их использования непосредственно коррелирует с показателями модернизационного развития региона. В работах М. Мэ-лоунаи, К. Свейби, Л. Эдвинсона доказано, что нематериальные ресурсы территории способствуют повышению конкурентоспособности национальной экономики в системе мирохозяйственного устройства, прогрессивному развитию всех сфер и отраслей народного хозяйства (Sveiby, 2004; Edvinsson & Malone, 1997). Ключевой компонентой Е в структуре нематериальных ресурсов по-прежнему является человеческий ресурс, А комплексное представление которого с позиции методологии структуры, методов m оценки и управления представлено в работах ученых Южного федерального универ-О ситета (Михалкина, 2014).

0 Вместе с тем можно заметить, что в экономической науке до настоящего вре-

1 мени при исследовании ресурсной компоненты регионального стратегического S развития недостаточно внимания уделяется ее нематериальной составляющей.

Учитывая, что в экономике России по-прежнему преобладает сырьевой сектор,

0 выявление и анализ факторов, обеспечивающих поддержание приоритетов инновационной экономики на основе эффективного управления нематериальными ре-

1 сурсами региона, позволит определить перспективные точки роста в координатах 00 «новой нормальности».

О Соответственно цель настоящей статьи состоит в том, чтобы показать возможности

о применения факторного подхода в оценке уровня использования нематериальных ре-

0 сурсов региона.

1 Теория и методы исследования

В современной научной литературе существует много определений того, что представляют собой нематериальные ресурсы региона, и какие композиционные элементы они включают. Принимая во внимание возрастающую роль нематериальных ресурсов в формировании и развитии секторов промышленности, характерных для пятого и шестого укладов, а также модернизации производств четвертого уклада, в понимании их содержания отражается способность трансформации информации и знаний в инновационную деятельность.

Анализируя различные подходы к определению нематериальных ресурсов, можно отметить, что все они в целом рассматривают одни и те же их компоненты, но с различной степенью детализации.

Так, в большинстве научных исследований дано трехкомпонентное представление структуры нематериальных ресурсов (Kok, 2007; Sveiby, 2004; Cabrita & Vaz, 2006), включающее: 1) компетентность работников; 2) внутреннюю структуру предприятий (технологии, патенты, авторские права и пр.); 3) внешнюю структуру предприятий (торговые марки, имидж компании и пр.). В исследованиях Р. Каплана и Д. Нортона структура нематериальных ресурсов также представлена в трехкомпонентном виде и включает человеческий, информационный и организационный капитал (Каплан & Нортон, 2007). Д. Андриссен и Р. Тиссен выделяют пять составляющих в структуре нематериальных ресурсов: навыки и неформализованные знания; технологии и фор-

мализованные знания; процессы управления; моральные ценности и нормы; ценные ресурсы и приобретения (сложившаяся клиентская база, торговая марка и имидж, сеть поставщиков и клиентов) (Андриссен & Тиссен, 2004).

Теоретическое обоснование структуры нематериальных ресурсов, нематериальных активов, обзор источников финансирования и расчет показателей результативности, а также региональная кластеризация использования потенциала нематериальных ресурсов были представлены в ранней публикации авторов (Михалкина, Косолапова & Михалкина, 2016). Полученные результаты приводят к выводу о необходимости расширения концептуального представления понятия «нематериальные ресурсы региона» за счет включения в их состав следующих составляющих:

• человеческий ресурс,

• интеллектуальный ресурс,

• информационный ресурс,

• организационный ресурс,

• социальный ресурс.

Представляется, что эффективное сочетание данных компонент нематериальных ресурсов региона в совокупности с другими ключевыми составляющими регионального потенциала (материально-технической, финансово-инвестиционной, инновационной и др.) позволит получить синергетический эффект, необходимый для придания о импульса региональному развитию.

Соответственно под «использованием нематериальных ресурсов региона» по- £ нимается процесс их трансформации в материальные результаты, выражающиеся в со росте конкурентоспособности, инвестиционной привлекательности территории и повышении валового регионального продукта, посредством управляющих воздействий. Таким образом, инструментарий оценки результативности использования нематериальных ресурсов позволит впоследствии сформировать направления эффективного управления ими.

