Конкурентная привлекательность регионов как целевая задача стратегий развития
Автор: Гринчель Борис Михайлович, Назарова Евгения Андреевна
Журнал: Региональная экономика. Юг России @re-volsu
Статья в выпуске: 1 т.9, 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается конкурентная привлекательность и улучшение свойств социально-экономического пространства регионов для привлечения ресурсов и потребителей. Дух соперничества в таком развитии обеспечивает ускорение общего развития страны и отдельных территорий. В статье обосновывается и апробируется на материалах регионов Южного федерального округа России гипотеза, что повышение определенных свойств конкурентной привлекательности по актуальным для данного региона направлениям, востребованным в настоящее время внешними и внутренними потребителями, может быть обозначено и выбрано как цель стратегических планов, достижение которых поддается контролю и мониторингу. Целью исследования является развитие и опробование методики оценки и анализа конкурентной привлекательности регионов для выбора целевых приоритетов развития. Она реализуется посредством разработки методических инструментов и их опробованием на анализе конкурентного потенциала территорий. Методика базируется на наборе социально-экономических факторов, таких как экономика, инновации, качество жизни. Для учета при разработке стратегических планов взаимозависимости факторов приводится матрица корреляций оценок по инновационному фактору конкурентного потенциала с оценками по другим факторам и интегральной оценкой. Проведенный анализ оценок конкурентной привлекательности регионов позволил прийти к выводу, что наибольшее отставание и дифференциация по показателям среди территорий наблюдается у регионов Южного федерального округа России по инновационному потенциалу и инновационной привлекательности. Последнее может быть учтено при разработке стратегических планов развития отдельных регионов.
Конкурентная привлекательность, конкурентный потенциал, факторы конкурентной привлекательности, инновационное развитие, экономическое развитие, качество жизни, человеческий потенциал, стратегическое целеполагание, приоритеты инновационного развития, дифференциация в развитии
Короткий адрес: https://sciup.org/149138047
IDR: 149138047 | DOI: 10.15688/re.volsu.2021.1.4
Текст научной статьи Конкурентная привлекательность регионов как целевая задача стратегий развития
DOI:
Цитирование. Гринчель Б. М., Назарова Е. А., 2021. Конкурентная привлекательность регионов как целевая задача стратегий развития // Региональная экономика. Юг России. Т. 9, № 1. С. 42–53. DOI:
Актуальность и постановка задачи
Конкурентная привлекательность регионов – достаточно новая экономическая категория, активно разрабатываемая экономической наукой [Волкова, Романюк, 2011; Движение регионов России, 2006: 34–116; Дорофеева, Рослякова, 2019: 10–34; Малявина, Былинская, 2012; Румянцев, 2013, Nakamura, 2018; The Smart City ... , 2018]. В настоящее время различными исследователями предлагаются разнообразные подходы, раскрывающие конкурентные преимущества, конкурентную привлекательность и наборы факторов для их оценки. Например, М. Портер предлагает описывать конкурентные преимущества, опираясь на «Правило ромба», которое включает четыре основных направления поддержки развития экономики [Портер, 2005: 17–25]. Д. Сепик определяет конкурентные преимущества регионов, основываясь на одиннадцати факторах, среди которых отраслевая структура экономики, наличие на территории региональных инновационных систем, предприятий и сетей, человеческий капитал региона и т. д. Автор говорит о том, что конкурентоспособность региона формируется также и на национальном уровне [Сепик, 2005].
В исследовании ученых Института социально-экономического развития территорий РАН говорится о том, что территориальная конкуренция – скорее соревнование между городами и региона- ми, которые стремятся привлечь различные целевые группы потребителей местной продукции и «пользователей» условий жизнедеятельности [Производственные кластеры ... , 2010: 9–19]. Т. Сачук определяет региональную конкуренцию как соперничество территорий друг с другом для привлечения внимания потребителей территориального продукта, что вызывает приток на территорию человеческих, финансовых, материальных, инновационных и других ресурсов [Сачук, 2009: 149–168].
Наш подход отличается тем, что конкуренция регионов может реализовываться не антагонистически к другим территориям, а заключаться в улучшении свойств социально-экономического пространства для привлечения ресурсов и потребителей. Дух соперничества в таком развитии обеспечивает ускорение общего развития многих регионов и страны в целом. От улучшения социально-экономического пространства не в меньшей степени выигрывают и местные субъекты жизнедеятельности региона, будь то население, различные структуры производства, услуг, управления.
