Моделирование инновационного развития машиностроительного комплекса
Автор: Дороговцев Анатолий Павлович, Гулый Илья Михайлович
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Статья в выпуске: 4 (8), 2009 года.
Бесплатный доступ
В статье проведён анализ уровня инновационного развития Вологодской области в целом и в разрезе отдельных отраслей экономики, в частности показаны сильные и слабые стороны результативности научно-технологического развития регионального машиностроения, его значимость и тенденции развития за последние годы; предложена многофакторная регрессионная модель, позволяющая при достижении целевых параметров повысить долю новой и усовершенствованной продукции, производимой предприятиями комплекса.
Инновационное развитие в машиностроении, многофакторные регрессионные модели инноваций
Короткий адрес: https://sciup.org/147109175
IDR: 147109175
Текст научной статьи Моделирование инновационного развития машиностроительного комплекса
Моделирование инновационного развития машиностроительного комплекса
В статье проведён анализ уровня инновационного развития Вологодской области в целом и в разрезе отдельных отраслей экономики, в частности показаны сильные и слабые стороны результативности научно-технологического развития регионального машиностроения, его значимость и тенденции развития за последние годы; предложена многофакторная регрессионная модель, позволяющая при достижении целевых параметров повысить долю новой и усовершенствованной продукции, производимой предприятиями комплекса.
Инновационное развитие в машиностроении, многофакторные регрессионные модели инноваций.
Илья Михайлович
ГУЛЫЙ ст. преподаватель кафедры экономики и менеджмента Вологодского государственного технического университета
Анатолий Павлович
ДОРОГОВЦЕВ доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАСХН, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой экономики и менеджмента
Вологодского государственного технического университета
В настоящее время российская экономика находится на этапе больших возможностей в плане реализации наиболее приоритетного для неё пути дальнейшего стратегического развития – инновационного экономического роста. Потребность в постановке на «инновационные рельсы» испытывают все отрасли экономики, как высокотехнологичные, так и с традиционной технологией. Инновационный путь является наиболее эффективным вариантом долгосрочного устойчивого развития экономики и залогом постепенного выхода страны на новые экономические рубежи.
Машиностроение является общепризнанным главным плацдармом для инновационных преобразований в экономике и ускорения технологического прогресса.
Эта отрасль – одна из самых наукоёмких и стратегически значимых. От динамики её развития и прогрессивных качественных и количественных изменений зависит достижение необходимого роста производства и повышение его конкурентоспособности за счёт выхода на более высокий технико-технологический уровень.
Машиностроительный комплекс Вологодской области представлен тремя основными видами деятельности: 1) производство машин и оборудования (более 80% совокупного объёма производства комплекса); 2) производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; 3) производство транспортных средств и оборудования. Доля комплекса в объёме отгруженной продукции промышленности региона составляет 5%. Из более чем 650 производств самыми крупными являются: ЗАО «Вологодский подшипниковый завод» (подшипники качения), ООО «ССМ-Тяжмаш» (ремонт металлургического оборудования, литьё) и ОАО «Вологодский оптико-механический завод» (производство вооружений и военной техники).
Основные виды продукции: подшипники качения, деревообрабатывающие станки, троллейбусы, технологическое оборудование для агропромышленного комплекса, оптико-механические и электронные приборы, здания из легких металлоконструкций, эмалированная посуда и др. Кроме того, производится ремонт различного оборудования.
Физический объём производства на машиностроительных предприятиях Вологодской области вырос в 2008 году по сравнению с предыдущим годом на 12% (рис. 1) , в то время как спад в промышленности составил 4% (негативные тенденции в экономике). Заметим, что российский, и в частности региональный, машиностроительный комплекс развивался за последние годы более динамично, чем промышленность в целом.
В 2008 г. машиностроительными предприятиями области отгружено товаров собственного производства на 18,4 млрд. руб. За указанный период выросло производство электрических кранов, машин и оборудования для животноводства, низковольтной электрической аппаратуры, комплектных
Рисунок 1. Динамика объёма производства машиностроительных предприятий

Примечание. До 2004 г. включительно приведены данные по отрасли «Машиностроение и металлообработка»; с 2005 г. – суммарные данные по производству машин и оборудования, электро-, электронного и оптического оборудования, транспортных средств и оборудования.
Таблица 1. Доля машиностроительного комплекса в промышленности Вологодской области, % [3]
При небольшом удельном весе в объёме производства промышленной продукции области (в 2008 году – 5%) в отрасли занято 20% численности промышленнопроизводственного персонала. В таблице 1 представлены показатели, характеризующие значимость машиностроительного комплекса в региональном промышленном производстве.