Инструментарий экономической оценки использования нематериальных

Y(t) = f (Ч.., ИМ.., 0m., Cn.,). i = 1, L, к = 1, K, j = 1, R, m = 1, M, n = 1, N

Рассмотрим качественное наполнение каждой приведенной компоненты.

1. Человеческий ресурс, включающий совокупность знаний, умений, навыков населения региона. Качество человеческого ресурса напрямую определяет конкурентные преимущества экономики региона и возможности ее модернизации. Многочисленные исследования последних лет фиксируют роль человеческого капитала в успешном экономическом развитии (Lodd, 2008; Gordon, 2015; Diebolt & Hippe, 2016). В частности, К. Дайболт и Р. Хиппе отмечают, что, несмотря на то, что в долгосрочной перспективе влияние человеческого капитала на инновации и экономическое развитие региона по-прежнему является «черным ящиком», именно человеческий капитал является ключевым фактором, объясняющим существующие региональные различия в области инноваций и экономического развития.

OL

О

ресурсов региона и его верификация о

Решение задачи оценки эффективности использования и последующего наращи- ш вания нематериальных ресурсов региона предполагает определение совокупности индикаторов мониторинга их отдельных составляющих (компонент). Как было отмечено ранее, в центре внимания при проведении оценки нематериальных ресурсов региона находятся пять взаимоувязанных показателей - факторов высокого уровня агрегации: человеческий ресурс, интеллектуальный ресурс, информационный ресурс, организационный ресурс и социальный ресурс. Набор параметров, характеризующих каждую составляющую, зафиксирован в функции:

В значительной степени источником инновационно нацеленной активизации регионального развития являются научные исследователи, генерирующие различные элементы знания. Поэтому количественная оценка человеческих ресурсов как составляющей нематериальных ресурсов региона может быть представлена показателями численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками.

2. Интеллектуальный ресурс региона является порождением человеческого ресурса. Большинство российских и зарубежных исследователей имеют общий взгляд на сущность интеллектуального ресурса, определяя его как знания и способности, обладающие потенциалом создания стоимости, как скрытый источник ценности, невидимый актив (Эдвидсон, 2005; Daun, 2002; Иноземцев, 1995). Особенностью интеллектуального ресурса является то, что он формируется в результате синергетического эффекта использования совокупных трудовых ресурсов. В структуре интеллектуальных ресурсов традиционно выделяют «...патенты, процессы, управленческие навыки, технологии, опыт и информацию о потребителях и поставщиках» (Stewart, 1991). Количественная характеристика интеллектуальных ресурсов региона может быть дана Е посредством использования информации о количестве разработанных и внедренных А новых технологий, полученных патентов, объеме произведенной инновационной гп продукции, работ, услуг.

О 3. Информационный ресурс представлен информационными системами и техно-

0 логиями, деловыми связями и т.п. Информационные ресурсы региона являют собой

1 важный источник экономических и социальных преобразований. Особая роль ин-S формационных ресурсов как компонента нематериальных ресурсов состоит в том,

что информация может стать средством мотивации различных экономических групп - к изменению их традиционных моделей хозяйственной деятельности и жизнедеятельности. При этом при определении показателей, позволяющих дать количествен-1 ную оценку информационных ресурсов региона, следует учитывать как информа-00 ционные ресурсы предприятий и организаций, так и информационные ресурсы до-мохозяйств.

4. Организационный ресурс выражается технологиями социального взаимодействия, а также может быть представлен системами обучения, управления, мониторинга и пр. В большей степени организационными ресурсами владеют предприятия и организации региона. Состояние организационных ресурсов определяет эффективность использования человеческих и интеллектуальных ресурсов. Организационные ресурсы формируют общий вектор регионального развития в соответствии с поставленными стратегическими целями, определяют конкурентные позиции экономики региона. В этой связи количественная характеристика организационных ресурсов региона может быть выражена показателями затрат на научные исследования и разработки, уровнем инновационной активности организаций и т.п.

