CC BY
83
Сбалансированная система показателей инновационного развития региона
Ю. Максимов,
д. т. н., профессор, зам. проректора по научной работе Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского
С. Митяков,
д. ф.-м. н., профессор, зав. кафедрой прикладной математики Нижегородского государственного технического университета
О. Митякова,
к. э. н., доцент кафедры управления инновационной деятельностью Нижегородского государственного технического университета
А. Бляхман,
декан факультета менеджмента Нижегородского филиала Государственного университета — Высшей школы экономики
Д. Бондин,
аспирант Нижегородского государственного технического университета
e-mail: snmit@mail.ru
Предложена модель сбалансированной системы показателей для оценки инновационного развития региона. Приведены результаты апробации модели в ходе регионального статистического обследования предприятий Нижегородской области, проведенного с использованием данных государственной статистики
The model of the balanced system of indicators for estimate of industrial regional development is proposed. The results of approbation of such a model in regional statistical investigation of plants of Nizhny Novgorod region are presented. This investigation is based on state statistical data.
Ключевые слова: система показателей, мониторинг экономических систем
Входе мониторинга инновационного развития экономических систем одним из принципиальных проблем является выбор системы оценочных показателей. По этому вопросу до сих пор отсутствует единое мнение у многочисленных исследователей. Несомненно, список показателей не может быть жестким, он должен совершенствоваться, исходя из реалий экономического развития. Вместе с тем, на наш взгляд можно выделить следующие базовые принципы при выборе системы показателей:
> принцип достаточности — показатели необходимы для четкого и однозначного выражения содержания стратегических целей мониторинга, всестороннего и многогранного исследования объекта, их общее число, как правило, не должно превышать 30;
> принцип декомпозиции — разбиение инновационного процесса на составляющие его функции позволяет представлять модель системы в виде иерархической структуры с целью проведения более детального анализа;
> принцип достоверности — показатели должны быть легко измеряемыми, обоснованными и статистически достоверными (в этой связи предлагается по возможности отказаться от качественных индикаторов, оцениваемых экспертно). Этим требованиям удовлетворяет концепция сбалансированной системы показателей (ССП). Классическая модель построения ССП, предложенная Д. Нортоном и Р. Капланом [1], основана на увязке четырех перспектив предприятия: взаимоотношения
ИННОВАЦИИ № 11 (121), 2008
ИННОВАЦИИ № 11 (121), 2008
Рис. 1. Концептуальная схема ССП
с клиентами, внутренних бизнес-процессов, финансовых показателей, а также развития и обучения. ССП-модель Нортона-Каплана позволяет транслировать конкретную деятельность и стратегию в достаточно полный набор показателей, которые фактически образуют систему стратегического контроля и управления. ССП прошла успешное внедрение в большом количестве компаний и получила широкое признание уже не просто как инструмент, обеспечивающий эффективное формирование корпоративной стратегии, но и как механизм управления данной стратегией. Стратегическое управление при этом осуществляются непрерывно, а все процессы, происходящие в организации, получают обратную связь и вносят коррективы в стратегию.
Ряд исследователей предлагают использовать данную концепцию применительно к другим экономическим системам, в частности к высшим учебным заведениям, отраслям промышленности и малым инновационным предприятиям. Нам представляется целесообразным использование сбалансированной системы показателей применительно к исследованию инновационной активности региона.
На основании анализа особенностей региональной инновационной системы были выделены следующие проекции для использования при построении сбалансированной системы показателей [2]:
Малые Средние Крупные Все
П Федеральное обследование Ш Региональное обследование
Рис. 2. Доля инновационно активных предприятий
> финансовая проекция (Ф);
> клиентская проекция (К);
> проекция внутренних процессов (В);
> проекция обучения и развития (О);
> проекция трансферта технологий (Т);
> проекция государственной поддержки (Г). Первые четыре проекции являются классическими для сбалансированных систем показателей и могут быть рассмотрены в рамках заданной предметной области.
Трансфер технологий является специфичной для анализа инновационного развития региона и играет важную роль в общей картине инновационного развития. Под трансфертом технологий понимается процесс перехода инновационных технологий по цепочке использования с момента изобретения до момента промышленного внедрения, и характеристики данного процесса являются крайне важными при проведении диагностики инновационного развития.
Государственная поддержка, несомненно, является очень значимым фактором, определяющим уровень инновационного развития региона, оказывающим существенное влияние на основные проекции, поэтому было решено выделить данный компонент в отдельную проекцию.
В результате была разработана концептуальная схема сбалансированной системы показателей (ССП) инновационного развития региона, представленная на рис. 1. Каждая из проекций может включать от трех до пяти показателей, отражающих наиболее значимые аспекты инновационного развития.
Рис. 3. Собственные средств на технологичесие инновации на одного работающего, тыс. руб.
Рис. 4. Коэффициент конкурентоспособности
Рис. 5. Удельный вес затрат на выполнение исследований и разработок, приобретение новых технологий и программных средств в затратах на технологические инновации
Данная модель прошла апробацию в ходе регионального статистического обследования предприятий Нижегородской области, проведенного с использованием данных государственной статистики («форма № 4-инновация»). Федеральный список предприятий, заполняющих «форму № 4-инновация» не содержит научно-производственных организаций, а также и малых предприятий, активно занимающихся инновационной деятельностью. Это приводит к искажению итоговой информации об уровне инновационной активности региона. В этой связи было предложено проведение регионального статистического обследования с включением в базу обследуемых предприятий научно-производственных организаций и малых инновационно активных предприятий.