Исследуемая отрасль является социально значимой: от её благополучия зависит социальная стабильность в регионе, развитие кадрового потенциала, сохранение большого числа рабочих мест (одна пятая общей численности занятых в промышленном секторе).
Для понимания вклада машиностроительного комплекса в инновационное движение Вологодской области необходимо провести анализ современного состояния уровня генерации и применения новшеств в хозяйственном комплексе региона в целом, а также в разрезе отдельных отраслей экономики.
Рисунок 2. Показатели, входящие в индекс инновационности региона* [2]
-
1. Подготовка
-
2. Создание новых знаний
-
3. Передача и применение знаний
-
4. Вывод инновационной продукции на рынок
человеческого капитала

-
1.1. Соотношение выпускников аспирантуры и вузов 1.2. Численность населения с учёными степенями (на 100 тыс. чел. населения)
-
1.3. Процент выпуска из учреждений послевузовского образования с защитой степени
-
1.4. Доля населения с высшим образованием в численности экономически активного населения
-
1.5. Занятость в секторе обрабатывающих производств
-
2.1. Внутренние затраты на исследования и разработки (% от ВРП)
-
2.2. Численность организаций, выполняющих исследования и разработки (% от общего числа организаций) 2.3. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками
-
3.1. Количество выданных патентов
-
3.2. Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации 3.3. Затраты на технологические инновации
-
4.1. Объём отгруженной инновационной продукции (% от общего объёма)
-
4.2. Затраты на информационные и телекоммуникационные технологии – ИКТ (% от ВРП)
-
4.3. Число использованных передовых производственных технологий
(на 10 тыс. чел. населения)
(% от ВРП)
* Индекс инновационности региона определяется как среднее арифметическое из 4-х промежуточных показателей инновационного развития по каждой из 4-х групп. Промежуточные показатели, в свою очередь, определяются как среднее арифметическое из частных показателей инновационности, определяемых по формуле: I rij = ( xirj - min nx i r j ) /( max nx i r j - min n xirj ) , где i – частный показатель инновационности ( Σ i = 14); j – порядковый номер группы показателей ( Σ j = 4); r – регион.
Рисунок 3. Рейтинг Вологодской области по уровню инновационного развития


Первым значимым моментом является исследование уровня инновационности региона. Инновационность региона – это его способность генерировать и внедрять инновационные разработки в своей экономической среде (на своей территории) [4].
С целью чёткого представления существующих позиций по показателю инновационности Вологодской области относительно других элементов национальной экономики рассчитаем уровень инновационного развития по методике Фонда стратегических разработок «Северо-Запад» [2]. Методика основана на показателях, максимально отражающих состояние исследуемого объекта с точки зрения преимуществ, достигнутых на основных стадиях инновационного процесса – от подготовки человеческого капитала до создания, передачи, применения знаний и в конечном итоге доведения инновационной продукции до потребителя (рис. 2) .
По уровню инновационного развития Вологодская область занимает в СевероЗападном федеральном округе средние позиции, оказавшись в 2007 году на пятом месте среди 10 регионов округа и на 47 месте среди 79 исследованных российских регионов (рис. 3). Область имеет сильные позиции на следующих стадиях инновационного процесса: подготовка человеческого капитала, вывод инновационной продукции на рынок (рис. 4) – в основном за счёт относительно высокого удельного веса инновационной продукции и относительно большого числа использованных в 2007 году производственных технологий. По остальным показателям – фазам инновационного процесса – область занимает средние (передача и применение знаний) и даже слабые (создание новых знаний) позиции. Последнее является следствием того, что регион уступает многим субъектам Федерации по уровню развития инновационной инфраструктуры (научные организации, инновационные фонды, центры трансфера технологий и др.).
Для выявления источников инновационного роста исследуемого региона на современном этапе охарактеризуем эффективность инновационной деятельности в производственном секторе экономики Вологодской области.
К важнейшим показателям, используемым при оценке интенсивности внедрения инновационных разработок в производстве, отнесём:
•уровень инновационной активности – процент организаций, занимающихся внедрением инноваций, в общем числе обследуемых органами государственной статистики организаций;
-
• долю инновационной продукции в общем объёме;
Рисунок 4. Групповые значения индексов инновационного развития по стадиям инновационного процесса в регионах СЗФО (2007 г.)
