Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний
Автор: Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р.
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Экономика предприятий, регионов и отраслей
Статья в выпуске: 2 (92), 2015 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается рейтингование регионов по уровню развития экономики знаний. В основу методики положена оценка когнитивного потенциала региона, включающая производство, распространение, хранение и использование знаний. Авторами выявлен слабый вектор повышения активности развития экономики знаний в Сибирском федеральном округе.
Экономика знаний, когнитивный потенциал, рейтинг регионов
Короткий адрес: https://sciup.org/14875471
IDR: 14875471
Текст научной статьи Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний
⟡ ⟡ ⟡
Глобальные изменения в производственных и информационных технологиях, широкое практическое использование накопленного опыта и достижений передовой науки предопределяют знание как основной ресурс развития. Концептуальной стороной экономики, основанной на знаниях, или знаниевой экономики, является создание, распространение, накопление и использование знания для последующего роста и повышения конкурентоспособности [2]. Ядром этого хозяйственного уклада служит интеллектуальная деятельность, а главным результатом — ее приложение ко всем отраслям и сферам человеческой жизнедеятельности.
Россия имеет значительные возможности адаптироваться к новым условиям, что обусловлено высоким уровнем накопленного человеческого капитала, существенной материально-технической базой для последующего инновационного развития. Вместе с тем существуют определенные факторы, пре-
ГРНТИ 06.61.33
Даши Дашанимаевич Цыренов — кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономики Бурятского государственного университета (г. Улан-Удэ).
Статья поступила в редакцию 10.03.2015 г.
Для ссылок: Цыренов Д.Д., Слепнева Л.Р. Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 2 (92). С. 24-28.
пятствующие дальнейшему расширению границ знаниевой экономики, к числу которых следует отнести низкую эффективность государственного управления и регулирования на региональном уровне в связи с высокой дифференциацией социально-экономического развития субъектов РФ [1].
В практике управления не выработаны подходы к оценке результативности государственной политики в области экономики знаний на региональном уровне, что приводит к настоятельной необходимости разработки эффективных инструментов ее оценки. Выход из сложившейся ситуации состоит в разработке методологии формирования экономики знаний в регионах, а поиском рациональных путей использования их когнитивного потенциала служит рейтингование. Учитывая многофакторный характер процессов и явлений, рейтинги позволяют осуществить количественную оценку качественного состояния изучаемого объекта исследования [3].
Построение рейтинга в целях нашего исследования основано на комплексе параметров, учитываемых государственной статистикой. Обработка данных производилась с применением пакета прикладных программ Statistica 6.0.
Используемые в рейтинге показатели оценки когнитивного потенциала разделены на четыре группы: производство знаний, распространение знаний, хранение знаний, использование знаний. Производство знаний осуществляется академической и вузовской наукой, распространение знаний закреплено за системой образования, хранением знаний занимается сеть библиотек и архивов, использование знаний осуществляется в реальном секторе экономики. Выделение указанных групп позволяет ранжировать регионы по совокупности стадий формирования и использования когнитивного потенциала.
В рамках методики рейтингования производство знаний оценивается на основе числа результатов интеллектуальной деятельности, получивших соответствующую государственную регистрацию и охрану авторских прав, в расчете на 10 тыс. человек населения региона (A1) и доли исследователей и ученых со степенями кандидата и доктора наук в структуре экономически активного населения (A2).
Распространение знаний оценивается с учетом числа студентов образовательных организаций высшего и среднего профессионального образования на 10 тыс. человек населения (B1) и удельного веса занятого населения, окончившего высшие учебные заведения и имеющего высшее профессиональное образование, в общей численности населения региона в трудоспособном возрасте (B2).
Оценка хранения знаний осуществляется на основе объема библиотечного и архивного фондов на 10 тыс. человек (C1) и количества посещений читальных залов библиотек и архивов на 10 тыс. человек (C2).
