facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Page translation
 

ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНОВ ЮГА РОССИИ

ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНОВ ЮГА РОССИИ
Arshak Tavadyan, postgraduate student

Elena Mamiy, associate professor, candidate of economics, associate professor

Kuban State University, Russia

Championship participant: the National Research Analytics Championship - "Russia";

the Open European-Asian Research Analytics Championship;

В статье предлагается анализ инновационной активности регионов Юга России. Рассмотрены виды оценки инновационной активности регионов, предложена оригинальная методика. Отражены основные тенденции изменения инновационной активности исследованных регионов.

Ключевые слова: инновации, индекс, показатель, регион.

The analysis of innovation activity of Southern Russia is offered. Various types of evaluation of innovation activity of regions are considered. New type of evaluation is suggested. Trends of activity are demonstrated.

Keywords: innovation, index, rate, region.

Переход к инновационному типу экономики предполагает видоизменение экономики в целом, вместо ТНК на рынке начинают активно развиваться небольшие наукоемкие компании, у которых обновление продукции происходит путем внедрения новых технологий, а не посредством крупномасштабных капиталовложений в основные производственные фонды. Все это говорит о предстоящих значительных изменениях, как в экономической, так и в социальной сфере страны. Эти изменения, неизбежно, затронут и многие другие стороны общественной жизни. Однако изменения подобного масштаба не могут произойти без участия государства и активного стимулирования инноваций, направленных на обновление основных производственных фондов, внедрение инноваций на производстве и в быту.

Уровень инновационной активности является одним из важнейших критериев оценки инвестиционной привлекательности региона, например, в методологии составления рейтинга инвестиционного климата рейтингового агентства «Эксперт РА» ему уделено одно из решающих значении. Это еще раз подтверждает его значимость не только как критерия оценки научного потенциала и потенциала развития территории, но и важнейшего показателя инвестиционного потенциала региона. Рассмотрим один из возможных вариантов такой оценки на примере регионов юга, лидером среди которых является Краснодарский край.

Согласно докладу Министерства регионального развития [2], Краснодарский край лидирует в рейтинге инвестиционной привлекательности регионов России, одно из первых мест он занимает и в рейтинге Эксперт РА [3]. Принимая во внимание тот факт, что инновационная активность является одним из важнейших факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность, и то, что Краснодарский край занимает в различных рейтингах оценки инвестиционного климата первые места, можно сделать вывод о том, что он является оптимальным регионом для исследования инновационного потенциала.

В основу методики оценки положена скорректированная методика, представленная в работах Шибаевой Н.А., Королева Д.В. [1] и Быковой А.А., Молодчик М.А. [4]. Корректировка методики вызвана необходимостью учета меняющихся рыночных условий и требований к результативности оценки. В частности, анализ проводится по показателям, агрегированным в шесть групп по принципу генерируемого эффекта (таблица 1). Приведенная система показателей позволила составить методику расчета индекса. Источником статистических данных является Федеральная служба государственной статистики [5,6], поскольку она является основным источником статистики региональной промышленности. Приведем алгоритм расчета индекса.

  1. По каждому показателю выбирается регион с максимальным значением данного показателя (Ymax), и регион с минимальным значением (Ymin). Например, по показателю «затраты на технологические инновации» (таблица 2), регион с максимальным значением − Волгоградская область, с минимальным − Калмыкия и Чеченская республика.
  2. Нормируются значения показателей каждого региона: Yнорм = (Yi− Ymin)/(Ymax− Ymin). Для показателей, характеризующих экологическую обстановку в регионе Yнорм = (Ymax− Yi)/(Ymax− Ymin). Например, для показателя «затраты на технологические инновации» выбирается регион Краснодарский край. Расчет будет выглядеть так: Yнорм = (665,9 − 0,0)/( 5564,8 − 0) = 0,120.
  3. Для каждой группы показателей и для каждого региона рассчитывается значение показателя, характеризующего развитость рассматриваемой сферы для данного региона, как среднее арифметическое нормированных значений показателей группы. Например, для Республики Адыгея и для группы показателей «результаты инновационной деятельности», расчет будет выглядеть как представлено в таблице 3. Стоит отметить и другой вариант расчета, примененный Эдвинсоном, согласно которому показатели интеллектуального капитала фирмы следует не складывать, а умножать, и, т.о. если один из компонент будет равен нулю, в ноль обратятся все остальные [4].
  4. Рассчитывается значение самого индекса. В каждой группе показателей присваивается 100 баллов тому региону (Волгоградская область), чье рассчитанное значение максимально. Количество баллов всех прочих регионов рассчитывается как пропорциональная доля от рейтинга региона-лидера.

Таблица 1

Система показателей инновационной активности региона [1].

