Ресурсный потенциал инновационного развития промышленности Российской Арктики: оценка и значимость

Обострившиеся в последние годы проблемы, связанные с конкурентной борьбой за природные ресурсы Арктики, обусловливают необходимость активизации фундаментальных научных исследований комплексного инновационного освоения арктических территорий с учётом их специфических особенностей, в том числе повышенных затрат [1].

Необходима разработка научно обоснованной оценки ресурсного потенциала, учитывающая внешние угрозы, возможные изменения ситуации на сырьевых рынках мира и позволяющая принимать управленческие решения дальнейшего инновационного развития промышленности и социально-экономического преобразования Арктики. В этом плане цель работы — определить научно обоснованную оценку ресурсного потенциала арктической промышленности.

Добыча и переработка минеральных и углеводородных ресурсов Арктики сопряжена с целым рядом специфических экономических, природных, технологических, социальных, экологических и других проблем. Развитие ресурсного потенциала возможно при системном стратегическом подходе к технологическому развитию, обеспечивающему рост экономики Арктики в ближайшей перспективе [2, 3].

На различных научных форумах, в бизнес-сообществах и на правительственном уровне рассматриваются вопросы, связанные с повышением эффективности функционирования ресурсных предприятий и ускорения освоения территории российской Арктики. Следует отметить, что при этом акцент в перспективном планировании всегда делается на опыте освоения ресурсного потенциала территорий с умеренным климатом, и остаются вне поля внимания операторов и органов управления специфические особенности природной среды Арктики. Важной проблемой становится обоснование императивности инновационного раз- вития, которое потребует научного обоснования управленческих решений на региональном и федеральном уровнях.

Обзор литературы и методология исследований

В работе проанализированы опубликованные труды, научно-аналитические публикации и официальная информация Росстата в региональном разрезе.

На оценку инновационного потенциала и развития инновационной деятельности ориентированы методологии, разработанные Высшей школой экономики 1, Национальной ассоциацией инноваций и развития информационных технологий 2, Финансовым университетом при Правительстве Российской Федерации 3, Ассоциацией инновационных регионов России 4. При этом в большинстве методик оценки инновационного развития широко применяются опросы экспертного сообщества и данные профильных Интернет-порталов, что затрудняет получение информации. Опосредованно возможно использовать и другие методики оценки инновационного и научно-технологического развития, однако они также имеют свои особенности [4].

Рассмотрены научные труды зарубежных и отечественных учёных, а также методологии оценки ресурсного потенциала [5–16]. Следует отметить, что практически каждый автор для целей исследования предлагает обоснованный набор показателей и методологию расчёта. Так, Ю.В. Маркина для оценки ресурсного потенциала предлагает рассчитывать пять показателей, которые отражают организационные, информационные, кадровые, финансовые и предпринимательские ресурсы [5]. Предусмотрено, что значение каждого показателя соотносится со всеми российскими регионами и разбивается по возрастанию на интервалы в соответствии с баллами (от 1 до 6). При этом в работе Юлии Валерьевны рассматриваются Челябинская и Самарская области.

В рамках предложенной методики И.В. Паньшина и А.М. Добронравовой для оценки ресурсного потенциала предусмотрен расчёт природно-экологических, предпринимательских, производственно-промышленных, информационных, кадровых и научно-технических составляющих [6]. Интегральный показатель ресурсоёмкости процесса модернизации социально-экономической системы региона определяется путём сравнения ресурсов процесса модернизации с эффектом от проведения модернизации на основе математического и статистического анализа.

Ф.Н. Клоцвог и И.А. Кушникова для расчёта ресурсного потенциала используют шесть показателей на основе линейного программирования [7]. В рамках методологии они рассчитывают ресурсный потенциал всех субъектов Российской Федерации на основе математического аппарата.

