CC BY
71
Гамидуллаев Р.Б.
Разработка методики оценки эффективности государственной поддержки малого инновационного предпринимательства в РФ
В Бюджетном послании Президента Российской Федерации подчеркивается, что «многие элементы государственной политики пока не в полной мере настроены на стимулирование инновационного развития страны. Не завершено формирование условий для модернизации экономики и изменения модели экономического роста»1.
По оценкам экспертов в промышленно развитых странах 75-80 % прироста ВВП обеспечивается за счет инновационной деятельности. При этом для стран-лидеров на рынке инноваций существует определенная закономерность, которая заключается в приоритетной роли малого инновационного бизнеса в экономике этих стран.
В России уровень развития малого инновационного предпринимательства (МИП) значительно ниже. Его доля в структуре малого бизнеса незначительна и составляет по различным оценкам от 1, 4 % до 3, 5 %.
За последние годы инновационная активность предприятий в среднем по России показывала негативную динамику (снизилась с уровня 9, 9 % в 2006 г. до уровня 9, 5 % в 2010 г.)2. В то же время, ситуация на региональном уровне значительно отличается. При этом, анализируя ситуацию в регионах, приходим к выводу, что не существует прямой связи между вышеупомянутым показателем и объемом выделяемых в данном регионе финансовых средств на поддержку сферы инновационного предпринимательства.
На наш взгляд значительный разброс показателя инновационной активности субъектов малого предпринимательства в регионах обусловлен различными уровнями эффективности оказываемой государством поддержки в данной сфере.
Основная сложность данной темы состоит в отсутствии методики, позволяющей оценить эффективность господдержки малого предпринимательства, занятого инновационной деятельностью.
Отметим, что эффективность государственной поддержки в отечественной экономике рассматривается в работах Е. Ясина, А. Дадашева, И. Барановой, А. Нешитого, Е. Савченко, и др.
1 Бюджетное послание Президента РФ Федеральному собранию от 29.06.2011 «О бюджетной политике в 2012-2014 годах». иЯЬ: http://www.consultant.ru/
2 Федеральная служба государственной статистики. ШЬ: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/enterprise/science/#
Государственное управление. Электронный вестник
Выпуск № 32. Июнь 2012 г.
В исследовании В. Генералова и М. Лычагина представлена подробная методика анализа государственных программ поддержки, отражающая, в том числе оценку их эффективности.
В рамках оценки эффективности поддержки рассматриваются также методики конкурсного отбора субъектов малого предпринимательства (Ю. Белолапенко, А. Бронский), основанные как на дифференцированном, так и на системном подходе.
Настоящее исследование эффективности господдержки сектора малого инновационного предпринимательства проводилось в несколько этапов.
На первом этапе осуществлялась подготовка к исследованию: определение целей и задач исследования, интерпретация основных понятий, системный анализ предмета исследования, определение основных процедур сбора и анализа первичных данных.
На втором этапе разрабатывались методика и инструментарий исследования.
На третьем этапе было проведено исследование эффективности государственной поддержки МИП в регионах РФ методом анкетирования руководителей МИП.
Четвертый этап включал в себя создание массива данных, расчет на их основании показателей оценки эффективности господдержки МИП, разработку и обоснование корреляционно-регрессионных моделей, описывающих влияние отдельных показателей эффективности господдержки МИП на показатели, характеризующие развитие МИП в регионах.
Пятый, заключительный этап исследования, включал в себя анализ и интерпретацию полученных результатов, формулировку выводов и рекомендаций.
Анкетный опрос был проведен в 14 регионах РФ (Калужская область, Московская область, Тамбовская, Ростовская, Иркутская, Новосибирская, Челябинская, Свердловская, Ульяновская, Пензенская области, республика Дагестан, Красноярский край, Мордовия и республика Татарстан) среди руководителей и клиентов бизнес-инкубаторов - малых инновационных предприятий. В зависимости от количества клиентов в бизнес-инкубаторах варьировалось и количество анкет (от 10 до 25 единиц).
Учитывая тот факт, что ни один из официальных источников не говорит о точном числе МИП на конец 2010 г., мы исходили из результатов исследований организации «ОПОРЫ России»3, по которым малый бизнес на этот период является инновационным не более чем на 2 %. Следовательно, если количество
3 Малый бизнес - малые инновации. иЯЬ: http://www.spb-venchur.ru/ newsZ5550.htm
Государственное управление. Электронный вестник
Выпуск № 32. Июнь 2012 г.
