Оценка результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе
Автор: Вертакова Юлия Владимировна, Греченюк Ольга Николаевна
Журнал: Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии @tps-esst
Рубрика: Менеджмент, государственное и муниципальное управление
Статья в выпуске: 4 (38), 2018 года.
Бесплатный доступ
Авторы предлагают подход к формированию показателей для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе. Применяется корреляционно-регрессионный анализ для отбора показателей с большей степенью влияния и факторный анализ для построения модели влияния социально-экономических показателей экономических систем регионального уровня на результативность инновационной деятельности.
Инновации, инновационная деятельность, оценка результативности, экономическая политика
Короткий адрес: https://sciup.org/148320291
IDR: 148320291
Текст научной статьи Оценка результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе
Формирование инновационной экосистемы в регионах России вот уже много лет является приоритетной задачей государственной экономической политики. Этой теме уделено значительное внимание в трудах российских ученых и практиков [11, 12, 16, 18, 21, 22 и др.]. Основным приоритетом долгосрочной государственной политики, обозначенным в последних указах президента России, является достижение технологического лидерства российской экономики. Создание отраслей нового технологического уклада в современных условиях требует проведения масштабного обнов-
Исследование выполнено на основании государственного задания Минобрнауки России № 26.2671.2014 «Теоретико-методологические основы разработки и реализации кластерной политики на региональном уровне и научно-методическое обоснование инструментария прогрессивных структурных преобразований региональных социально-экономических систем».
ГРНТИ 06.52.13
Юлия Владимировна Вертакова – доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск).
Ольга Николаевна Греченюк – кандидат экономических наук, доцент кафедры региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск).
ления промышленности с целью достижения глобального технологического лидерства промышленности России.
Ежегодно государство инвестирует значительные средства в достижение ключевых показателей эффективности научно-технологической сферы. В течение последних 15 лет за счет федерального бюджета было создано более 1000 объектов инновационной инфраструктуры, включая 114 центров трансфера технологий, 160 технопарков, 200 бизнес-инкубаторов, 300 центров коллективного пользования. Тем не менее, в рейтинге инновационных экономик по версии Bloomberg 2017 года Россия заняла 26-е место, потеряв сразу 14 позиций по сравнению с предыдущим годом [5]. По данным Организации Объединённых Наций, Россия занимает 32 место в рейтинге стран мира по уровню расходов на НИОКР, однако в рейтинге глобальной конкурентоспособности страну опережают более сорока стран [2, 3]. Согласно докладу ЮНЕСКО «О науке до 2030 года», сумма затрат на развитие науки в РФ за 2017 год была в 10 раз меньше, чем у лидера рейтинга - США. Второе место по затратам занимает Китай. Также РФ по этому показателю обогнали Япония, Германия, Южная Корея и Франция [23].
В научной полемике по этой проблематике чаще всего уделяется внимание выявлению факторов сдерживания инновационной активности и формирования комплекса мер по стимулированию инновационной деятельности на разных уровнях. При этом вопрос адекватной и системной оценки результативности инновационной деятельности по-прежнему остается дискуссионным. Существуют различные системы мониторинга инновационной активности, разные наборы показателей, с той или иной стороны характеризующие инновационную деятельность, включаемые в те или иные рейтинги или стратегические программные документы.
При этом действенной непротиворечивой системы индикаторов инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе до сих пор не создано. В настоящее время система показателей инновационной деятельности региона включает показатели, характеризующие число организаций, осуществляющих инновационную деятельность (по видам инноваций), их удельный вес, а также затраты на инновации и объем инновационных товаров, работ, услуг [10]. Известны подходы, когда на уровне региона показатели разделены на 4 группы [19]:
-
1. Развитие инфраструктуры инновационной деятельности.
-
2. Развитие кадрового потенциала в сфере инноваций.
-
3. Развитие механизмов государственного управления инновационной деятельностью и институтов государственно-частного партнерства.
-
4. Обеспечение открытости региональной инновационной системы и экономики.
Мы разделяем позицию, что оценка результативности инновационной деятельности должна, в первую очередь, учитывать результаты инновационных процессов, то есть создаваемые и используемые передовые производственные технологии. Однако используемые в настоящее время такие показатели как число организаций, выполнявших исследования и разработки, численность персонала данных организаций, а также внутренние затраты по созданию новых технологий, по нашему мнению, результативность инновационной деятельности не характеризуют.