Повышение определенных свойств конкурентной привлекательности по актуальным для данного региона направлениям, востребованным в настоящее время внешними и внутренними потребителями, может быть обозначено и выбрано как цель стратегических планов, достижение которых поддается контролю и мониторингу. Целеполагание посредством задач повышения свойств конкурентного пространства является долгосрочным и количественно устанавливаемым и (в определенной мере) защищено от популизма целевых установок преодоления трудностей развития на основе экстраполяции существующих или желаемых трендов.
Целью данного исследования является развитие и опробование методики оценки и анализа конкурентной привлекательности регионов для выбора целевых приоритетов развития. Это подразумевает решение следующих задач:
-
1. Рассмотреть методический подход, факторы и конечные количественные результаты оценки и анализа конкурентной привлекательности регионов.
-
2. Оценить в разрезе экономического, инновационного и социальных факторов конкурентную привлекательность регионов Южного федерального округа в региональном пространстве России.
-
3. Применить корреляционный анализ между факторами конкурентной привлекательности для фокусирования целей стратегического развития.
-
4. Рассмотреть факторы инновационного развития как долгосрочную и приоритетную цель стратегических планов регионов Южного федерального округа.
Методика оценки конкурентной привлекательности
Для измерения и анализа конкурентной привлекательности регионов и использования результатов в стратегическом планировании и управлении необходимо дать достаточно строгое определение используемых понятий. Конкурентные преимущества региона – это социально-экономические характеристики территориального пространства, обеспечивающие лучшие, с точки зрения потребителей, условия их жизни, пребывания и хозяйственной деятельности, чем в других регионах единого экономического пространства страны или группы стран.
Факторы конкурентной привлекательности региона – источники конкурентных преимуществ, обеспечивающие потребителям необходимые или дополнительные социально-экономические, научно-технические, экологические, организационные и другие условия, благоприятствующие его деятельности или пребыванию в данной точке экономического пространства. Под конкурентной привлекательностью в исследовании подразуме- ваются повышенные по отношению к другим территориям свойства социально-экономического пространства регионов, которые востребованы потребителями и обеспечивают им добавочный эффект от ведения хозяйственной деятельности или нахождения на территории [Гринчель, Назарова, 2016а].
При изучении потенциала развития стран и регионов можно сказать, что он зависит от наличия у них не только ресурсов производства, но и социальной сферы, а также от уровня их использования. Поэтому мы, говоря о конкурентных преимуществах регионов, имеем в виду комплексное социально-экономическое, экологическое и культурное развитие и пр., которое является актуальным для всех или большей части групп стейкхолдеров региона. В связи с вышеизложенным в нашем исследовании для оценки конкурентной привлекательности территорий и выявления их конкурентных преимуществ отобраны четыре актуальных в настоящее время фактора регионального развития: экономика, инновации, качество жизни, человеческий потенциал. В разработанной нами методике оценки конкурентной привлекательности предусмотрено получение интегральной оценки на основе факторных измерений свойств региона. При детализации показателей для измерения вышеназванных факторов конкурентной привлекательности мы включили в экономическое развитие ряд инфраструктурных показателей, в инновационное развитие – показатели условий для эффективной инновационной деятельности, фактор качества жизни включает ряд показателей, отражающих экологические загрязнения воздушной и водной среды, а фактор человеческого потенциала учитывает образование от дошкольного до послевузовского.
Для количественной оценки каждого вышеназванного фактора используется по 10 частных показателей, ежегодные численные значения по которым имеются в официальных статистических справочниках или могут быть рассчитаны на их основе. Но все эти «частные» (как мы их называем) показатели имеют разную размерность, что делает невозможным их суммирование для получения единой «обобщенной» факторной оценки. В связи с этим методика оценки конкурентной привлекательности регионов предусматривает пересчет натуральных показателей при оценке каждого фактора в балльную форму по определенному алгоритму [Гринчель, Назарова, 2016б; Регионы России ... , 2019]. В результате данного пересчета балльная оценка по частному показателю региона может быть в диапазоне от 1 до 100 баллов, где 100 – лучшее значение показателя, 1 – худшее, а 50 – среднее значение по России. Получив балльные оценки по каждому показателю для регионов, мы смогли суммировать все 10 показателей для каждого фактора и, разделив на число примененных показателей, получить обобщенную оценку по фактору. На основе получаемых из первичных показателей по-факторных оценок получается единая «интегральная» оценка конкурентной привлекательности, рассчитанная суммированием пофакторных оценок с делением на число используемых в исследовании факторов.
