Разработка методического подхода к оценке инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Разработка методического подхода к оценке инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона

сч

СП £

Б

а

2 ©

Кириллова Оксана Юрьевна

к.э.н., доцент базовой кафедры ФАС России, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Зимин Илья Александрович

Соискатель ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Вопросы оценки состояния, уровня развития и эффективности инфраструктурного обеспечения инновационной деятельности относятся к наиболее актуальным вопросам регионального развития. Объективная оценка позволяет выявить реальные стартовые условия для запуска инновационных процессов и предпринять своевременные меры по созданию необходимой инфраструктурной поддержки. Механизм управления неоднородными инновационными процессами на уровне региона должен формироваться с учетом оценки эффективности направлений его инновационного развития. Предлагаемый подход к оценке функционирования системы инфраструктурного обеспечения территориально-ориентированных неоднородных инновационных процессов состоит в том, чтобы проанализировать степень влияния структурных составляющих на общую эффективность системы. Данный подход основан на методе эксперт-но-аналитического моделирования инфраструктурных аспектов инновационного развития. Проведенный автором статистический анализ позволил определить институты - базовые регуляторы и выделить системообразующие регуляторы, отобранные по максимальным значениям показателя экономической значимости. Ключевые слова: инфраструктура, инновационные процессы, инновационное развитие региона, оценка инфраструктурного обеспечения, механизм управления инновациями.

В научной литературе существуют различные подходы к выбору показателей оценки инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона. Согласно подхода Каленской Н.В. качественным показателем инфраструктурного обеспечения является использование результатов науки для решения прикладных задач. Данный показатель, может быть представлен как:

ИО (И(М) + H(c,t) + K(p,t) + P(r,t)) = ЭР (1)

где ИО - инфраструктурное обеспечение,

И (i,t) - привлеченный инновационный потенциал;

Н (c,t) - привлеченный научный потенциал;

К (p,t) - привлеченный кадровый потенциал;

Р (r,t)) - привлеченный ресурсный потенциал;

ЭР - достигнутый экономический результат.

Значение достигнутого экономического результата (ЭР) будет пропорционально меняться от увеличения/уменьшения влияния ресурсов инфраструктурного обеспечения. Выделенные показатели можно объединить в группы инфраструктурного обеспечения, где показателями потенциала инфраструктурного обеспечения являются:

- привлеченный инновационный потенциал,

- привлеченный научный потенциал,

- привлеченный ресурсный потенциал,

- привлеченный кадровый потенциал;

показателями процесса инфраструктурного обеспечения:

- расходы на R&D в ВВП,

- расходы на подготовку кадров для сферы инновационного бизнеса;

показателями результата инфраструктурного обеспечения:

- количество созданных инновационных продуктов/технологий предприятиями,

- количество созданных инновационных процессов предприятиями,

- увеличение доли квалифицированного персонала в сфере инновационного менеджмента [2].

В соответствии с регламентом мониторинга организаций инфраструктуры инновационной деятельности и региональных инновационных системах, разработанного Национальным информационно-аналитическим центром по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем (НИАЦ МИИРИС), оценка производится в разрезе производственно-технологической, консалтинговой и информационной, кадровой, финансовой, сбытовой составляющих по абсолютным и по относительным (средним) показателям. При этом не представляется возможным сопоставление данных показателей среди регионов, поскольку абсолютные показатели относительны и не дают адекватной оценки состояния, а усредненные показатели сглаживаются [3].

Ченчевич С.Г., Селиванов Е.Н. предлагают оценивать инфраструктурное обеспечение инновационной деятельности через инновационный потенциал на основе показателей ресурсной и результативной составляющих. Методика проведения оценки инновационного потенциала включает следующие этапы:

- обоснование целей анализа инновационно-технологического потенциала;

- определение индикаторов и показателей, а также процедуры организации оценки, проведение оценки потенциала;

- оценка инновационной активности, выявление слабых сторон в организации инновационных процессов на предприятиях комплекса и выработка рекомендаций по их устранению;

- оценка возможностей для активизации инновационной деятельности.

Таблица 1

Методическое обеспечение этапов оценки инфраструктурного обеспечения региона

Этапы Методическое обеспечение

Анализ состояния инновационной ннфрастру кту ры, составлен ие инновационною паспорта Изучение опыта и анализ содержания инновационных паспортов инновационных кластеров и регионов. Выработка оптимальной структуры инновационного паспорта объекта оценки

Выбор показателей оценки направлений и 11 фраетру кту рно го обеспечения инновационного развития региона и их оценка Анализ существующих подходов и систем оценки: эффективности инноваций, инновационной структуры, инновационной деятельности, инфраструктурного обеспеченИЯ. Построснис системы показателей адекватной потребностям оценки инфраструктурного обеспечения региона

Свод показателей, определение тенденции их изменения Анализ динамики показателей, описание причин их отклонений в периоде