зарегистрированных малых предприятий на 1 января 2011 года (по данным Федеральной службы государственной статистики) составляет 219, 7 тыс., то, генеральная совокупность нашего исследования будет составлять 4394 предприятия, а выборочная - 178 предприятий. Ошибка выборки по доверительной вероятности
0, 95 %, таким образом, составила 3, 67 %4. Следовательно, произведенная выборка является репрезентативной, и результаты проведенного исследования можно переносить на генеральную совокупность, то есть на малое инновационное предпринимательство России.
Так как руководители МИП были опрошены не только в качестве источника получения информации о фактическом положении их бизнеса, но и в качестве экспертов, оценивающих эффективность государственной поддержки сектора малого инновационного предпринимательства, необходимо было оценить их надежность и рассчитать соответствующие коэффициенты.
Средний коэффициент информированности руководителей составил 0, 72. Средний коэффициент аргументации для всех руководителей равен 0, 85, что свидетельствует о высокой степени аргументации. Уровень компетентности группы руководителей составил 0, 785, что соответствует уровню выше среднего.
Систему государственного управления инновационными проектами МИП можно охарактеризовать набором количественных и качественных показателей, степень влияния которых на эффективность функционирования сектора МИП часто недооценивается. В рамках данного исследования разработаны показатели оценки эффективности отдельных видов государственной поддержки.
Оценка этих показателей имеет огромное значение, так как на ее основании становится возможным определить уровень проведения тех или иных управленческих мероприятий, на основании чего выявить резервы в управлении, а также совершенствовать систему управления МИП.
Расчет первой группы показателей представляет собой результат сочетания методов анкетирования и экспертного анализа. Каждый вид господдержки или направление оценивались руководителями МИП в интервале от 0 до 5, с градацией на шесть основных состояний: отсутствие возможностей использования определенного направления господдержки (0), очень низкий уровень развития направления поддержки (0,1-1), достаточно низкий уровень развития направления (1,1-2), средний уровень
4 Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М., 1998.
развития (2,1-3), высокий уровень развития направления (3,1-4), очень высокий уровень развития (4,1-5).
Экспертные оценки важности показателей выбирались в интервале от 0 до 1, с градацией также на шесть основных состояний: отсутствие значимости определенного направления (0), очень незначительная степень значимости (0,1-1), достаточно незначительная степень (1,1-2), средняя степень (2,1-3), большая степень (3,1-4) и очень большая степень значимости (4,1-5). Далее определяются средние значения оценок важности по каждому показателю, которые и используется в дальнейших расчетах.
Вторая группа показателей рассчитывается на основании данных, полученных из Федеральной службы государственной статистики.
Рассмотрим более подробно расчет предлагаемых нами показателей оценки эффективности государственной поддержки МИП.
1) Показатель эффективности государственной информационной поддержки малого предпринимательства, занимающегося инновационной деятельностью (Пэфф. инф.).
П = (п * В )
эфф.инф. \ факт .инф. инф./ (1) где
Пфакт. инф. - фактический уровень развития каждого направления
информационной поддержки;
Винф. - экспертная оценка важности каждого направления информационной поддержки.
2) Показатель доступности действующих программ господдержки МИП (Пдост. пргм.). Мы подразумеваем доступность с точки зрения установленных критериев отбора предприятий для участия в программах поддержки. Таким образом,
7~Г _ 7~Г
достпргм д.пргм дпргм. (2), где
Пд. пргм. - фактический уровень доступности программ поддержки в регионе;
Вд. пргм. - экспертная оценка важности показателя.
3) Показатель эффективности кадровой поддержки МИП (Пэфф. кадр.) включает, на наш взгляд, следующие два аспекта: во-первых, доступность кадров в сфере управления и реализации инновационных проектов (Пк.д.).; во-вторых, качество, то есть уровень квалифицированности данного персонала (Пк. к.). Таким образом,
П = (д.к. + Пк к. )* Вкадр.
эфф.кадр. ,-у
2 (3) , где
Пд. к. - фактический уровень доступности кадров;
Пк. к. - фактический уровень квалифицированности кадров;
Вкадр. - экспертная оценка важности кадровой поддержки.
