Сравнительный анализ методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала российских регионов

УДК: 339.972

ДА. Созаева СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ

ИННОВАЦИОННО-ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ

Аннотация. В статье представлен обзор проблем развития российских методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала регионов. Проведен сравнительный анализ существующих методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала, обоснована необходимость проведения их экспертизы на основе анализа базиса потенциала - научно-технической компоненты. На примере Московской области на основе статистических данных за 2010-2013 гг. продемонстрированы противоречия в методологии оценки, обоснован выбор оптимального метода оценки инновационно-инвестиционного потенциала.

Ключевые слова: инновационно-инвестиционный потенциал, научно-технический потенциал региона, генерация и трансфер знания, методы оценки инновационно-инвестиционного потенциала.

D/liamiliya Sozaeva COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS

EVALUATION OF INNOVATION AND INVESTMENT POTENTIAL OF RUSSIAN REGIONS

Annotation. The article presents review of the problems of Russian methods of assessment of innovation and investment potential of the regions. A comparative analysis of the existing methods of valuation of innovation and investment potential emphasized the necessity of additional expertise of them. On the example of the Moscow region based on statistical data for 2010-2013 demonstrated the contradictions in the assessment methodology, justified the choice of optimal method for assessing innovation and investment potential.

Keywords: innovation and investment potential, scientific and technical potential of the region, the generation and transfer of knowledge, evaluation methods of innovation and investment potential.

В настоящее время в исследованиях российских ученых значительное внимание уделяется развитию методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала территорий. Актуальность темы вполне объяснима: стратегическая задача, поставленная Правительством Российской Федерации, заключается в переходе к инновационной модели экономики, что, безусловно, требует объективной оценки состояния территориальных экономических систем, наличия и сбалансированности инвестиционных ресурсов, инновационной активности и восприимчивости регионов, поскольку их роль и объем полномочий существенно возрастают [12].

Существующие в настоящее время подходы к оценке инновационно-инвестиционного потенциала территорий (рейтинги НИСП, ЦСР «Северо-Запад», НАИРИТ, Финансового университета, Института инноваций, инфраструктуры и инвестиций, авторов Н. Михеевой и Р. Семенова, А. Гусева, В. Киселева и др.) оперируют базовыми статистическими либо сформированными на их основе интегральными показателями [4; 7; 9; 10; 11]. Статистические показатели, в основном, используются при разработке и реализации целевых программ и в бюджетном процессе. Они стандартны для большинства регионов, обрабатываются органами статистики, доступны, но их главный недостаток: они не всегда отражают качественные институциональные изменения, которые происходят в системе. Интегральные методы оценки развиваются научным и экспертным сообществом, и, как правило, редко используются для целей государственного/муниципального управления. Чаще всего они вообще остаются невостребованными на практике органами власти федерального и регионального уровней, осуществляющими стратегическое планирование и целеполагание.

© Созаева Д.А., 2015

Поэтому главная проблема, тормозящая эффективное развитие методических подходов к оценке инновационного и инвестиционного потенциала территорий - это неопределенность и отсутствие методологической привязки показателей к полному циклу стратегического планирования на федеральном и региональном уровне. В связи с этим, распространенной является ситуация, когда показатели не используются на этапе оценки уровня развития территорий, определения приоритетов их развития, однако используются при формировании целевых индикаторов и показателей экономической и бюджетной политики страны в целом и отдельных территорий - в частности. Вторая проблема, которая, в большей степени, присуща интегральным методам оценки, - использование относительных подходов к оценке, т.е. компоненты и индексы потенциала строятся на основе относительной оценки одних регионов по сравнению с другими или за счет усреднения общестрано-вых показателей. Это не дает возможность рассмотреть отдельный регион самостоятельно: только в репрезентативной выборке из нескольких регионов и в сравнении с ними.

Безусловно, нелогично было бы говорить о какой-то идеальной абсолютизированной модели, которая бы могла объективно описать состояние инновационно-инвестиционного потенциала территории в отрыве от других территорий, однако, нередкими являются случаи, когда инновационные системы неполного и альтернативного типов, относительно неэффективные на фоне полноцикловых систем, в целом способны генерировать потенциал достаточно высокого уровня. Поэтому методы оценки должны формировать объективную оценку потенциала.