Оценка сложившейся ситуации и выбора характера и 11 фраетру кту рно го обеспечения инновационного развития региона исходя из динамики изменения показателей Сравнительный анализ эффективности направлений, институтов, факторов и условий инфраструктурного обеспечения в регионе, их соответствия стратегическим целям инновационного развития

Разработка рекомендаций по повышению эффективности направнений инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона Обоснование предлагаемых мер по совершенствованию инфраструктурного обеспечения

При этом для расчета составляющих потенциала и инновационного потенциала как интегральной характеристики составляющих потенциала используются формулы средневзвешенной на основе экспертного определения весов [6]. Данный подход не оценивает инфраструктурное обеспечение инновационной деятельности, а раскрывает инновационный потенциал, а также имеет субъективный характер расчетов.

Толстых Т.О., Пахомова Н.А. также предлагают оценивать инновационную инфраструктуру предприятия через инновационный потенциал как комплексность внешних и внутренних потенциалов и условий, обеспечивающих реализацию соответствующих стратегий.

Григорьева О.Н. предлагает показатели комплексной оценки инновацион-ности инфраструктуры и продукта. При этом для оценки инновационности инфраструктуры используются коэффициенты инфраструктурных затрат и инфраструктурной эффективности. Описанный инструментарий дает возможность определения инфраструктурных стратегий по составляющим элементам инновационной инфраструктуры.

Таким образом, можно сделать вывод об отсутствии методики, оценивающей направления и уровень развития элементов инновационной инфраструктуры в условиях импортозамещения и модернизации экономики региона, в то время как понимание акцентов развития играет важную роль в организации инфраструктурного обеспечения. На основе проведенных исследований и анализа подходов к организации и оценке инфраструктурного обеспечения инноваций предлагается следующий методический подход.

Алгоритм оценки инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона является отправным пунктом в системе планирования НИП и, по нашему мнению, должен строиться из этапов, представленных ниже.

- Анализ состояния инновационной инфраструктуры, составление инновационного паспорта.

- Выбор показателей оценки инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона.

- Свод показателей, определение тенденции их изменения.

- Оценка сложившейся ситуации и выбора характера инфраструктурного

обеспечения инновационного развития региона исходя из динамики изменения показателей.

Разработка рекомендаций по повышению эффективности направлений инфраструктурного обеспечения инновационного развития региона.

Методическое обеспечение этапов оценки инфраструктурного обеспечения региона представлено в Таблице 1.

Опираясь на предложенный алгоритм, оценим направления инфраструктурного обеспечения инновационного развития семи регионов ЦФО РФ: города Москвы, Московской области, Воронежской области, Калужской области, Костромской области, Курской области и Ярославской области.

Построение статистической модели влияния качества инновационной инфраструктуры на показатели эффективности инноваций решает следующие исследовательские задачи.

Во-первых, применение модели позволяет определить потенциально высокодоходные направления развития инновационной инфраструктуры для инвесторов;

Во-вторых, разработка статистической модели дает возможность контролировать расходование ресурсов (финансовых и человеческих) на пути обеспечения высокой эффективности инноваций;

В-третьих, по результатам моделирования возможно провести ранжирование регионов по уровню развития инновационной инфраструктуры и эффективности инноваций;

В-четвертых, моделирование дает возможность прогнозирования уровня эффективности инноваций в зависимости от степени развития инновационной инфраструктуры в регионе.

На основании собранной статистической информации и расчете показателей эффективности инноваций и параметров оценки региональной инновационной инфраструктуры по областям г. Москва, Московская область, Калужская, Ярославская, Костромская и Курская области за 2013-2016 гг. проведем статистический анализ влияния параметров оценки региональной инновационной инфраструктуры на эффективность инноваций.

Этап 2. Сбор информации и расчет показателей эффективности инноваций и параметров оценки региональной инновационной инфраструктуры. (См. Таблицы 2, 3).

Согласно представленным данным показатели региональной инновацион-

О £

ю

5

г

9

Таблица 2

Показатели эффективности инноваций региональных организаций 2013- 2016 гг.

Наименование показал с/еи Ед. ЮН. Годы

2013 2014 2(115 2016

1 2 3 4 5 Г.

Калужская об. ккчъ

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций промышленного производства (из них инновационные товары) млп. руб. 8 100,8 7528,2 9124.4 9268,4

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) млн. руб. 7 824,0 6254.1 5425,6 8452,6

Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 28 254,9 30 121.1 29 122,1 31 080,1

Рентабельность капитальных вложений % 74.75 67,67 73,75 97,17

Ярославский об |лп 1.

