Оценка инновационного потенциала региона

В настоящее время в мировом хозяйстве активно формируется новый тип интенсивного экономического роста, который обуславливает повышение внимания к проблеме совершенствования механизмов научно-технического развития экономики, взаимодействия институтов государства, научно-технической сферы и рыночных сил [1].

Он имеет в своей основе систему наращивания знаний и воплощения их в инновации, а также механизмы расширенного воспроизводства и капитализации инноваций. Эффективность этих механизмов определяет инновационную Для цитирования

Сазонова А.С., Филиппова Л.Б., Филиппов Р.А. Оценка инновационного         потенцила         региона // Вестник

способность экономики, т. е. способность создавать и осуществлять диффузию новшеств в хозяйственной среде [2, 3].

Одним из главных механизмов реструктуризации экономики России, её модернизации и устойчивого подъёма должна стать национальная инновационная система, поскольку именно этот механизм создаёт необходимые условия и предпосылки для перехода экономики к её новому технологическому укладу, обеспечивающему инновационный тип экономического роста [4].

Реализация инновационно–ориентированных процессов преобразования российской экономики на современном этапе развития требует формирования региональных инновационных систем, предопределяющих в перспективе рост конкурентоспособности народного хозяйства страны. Оптимальное функционирование инновационной системы региона как важнейшего звена национальной инновационной системы зависит от наличия, состояния и уровня развитости ее инновационного потенциала, который, в свою очередь, определяет экономический рост не только отдельно взятого региона, но и страны в целом.

Инновационный потенциал – это сложная экономическая величина, достаточно трудно подвергающаяся оценке. Трудность эта связана в первую очередь с тем, что не существует единого определения этого понятия. Эта величина многогранна, и в зависимости от различных подходов можно рассматривать инновационный потенциал с разных позиций.

Особенностью инновационного развития Российской Федерации, в частности Центрального Федерального Округа, является высокая степень неравномерности регионального развития. В большей степени это определяется спецификой каждого региона, характеризующейся исторически сложившейся специализацией, особым географическим положением, а также инновационным потенциалом. В условиях современной экономики именно величина инновационного потенциала и эффективность его использования предопределяет возможности и горизонты роста региональной экономической системы [5].

Инновационный потенциал выступает подсистемой социально-экономического потенциала региона, при этом все части общего потенциала тесно связаны между собой. Эффективная реализация общего потенциала зависит от состояния как каждой из его частей, так и их взаимодействия. В этом случае развитие всех подсистем должно быть сбалансированным, поскольку отставание одной из них выступает сдерживающим фактором как для системы в целом, так и для отдельных ее составляющих.

Для оценки инновационного потенциала, для прогнозирования этого показателя и определения величины влияния инновационного показателя на развитие экономики необходимо дать наиболее точное определение понятию и определить его состав.

За последнее время в отечественной и международной практике исследований сформировалось множество подходов к рассмотрению понятия инновационного потенциала, его сущности и состава.

В рамках первого подхода инновационный потенциал рассматривается как мера готовности и способности экономической системы к осуществлению инновационной деятельности.

В рамках второго подхода можно назвать работы С.И. Кравченко и И.С. Кладченко, в основе которых лежит именно понятие «потенциал» и «инновация». С.И. Кравченко и И.С. Кладченко рассматривают понятие «потенциал» в широком смысле и определяют его как «силу, возможность, способность, существующую в скрытом виде и проявляющуюся в определенных условиях». Отсюда, инновационный потенциал – это совокупность факторов, имеющихся в наличии, которые могут быть использованы и приведены в действие для достижения определенной цели, результата» [6].

Третья группа авторов трактует инновационный потенциал как совокупность ресурсов: кадровых, материально-технических, организационно-управленческих, информационных, обеспечивающих осуществление инновационной деятельности экономической системой.

Пятый подход к определению инновационного потенциала основан на понятии инновационного процесса. Под инновационным процессом понимается деятельность субъектов региона в области планирования, разработки, апробации инноваций, а под результатом – эффективность инновационной деятельности в регионе.

Шестой подход основан на рассмотрении инновационного потенциала как комплексного показателя производственно-технологического, трудового, финансового, организационно-управленческого и интеллектуального потенциалов [7].

Основная часть

Проведя анализ существующих подходов к определению понятия «инновационный потенциал», можно сформулировать следующее определение: инновационный потенциал – это совокупность ресурсных и организационных возможностей экономической системы к инновационному развитию, обеспечению непрерывного инновационного процесса.

Для того чтобы обеспечить непрерывный инновационный процесс, регион должен обладать совокупностью факторов и условий, способствующих инновационной деятельности:

• 1)    Научно-производственные – факторы научного потенциала региона, кадровый потенциал, производственный потенциал – материальнотехнические средства, прогрессивные технологии, хозяйственная и научно-техническая инфраструктура.

• 2)    Экономические факторы – наличие и достаточность собственных финансовых ресурсов региона для осуществления инновационной деятельности. Экономические и научнопроизводственные факторы – основная ресурсная составляющая инновационного потенциала, фундамент для возникновения инновационного процесса.