Уровень инновационной активности организаций экономических систем национального и регионального уровней определяется как отношение числа организаций, осуществлявших технологические, организационные или маркетинговые инновации, к общему числу обследованных за определенный период времени организаций. В статистическом сборнике таким показателем является «Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в общем числе организаций». Выбор таких показателей как «Число созданных передовых производственных технологий» и «Число используемых передовых производственных технологий» обусловлен также тем, что согласно Федеральной целевой научно-технической программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» [20], выделяют три основных блока, в соответствии со стадиями линейного инновационного цикла: генерация знаний, разработка и коммерциализация технологий.
Мы предлагаем использовать два результирующих показателя для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе. Первый и второй блок может характеризовать такой показатель, как «Число созданных передовых производственных технологий». Третий блок, по сути отражающий степень использования инноваций, будет харак- теризовать такой показатель, как «Число используемых передовых производственных технологий». На основании данных Росстата [10] с помощью корреляционного анализа нами была проведена оценка влияния 42 факторов на выбранные результирующие показатели. В результате проведенного анализа влияния факторов на число созданных передовых производственных технологий были выявлены 22 показателя, дифференцированные на пять групп факторов: инновационные, демографические, предпринимательские, образовательные и факторы потенциала (таблица 1).
Таблица 1
Оценка влияния факторов на число созданных передовых производственных технологий (регрессионные коэффициенты)
№ |
Число созданных передовых производственных технологий |
2013 п 2014 п 2015п 20161 |
2017 |
|||
ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ |
||||||
1. |
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
0,890 |
0,885 |
0,877 |
0,930 |
0,932 |
2. |
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
0,889 |
0,874 |
0,858 |
0,921 |
0,916 |
3. |
Внутренние затраты на исследования и разработки |
0,880 |
0,884 |
0,850 |
0,914 |
0,912 |
4. |
Число используемых передовых производственных технологий |
0,692 |
0,760 |
0,801 |
0,712 |
0,688 |
5. |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
0,752 |
0,799 |
0,762 |
0,730 |
0,788 |
6. |
Затраты на технологические инновации |
0,652 |
0,665 |
0,590 |
0,495 |
0,427 |
ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ |
||||||
7. |
Численность населения |
0,777 |
0,790 |
0,782 |
0,804 |
0,768 |
8. |
Численность экономически активного населения |
0,809 |
0,821 |
0,813 |
0,832 |
0,801 |
9. |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
0,838 |
0,843 |
0,824 |
0,855 |
0,827 |
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ ФАКТОРЫ |
||||||
10. |
Число предприятий и организаций |
0,846 |
0,863 |
0,841 |
0,899 |
0,918 |
11. |
Стоимость основных фондов |
0,725 |
0,725 |
0,684 |
0,737 |
0,710 |
12. |
Инвестиции в основной капитал |
0,746 |
0,737 |
0,689 |
0,679 |
0,605 |
13. |
Иностранные инвестиции в экономику РФ |
0,719 |
0,793 |
0,698 |
0,811 |
0,789 |
14. |
Прямые иностранные инвестиции |
0,301 |
0,591 |
0,662 |
0,783 |
0,805 |
15. |
Число кредитных организаций |
0,730 |
0,751 |
0,690 |
0,769 |
0,760 |
16. |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
0,701 |
0,687 |
0,735 |
0,712 |
0,731 |
17. |
Сальдированный финансовый результат деятельности организаций |
0,739 |
0,769 |
0,715 |
0,729 |
0,762 |
18. |
Сумма прибыли организаций |
0,735 |
0,772 |
0,718 |
0,783 |
0,762 |
ФАКТОРЫ ПОТЕНЦИАЛА |
||||||
19. |
Доходы консолидированных бюджетов |
0,723 |
0,760 |
0,690 |
0,765 |
0,704 |
20. |
Расходы консолидированных бюджетов |
0,716 |
0,765 |
0,697 |
0,766 |
0,868 |
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ |
||||||
21. |
Число образовательных учреждений высшего образования |
0,847 |
0,839 |
0,805 |
0,862 |
0,880 |
22. |
Численность студентов учреждений высшего образования |
0,833 |
0,830 |
0,798 |
0,855 |
0,824 |
Составлено авторами с использованием [10].