Объем и] [ рул,с'нных товаров собственною производства, выполненных рабо! и услуг собственными силами организации промышленного производства (из них инновационные товары) млн. руб 32 868,8 21078,2 23387,9 16624,4

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) МЛН-руб. 1 361,6 1 734,2 3 413,1 1 433,5

Общая (интегральная) сумма довода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 48564,2 32021.8 30187,3 21065,3

Рентабельность капитальных вложении % 65,0 47,3 43,76 37,8

Костромская оГшапъ

Обьем отгруженных товаров собственного производства, выполненных рабо 1 и услуг собственными силами организации промышленного производства (из них инновационные товары) млн. руб. 2 871,0 1 863,4 2 083,1 1 593,1

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) МЛН-руб. 580,8 408,7 421,7 605,3

Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 18025,6 120214.3 21054,6 14635,7

Рентабельность капитальных вложении % 75,0 56.3 74,76 87,8

Курский область

Обьем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работЕ услуг собственными силами организации промышленного производства (из них инновационные товары) млн. руб. 6 132,0 Я 539,3 13329,7 14933,7

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) МЛН-руб. 232,1 52,0 33,5 153,5

Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 14025,6 9065,4 22365,4 25635,1

Рентабельность капитальных вложении % 88,0 66.3 64,76 96,8

Московская область

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работН услуг собственными силами организации промышленного производства (из них инновационные ¡овары) млн. руб. 117 022,2 148 03,2 15075,5 14721,3

Обьем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) млн. руб. 62 759,8 89 435,8 11783,7 14610,8

Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 2254657,7 2200154,7 3365245,6 3321547,6

Рентабельность капитальных вложении % 88,0 56.3 64,47 98.1

г. Москнл

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работН услуг собственными силами организации промышленного производства (из них инновационные -¡овары) млн. руб. 403 452,3 574451,7 403683,1 703 780,3

Обьем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг( из них инновационные товары) млн. руб 91 079,9 111 52,9 148 56,0 148 93,0

Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций (млн. руб.) 6546587,4 103657365,4 8654695,3 12657659,3

Рентабельность капитальных вложений »'о 88,0 96,3 84.47 82.1

2 о

ной инфраструктуры оказывают сильное влияние на рост объемов отгруженных товаров собственного производства промышленными предприяти-

ями (множественный R = 0,90) и объясняют ее на 81% (Скоррект. коэф. детерминации 0,63). Наиболее положительное воздействие на результирую-

щий признак оказывают рост числа использованных передовых производственных технологий и объектов инновационной инфраструктуры. При по-

Таблица 3

Показатели оценки региональной инновационной инфраструктуры 2013-2016 гг.

Наименование покупателя ]{д. 1ПМ. Годы

2013 201-1 2015 2016

1 2 3 4 5 6

Калужская область

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 10300 10600 10225 10565

Внутренние татра!ы на технологические исследования и разработки млн. руб. 2603 2750 3845 4500

Число использованных передовых производственных технологий ед. 2130 4451 3785 4200

Динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры (центры "фансфера технологий, инновационнО-технОЛОГИЧеские центры, технопарки, бизнес-инкуба юры, фонды) в том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной дсятслы 10 с ти %к предыдущему году 5 20 0 4

Ярое, вше кап об. теть

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 6313 6148 6169 6319

Внуфеннве татра!ы на технологические исследовании и разработки млн. руб. 4201,1 5405,2 5421,6 6782,1

Число использованных передовых производственных технологий ед. 2841 2889 2815 2962

Динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры (центры фан сфера технологий, инновационнО-технОЛОГИЧеские центры, технопарки, бизнес-инкуба юры, фонды) в том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной деятельности % к предыду шему году 6 5 1 1

Костромская область

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 119 127 119 129

Внутренние затраты на технологические исследования и разработки МЛН. руб. 78,5 101,8 92,9 149,5

Число использованных передовых производственных технологий ед. 1541 1634 1608 1666

Динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры (центры фан сфера технологий, инновационнО-технОЛОГИЧеские центры, технопарки, бизнес-инкубаторы, фонды) н том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной деятельности % к предыду щему году 3 12 2 2

Курска и область

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 3018 3016 2984 28У1

Внутренние затраты на технологичеекие исследования и разработки млн. руб. 2369,0 3013,6 3466,0 2762,6

Число использованных передовых производственных технологий ед. 1314 1323 1293 1291

Динамика изменения количества объектов и н но на цион но -технолог и чес кой инфраструктуры (ценфы трансфера технологий, инновационно-технологические центры, технопарки, бизнес-инкубаторы, фонды) п том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной деятельности %к предыду щему году 2 1 0 0

Московская обтасть

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 86349 85856 87780 85864

Внутренние затраты на технологические исследования и разработки млн. руб. 84645.4 93252,4 103827.2 111318.2

Число использованных передовых производственных технологий ед. 14458 17174 16467 16532

Динамика изменения количества объектов и н нова цион но-технолог и ческой инфраструктуры (ценфы -фансфера технологий, инновационно-технологические ценфы. технопарки, бизнес-инкубаторы, фонды) н том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной деятельности % к предыдущему году 3 6 0 0

[. Москва

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками чел 234345 237419 239505 239509

Внутренние затраты на технологические исследования и разработки млн. руб. 245646.1 264751.7 298249.0 322785.1

Число использованных передовых производственных технологий ед. 14830 15645 18838 18800

Динамика изменения количества объектов инновационно -технологической инфраструктуры (ценфы трансфера технологий, инновационно-технологические центры, технопарки, бизнес-инкубаторы, фонды) н том числе подготовки кадров и информационного обеспечения инновационной деятельности % к предыду щему году 5 5 12 2

вышении этих показателей на 1 %, объемы отгруженной продукции промышленных предприятий возрастают на 0,3% и 3,3%.

