CC BY
1ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ
УДК 332.1 М. С. Сюпова
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ
Сюпова М. С. - канд. экон. наук, доц. каф. «Экономическая теория и национальная экономика», тел.: (4212) 22-44-06, e-mail: [email protected] (ТОГУ)
В статье рассмотрены основные подходы к оценке инновационного развития регионов и предложена методика, предусматривающая многоуровневый характер и качественную характеристику полученных результатов. Проведена сравнительная оценка инновационного развития регионов Дальневосточного федерального округа (ДФО). Сформирован рейтинг, выделены группы регионов по уровню инновационного развития.
Ключевые слова: инновационное развитие, сравнительная оценка, регион, Дальневосточный федеральный округ.
Введение
В последнее время все больше внимания уделяется инновационному развитию регионов России. Развитие наукоемких производств и наращивание инновационного потенциала стимулирует приток инвестиций, повышает конкурентоспособность и технологическую независимость страны и её отдельных регионов, обеспечивает их устойчивое социально-экономическое развитие.
В настоящее время на территории Дальнего Востока созданы специальные институты инновационного развития, сформирована необходимая законодательная база, регулирующая льготный режим работы территорий опережающего развития и свободного порта, действует программа «Дальневосточный гектар» [1]. Региональные органы власти реализуют программы и проекты, нацеленные на расширение высокотехнологичного сектора экономики. Несмотря на это, уровень инновационного развития дальневосточных регионов отличается заметным отставанием. В инновационно активных субъектах РФ доля инновационной продукции достигает 20 % ВРП. В субъектах ДФО значение данного показателя в среднем составляет 2,5-3 % . Важно также отметить, что уровень инновационного развития в разрезе отдельных территорий имеет достаточно большую амплитуду вариации. Так, в рейтинге инно-
© Сюпова М. С., 2021
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
вационного развития субъектов РФ (НИУ ВШЭ) в 2019 году Хабаровский край занимал 17 место, в то время как Чукотский автономный округ находился на последней позиции среди всех регионов страны [2]. Выявить основные проблемные зоны, ограничивающие инновационное развитие дальневосточных регионов и оценить уровень их межтерриториальной дифференциации позволит сравнительная оценка. Сравнительный характер оценок дает возможность получить не только количественную, но качественную характеристику инновационного развития регионов, а полученные результаты могут быть использованы для принятия оперативных и стратегических управленческих решений.
Индексы и рейтинги: методологические основы и практика применения
В современной теории и практике преобладает индексный метод оценки инновационного развития регионов, на основе которой формируются рейтинги территорий. Данный подход обладает рядом преимуществ. Во-первых, интегральные показатели отражают общее состояние инновационного развития регионов, а формирование рейтингов позволяет оценить его относительно других территорий. Во-вторых, интегральный индекс представляет собой результат комплексного анализа, что дает возможность в определенной степени нивелировать проблемы и максимально учесть возможности региона по совокупности анализируемых индикаторов. При этом индексный подход позволяет настраивать параметры оценки (система индикаторов, методы нормирования, критерии оценки) в зависимости от её целей и специфики. В-третьих, регулярное проведение подобных исследований формирует информационную базу, которая отражает динамику инновационного развития регионов.
Зарубежные модели оценки рассматривают инновационное развитие как процесс и объединяют показатели, характеризующие ресурсы инновационной деятельности и её результаты [3]. В странах Европейского Союза (ЕС) применяется методика Региональное инновационное табло (Regional Innovation Scoreboard, RIS), которая включает три блока показателей: факторы инновационного развития; деятельность фирм; результаты инновационной деятельности. На основании полученных данных регионы классифицируются на пять типов: сильные инноваторы, средние инноваторы, средне-слабые инновато-ры, слабые инноваторы. В США инновационное развитие штатов и округов определяется на основе индекса PII (Portfolio Innovation Index). Он содержит четыре группы показателей, каждая из которых состоит из 5-7 показателей: человеческий капитал; экономическая динамика; производительность и занятость; благосостояние. По результатам проведенной оценки территории подразделяются по группам.
В настоящее время в России для оценки инновационного развития регионов используют рейтинги, разработанные НИУ ВШЭ и Ассоциацией инновационных регионов России. В рамках деятельности Института статистических исследований и экономик знаний НИУ ВШЭ ежегодно формируется
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО -
РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ И-СШИКТОГУ. 202L № (63)
рейтинг инновационного развития субъектов РФ. Данная система оценки включает 53 количественных и качественных показателей, сгруппированных по тематическим блокам: социально-экономические условия инновационной деятельности; научно-технический потенциал территории; уровень инновационной и экспортной активности; качество инновационной политики. Регионы распределяются по четырем группам, исходя из величины отставания значений интегрального показателя от результата региона-лидера [2].