Для упрощения модели и сокращения количества факторов, влияющих на результирующий показатель, мы произвели редукцию показателей. Для этого провели попарное корреляционное сравнение для выявления факторов, оказывающих одинаковое воздействие. В таблице 2 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для группы инновационных факторов. По данным таблицы 2 видно, что ряд показателей имеют очень высокую степень зависимости или дублируют друг друга. В итоге из шести показателей группы инновационных факторов для дальнейшего рассмотрения оставляем только два – число организаций, выполнявших исследования и разработки и число организаций, осуществлявших технологические инновации.
В таблице 3 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для демографических факторов, из которой следует, что для дальнейшего рассмотрения следует оставить только показатель среднегодовой численности занятых в экономике, так как данный показатель оказывает большее влияние на число созданных передовых производственных технологий.
Таблица 2
Матрица попарного корреляционного сравнения группы инновационных факторов
Инновационные факторы |
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
Внутренние затраты на ис-следования и разработки |
Число используемых передовых производственных технологий |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
Затраты на технологи-ческие инновации |
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
1 |
0,986 |
0,976 |
0,649 |
0,665 |
0,349 |
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
0,986 |
1 |
0,994 |
0,688 |
0,636 |
0,357 |
Внутренние затраты на исследования и разработки |
0,976 |
0,994 |
1 |
0,658 |
0,590 |
0,339 |
Число используемых передовых производственных технологий |
0,649 |
0,688 |
0,658 |
1 |
0,737 |
0,454 |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
0,665 |
0,636 |
0,590 |
0,737 |
1 |
0,791 |
Затраты на технологические инновации |
0,349 |
0,357 |
0,339 |
0,454 |
0,791 |
1 |
Составлено авторами.
Таблица 3
Матрица попарного корреляционного сравнения группы демографических факторов
Демографические факторы |
Численность населения |
Численность экономически активного населения |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
Численность населения |
1 |
0,997 |
0,983 |
Численность экономически активного населения |
0,997 |
1 |
0,991 |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
0,983 |
0,991 |
1 |
Составлено авторами.
В таблице 4 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для предпринимательских факторов. Из нее следует, что из девяти показателей предпринимательских факторов оставлять необходимо только два – число предприятий и организаций и число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ.
Для факторов потенциала и образовательных факторов были проведены аналогичные расчеты. В результате оставлены в качестве используемых в дальнейшем анализе такие факторы, как расходы консолидированных бюджетов и число образовательных учреждений высшего образования в регионе.
В итоге из 22 факторов, оказывающих влияние на результирующий показатель, осталось только 7 показателей. В таблице 5 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для оставшихся факторов.
Таблица 4
Матрица попарного корреляционного сравнения группы предпринимательских факторов
Предпринимательские факторы |
Число пред-при-ятий и организаций |
Стоимость основных фондов |
Инвестиции в основной капитал |
Ино-странные ин-вести-ции в экономику РФ |
Прямые ино-странные ин-вести-ции |
Число кредитных орга-низа-ций |
Число филиалов ком-мерче-ских банков в субъекте РФ |
Сальдирован-ный фи-нансо-вый результат деятельности организаций |
Сумма прибыли ор-ганиза-ций |
Число предприятий и организаций |
1 |
0,842 |
0,666 |
0,934 |
0,915 |
0,923 |
0,683 |
0,888 |
0,911 |
Стоимость основных фондов |
0,842 |
1 |
0,888 |
0,836 |
0,801 |
0,826 |
0,704 |
0,952 |
0,947 |
Инвестиции в основной капитал |
0,666 |
0,888 |
1 |
0,592 |
0,583 |
0,564 |
0,791 |
0,768 |
0,748 |
Иностранные инвестиции в экономику РФ |
0,934 |
0,836 |
0,592 |
1 |
0,957 |
0,980 |
0,481 |
0,926 |
0,947 |
Прямые иностранные инвестиции |
0,915 |
0,801 |
0,583 |
0,957 |
1 |
0,908 |
0,490 |
0,859 |
0,884 |
Число кредитных организаций |
0,923 |
0,826 |
0,564 |
0,980 |
0,908 |
1 |
0,474 |
0,930 |
0,951 |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
0,683 |
0,704 |
0,791 |
0,481 |
0,490 |
0,474 |
1 |
0,567 |
0,571 |
Сальдированный финансовый результат деятельности организаций |
0,888 |
0,952 |
0,768 |
0,926 |
0,859 |
0,930 |
0,567 |
1 |
0,997 |
Сумма прибыли организаций |
0,911 |
0,947 |
0,748 |
0,947 |
0,884 |
0,951 |
0,571 |
0,997 |
1 |
Составлено авторами.