Модель статистически значима ^та6л 3,59> Fфакт 2,03), параметры надежны (мультиколлинеарность между независимыми переменными отсутствует).

Согласно данным показатели региональной инновационной инфраструктуры оказывают существенное влияние на рост объемов отгруженных товаров и услуг организаций сферы услуг (множественный R = 0,66), но объясняют ее на 44% (Скоррект. коэф. детерминации 0,11). Наиболее положительное воздей-

ствие на результирующий признак оказывают рост объектов инновационной инфраструктуры и числа использованных передовых производственных технологий. При повышении этих показателей на 1 %, объем отгруженных товаров и услуг организаций сферы услуг возрастают на 4,08% и 7,3% соответственно.

Г

9

сч ai £

Б

а

2 ©

Результаты статистического анализа (для показателя «Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций») представлены в Таблице 6.

Согласно данным показатели региональной инновационной инфраструктуры оказывают существенное влияние на рост суммы дохода за счет создания, производства и использования инноваций (множественный R = 0,97) и объясняют ее на 95 % (Скоррект. коэф. детерминации 0,86). Наиболее положительное воздействие на результирующий признак оказывают рост внутренних затрат на исследования и разработки, снижение численности персонала, занятого инновационными разработками и повышение числа объектов инновационно-технологической инфраструктуры. При повышении этих показателей на 1 %, сумма дохода за счет создания, производства и использования инноваций возрастает на 4,3% и 0,6% и 3,2 % соответственно.

Результаты статистического анализа для показателя «Рентабельность капитальных вложений» представлены в Таблице 7.

Согласно данным показатели региональной инновационной инфраструктуры оказывают существенное влияние на рост рентабельности капитальных вложений (множественный R = 0,88) и объясняют ее на 78 % (Скоррект. коэф. детерминации 0,56). Наиболее положительное воздействие на результирующий признак оказывают снижение численности персонала, занятого инновационными разработками и повышение числа объектов инновационно-технологической инфраструктуры. При повышении этих показателей на 1 %, рентабельность капитальных вложений возрастает на 0,1% и 4,1% одновременно.

Предлагаемый подход к оценке функционирования системы инфраструктурного обеспечения территориально-ориентированных неоднородных инновационных процессов состоит в том, чтобы проанализировать степень влияния структурных составляющих на общую эффективность системы.

Данный подход основан на методе экспертно-аналитического моделирования инфраструктурных аспектов инновационного развития.

Формирование благоприятных инфраструктурных условий для успешного инновационного развития регионов относится к так называемым факторам «внешней» среды по отношению к рас-

Таблица 4

Результаты статистического анализа (для показателя «Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций промышленного производства (из них инновационные товары)»')

Обозначение не ременных X] ■ численность персонала, занятого исследованиями и разработками; Х2 внутренние затраты г га исследования и разработки; Хч число использованных передовых производственных технологий; Х^- динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры

Уравнение регрессии У_-20,6+2,6Х [ +0,27X2+0,3X3+3,3X4

Коэффициенты корреляции гх, - ом УХ; 0,62 ГХЪ - 0,76 ГХА = 0,86

Множественный R 0,90

Коэффициент детерминации 0,81

Скорректированный коэффициент детерминации 0,63

Наличие мул ьтикол линеарности факторов н модели Отсутствует

F-критернн Фишера - : /,! 3,59 - 1 .(.г : 2.03

Таблица 5

Результаты статистического анализа (для показателя «Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций сферы услуг (из них инновационные товары»)

Обозначение переменных Х| - численность персонала, занятого исследованиями и разработками: Х5 - внутренние затраты на исследования и разработки: Х3 - число использованных передовых производственных технологий; Х4- динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры

Уравнение регрессии У -37,3+4,08Х |+0,57Х2+0,ЗХ3+7,ЗХ4

Ко ^ф ф 11 ц и е нты корреляции УХ, - 0,39 УХ; " 0,49 УХ3 - 0,84 УХ* = 0,89

Множественный R 0,С6

Коэффициент детерминации 0,44

Скорректирована ый коэффициент детерминации 0,11

Наличие мульти кош i и не api i ости факторов в модели Отсутствует

F-критерий Фишера I т.к : 3,59 -'-' ■;; 0,79

сматриваемым неоднородным инновационным процессам. «Внешняя» инфраструктурная среда представляет собой структурную совокупность организаций и институтов, воздействующих на экономику региона и являющихся частью национальной инновационной системы в целом, элементом которой является ре-