Ассоциация инновационных регионов России определяет инновационный рейтинг регионов для целей мониторинга и управления [4]. В основу методики положены 29 показателей, которые характеризуют: научные исследования и разработки; инновационная деятельность; социально-экономические условия инновационной деятельности; инновационная активность регионов. Совокупность показателей представляет собой статистические данные, что позволяет получить объективные оценки. В рейтинге регионы группируются на пять групп, по принципу методики RIS.
В российской практике оценивания инновационной составляющей территорий представлены также другие методики, разработанные различными научными структурами. Так, Национальной ассоциацией инноваций и развития информационных технологий предложен «Рейтинг инновационной активности регионов России» [5]. В основу методики Центра стратегических разработок «Северо-Запад» положен кластерный анализ, результаты которого позволяют сформировать «Карту российского инновационного пространства». В ходе исследования определяется индекс инновационности регионов, который рассчитывается по следующим критериям: человеческие ресурсы, создание новых знаний; передача и применение знаний; вывод инновационной продукции на рынок [6].
Проведенный анализ показал, что довольно часто при разработке индексов и рейтингов отечественные разработчики используют европейский опыт оценки инновационного развития регионов. Преобладают подходы, где в качестве исходной информационной базы выступают данные официальной статистики, которые в ходе исследования нормируются и интегрируются путем усреднения нормализованных индикаторов.
Методика оценки
Цель методики - оценить уровень инновационного развития регионов и выделить основные проблемные зоны развития территорий в данной сфере.
Предлагаемая методика предусматривает многоуровневую оценку, которая реализуется в несколько этапов.
На первом этапе формируется исходная система показателей. Методика нацелена на получение объективных и достоверных результатов, поэтому в основу анализа положена система статистических показателей. Преобладание относительных (удельных) показателей обеспечивает корректность проводимых сравнений.
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
Уровень инновационного развития региона представляет собой интегральный показатель, характеризующий результаты инновационной деятельности, которые корреляционно зависимы от ресурсных возможностей территории. Поэтому, при выборе показателей был использован принцип «потенциал-финансирование-результат» (табл. 1). Показатели инновационного потенциала отражают способность региональной инновационной системы обеспечивать непрерывный инновационный процесс. Показатели финансовой обеспеченности характеризуют возможности территории к возобновлению и наращиванию инновационного потенциала региона. Результативная компонента позволяет оценить инновационную активность субъектов инновационной деятельности и выступает основным критерием оценки эффективности имеющихся ресурсов.
Таблица 1
Основные параметры инновационного развития региона_
Блок показателей Показатели
Инновационный потенциал Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки, ед
Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем числе обследованных организаций, %
Численность персонала, занятого НИР на 10 тыс. занятого населения, чел
Удельный вес исследователей с ученой степенью в численности занятых исследованиями и разработками, %
Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности российских исследователей, %
Финансирование инноваций Внутренние затраты на исследования и разработки, в % к ВРП
Удельный вес бюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки, %
Удельный вес сектора учреждений высшего образования во внутренних затратах на исследования и разработки, %
Затраты на технологические инновации в процентах от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, %
Результаты инновационной деятельности Коэффициент изобретательской активности (число отечественных патентных заявок на изобретения, поданных в РФ, на 10 тыс. человек населения)
Инновационная активность организаций, %
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %
Количество выданных Роспатентом патентов на изобретения и полезные модели, ед.
На втором этапе определяются относительные преимущества и недостатки инновационного развития совокупности исследуемых территорий (например, регионов федерального округа). Сравнение средних значений ис-
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО -
РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ И-СШИКТОГУ. 202L №4 (63)
ходных показателей регионов с аналогичными значениями по стране позволит выделить основные условия, ограничивающие (либо усиливающие) темпы инновационного развития исследуемых регионов в целом.
На третьем этапе определяются проблемные зоны инновационного развития отдельных регионов. В этом случае сравнительная оценка проводится по выделенным блокам показателей (инновационный потенциал; финансирование инноваций; результаты инновационной деятельности), поэтому рассчитываются интегральные индексы (субиндексы). Субиндексы (R) представляют собой среднее арифметическое нормированных показателей.
