Экономико-статистическое исследование инновационного потенциала (на примере Красноярского края)

вопросы инновационной экономики

>

Том 7 • Номер 3 • Июль-сентябрь 2017 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics

Креативная экономика

издательство

экономико-статистическое исследование инновационного потенциала

Живаева Т.В. \ Владимирова О.Н. \ Горошко А.С. 1

1 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия

АННОТАЦИЯ:_

Статья посвящена экономико-статистическому исследованию инновационного потенциала Красноярского края в разрезе жизненного цикла инноваций и инновационной деятельности на основе авторской методики. В предлагаемой методике оценка инновационного потенциала осуществляется в семь этапов и включает: обоснование выбора показателей в соответствии с этапом жизненного цикла; расчет частных показателей и их нормирование; определение частного потенциала субъекта на каждом этапе жизненного цикла; расчет комплексного интегрального показателя; ранжирование субъектов по результатам оценки на каждом этапе жизненного цикла и по комплексному интегральному показателю. Представленная методика дает возможность своевременно принять управленческие решения на определенном этапе жизненного цикла инновационной деятельности для устранения выявленных негативных тенденций. Иллюстрация апробации методики приведена на субъектах Сибирского федерального округа.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: инновации, инновационный потенциал, инновационная деятельность, эффективность, оценка

введение

С увеличением значения инновационной составляющей в практике хозяйствующих субъектов возникает необходимость измерения инновационной активности. Исследования показывают, что органы управления и хозяйствующие субъекты используют различные системы показателей оценки инноваций и различные подходы для измерения инновационного потенциала. Обращение к существующим практикам оценки инновационного потенциала как составляющей инновационной деятельности, несмотря на их многочисленность и многоаспектность (Руководство Осло [10], работы отечественных ученых Гунина В.Н. [3] (Gunin, Barancheev, Ustinov, 2000), Гамидова Г.С. [2] (Gamidov, 2000), Монастырного Е.А. [6 ] (Monastyrnyy, 2008), Уткина Э.А. [11 ] (Utkin,

Economic and statistical research of innovative potential

Zhivaeva T.V. \ Vladimirova O.N. \ Goroshko A.S. 1

Siberian Federal University, Russia

202 RUSSiAN JOURNAL OF iNNOVATiON ECONOMiCS #3'2017

1996) и ряда других), свидетельствует об отсутствии методических разработок, учитывающих жизненный цикл инновационной деятельности. Акцентирование внимания авторов на данный аспект обусловлено выдвижением гипотезы, что при определении инновационного потенциала субъекта должны учитываться особенности этапов жизненного цикла инновации и инновационной деятельности, требующие использования определенных индикаторов. Следовательно, полученные при анализе инновационного потенциала субъекта результаты могут помочь своевременно откорректировать управленческие решения органов власти с целью устранения недостатков инновационной деятельности на определенном этапе жизненного цикла.

Вышеизложенное определило цель данной публикации - проведение экономико-статистического исследования инновационного потенциала региона (на примере Красноярского края) по разработанной методике и сравнение его результатов с результатами существующих методик.

Методика оценки инновационного потенциала региона

В основе предлагаемой методики используется интегральный метод, позволяющий учесть составляющие инновационного потенциала с учетом этапа жизненного цикла инновационной деятельности. Это исключает субъективность мнения, присущего методу экспертных оценок, и обеспечивает полноту и комплексность анализа инновационного потенциала.

ABSTRACT:_

The article is devoted to economic and statistical research of innovative potential of the Krasnoyarsk Territory in the context of the life cycle of innovation and innovation activity based on the author's methodology. In the proposed methodology, the assessment of innovative capacity is carried out in seven stages and includes: substantiation of the choice of indicators in accordance with the stage of the life cycle; calculation of particular indicators and their rationing; determination of the private potential of the subject at each stage of the life cycle; calculation of complex integral indicator; ranking of subjects based by results of the assessment at each stage of the life cycle and by complex integral indicator. The model makes it possible to make timely managerial decisions at a certain stage in the life cycle of innovation activity in order to eliminate identified negative trends. We illustrate the approbation of the methodology on the subjects of the Siberian Federal District.