Еще одно «узкое место» методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала - отсутствие разграничения компонентов на ресурсные и результирующие, что предусмотрено самой природой инновационно-инвестиционного потенциала. В зарубежной практике оценки эти элементы разграничены более четко: есть inputs (текущие, или «входные» условия) и есть outputs (ожидаемые, или «выходные» условия) [1]. Первые характеризуют наличие ресурсов и готовность территориальной экономической системы к реализации инвестиционной и инновационной деятельности, вторые-результативность такой деятельности, и, как следствие, эффективность использования ресурсов. В российской практике оценки таких разграничений либо нет, либо в результирующие блоки попадают показатели ресурсного блока.

Если же в целом выбирать между статистическими показателями и интегральными индексами, то наиболее информативными можно считать интегральные индексы, поскольку они дают возможность не только количественной, но и качественной оценки потенциала региона. С другой стороны, их необходимо упростить с точки зрения сбора исходных статистических данных и повысить достоверность интерпретации результатов, снизить высокую долю относительных оценок (как было отмечено ранее). С учетом изложенных выше проблем, для формирования объективной и справедливой оценки наличия и сбалансированности инновационных и инвестиционных ресурсов региона, выбора оптимального метода оценки потенциала, предлагается принять в качестве критерия выбора качество и достоверность оценки научно-технической компоненты инновационно-инвестиционного потенциала [3].

Выбор научно-технической компоненты в качестве основной объясняется тем, что научный потенциал региона реализуется посредством создания нового знания - генерации инновационных идей, выполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторские разработок, ориентированных на развитие инновационной экономики территории, а также за счет их коммерциализации в производственном комплексе и в социальной сфере. Таким образом, научно-техническая подсистема выступает как генератор инновационных идей с одной стороны, и как разработчик инноваций и их поставщик для всех видов экономической деятельности региональной системы - с другой стороны. Другие компоненты - инвестиционная, промышленная (производственная), организационная - выполняют поддерживающую роль, и, если на долю научно-технической компоненты приходится до

50 % веса в формировании итогового инновационно-инвестиционного потенциала, то остальные 50 % - приходятся на прочие компоненты.

Логично было бы предположить, что при таком значительном весе научно-технического потенциала в структуре инновационно-инвестиционного потенциала между уровнем развития научно-технического потенциала и динамикой инновационно-инвестиционного потенциала существует корреляция, близкая к линейной зависимости. Однако обзор исследований зависимости инновационно-инвестиционного потенциала от научно-технического потенциала в целом по стране и по отдельным регионам такой закономерности не выявил.

Так, в двух регионах - Вологодская область и Карелия - наблюдаются тенденции роста уровня научно-технического и инновационного потенциала, но прямой зависимости не отмечено [13; 14]. Отсутствие зависимости, близкой к линейной, например, в Карелии (см. рисунок 1), можно объяснить экстенсивным способом развития и, возможно, низкой степенью трансфера знаний из сектора исследований и разработок в промышленный сектор [14]. Другими словами, научно-техническая составляющая изменяется (главным образом, за счет изменения патентной активности, численности занятых в науке, финансирования и других количественных показателей), но на качественной динамике инновационно-инвестиционного потенциала это не отражается.

350 -300 250 -200 -150 100 50 -0

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Ш инновационный потенциал Ф научный потенциал

Рис. 1. Индекс развития научного и инновационного потенциала, в % к 2001 году [14]

Это, как и в случае анализа общероссийских тенденций, подталкивает к двум выводам:

- между сегментами инновационной системы отсутствует качественная связь, обеспечивающая трансфер знания [2; 5; 10; 13];

- разработанные методы имеют неудовлетворительное математическое и статистическое обоснование.

Для проверки гипотезы о том, что, несмотря на значительный вес научно-технического потенциала в структуре инновационно-инвестиционного потенциала, между ними не наблюдается логичной зависимости, за период с 2010 по 2013 г. были рассчитаны тремя способами показатели инновационно-инвестиционного потенциала для всех российских регионов, и, на примере Московской области, интерпретированы результаты.

Первый, наиболее простой метод - это метод, предложенный коллективом Вологодского университета [13]. Система показателей включала интеллектуально-профессиональный потенциал (ИП),

организационно-управленческий потенциал (ОУ), технико-технологический потенциал (ТП), финансовый потенциал (ФП) и производственный потенциал (ПП), каждый из которых имел свои компоненты. Все частные потенциалы необходимо было дифференцировать относительно среднероссийских (базовых) уровней с использованием формулы (1):

Кн = К-

К1 рф

где К1н - нормативное значение удельного веса персонала, занятого исследованиями и разработками, в среднегодовой численности занятых в экономике; К1 - удельный вес персонала, занятого исследованиями и разработками в среднегодовой численности занятых в экономике >го региона; К1рф -удельный вес персонала, занятого исследованиями и разработками, в среднегодовой численности занятых в экономике в среднем по РФ.