Оценки и анализ конкурентной привлекательности регионов Южного федерального округа
Для реализации второй задачи исследования в таблице 1 представлены оценки конкурентной привлекательности по федеральным округам России, а в таблице 2 – отдельно по регионам Южного федерального округа по интегральной оценке и по четырем используемым в исследовании факторам.
Таблица 1
Конкурентная привлекательность макрорегионов России по интегральной оценке и по факторам, 2018 г.1, средневзвешенные балльные оценки
Макрорегионы 2 |
Интегральная оценка |
Факторы конкурентной привлекательности |
||||||||
Экономика |
Инновации |
Качество жизни |
Человеческий потенциал |
|||||||
Баллы 3 |
Ранги 4 |
Баллы 3 |
Ранги 4 |
Баллы 3 |
Ранги 4 |
Баллы 3 |
Ранги 4 |
Баллы 3 |
Ранги 4 |
|
ЦФО |
56,9 |
1 |
57,6 |
1 |
54,3 |
1 |
61,6 |
1 |
54,3 |
2 |
СЗФО |
54,2 |
2 |
56,2 |
2 |
50,4 |
2 |
61,1 |
2 |
49,1 |
3 |
ПФО |
46,5 |
3 |
37,9 |
6 |
50,0 |
3 |
51,8 |
3 |
46,5 |
6 |
ДФО |
45,3 |
4 |
51,6 |
3 |
43,4 |
4 |
42,4 |
7 |
43,9 |
8 |
УФО |
44,5 |
5 |
46,4 |
4 |
39,0 |
5 |
45,8 |
5 |
46,7 |
5 |
СФО |
42,3 |
6 |
45,1 |
5 |
36,9 |
6 |
42,1 |
8 |
45,0 |
7 |
ЮФО |
42,0 |
7 |
37,8 |
7 |
36,0 |
7 |
47,0 |
4 |
47,2 |
4 |
СКФО |
36,5 |
8 |
22,6 |
8 |
23,7 |
8 |
43,0 |
6 |
56,6 |
1 |
Примечание . Рассчитано авторами по: [Регионы России ... , 2019]. 1 – по методике и показателям оценки ИПРЭ РАН; 2 – ранжирование по величине средневзвешенной интегральной оценки; 3 – балльные оценки макрорегионов и регионов; 4 – ранги округов в пространстве федеральных округов России (всего 8 округов).
Таблица 2
Конкурентная привлекательность регионов Южного федерального округа по интегральной оценке и по факторам, 2018 г.1
Регионы |
Интегральная оценка |
Факторы конкурентной привлекательности |
||||||||
Экономика |
Инновации |
Качество жизни |
Человеческий потенциал |
|||||||
Баллы 2 |
Ранги 3 |
Баллы 2 |
Ранги 3 |
Баллы 2 |
Ранги 3 |
Баллы 2 |
Ранги 3 |
Баллы 2 |
Ранги 3 |
|
Ростовская область |
43,6 |
28 |
38,6 |
43 |
40,9 |
26 |
46,0 |
51 |
48,7 |
24 |
Краснодарский край |
41,8 |
40 |
43,8 |
32 |
36,9 |
41 |
38,8 |
71 |
47,6 |
29 |
г. Севастополь |
41,7 |
42 |
22,7 |
81 |
33,7 |
49 |
60,1 |
6 |
50,3 |
18 |
Астраханская область |
38,5 |
61 |
32,5 |
61 |
27,7 |
67 |
51,6 |
19 |
42,0 |
55 |
Волгоградская область |
38,2 |
63 |
31,8 |
62 |
28,1 |
64 |
47,8 |
38 |
44,9 |
40 |
Республика Крым |
38,0 |
65 |
30,0 |
67 |
28,8 |
61 |
48,6 |
36 |
44,4 |
44 |
Республика Калмыкия |
35,7 |
73 |
29,7 |
71 |
18,6 |
79 |
36,2 |
79 |
58,3 |
8 |
Республика Адыгея |
32,9 |
81 |
26,0 |
78 |
23,7 |
72 |
40,1 |
67 |
41,9 |
56 |
Примечание . Рассчитано авторами по: [Регионы России ... , 2019]. 1 – по методике и показателям оценки ИПРЭ РАН; 2 – балльные оценки макрорегионов и регионов; 3 – ранги регионов в пространстве России (всего 85 регионов).