По данным таблицы 5 видно, что число организаций, выполнявших исследования и разработки, очень сильно коррелирует с числом предприятий и организаций, со среднегодовой численностью занятых в экономике, с числом образовательных учреждений. В то же время, все перечисленные факторы очень тесно связаны между собой. Это говорит о том, что данные факторы влияют одинаково на результирующий показатель. Таким образом, пять факторов заменяем одним фактором – числом организаций, выполнявших исследования и разработки. Этот показатель оказывает наибольшее влияние на число созданных передовых производственных технологий.
Показатель числа организаций, выполнявших исследования и разработки имеет не очень высокую степень корреляции с числом организаций, осуществлявших технологические инновации, и с числом филиалов коммерческих банков в субъекте РФ. Однако последние два фактора сильно связаны между собой. Поэтому из них выбираем один – число организаций, осуществлявших технологические инновации, так как данный показатель оказывает большее влияние на результирующий показатель.
Таким образом, по результатам проведенного исследования мы доказали, что из множества всевозможных факторов социально-экономического развития регионов, достаточно только двух факторов для построения модели влияния на число созданных передовых производственных технологий. Теперь перейдем к рассмотрению второго результирующего показателя – число используемых передовых производственных технологий. В результате проведенного анализа влияния факторов на число используемых передовых производственных технологий были выявлены 15 показателей (таблица 6).
Таблица 5
Матрица попарного корреляционного сравнения группы оставшихся факторов
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
Число пред-при-ятий и организаций |
Число организаций, осуществлявших тех-нологиче-ские инновации |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
Валовой ре-гио-наль-ный продукт |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
Число об-разова-тельных учреждений высшего образования |
|
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
1 |
0,980 |
0,665 |
0,892 |
0,887 |
0,682 |
0,967 |
Число предприятий и организаций |
0,980 |
1 |
0,644 |
0,900 |
0,933 |
0,683 |
0,986 |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
0,665 |
0,644 |
1 |
0,832 |
0,612 |
0,871 |
0,580 |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
0,892 |
0,900 |
0,832 |
1 |
0,877 |
0,875 |
0,885 |
Расходы консолидирован-ных бюджетов |
0,567 |
0,933 |
0,712 |
0,772 |
1 |
0,692 |
0,951 |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
0,682 |
0,683 |
0,871 |
0,875 |
0,680 |
1 |
0,656 |
Число образовательных учреждений высшего образования |
0,967 |
0,986 |
0,580 |
0,885 |
0,914 |
0,656 |
1 |
Составлено авторами.
Таблица 6
Оценка влияния факторов на число используемых передовых производственных технологий на территории региона
№ |
Число используемых передовых производственных технологий |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ |
||||||
1. |
Число организаций, выполнявших исследования и разработки |
0,530 |
0,560 |
0,584 |
0,539 |
0,649 |
2. |
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
0,619 |
0,629 |
0,650 |
0,679 |
0,688 |
3. |
Внутренние затраты на исследования и разработки |
0,578 |
0,599 |
0,622 |
0,555 |
0,658 |
4. |
Число созданных передовых производственных технологий |
0,692 |
0,760 |
0,801 |
0,712 |
0,688 |
5. |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
0,755 |
0,733 |
0,721 |
0,737 |
0,737 |
Окончание табл. 6
№ |
Число используемых передовых производственных технологий |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ |
||||||
6. |
Численность населения |
0,609 |
0,605 |
0,617 |
0,627 |
0,625 |
7. |
Численность экономически активного населения |
0,611 |
0,610 |
0,621 |
0,622 |
0,617 |
8. |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
0,605 |
0,612 |
0,631 |
0,641 |
0,639 |
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ ФАКТОРЫ |
||||||
9. |
Число предприятий и организаций |
0,487 |
0,506 |
0,559 |
0,517 |
0,640 |
10. |
Стоимость основных фондов |
0,493 |
0,467 |
0,533 |
0,489 |
0,613 |
11. |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
0,600 |
0,580 |
0,600 |
0,628 |
0,669 |
ФАКТОРЫ ПОТЕНЦИАЛА |
||||||
12. |
Доходы консолидированных бюджетов |
0,512 |
0,494 |
0,552 |
0,497 |
0,625 |
13. |
Расходы консолидированных бюджетов |
0,515 |
0,504 |
0,563 |
0,499 |
0,646 |
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ |
||||||
14. |
Число образовательных учреждений высшего образования |
0,461 |
0,474 |
0,526 |
0,479 |
0,609 |
15. |
Численность студентов учреждений высшего образования |
0,519 |
0,521 |
0,576 |
0,544 |
0,664 |
Составлено авторами с использованием [6, 7].