На рис. 2-7 представлены результаты обследования по данным 2006 г. (для примера было выбрано по одному показателю от каждой проекции ССП):
1. Проекция «Внутренние процессы»: доля инновационно активных предприятий (рис. 2). Проекция «Финансы»: количество собственных средств на технологические инновации в расчете в расчете на одного работающего (рис. 3). Проекция «Клиенты»: коэффициент конкурентоспособности (рис. 4) — показатель, который изменяется от 0,5 до 1 и вычисляется по формуле
k = (0,5^1 + 0,7^2 + aз)/(al + a^ + a3),
2.
3.
Рис. 6. Удельный вес затрат федерального бюджета и иных бюджетов в общем объеме затрат на технологические инновации
где a1 — товары, отгруженные внутри РФ, а^ — товары, отгруженные в страны СНГ, аз — товары, отгруженные в дальнее зарубежье.
4. Проекция «Обучение и развитие»: удельный вес затрат на выполнение исследований и разработок, приобретение новых технологий и программных средств в затратах на технологические инновации (рис. 5).
5. Проекция «Государственная поддержка»: удельный вес затрат федерального бюджета и иных бюджетов в общем объеме затрат на технологические инновации (рис. 6).
Уровень трансфера технологий 1,0-
0,9 0,8 -0,7 -0,6 0,5 -0,4 0,3 -0,2 0,1 0
О
-тАг
♦
▲
-ДО----♦□-гП-
0
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
Уровень инновационной активности
Д Республика Башкортостан А Республика Марий Эл О Республика Мордовия ♦ Республика Татарстан
© Чувашская Республика О Кировская область
□ Оренбургская область
□ Самарская область О Ульяновская область
ф Чувашская Республика ® Нижегородская область
♦ Пензенская область А. Саратовская область
# Базовое значение
Рис. 7. Число приобратаемых новых технологий на 1000 работающих
Рис. 8. Пример ранжирования регионов по уровню инновационно активных предприятий и уровню трансфера технологий
ИННОВАЦИИ № 11 (121), 2008
ИННОВАЦИИ № 11 (121), 2008
6. Проекция «Трансфер технологий»: число приобретаемых новых технологий на 1000работающих (рис. 7).
Из представленных данных видно превышение уровня инновационной активности предприятий, выявленного в результате регионального обследования над соответствующим уровнем, полученным в результате федерального обследования, практически по всем показателям.
Модель ССП предполагает и другие виды обработки и анализа информации. В частности, по каждой из проекций ССП можно вычислить функцию определяющую уровень инновационного развития системы в направлении, соответствующем рассматриваемой проекции [3]:
где и- — ]-й показатель г-й проекции, предварительно нормированный на единую безразмерную шкалу, в качестве которой обычно выбирают интервал [0, 1]; 5■ — рейтинг — ^-го показателя; т — число показателей в составе данной составляющей инновационного потенциала региона.
Анализ функций ^ сам по себе интересен, так как дает возможность оценить потенциал каждой проекции (обучение и развитие, внутренние бизнес-процессы, клиенты, финансы, государственная поддержка, трансфер технологий по шкале от 0 до 1). При этом можно использовать следующую шкалу для ранжирования индекса инновационного потенциала:
> от 0 до 0,2 — крайне низкий потенциал;
> от 0,2 до 0,4 — низкий потенциал;
> от 0,4 до 0,6 — средний потенциал;
> от 0,6 до 0,8 — достаточно высокий потенциал;
> от 0,8 до 1 — очень высокий потенциал.
Затем производится вычисление обобщенного индекса инновационного потенциала региона как суммы инновационных потенциалов по всем проекциям ССП:
где т — рейтинг — г-й составляющей инновационного потенциала региона, I — число составляющих инновационного потенциала региона. Для обобщенного индекса можно применять такое же позиционирование.
Рассмотрим использование данной методики в задаче сравнительного анализа инновационного развития регионов Приволжского федерального округа (ПФО). Большой интерес представляет попарное
сравнение различных проекций и показателей с построением соответствующих карт на плоскости. Пример такого анализа приведен на рис. 8.
В качестве исходных показателей были выбраны: процент инновационно активных предприятий в регионе, а также количество приобретенных технологий в расчете на душу населения. Первый из них свидетельствует об уровне инновационной активности, второй — об уровне трансфера технологий (данные за 2006 год).
В процессе обработки показатели нормировались на отрезок [0,1] с помощью нелинейного преобразования
К = 2-а/х,
где х — значение показателя до нормировки; а — базовое значение показателя, в качестве которого использовалось усредненное значение соответствующего показателя по группе регионов ПФО.
Из рис. 8 видно, что безусловным лидером среди регионов ПФО является Пермский край, оба показателя у которого больше среднего уровня 0,5. Далее следуют Нижегородская область, которая вслед за Пермским краем лидирует по уровню инновационной активности, а также Чувашская республика, имеющая уровень трансфера технологий выше среднего. Остальные регионы демонстрируют менее высокие уровни данных показателей. Особо следует отметить низкий уровень технологического обмена у многих регионов ПФО.
Таким образом, предлагаемая методика, основанная на использовании методологии ССП, носит универсальный характер и применима к экономическим системам различного уровня, начиная от отдельного предприятия и заканчивая экономической системой федерального округа. Методика может быть использована как для оценки инновационной активности отдельного региона, так и для составления инновационного рейтинга регионов Российской Федерации.
Литература
1. Р. С. Каплан, Д. П. Нортон. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр. и доп./Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2004.
2. Д. В. Бондин, Ю. М. Максимов, С. Н. Митяков, О. И. Митякова. Сбалансированная система показателей инновационного развития регион//Труды Всероссийской научно-практической конференции «Региональные проблемы экономики и менеджмента». Н. Новгород, НГТУ, 2007.
3. Ю. М. Максимов, С. Н. Митяков, О. И. Митякова, Т. А. Федосеева. Инновационное развитие экономической системы: оценка инновационного потенциала//Инновации, № 6, 2006.
