CC BY
70
24
Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р.
РЕЙТИНГ РЕГИОНОВ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ ЗНАНИЙ
Аннотация. В статье рассматривается рейтингование регионов по уровню развития экономики знаний. В основу методики положена оценка когнитивного потенциала региона, включающая производство, распространение, хранение и использование знаний. Авторами выявлен слабый вектор повышения активности развития экономики знаний в Сибирском федеральном округе.
Ключевые слова. Экономика знаний, когнитивный потенциал, рейтинг регионов.
Tsyrenov D.D., Slepneva L.R.
REGION'S RATING DEPENDING ON THE LEVEL OF KNOWLEDGE ECONOMY'S DEVELOPMENT
Abstract. The article discusses the ratings of regions in terms of the development of the knowledge economy. The methodology on an assessment of the cognitive potential of the region, which includes the production, distribution, storage and use of knowledge. The authors identified a weak vector activity increase the knowledge economy in the Siberian Federal District.
Key words. Knowledge economy, cognitive capacity, ranking regions.
Д Д Д
Глобальные изменения в производственных и информационных технологиях, широкое практическое использование накопленного опыта и достижений передовой науки предопределяют знание как основной ресурс развития. Концептуальной стороной экономики, основанной на знаниях, или знаниевой экономики, является создание, распространение, накопление и использование знания для последующего роста и повышения конкурентоспособности [2]. Ядром этого хозяйственного уклада служит интеллектуальная деятельность, а главным результатом — ее приложение ко всем отраслям и сферам человеческой жизнедеятельности.
Россия имеет значительные возможности адаптироваться к новым условиям, что обусловлено высоким уровнем накопленного человеческого капитала, существенной материально-технической базой для последующего инновационного развития. Вместе с тем существуют определенные факторы, пре-
ГРНТИ 06.61.33
© Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р., 2015
Даши Дашанимаевич Цыренов — кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономики Бурятского государственного университета (г. Улан-Удэ).
Людмила Романовна Слепнева — доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой налогов и налогообложения Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления (г. Улан-Удэ). Контактные данные для связи с авторами (Цыренов Д.Д.): 670000, Улан-Удэ, Смолина ул., д. 24а (Russia, Ulan-Ude, Smolina str., 24a). Тел.: 8(3012) 21-37-44. E-mail: dashi555@mail.ru.
Статья поступила в редакцию 10.03.2015 г.
Для ссылок: Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р. Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 2 (92). С. 24-28.
ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЙ, РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕЙ
25
пятствующие дальнейшему расширению границ знаниевой экономики, к числу которых следует отнести низкую эффективность государственного управления и регулирования на региональном уровне в связи с высокой дифференциацией социально-экономического развития субъектов РФ [1].
В практике управления не выработаны подходы к оценке результативности государственной политики в области экономики знаний на региональном уровне, что приводит к настоятельной необходимости разработки эффективных инструментов ее оценки. Выход из сложившейся ситуации состоит в разработке методологии формирования экономики знаний в регионах, а поиском рациональных путей использования их когнитивного потенциала служит рейтингование. Учитывая многофакторный характер процессов и явлений, рейтинги позволяют осуществить количественную оценку качественного состояния изучаемого объекта исследования [3].
Построение рейтинга в целях нашего исследования основано на комплексе параметров, учитываемых государственной статистикой. Обработка данных производилась с применением пакета прикладных программ Statistica 6.0.
Используемые в рейтинге показатели оценки когнитивного потенциала разделены на четыре группы: производство знаний, распространение знаний, хранение знаний, использование знаний. Производство знаний осуществляется академической и вузовской наукой, распространение знаний закреплено за системой образования, хранением знаний занимается сеть библиотек и архивов, использование знаний осуществляется в реальном секторе экономики. Выделение указанных групп позволяет ранжировать регионы по совокупности стадий формирования и использования когнитивного потенциала.
В рамках методики рейтингования производство знаний оценивается на основе числа результатов интеллектуальной деятельности, получивших соответствующую государственную регистрацию и охрану авторских прав, в расчете на 10 тыс. человек населения региона (A1) и доли исследователей и ученых со степенями кандидата и доктора наук в структуре экономически активного населения (A2).
