Комплексная методика многофакторной оценки научного потенциала в регионах Южного федерального округа

DOI:

Необходимость формирования и эффективного использования научного потенциала в регионах Российской Федерации становится все более очевидной, его реализация признана одним из главных приоритетов государственной политики и учитывается при разработке программ социально-экономического развития региональных хозяйственных систем, которые в условиях рыночной экономики сами превращаются в субъекты конкурентных отношений.

Научный потенциал во многом определяет возможность страны решать задачи по обеспечению достойной и качественной жизни граждан, по обеспечению внешней безопасности и конкурентоспособности государства. Основу научного потенциала составляет фундаментальное знание – постоянно обновляющаяся система представлений о природе и обществе. Фундаментальное знание создает базу для инновационного процесса: внедрения в экономику и культуру новых технологий, новых методов приспособления человека к окружающей среде. Ведущей компонентой научного потенциала является кадровый потенциал – совокупность носителей знания, их образовательный и интеллектуальный уровень, степень их мобилизации на научное творчество, на решение новых и трудных задач. Не меньшую роль играет вооруженность научных работников современными средствами исследования: научными приборами и материалами, научной информацией и средствами ее передачи и обработки. Затраты на научное оборудование являются основной частью капиталовложений в научную отрасль и служат определяющим критерием отношения общества к науке. Оплата труда научных работников, в свою очередь, определяет количество и качество кадров, занятых в отрасли. Наконец, последний фактор, определяющий на- учный потенциал – это система управления наукой.

Следовательно, под научным потенциалом региона многие исследователи понимают совокупность его интеллектуальных, материальных и институциональных ресурсов, способных или способствующих генерированию и распространению новых знаний, а также эффективному заимствованию и усвоению полученного от других знания [2, с. 123–129].

За последние десятилетия в науке появилось значительное количество отечественных и адаптированных к российским условиям зарубежных методик оценки потенциала сферы науки и техники территории [1; 3, с. 3; 4, с. 30; 6, с. 7].

В их числе можно выделить следующие методики:

– оценка научно-технического потенциала страны (Япония, г. Токио);

– комплексная оценка научно-технического потенциала страны (США, г. Атланта);

– методика расчета индекса знаний, разработанная группой Всемирного банка в рамках специальной программы «Знания для развития»;

– оценка научно-технического потенциала региона К.А. Задумкина, И.А. Кондакова (Россия, г. Вологда);

– оценка состояния научного потенциала региона М.А. Бородиной (Россия, г. Пермь);

– оценка научного потенциала региона А.С. Сазоновой (Россия, г. Брянск); и др.

Проведенный сравнительный анализ имеющихся научных исследований, посвященных оценке научного потенциала, показал, что отсутствует единый комплексный подход к понятию «научный потенциал»; единый оптимальный набор составляющих научного потенциала элементов; расчет и анализ показателей ограничен недостатком соответствую-

РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА щей информации (особенно в региональном разрезе).

Таким образом, рассмотрев существующие подходы к оценке научного потенциала, их достоинства и недостатки, авторы данного исследования предлагают авторскую методику комплексной многофакторной оценки научного потенциала в регионе (апробированную на примере регионов Южного федерального округа).

Для разработки системы показателей оценки общего состояния научного потенциала в первую очередь было рассмотрено состояние научной и инновационной деятельности в регионах ЮФО за 2013 год [5].

В регионах Южного федерального округа локализовано 234 организации, выполняющих исследования и разработки (6,5 % от общего их числа по России); в исследованиях занято 24 300 человек (3,3 % от общероссийского показателя), в том числе численность исследователей с учеными степенями составляет 3 520 человек (3,35 % от общего их числа по РФ). Удельный вес занятых исследованиями и разработками в общей структуре занятости Южного федерального округа составляет лишь 0,4 % при средней по России величине в 0,96 %.

На территории ЮФО в 2013 г. создано 29 передовых производственных технологий. Затраты на технологические инновации в целом за 2013 г. по Южному федеральному округу составили 45,1 млрд рублей. Число используемых передовых производственных технологий в 2013 г. достигло 8 290, что в 1,7 раз превышает уровень 2005 года. Инновационная активность в макрорегионе хотя и возрастает, но по-прежнему отстает от крайне низкого (в глобальных сопоставлениях) среднероссийского уровня.

Приоритетное место в научных исследованиях и инновациях в ЮФО занимают Краснодарский край, Волгоградская, Астраханская и Ростовская области. На долю Ростовской области приходится 42 % всех научно-исследовательских организаций Южного федерального округа, 50,4 % персонала, занятого исследованиями и разработками, а также 46 % внутренних затрат на исследования и разработки [5].

В рамках данного исследования авторами была сформирована система показателей оценки научного потенциала региональной хозяйственной системы, состоящей из 22 показателей, которые сгруппированы в 6 блоков. Система показателей оценки научного потенциала региона представлена на рисунке 1.

Рассмотрим каждую составляющую научного потенциала региональной хозяйственной системы более подробно.