KEYWORDS: innovation, innovation potential, innovation activity, efficiency, assessment.

JEL Classification: C10, C40, 031, 032 Received: 11.08.2017 / Published: 30.09.2017

© Author

CITATION:_

Zhivaeva T.V., Vladimirova O.N., Goroshko A.S. (2017) Ekonomiko-statisticheskoe issledovanie innovatsionnogo potentsiala (na primere Krasnoyarskogo kraya) [Economic and statistical research of innovative potential (by the example of the Krasnoyarsk Territory)]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 7. (3). - 201-210. doi: 10.18334/vinec.7.3.38213

Многообразие целей и задач, стоящих перед субъектами инновационной деятельности, и ее специфика выступают препятствием для установления определенных уровней критериальных показателей для всех регионов. Данное обстоятельство обосновывает использование элементов сравнительного анализа для сопоставления результатов расчетов и определения места, занимаемого регионом. Сравнительный анализ позиций регионов позволяет:

- реализовать сигнальную функцию посредством выявления конкурентных преимуществ и неэффективных мест;

- формировать информационную базу для разработки инновационной политики;

- дать оценку деятельности органов власти в инновационной сфере [9]. Разработанная авторская методика включает семь этапов оценки инновационного

потенциала (рис. 1).

После выбора объекта исследования, в качестве которого в приводимом примере выступает Красноярский край, необходима инвентаризация статистических данных, характеризующих инновационную деятельность. Практика показывает, что уже именно на этом этапе выявляется ограничение в использовании конкретного метода вследствие неполноты или недостаточности отсутствия информационной базы в разрезе жизненного цикла инновационной деятельности.

На третьем этапе производится выбор перечня показателей для оценки инновационного потенциала с учетом специфики каждого этапа жизненного цикла инновационной деятельности. Группа показателей на научно-исследовательском этапе характеризует возможности региона реализации и воплощения инновационных идей, на конструкторском и коммерческом - оценивает возможность создания и производства инновационного продукта. На дистрибутивном этапе производится оценка результативности инновационной деятельности субъекта.

Применяемые в официальных методиках и статистических базах системы показателей оценки инновационного потенциала характеризуются наличием большого количества индикаторов с разной размерностью. Для нивелирования указанного

ОБ АВТОРАХ:_

Живаева Татьяна Викторовна, доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, кандидат экономических наук

Владимирова Ольга Николаевна, профессор кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, доктор экономических наук, доцент

Горошко Александра Сергеевна, магистрант кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита (госк_ lady12320mail.ru).

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Живаева Т.В., Владимирова О.Н., Горошко А.С. Экономико-статистическое исследование инновационного потенциала (на примере Красноярского края) // Вопросы инновационной экономики. - 2017. -Том 7. - № 3. - С. 201-210. doi: 10.18334Мпес.7.3.38213

204 RUSSiAN иоиРМА1 ОР iNNOVATiON ЕСОШОМ^ #3'2017 (.1и1у-Бер1етЬег]

Определение объекта исследования Обзор имеющейся статистической информации

V _

Выбор показателей оценки каждого этапа жизненного цикла

^ _

Обработка статистических данных (нормирование и расчет частных показателей) Определение частного потенциала субъекта на каждом этапе жизненного цикла Расчет комплексного интегрального показателя

V _

Ранжирование субъектов по результатам оценки на каждом этапе жизненного цикла и по комплексному интегральному показателю

Рисунок 1. Этапы оценки инновационного потенциала Источник: составлено авторами.

аспекта на четвертом этапе проводится нормирование данных с применением формулы линейного масштабирования:

1п =----;

хтах~хтгп

где п - номер региона;

Хп - значение параметра для 1-го региона;

Хтах и Хтт - максимальное и минимальное значения показателей; 1п - нормированный показатель (индекс показателя) [2] (Оат1^у, 2000).