Методика оценки ресурсного потенциала, предложенная Л.Б. Ковальчук, предусматривает расчёт по семи субпотенциалам (природно-сырьевой, материально-технический, кадровый, бюджетный, правовой, финансовый и управленческий) на основе теории нечётких множеств [8].

Методика В.П. Кандилова для оценки ресурсного потенциала предлагает использование трёх составляющих (человеческие, информационные и эколого-экономические) на основе индексного метода [9]. Валерий Петрович в своём исследовании рассматривает Республику Татарстан и её муниципальные образования.

Методика Л.А. Лемдяевой предполагает расчёт ресурсного потенциала по пяти составляющим (природно-ресурсные, интеллектуальные, предпринимательские, экономические, внешние) на основе коэффициентного метода и экспертной оценки [10]. Людмила Александровна проводит оценку по материалам Сахалинской области.

Методика Д.В. Кулишкина предполагает охват не всего ресурсного потенциала, а только десяти блоков финансовой составляющей (ресурсы накопленного богатства, природно-сырьевые, трудовые, производственные, инфраструктурные, информационнообразовательные, административно-управленческие, инвестиционно-инновационные, финансово-экономические и социально-культурные ресурсы) [11]. В работе Дениса Владимировича рассматривается финансовый потенциал Северо-Кавказского федерального округа и развитие банковской системы.

Методика Г.И. Поподько предполагает оценку ресурсного потенциала на основе четырёх составляющих (производственно-технические, инвестиционные, кадровые и ресурсы инновационного развития), суть которой состоит в сопоставлении значения каждого показателя со среднероссийским [12]. В работе проведён расчёт по данным Красноярского края.

В работе А.В. Козлова, С.С. Гутман, Е.К. Терещенко [13] представлен инфраструктурный потенциал, который рассматривается в рамках строительного комплекса Мурманской области.

В монографии авторского коллектива [14] рассматриваются факторы экономического развития российских регионов и пространственной дифференциации на основе 49 показателей, характеризующих эффективность территориального управления, промышленной и сельскохозяйственной сферы, общехозяйственной инфрастуктуры, производственных мощностей, задолженности организаций, деятельности малых и средних предприятий, индексов цен, доходов и расходов населения, ёмкости потребительского рынка, уровня инновацион- ности, инвестиционных возможностей, научной и образовательной деятельности, а также эффективности рынка труда.

В работе Т.А. Волковой, С.А. Волковой, А.М. Сысоева, Н.А. Серебряковой, И.Ю. Князевой и Н.В. Гринченко [15] рассматриваются методологические подходы различных авторов к оценке экономической безопасности регионов. Для этого используются человеческие, инновационные, социальные, финансовые и производственные индикаторы. Значение каждого показателя соотносится со всеми российскими регионами и разбивается по возрастанию на четыре интервала.

В работе Л. Чунгуанга, Д.Р. Мезенцева, Г.Е. Крокышевой, Е.И. Архипова и О.А. Алексеевой [16] рассматриваются организационно-методологические основы обеспечения экономической безопасности на мезоуровне и их взаимосвязь с ресурсным потенциалом. Ресурсный потенциал рассчитывается по семи составляющим (ресурсно-сырьевой, производственный, человеческий, финансовый, научно-технический, экспортный и туристический потенциал) на основе данных Ростовской области.

В работе М.А. Багомедова предложено оценивать ресурсный потенциал по шести составляющим (природные, человеческие, материальные, политические, финансовые и инновационные показатели) на основе экспертных методов [17]. Магомед Алиевич представляет оценку ресурсного потенциала основных отраслей республики Дагестан.

В работе М.Г. Гусейнова ресурсный потенциал рассчитывается по шести показателям (экономически активное население, основные производственные фонды, добыча нефти и газа, природно-климатический фактор, площадь сельскохозяйственных угодий) на основе многофакторной эконометрической модели [18]. Мурат Гасанович проводит оценку ресурсного потенциала по данным республики Дагестан.