• 3)    Правовые факторы включают законодательные меры (особенно льготы), поощряющие инновационную деятельность, государственная поддержка инноваций.

• 4)    Организационно-управленческие факторы выступают в роли показателей способности региона к внедрению и распространению новшеств. В эту группу входят факторы организационного потенциала – инновационная активность предприятий. Кроме того, это спрос на результаты инновационной деятельности, внешнеэкономическое сотрудничество, экспорт инновационных товаров и услуг, технологический обмен в организациях, осуществляющих инновации. В эту же группу также можно отнести факторы инвестиционной привлекательности региона.

В этом рассмотрении инновационный потенциал представляется интегральной величиной, включающий в свой состав систему факторов-показателей, отражающих четыре основные составляющие инновационного потенциала, рассмотренные выше.

Математическая модель инновационного потенциала региона может быть представлена следующим образом (1):

ИП р =< НП р , Э р , П р , ОУ р > (1)

где ИП р – обобщенный показатель инновационного потенциала региона, НП р – комплексный показатель научно-производственных факторов, Э р – комплексный показатель экономических факторов региона, П р – комплексный показатель, отражающий правовую поддержку инноваций, ОУ р – комплексный показатель, отражающий организационно-управленческие факторы.

В свою очередь, каждый из входящих в модель комплексных показателей может быть представлен как интегральная величина входящих в него факторов.

Первоначальной задачей для оценки инновационного потенциала региона является формирование системы факторов четырех к омпонентных составляющих.

Научно-производственные факторы:

─ используемые передовые производственные технологии в регионе (ед.) 1 ;

─ объем инновационных товаров, работ, услуг в регионе (млн руб.) 2 ;

─ удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг в регионе (проц.) 3 ;

─ численность исследователей в регионе – докторов наук (чел.);

─ численность исследователей в регионе – кандидатов наук (чел.);

─ общая численность исследователей в регионе (чел.);

─ численность аспирантов в регионе;

─ численность докторантов в регионе;

─ выдано патентов  на изобретения, полезные модели, промышленные образцы (ед.)4;

─ разработанные передовые технологии в регионе (ед.) 5 ;

Экономические факторы:

─ затраты на технологические инновации организаций в регионе (млн руб.) 6 ;

─ внутренние затраты на научные исследования и разработки в регионе (млн руб.);

─ Правовые факторы:

─ наличие программ социально-экономического развития в регионе (ед.);

─ наличие законов, постановлений, иных нормативных актов, регламентирующих инновационную деятельность в регионе (ед.);

─ наличие стратегий научно-технического и инновационного развития в регионе (план, программа и др.) в ед.;

Организационно-управленческие факторы:

─ инновационная активность организаций в регионе (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций) в процентах 7 ;

• ⁶    По данным формы федерального статистического наблюдения № 4-инновация "Сведения об инновационной деятельности организации" (годовая). Начиная с отчета за 2011 год, в отчет включены организации с 73 кодом ОКВЭД. Начиная с отчета за 2015 год, в отчет включены организации с кодами ОКВЭД 45.21.7; 45.22; 45.25.

• ⁷    По данным формы федерального статистического наблюдения № 4-инновация "Сведения об инновационной деятельности организации" (годовая). Начиная с отчета за 2011 год, в отчет включены организации с 73 кодом ОКВЭД. Начиная с отчета за 2015 год, в отчет включены организации с кодами ОКВЭД 45.21.7; 45.22; 45.25.

─ организации инновационной инфраструктуры в регионе (ед.);

─ инновационно активные предприятия в регионе (ед.);

─ мероприятия (региональные конкурсы, выставки, ярмарки), направленные на повышение инновационной активности в регионе (ед.);

─ инвестиции в основной капитал (млн руб.);

─ внешнеторговый оборот, (млн долл.);

─ объем экспорта (млн долл.).

Для выполнения расчетов комплексного показателя по всем факторам была собрана статистическая информация за 2016 год.

На первом этапе построения математической модели был корреляционный анализ в группах факторов, в результате которого были выявлены тесные взаимосвязи между некоторыми индикаторами. Таким образом, в итоговую математическую модель инновационного потенциала вошли следующие факторы:

• •    х1 – используемые передовые производственные технологии в регионе (ед.);

• •    х2 – объем инновационных товаров, работ, услуг в регионе (млн руб.);

• •    х3 – общая численность исследователей в регионе (чел.);

• •    х4 – численность аспирантов в регионе;

• •    х5 – численность докторантов в регионе;

• •    х6 – выдано патентов на изобретения, полезные модели, промышленные образцы (ед.);

• •    х7 – разработанные передовые технологии в регионе (ед.);

• •    х8 – инновационная активность организаций в регионе (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций) в процентах;

• •    х9 – организации инновационной инфраструктуры в регионе (ед.);

• •    х10 – мероприятия (региональные конкурсы, выставки, ярмарки), направленные на повышение инновационной активности в регионе (ед.);

• •    х11 – затраты на технологические инновации организаций в регионе (млн руб.);

• •    х12 – инвестиции в основной капитал (млн руб.);

• •    х13 – внешнеторговый оборот, (млн долл.);

• •    х14 – наличие программ социальноэкономического развития в регионе (ед.);

• •    х15 – наличие законов, постановлений, иных нормативных актов, регламентирующих инновационную деятельность в регионе (ед.);

• •    х16 – наличие стратегий научно-т ехнического и инновационного развития в регионе (план, программа и др.) в ед.;

В силу того, что все входящие в итоговую модель переменные отличаются как по физическому смыслу, так и по абсолютным величинам, целесообразно перед построением диаграмм провести процедуру нормализации значений факторов-индикаторов.