4) Эффективность инновационной инфраструктуры МИП также включает два основных аспекта: во-первых, доступность объектов инфраструктуры для малого инновационного бизнеса (Пд. инфр.); во-вторых, эффективность предоставления услуг в данных объектах (Пэфф. усл.). Таким образом,
п = п * В
дост.инфр. д.инфр. инфр. (4), где
Пд. инфр. - фактический уровень доступности объектов инфраструктуры в регионе;
Винфр. - экспертная оценка важности инфраструктурной поддержки МИП.
Пэфф.усл. Р 1 (Пкач.усл. Вусл. ) (5), где
Пкач. усл. - фактический уровень качества оказания каждой услуги;
Вусл. - экспертная оценка важности предоставления каждого вида услуги.
5) Показатель эффективности маркетинговой поддержки инновационных проектов МИП (Пмарк.). Включает следующие аспекты: во-первых, доступность услуг по маркетинговой поддержке инновационных проектов (Пд. м.), во-вторых, качество предоставляемых услуг (Пк. м.). Таким образом,
П = (Пд.м. + Пк.м. ) * Вм. ^
марк. 2
(6), где
Пд. м. - фактический уровень доступности маркетинговой поддержки в регионе;
Пк. м. - фактический уровень качества маркетинговой поддержки;
Вмарк. - экспертная оценка важности маркетинговой поддержки.
6) Показатель эффективности правовой поддержки МИП (Пэфф. прав.). включает также два аспекта: во-первых, доступность данного вида поддержки (Пд. п.), во-вторых, качество предоставляемой правовой поддержки (Пк. п.). Таким образом,
П {Пд.п. + Пк.п. )* Вправ.
прав. 2 (7) где
Пд. п. - фактический уровень доступности правовой поддержки в регионе;
Пк. п. - фактический уровень качества правовой поддержки;
Вправ. - экспертная оценка важности правовой поддержки.
7) Показатель эффективности экспертно-консультационной поддержки (Пэфф.эксп.), как и в предыдущем случае, включает два аспекта: во-первых, доступность данного вида поддержки (Пд. э.), во-вторых, качество предоставляемой правовой поддержки (Пк. э.). Таким образом,
П _ (пд.э. + Пк.э. ) * Вэксп. / (
эфф.эксп. 2 (8), где
Пд. э. - фактический уровень доступности экспертно-консультационной
поддержки в регионе;
Пк. п. - фактический уровень качества экспертно-консультационной
поддержки;
Вэксп. - экспертная оценка важности экспертно-консультационной поддержки.
8) Показатель эффективности научной поддержки (Пэфф. науч.) также включает два аспекта: во-первых, доступность данного вида поддержки (Пд. н.), во-вторых, качество предоставляемой правовой поддержки (Пк. н.). Таким образом,
( П + П ) * В
у-г V д.н. к.н. / науч.
эфф.науч. 2
(9), где
Пд. н. - фактический уровень доступности научной поддержки в регионе;
Пк. н. - фактический уровень качества научной поддержки;
Внауч. - экспертная оценка важности научной поддержки.
9) Показатель эффективности финансово-кредитной поддержки МИП (Пфин.-кред.). Данный вид поддержки включает в себя следующие основные аспекты:
1) доступность банковских кредитов;
2) возможности страхования рисков;
3) доступность лизинга;
4) доступность венчурного инвестирования;
5) доступность средств государственных фондов;
6) предоставление налоговых льгот.
Таким образом,
Пфин-кред (Пфин-кред. Вфин-кред. ) (10),
где Пфин.-кред. - фактический уровень развития каждого направления финансово-кредитной поддержки в регионе;
Вфин.-кред. - экспертные оценки важности каждого направления финансовокредитной поддержки.
10) Показатель эффективности поддержки взаимодействия с крупным бизнесом (Пэфф. взаим.) несет в себе следующую нагрузку: оценивает механизмы,
созданные в регионе для формирования и развития взаимодействия между крупным и малым бизнесом.
П _ П * П
эфф.взаим. дост.взаим. взаим. (11), где
Пдост. взаим. - фактический уровень возможностей для взаимодействия с крупным бизнесом в регионе;
Ввзаим. - экспертная оценка важности взаимодействия с крупным бизнесом в регионе.