5. Социальный ресурс - совокупность устоявшихся формальных и неформальных норм, правил и механизмов взаимодействия региональных субъектов. В значительной степени социальные ресурсы региона коррелируют с характеристиками его институциональной среды. Как подчеркивает ряд исследователей проблематики территориальной организации регионального пространства, при формировании региональных инновационных систем в современных условиях макроэкономической нестабильности необходимо совместное использование рыночных и нерыночных институтов развития (Вольчик & Кот, 2013; Brousseau, Garrouste & Raynaud, 2011). При этом особое значение придается институту государственно-частного партнерства, обладающему значительным интеграционным потенциалом, обеспечивающим единство курса проводимых региональных и отраслевых политик. Это позволяет при оценке социальных ресурсов использовать показатели (данные официальной стати-

о

стики, а также экспертные оценки), характеризующие уровень развития институциональной среды региона, и, в частности, уровень развития отношений партнерства государства и бизнеса.

В то же время, в связи с использованием перечисленных комплексных показателей актуальным являются вопросы их измерения и оценки.

При формировании инструментария оценки использования нематериальных ресурсов региона были выдвинуты две рабочие гипотезы:

• приведенные выше группы нематериальных ресурсов региона представляют собой факторную структуру для множества переменных (индикаторов), т.е. являются показателями высокой степени агрегации и могут быть описаны рядом измеримых индикаторов, значения которых, в свою очередь, могут стать основой для оценки уровня использования того или иного вида ресурсов;

• на основе данных показателей, несмотря на явную дифференциацию регионов по уровню использования нематериальных ресурсов, возможно проведение классификации территорий по характеру использования нематериальных ресурсов как составляющей потенциала модернизации экономики региона. 2

В систематизированном виде перечень показателей, рассматриваемых в качестве -о индикаторов оценки уровня использования нематериальных ресурсов региона, при- 5 веден в табл. 1. £

Следует отметить, что выбор показателей определялся возможностью их получе- со ния из источников официальной статистики (Росстата). В то же время авторы отдают ° себе отчет в том, что данный перечень является открытым к дополнению и/или уточнению в соответствии с решаемыми задачами, а также возможностями получения не- ^ обходимой информации.

Таблица 1

Показатели оценки использования нематериальных ресурсов региона

Компоненты Показатели-индикаторы

Человеческий ресурс - Численность экономически активного населения по субъектам Российской Федерации, в среднем за год. - Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, по субъектам Российской Федерации. - Численность исследователей, имеющих ученую степень, по субъектам Российской Федерации. - Численность аспирантов по субъектам Российской Федерации. - Численность докторантов по субъектам Российской Федерации. - Количество НПР, работающих в государственных образовательных организациях высшего образования. - Количество НПР, работающих в негосударственных образовательных организациях высшего образования

Интеллектуальный ресурс - Объем инновационных товаров, работ, услуг по субъектам Российской Федерации. - Количество выданных патентов. - Используемые передовые производственные технологии по субъектам Российской Федерации

Информационный ресурс - Организации, использующие специальные программные средства. - Затраты на ИКТ. - Число домохозяйств, имеющих доступ в Интернет

Окончание табл. 1

Компоненты Показатели-индикаторы

Организационный ресурс - Внутренние затраты на научные исследования и разработки по субъектам Российской Федерации. - Число государственных образовательных учреждений высшего профессионального образования. - Число негосударственных образовательных учреждений высшего профессионального образования. - Инновационная активность организаций

Социальный ресурс - Уровень развития государственно-частного партнерства. - Количество некоммерческих организаций

со

Для подтверждения первой гипотезы в качестве инструментария исследования был определен факторный анализ, позволяющий структурировать исходные данные для выявления их обобщающих характеристик фиП:етап, 1989). В данной работе —I факторный анализ рассматривается как метод классификации, когда на основе имею-Щ щейся факторной структуры определяется ее индикативный состав. Е Корреляционный анализ2 приведенных в табл. 1 переменных позволил сделать вы-

О вод о наличии взаимосвязи между ними. При этом было выявлено, что переменные,

0 характеризующие различные виды ресурсов, сильно коррелированы между собой, а

1 корреляции показателей, гипотетически отнесенные к описанию различных ресурсов, О сравнительно малы. Таким образом, приведенные показатели могут рассматриваться

как относительно независимые факторы, характеризующие различные компоненты нематериальных ресурсов.