Линейная нормализация значений была выполнена по формуле:

x-x ir      i min ir = х — X. .

i max i min

где n ir – нормализованное значение i -ого фактора-индикатора по r -ому региону в рассматриваемом массиве данных, 0 ≤ n ir ≤ 1; x ir – абсолютное или относительное (фактическое) значение i -ого фактора для r-ого региона в рассматриваемом массиве данных; x imin и x imax – минимальное и максимальное значение i -ого фактора в рассматриваемом массиве данных.

Расчет интегрированного показателя инновационного потенциала региона был выполнен с использованием метода площадных диаграмм. Сущность метода заключается в том, что комплексная величина определяется как площадь плоской фигуры, образованной лучами, длина которых определяется значениями факторов-индикаторов (рисунок 1) .

Графическое представление диаграммы необходимо исключительно для наглядности метода, все вычисление были выполнены аналитическими методами.

Расчет площадей диаграмм был выполнен по следующей формуле:

ⁱ k_ir ⋅ k _{( i +1) r} ⋅ sin(360/ i )

Sr = ∑                  , i=1                2

где S r – площадь построенной диаграммы для r -ого региона, k ir – нормализованное значение i -ого фактора-индикатора по r -ому региону в рассматриваемом массиве данных, i – количество выбранных для моделирования факторов-индикаторов.

Были рассчитаны значения инновационного потенциала для регионов Центрального федерального округа и выполнено ранжирование регионов в соответствии с итоговым значением (таблица 1) .

Используемые передовые технологии

Стратегия научно-технического и Used advanced tehnologies инновационного развития (план, программа

Внешнеторговый оборот, млн долл США

Foreign trade turnover, USD million

Инвестиции в основной капитал, млн руб

Investments in fixed assets, mln rubles

С ,6

Патенты

Patents

Мероприятия (региональные конкурсы, выставки, ярмарки)

Events

и т.п.)

Strategy of scientific and technical developme

Законодательство региона в сфере научнотехнической и инновационной

.    .               деятельности         .    .

Legislation of the region in the field of scientific a

Программа социально-экономического развития

The program of socio-Economic developme

Затраты на технологические инновации организаций, по субъектам Российской

, 1    1 -ФеД

Costs for technological innovation organizations

Объем инновационных товаров, работ,

The volume of innovative goods, works,

Services

Численность исследователей ВСЕГО

Number of Researchers

Численность аспирантов

Number of graduate students

Численность докторантов umber of doctoral students

Разработанные передовые технологии по субъектам РФ

Developed advanced technologies for the subjects of the Russian Federation

Инновационная активность организаций

Innovative activity of organizations

Организации инновационной т           инфраструктур 'Ы .

Innovative Infrastructure Organizations

Рисунок 1. Графическое представление площадной диаграммы для Брянской области

Figure 1. Graphical representation of the area diagram for the Bryansk region

Таблица 1.

Значения показателей инновационного потенциала регионов ЦФО

Values of the innovation potential of the CFD regions

Table 1.

Наименование региона | Name of region	Значение показателя инновационного потенциала The value of the indicator of innovation potential	Ранг Rank
Белгородская область | Belgorod region	0,540494	4
Брянская область | Bryansk region	0,113301	13
Владимирская область | Vladimir region	0,324105	7
Воронежская область | Voronezh region	1,749479	1
Ивановская область | Ivanovo region	0,172398	10
Калужская область | Kaluga region	0,607159	3
Костромская область | Kostroma region	0,015017	16
Курская область | Kursk Region	0,195228	9
Липецкая область | Lipetsk region	0,439600	6
Орловская область | Oryol Region	0,138273	11
Рязанская область | Ryazan Oblast	0,085663	14
Смоленская область | Smolensk region	0,050315	15
Тамбовская область | Tambov Region	0,128512	12
Тверская область | Tver region	0,208062	8
Тульская область | Tula region	0,642984	2
Ярославская область | Yaroslavl region	0,476100	5

Заключение

Высокими показателями по Центральному Федеральному округу обладают следующие области: Воронежская, Тульская, Костромская и Белгородская. Рязанская, Смоленская и Костромская области обладают довольно низкими показателями в сравнении с остальными регионами.

Рассматривая инновационный потенциал региона, следует оценивать уровень инновационного развития экономики, а также существующие возможности инновационного развития организаций, функционирующих на этой территории [9–12].

Следует заметить, что использованный подход приемлем для оценки инновационного потенциала различных организационных систем. Однако в зависимости от объекта исследования система факторов, входящих в компоненты обобщенного показателя, будет отличаться.