Показатель

Содержание

Подготовка человеческого капитала

Численность защитившихся выпускников аспирантуры на 1 000 выпускников вузов

Численность исследователей с учеными степенями на 1 000 чел. эк. активного населения

Выпуск из аспирантуры и докторантуры (с защитой диссертации)

Доля населения с высшим образованием в экономически активном населении

Занятость в секторе высоких технологий

Количество студентов на 10 000 чел. населения

Создание новых знаний

Внутренние затраты на исследования и разработки от ВРП, %

Численность организаций, выполнявших исследования и разработки от общего числа организаций, %

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками на 1 000 чел. населения

Количество выданных патентов

Число созданных передовых технологий

Использование новых знаний

Инновационная активность организаций (Данные 2006 года по организациям, осуществлявшим только технологические инновации, данные 2009-10 гг. по организациям, осуществлявшим также маркетинговые и организационные инновации)

Затраты на технологические инновации

Число используемых передовых технологий на 1 млн. чел. населения

Результаты инновационной деятельности

Объем инновационных товаров, работ, услуг

ВРП

Экологические эффекты

Объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, не уловленных и не обезвреженных

Объем сточных вод

Социальные эффекты

Среднедушевые денежные доходы населения

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении

Затем число групп показателей умножается на 100 баллов. В нашем случае − 600 баллов. Общий индекс каждого региона рассчитывается путем суммирования баллов региона по всем группам показателей.

Таблица 2

Пример расчета нормированного значения показателя «Затраты на технологические инновации»

Регион

2009 г., млн. руб.

Нормированное значение

Республика Адыгея

90,1

0,016

Республика Дагестан

51,3

0,009

Кабардино-Балкарская Республика

172,6

0,031

Республика Калмыкия

0,0

0,000

Карачаево-Черкесская Республика

705,9

0,127

Республика Северная Осетия - Алания

102,4

0,018

Чеченская Республика

0,0

0,000

Краснодарский край

665,9

0,120

Ставропольский край

1935,3

0,348

Астраханская область

273,2

0,049

Волгоградская область

5564,8

1,000

Ростовская область

2123,7

0,382

Таблица 3

Пример расчета значения группы показателей «Результаты инновационной деятельности»

Регион

ВРП

Объем инновационных товаров, работ, услуг

Результаты инновационной деятельности

Республика Адыгея

0,027162

0,00204

0,014601

Перед проведением кластерного анализа методом К-средних, все шесть групп показателей распределяются по двум метагруппам: «условия» (подготовка человеческого капитала, создание новых знаний, использование новых знаний) и «результаты» (результаты инновационной деятельности).

В группу «результаты» не были включены группы показателей экологические и социальные эффекты, поскольку в РФ (в отличие от ЕС, чью методику мы адаптировали) они не являются напрямую результатами инновационной деятельности.