Таблица 1. Итоговые показатели эффективности господдержки МИП в
обследованных регионах
Регионы Удельный вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность, в общем числе организаций (процентов) на конец 2010 г.5 Количество зарегистрированных малых предприятий на 1 января 2011 г. в расчете на 100 тыс. жителей региона6
11 Калужская область 8, 3 187, 0
22 Московская область 6, 7 239, 8
33 Тамбовская область 8, 2 127, 3
44 Ростовская область 7, 3 149, 2
55 Республика Дагестан 6, 7 26, 4
66 Республика Татарстан 14, 9 167, 5
77 Пензенская область 9, 2 170, 9
88 Красноярский край 10, 0 130, 7
99 Мордовия 9, 4 165, 6
10 Самарская область 12, 1 180, 7
111 Чувашская республика 15, 7 144, 6
112 Челябинская область 9, 9 108, 2
113 Свердловская область 15, 0 102, 3
14 Томская область 18, 4 188,7
5 Данные Федеральной службы государственной статистики, раздел Инновации.
6 Рассчитано автором на основании данных Федеральной службы государственной статистики.
Первый показатель, с которого начнем исследование государственной системы управления МИП, - это показатель эффективности государственной информационной поддержки МИП. С помощью экспертного опроса были получены оценки важности каждого направления информационной поддержки, по которым, во-первых, рассчитывается непосредственно сам показатель, во-вторых, появляется возможность сравнения фактического данного показателя и рассчитанного максимально возможного значения данного показателя. При теоретическом допущении самого высокого уровня развития каждого направления информационной поддержки рассматриваемый показатель принимает теоретически максимально возможное значение равное 18,91 (3,782*5). Рассчитав данный показатель для каждого региона, мы имеем возможность сравнить развитие управленческих мероприятий в области информационной поддержки МИП как с максимально возможным значением, так и между собой, и при этом сформулировать определенные выводы о наличии резервов в управлении (рис. 1).
20 т18,91
18 — ---------------------------------------------------------------------16,768
16,084 16,288
16 — ------15,076-----------------
|—| 14,04
[5 14 — 13,344 13,016----------- 12,668----------12,684 -------- ------
1 Г“| .—I 12,056 __ 11,932 _ 11 584
| 12 ___ __ ___ ___ ________ ___ГП____ 11,276 ГН___ 11,584 __
[■ 10 — ------ ---- ----- ---- --------- ----- ---- ---- ---- ----- ---- ---- ----
щ 8,392
Л 6 — -- --- --- -- -- --- --- --- -- --- --- --- -- ---
4 — --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- -- --- ---
2 — ----- ---- ---- ----- ---- ---- ---- ----- ---- ---- ---- ---- ----- ----
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум 2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 1. Уровни показателя эффективности государственной информационной
поддержки
Таким образом, наглядно видна разница в уровне данного показателя в регионах РФ. Также можно судить о размере тех резервов, которые имеются в системе управления МИП, и соответствуют разнице между максимально возможным уровнем показателя и фактическим уровнем в каждом регионе выборочной совокупности.
т18,91
16,084
16,288
16,768
15,076
13,344
13,016
— 12,056
8,392
12,668
11,932
11,276
12,684
14,04
11,584
4,91
к
е;
ф 4
га
со
га
о
у
га
х
со
3,92 3,99
3,956
3 96 4,08 4,016
4,182
3,416 3,17 „
2,34
3,31
3,018
2,8712,892
12 3 4
56
9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 2. Уровни показателя доступности действующих программ господдержки малого инновационного предпринимательства в регионах РФ
Корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить связь показателя эффективности государственной информационной поддержки МИП с величиной итогового показателя - удельный вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность, в общем числе организаций. При этом коэффициент корреляции составил
0,7343, что (по шкале Чедока) свидетельствует о сильной корреляционной связи. Критерий Стьюдента (5р) при этом превышает табличное значение по доверительной вероятности 0,95 и составляет 2,24, что подтверждает значимость найденного коэффициента корреляции. Коэффициент детерминации (Кдет.) составил 0,539, -значит, 53,9 % случаев изменений исследуемого итогового показателя обусловлено изменениями показателя эффективности государственной информационной поддержки.
Данная зависимость выражается следующей регрессионной моделью:
у = 1,18 х - 4,9,
где х - эффективность государственной информационной поддержки МИП; у -удельный вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность в общем количестве зарегистрированных организаций региона.
Уровни развития остальных показателей эффективности государственной поддержки МИП на региональном уровне представим на следующих диаграммах (рис. 2 - 11).