гиональная инновационная система. К внешней институциональной среде можно отнести деятельность таких элементов инновационного управления как:

1) производственно-технологическое обеспечение (ПТО),

2) информационное обеспечение (ИО),

Таблица 6

Результаты статистического анализа (для показателя «Общая (интегральная) сумма дохода (прибыли и амортизации) за счет создания, производства и использования инноваций»)

Х[ численность персонала, занятого

исследованиями и разработками;

Обозначение Х2 внутренние затраты па исследования и разработки:

переменных X, - число использованных передовых производственных технологий; Х4- динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры

Уравнение регрессии У- 18.25+4, ЗХ,+0.64Х3+1Д2Х,+3,2Х.,

УХ, - - 0,86

Коэффициенты УХ; = 0,74

корреляции УХ3-0,81 УХ4 - 0,77

Множественный R 0,97

Коэффициент 0,95

детерминации

Скорректированный коэффициент 0,86

дет ерм н нации

Наличие

мул ьтикол ли неарности фаьморнн и модели Отсутствует

F-критерии Фишера Гт«6„3,59 >^0,04

Таблица 7

Результаты статистического анализа (для показателя «Рентабельность капитальных вложений»)

Обозначение переменных X! - численность персонала, занятого исследованиями и разработками; Х2 — внутренние затраты на исследования и разработки; Х3 - число использованных передовых производственных технологий; Х4- динамика изменения количества объектов инновационно-технологической инфраструктуры

Уравнение регрессии У= 10.01 +0,1 X, +0,1 Хз+0,4Х,+4,1X.,

Коэффициенты корреляции УХ, - 0,89 УХ2 = 0,86 УХ3 = 0.75 УХ= 0.60

Множественный R 0.88

Коэффициент детерминации 0,78

Скорректированный коэффициент детерминации 0,56

Наличие мул ьти коллинеарности факторов и модели Он г сут стеует

F-крнтсрнн Фишера Frab,3,59>Ffc„3,54

3) финансово-инвестиционное обеспечение (ФО),

4) кадровое обеспечение (КО),

5) маркетингово-сбытовое обеспечение (МСО),

6) экспертно-консалтинговое обеспечение и обеспечение защиты интеллектуальной собственности (ЭКО)

7) обеспечение координации и регулирования развития научно-технической и инновационной деятельности (РИО).

Далее рассмотрим влияние каждого регулирующего института на базовые интегральные показатели социально-экономического развития региона - динамику (прирост) валового регионального продукта (ВРП) за счет инновационной составляющей и динамику сводного индекса инновационного потенциала (ИИП), учитывающего численность персонала, занятого в НИОКР, численность организаций НИОКР, а также количество

зарегистрированных инновационных стартапов, что позволит при обобщении данных по институтам дать оценку эффективности инфраструктурной поддержки инноваций в целом. Данные целесообразно разбить на два периода, отражающие этапы кризиса и устойчивого развития. Анализ эффективности инновационной инфраструктуры приводится на примере семи регионов ЦфО РФ -Москвы и Московской области (МО), Воронежской области (ВО), Калужской области (КЛО), Костромской области (КОО), Курской области (КУО) и Ярославской области (ЯРО).

Методика расчета эффективности внешней обеспечивающей среды представлена на примере наиболее влиятельных инфраструктурных институтов (элементов) - финансово-инвестиционных и кадровых. В Таблицах 8-10 приведены примеры расчета эффективности соответствующих институтов, рассчитанных относительно базовых показателей социально-экономического развития -прироста ВРП и индекса инновационного потенциала (ИИП).

Эффективность института определяется по принципу «нормоотдачи» - соотнесения институционального влияния (ИВ1*100), выраженного, например, в актах экономической деятельности института) с динамикой соответствующего обобщающего макропоказателя (ВРП и ИИП). Оценка положительного воздействия института формируется из анализа отклонения полученных значений эффективности от среднего уровня, она показывает, насколько активность данного института позволила конкретной области (региону) подняться до уровня, превышающего среднее значение показателя.

Расчет эффективности института финансового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 1998 по 2008 гг. представлен в Таблице 8.

Расчет эффективности института финансового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 2008 по 2016 гг. представлен в Таблице 9.

Первичный анализ активности данного представительного института инфраструктурного обеспечения за весь период позволяет сделать ряд важных обобщающих выводов. Во-первых, в начальный период реформ (период трансформации) наблюдается 100%-ое положительное влияние финансового обеспечения на группу регионов, близких к мос-

0 3

ю

S

г

9

сч

СП £

Б

о

ковским инвестиционным источникам по показателю ВРП, при этом действенность данного института в период стабилизации несколько снижается. Во-вторых, показатель ИЧП демонстрирует большую устойчивость (независимость) под действием данного института. В-третьих, намечается тенденция общего снижения влияния института на инновационную ситуацию в регионах. Здесь можно сделать предварительный вывод о сокращении внешнего регулирующего воздействия на инновационную активность, переходящую от трансформации к траектории устойчивого развития, что, впрочем, должно быть подтверждено анализом влияния других инновационных институтов.

