CC BY
77
УДК 332.12(470.4) А.А. УРАСОВА, соискатель кафедры государственного и муниципального
управления
ФГБОУ ВПО «Пермский государственный национальный исследовательский
университет», г. Пермь, ул. Букирева, 15
специалист
Министерство регионального развития Пермского края,
г. Пермь, ул. Куйбышева, 14
Электронный адрес: annaalexandrowna@mail.ru
СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ПОЗИЦИИ РЕГИОНОВ В ОБЛАСТИ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ (НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНОВ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА)
В настоящее время наблюдается активное развитие российской экономики во всех направлениях, в том числе в области инноваций. Инновации становятся составной и неотъемлемой частью экономической системы каждого региона, а также имманентным условием эффективного роста в рамках конкурентной модели [9]. Однако в пределах каждого субъекта Федерации существует проблема эффективной комбинации факторов производства, способной обеспечить внедрение инноваций и рост инновационной активности хозяйствующих субъектов [7], а также основных инновационных показателей.
В данной статье предлагается провести анализ сложившихся стратегических позиций (на примере субъектов Приволжского федерального округа) по уровню инновационного развития, проследить их динамику, а также дать оценку сложившейся ситуации с точки зрения существования определенных моделей инновационного развития. Кроме того, в данной работе характеризуются динамические категории данного процесса, вводится понятие «вектор» инновационного развития.
Для анализа стратегических позиций регионов может использоваться множество методов (матрица М. Портера, SWOT-анализ, БКГ и др.) [11]. В нашем случае преследуются две основные задачи: выявление возможных (потенциальных) стратегий регионов и собственно анализ их стратегического развития в области инноваций. В этой связи нами выбран метод исследования с помощью матрицы Mckinsey. Данная матрица используется в рамках сравнительного анализа с целью изучения общей сравнительной базы для определения стратегических позиций субъектов ПФО, которые достаточно сильно отличаются друг от друга. В центре внимания находится оценка уровня инновационного развития «бизнеса» и «знаний» [10], которые имеются у регионов.
В работе рассматриваются проблемы регионального инновационного развития с точки зрения общей стратегической концепции экономики региона. С этой позиции соотносятся субъекты Приволжского федерального округа, вводится типология регионов и типология инновационного развития в контексте современного экономического развития регионов.
Ключевые слова: «вектор» инновационного развития региона; стратегическая позиция региона; интегральный показатель инновационного развития
© Урасова А.А., 2011
27
Каждая ось координат матрицы рассматривается как многофакторное, многоаспектное направление развития. Нужно отметить, что данная модель основана на соображении, что долгосрочный выигрыш стратегической единицы зависит от конкурентной силы этой единицы, а также от способности и мотивированности усиливать свои позиции, которые определяются уровнем инновационного развития «бизнеса» и «знаний» [1, с. 51]. Это означает, что в рамках модели учитывается динамичный характер развития субъектов ПФО и закономерности в смене стратегических позиций.
Для анализа последних используются результаты расчетов за 2008-2009 гг., выполненные при оценке конкурентоспособности субъектов [8, с. 55]. Все показатели инновационного развития были условно разделены на две группы: блок «знаний» и блок «бизнеса», что соответствует осям координат X и У.
Таблица 1
Распределение показателей инновационного развития по осям [2; 3; 4]
Уровень инновационного развития знаний, X Уровень инновационного развития бизнеса, У
• Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки; • численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками; • численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, по категориям; • численность исследователей с учеными степенями; • организации, ведущие подготовку аспирантов; • численность аспирантов; • прием и выпуск из аспирантуры; • организации, ведущие подготовку докторантов; • численность докторантов; • прием и выпуск из докторантуры. • Внутренние затраты на научные исследования и разработки; • внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки по видам затрат; • внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки по видам работ; • выдано патентов; • число созданных передовых производственных технологий; • число используемых передовых производственных технологий; • инновационная активность организаций; • затраты на технологические инновации; • объем инновационных товаров, работ, услуг
Для каждого из субъектов ПФО был посчитан интегральный показатель по двум блокам (сумма удельных весов показателей), что явилось основой распределения регионов по осям матрицы.
Нужно отметить, что позиции на матрице Mckinsey обозначаются диаграммами, отражающими вес данного игрока и долю в соответствующем рынке товаров и услуг. Мы рассматриваем динамическую составляющую стратегического развития [6], поэтому на матрице показывается только позиция субъекта ПФО безотносительно к рынку. В нашем случае это conditio sine qua non1. Ниже
1 Обязательное условие (лат.).
Развитие знаний
расположена матрица, на которой представлены регионы в соответствии с расчетами за 2008-2009 гг.
Субъекты ПФО представлены на матрице следующим образом:
Пермский край и Республики Башкортостан и Татарстан занимают лидирующие позиции,
отличаются комплексным развитием всех показателей [5], достаточно высоким уровнем показателей в обоих направлениях. Вместе с тем они находятся в догоняющей позиции, им необходимо искать точки роста и усиливать конкурентоспособность по выбранным, наиболее приоритетным, позициям.