Для определения структуры факторов в работе использовался динамический подход, в соответствии с которым факторная структура была построена по данным 2016 и 2017 гг. Для соотнесения приведенных в табл. 1 показателей с определяющими их факторами был использован метод нормализованного варимакса. Матрицы факторных нагрузок представлены в табл. 2 и 3.

Результаты факторного анализа показывают устойчивость факторной структуры и подтверждают гипотезу о возможности измерения агрегированных показателей с помощью указанных индикаторов.

По результатам расчетов необходимо отметить, что теоретические предположения о факторной структуре уровня использования нематериальных ресурсов региона в целом нашли подтверждение. Незначительные изменения есть только в составе фактора 1, характеризующего человеческий ресурс: помимо указанных в табл. 1 переменных, значимыми являются численность студентов высших учебных заведений и численность научных сотрудников, которые первоначально не рассматривались как индикаторы уровня развития данного ресурса. Однако их влияние наиболее существенно в рамках данного фактора.

Для проверки второй гипотезы о возможности проведения с применением приведенных показателей региональной классификации с целью выявления территориальных особенностей использования нематериальных ресурсов региона был использован кластерный анализ.

Объектами классификации являлись регионы Российской Федерации, в разрезе которых представлены все рассматриваемые показатели. Таким образом, по уровню использования нематериальных ресурсов каждый регион может быть описан вектором показателей, элементами которого выступают представленные в табл. 1 социально-экономические характеристики. Такой подход позволил использовать метод к-средних для проведения региональной классификации.

Для проведения расчетов использован ППП 8ТАТТ8ТТСА 10.

2

Таблица 2

Факторы Индикаторы Рас1ог 1 Расгог 2 РаЛог 3 РаЛог 4 РаЛог 5

Человеческий ресурс Численность экономически активного населения 0,79 -0,24 -0,07 0,20 0,12

Численность студентов 0,96 -0,15 0,06 0,09 -0,03

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками 0,82 -0,24 0,07 0,03 -0,04

Численность исследователей, имеющих научную степень 0,48 0,36 -0,13 0,07 -0,21

Численность аспирантов 0,73 0,09 0,31 0,13 -0,05

Численность докторантов 0,83 0,26 0,01 0,22 0,02

Количество НПР, работающих в государственных организациях высшего образования 0,45 -0,21 0,01 0,32 0,29

Количество НПР, работающих в негосударственных организациях высшего образования 0,83 -0,05 -0,12 -0,15 0,09

Численность научных сотрудников 0,97 0,06 0,07 0,07 -0,05

Информационный ресурс Организации, использующие ИКТ 0,23 0,39 0,35 -0,29 0,15

Затраты на ИКТ 0,10 0,58 0,11 0,14 -0,13

Число домохозяйств, имеющих доступ в Интернет 0,25 0,33 0,29 0,19 0,11

Организационный ресурс Внутренние затраты на научные исследования и разработки 0,06 -0,04 0,87 0,06 -0,12

Число государственных организаций высшего образования 0,04 -0,10 0,97 0,06 -0,01

Число негосударственных организаций высшего образования 0,09 -0,07 0,62 0,31 0,19

Социальный ресурс Количество некоммерческих организаций 0,08 -0,01 0,08 0,96 -0,04

Уровень развития государственно-частного партнерства -0,19 -0,33 0,31 0,55 0,08

Интеллектуальный ресурс Затраты на технологические инновации -0,09 0,26 0,06 -0,04 0,66

Объем инновационных товаров, работ, услуг 0,00 0,00 -0,11 -0,15 0,45

Используемые передовые производственные технологии -0,10 0,28 -0,35 0,09 0,56

Количество выданных патентов -0,11 -0,08 -0,17 -0,12 0,83

ТЕГ^ВД ЕСОЫОМЮиБ ^ 2018 Том 16 №1

I, оЫ 91,^01 $101 ЭПЭНЛЮИОЭЗ

Таблица 3

Матрица факторных нагрузок по данным 2017 г.