У Ym
Rn = ^— (1)
k
где k - количество показателей, исследуемых по каждому блоку показателей.
Нормирование исходных показателей проводится по формуле линейного масштабирования:
Xin X min
Yn =--(2)
X max — X min
где Yin - нормированная оценка i-го показателя по n-му региону;
Xin - значение i-го показателя в n-ом регионе;
Xmax - максимальное значение показателя по совокупности исследуемых территорий;
Xmin - минимальное значение показателя из совокупности территорий.
Значения субиндексов (R) лежат в пределах от 0 до 1. Для того, чтобы получить качественную характеристику полученных результатов предлагается использовать следующие критериальные границы: 1,00< R < 0,60 - высокий уровень развития; 0,59 < R < 0,40 - средний уровень развития; 0,39 < R < 0,20 -низкий уровень развития; 0,19 < R < 0,00 - критический уровень развития.
На следующем этапе рассчитывается сводный индекс (среднее арифметическое субиндексов), отражающий уровень инновационного развития региона. На его основе составляется рейтинг. Для качественной характеристики полученных результатов используются выше представленные критерии оценки.
Инновационное развитие субъектов ДФО
К настоящему времени на территории Дальнего Востока сформированы основные условия для развития инновационной деятельности. В 2019 году в субъектах ДФО действовало 224 организации, выполняющие научные исследования и разработки, где было занято 13,9 тыс. человек. Кадровый научный потенциал дальневосточных регионов отличает достаточно высокий уровень и качество (табл. 2). Почти 30% дальневосточных исследователей имеет ученую степень, что в два раза превышает среднее значение по стране.
Основным источником финансирования научной деятельности остаются бюджетные средства. В большинстве регионов доля государственных финансов во внутренних затратах на исследования превышает 80 % (в РФ 64,4%).
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
Важно также отметить, что по сравнению с другими регионами России, дальневосточные ВУЗы достаточно активно финансируют научные исследования и разработки.
Таблица 2
Среднее значение основных параметров инновационного развития
субъектов ДФО и РФ в 2019 году
Показатели Среднее значение ДФО | РФ Отклонение, %
Инновационный потенциал
Количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки, ед 20,00 47,65 -58,0
Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем числе обследованных организаций, % 15,00 21,60 -30,5
Численность персонала, занятого НИР на 10 тыс. занятого населения, чел 35,69 19,6 +82,1
Удельный вес исследователей с ученой степенью в численности занятых исследованиями и разработками, % 28,88 14,63 +97,4
Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности российских исследователей, % 34,47 44,21 -22,0
Финансирование инноваций
Внутренние затраты на исследования и разработки, в % к ВРП 0,27 1,2 -77,5
Удельный вес бюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки, % 78,65 64,4 +22,1
Удельный вес сектора учреждений высшего образования во внутренних затратах на исследования и разработки, % 14,60 10,60 +37,7
Затраты на технологические инновации в процентах от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, % 1,84 2,10 -12,3
Затраты на инновационную деятельность организаций, в % к ВРП 1,36 1,70 -0,20
Результаты инновационной деятельности
Коэффициент изобретательской активности (число отечественных патентных заявок на изобретения, поданных в РФ, на 10 тыс. человек населения) 0,63 1,59 -60,3
Инновационная активность организаций, % 6,85 9,10 -24,7
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % 2,51 5,32 -52,8
Количество выданных Роспатентом патентов на изобретения и полезные модели, ед. 56,18 335,0 -83,2
Используемые передовые производственные технологии, ед. 885,27 3089, 9 -71,3
Результирующие показатели создания и производства инноваций на Дальнем Востоке заметно отстают от среднероссийских значений. В 2019 году доля инновационных товаров в общем объеме отгруженных товаров и услуг в ДФО составила 2,5 %, а в среднем РФ - 5,3 %. Уровень инновационной активности организаций ДФО в 1,5 раза отстает от общероссийского зна-
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО -
РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ И-СШИКТОГУ. ЯИ. №4 (63)
чения. Можно выделить несколько причин, ограничивающих инновационное развитие Дальнего Востока. Прежде всего, это разобщенность производственной и научной сферы и слабая заинтересованность бизнес-сообщества в создании и производстве инноваций. Доля внебюджетных средств организаций во внутренних затратах на исследования и разработки составляет всего 19,5 % (РФ 36,5 %). Низкими остаются также затраты на инновационную деятельность организаций. Кроме того, на промышленных предприятиях практически отсутствует системная работа по освоению современных образцов продукции и технологий. Хозяйствующие субъекты часто сталкиваются с проблемой дефицита высококвалифицированных кадров, способных к внедрению в производства научных разработок. Одним из факторов, препятствующих переходу Дальнего Востока на инновационное развитие, является высокая дифференциация регионов по уровню их ресурсных возможностей и результатов инновационной деятельности.