– Из всех составляющих научного потенциала региона определяющее место в нем занимают кадровые ресурсы . Данная составляющая характеризует кадровый состав исследователей и ученых, специалистов, имеющих высшие образование, ученые степени и обеспечивающих научный процесс идеями, изобретениями, ноу-хау.

– Внедрение и использование инноваций – не менее важная составляющая научного потенциала региона. Она представляет собой способ повышения конкурентоспособности научных изобретений, поддержания высоких темпов развития и уровня доходности.

– Активную роль в развитии науки играет информация. Информационная составляющая включает в себя объем накопленных и систематизированных к данному моменту знаний, использование специальных программных средств, информационных и коммуникационных технологий в организациях, обмен научной информацией благодаря публикациям в периодических изданиях.

– Материально-техническая составляющая определяет степень состояния и использования технических средств, технологий.

– Научная деятельность осуществляется за счет финансовых ресурсов субъектов научной и научно-технической деятельности, привлеченных финансовых средств, спонсоров.

– Развитие научной инфраструктуры и сохранение научно-технических объектов невозможно без работы на законодательном уровне. Поэтому институциональная составляющая является немаловажной частью научного потенциала и состоит из следующих оценок: наличие региональных законодательных и нормативных актов по развитию в науке; наличие региональных целевых программ и концепций по развитию в науке; наличие организаций государственной поддержки научной деятельности в регионе.

ISSN 1998-992X. Вести. Волгогр. гос. ун-та. Сер. 3, Экон. Экол. 2015. № 4 (33)

Научный потенциал региональной хозяйственной системы

1

Научно-инновационная составляющая

Информационная составляющая

Финансовая составляющая

Кадровая составляющая

Материально-техническая составляющая

Институциональная составляющая

1

Доля организаций, выполняющих научно-исследовательские разработки, относительно общей численности обследованных

Количество общедоступных библиотек, на 10 тыс. чел. населения

Затраты на технологические инновации, на 10 тыс. чел. населения

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 10 тыс. чел. населения

Доля организаций, имеющих web-сайты, относительно общей численности обследованных предприятияй, %

Наличие региональных законодательных и нормативных актов по развитию науки

1

Количество созданных передовых производственных технологий, на 10 тыс. чел. населения

1                                                                                                                              1

1

Количество экземпляров книг в общедоступных библиотеках, на 1000 чел. населения

Внутренние затраты на научные исследования и разработки, на 10 тыс. чел. населения

Численность исследователей с учеными степенями, на 10 тыс. чел. населения

Количество персональных компьютеров на 100 работников

Наличие региональных целевых программ и концепций по развитию науки

1

Количество используемых передовых производственных технологий, на 10 тыс. чел. населения

Доля организаций, использовавших специальные программные средства, относительно общей численности обследованных предприятияй, %

1

Количество образовательных учреждений ВПО, на 10 тыс. чел. населения

Выпуск газет на 1000 чел. населения

Затраты на информационные и коммуникационные технологии, на 10 тыс. чел. населения

Выпуск специалистов образовательными учреждениями ВПО, на 10 тыс. чел. населения

Наличие организаций государственной поддержки научной деятельности в регионе

Количество организаций, ведущих подготовку аспирантов, на 10 тыс. чел населения

Количество организаций, использовавших ИКТ (в том числе Internet), на 10 тыс. чел. населения

1

Количество организаций, ведущих подготовку докторантов, на 10 тыс. чел. населения

Рис. 1. Система показателей оценки общего состояния научного потенциала региона

Примечание. Составлено авторами.

РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

Для конкретного метода синтеза частных (базовых) индикаторов в единый интегральный показатель общего состояния научного потенциала в регионе использовалась комплексная сравнительная рейтинговая оценка с применением ранжирования.

Используя подготовительные данные по показателям оценки научного потенциала регионов ЮФО и формулы (1) и (2), произведем стандартизацию показателей:

m = 6

N Y Inf j ,              (1)

j = 1

где N_i – сумма i -го показателя, характеризующего научный фактор по всем регионам; i – порядковый номер показателя, характеризующего уровень общего состояния научного потенциала ( i = 1, ..., n ); j – регион ( j = 1, ..., m , m = 6); N_ij – i -й показатель, характеризующий общее состояние научного потенциала в j -м регионе.

N n = — stij     N ,

где N _st – значение i -го показателя, характеризующего общее состояние научного потенциала в j -м регионе в результате стандартизации.

Далее по формулам (3), (4), (5) определим соответственно отклонение от стандарта, квадраты отклонений от стандартов и суммы квадратов данных отклонений.

^Ndev> j   ¹   N j

где N _dev – значение отклоненного от стандарта i -го по ^j казателя, характеризующего уровень общего состояния научного потенциала в j -м регионе.

^Nsq_g = ^ ,                   (4)

где N _sq – значение квадрата отклонений i -го показателя, характеризующего общее состояние научного потенциала в j -м регионе.

n = 22

TV =У^           Г51

sum_ij             sq_ij ,                      (5)

i = 1

где N _sum – сумма квадратов отклонений всех показателей общего состояния научного потенциала по j -му региону.