Факторы Индикаторы РаЛог 1 РаЛог 2 Расгог 3 РаЛог 4 РаЛог 5

Человеческий ресурс Численность экономически активного населения 0,76 -0,22 -0,09 0,25 0,11

Численность студентов 0,93 -0,19 0,11 0,07 -0,04

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками 0,78 -0,14 0,08 0,05 -0,02

Численность исследователей, имеющих научную степень 0,54 0,32 -0,19 0,05 -0,07

Численность аспирантов 0,65 0,05 0,24 0,03 -0,08

Численность докторантов 0,79 0,06 0,12 0,02 0,05

Количество НПР, работающих в государственных организациях высшего образования 0,43 -0,19 0,03 0,22 0,32

Количество НПР, работающих в негосударственных организациях высшего образования 0,87 -0,09 -0,15 -0,11 0,12

Численность научных сотрудников 0,89 0,05 0,04 0,05 -0,07

Информационный ресурс Организации, использующие ИКТ 0,26 0,42 0,25 -0,19 0,11

Затраты на ИКТ 0,15 0,61 0,21 0,02 -0,26

Число домохозяйств, имеющих доступ в Интернет 0,35 0,43 0,17 0,13 0,10

Организационный ресурс Внутренние затраты на научные исследования и разработки 0,05 -0,08 0,91 0,03 -0,23

Число государственных организаций высшего образования 0,01 -0,13 0,86 0,14 -0,03

Число негосударственных организаций высшего образования 0,11 -0,17 0,74 0,11 0,15

Социальный ресурс Количество некоммерческих организаций 0,10 -0,04 0,10 0,94 -0,06

Уровень развития государственно-частного партнерства -0,21 -0,32 0,21 0,65 0,03

Интеллектуальный ресурс Затраты на технологические инновации -0,12 0,14 0,02 -0,03 0,62

Объем инновационных товаров, работ, услуг 0,00 0,00 -0,15 -0,12 0,51

Используемые передовые производственные технологии -0,13 0,32 -0,41 0,19 0,59

Количество выданных патентов -0,18 -0,20 -0,13 -0,09 0,86

Окончание табл. 4

ТО

ю >

т

О

о

0

1 О

С1

со

м о

со

о

Ленинградская обл. Карачаево-Черкесская Республика Чувашская Республика Алтайский край

Астраханская обл. Республика Северная Осетия Оренбургская обл. Республика Бурятия

Волгоградская обл. Чеченская Республика Пензенская обл. Республика Тыва

Республика Адыгея Ставропольский край Саратовская обл. Республика Хакасия

Республика Дагестан Псковская обл. Ульяновская обл. Забайкальский край

Республика Ингушетия Республика Марий Эл Курганская обл. Мурманская обл.

Иркутская обл. Кемеровская обл. Ханты-Мансийский АО. Омская обл.

Севастополь Республика Саха Камчатский край Приморский край

Хабаровский край Амурская обл. Магаданская обл. Еврейская АО

Чукотский АО Белгородская обл. Брянская обл. Владимирская обл.

Новгородская обл. Ивановская обл. Калужская обл. Костромская обл.

Курская обл. Липецкая обл. Орловская обл. Рязанская обл.

Смоленская обл. Тамбовская обл. Тверская обл. Тульская обл.

Ярославская обл. Республика Карелия Республика Коми Архангельская обл.

Вологодская обл. Калининградская обл. Республика Башкортостан Челябинская обл.

Удмуртская Республика Кировская обл. Ямало-Ненецкий АО Республика Алтай

Республика Крым

В соответствии с результатами проведенного факторного анализа, учитывая состояние отдельных компонент нематериальных ресурсов, характерное для каждой классификационной группы регионов, можно предложить мероприятия по повышению эффективности использования данных ресурсов как важной составляющей модернизационного потенциала (табл. 6). При этом стоит отметить, что для всех регионов актуальной является проблема развития институциональной среды в целях создания условий для эффективной коммерциализации результатов научных разработок, конвертации имеющегося значительного человеческого и интеллектуального потенциала в инновационный продукт.