Линейное масштабирование позволяет отобразить значение каждого показателя в интервале от 0 до 1, сохраняя все пропорции между отдельными значениями. Формула приобретает другой вид в случае, если рост показателя оказывает обратное влияние на результативный показатель (формула 2) [5] (Мегг1уакоуа, 2015):

1п= .

хт1п~хтах

После приведения всех показателей к сопоставимому виду определяется частный интегральный показатель для каждого этапа жизненного цикла с помощью формулы среднеарифметической:

*; 2

—- — ;

где ЧИП - частный интегральный показатель определенного жизненного цикла инновации;

Х-, - нормированный показатель;

п - количество показателей.

Далее осуществляется расчет комплексного интегрального показателя инновационного потенциала региона:

РИП = ^/ЧИП! * ЧИП2 * ЧИП3;

где РИП - комплексный показатель регионального инновационного потенциала.

Выделение трех, а не четырех частных интегральных показателей в методике обусловлено возможностью объединения конструкторского и коммерческого этапов жизненного цикла инновационной деятельности с позиции идентичности индикаторов, применяемых при определении инновационного потенциала региона. Более подробно вопрос рассмотрен в публикации авторов [1] (У1а^ш1гоуа, 7Ыуаеуа, СЬегпуЬ, ОогозЬко, 2017).

На заключительном этапе проводится ранжирование показателей по уровню инновационного потенциала.

Предложенная методика, с точки зрения авторов, позволяет:

• провести комплексную оценку на основе системы показателей, отражающей человеческую, научно-техническую, финансово-экономическую и инвестиционную составляющие. Это дает возможность исследовать структуру регионального инновационного потенциала, выявить сильные и слабые стороны этапов жизненного цикла инновационной деятельности;

• исключить субъективность, присутствующую при использовании методов экспертных оценок;

• применить методику для оценки инновационного потенциала любого субъекта

206 RUSSiAN JОURNAL ОР iNNОVATiОN ЕСОПОМ^ #3'2017 (.1и1у-Бер1етЬег]

Российской Федерации. Универсальность обосновывается использованием общедоступных статистических данных;

задействовать относительно небольшой набор показателей и простой матема-тико-статистический аппарат, упрощая расчетную процедуру.

Экономико-статистическое исследование инновационного потенциала Красноя рскогокрая

Результаты эмпирических исследований! инновационного потенциала по авторской! методике проиллюстрированы на примере Красноярского края (рис. 2). Значения частных индикаторов, применяемых в методике, проранжированы от 1 до 12 (по числу регионов в Сибирском федеральном округе (СФО),где 1 - максимальный ранг, 12 -минимальный).

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 3.1 3.2

1.1 Удельный вес исследователей, имеющих ученую степень в общем числе исследователей, %

1.2 Удельный вес исследователей, занятых в НИР, к численности исследователей, %

1.3 Число выданных патентов, шт.

1.4 Удельный вес используемых передовых производственных технологий, в общем объеме используемых передовых производственных технологий по РФ, %

1.5 Государственный долг

1.66 Уровень дефицита бюджета, %

1.7 Отношение средней заработной платы научных сотрудников к средней заработной плате, %

1.8 Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП (ВРП), %

1.9 Число студентов образов ательных учреждений высшего профессионольного образования на 10000 чел. населения

2.1 Удельн ый вес числа организаций, выполнявших исследования и разработки, в общем числе исследованных организаций, %

2.2 Удельный вес внутрерних текущих затрат на научные исследования и разработки

2.3 Удельный вес затрат на технологические инновации

2.4 Инвестиции в основной капитал на душу населения, руб.

3.1 Удельный вес инновационной продукции (услуг) в общем объеме произведенной продукции (оказанных услуг), %

3.2 Удельный вес разработанных передовых производственных технологий в общем объеме разработанных передовых производственных технологий по РФ, % [8]

Рисунок 2. Ранжирование частных индикаторов инновационного потенциала Красноярского края за 2015 год Источник: составлено авторами.