Таблица 7
Матрица попарного корреляционного сравнения группы оставшихся факторов
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
Число предприятий и организаций |
Число организаций, осуществлявших тех-нологиче-ские инновации |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
Расходы консолидированных бюджетов |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
Численность студентов учреждений высшего образования |
|
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
1 |
0,973 |
0,636 |
0,867 |
0,969 |
0,632 |
0,941 |
Число предприятий и организаций |
0,973 |
1 |
0,644 |
0,900 |
0,979 |
0,683 |
0,978 |
Число организаций, осуществлявших технологические инновации |
0,636 |
0,644 |
1 |
0,832 |
0,527 |
0,871 |
0,664 |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
0,867 |
0,900 |
0,832 |
1 |
0,914 |
0,875 |
0,930 |
Расходы консолидированных бюджетов |
0,969 |
0,979 |
0,527 |
0,914 |
1 |
0,668 |
0,969 |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
0,632 |
0,683 |
0,871 |
0,875 |
0,668 |
1 |
0,735 |
Окончание табл. 7
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками |
Число предприятий и организаций |
Число организаций, осуществлявших тех-нологиче-ские инновации |
Среднегодовая численность занятых в экономике |
Расходы консолидированных бюджетов |
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ |
Численность студентов учреждений высшего образования |
|
Численность студентов учреждений высшего образования |
0,941 |
0,978 |
0,664 |
0,930 |
0,969 |
0,735 |
1 |
Составлено авторами.
По данным таблицы 6 видно, что степень влияния факторов на число используемых технологий меньше, чем на число созданных передовых производственных технологий. Лишь немногие факторы оказывают влияние с коэффициентом корреляции более 0,7. Далее мы произвели редукцию и в итоге из 15 факторов, оказывающих влияние на результирующий показатель, осталось только 7. В таблице 7 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для оставшихся факторов.
Дальнейший анализ сократил число показателей до двух факторов для построения модели влияния на число используемых передовых производственных технологий. В результате проведенного факторного анализа нами были построены модели влияния социально-экономических показателей экономических систем регионального уровня на результативность инновационной деятельности данных экономических систем и доказана избыточность многих показателей для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе.
Мы пришли к выводу, что на процессы создания и использования передовых производственных технологий влияют только число организаций, выполнявших исследования и разработки, численность персонала данных организаций, а также число предприятий, осуществлявших технологические инновации. При формировании мер государственной политики, направленной на стимулирование инновационной деятельности, важным аспектом является не инновационная активность регионов, а эффективность функционирования процессов создания и использования передовых производственных технологий и их трансформация в результирующие показатели социальноэкономического развития [1].
Список литературы Оценка результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе
- О промышленной политике. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://base.garant.ru/70833138 (дата обращения 10.06.2018).
- Национальный доклад об инновациях в России, 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://open.gov.ru/events/5515558 (дата обращения 07.09.2018).
- Национальный сравнительный анализ 16/17: оценка эффективности российских бизнес-инкубаторов и акселераторов, АО «РВК», UBI Global, НИУ ВШЭ, декабрь 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rvc.ru/upload/iblock/4b1/UBI_Global-Russia-Impact_Assessment_University-Linked_Business_In-cubators_Accelerators_RU.pdf (дата обращения 10.08.2018).
- Рейтинг инновационных регионов 2017, АИРР. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://i-regions.org/press-sluzhba/novosti/rejting-innovacionnyh-regionov-rossii-2017 (дата обращения 12.08.2018).
- РосБизнесКонсалтинг. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru (дата обращения 10.09.2018).