Санкт-Петербург
Псковс кая область
Новгородская область
Мурманская область
Л ени нгр адс кая область
Калининградская область
Вол ого дс кая область
Арх ан гел ьс кая область
Респу бл ик а Ко ми
Республи ка Кар елия

00,511,522,53
Значение индекса по каждой из 4-х гр упп
□ 1. Подготовка человеческого капитала
□2. Создание но вых знаний
□ 3. Пер едача и применен ие знан ий
Q4. Вывод ин новац ион ной продук ц ии на рынок
-
• затраты на технологические инновации и их удельный вес в объёме отгруженной продукции;
-
• численность персонала, занятого исследованиями и разработками;
•количество заявок на патенты, а также число патентов, выданных за определённый период.
В число наиболее инновационно активных предприятий в 2008 году входили предприятия текстильного и швейного (28,6%), металлургического производства (25%) и машиностроительного комплекса (выпуск машин и оборудования – 27,3%; рис. 5 ).
Таким образом, региональный машиностроительный комплекс отличается сравнительно высоким уровнем инновационной активности, что является предпосылкой для его трансформации в устойчивую инновационную точку роста.
В 2008 году доля инновационной продукции предприятий по выпуску машин и оборудования по сравнению с организациями промышленного сектора была самой высокой, достигнув рекордного за последние годы значения – 33,8% (рис. 6).
Инновациями в области внедрения новых видов продукции занимались ОАО «Транс-Альфа Электро» (выпуск сочленённого троллейбуса с низким уровнем пола, евродизайн), ЗАО «Вологодский подшипниковый завод» (подшипники для железнодорожного транспорта); ОАО «Вологодский оптико-механический завод» гироскопы, тепловизионные прицелы); ОАО «Вологодский машиностроительный завод» (современные модели городских автобусов); ЗАО «Вологодский электромеханический завод» (высоковольтная электрическая аппаратура) и другие предприятия.
Высокой доли инновационной продукции достигли предприятия металлургического производства (6,8%) и производства прочих неметаллических минеральных продуктов (14,4%). В частности,
Рисунок 5. Инновационная активность по видам производств Вологодской области [7]

интенсивно внедряются новшества на предприятиях по изготовлению строительных конструкций и материалов (современные композиционные материалы: керамзитовый кирпич, продукция из пенобетона, пенополистерола и др.). В 2008 году в промышленном секторе области доля инновационной продукции наиболее высока была у предприятий машиностроительного комплекса (табл. 2) .
Рисунок 7 характеризует степень использования интеллектуального человеческого капитала в отраслях промышленности области. Наиболее полно укомплектованы научно-техническими специалистами металлургическая промышленность (предприятия холдинга «Северстальгрупп») и химическое производство (вертикальноинтегрированная группа «Фосагро»).
Доля персонала, занятого исследованиями и разработками в машиностроении области, по сравнению с аналогичным показателем по стране меньше более чем в 3 раза. Это говорит о недостатке высококвалифицированного персонала для планомерной активизации инновационных преобразований в региональном машиностроительном бизнесе. Данная проблема вызвана отсутствием на многих предприятиях подразделений, систематически занимающихся исследованиями и конструкторскими разработками, отсутствием отраслевых исследовательских учреждений, конструкторских бюро, лабораторий,
Рисунок 6. Показатели эффективности производства и инновационной деятельности в промышленности Вологодской области в 2008 году [7]

а также современных форм инновационной инфраструктуры: специализированных технопарков, центров технологического развития, инкубаторов производства для малых предприятий, центров субконтрактации и поддержки межзаводской кооперации.
Прослеживается определённая корреляция отраслевой направленности патен- тования собственных разработок с показателями уровня инновационной активности. По числу поданных заявок на патенты (изобретения, полезные модели, промышленные образцы) лидируют предприятия чёрной металлургии, машиностроительного комплекса (табл. 3).
Учитывая значимость инновационной модели роста машиностроительных пред-
Таблица 2. Доля инновационной продукции Вологодской области, % [7]
Отрасль экономики |
Значение по периодам |
|
2006 – 2008 гг. в среднем |
2008 г. |
|
Промышленность |
6,1 |
6,5 |
Машиностроение |
12,3 |
30,4 |
Примечание. В 2008 году наиболее высокие значения объёмов инновационной продукции, по данным статистического обследования, проведенного органами Росстата, отмечены в ООО «ССМ-Тяжмаш», ООО «Спецмонтаж», ОАО «Домнаремонт», ООО «Прокатмонтаж-5», ЗАО «Фирма Стоик», ОАО Череповецкий завод автоспецоборудования «Красная звезда», ОАО «Череповецкий литейно-механический завод». |
Рисунок 7. Численность работников, занятых исследованиями и разработками в промышленности Вологодской области и России в 2007 году, чел. на 10 тыс. работающих

приятий, отметим ключевые моменты, которые будут способствовать усилению влияния технологических факторов роста в ближайшей и долгосрочной перспективе (табл. 4) .