Для определения интегрального показателя составляющих инновационного потенциала (ИП, ОУ, ТП, ФП, ПП) используются формулы:

ИП = 3\ИПХ • ИП2 • ИП3

ОУ = ^ОУ1 • ОУ2 • ОУ3 • ОУ4

ТП = ^ТП1 • ТП2 • ТП3 • ТП4 • ТП5

ФП = ^ФП1 * ФП,

ИПР = ИП • 0,33 + ОУ • 0,133 + ТП • 0,267 + ФП • 0,067 + ПП • 0,2

Формула для расчета инновационного потенциала региона (ИПР):

где ИП - интеллектуально-профессиональный потенциал; ОУ - организационно-управленческий потенциал; ТП - технико-технологический потенциал; ФП - финансовый потенциал; ПП - производственный потенциал; аг - весовой коэффициент для конкретного >го потенциала

Для распределения регионов на классы по уровню инновационного потенциала используются следующие значения показателей: высокий уровень инновационного потенциала (А) - свыше 0,85; средний уровень (В) - 0,5-0,85 включительно; низкий уровень (С) - 0,3-0,5 включительно; крайне низкий уровень (Д) - менее 0,3.

Второй способ (автор - Д.В. Гижко) с точки зрения сущности и свойств инновационно-инвестиционного потенциала - более сложный, и более верный, поскольку включает ресурсные и результирующие компоненты (см. таблицу 1) [6].

Ресурсная составляющая инновационного потенциала является своего рода "плацдармом" для его формирования. Она включает в себя следующие основные компоненты, имеющие различное функциональное назначение: материально-технические, информационные, финансовые, человеческие и другие виды ресурсов.

Результативная составляющая выступает отражением конечного результата реализации имеющихся возможностей (в виде нового продукта, полученного в ходе осуществления инновационного процесса).

Таблица 1

Оценка инновационно-инвестиционного потенциала по ресурсным и результирующим компонентам

Блок Группа Показатели

Ресурсный Научные ресурсы (НР) 1.1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике, %

1.2. Отношение численности аспирантов, докторантов, кандидатов наук, докторов наук к численности занятых в экономике, %

1.3. Число организаций, выполнявших исследования и разработки, в общем числе предприятий и организаций, %

Кадровые ресурсы (КР) 2.1. Отношение численности студентов образовательных учреждений среднего профессионального образования к численности занятых в экономике, %

2.2. Отношение численности студентов ВУЗов к численности занятых в экономике, %

Технические ресурсы (ТР) 3.1. Коэффициент годности основных фондов в отраслевом аспекте

3.2. Фондовооруженность труда

Финансово-экономические ресурсы (ФЭР) 4.1. Объем инвестиций в основной капитал к ВРП, %

4.2. Доля внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП, %

4.3Доля затрат на технологические инновации к ВРП, %

Информационно-коммуникационные ресурсы (ИКР) 5.1. Отношение затрат на ИКТ к ВРП, %

5.2. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения, %

5.3. Число персональных компьютеров с доступом к сети Интернет на 100 работников

Результативный Показатели результативности инновационной деятельности 6.1. Доля инновационных товаров

6.2. Отношение числа созданных передовых производственных технологий к численности занятых в экономике, %

6.3. Отношение числа использованных передовых производственных технологий к численности занятых в экономике, %

6.4. Отношение количества выданных патентов и свидетельств к численности занятых в экономике, %

6.5. Инновационная активность организаций, %

Готовность к использованию инновационного потенциала Показатели готовности 7.1. Отношение количества поданных патентных заявок к численности занятых в экономике, %

7.2. Количество организаций инновационной инфраструктуры в регионе, в общем числе предприятий и организаций, %

7.3. Количество проектов, реализуемых в регионе совместно с институтами развития, в общем числе предприятий и организаций, %

7.4. Объем иностранных инвестиций в экономику региона к ВРП, %

7.5. Оборот организаций с участием иностранного капитала к ВРП, %

На этапе расчета ресурсной части инновационного потенциала регионов предлагается выполнить расчет интегральных показателей ресурсной части (научных, кадровых, технических, финансо-

во-экономических, информационно-коммуникационных ресурсов), а также общего интегрального показателя по следующей формуле:

ИПрсуурс = 5 НР  КР  ТР  ФЭР  ИКР

ИПрезульт = 5 ИТ  СПТ  ИП  П  ИА

ИП_сть = 5 ПЗ  ИИнф  ПИ  ИИ  ОО

Несмотря на учет ресурсной и результирующей компонентов, метод имеет и ряд недостатков: в нем не предусмотрены критерии для интерпретации состояния инновационно-инвестиционного потенциала, т.е. итоговые рейтинги регионов имеются, но интервальных значений не предусмотрено.