Таблица 5

Основные характеристики групп регионов по показателю использования нематериальных ресурсов

О .1=

Фактор Наименование индикаторов 2 3 4

Меап 51апс1агс1 Оеу1'а1п. Меап 51апс1агс1 Оеу1'а1п. Меап 51апс1агс1 Оеу1'а1п.

Человеческий ресурс Численность экономически активного населения 115,5 10,6066 134,7273 13,95056 255.3333 253,3158

Численность студентов 55 29,69848 18,36364 6,712268 8,393939 16,76982

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками 82,75 6,576093 70,26363 5,517839 71,07273 6,89931

Численность исследователей, имеющих научную степень 112 9,899495 130,2727 12,91581 301,2273 287,1247

Численность аспирантов 112,5 10,6066 130,4545 12,77782 235.9303 209,8481

Численность докторантов 103 1,414214 112,1818 6,400284 зьълш 252,0675

Количество НПР, работающих в государственных организациях высшего образования 101 1,414214 588,7273 196,8279 146,6212 146,8127

Количество НПР, работающих в негосударственных организациях высшего образования 114 8,485281 14,73832 251.7576 252,754

Численность научных сотрудников 53,9 8,485281 38,44545 15,02381 21,51515 11,65999

Информационный ресурс Организации, использующие ИКТ 207,65 135,2695 109,9364 32,20221 32,73788 24,17303

Затраты на ИКТ 89.3 2,828427 83,97272 7,368052 85,32424 6,310993

Число домохозяйств, имеющих доступ в Интернет 118 12,72792 141,5455 17,26478 353.9485 699,4792

Организационный ресурс Внутренние затраты на научные исследования и разработки 101 1,414214 361,8182 368,0195 285,9091 226,2519

Число государственных организаций высшего образования 101 1,414214 379,0909 214,9062 156,0758 112,6856

Число негосударственных организаций высшего образования 27 18,38478 11,09091 3,207945 3,757576 2,392685

ТЕГ^ВД ЕСОЫОМЮиБ ^ 2018 Том 16 №1

ГО

о

I, оЫ 91,^01 8Ю2 ЭПЭНЛЮИОЭЗ

Окончание табл. 5

Со О

Фактор Наименование индикаторов 2 3 4

Меап Standard Меап Standard Меап Standard

Социальный ресурс Количество некоммерческих организаций 28 11,31371 7,272727 4,518648 39.48485 47,65428

Уровень развития государственно-частного партнерства 6663 649,124 1750,727 545,5677 516,5757 402,9731

Интеллектуальный ресурс Затраты на технологические инновации 122,5 139,3 47,81818 22,06725 34,45454 39,18995

Объем инновационных товаров, работ, услуг 114,5 9,192389 134,0909 14,55647 197,1409 210,0944

Используемые передовые производственные технологии 116,5 10,6066 139,4545 16,48856 158.5439 157,2034

Количество выданных патентов 102 1,414214 149,3182 125,2777 418,953 252,9234

оо

X >

>

л >

л >

О О

о

=1 о

5

Таблица 6

Рекомендации по повышению эффективности использования нематериальных ресурсов регионов

Класс

Характеристика состояния компонент нематериальных _ресурсов_

Общие рекомендации

Высокий уровень развития всех составляющих: человеческий ресурс, интеллектуальный ресурс, информационный ресурс, организационный ресурс, социальный ресурс_

Поддержка существующих тенденций развития. Распространение опыта в другие регионы

Очень высокое значение показателей информационного и интеллектуального ресурса при несколько меньших значениях остальных компонент

Усиление стимулирующей роли государства и других общественных институтов в направлении интенсификации процессов вовлечения нематериальных ресурсов в модернизационные проекты_

Высокий уровень показателей использования человеческого и организационного ресурса при низких значения остальных показателей

Создание условий для коммерциализации научных исследований и разработок. Формирование единого информационного пространства взаимодействия инновационно активных субъектов_

ю

о см

со 3

О

О

О о

ш

Относительно высокий уровень использования показателей человеческого ресурса при низких значениях остальных компонент

Развитие институциональной основы функционирования системы использования нематериальных ресурсов региона, в том числе на основе реализации целевых программ. Осуществление комплексных мер по вовлечению нематериальных ресурсов региона в модернизационные проекты_