Для преодоления негативных моментов инновационного развития машиностроительного комплекса одной из главных задач является разработка целевых параметров, достижение которых позволит существенно повысить уровень инновационности. В этой связи значимо построение экономическо-математических моделей инновационно-технологического роста машиностроительной отрасли. Необходимо выявить причинно-следственные связи с определением главного, важнейшего результирующего показателя и остальных факторов, наиболее существенно влияющих на него.
Таблица 3. Количество поданных заявок на патенты в промышленности Вологодской области, шт. [7]
Вид промышленной деятельности |
2007 г. |
2008 г. |
1. Производство пищевых продуктов |
3 |
- |
2. Металлургическое производство |
49 |
49 |
3. Производство электро-, электронного и оптического оборудования |
27 |
27 |
4. Производство транспортных средств и оборудования |
1 |
2 |
5. Производство и распределение электроэнергии, газа, воды |
- |
1 |
Всего |
80 |
79 |
Таблица 4. Ключевые факторы, влияющие на инновационный процесс в современных условиях при реализации технологических факторов роста [2]
Что формировало инновационное развитие в прошлом |
Что определяет инновационное развитие в настоящее время |
1. Локализация (территориальный аспект) |
|
Согласно отраслевой специализации регионов |
Согласно наличию на территории условий для определённой деятельности |
2. Масштаб |
|
Крупные научно-исследовательские институты |
Несколько технологичных отраслей, высокий потенциал кластеризации |
3. Среда |
|
Закрытая, инерционная среда организаций |
Открытая и разнообразная городская и региональная среда. Высокая миграция, много студентов |
4. Подготовка кадров |
|
Ориентированная на фундаментальные знания |
Ориентированная на практику технологичных видов деятельности, культурная политика |
5. Поддержка со стороны власти |
|
Общие программы поддержки инноваций |
Целенаправленное создание условий для определенных видов инновационной деятельности |
6. Инфраструктура |
|
Конструкторские бюро при заводах, отраслевые НИИ, закрытые административно-территориальные образования (ЗАТО) |
Технопарки, лаборатории корпораций, инновационные вузы, центры трансфера технологий, центры инновационного технологического развития (ИТЦ) |
Особо важным и в то же время сложным представляется выявление основного целевого инновационного ориентира и тех показателей, которые окажут на него наибольшее воздействие. На рисунке 8 приведён результат систематизации факторных и зависимых переменных, которые будут служить исходной базой конструируемой регрессионной модели.
Путём дальнейшего отбора факторов для включения в модель, отсеивания показателей с неявно выраженной корреляцией, а также тех факторов, по которым отсутствует статистическая база анализа (например, сложность применения таких показателей, как кооперация предприятий, субконтрактные отношения, совместные исследования и разработки), предлагается степенная зависимость, как наиболее предпочтительная для составления многофакторных моделей показателей, имеющих разное количественное и качественное содержание (формула 1) :
где a; b 1 ; b 2 ; b 3 ; ... ; bn – параметры уравнения множественной регрессии.
В качестве целевой функции (yx ) выбран показатель доли инновационной продукции в общем объёме продукции, выпущенной (отгруженной) в машиностроительном комплексе. Факторные переменные xi представлены следующими показателями:
x1 – число работников, выполняющих исследования и разработки, в расчёте на 10 тыс. персонала;
x2 – затраты на технологические инновации, на 1 среднесписочного работника в сопоставимых ценах 2007 года, руб./чел.;
x3 – уровень инновационной активности организаций, %;
x4 – удельный вес работников с высшим образованием, %;
x5 – вознаграждения за изобретения и рацпредложения в расчёте на 1 среднесписочного работника, в сопоставимых ценах 2007 года, руб./чел.