На основе формулы среднеквадратического отклонения (6) произведем расчет рейтинга отклонения уровня общего состояния научного потенциала регионов и произведем ранжирование регионов (табл. 1):

N rate j = N S j ,            (6)

где N _rate – рейтинг отклонения уровня общего состояния научного потенциала j- го региона.

Суть данного метода заключается в том, что чем ниже рейтинг отклонения, тем большее развитие получил научный потенциал в данном регионе, а чем выше значение рейтинга, тем меньшее развитие получил научный потенциал региона, поэтому ранг региона имеет обратную зависимость от рейтинга отклонения (см. рис. 2).

Таким образом, данный математический метод присвоения рангов позволил ранжировать регионы Южного федерального округа по уровню общего состояния научного потенциала.

Динамика общего состояния научного потенциала регионов ЮФО с 2009 по 2013 г. по значению рейтинга отклонения изображена на рисунке 3.

Таблица 1

Значения рейтингов отклонения уровня общего состояния научного потенциала регионов ЮФО и присвоение рангов за 2013 год

Регионы ЮФО	Рейтинг отклонения	Ранг
Республика Адыгея	4,0383	5
Республика Калмыкия	4,1328	6
Краснодарский край	3,9402	4
Астраханская область	3,8479	2
Волгоградская область	3,9057	3
Ростовская область	3,7143	1

Примечание . Составлено авторами.

Рис. 2. Значение рейтинга отклонения по уровню общего состояния научного потенциала регионов ЮФО за 2013 год

Примечание . Составлено авторами.

Рис. 3. Динамика общего состояния научного потенциала регионов ЮФО по значению рейтинга отклонения (2009–2013 гг.)

Примечание . Составлено авторами.

По таблице 2 можно наблюдать изменения рангов регионов в 2013 г. по сравнению с другими годами, обусловленные изменением величин научного потенциала регионов. Так, результаты показывают, стабильное развитие научного потенциала наблюдается в Ростовской области, это обусловлено поступательно нарастающим значением всех показателей, рассмотренных в данном исследовании.

Для разработки методических рекомендаций по управлению научной деятельностью в регионах Южного федерального округа, создaния условий для ее более эффективной и полной реализации необходимо провести позиционирование и зонирование макрорегиона по значению рейтинга отклонения научного потенциала. Для этого с помощью формулы Стерджесса (7) все регионы ЮФО были разделены на 3 группы с интервалом 0,18 ед. (см. табл. 3).

Таблица 2

Ранжирование регионов Южного федерального округа по уровню общего состояния научного потенциала за период с 2009 по 2013 год

Регионы ЮФО	2009	2010	2011	2012	2013	Среднее значение ранга
Республика Адыгея	5	5	4	4	5	5
Республика Калмыкия	6	6	6	6	6	6
Краснодарский край	4	3	5	5	4	4
Астраханская область	3	4	3	2	2	3
Волгоградская область	2	2	2	3	3	2
Ростовская область	1	1	1	1	1	1

Примечание . Составлено авторами.

Таблица 3

Позиционирование и зонирование регионов Южного федерального округа по величине рейтинга отклонения научного потенциала, 2013 год

Группы регионов	Значение рейтинга отклонения научного потенциала	Место в рейтинге	Уровень научного потенциала	Зонирование регионов
Ростовская область	3,71	1	Высокий уровень научного	Зона хорошего состояния научного потенциала.
Астраханская область	3,85	2	потенциала	В данный порог входят регионы с высоким уровнем развития научного потенциала
Волгоградская область	3,91	3	Средний уровень научного	Зона удовлетворительного состояния научного потенциала.
Краснодарский край Республика Адыгея	3,94 4,04	4 5	потенциала	Данную зону составляют регионы со средним уровнем научного развития
Республика Калмыкия	4,13	6	Низкий уровень научного потенциала	Зона кризисного состояния научного потенциала. Отставшие регионы с низким уровнем развития научного потенциала

Примечание . Составлено авторами.

n = 1 + 3,3221g N , (7)

где n – число групп; N – число единиц совокупности.

Для возможности наглядного представления о распределении данных по территории приведена тематическая карта зонирования Южного федерального округа (см. рис. 4).

В результате всестороннего анaлиза полученных результатов можно сделать вывод, что современное состояние хозяйства Южного федерального округа характеризуется резкими перепадами по величине рейтинга отклонения научного потенциала в отдельных регионах. Такие различия в большинстве своем обладают значительной инерцией, что отражается на скорости осуществляемых преобразова- ний, а также на возможности синхронизации проведения позитивных реформ в различных регионах. Наряду со стабильными и развитыми, в экономическом пространстве ЮФО функционируют регионы нестабильные и отстающие по развитию научного потенциала.

Таким образом, полученные результаты оценки научного потенциала в регионах ЮФО требуют дальнейших исследований. Но, несомненно, представленная комплексная методика многофакторной ранговой оценки дала возможность по-иному взглянуть на изучаемую проблему и получить новые количественные закономерности в социально-экономическом развитии ЮФО, необходимые для выработки стратегических мероприятий развития научного потенциала.

Рис. 4. Зонирование Южного федерального округа по уровню развития научного потенциала, 2013 год Примечание . Составлено авторами.