Далее рассмотрим воздействие института кадрового обеспечения на показатели эффективности инфраструктурной среды (Таблицы 10, 11).

Представленные расчеты позволяют сделать следующее предварительное заключение: влияние данного института на динамику ВРП, довольно сильное в начальный период реформ, значительно снижается, ИИП по-прежнему относительно стабилен (неэластичен по институциональному воздействию), степень дифференциации регионов по упомянутым макропоказателям не так заметна, как в случае с финансовым обеспечением.

Сводная информация о действенности (эффективности) инфраструктурной среды приведена в Таблице 19. Оценка доли положительного влияния инфраструктурной среды на отдельные регионы по показателям ВРП и ИИП с разбивкой на временные периоды приведены в Таблицах 12-14.

На основании анализа полученных данных могут быть сформулированы следующие выводы.

1. По данной информации можно определить интегральный показатель «фактор воздействия институциональной среды», рассчитываемый как соотношение количества институтов, оказывающих положительное (или отрицательное) воздействие на развитие регионов и общего количества институтов внешней инфраструктурной среды в процентах. Как показывают расчёты, в 1990-е гг. институциональная среда на 86% способствовала инновационному развитию (семь институтов из восьми) и на 14% тормозила ее, что можно оценить как очень высокую степень воздействия. К институтам, оказавшим несущественное влияние на инновационные процессы в данный период, относятся институты экспертно-

Таблица 8

Расчет эффективности института финансового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 1998 по 2008 гг.

Регион Динамика ВРИ (2008г. к 1998, %) ИИП (2008г. к 1998, %) Показатель институционального воздействия ИЙ*100 ЭффективНОСТЬ института Отклонение от среднего (по ВРП) Отклонение от среднего (по ИИП)

По ВРП По ИЛИ

ВО 0,1 10,3 95 0,001 0,108 0,070 0,017

Москва 17,1 9,15 95 0,180 0.0% 0,249 0,005

МО 3 7.86 95 0.032 0,083 0,100 -0.008

КЛО -5 8,27 95 -0.053 0,087 0,016 -0,004

КОО -39,9 6,78 95 -0.420 0,071 -0,351 -0,020

КУО -27,8 8,75 95 -0,293 0,092 -0,224 0,001

ЯРО 6,7 9,42 95 0,071 0,099 0,139 0,008

Среднее значение -45,8 8,65 95 -0,069 0,091

Оценки положительного воздействия 71% 57%

Таблица 9

Расчет эффективности института финансового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 2008 по 2016 гг.

Регион Динамика ВРП (201 бг к 2008, %) ИИП (2016г. к 2008. %) Локауте ль институционального воздействия ИВ]+100 Эффекта нность института Огкло] ie- нис от среднего (>ю ВРП) Отклонение от среднего (по ИИП)

По ВРП По ИИП

ВО 7,6 3,76 95 0,080 0,040 -0.2123 -0,0308

Москва 43,6 8,77 95 0.459 0,092 0,1666 0,0219

МО 55.4 6,03 95 0.583 0,063 0.2908 -0.0069

КЛО 20,4 3,82 95 0,215 0,040 -0.0776 -0,0302

КОО 25.5 8,01 95 0.268 0.084 0.0239 0.0139

КУО 30 8.19 95 0.316 0,086 0,0235 0,0158

ЯРО 11,9 8.24 95 0.125 0.087 -0.1671 0.0163

Среднее ■значение 27,77 6,69 95 0,292 0,070

Оценка положите ль ного воздействия 57% 57%

консалтингового обеспечения. Это может быть объяснено их неразвитостью и неэффективностью в начальный период трансформации. Характерно, что в дальнейшем данный тип институтов внутреннего регулирования значительно усиливает свое влияние, особенно на показатель ВРП, общее институциональное влияние на который в последующее десятилетие заметно снижается. В 2010-е гг. фактор воздействия инфраструктурной среды остается весьма значительным, однако он снижается до 76%, что может

свидетельствовать об активизации процессов самодостаточности регионов.

2. Подтверждается гипотеза о дифференциации регионов с точки зрения подверженности и эффективности влияния на них институциональной среды.

3. Регулирующая деятельность государственных органов обусловливает необходимость использования базы формальных и неформальных институциональных инструментов регуляции инноваций, структура которых весьма многообразна - контракты, законы, институ-

Таблица 10

Расчет эффективности института кадрового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 1998 по 2008 гг.