Для большинства дальневосточных регионов характерно несбалансированное развитие отдельных составляющих инновационной сферы (табл. 3). При этом, в своем развитии регионы сталкиваются с различными проблемами. В ряде регионов сформирован относительно высокий уровень инновационного потенциала (Япот), но сохраняется низкий уровень объемов финансирования (Яфин). Другие регионы имеют преимущества в объемах финансирования науки и инноваций, но их развитие ограничивает слабый научно-технический потенциал. В некоторых субъектах ДФО инновационная сфера находится на первоначальной стадии своего развития. Общей чертой для большинства регионов ДФО является низкий уровень результирующей компоненты (Ярез).
Таблица 3
Оценка состояния отдельных составляющих инновационного развития
субъектов ДФО в 2019 г.
Регионы ДФО ^пот ^фин ^рез
Хабаровский край 0,63 высокий 0,54 средний 0,66 высокий
Приморский край 0,75 высокий 0,59 средний 0,57 средний
Магаданская область 0,69 высокий 0,33 низкий 0,26 низкий
Республика Саха (Якутия) 0,55 средний 0,38 низкий 0,27 низкий
Республика Бурятия 0,61 высокий 0,49 средний 0,14 критич.
Сахалинская область 0,26 низкий 0,63 высокий 0,11 критич.
Камчатский край 0,47 средний 0,38 низкий 0,29 низкий
Амурская область 0,29 низкий 0,25 низкий 0,21 низкий
Забайкальский край 0,17 критич. 0,03 критич. 0,16 критич.
Еврейская автономная область 0,12 критич. 0,43 средний 0,25 низкий
Чукотский автономный округ 0,15 критич. 0,22 низкий 0,09 критич.
При этом территории Дальнего Востока весьма неоднородны в межтерриториальном сравнении. Полученные значения индексов отличает значительный разброс и размах вариации.
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
Для комплексной оценки инновационного развития субъектов ДФО было определено значение сводного индекса, как среднее арифметическое субиндексов, и сформирован рейтинг (рис. 1). На рисунке наглядно видно, что в структуре исследуемых регионов сформировалось четыре группы регионов.
Приморский край Хабаровский край Магаданскаяобласть Республика Саха (Якутия) Республика Бурятия Камчатский край Сахалинская область
Амурская область
Еврейская автономная область Чукотский автономный округ
Забайкальский край
0,2 0,4 0,6 0,8 0,64 0,63
0,43 0,42 0,41 0,41 33 32
0,
0,3
0 0,15 ,12
Место в рейтинге Регион ДФО Качественная характеристика
1 Приморский край высокий
2 Хабаровский край высокий
3 Республика Саха (Якутия) средний
4 Магаданская область средний
5 Камчатский край средний
6 Республика Бурятия средний
7 Сахалинская область низкий
8 Амурская область низкий
9 Еврейская автономная область низкий
10 Чукотский автономный округ критический
11 Забайкальский край критический
Рис. 1. Рейтинг инновационного развития субъектов ДФО в 2019 г.
0
Лидирующие позиции в рейтинге занимают регионы с высоким уровнем инновационного развития (Приморский край, Хабаровский край). Данные регионы являются центрами научного и инновационного развития ДФО. На территории этих регионов сконцентрирована треть организаций, выполняющие научные исследования и осуществляющих инновационную деятельность [8].
Наиболее многочисленной является группа регионов (Республика Саха (Якутия), Магаданская область, Камчатский край, Республика Бурятия), которые имеют средний уровень инновационного развития (0,59 < Я < 0,40). Большинство регионов данной группы обладают хорошим научно -техническим потенциалом. Научная и инновационная деятельность в этих регионах осуществляется преимущественно за счет бюджетных средств, но объемов выделяемых финансовых ресурсов не всегда достаточно для получения высоких результатов.