Прежде чем анализировать результаты оценки конкурентного потенциала макрорегиона и регионов Юга России, попробуем оценить возможную степень прикладной легитимности полученных нами рейтингов. В научной литературе и у различных рейтинговых экспертов можно найти массу противоречивых или теоретически недостаточно обоснованных рейтингований субъектов. Это касается различных областей жизнедеятельности, начиная от спорта и конкурсов красоты и до (в последние месяцы) качества вакцинации от коронавируса. В экономике рейтинги различаются и по числу обоснованности критериев, и по количеству признаков (показателей), характеризующих и соответствующих этим критериям. Если признаков-показателей мало, то характеристики критерия качества объекта искажены, если учитываемых признаков слишком много, это и вызывает дополнительные трудности процедуры оценки, и делает весомость каждого признака-показателя в итоговой оценке ниже уровня погрешности измерения первичных признаков. Проверка методической достоверности оценок конкурентной привлекательности может быть осуществлена путем сопоставления результатов сравнения регионов различными авторскими коллективами.
Среди опубликованных или доступных в интернете в последнее время работ мы нашли вызывающее доверие своей основательностью исследование по инновационному развитию регионов России НИУ Высшей школы экономики. Нам представляется, что методика составления рейтинга субъектов РФ по региональному инновационному индексу, рассчитываемому НИУ Высшей школой экономики, заслуживает несом- ненного внимания и может быть применена для проверки нашей методики.
Для расчета своего инновационного индекса авторами Высшей школы экономики были использованы 53 показателя, расширительно оценивающих 5 индексов «от социально-экономических условий инновационной деятельности экспортной активности регионов до качества инновационной политики» [Рейтинг Инновационного развития ... , 2020]. Такое расширение содержания индекса имеет свои плюсы и минусы. Последние заключаются не только в трудоемкости расчетов, но и в том, что инновационная активность в регионах смешивается и растворяется во множестве показателей, слабо коррелированных с общим критерием оценки инновационности региона. В нашей методике инновационная привлекательность регионов измеряется на основе 10 показателей (табл. 3), непосредственно измеряющих параметры инновационного процесса или условия для его масштабности. Сравним результаты инновационного развития и ранжирование регионов Южного федерального округа по двум методикам: по примененной в данной статье (10 показателей) и по более расширенной (Высшей школы экономики).
Как видно из данных таблицы 3, по обеим методикам можно отметить высокую согласованность оценок. Так, Краснодарский край, республики Адыгея и Калмыкия по двум разным методикам имеют практически равные результаты ранжирования в обоих случаях; более высокие позиции в ранговой шкале по методике ВШЭ наблюдаются у Астраханской, Волгоградской и Ростовской областей. Расхождение рангов у этих регионов можно объяснить учетом в
Таблица 3
Сопоставление рангов инновационной привлекательности регионов в пространстве России по методике ИПРЭ РАН и российскому региональному индексу НИУ ВШЭ
Регионы Южного федерального округа |
Методика |
Разность рангов |
Примечание: возможные причины расхождения |
|
ИПРЭ РАН |
НИУ ВШЭ |
|||
Ростовская область |
26 |
19 |
+7 |
Экспорт продукции и услуг 11-й ранг |
Краснодарский край |
41 |
42 |
–1 |
– |
г. Севастополь |
49 |
61 |
–12 |
Низкий экспорт, влияние санкций |
Республика Крым |
61 |
67 |
–6 |
Низкий экспорт, влияние санкций |
Волгоградская область |
64 |
56 |
+8 |
Повышенный индекс по экспорту продукции |
Астраханская область |
67 |
49 |
+18 |
Повышенный индекс по экспорту продукции |
Республика Адыгея |
72 |
69 |
+3 |
– |
Республика Калмыкия |
79 |
80 |
–1 |
– |
Примечание . Рассчитано по: [Рейтинг инновационного развития ... , 2020].