Республика Марий Эл,
Ульяновская и Пензенская области занимают достаточно выгодное положение, у них имеются необходимые ресурсы для развития, их задача - мобилизация основных средств, а также разработка программ развития и усиление своих позиций.
Нижегородская и Самарская области являются лидерами, но в данном случае существуют определенные трудности по поддержанию лидирующих позиций, так как требуются постоянная корректировка программ развития, быстрая адаптация к изменениям политической и социально-экономической сфер.
Саратовская область находится в определенном смысле в зоне риска, поскольку достаточно хорошие показатели по уровню развития знаний не находят своего применения в сфере бизнеса, что чревато значительной потерей конкурентоспособности. Поэтому данному субъекту Федерации необходимо усиленно развивать показатели уровня инновационного развития бизнеса и перемещаться в соседние квадранты матрицы.
Что касается Республик Удмуртия, Чувашия, Мордовия, а также Оренбургской, Кировской областей, то можно сказать, что у данных субъектов ПФО недостаточно ресурсов для комплексного развития всех направлений. Следовательно, единственным выходом для них становится выборочное развитие наиболее приоритетных показателей и повышение конкурентоспособности по отдельным направлениям.
Примечание: позиции в соответствии с данными за 2008 г. показаны черным шрифтом, за 2009 г. -белым. Стрелочками показано направление развития с 2008 по 2009 г. Регионы, позиции которых изменились не существенно (то есть менее чем 0,2) отмечены только черным шрифтом, стрелочкой указано направление изменений.
На основании анализа матрицы МсЫшеу можно говорить о существовании типологии субъектов в зависимости от развиваемых показателей инновационного развития (табл. 2).
Таблица 2
Типология регионов в зависимости от развиваемых показателей
Регионы «знаний» Регионы «бизнеса» Комплексно-развивающиеся регионы Аутсайдеры
Области: Оренбургская Саратовская Республики: Мордовия Башкортостан Удмуртия Чувашия Области: Нижегородская Пензенская Пермский край Республики: Марий Эл Татарстан Области: Самарская Ульяновская Кировская область
Регионы «Знаний» развивают преимущественно показатели блока «знаний», показатели блока «бизнеса» оказываются либо на прежнем уровне, либо снижаются. Регионы «Бизнеса» развивают показатели блока «бизнеса» соответственно. У комплексно-развивающихся субъектов ПФО представлены обе группы показателей относительно равномерно. У регионов-аутсайдеров обе группы показателей либо не изменились, либо снизились, что повлекло за собой ослабление их позиций на общем поле инновационного развития.
Процесс изменения стратегических позиций регионов, а именно в отношении характера инновационного развития за определенные промежутки времени (в данном случае - два года), может быть обозначен понятием «вектор» инновационного развития. Данный термин, с одной стороны, дает представление об общей направленности развития региона, с другой стороны, раскрывает некоторые содержательные характеристики данного процесса. Всего можно выделить шесть видов таких векторов, которые раскрывают основные характеристики процесса инновационного развития субъектов Российской Федерации (табл. 3).
Выделенные типы векторов имеют специфические черты и характеристики.
Однофакторный прогрессивный вектор характеризуется развитием показателей только одного из блоков (блока «бизнеса» или блока «знаний» соответственно); угол наклона такого вектора - 90 градусов.
Однофакторный регрессивный вектор характеризуется снижением одной из групп показателей (блока «бизнеса» и блока «знаний» соответственно); угол наклона такого вектора - 90 градусов.
Многофакторный прогрессивный комплексный вектор характеризуется сбалансированным развитием показателей обоих блоков; угол наклона такого вектора - 45 градусов.
Таблица 3
Типология «векторов» инновационного развития регионов
Вектор Однофакторный Многофакторный
прогрес- сивный регрессив- ный прогрес- сивный прогрес- сивно- регрес- сивный регрессивный
комплек- сный комплекс- ный гипертро- фирован- ный
і \ *
-► *
*
«- *
/ *
\ *
\ *
/ *
+ / *
ч * *
* \ *
/ * *
Многофакторный прогрессивно-регрессивный вектор характеризуется одновременным ростом одной из групп показателей и одновременным снижением показателей другой группы. Угол наклона таких векторов - либо 45 градусов, либо (векторы, обозначенные пунктиром) колеблется между 0-45 градусов.
Многофакторный регрессивный комплексный вектор характеризуется одновременным сбалансированным снижением показателей обеих групп. Угол наклона такого вектора - 45 градусов.
Многофакторный регрессивный гипертрофированный вектор характеризуется одновременным несбалансированным снижением показателей обоих блоков. Угол наклона колеблется от 0 до 45 градусов.
Таким образом, в зависимости от вектора инновационного развития, можно говорить о следующих типах инновационного развития субъектов ПФО (табл. 4).