Регион Динамика ВРП (2008г. к 1998, %) ИИП (ИРЧП) (2008г. к 1998,%) Показатель инсти-туци онального воздействия HBi*100 Эффекта в ноет ь института Отклонение от среднего по ВРП Отклонение от средне! то по ИИП

По ВРП По ИИП

ВО 0,1 10,3 75 0,001 0,137 0,089 0,022

Москва 17,1 9.15 75 0,228 0.122 0,315 0,007

МО 3 7,86 75 0,040 0.105 0.127 -0,010

КЛО -5 8.27 75 -0,067 0.110 0,021 -0.005

КОО -39,9 й.78 75 -0,532 0,090 -0.445 -0.025

КУО -27,8 8,75 75 -0,371 0,117 -0,283 0,001

ЯРО 6,7 9,42 75 0,089 0.126 0.177 0,010

Среднее значение -45,8 8,65 75 -0,087 0,115

Оценка пппожительи ого воздействия 71% 57%

Таблица 11

Расчет эффективности института кадрового обеспечения по влиянию на результирующие показатели инновационной эффективности за период с 2009 по 2016 гг.

Регион Динамика ВРП (2016г. к 2009, %) ИИП (ИРЧП) (2016г. к 2009. %) 11 ока чате, ib институционального воздействия ИВ) * 100 Эффективность института Отклонение от среднего ио ВРП Отклонение от среднего но ИИП

По ВРП По ИИП

ВО 7.6 3.76 75 0,101 0.050 -0,2690 -0,0390

Москва 43,6 8,77 75 0,581 0,117 0,2110 0,0278

МО 55.4 6,03 75 0,739 0,080 0,3684 -0,0088

КЛО 20.4 3.82 75 0.272 0.051 -0,0983 -0,0382

КОО 25,5 8.01 75 0.340 0,107 -0.0303 0.0176

КУО 30 8,19 75 0,400 0,109 0,0297 0,0200

ЯРО 11,9 8.24 75 0.159 0.110 -0,2116 0,0207

Среднее значение 27,77 6,69 75 0,370 0.089

Оценка положительного воздействии 43% 57%

циональные соглашения, указы, обычаи, привычки, теневые нормы и т.д. Реализация методики оценки эффективности функционирования системы институционального регулирования требует определения институтов - базовых регуляторов и выделения системообразующих регуляторов, отобранных по максимальным значениям показателя экономической значимости.

4. Механизм управления неоднородными инновационными процессами на уровне региона должен формироваться с учетом оценки эффективности направлений его инновационного развития.

5. В результате статистического анализа было выявлено, что рост числа использованных передовых производственных технологий оказывает сильное влияние (коэффициент корреляции 0,76) и способствует увеличению объема отгруженных инновационных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций промышленного производства и сферы услуг.

Росту интегральной суммы дохода за счет создания, производства и использования инноваций в большей мере способствует улучшение инновационной

инфраструктуры (коэффициент корреляции 0,77), а именно создание и развитие и центров трансфера технологий, инновационно-технологических центров, технопарков, бизнес-инкубаторов, фондов.

Еще одним важным показателем, влияющим на рост интегральной суммы дохода и рентабельность капитальных вложений, является динамика численности персонала, занятого исследованиями и разработками. Согласно данным статистического анализа, наблюдается отрицательная корреляция между этими показателями, означающая то, что снижение численности персонала позволяет повышать рентабельность бизнеса и получать большие прибыли. Это может быть связано с тем, что развитие современных технологий позволяет автоматизировать ручной труд и снижать зависимость организаций от персонала. Экономия затрат на персонал способствует высвобождению средств на инвестирование в развитие других бизнес-процессов организации.

В свою очередь, повышение качества имеющегося кадрового потенциала и условий осуществления инновационной деятельности за счет подготовки, обучения и развития персонала, улучшения информационно-коммуникационного обеспечения способствует росту прибыльности и рентабельности организаций в регионах. Таким образом, в рамках модели обосновывается целесообразность инвестирования ресурсов организации на развитие качественных, а не количественных характеристик кадрового состава.

Литература

1. Волков, А.Т. Инновационные ресурсы управления (монография) - п/р В.А. Козбаненко // М.: ГУУ. - 2011

2. Каленская, Н.В. Моделирование инфраструктурного обеспечения инновационного развития химических предприятий / Н.В. Каленская // Вестник Казанского технологического университета. -2012. - Т. 15. - № 9. - с. 289-291.

3. Монастырный, Е.А. Методические подходы к оцениванию эффективности деятельности инфраструктуры инновационной системы региона / Е.А. Монастырный, А.Б. Пушкаренко, Н.О. Чистякова // Инновации. - 2009. - № 06. - с. 75-81

4. Овешникова, Л.В. Развитие региональной инфраструктуры на основе параметров стратегического планирования / Л.В. Овешникова // Социально-экономические явления и процессы. - 2015. -Т. 10. - № 1. - с. 67-74.