индексе ВШЭ экспорта сельскохозяйственной продукции регионами, что может вносить искажение, если такая продукция не наукоемкая. Для названных регионов Юга такой экспорт больше связан с сельхозпродукцией, что и является источником расхождений рангов по двум методикам по Крыму (–6 рангов) и г. Севастополю (–12 рангов), что связано, скорее всего, с ограничениями во внешнеэкономической деятельности в связи с политикой санкций по отношению к этим регионам, вошедшим в 2014 г. в состав России.
Эти сопоставления на примере инновационного фактора позволяют констатировать, что примененный нами подход к оценке конкурентной привлекательности и используемые показатели и методика обладают свойствами необходимой и достаточной достоверности результатов при меньшей трудоемкости расчетов.
Теперь рассмотрим оценки конкурентного потенциала макрорегиона и отдельных регионов Южного федерального округа в региональном пространстве России. Из данных таблицы 1 видно, что макрорегион Юга России занимает по интегральной оценке и по экономическому и инновационному факторам 7-е место, а по качеству жизни и человеческому потенциалу – 4-е среди восьми российских макрорегионов. По уровню дифференциации оценок конкурентной привлекательности по отношению к лучшему макрорегиону по каждому фактору самые низкие оценки Южный федеральный округ получил по инновационному развитию (36 баллов, 7-е место). По качеству жизни (47 баллов, 4-е место) степень дифференциации к лучшему макрорегиону составляет 76 %. В плане стратегического целеполагания оценки свидетельствуют в пользу необходимости приоритетов инноваций и экономики в развитии макрорегионов [Инновационное развитие ... , 2008; Институты развития инноваций ...; Кузнецов, Горин, Имзалиева, 2019; Мидлер, Абкаев, 2016].
В таблице 2 приведены балльные оценки и рейтинги отдельных регионов Юга в составе всех регионов России. По интегральной оценке, экономике и инновациям лучшими регионами Юга стали Ростовская область, Краснодарский край, Астраханская и Волгоградская области (по экономике), г. Севастополь (по инновационному развитию). По качеству жизни лидерами в макрорегионе являются г. Севастополь, Астраханская, Волгоградская и Ростовская области, Республика Крым. Следует обратить внимание читателей на то, что у всех регионов (см. табл. 2) балльная оценка конкурентного потенциала выше по качеству жизни, чем по инновационной деятельности. Кроме того, у 6 из 8 регионов инновационный фактор в баллах оценивается ниже, чем экономика (кроме Ростовской области и Севастополя).
Для лучшей оценки приоритетности инновационного фактора в стратегиях развития регионов Южного федерального округа рассмотрим корреляционные зависимости между факторами, рассчитанные по балльным оценкам конкурентной привлекательности за 2018 г. (табл. 4).
Корреляционные зависимости характеризуют взаимовлияние факторов конкурентной привлекательности, которые также важно учитывать при разработке стратегий регионов. Как видно из таблицы 4, факторы инноваций и качества жизни имеют наибольшую корреляционную зависимость между собой на пространстве 85 регионов России – 0,52. Экономический фактор корреляционно связан с инновационным и качеством жизни – соответственно 0,33 и 0,36. Частично это можно объяснить тем, что на показатели экономики значительное влияние оказывают добывающие регионы, которые в то же время имеют низкие показатели инновационной активности и низкие, кроме доходов, показатели качества жизни. Для доказательства этого тезиса требуется другое исследование, не предусмотренное по-
Таблица 4
Матрица корреляций оценок инновационного фактора конкурентной привлекательности с оценками по другим факторам и интегральной оценкой (по 85 регионам России), 2018 г.
Показатели |
Интегральная оценка |
Экономический фактор |
Инновационный фактор |
Фактор качества жизни |
Фактор человеческого потенциала |
Интегральная оценка |
1,00 |
0,64 |
0,78 |
0,82 |
0,32 |
Экономический фактор |
0,64 |
1,00 |
0,33 |
0,36 |
–0,19 |
Инновационный фактор |
0,78 |
0,33 |
1,00 |
0,52 |
0,02 |
Фактор качества жизни |
0,82 |
0,36 |
0,52 |
1,00 |
0,28 |
Фактор человеческого потенциала |
0,32 |
–0,19 |
0,02 |
0,28 |
1,00 |
Примечание . Составлено авторами.