Таблица 4

Значения показателей по регионам

Регион/показатель/год

Социальные

эффекты

Экологические

эффекты

Результаты

инновационной

деятельности

Использование

новых знаний

Создание новых

знаний

Подготовка

человеческого капитала

Занимаемое

место

06

09

10

06

09

10

06

09

10

06

09

10

06

09

10

06

09

10

06

09

10

Республика Адыгея

12

11

8

2

2

2

7

10

11

6

8

7

10

10

10

11

8

9

10

9

10

Республика Дагестан

2

3

2

7

7

8

5

5

5

5

7

6

6

2

4

10

11

11

5

4

5

Республика Ингушетия

7

1

11

1

1

1

12

13

13

13

13

13

13

13

12

12

12

13

12

10

12

Кабардино-Балкарская Республика

11

4

9

3

3

3

8

8

7

8

9

8

7

5

6

5

3

2

7

7

8

Республика Калмыкия

13

13

12

6

4

4

11

12

12

11

11

12

11

11

9

7

10

10

11

13

11

Карачаево-Черкесская Республика

9

6

10

4

5

5

9

11

8

7

6

10

5

8

8

6

6

6

6

8

9

Республика Северная Осетия - Алания

5

5

6

5

6

6

10

9

10

10

10

9

9

6

7

9

2

3

8

5

7

Чеченская Республика

1

2

12

10

10

7

12

7

9

12

12

11

12

12

13

13

13

12

13

12

13

Краснодарский край

4

7

1

13

13

13

2

2

2

2

3

3

2

3

3

2

7

7

2

3

3

Ставропольский край

8

8

7

9

8

9

3

4

4

4

5

4

8

9

11

4

5

5

4

6

4

Астраханская область

10

12

3

12

11

12

6

6

6

9

4

5

4

7

2

8

9

8

9

11

6

Волгоградская область

3

10

5

11

12

11

4

1

1

1

1

2

3

4

5

3

4

4

3

2

2

Ростовская область

6

9

4

8

9

10

1

3

3

3

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

Таблица 5

Средние значения показателей метагрупп в 2006 году

Регион

Результаты

Условия

Номер кластера

Республика Адыгея

0,015

0,331

2

Республика Дагестан

0,149

0,398

2

Республика Ингушетия

0,000

0,096

3

Кабардино-Балкарская Республика

0,037

0,418

2

Республика Калмыкия

0,006

0,225

3

Карачаево-Черкесская Республика

0,014

0,418

2

Республика Северная Осетия - Алания

0,029

0,437

2

Чеченская Республика

0,054

0,116

3

Краснодарский край

0,573

0,514

1

Ставропольский край

0,351

0,404

2

Астраханская область

0,073

0,405

2

Волгоградская область

0,714

0,633

1

Ростовская область

0,540

0,833

1

Таблица 5.1

Средние значения показателей метагрупп в 2010 году

Регион

Результаты

Условия

Номер кластера

Республика Адыгея

0,021

0,263

3

Республика Дагестан

0,147

0,333

2

Республика Ингушетия

0,000

0,069

4

Кабардино-Балкарская Республика

0,045

0,423

3

Республика Калмыкия

0,003

0,207

3

Карачаево-Черкесская Республика

0,034

0,341

3

Республика Северная Осетия - Алания

0,030

0,392

3

Чеченская Республика

0,033

0,086

4

Краснодарский край

0,542

0,556

1

Ставропольский край

0,317

0,428

2

Астраханская область

0,077

0,482

2

Волгоградская область

0,711

0,583

1

Ростовская область

0,470

0,835

1

Кластеризация полученных данных методом К-средних позволила выделить в 2006 году три кластера регионов. Первый кластер − инновационный лидер. Существенно опережает прочие кластеры представлен Ростовской и Волгоградской областями и Краснодарским краем. Второй кластер - регионы-генераторы знаний. Характеризуются более высоким развитием показателей, отражающих формирование человеческого капитала, создание и использование научных знаний  это − Астраханская область, Ставропольский край, Республика Северная Осетия - Алания, Кабардино-Балкарская и Карачаево-Черкесская республики, Адыгея и Дагестан. Третий кластер − регионы-аутсайдеры. Характеризуются самыми низкими значениями обоих метагрупп. В кластер вошли Калмыкия, Ингушетия и Чеченская республика.

В 2010 году представилось возможным выделить 4 кластера. В первом кластере нет изменений по составу. Во второй же кластер войдут лишь − Астраханская область, Ставропольский край и Дагестан. Третий кластер − неэффективные инноваторы. Характеризуются очень низким значением «результатов», и средним значением «условий». В кластер вошли Адыгея, Калмыкия, Кабардино-Балкария, Карачаево-Черкесская республика, и Северная Осетия-Алания. Четвертый кластер представлен двумя депрессивными республиками, Чеченской и Ингушетией. Стоит отметить, что в первый кластер вошли лишь регионы ЮФО, а в четвертый − регионы только СКФО.

Наряду с этим необходимо отметить, что самый большой рост в общем рейтинге был у Северной Осетии (на 3 пункта) и Ингушетии (на 2 пункта). Наиболее же сильно (на 2 пункта) ослабли позиции Ставропольского края и Астраханской области.

Показатели инновационной активности рассмотрены в динамике, что позволяет по данным таблицы 4 отследить изменение мест региона в общем рейтинге инновационной активности. Результаты расчетов подтверждаются оценкой инвестиционной привлекательности анализируемых регионов рядом рейтинговых агентств. Это подтверждает эффективность методики и её универсальность по сравнению с прочими подходами к анализу в связи с тем, что она позволяет оценить не только сложившийся уровень инвестиционной привлекательности, но и прогнозировать его развитие с учетом имеющегося инвестиционного и инновационного потенциала.

Литература:

  1. Шибаева Н.А., Королев Д.В. Анализ показателей инновационности развития промышленности региона // Экономический анализ: теория и практика. – 2010. – №38.
  2. Доклад о ситуации в экономике, финансово-банковской и социальной сферах субъектов РФ в январе-сентябре 2011 года. Министерство регионального развития РФ.
  3. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России 2009-2010 гг. Эксперт РА. http://www.raexpert.ru/editions/bulletin/rating_invest_2010.pdf
  4. Быкова А.А., Молодчик М.А. Проблемы позиционирования региона в новой экономике // Инновации. – 2007. – №1.
  5. Регионы России. Социально-экономические показатели 2007, 2010, 2011 г.: статистический сборник. М.: Росстат, 2007, 2010, 2011.
  6. Социальное положение и уровень жизни населения России 2007, 2010, 2011 г.: статистический сборник. М.: Росстат, 2007, 2010, 2011.
0
Your rating: None Average: 6.1 (34 votes)
Comments: 13

Галиева Гульназ Физратовна

Научная новизна не обоснована.