На основании анализа методологии различных авторов и объединения показателей, представленных у различных специалистов, предложено оценивать ресурсный потенциал по четырём блокам индикаторов (производственно-технические, инвестиционные, кадровые, инновационное развитие) на основе статистического, сравнительного и категориального анализа.

Для арктических регионов с учётом их специфических особенностей авторы считают наиболее целесообразным использовать методологию оценки ресурсного потенциала перехода экономики на инновационный тип развития, разработанную Г.И. Поподько [12], которая позволяет определить ресурсный потенциал на основании имеющихся статистических данных по регионам Российской Федерации за семь лет: с 2013 по 2019 гг.

Оценка ресурсного потенциала рассчитана на основе сопоставления показателей арктического региона и Российской Федерации:

J

n

K n

M n

,

где K n — значение показателя в арктическом регионе, M n — значение показателя Российской Федерации, n = l...g — составляющие ресурсного потенциала.

В рамках методики уровень составляющей потенциала считается высоким, если значение больше единицы. Уровень составляющей потенциала считается низким, если значение меньше единицы. В случае значения составляющей ресурсного потенциала, равного единице, уровень потенциала определяется как средний [12].

Совокупный ресурсный потенциал рассчитывается как среднее арифметическое значение всех составляющих. В случае, если совокупный потенциал превышает единицу, можно констатировать высокий уровень ресурсного потенциала арктического региона. Если сово- купное значение меньше единицы, можно констатировать, что уровень ресурсного потенциала является низким. В случае равенства совокупного значения ресурсного потенциала единице можно характеризовать средний уровень ресурсного потенциала арктического региона.

Результаты исследования ресурсного потенциала для инновационного развития регионов российской Арктики

Выполненные исследования и соответствующие авторские расчёты позволили впервые оценить уровень ресурсного потенциала инновационного развития четырёх регионов — Мурманская область, Ненецкий автономный округ, Чукотский автономный округ, ЯмалоНенецкий автономный округ, — которые полностью отнесены к Арктической зоне РФ ⁵ .

Производственно-технические ресурсы рассчитаны по коэффициенту годности основных фондов таких видов промышленной деятельности, как обрабатывающие производства, добыча полезных ископаемых, обеспечение электрической энергией, газом и паром, кондиционирование воздуха. Коэффициент годности основных фондов рассчитывается как разница между 100% и степенью износа основных фондов.

Исследования демонстрируют, что по производственно-техническим показателям арктические регионы в основном имеют средний потенциал (табл. 1).

Таблица 1

Производственно-технические показатели регионов Арктики 6

	2013 г.	2014 г.	2015 г.	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Ненецкий АО	1,25	1,26	1,25	1,20	1,15	1,08	1,05
Мурманская область	0,91	0,95	0,87	0,91	0,95	0,96	1,08
Ямало-Ненецкий АО	1,08	1,07	1,04	1,08	1,06	1,13	1,09
Чукотский АО	1,06	1,02	0,98	0,91	0,98	0,89	0,86

Максимальные значения производственно-технических показателей характерны для Ямало-Ненецкого и Ненецкого автономных округов. Можно отметить, что повышенные показатели регионов Арктики в сравнении со среднероссийскими наблюдаются в период 2013– 2017 гг., а в последние три года показатели практически аналогичны среднероссийским. Минимальные значения производственно-технических ресурсов характерны для Чукотского автономного округа и Мурманской области. Размах вариации за рассматриваемый период составляет от 1,20 до 1,44 раза, что характеризует незначительную дифференциацию между арктическими территориями. В Ненецком автономном округе и Чукотском автономном округе имеет место снижение производственно-технических показателей. Положительная динамика характерна для Ямало-Ненецкого автономного округа и Мурманской области, которая характеризуется наибольшим ростом.

Инвестиционные показатели были рассчитаны как среднеарифметические значения инвестиций на душу населения; доли инвестиций в валовый региональный продукт; удельному весу инвестиций по видам основных фондов «машины и оборудование» и «здания и сооружения».