ставленными нами выше целями и задачами. Тем не менее корреляционная матрица укрепляет мнение о том, что ориентация на инновации в стратегиях обеспечит рост и качества жизни, и экономики, а в дальнейшей перспективе и человеческого потенциала.
Показатели инновационного развития как приоритетная цель стратегических планов
В таблице 5 приведена расшифровка инновационной привлекательности регионов Юга России по частным показателям в натуральной и балльной формах. В начале таблицы имеется графа средних значений соответствующих показателей по России и Южному федеральному округу.
Данные таблицы 5 раскрывают не только уровень инновационного потенциала макрореги- она и регионов, но и показывают в определенной степени структуру необходимого потенциала. Так, по первым 6 частным показателям, характеризующим научно-конструкторскую деятельность и развитие машиностроения и приборостроения Южного федерального округа в целом и по отдельным регионам, значительно отличается от большинства других. Исключениями являются Ростовская область, г. Севастополь и частично Волгоградская и Астраханская области, где соответствующие показатели коррелированы со средними значениями по России. В то же время по технологической составляющей инновационной деятельности и по внедрению информационных и коммуникационных технологий показатели регионов округа вполне сопоставимы со средними значениями по стране (кроме Ростовской области и г. Севастополя, где они ниже).
Одной из причин отставания в инновационном развитии Южного федерального округа и его
Таблица 5
Оценки инновационной привлекательности регионов Южного федерального округа по частным показателям, 2018 г.
Название показателя |
Значение |
Россия |
ЮФО |
Республика Адыгея |
Республика Калмыкия |
Республика Крым |
Численность занятых в науке, исследованиях и разработках на 10 тыс. занятых в экономике, чел. |
Натуральное |
9,54 |
3,55 |
1,79 |
1,36 |
2,37 |
Баллы |
50 |
17 |
7 |
5 |
10 |
|
Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП, в % |
Натуральное |
1,37 |
0,48 |
0,25 |
0,12 |
0,42 |
Баллы |
50 |
16 |
8 |
2 |
14 |
|
Количество выданных патентов на 1 000 занятых в экономике, в ед. |
Натуральное |
0,42 |
0,27 |
0,11 |
0,17 |
0,21 |
Баллы |
50 |
32 |
11 |
18 |
24 |
|
Удельный вес машино- и приборостроения в производстве обрабатывающей продукции региона, в % |
Натуральное |
21,1 |
13,7 |
3,6 |
4,2 |
14,4 |
Баллы |
50 |
30 |
4 |
5 |
32 |
|
Удельный вес инновационной продукции в объеме продукции обрабатывающих производств, в % |
Натуральное |
10,1 |
6,8 |
8,4 |
20,3 |
1,2 |
Баллы |
50 |
34 |
42 |
71 |
5 |
|
Доля затрат на технологические инновации в ВРП, в % |
Натуральное |
1,88 |
1,54 |
0,16 |
0,01 |
0,17 |
Баллы |
50 |
41 |
4 |
1 |
4 |
|
Соотношение затрат на технологические инновации и научную деятельность и разработки |
Натуральное |
1,37 |
3,18 |
0,64 |
0,08 |
0,41 |
Баллы |
50 |
53 |
22 |
1 |
14 |
|
Затраты на информационные и коммуникационные технологии на 1 000 занятых, в тыс. руб. на чел. |
Натуральное |
2,46 |
2,13 |
3,34 |
2,80 |
3,64 |
Баллы |
50 |
42 |
51 |
51 |
52 |
|
Распространение и применение информационных и коммуникационных цифровых технологий в организациях, в % |
Натуральное |
49 |
47 |
47 |
38 |
45 |
Баллы |
50 |
41 |
43 |
8 |
33 |
|
Доля инвестиций в основной капитал в обрабатывающие производства, транспорт, связь и производство электроэнергии в ВРП, в % |
Натуральное |
8,37 |
11,05 |
7,77 |
5,02 |
44,17 |
Баллы |
50 |
54 |
45 |
24 |
100 |
Примечание . Рассчитано авторами по: [Регионы России ... , 2019].