Asanova Natalia Aleksandrovna

Статья написана на высоком уровне, и затронуты актуальные вопросы. Дальнейших успехов.

Nabiyev Alpasha Alibek

Ваша работа выполнена на высоком научном уровне и также имеет практическое значение в области инновационного развития экономики

Shapovalova Inna Sergeevna

Очень интересная методика, спасибо за материал. Шаповалова И.

Статья имеет высокий научный потенциал.Заслуживает особого внимания приведенная авторами методика определения инновационного потенциала,кластеризация регионов.Работа оценивается позитивно.

Zulfugarzade Teymur El'darovich

Работа, скорее, предварительная, содержит анализ проблемы, но не содержит предложений по практическому применению выводов автора. Статья заслуживает позитивной оценки.

Romanchenko Vladislav

Кластеризация близка, поэтому считаю ее важной. В данном материале описывается реальная обстановка. Юг разнороден, при наличии весомых выводов, материал должен служить аналитикой для инноваторов-управленцев. С уважением, Романченко В.А.

Stepanova Vera Vladimirovna

Очень интересна кластерная классификация регионов, ее изменение в динамике, собран неплохой фактологический материал. С ув. Степанова В.В.

Lickus, Petras, Vytauto

Interesting article. Various types of innovation activity of regions are considered It may be useful for investors.

Vykhodets Aleksander Mihaylovich

Тема логически очерчена, есть некоторый фактологический материал. Этот материал необходимо оптимизировать и согласовать с теоретическими положениями.Работа написана хорошо, но ее научная ценность невелика.Можно использовать для популяризации и для разработки схем в других регионах. А.Выходец

Романович Людмила Геннадьевна

Вопрос оценки инновационной активности регионов является актуальным. Авторы предлагают различные методические подходы. В данном случае у автора статьи есть свои обоснования. Работа представляет интерес. Успехов Вам в научной работе!

Asanova Natalia Aleksandrovna

Статья написана на высоком уровне, и затронуты актуальные вопросы. Дальнейших успехов

Khachpanov Giya Viacheslavovich

Поставленная задача автором выполнена на должном уровне, приведены примеры расчётов и проанализированы данные.
Comments: 13

Галиева Гульназ Физратовна

Научная новизна не обоснована.

Asanova Natalia Aleksandrovna

Статья написана на высоком уровне, и затронуты актуальные вопросы. Дальнейших успехов.

Nabiyev Alpasha Alibek

Ваша работа выполнена на высоком научном уровне и также имеет практическое значение в области инновационного развития экономики

Shapovalova Inna Sergeevna

Очень интересная методика, спасибо за материал. Шаповалова И.

Статья имеет высокий научный потенциал.Заслуживает особого внимания приведенная авторами методика определения инновационного потенциала,кластеризация регионов.Работа оценивается позитивно.

Zulfugarzade Teymur El'darovich

Работа, скорее, предварительная, содержит анализ проблемы, но не содержит предложений по практическому применению выводов автора. Статья заслуживает позитивной оценки.

Romanchenko Vladislav

Кластеризация близка, поэтому считаю ее важной. В данном материале описывается реальная обстановка. Юг разнороден, при наличии весомых выводов, материал должен служить аналитикой для инноваторов-управленцев. С уважением, Романченко В.А.

Stepanova Vera Vladimirovna

Очень интересна кластерная классификация регионов, ее изменение в динамике, собран неплохой фактологический материал. С ув. Степанова В.В.

Lickus, Petras, Vytauto

Interesting article. Various types of innovation activity of regions are considered It may be useful for investors.

Vykhodets Aleksander Mihaylovich

Тема логически очерчена, есть некоторый фактологический материал. Этот материал необходимо оптимизировать и согласовать с теоретическими положениями.Работа написана хорошо, но ее научная ценность невелика.Можно использовать для популяризации и для разработки схем в других регионах. А.Выходец

Романович Людмила Геннадьевна

Вопрос оценки инновационной активности регионов является актуальным. Авторы предлагают различные методические подходы. В данном случае у автора статьи есть свои обоснования. Работа представляет интерес. Успехов Вам в научной работе!

Asanova Natalia Aleksandrovna

Статья написана на высоком уровне, и затронуты актуальные вопросы. Дальнейших успехов

Khachpanov Giya Viacheslavovich

Поставленная задача автором выполнена на должном уровне, приведены примеры расчётов и проанализированы данные.
PARTNERS
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.