Четвертый блок, характеризующий использование знаний, включает в себя удельный вес в валовом региональном продукте затрат на научные исследования предприятий, функционирующих в реальном секторе экономики (D1), и производительность труда (D2).
Важным является использование относительных показателей, представляющих собой удельные веса, которые получены на основе абсолютных показателей. Такой подход отражает эффективность деятельности органов государственной власти субъектов РФ с позиции как процесса, так и результата.
Для каждого из введенных критериев оценки когнитивного потенциала выявляется субъект, имеющий максимальную величину показателя. Данное значение принимается за базу и соотносится со 100 %. Следующим этапом осуществляется пересчет по формуле показателей других регионов по отношению к базовому, которые также выражены в процентном отношении:
S = i *100% ,
i max где i — номер региона;
X i — значение параметра, наблюдаемого у i -го региона;
X max — максимальное наблюдаемое значение параметра базового региона, взятого за 100 %;
S i — процентное отношение значения параметра в i -м регионе к базовому региону.
Процедура пересчета завершается массивом данных с показателями, соотнесенными с соответствующей базой, представленной регионом-лидером.
Следующим этапом осуществляется «свертка» относительных показателей в итоговые рейтинговые оценки, благодаря чему формируется рейтинг развития экономики знаний в регионах Сибирского федерального округа (СФО). Важным допущением является равенство весовых коэффициентов всех показателей.
Расчет рейтинговых оценок развития экономики знаний осуществляется по формуле среднего арифметического:
n S. + S. + S3 + S4 + Ss + S, + S7 + So
где R — рейтинговая оценка развития когнитивного потенциала субъектов СФО;
S i — процентное отношение показателя оценки экономики знаний в экономике субъекта СФО к максимальному значению по совокупности для производства, распространения, хранения и использования знаний.
Таким образом, рейтинговая оценка уровня развития экономики знаний в субъектах СФО лежит в интервале от 0 до 100 %. Соответственно, чем выше значение R , тем выше место региона в рейтинге (см. табл. 1).
Таблица 1
Рейтинговая оценка регионов СФО по уровню развития экономики знаний
Регион |
Рейтинг |
Республика Алтай |
45 |
Республика Бурятия |
53 |
Республика Тыва |
40 |
Республика Хакасия |
35 |
Иркутская область |
51 |
Кемеровская область |
42 |
Новосибирская область |
88 |
Омская область |
61 |
Томская область |
84 |
Алтайский край |
49 |
Забайкальский край |
39 |
Красноярский край |
61 |
Последующая замена числовой шкалы на буквенный код позволяет значительно повысить наглядность рейтинговых оценок (см. табл. 2).
Таблица 2
Рейтинговые индексы развития экономики знаний субъектов СФО и их интерпретация
Класс |
Рейтинговый балл, % |
Уровень развития экономики знаний |
Зона А — высокий уровень |
||
А++ |
91–100 |
Супервысокий |
А+ |
81–90 |
Очень высокий |
А |
71–80 |
Высокий |
Зона В — средний уровень |
||
В++ |
61–70 |
Выше среднего |
В+ |
51–60 |
Средний |
В |
41–50 |
Удовлетворительный |
Зона С — низкий уровень |
||
С++ |
31–40 |
Ниже среднего |
С+ |
21–30 |
Низкий |
С |
11–20 |
Очень низкий |
Зона D — неудовлетворительный уровень |
||
D |
0–10 |
Неудовлетворительный |
Итоговый рейтинг субъектов СФО по уровню развития экономики знаний позволяет выделить регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры (см. табл. 3). Очень высокий уровень развития экономики знаний наблюдается в Новосибирской и Томской областях. Уровень развития экономики знаний ниже среднего демонстрируют Забайкальский край, Республики Тыва и Хакасия.