Окончание таблицы 5
Так, по авторским расчетам, если по России в среднем на 1 млн занятых в экономике в регионах в среднем приходилось 7,9 технопарков, информационно-технических центров и центров трансферта технологий, то в Южном федеральном округе – 3,6. Лучше других по этому показателю выглядят лишь Ростовская и Астраханс- кая области, где значения этого показателя примерно на уровне или выше среднего по России.
Выводы и рекомендации
Из проведенного исследования и анализа можно сделать следующие выводы:
-
1. Авторская концепция конкурентной привлекательности предполагает, что социально-экономическое развитие регионов может быть ускорено и стать более эффективным, если есть дух
-
2. Разработанная и примененная для оценки и анализа факторов конкурентной привлекательности регионов Юга России методика предусматривает комплексную оценку социальноэкономических факторов, развитие которых в большей или меньшей степени полезно как для уже находящихся в регионе потребителей, так и для потенциальных инвесторов, мигрантов, туристов и т. д.
-
3. Проведенное исследование показало, что конкурентная привлекательность макрорегиона и регионов Южного федерального округа по интегральной оценке и по факторам на 15–25 % ниже соответствующих средних значений по России. Южный федеральный округ занимает 7 из 8 мест среди макрорегионов России по экономической привлекательности и 4 по факторам качества жизни и человеческого потенциала. Отдельные регионы Южного федерального округа России существенно различаются между собой по оценкам факторов конкурентного потенциала, занимая ранговые позиции среди 85 регионов в диапазоне с 6 по 81 место по экономике, инновациям и качеству жизни. Лучшими среди регионов Южного федерального округа в развитии по экономическому потенциалу являются Краснодарский край и Ростовская область; соответственно по фактору качества жизни – Астраханская и Волгоградская области, а также г. Севастополь и Республика Крым. В целом значительная дифференциация конкурентной привлекательности регионов является сигналом для лучшей координации стратегических планов как в пределах ок-
- руга, так и по их целевой направленности в каждом из регионов.
-
4. Наибольшее отставание и дифференциация по показателям среди регионов наблюдается в Южном федеральном округе по инновационному потенциалу и инновационной привлекательности. При этом структура инновационного потенциала сфокусирована в большей степени на внедрении технологических нововведений, чем на научных исследованиях и разработках. Последнее может свидетельствовать о том, что инновационный потенциал округа наращивается преимущественно за счет импорта технологий, новой техники и селекционных материалов в сельском хозяйстве. Это является сигналом при стратегическом целеполагании для наращивания собственного научного потенциала в области исследований и разработок для снижения инновационной импортозависимости.
Таблица 6
Институты поддержки инновационной деятельности в регионах России
Регион |
Технопарки |
ИТЦ, центры трансферта технологий |
Всего |
Всего на 1 млн занятых в экономике |
РФ |
224 |
341 |
565 |
7,9 |
ЮФО |
9 |
18 |
27 |
3,6 |
Республика Адыгея |
0 |
0 |
0 |
0 |
Республика Калмыкия |
0 |
0 |
0 |
0 |
Краснодарский край |
1 |
7 |
8 |
3,1 |
Астраханская область |
3 |
2 |
5 |
10,6 |
Волгоградская область |
0 |
2 |
2 |
1,8 |
Ростовская область |
5 |
7 |
12 |
6,2 |
Примечание . Рассчитано авторами по: [Регионы России ... , 2019; Инновационные проекты малого ... , 2020].
соперничества между регионами за улучшение условий жизнедеятельности для потребителей их территориального пространства. Повышение конкурентной привлекательности может быть элементом выбора целей стратегий и мониторинга их результатов. Состязательность регионов за повышение своей конкурентной привлекательности для потребителей имеет не антагонистический характер и служит дополнительным нематериальным фактором социально-экономического развития.
Достоверность результатов оценок подтверждена путем сравнения с другой методикой по данным регионов Юга России. Дальнейшее совершенствование методологии расчетов возможно и целесообразно на основе актуализации частных показателей при оценке факторов конкурентной привлекательности, координируя эти изменения со стратегическими целями развития страны.