Арктические регионы характеризуются высоким потенциалом по инвестиционным показателям (табл. 2).

Максимальные значения инвестиционных показателей за выбранный период наблюдаются в Ненецком автономном округе, кроме 2016 г., где наилучшее значение было у Ямало-Ненецкого автономного округа за счёт инвестиций на душу населения. Высокие показатели автономных округов связаны с инвестиционной привлекательностью в сфере добычи углеводородного сырья [19]. Для Мурманской области характерны минимальные значения инвестиционных показателей. Размах вариации колеблется в диапазоне 4,29–8,50, что ха-

• ⁶    Рассчитано авторами по данным Росстата. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Стат. сб. / Росстат. Москва, 2020. 1242 с. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 14.01.2021).

рактеризует значительную дифференциацию по арктическим регионам. Следует отметить, что арктические регионы демонстрируют рост инвестиционных показателей.

Таблица 2

Инвестиционные показатели регионов Арктики ⁷

	2013 г.	2014 г.	2015 г.	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Ненецкий АО	5,85	7,27	10,35	7,33	8,38	6,52	6,22
Мурманская область	1,04	1,17	1,22	1,09	1,24	1,41	1,45
Ямало-Ненецкий АО	4,91	5,91	6,16	8,02	7,16	6,20	4,84
Чукотский АО	1,69	1,20	1,78	1,54	1,45	1,54	2,03

Показатели обеспеченности кадрами рассчитываются как среднеарифметическое значений численности студентов среднего и высшего образования.

По показателям обеспеченности кадрами арктические регионы характеризуется низким потенциалом (табл. 3).

Среди арктических регионов наибольшие значения показателей обеспеченности кадрами наблюдаются в Мурманской области. Более того, Мурманскую область можно назвать центром фундаментальной науки. При этом даже эти показатели значительно ниже среднероссийских. Ямало-Ненецкий автономный округ характеризуется минимальными показателями обеспеченности кадрами за счёт низких значений численности студентов университетов на 10 000 человек. За рассматриваемый период размах вариации обеспеченности арктических регионов кадрами составляет от 1,57 до 2,54 раза, что характеризует незначительную дифференциацию между регионами. Мурманская область характеризуется отрицательной динамикой показателей обеспеченности кадрами, остальные регионы — положительной. Следует отметить, что арктические регионы проводят политику по снижению кадрового дефицита.

Таблица 3

Показатели обеспеченности кадрами регионов Арктики ⁸

	2013 г.	2014 г.	2015 г.	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Ненецкий АО	0,36	0,83	0,77	0,65	0,56	0,54	0,58
Мурманская область	0,89	0,93	0,87	0,80	0,75	0,74	0,71
Ямало-Ненецкий АО	0,35	0,44	0,41	0,43	0,45	0,46	0,45
Чукотский АО	0,42	0,48	0,58	0,57	0,51	0,49	0,47

• ⁷    Рассчитано авторами по данным Росстата. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Стат. сб. / Росстат. Москва, 2020. 1242 с. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 14.01.2021).

• 8

Там же.

Показатели инновационного развития ресурсного потенциала рассчитаны как среднеарифметические значения объёма выданных патентов в расчете на 10 000 населения; числа используемых передовых технологий на одну тысячу ресурсных предприятий и инновационной активности.

По показателям инновационного развития Мурманская область и Ненецкий автономный округ характеризуются низким потенциалом по сравнению с Ямало-Ненецким и Чукот- ским автономными округами.