6
5
3
2
0
7
8
4,91
с 3
Ф
X
Ф о Г 2
та
х
со
1
3,714
3,382
3,016 2,992
2,464
2,804
2,08
2,986 3,01 2,94
3,42 3,375
3,226 — 3,15
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 3. Уровни показателя эффективности кадровой
поддержки МИП в регионах РФ
5
4,
4.5 4
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
3,1 02
2,604
3,1 26 2,929
3,792 3,216
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ю 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 4. Уровни показателя доступности объектов инновационной инфраструктуры
в регионах
70
60
50
40
30
20
10
21,18
12,682п 13,65ч
11,060,342
13,-
23,04
_________16,7188,943 17,721
:,03@,876,—, 113,005
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 5. Уровни показателя эффективности оказания услуг МИП в объектах инновационной инфраструктуры регионов РФ
6
5
4
0
3,81 6
3,16
,8
>8,1 5
0
3,506
^ 2,892 714,821 3,01^2,882,902 ^2,913,01|,8122,94
,64 2,714 г“| ^ 2,673 — 1““1 ’
1,9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 6. Уровни показателя эффективности маркетинговой поддержки МИП в
регионах РФ
6
4,88
4
2
3,406
3,532
3,07
2,13
2,124,102,125
3,21 3,018
2,56^712,663
2,807
,674
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 7. Уровни показателя эффективности правовой поддержки МИП в регионах РФ
5
4
3
2
1
0
5
3
1
0
6 5 4 3 2 1 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
2,07 2,115
2,3412,314 2,368
1,906
5
2,504
2,22
1,02
Рис. 8. Уровни показателя эффективности научной поддержки МИП в регионах РФ
6 1 5 -4 -3 -
2 -1 -
0 -I....................................................
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
2,345 2 182 2,2112,397 2,3832,445
2,016 2,03 |—| 2,008 1—1
5
1,683
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
Рис. 9. Уровни показателя эффективности экспертно-консультационной поддержки малого инновационного предпринимательства в регионах РФ
35
30
25
20
15
10
9,845
8,997
7,108 |—| 7,016,8596,718 |
8,51^8,61:8,
2047
415
8,558,809
7,194
7,96
9,014
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности Рис. 10. Уровни показателя эффективности финансово-кредитной поддержки малого инновационного предпринимательства в регионах РФ
5
0
6 5 4
1 3
2 1 О
Рис. 11. Уровни показателя эффективности взаимодействия крупного бизнеса с малым инновационным предпринимательством в регионах РФ
Корреляционно-регрессионный анализ позволил также выявить зависимости и разработать модели, описывающие влияние показателей эффективности
государственной поддержки МИП на количество зарегистрированных в регионе малых предприятий (в расчете на 100 тыс. жителей).
Таким образом, предлагаемая нами методика позволяет:
1) оценить фактический уровень развития отдельных управленческих направлений государственной поддержки МИП в конкретных регионах РФ;
2) проводить сравнительный анализ уровней развития каждого из направлений господдержки региональной системы управления сектором МИП для определения регионов-лидеров, отстающих и занимающих промежуточное положение по каждому показателю эффективности господдержки МИП;
3) сравнивать фактический уровень отдельного показателя эффективности господдержки с максимально возможной величиной, что позволяет выявить имеющиеся резервы в системе управления МИП.
Как известно, уравнение регрессии применимо и для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака. «При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной и варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 О 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5
1. максимум
2 - 15. регионы РФ выборочной совокупности
3,21 1
3,01 8
2,69
Государственное управление. Электронный вестник
Выпуск № 32. Июнь 2012 г.
условий допустимости такого переноса (экстраполяции), что выходит за рамки статистики»7.
Однако детальное изучение системы управления малым инновационным предпринимательством и возможностей ее развития в будущем дает возможность осуществлять прогнозирование итоговых показателей эффективности системы управления МИП на основе предложенных корреляционно-регрессионных моделей, без учета фактора резкого изменения условий «внешней среды».
Результаты проведенного анализа представлены в таблицах 2 и 3.
Результатом проведенного корреляционно-регрессионного анализа явилось выявление аналитическим путем наиболее значимых направлений государственной поддержки данного сектора экономики, оказывающих наибольшее влияние на результативность системы управления МИП (рис. 12).