Ускоренное инновационное развитие может позитивно повлиять и на повышение экономического потенциала и качества жизни в большинстве регионов. Выполненные в исследовании корреляционные межфакторные расчеты показали значительное положительное влияние инновационного потенциала на факторы экономики и качества жизни. Следовательно, ориентация и целеполагание на инновационное развитие в стратегических планах регионов юга России имеет перспективу сделать этот фактор драйвером роста социально-экономического развития и конкурентной привлекательности регионов Южного федерального округа.
Список литературы Конкурентная привлекательность регионов как целевая задача стратегий развития
- Волкова Н. Н., Романюк Э. И., 2011. Уровень развития инновационной системы и специализация регионов России // Вопросы статистики. № 9. С. 38–47.
- Гринчель Б. М., Назарова Е. А., 2016а. Регионы Приволжского округа в зеркале конкурентной привлекательности // Вестник Самарского государственного экономического университета. № 6 (140). С. 43–49.
- Гринчель Б. М., Назарова Е. А., 2016б. Исследование влияния различий в уровне и динамике научно-технического развития регионов на экономику и качество жизни // Инновации. № 6 (212). С. 98–106.
- Движение регионов России к инновационной экономике, 2006 / под ред. А. Г. Гранберга, С. Д. Валентея ; Ин-т экономики РАН. М. : Наука. 402 с.
- Дорофеева Л. В., Рослякова Н. А., 2019. Концепция умных городов как инструмент формирования умной специализации регионов : монография. СПб. : Скифия-принт, 150 с. DOI: https://doi.org/10.34981/Lab-67.2019.dorofeeva.roslyakova.smartcities.1-150.
- Инновационное развитие – основа модернизации экономики России: национальный доклад, 2008. М. : ИМЭМО РАН, ГУ ВШЭ. 168 с.
- Институты развития инноваций в России. URL: http://protown.ru/information/hide/4497.html (дата обращения: 01.12.2020).
- Инновационные проекты малого бизнеса. Портал информационной поддержки инновационных проектов, 2020. URL: http://projects.innovbusiness.ru/organizations/default.asp?THSort=1Name&OrgType=21 (дата обращения: 10.01.2021).
- Кузнецов С. В., Горин Е. А., Имзалиева М. Р., 2019. Инновационная динамика в экономике Санкт-Петербурга: ожидания и результаты // Инновации. № 9. С. 38–44. DOI: https://doi.org/10.26310/2071-3010.2019.251.9.007.
- Малявина И. Ю., Былинская А. А., 2012. Проблемы и перспективы инновационного развития экономики России // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. № 2 (2). С. 197–201.
- Мидлер Е. А., Абкаев М. С., 2016. Институты развития в государственном управлении инновационным развитием России // Региональная экономика и управление. № 4 (48). URL: https://eee-region.ru/article/4852 (дата обращения: 10.01.2021).
- Портер М. Е., 2005. Конкурентное преимущество: как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость : пер с англ. М. : Альпина Бизнес Букс. 715 с.
- Производственные кластеры и конкурентоспособность региона : монография, 2010 / коллектив авт. Под руководством Т. В. Усковой. Вологда : Институт социально-экономического развития территорий РАН. 246 с.
- Регионы России. Социально-экономические показатели : стат. сб., 2019. М. : Росстат. 1204 с.
- Рейтинг Инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 6. 2020 / Г. И. Абдрахманова [и др.] ; под ред. Л. М. Гохберга ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М. : НИУ ВШЭ, 264 с.
- Румянцев А. А., 2013.Основные свойства и проблемные поля научно-инновационного пространства региона // Пространственная экономика. № 2. С. 103–118.
- Сачук Т. В., 2009. Территориальный маркетинг. СПб. : Питер. 368 с.
- Сепик Д., 2005. Конкурентоспособность регионов: некоторые аспекты. URL: https://docplayer.ru/ 35264067-Konkurentosposobnost-regionovnekotorye-aspekty.html (дата обращения: 22.11.2020).
- Nakamura D., 2018. Location Economics Analysis on the Attractiveness of a Region: A Utilization of Spatial Arrangement in Rural Areas // J-STAGE Home. Vol. 48, iss. 1. P. 71–84. DOI: https://doi.org/10.2457/srs.48.71.
- The Smart City as a Common Place for Tourists and Residents: A Structural Analysis of the Determinants of Urban Attractiveness, 2018 / J. Romãoa [et al.] // Cities. August. Vol. 78. P. 67–75. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2017.11.007.