Таблица 4

Показатели инновационного развития ресурсного потенциала регионов Арктики ⁹

	2013 г.	2014 г.	2015 г.	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Ненецкий АО	0,27	0,34	0,35	0,51	0,56	0,49	0,61
Мурманская область	0,99	0,87	0,85	0,81	0,81	0,97	0,97
Ямало-Ненецкий АО	3,09	3,07	2,99	2,55	2,95	2,69	3,10
Чукотский АО	0,83	3,63	3,35	2,85	1,72	1,57	0,91

В 2013 и 2017–2019 гг. наибольшие показатели инновационного развития ресурсного потенциала наблюдаются в Ямало-Ненецком автономном округе, за 2014–2016 гг. — в Чукотском автономном округе. Ненецкий автономный округ показал минимальные значения инновационных показателей за счёт низких значений инновационной активности и числа использованных производственных технологий. Арктические регионы характеризуются значительной дифференциацией по инновационному развитию в пределах размаха вариации от 5,10 до 11,60. Следует отметить, что по арктическим регионам, кроме Мурманской области, характерна положительная динамика инновационного развития.

Исходя из совокупной оценки ресурсного потенциала, арктические регионы можно ранжировать по возможности перехода на инновационный путь развития (рис. 1).

9 Рассчитано авторами по данным Росстата. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Стат. сб. / Росстат. М., 2020. 1242 с. URL: (дата обращения: 14.01.2021).

Рис. 1. Оценка ресурсного потенциала инновационного развития арктических регионов.

Наибольшим ресурсным потенциалом инновационного развития обладает ЯмалоНенецкий автономный округ, кроме 2015 г., в котором наилучшие показатели были у Ненецкого автономного округа. Наименьший ресурсный потенциал у Чукотского автономного округа и Мурманской области. Размах вариации по ресурсному потенциалу составляет 2,23– 3,36, что характеризует значительную дифференциацию между арктическими регионами.

Следует отметить, что на результирующий показатель потенциала в Ненецком и Ямало-Ненецком автономных округах наибольшее влияние (99 и 76% соответственно) оказывают инвестиционные ресурсы, что связано с инвестиционной привлекательностью регионов.

Требуется проведение фундаментальных научных исследований в направлении перехода арктической промышленности на инновационный путь развития и, соответственно, повышения региональных социально-экономических показателей [20-22].

Заключение

Выполнен анализ научных трудов зарубежных и отечественных учёных и методологии оценки ресурсного потенциала. Выбрана методика оценки ресурсного потенциала инновационного развития арктических регионов с учётом их специфических особенностей, в том числе сурового климата и повышенных затрат.

Проведена оценка ресурсного потенциала инновационного развития российской Арктики на основе производственно-технических, инвестиционных показателей, показателей обеспеченности кадрами и инновационного развития за 2013-2019 гг.

Оценка ресурсного потенциала демонстрирует, что по производственно-техническим показателям арктические регионы в основном имеют средний потенциал. По инвестиционным показателям арктические регионы характеризуются высоким потенциалом. По показателям обеспеченности кадрами арктические регионы продемонстрировали низкий потенциал. Показатели инновационного развития Ненецкого автономного округа и Мурманской области ниже, чем у Чукотского автономного округа и Ямало-Ненецкого автономного округа. Наибольшим совокупным потенциалом инновационного развития в основном обладает Ямало-Ненецкий автономный округ. Наименьший совокупный ресурсный потенциал характерен для Чукотского автономного округа, а также Мурманской области.

Анализ ресурсов инновационного развития арктических регионов показал, что имеет место дифференциация показателей ресурсного обеспечения экономического развития, связанная с различиями в производственной, инвестиционной, кадровой и инновационной сферах.

Требуется проведение дальнейших исследований в направлении разработки научно обоснованной методологии оценки ресурсного потенциала с целью активизации инновационной деятельности и, соответственно, повышения социально-экономических показателей российской Арктики.

Предложенная методика оценки ресурсного потенциала может быть использована для исследования не только арктических регионов, но и регионов Крайнего Севера и приравненных к ним территорий с целью научно обоснованной оценки ресурсного потенциала для определения возможности перехода экономики на инновационный тип развития.