О

3

ю i

г

9

сч ai £

Б

а

5. Фаустова, К.И. Подсистемы, составляющие инновационную инфраструктуру на современном этапе развития России / К.И. Фаустова. - Проблемы современных экономических, правовых и естественных наук в России: сб. статей международной науч.-практ. конф. - Воронеж. - 2014. - с. 97-99.

6. Чередникова, Л.Е. Инновационное развитие: методологический аспект / Л.Е. Чередникова, А.А. Бовин. - Новосибирск: НГУЭУ. - 2006. - 211 с.

Development of methodical approach to evaluation of infrastructure support for innovative development of the region Kirillova O.Ju., Zimin I.A. The Russian Economic University

named after G.V. Plekhanova The issues of assessing the state, level of development and effectiveness of infrastructural support for innovation activity are among the most topical issues of regional development. An objective assessment allows us to identify real starting conditions for launching innovative processes and to take timely measures to create the necessary infrastructure support. The mechanism for managing heterogeneous innovation

processes at the regional level should be formed taking into account the assessments of its innovative development

effectiveness. The proposed approach to the assessment of existing infrastructure systems for territorially-oriented heterogeneous innovation processes is to analyze the influence of structural components degree on the overall effectiveness of the system. This approach is based on the method of expert-analytical modeling of infrastructural aspects of innovative development. Conducted statistical analysis allowed to determine the institutions - the basic controllers and to allocate the systemregulators, selected by the maximum values of the indicator of economic significance. Keywords: infrastructure, innovation processes, innovative development of the region, assessment of infrastructure support,

management mechanism

innovation. References.

1. Volkov AT. Innovacionnye resursy

upravlenija (monografija) - p/r V.AKozbanenko M.: GUU. - 2011

2. Kalenskaja, N.V. Modelirovanie infrastrukturnogo obespechenija innovacionnogo razvitija himicheskih predprijatij / N.V.

Таблица 12

Динамика степени влияния инфраструктурной среды (ИС) на базовые инновационные показатели

Институт (элемент) Влияние инфраструктурной среды 1998 - 20Ü8 гг. % Влияние и н фрастру кту рной среды 2009 - 2016 гг. % Динамика та период трансформации Вывод о влиянии института

ВР11 ИИП ВЕЛ ИИП HPI1 ИИП

ПТО 71 57 57 57 -

ИО 85 57 57 57 -

ФО 57 57 43 57 -

КО 57 57 43 57 -

МСО 71 57 43 57 -

зко 43 43 7] 57 + 1

РИО 57 57 57 71 +

Ошцнй итог 62,25 54,65 53.5 59,3 Снижение влияния ИС по ВРП, рост по ИИП

Таблица 13

Оценка доли положительного влияния инфраструктурной среды на отдельные регионы (по показателю ВРП).

Институт Регион (1998-2008/2009-2016гг.) Итого °/о

ВО М МО КЛО КОО КУО ЯО

ПТО +/- +/+ +/+ +/- -/+ -/+ +/- 71/57

ИО -/+ +/+ +/+ -/+ +/+ +/- -/+ 57/86

ФО +/- +/+ +/+ +/- -/- -/+ +/- 71/43

ко +/- +/+ +/+ +/- -/- -/+ +/- 71/43

МСО +/- +/+ +/+ +/- -/- -/+ +/- 71/43

эко +/+ +/+ -/+ -/+ -/- -/+ +/- 43/71

РИО +/- +/+ +/+ -/- -/+ -/+ +/- 57/57

И ки о % 86/28 юо/too 86/100 57/28 14/43 14/7] 86/14

Таблица 14

Оценка доли положительного влияния инфраструктурной среды на отдельные регионы (по показателю ИИП).

Kalenskaja // Vestnik Kazanskogo tehnologicheskogo universiteta -2012. - T. 15. - № 9. - p. 289-291.

3. Monastyrnyj, E.A Metodicheskie podhody k ocenivaniju jeffektivnosti dejatel'nosti infrastruktury innovacionnoj sistemy regiona / E.A Monastyrnyj, AB. Pushkarenko, N.O. Chistjakova // Innovacii. - 2009. -№ 06. - p. 75-81

4. Oveshnikova, L.V. Razvitie regional'noj

infrastruktury na osnove parametrov strategicheskogo planirovanija / L.V. Oveshnikova // Social'no-jekonomicheskie javlenija i

processy. - 2015. - T. 10. - № 1. -p. 67-74.

5. Faustova, K.I. Podsistemy, sostavljajushhie innovacionnuju infrastrukturu na sovremennom jetape razvitija Rossii / K.I. Faustova. - Problemy sovremennyh jekonomicheskih, pravovyh i estestvennyh nauk v Rossii: sb. statej mezhdunarodnoj nauch.-prakt. konf. - Voronezh. - 2014. - p. 97-99.

6. Cherednikova L. E. Innovacionnoe razvitie:

metodologicheskij aspekt / L.E. Cherednikova, A A Bovin. - Novosibirsk: NGUJeU. - 2006. - 211 s.

2 о