Таблица 3
Рейтинг субъектов СФО по уровню развития экономики знаний
*++ |
*+ |
* |
|
А |
Новосибирская область, Томская область |
||
В |
Омская область, Красноярский край |
Республика Бурятия, Иркутская область |
Республика Алтай, Алтайский край, Кемеровская область |
С |
Республика Хакасия, Забайкальский край, Республика Тыва |
||
D |
В табл. 4 представлены данные о среднем уровне развития экономики знаний в Сибирском федеральном округе в целом за 2003 и 2013 гг. Можно отметить, что за 10 лет наблюдается незначительный рост в использовании когнитивного потенциала экономики. Необходимо отметить, что рейтинговые характеристики регионов по уровню развития экономики знаний построены на основе сравнительного анализа субъектов СФО между собой. Использование в качестве базы сравнения аналогичных показателей развитых стран существенно изменит рейтинговые позиции регионов.
Таблица 4
Рейтинговая динамика среднего уровня развития экономики знаний по регионам СФО
Параметр |
Рейтинговая оценка, % |
Рейтинговый класс |
||
2003 г. |
2013 г. |
2003 г. |
2013 г. |
|
Производство знаний |
20 |
23 |
C |
C+ |
Распространение знаний |
73 |
76 |
A |
A |
Хранение знаний |
62 |
66 |
B++ |
B++ |
Использование знаний |
45 |
51 |
B |
B+ |
Интегральная оценка |
50 |
54 |
B |
B+ |
Рейтинг развития экономики знаний на региональном уровне, составляемый на систематической основе, имеет несколько направлений использования его в рациональном использовании когнитивного потенциала региона.
-
1. С точки зрения развития экономики знаний в субъектах СФО до сих пор 2/3 федерального округа составляют регионы со средним уровнем развития экономики знаний.
-
2. По уровню использования когнитивного потенциала, выражающего развитие экономики знаний, в 2013 г. высокие места в рейтинге занимали 2 региона (Новосибирская и Томская области), в которых было произведено около четверти (25,4 %) наукоемкой товарной продукции и на которые приходилось более половины (52,6 %) совокупной величины внутренних затрат на научные исследования и прикладные разработки.
-
3. Рейтинг регионов СФО по уровню использования когнитивного потенциала выявил 3 региона с рейтинговыми оценками класса C, на долю которых в 2013 г. приходилось 7,65 % ВРП Сибирского федерального округа, 9,26 % от общей численности занятых, 0,54 % общих затрат на научные иссле-
- дования и прикладные разработки, 0,18 % годового объема произведенных инновационных товаров и услуг. К ним относятся Забайкальский край, Республика Тыва, Республика Хакасия.
-
4. Анализ динамики рейтинговых оценок в 2003 и 2013 гг. показал, что в Сибирском федеральном округе обозначился слабый вектор повышения активности развития экономики знаний. Регионы не уделяют должного внимания вопросам рационального использования когнитивного потенциала. Только хозяйствующие субъекты, в силу жесткой рыночной конкуренции, осознают настоятельную необходимость реализации инновационного сценария развития за счет более интенсивного использования когнитивного потенциала, значительную часть в котором составляет интеллектуальная собственность.
-
5. Регулярно составляемый рейтинг развития экономики знаний на региональном уровне может быть использован при оценке результативности органов государственной власти и выработки политики дальнейшего развертывания шестого технологического уклада.
Работа выполнена в рамках гранта Бурятского государственного университета для молодых ученых на 2015 год.
Список литературы Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний
- Романовский М.В., Верхотурова Т.А. Институциональное обеспечение инновационного развития России//Известия СПбГЭУ. 2012. № 1. С. 21-31.
- Сулейманкадиева А.Э. Оценка эффективности использования знаний в реальной экономике//Известия СПбГЭУ. 2012. № 4. С. 49-57.
- Цыренов Д.Д. Оценка когнитивного потенциала региональной экономики в условиях развития экономики знаний//Фундаментальные исследования. 2014. № 3-4. С. 805-809.