Выводы

В современных условиях высокой дифференциации социально-экономического развития российских регионов значительно повышается роль инструментов регионального управления, позволяющих выделить территории, имеющие схожие лимитирующие и ростоформирующие факторы инновационного развития в целях последующего точечного стимулирующего или нивелирующего воздействия. Несмотря на присущие каждому региону уникальные природно-географические особенности, специфику пространственной организации ресурсного потенциала, наличие общих закономерностей использования нематериальных ресурсов и содержания проблем, связанных с вовлечением данных ресурсов в модернизационные преобразования, представляется возможной унификация подходов к региональному стратегированию. Такая унификация позволит обеспечить реализацию во всех регионах РФ единой мо-дернизационной политики государства на основе активизации инновационных процессов, в которые будут вовлечены как материальные, так и нематериальные компоненты регионального ресурсного потенциала.

Таким образом, представленный авторами инструментарий, базирующийся на применении факторного подхода к оценке уровня использования нематериальных ресурсов регионов, может быть использован для принятия управленческих решений в части разработки мероприятий, ориентированных на повышение эффективности использования данных ресурсов как важного компонента модернизационного потенциала территории. Это определяется возможностью идентификации регионов, способных стать

1

2

3

4

зонами опережающего развития, наиболее подходящими для становления и наращивания масштабов высокотехнологичных производств в условиях неоиндустриализации.

ЛИТЕРАТУРА

Андриссен, Д., Тиссен, Р. (2004). Невесомое богатство. Определите стоимость вашей компании в экономике нематериальных активов. М.: Олимп-Бизнес.

Вольчик, В. В., Кот, В. В. (2013). Институциональные изменения в периферийных регионах: роль гражданских институтов // Terra Economicus, 11(4).

Иноземцев, В. Л. (1995). К теории постэкономической общественной формации. М.: Academia.

Каплан, Р. С., Нортон, Д. П. (2007). Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. М.: Олимп- Бизнес.

Михалкина, Е. В. (ред.) (2014). Управление человеческими ресурсами: методы исследования. Ростов н/Д: Южный федеральный университет. т Михалкина, Е. В., Косолапова, Н. А., Михалкина, Д. А. (2016). Модель экономической

R оценки использования потенциала нематериальных ресурсов на уровне региона // > Journal of Economic Regulation, 7(4), 103-116.

О Силин, Я. П., Анимица, Е. Г., Новикова, Н. В. (2016). «Новая нормальность» в россий-

N ской экономике: региональная специфика // Экономика региона, 12(3), 714-725. doi: M 10.17059/2016-3-9.

U Эдвинссон, Л. (2005). Корпоративная долгота. Навигация в экономике, основан-

W ной на знаниях. М.: ИНФРА-М.

Ягупа, Е. Г. (2011). Развитие теории нематериального капитала региона //Россий-W ский экономический Интернет-журнал, 2 (http://elibrary.ru/item.asp?id=17856978). 2 Brousseau, E., Garrouste, R. and Raynaud, E. (2011). Institutional changes: Alternative

8 theories and consequences for institutional design // Journal of Economic Behavior & Or-Т ganization, 79(1-2), 192-222.

M Cabrita, M. and Vaz, J. (2006). Intellectual Capital and Value Creation: Evidence from

6 the Portuguese Banking Industry // Electronic Journal of Knowledge Management, 4(1),

w 11-20.

W Daun,J. H. (2002). IntangibleAssets. Bonn: Galileo Press.

Diebolt, C. and Hippe, R. (2016). The long-run impact of human capital on innovation and economic development in the regions of Europe // Working Papers of BETA, 2016-31. Strasbourg (http://www.beta-umr7522.fr/productions/publications/2016/2016-31.pdf).

Dunteman, G. H. (1989). Principle Component Analysis // Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 69.

Edvinsson, L. and Malone, M. (1997). Intellectual Capital: Realizing your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower. New York: Harper Business.

Everette, B. S., Landau, S., Leese, M. and Stahl, D. (2011). Cluster Analysis. Wiley.

Gordon, I. R. (2015). Ambition, human capital acquisition and the metropolitan escalator // Regional Studies, 49(6), 1042-1055.