Полученные результаты свидетельствуют, что наивысшие значения присущи Красноярскому краю по показателям «удельный вес используемых передовых производственных технологий в общем объеме используемых передовых производственных технологий по РФ», «инвестиции в основной капитал на душу населения». Одновременно край, по сравнению с другими регионами, СФО имеет высокий уровень дефицита бюджета, значительный государственный долг.

Итоги ранжирования регионов СФО по интегральному показателю инновационного потенциала отражены в таблице 1.

Наиболее сильным инновационным потенциалом среди субъектов СФО обладают Новосибирская область, Красноярский край и Томская область. Концентрация экономической жизни происходит в крупных городах Новосибирск, Томск, Красноярск, Омск, Иркутск, Новокузнецк. Особый вклад вносит Норильский промышленный регион. Красноярский край занимает лидирующие места по объемам произведенной продукции, обеспечиваемые наличием таких крупных предприятий, как «Красноярский алюминиевый завод», «Ачинский глиноземный завод», «Сибэнергоцветмет», «Красноярский завод цветных металлов» и «Норильский

Таблица 1

Ранжирование регионов СФО по интегральному показателю инновационного

потенциала за 2011-2015 гг.

Регион СФО 2011 год 2012 год 2013 год 2014 год 2015 год

Республика Алтай 7 11 11 10 10

Республика Бурятия 6 5 7 6 9

Республика Тыва 12 12 10 11 11

Республика Хакасия 11 10 12 11 12

Алтайский край 8 8 6 7 6

Забайкальский край 4 7 8 8 7

Красноярский край 2 2 2 1 3

Иркутская область 10 3 3 4 5

Кемеровская область 9 9 9 9 8

Новосибирская область 1 1 1 2 1

Омская область 5 4 5 5 4

Томская область 3 6 4 3 2

Источник: составлено авторами.

208 RUSSiAN иоиРМА1 ОР iNNOVATiON ЕСОШОМ^ #3'2017

12 10 8 6

2011 год 2012 год 2013 год

Ф Республика Алтай  Республика Бурятия

) ( Республика Хакасия Ж Алтайский край I Красноярский край Иркутская область Ф Новосибирская область Омская область

2014 год 2015 год

^Республика Тыва ^Забайкальский край Кемеровская область Томская область

Рисунок 3. Ранжирование субъектов СФО по интегральному показателю инновационного

потенциала с 2011 по 2015 гг.

Источник: составлено авторами.

никель». Около половины российского золота добывается в Сибирском федеральном округе.

На формирование инновационного потенциала существенное влияние оказывает военно-промышленный комплекс. Предприятия, производящие авиационную и космическую технику, расположены в таких крупных городах, как Томск, Красноярск, Омск и Новосибирск. В Томской области значительное внимание уделяется человеческому капиталу: высокий уровень подготовки кадров для атомной промышленности, нефтедобычи и нефтехимии.

Республика Хакасия, Тыва, Бурятия и Алтай специализируются на сельском и лесном хозяйстве [7] и имеют ограниченность экспортного сектора и региональных рынков, что непосредственно объясняет низкое значение уровня инновационного потенциала.

Адекватность разработанной методики подтверждается сравнением полученных результатов с данными официальных методик (табл. 2).

Для сравнения результатов и определения адекватности расчетов были использованы Рейтинг регионов по развитию науки и новых технологий, подготовленный экспертами РИА Рейтинг на основе данных Росстата (2014-2015 гг.), и рейтинг регионов по уровню инновационного развития за 2014 год, подготовленный Институтом статистических исследований и экономики знаний «Высшей школы экономики» (ВШЭ).

заключение

Полученные итоги применения авторской методики с учетом жизненного цикла инновационной деятельности в большей степени соответствуют позициям в приведенных

4

2

0

Таблица 2

Сравнительное позиционирование регионов Сибирского федерального округа по уровню инновационного потенциала и инновационной деятельности

Регион СФО Рейтинг по авторской методике Рейтинг НИУ ВШЭ Рейтинг экспертов РИА рейтинг

2014 год 2015 год 2014 год 2014 год 2015 год

Республика Алтай 10 10 12 7 11

Республика Бурятия 6 9 7 8 6

Республика Тыва 11 11 11 11 10

Республика Хакасия 11 12 10 10 12

Алтайский край 7 6 6 6 7

Забайкальский край 8 7 9 12 9

Красноярский край 1 3 3 2 3

Иркутская область 4 5 5 5 5

Кемеровская область 9 8 4 9 8

Новосибирская область 2 1 2 3 2

Омская область 5 4 8 4 4

Томская область 3 2 1 1 1

Источник: составлено авторами по [4, 9].