На наш взгляд, вторую модель, хотя она и верна по своему подходу, необходимо доработать в части соотношения ресурсных и результирующих компонентов. Так, в качестве меры уровня развития инновационно-инвестиционного потенциала можно рассматривать соотношения результирующей и ресурсной компоненты, и, при определенных значениях полученного соотношения, можно говорить об уровне развития региональной инновационной системы. Тем не менее, окончательное решение относительно качества того или иного метода оценки можно принять после сравнения нескольких альтернативных вариантов и результатов их расчета.

Наконец третий, наиболее сложный подход к оценке инновационно-инвестиционного потенциала предложен в статье П.А. Иванова «Методика оценки уровня развития региональной инновационной системы» [8].

Frs = /

FRIS -показатель состояния инновационно-инвестиционного потенциала; f (x1, x2,...xn) -показатель уровня инновационностирегиона, в состав которого входят следующие частные показатели:

xl - доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками от общей численности занятых в экономике, в %;

x2 - выпуск специалистов вузами, на 10 тыс. чел. населения;

x3 - количество зарегистрированных патентов на изобретения и полезные модели, на 1 000 чел. занятых в экономике;

x4 - затраты на технологические инновации, руб. на 1 занятого в экономике; x5 - инвестиции в основной капитал на душу населения, руб.; x6 - затраты на информационные и коммуникационные технологии, в % к ВРП. f (y1,y2,...ym) - показатель уровня инвестиционной привлекательности, включающий частные показатели:

yl-GRP - Валовой региональный продукт (ВРП), млн руб.;

y2-D - отношение дефицита бюджета региона к ВРП, в долях единицы;

у3-Т - отношение налоговых поступлений в консолидированный бюджет региона к ВРП, в долях единицы;

y4-I - объем инвестиций в основной капитал региона, млн руб. f (z1,z2,....zk) - показатель, учитывающий влияние прочих факторов

zl - отношение объема инновационной продукции региона к валовому региональному продукту, в долях;

z2 - отношение удельного веса организаций, осуществляющих инновационную деятельность, в общем объеме организаций к удельному весу объема инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, в долях;

z3 - доля просроченной задолженности юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (ЮЛ и ИП) в общем объеме задолженности ЮЛ и ИП, в долях (при выполнении расчетов для данной статьи, этот фактор не был учтен);

z4 - отношение внутренних затрат на научные исследования и разработки к количеству выданных патентов, млн руб. на 1 патент;

z5 - доля импорта технологий и услуг технического характера в общем внешнеторговом обороте технологий и услуг технического характера, в долях.

Как нетрудно заключить из таблицы 2 (варианты расчетов 1 и 2), научно-технический потенциал региона практически не изменяется. Даже изменения административно-территориальных границ региона в 2012 г., включая переход ряда научных центров (например, Троицка) в ведение Москвы, не находят прямого отражения в статистических данных. Одновременно с этим, индекс инновационно-инвестиционного потенциала существенно изменяется, при этом парадоксальным остается тот факт, что регион со значительным числом инновационных кластеров, научно-исследовательских институтов и инновационной инфраструктурой имеет в структуре инновационно-инвестиционного потенциала всего 1-2 % научно-технической компоненты. Из этого можно сделать вывод о том, что потенциал изменяется за счет других компонент (финансовой, промышленной и т.д.). Третий вариант расчета по логике наиболее близок к реальности: вес научно-технического потенциала региона действительно высок, однако метод нельзя назвать универсальным, поскольку он не опирается на свойства потенциала inputs и outputs.

В целом, инновационно-инвестиционный потенциал региона, безусловно, высок - это видно из таблицы и интерпретации результатов расчетов.