Kok, A. (2007). Intellectual Capital Management as Part of Knowledge Management Initiatives at Institutions of Higher Learning // Electronic Journal of Knowledge Management, 5(2), 181-192.

Lodde, S. (2008). Human capital and productivity growth in the Italian regional economies. A sectoral analysis // Rivista internazionale di scienze sociali, 116(2), 211-233.

Stewart, T. (1991). Brainpower // Fortune, June 3, 42-60.

Sveiby, K-E. (2004). Methods for measuring intangible assets (http://www.sveiby.com/ articles/IntangibleMethods.htm).

REFERENCES

Andrissen, D. and Thyssen, R. (2004). Weightless riches. Determine the value of your company in the economy of intangible assets. Moscow: Olymp-Business Publ. (In Russian.)

Brousseau, E., Garrouste, R. and Raynaud, E. (2011). Institutional changes: Alternative theories and consequences for institutional design. Journal of Economic Behavior & Organization, 79(1-2), 192-222.

Cabrita, M. and Vaz, J. (2006). Intellectual Capital and Value Creation: Evidence from the Portuguese Banking Industry. Electronic Journal of Knowledge Management, 4(1), 11-20.

Daun, J. H. (2002). Intangible Assets. Bonn: Galileo Press.

Diebolt, C. and Hippe, R. (2016). The long-run impact of human capital on innovation and economic development in the regions of Europe. Working Papers of BETA, 2016-31. Strasbourg (http://www.beta-umr7522.fr/productions/publications/2016/2016-31.pdf).

Dunteman, G. H. (1989). Principle Component Analysis. Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 69.

Edvinsson, L. (2005). Corporate longitude. Navigation in the knowledge-based economy. Moscow: INFRA-M Publ. (In Russian.)

Edvinsson, L. and Malone, M. (1997). Intellectual Capital: Realizing your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower. New York: Harper Business.

Everette, B. S., Landau, S., Leese, M. and Stahl, D. (2011). Cluster Analysis. Wiley.

Gordon, I. R. (2015). Ambition, human capital acquisition and the metropolitan escalator. Regional Studies, 49(6), 1042-1055.

Inozemtsev, V. L. (1995). Towards the theory of post-economic social formation. Moscow: Academia Publ. (In Russian.)

Kaplan, R. S. and Norton, D. P. (2007). Strategic maps. Transformation of intangible assets into tangible results. Moscow: Olymp-Business Publ. (In Russian.)

Kok, A. (2007). Intellectual Capital Management as Part of Knowledge Management Initiatives at Institutions of Higher Learning. Electronic Journal of Knowledge Manage- O ment, 5(2), 181-192. J

Lodde, S. (2008). Human capital and productivity growth in the Italian regional econo- g mies. A sectoral analysis. Rivista internazionale di scienze sociali, 116(2), 211-233. o

Mikhalkina, E. V. (ed.) (2014). Human resource management: research methods. Ros- < tov-on-Don: Southern Federal University Publ. (In Russian.) g

Mikhalkina, E. V., Kosolapova, N. A. and Mikhalkina, D. A. (2016). The economic evaluation model of the use of the intangible resources potential on the example of Russian regions. Journal of Economic Regulation, 7(4), 103-116. (In Russian.)

Silin, Ya. P., Animitsa, E. G. and Novikova, N. V. (2016). «New Normality» in the Russian Economy: Regional Specificity. The Economy of the Region, 12(3), 714-725. doi: 10.17059/2016-3-9. (In Russian.)

Stewart, T. (1991). Brainpower. Fortune, June 3, 42-60.

Sveiby, K-E. (2004). Methods for measuring intangible assets (http://www.sveiby.com/ articles/IntangibleMethods.htm).

Volchik, V. V. and Kot, V. V. (2013). Institutional changes in the peripheral regions: the role of civil institutions. Terra Economicus, 11(4). (In Russian.)

Yagupa, E. G. (2011). Development of the theory of the intangible capital of the region. The Russian Economic Internet Journal, 2 (http://elibrary.ru/item.asp?id=17856978). (In Russian.)

о

со