Распространение знаний оценивается с учетом числа студентов образовательных организаций высшего и среднего профессионального образования на 10 тыс. человек населения (B1) и удельного веса занятого населения, окончившего высшие учебные заведения и имеющего высшее профессиональное образование, в общей численности населения региона в трудоспособном возрасте (B2).
Оценка хранения знаний осуществляется на основе объема библиотечного и архивного фондов на 10 тыс. человек (C1) и количества посещений читальных залов библиотек и архивов на 10 тыс. человек (C2).
Четвертый блок, характеризующий использование знаний, включает в себя удельный вес в валовом региональном продукте затрат на научные исследования предприятий, функционирующих в реальном секторе экономики (D1), и производительность труда (D2).
Важным является использование относительных показателей, представляющих собой удельные веса, которые получены на основе абсолютных показателей. Такой подход отражает эффективность деятельности органов государственной власти субъектов РФ с позиции как процесса, так и результата.
Для каждого из введенных критериев оценки когнитивного потенциала выявляется субъект, имеющий максимальную величину показателя. Данное значение принимается за базу и соотносится со 100 %. Следующим этапом осуществляется пересчет по формуле показателей других регионов по отношению к базовому, которые также выражены в процентном отношении:
S, =-Х- *100%,
X
max
где i — номер региона;
X, — значение параметра, наблюдаемого у i-го региона;
Xmax — максимальное наблюдаемое значение параметра базового региона, взятого за 100 %;
S, — процентное отношение значения параметра в i-м регионе к базовому региону.
Процедура пересчета завершается массивом данных с показателями, соотнесенными с соответствующей базой, представленной регионом-лидером.
Следующим этапом осуществляется «свертка» относительных показателей в итоговые рейтинговые оценки, благодаря чему формируется рейтинг развития экономики знаний в регионах Сибирского
26
Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р.
федерального округа (СФО). Важным допущением является равенство весовых коэффициентов всех показателей.
Расчет рейтинговых оценок развития экономики знаний осуществляется по формуле среднего арифметического:
R
S + S2 + S3 + S4 + S5 + S6 + S7 + S8
8
где R — рейтинговая оценка развития когнитивного потенциала субъектов СФО;
Si — процентное отношение показателя оценки экономики знаний в экономике субъекта СФО к максимальному значению по совокупности для производства, распространения, хранения и использования знаний.
Таким образом, рейтинговая оценка уровня развития экономики знаний в субъектах СФО лежит в интервале от 0 до 100 %. Соответственно, чем выше значение R, тем выше место региона в рейтинге (см. табл. 1).
Таблица 1
Рейтинговая оценка регионов СФО по уровню развития экономики знаний_____
Регион Рейтинг
Республика Алтай 45
Республика Бурятия 53
Республика Тыва 40
Республика Хакасия 35
Иркутская область 51
Кемеровская область 42
Новосибирская область 88
Омская область 61
Томская область 84
Алтайский край 49
Забайкальский край 39
Красноярский край 61
Последующая замена числовой шкалы на буквенный код позволяет значительно повысить наглядность рейтинговых оценок (см. табл. 2).
Таблица 2
Рейтинговые индексы развития экономики знаний субъектов СФО и их интерпретация
Класс Рейтинговый балл, % Уровень развития экономики знаний
Зона А — высокий уровень
А++ 91-100 Супервысокий
А+ 81-90 Очень высокий
А 71-80 Высокий
Зона В — средний уровень
В++ 61-70 Выше среднего
В+ 51-60 Средний
В 41-50 Удовлетворительный
Зона С — низкий уровень
С++ 31-40 Ниже среднего
С+ 21-30 Низкий
С 11-20 Очень низкий
Зона D — неудовлетворительный уровень
D 0-10 Неудовлетворительный
ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЙ, РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕЙ
27
Итоговый рейтинг субъектов СФО по уровню развития экономики знаний позволяет выделить регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры (см. табл. 3). Очень высокий уровень развития экономики знаний наблюдается в Новосибирской и Томской областях. Уровень развития экономики знаний ниже среднего демонстрируют Забайкальский край, Республики Тыва и Хакасия.