Таблица 2

Результаты расчетов инновационно-инвестиционного потенциала Московской области

Варианты Индекс Годы

2010 2011 2012 2013

Вариант 1 Отношение результатов к ресурсам, доли. ед. 0,61094 1,40844 0,18609 0,11213

Отношение результатов к готовности, доли. ед. 0,00001 0,00004 0,00003 0,00005

Вариант 2 Интегральный коэффициент исследовательского потенциала, доли. ед. 0,01082 0,01073 0,01039 0,01009

Итоговое значение коэффициента, доли. ед. 1,7605 1,5411 2,2780 2,7633

Вариант 3 Уровень инновационности, доли. ед. 0,3400 0,3200 0,2700 0,3000

Уровень инновационно-инвестиционного потенциала, доли. ед. 0,2900 0,4140 0,3300 0,3500

Исходя из результатов проведенного анализа методов интегральной оценки, можно сделать следующие выводы:

- ряд методов оценки инновационно-инвестиционного потенциала, основанных на расчете интегральных оценок, не дают достоверных сведений о наличии и сбалансированности инвестиционных и инновационных ресурсов региональной экономической системы;

- между сегментами инновационной системы отсутствует качественная связь, обеспечивающая трансфер знаний, а методы оценки инновационно-инвестиционного потенциала не учитывают такие категории как теснота связи и интенсивность потоков знания в инновационной системе.

В свете этого, основные предложения по развитию методологии оценки инновационно-

инвестиционного потенциала заключаются в более четкой структуризации показателей оценки, оптимизации математического аппарата по критерию оценки научно-технической компоненты (учитывать вес, значимость и динамику данной компоненты, сопоставлять с наличием инновационной инфраструктуры и т.д.), определять цели оценки инновационно-инвестиционного потенциала.

Библиографический список

1. Алексеев, А. А. Метод оценки инновационного потенциала региона с позиции формирования кластерной политики / А. А. Алексеев, Е. С. Дятлова, Н. Е. Фомина // Вопросы экономики и права. - 2012. - № 54.

2. Белова, Н. А. Методика оценки научного потенциала региона [Электронный ресурс] / Н. А. Белова. - Режим доступа : http://www.uecs.ru/uecs51-512013/item/2047-2013-03-22-06-13-14 (дата обращения : 21.04.2015).

3. Борисов, С. Идеальная модель / С.Борисов // Прямые инвестиции. - 2010. - № 8 (100).

4. Бортник, И. М. Система мониторинга и оценки инновационного развития регионов России / И. М. Бортник, Г. И. Сенченя, Н. Н. Михеева [и др.] // Инновационная экономика. - 2012. - №9 (167).

5. Волошенко, К. Ю. Методические основы сравнительной оценки научно-технического потенциала России и ЕС: региональный и международный аспекты [Электронный ресурс] / К. Ю. Волошенко. - Режим доступа : http://joumals.kantiana.ru/upload/iblock/d44/Волошенко %20К. %20Ю._22-38.pdf (дата обращения : 21.04.2015).

6. Гижко, Д. В. Мониторинг и оценка инновационного потенциала региона (на примере ЦФО): автореф. дис. ... канд. экон. наук. наук: 08.00.05 / Гижко Денис Владимирович. - М., 2012.

7. Диваева, Э. А. Управление региональной инновационной системой: методология и практика: монография / Э. А. Диваева. - М. : Издательство «Палеотип», 2010. - 156 с.

8. Иванов, П. А. Методика оценки уровня развития региональной инновационной системы [Электронный ресурс] / П. А. Иванов. - Режим доступа : http://www.teoria-practica.ru/-8-2011/economics/ivanov.pdf (дата обращения : 21.04.2015).

9. Колинько, В. А. Формирование региональной инновационной системы: автореф. дис. ... канд. экон.наук. наук: 08.00.05 / Колинько Валентина Александровна. - Сочи, 2011.

10. Кузин, Д. А. Научный потенциал региона как фактор развития инновационной экономики: автореф. дис. ... канд. экон. наук. наук: 08.00.05 / Кузин Дмитрий Анатольевич. - Челябинск, 2013.

11. Лисина, А. Н. Методика оценки уровня инновационного развития региона [Электронный ресур^ / А. Н. Лисина // Вестник НГУ. - 2012. - № Том 1. - Режим доступа : http://www.nsu.ru/rs/mw/link/Media:/22904/12.pdf (дата обращения : 21.04.2015).

12. Плотников, А. Н. Инвестиционная привлекательность региона / А. Н. Плотников // Строительство. Экономика и управление. Ежеквартальный научный, производственно - экономический журнал. - 2011. - № 3.

13. Советова, Н. П. Структурно-сопоставимая оценка инновационного потенциала региона [Электронный ресурс / Н. П. Советова. - Режим доступа : http://www.m-economy.ru/articles pdf/50/PSE 50 254.pdf (дата обращения : 21.04.2015).

14. Тишков, С. В. Научный и инновационный потенциал как основные факторы развития экономики северного приграничного региона [Электронный ресур^ / С. В. Тишков. - Режим доступа : http://vestnik.uapa.ru/ru/issue/2014/02/19/ (дата обращения : 21.04.2015).