Среди субъектов ПФО можно наблюдать четыре варианта инновационного развития. Это прежде всего многофакторный прогрессивно-регрессивный тип развития, к которому относятся большинство субъектов. Им присуще скачкообразное развитие некоторых показателей одной из групп и незначительное снижение показателей второй группы. С одной стороны, такая позиция при наличии достаточного количества ресурсов позволяет сохранять региону
Таблица 4
Тип развития субъекта в зависимости от вектора инновационного развития
Субъект/группа субъектов Тип развития Характеристика
Республики: Башкортостан Мордовия Удмуртия Чувашия Области: Нижегородская Пензенская Саратовская Пермский край Многофакторный прогрессивно- регрессивный Каждый из субъектов развивает показатели одного блока при одновременном снижении показателей второго блока2.
Республики: Марий Эл Татарстан Области: Самарская Ульяновская Многофакторный прогрессивный комплексный Характеризуется ростом показателей обоих блоков; одних в большей степени, других в меньшей.
Оренбургская область Однофакторный прогрессивный Характеризуется ростом группы показателей одной группы (например, «блока знаний») и неизменным характером показателей второй группы.
Кировская область Однофакторный регрессивный Характеризуется снижением показателей одной группы (например, «блока знаний») и неизменным характером показателей второй группы.
лидирующую позицию (Нижегородская область, Республика Башкортостан, Пермский край), с другой стороны, при отсутствии достаточной ресурсной базы это приводит к достаточно медленному развитию субъектов и незначительному изменению его позиций (Республики Чувашия, Удмуртия, Мордовия, Пензенская область). В ряде случаев возможно увеличение доли рисков, связанных со значительной потерей силы конкурентоспособности субъекта Федерации (Саратовская область).
Многофакторный прогрессивный комплексный тип развития региона характеризуется мобилизацией определенной доли ресурсов, направленной на усиление конкурентных преимуществ, что приводит либо к существенному изменению стратегической позиции субъекта РФ (Республика Марий Эл),
2 В Пермском крае развиваются показатели блока «бизнеса», при этом наблюдается значительное снижение показателей блока «знаний»; в Саратовской области наоборот: растут показатели блока «знаний» и одновременно снижаются показатели блока «бизнеса».
либо упрочнению лидирующего положения (Республика Татарстан, Самарская область). В любом случае данный тип развития наименее рискован и обеспечивает стабильный поступательный рост ceteris paribus3.
Однофакторный прогрессивный тип развития эффективен при высоких показателях одной группы. Он позволяет вырваться на лидирующие позиции по ряду параметров. Однако при довольно низком уровне общего развития данный тип не приводит к существенному увеличению конкурентоспособности (Оренбургская область).
Однофакторный регрессивный тип развития постепенно приводит к снижению общей конкурентоспособности, что чревато выходом из конкурентной борьбы (Кировская область). Однако в данном случае сохраняется возможность аккумуляции ресурсов, формирования необходимой базы для реализации эффективных стратегических действий.
Спектр типов инновационного развития свидетельствует о разнонаправ-ленности процесса смены стратегических позиций, что позволяет субъекту ПФО достичь эффективного роста экономики, сбалансированного сочетания факторов производства и мобилизации ресурсов. В результате наблюдается рост конкурентоспособности регионов. От того, насколько грамотно субъект формирует стратегическую позицию, зависит дальнейшее развитие его экономических составляющих.
Список литературы
1. Гольдштейн Г.Я. Стратегический менеджмент: учеб. пособие. Таганрог: ГРТУ, 2003. С. 51.
2. Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за занятостью населения и деятельностью, осуществляемой в сфере образования, науки и инноваций [Электронный ресурс]: приказ Росстата от 6 сент. 2010 г. № 305. URL: http://www. referent.ru/1/165572 (дата обращения: 26.09.2011).
3. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОК 029-2001 (КДЕС Ред. 1) [Электронный ресурс]: утв. постановлением Гос -стандарта Рос. Федерации от 6 нояб. 2001 г. № 454-ст. URL: http://mvf.klerk.ru/ spr/spr100_00.htm (дата обращения: 23.09.2011).
4. Регионы России. Социально-экономические показатели. М., 2010.
5. Социально-экономическое и политическое положение Пермского края: докл. губернатора Пермского края 18 марта 2010 г. Пермь: Агентство «Стиль-МГ», 2010. 40 с.
6. Сухих В.А. Основные концептуальные положения и принципы социоэ-кономической парадигмы регионального управления //Ars administrandi: ежегодник - 2009 / Перм.гос.ун-т. Пермь, 2009. С. 4-12.
7. Сухих В.А., Блусь П.И. Деятельность правительства Пермского края как элемент управления регионом // Ars administrandi: ежегодник - 2009 / Перм. гос.ун-т. Пермь, 2009. С. 62-73.
3 При прочих равных условиях (лат).
8. Урасова А.А. Региональное инновационное развитие: анализ конкурентоспособности Пермского края и регионов Приволжского федерального округа // Ars administrandi. 2010. № 3. С. 54-61.
9. Чиркунов О.А. Государство и конкуренция // Экон. политика. 2008. № 1. С. 196-203.
10. Чиркунов О.А. Инновационное развитие промышленного региона // Экон. политика. 2010. № 3. С. 46-63.
11. Vrontis D., Pavlou P The external environment and its effect on strategic marketing planning: a case study for McDonald’s // J. International Business and Entrepreneurship Development. 2008. Vol. 3, № 3/4. S. 289-307.