Исходной информационной базой послужили данные Федеральной службы государственной статистики, характеризующие результаты деятельности машиностроительного комплекса [3]. В результате оценки параметров уравнения множествен-
Рисунок 8. Показатели, предлагаемые в регрессионной модели

ной регрессии получена следующая зависимость доли инновационной продукции от вышеназванных факторов (формула 2) :
0,44 0,10 0,05 0,20 0,25
У х = 0,08 • x 1, • x 2, • x 3, • x 4, • x 5, (2)
Найденная математическая зависимость показывает, что доля инновационной продукции машиностроительного комплекса может быть увеличена:
– за счёт повышения доли персонала, занятого исследованиями и разработками (при её росте на 1% доля инновационной продукции возрастает на 0,44%);
– совершенствования структуры затрат (повышение удельных затрат на технологические инновации в расчёте на 1 работника на 1% ведет к соответствующему увеличению доли инновационной продукции на 0,1%);
– роста доли работников с высшим образованием, повышения уровня материальной мотивации инновационных предложений, а также инновационной активности предприятий (доля инновационной продукции при увеличении значения указанных факторов на 1% возрастёт соответственно на 0,20; 0,25 и 0,05%).
Таблица 5. Результаты решения модели инновационного развития машиностроительного комплекса*
Год |
Удельный вес инновационной продукции (y), % |
Значение факторов, в соответствующих единицах измерения |
Значение y x по уравнению регрессии, % |
||||
x 1 |
x 2 |
x 3 |
x 4 |
x 5 |
|||
1999 |
7,9 |
77 |
4 363,8 |
12,8 |
15,5 |
74 |
7,0 |
2000 |
9,0 |
78 |
5 504,6 |
17,2 |
16,7 |
70 |
7,3 |
2001 |
9,2 |
79 |
8 398,3 |
15,2 |
18,6 |
90 |
8,3 |
2002 |
6,9 |
81 |
10 769,3 |
19,5 |
17,7 |
101 |
8,8 |
2003 |
7,6 |
83 |
12 929,9 |
20,6 |
18,1 |
120 |
9,6 |
2004 |
10,1 |
83 |
11 698,9 |
21,3 |
19,2 |
138 |
9,9 |
2005 |
12,3 |
103 |
12 735,7 |
22,1 |
18,8 |
153 |
11,3 |
2006 |
12,0 |
106 |
18 438,6 |
22,4 |
19,5 |
117 |
11,2 |
2007 |
11,2 |
106 |
16 919,4 |
22,6 |
22,4 |
167 |
12,4 |
* В модель включены показатели по машиностроительному комплексу России в целом вследствие наличия статистической базы для построения устойчивых динамических рядов. Построено на основе данных [3].
Оценка существенности параметров уравнения регрессии позволяет сделать вывод о достаточно большой степени тесноты связи (коэффициент множественной детерминации равняется 0,9, значение критерия Фишера тоже высокое – 6,7).
Использование регрессионной модели инновационного развития машиностроительного комплекса позволит сформулировать предложения и рекомендации относительно того, какими должны быть параметры развития на перспективу для обеспечения приемлемого целевого уровня инноваций. Подставляя в модель улучшенные значения переменных, можно численно рассчитать эффективность мероприятий по целенаправленному переходу машиностроения на инновационную модель экономического роста.
В таблице 6 показаны текущие и целевые параметры развития регионального машиностроения (целевые ориентиры выбраны при помощи сравнения достигнутых за 2007 год значений показателей комплекса со средними значениями показателей регионов-лидеров инновационного развития России, а также передовых стран).
Судя по данным таблицы, удельный вес инновационной продукции машиностроительного комплекса области при дости- жении целевых параметров, свойственных развитым странам – лидерам по уровню технологического развития, как показывают прогнозные расчёты, выполненные с помощью полученной модели, возрастет до 24,8%.
В настоящее время число работников, занятых исследованиями и разработками, в машиностроительном комплексе страны в среднем составляет 106 человек на 10 тысяч работающих, в Вологодской области – 33. Усилия по привлечению квалифицированных инженерно-технических кадров, совершенствованию образовательного состава персонала в сторону повышения доли работников с высшим образованием служат основой для перехода отрасли к инновационной модели развития. Для увеличения объёма и доли инновационной продукции необходимо изменить подходы к финансированию инновационной деятельности на предприятиях. Переход от остаточного финансирования, сопровождающегося незначительным объёмом затрат на инновации, к целевому вложению средств в разработку новых изделий, модернизацию, закупку нового оборудования позволит достичь высокого уровня инновационности в машиностроении.
Представленная в статье экономическая модель и её дальнейшее применение
Таблица 6. Моделирование параметров машиностроительного комплекса Вологодской области с помощью регрессионной модели