Рис. 12. Влияние направлений государственной поддержки МИП на итоговые показатели, характеризующие результативность системы управления МИП
7 Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М., 1995.
Таблица 2. Характеристика зависимостей между величиной инновационной активности организаций в регионе и показателями эффективности государственной поддержки сектора малого инновационного предпринимательства
Показатели Коэффициент корреляции Характеристика связи Коэффициент Стьюдента Коэффициент детерминации Уравнение линейной регрессии
Эффективность информационной поддержки 0,711 сильная 2,004, значимый 0,51 у = 1,167х - 4,6
Доступность государственных программ поддержки 0,396 заметная 0,157, незначимый — —
Эффективность кадровой поддержки 0,872 сильная 2,28, значимый 0,76 у = 7,95х - 13,328
Доступность инновационной инфраструктуры (ИнИ) 0,152 слабая 0,52, незначимый — —
Эффективность предоставления услуг в ИнИ 0,882 сильная 2,289, значимый 0,774 у = 0,88х - 2,8
Эффективность правовой поддержки 0,763 сильная 2,103, значимый 0,58 у = 5,89х - 5,21
Эффективность маркетинговой поддержки 0,716 сильная 2,02, значимый 0,51 у = 7,915х - 11,56
Эффективность научной поддержки 0,684 умеренная 1,95, значимый 0,47 у = 3,723х + 3,73
Эффективность экспертноконсультационной поддержки 0,816 сильная 2,19, значимый 0,67 у = 14,14х - 19,45
Эффективность организации взаимодействия с крупным бизнесом 0,648 умеренная 1,884, значимый 0,42 у = 3,721х + 0,375
Эффективность финансовокредитной поддержки 0,6002 умеренная 1,78, значимый 0,36 у = 2,66х - 10,25
Таблица 3. Характеристика зависимостей между количеством МП (в расчете на 100 тыс. жителей) в регионе и показателями эффективности государственной поддержки сектора малого инновационного предпринимательства
Показатели Коэффициент корреляции Характеристика связи Коэффициент Стьюдента Коэффициент детерминации Уравнение линейной регрессии
Эффективность информационной поддержки 0,628 умеренная 1,845, значимый 0,39 у = 13,88х - 34,42
Доступность государственных программ поддержки 0,86 сильная 2,259, значимый 0,74 у = 74,5х - 112,29
Эффективность кадровой поддержки 0,216 слабая 0,73, незначимый — —
Доступность инновационной инфраструктуры (ИнИ) 0,898 сильная 0,81, значимый 0,81 у = 70, 68х - 59,1
Эффективность предоставления услуг в ИнИ 0,158 слабая 0,54, незначимый — —
Эффективность правовой поддержки 0,445 слабая 1,41, незначимый — —
Эффективность маркетинговой поддержки 0,628 умеренная 1,845, значимый 0,39 у = 93,45х - 115,26
Эффективность научной поддержки 0,494 заметная 1,52, незначимый — —
Эффективность экспертноконсультационной поддержки 0,49 заметная 1,524, незначимый — —
Эффективность организации взаимодействия с крупным бизнесом 0,727 сильная 2,04, значимый 0,53 у = 56,158х - 8,77
Эффективность финансовокредитной поддержки 0,602 умеренная 1,79, значимый 0,362 у = 35,88х - 135,204
Таким образом, в результате проведенного исследования разработана методика, позволяющая количественно оценить существующий уровень развития качественных процессов (направлений) управления сектором МИП в регионе, а также выявить имеющиеся резервы в системе управления малым инновационным предпринимательством.
Также предложены корреляционно-регрессионные модели, описывающие влияние отдельных процессов (направлений) управления МИП на результативность всей системы государственного управления малым инновационным предпринимательством. Использование данных моделей в практике государственного управления сектором МИП позволит учесть влияние качественных факторов при оценке результативности системы государственного управления малым инновационным предпринимательством в России.
Список литературы:
1. Бюджетное послание Президента РФ Федеральному собранию от 29.06.2011 «О бюджетной политике в 2012-2014 годах». URL: http://www.consultant.ru/
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М., 1995.
3. Малый бизнес - малые инновации. URL: http://www.spb-venchur.ru/ news/ 5550. htm.
4. Федеральная служба государственной статистики. URL:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/main/enterprise/science/#
5. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности. М., 1998.
© ФГУ 2005
17