для сравнения рейтингах. В тройку лидеров неизменно входит Томская и Новосибирская области, а также Красноярский край. Замыкают позиции регионы со слаборазвитым инновационным потенциалом - Республика Хакасия и Республика Тыва.

ИСТОЧНИКИ:

1. Владимирова О.Н., Живаева Т.В., Черных К.С., Горошко А.С. Аналитическое обес-

печение инновационной деятельности в разрезе жизненного цикла инноваций // Фундаментальные исследования. - 2017. - № 6. - с. 115-120.

2. Гамидов Г.С. Основы инноватики и инновационной деятельности. - СПб.: Политехника, 2000.

3. Гунин В.Н., Баранчеев В.Н., Устинов В.А. Управление инновациями. - М. : Инфра-М,

2000.

210 RUSSiAN JOURNAL OF iNNOVATiON ECONOMiCS #3'2017

4. Индекс научно-технологического развития субъектов РФ - итоги 2015 года.

Рейтинговое агентство «РИА Рейтинг. [Электронный ресурс]. URL: http://riarating.

ru/regions_rankings/20161020/630044723.html.

5. Мерзлякова Е.А. Управление развитием инновационного потенциала региона. / дис.

... канд. экон. наук : 08.00.05., 2015. - 208 с.

6. Монастырный Е.А. Термины и определения в инновационной сфере // Инновации.

- 2008. - № 2(112). - с. 28-31.

7. Особенности экономики региона. Союз «Центрально-Сибирская торгово-промыш-

ленная палата». [Электронный ресурс]. URL: https://krasnoyarsk.tpprf.ru/ru/region/

economy/.

8. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики.

[Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru.

9. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. / Вып. 3 / под

ред. Л.М. Гохберга. Монография. - Москва: НИУ ВШЭ, 2015. - 248 с.

10. Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям. /

Совместная публикация ОЭСР и Евростата. - Москва, 2006. - 191 с.

11. Уткин Э.А. Инновационный менеджмент. - М.: АКАЛИС, 1996. - 260 с.

REFERENCES:

Reyting innovatsionnogo razvitiya subektov Rossiyskoy Federatsii [Rating of innovative development of the subjects of the Russian Federation] (2015). Moscow: NIU VShE. (in Russian).

Rukovodstvo Oslo. Rekomendatsii po sboru i analizu dannyh po innovatsiyam [Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data] (2006). Moscow. (in Russian).

Gamidov G.S. (2000). Osnovy innovatiki i innovatsionnoy deyatelnosti [Basics of innovation and innovation activity] SPb.: Politekhnika. (in Russian).

Gunin V.N., Barancheev V.N., Ustinov V.A. (2000). Upravlenie innovatsiyami [Innovation management] M.: Infra-M. (in Russian).

Merzlyakova E.A. (2015). Upravlenie razvitiem innovatsionnogo potentsiala regiona [Management of the development of the region's innovative potential] Kursk . (in Russian).

Monastyrnyy E.A. (2008). Terminy i opredeleniya v innovatsionnoy sfere [Terms and definitions in the innovation sphere]. Innovations. (2(112)). 28-31. (in Russian).

Utkin E.A. (1996). Innovatsionnyy menedzhment [Innovative management] M.: AKALIS. (in Russian).

Vladimirova O.N., Zhivaeva T.V., Chernyh K.S., Goroshko A.S. (2017). Analiticheskoe obespechenie innovatsionnoy deyatelnosti v razreze zhiznennogo tsikla innovatsiy [Analytical support for innovative activity in the line of the life cycle of innovation]. Basic research. (6). 115-120. (in Russian).