Таблица 3
Рейтинг субъектов СФО по уровню развития экономики знаний_______________
*++ *+ *
А Новосибирская область, Томская область
В Омская область, Красноярский край Республика Бурятия, Иркутская область Республика Алтай, Алтайский край, Кемеровская область
С Республика Хакасия, Забайкальский край, Республика Тыва
D
В табл. 4 представлены данные о среднем уровне развития экономики знаний в Сибирском федеральном округе в целом за 2003 и 2013 гг. Можно отметить, что за 10 лет наблюдается незначительный рост в использовании когнитивного потенциала экономики. Необходимо отметить, что рейтинговые характеристики регионов по уровню развития экономики знаний построены на основе сравнительного анализа субъектов СФО между собой. Использование в качестве базы сравнения аналогичных показателей развитых стран существенно изменит рейтинговые позиции регионов.
Таблица 4
Рейтинговая динамика среднего уровня развития экономики знаний по регионам СФО
Параметр Рейтинговая оценка, % Рейтинговый класс
2003 г. 2013 г. 2003 г. 2013 г.
Производство знаний 20 23 C C+
Распространение знаний 73 76 A A
Хранение знаний 62 66 B++ B++
Использование знаний 45 51 B B+
Интегральная оценка 50 54 B B+
Рейтинг развития экономики знаний на региональном уровне, составляемый на систематической основе, имеет несколько направлений использования его в рациональном использовании когнитивного потенциала региона.
1. С точки зрения развития экономики знаний в субъектах СФО до сих пор 2/3 федерального округа составляют регионы со средним уровнем развития экономики знаний.
2. По уровню использования когнитивного потенциала, выражающего развитие экономики знаний, в 2013 г. высокие места в рейтинге занимали 2 региона (Новосибирская и Томская области), в которых было произведено около четверти (25,4 %) наукоемкой товарной продукции и на которые приходилось более половины (52,6 %) совокупной величины внутренних затрат на научные исследования и прикладные разработки.
3. Рейтинг регионов СФО по уровню использования когнитивного потенциала выявил 3 региона с рейтинговыми оценками класса C, на долю которых в 2013 г. приходилось 7,65 % ВРП Сибирского федерального округа, 9,26 % от общей численности занятых, 0,54 % общих затрат на научные иссле-
28
Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р.
дования и прикладные разработки, 0,18 % годового объема произведенных инновационных товаров и услуг. К ним относятся Забайкальский край, Республика Тыва, Республика Хакасия.
4. Анализ динамики рейтинговых оценок в 2003 и 2013 гг. показал, что в Сибирском федеральном округе обозначился слабый вектор повышения активности развития экономики знаний. Регионы не уделяют должного внимания вопросам рационального использования когнитивного потенциала. Только хозяйствующие субъекты, в силу жесткой рыночной конкуренции, осознают настоятельную необходимость реализации инновационного сценария развития за счет более интенсивного использования когнитивного потенциала, значительную часть в котором составляет интеллектуальная собственность.
5. Регулярно составляемый рейтинг развития экономики знаний на региональном уровне может быть использован при оценке результативности органов государственной власти и выработки политики дальнейшего развертывания шестого технологического уклада.
Работа выполнена в рамках гранта Бурятского государственного университета для молодых ученых на 2015 год.
ЛИТЕРАТУРА
1. Романовский М.В., Верхотурова Т.А. Институциональное обеспечение инновационного развития России // Известия СПбГЭУ. 2012. № 1. С. 21-31.
2. Сулейманкадиева А.Э. Оценка эффективности использования знаний в реальной экономике // Известия СПбГЭУ. 2012. № 4. С. 49-57.
3. Цыренов Д.Д. Оценка когнитивного потенциала региональной экономики в условиях развития экономики знаний // Фундаментальные исследования. 2014. № 3-4. С. 805-809.