Ниже в рейтинге представлены регионы (Сахалинская область, Амурская область, Еврейская автономная область) с низким уровнем инновационного развития (0,39 < Я < 0,20). При этом, Амурская область имеет относительные преимущества в развитии научно-технического потенциала, но низкий
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО
РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЕЕСПИСТСГУ. 2Ш. №4 (63)
уровень внедрения инноваций в производство. В Еврейской области слабо развита научно-техническая сфера, но в условиях активной государственной финансовой поддержки региону удается достичь определенных научных результатов. В 2019 году в области самый высокий среди субъектов ДФО коэффициент изобретательской активности. На Сахалине наблюдаются относительно высокие удельные значения показателей, характеризующие объемы финансирования инновационной деятельности организаций. Высокий удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации. Основным препятствием для инновационного развития Сахалинской области является низкий уровень научно-технического потенциала.
На территории Чукотского автономного округа и Забайкальского края практически отсутствуют условия для развития инновационной деятельности. Уровень их инновационного развития находится на критическом уровне (0,19 < Я < 0,00 ), а степень отставания от регионов-лидеров в несколько раз.
Проведенное исследование показало, что территории Дальнего Востока отличаются критическим разрывом в уровне их инновационного развития. Столь значительная дифференциация обусловлена различной степенью «готовности» дальневосточных регионов к созданию и производству инноваций. Проведенный анализ также показал, что субъекты ДФО имеют несбалансированное развитие отдельных составляющих инновационной сферы (инновационный потенциал; финансирование инноваций; результаты инновационной деятельности), что определяет характер существующих проблем. Полученные результаты исследования могут выступать информационной базой при выборе приоритетных направлений региональной инновационной политики.
Заключение
В исследовании был использован многоуровневый подход сравнительной оценки. Сравнение на уровне отдельных параметров инновационного развития позволило выделить характерные черты и причины инновационного отставания Дальнего Востока. Сравнительный анализ регионов по отдельным составляющим инновационного развития дает возможность выявить проблемные зоны в развитии территории. На основе сводного показателя определяется уровень инновационного развития региона и его позиция в рейтинге. Системный подход оценки дает возможность региону получить объективное представление о своих преимуществах и выделить проблемы, ограничивающего его инновационное развитие.
Библиографические ссылки
1. Ефременко В. Ф., Бахарев С. М. Динамика развития инновационной инфраструктуры в региональных инновационных системах Дальневосточного федерального округа Российской Федерации // Власть и управление на Востоке России. 2019. № 1. С. 41-50.
ВЕСТНИК ТОГУ. 2021. № 4 (63)
2. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, С. В. Бредихин и др. М.: НИУ ВШЭ, 2021. Вып. 7. URL: https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/492403134.pdf (дата обращения: 12.11. 2021).
3. Мерзликина Г. С. Инновационное развитие региона: новые критерии - показатели оценки // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер.: Экономика. 2020. № 3. С. 7-18
4. Рейтинг инновационных регионов России: версия 2018. URL: https:// https://i-regions.org/upload/iblock/e8f/airr18.pdf (дата обращения: 10.11.2021).
5. Рейтинг инновационной активности регионов (весна 2012) // Петербургская политика : сайт. URL: http://old.fpp.spb.ru/iRating_2012-03_05.php (дата обращения: 10.11.2021).
6. Система оценки инновационного развития субъектов РФ // Ассоциация инновационных регионов России : сайт. URL: http://www.i-regions.org (дата обращения: 05.10.2021)
7. Методика оценки инновационного развития региона (на примере регионов Южного федерального округа) / Митус А. А., Гармашова Е. П., Баранов А. Г., Дребот А. М. // Креативная экономика. 2020. Т. 14, № 12. С. 3259-3276.
8. Инновационное развитие Российской Федерации в 2019 году: Дальневосточный федеральный округ. URL: https://www.miiris.ru/digest/analitika_DalnFO.pdf (дата обращения: 10.11.2021).
9. Михеева Н. Н. Сравнительный анализ инновационных систем российских регионов // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 61-81.
10. Ряпухина В. Н. Оценка эффективности инновационного развития регионов: методика и построение рейтинга // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8, № 3. С. 391-404.
Title: Comparative Assessment of Innovative Development of Regions Authors' affiliation:
Syupova M. S. - Pacific National University, Khabarovsk, Russian Federation
Abstract: In the article, the author considers the main approaches to assessing the innovative development of regions and suggests a methodological approach that provides for a multi-level nature of comparative assessment. An assessment of the innovative development of the regions in the Far Eastern Federal District was carried out. Based on the results of the assessment, a rating has been formed and groups of regions have been identified according to the level of innovative development.
Key words: innovative development, comparative assessment, region, Far Eastern Federal District.
