Инновационно-технологический потенциал региона: вопросы оценки и динамики

23 (116) - 2009

Инновации и инвестиции

ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ РЕГИОНА: ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ И ДИНАМИКИ

в. в. акбердина,

кандидат экономических наук, доцент Институт экономики Уральского отделения рАН

В статье рассматриваются вопросы оценки инновационно-технологического потенциала региона с точки зрения ресурсного и результативного подходов, раскрыта система показателей «ресурсов» и «результатов использования» потенциала. Определение элементов результативности инновационного потенциала, выявление динамики показателей позволили автору сформулировать механизмы повышения эффективности использования инновационно-технологического потенциала региона, определить характер, формы и методы технологического развития с целью выработки правильной инновационной политики.

Ключевые слова: инновационно-технологический потенциал, регион, ресурс, методика, сравнительный анализ, управление, инновационный процесс.

Возможности выхода России на траекторию устойчивого прогнозируемого развития все чаще связывают с переходом к инновационной модели экономики. По мере исчерпания экстенсивных источников экономического роста и ослабления их действия инновационный процесс становится главным фактором социально-экономического развития, стремительно возрастает его роль и значение в прогрессе общества.

Ориентация на создание инновационной модели экономики в России приводит к необходимости

* Статья подготовлена в рамках выполнения Программы фундаментальных исследований Президиума РАН № 26 «Научно-технологический прогноз развития экономики России», раздел (этап) «Теоретические и методологические вопросы обоснования инновационного потенциала промышленности».

выработки определенной организации инновационной деятельности как в стране в целом, так и в отдельных регионах, поскольку требуется формирование эффективного механизма возникновения, распространения и использования инноваций. Особенно это касается регионов с высоким инновационным потенциалом.

На этапе перехода к инновационной модели экономики именно развитию региональной инновационной среды должно быть уделено особое внимание, поскольку именно здесь происходит превращение научно-технических разработок, базирующихся на результатах фундаментальных и прикладных исследований, в товар с высокими потребительскими свойствами.

Вместе с тем в региональной экономике не решен целый ряд теоретических и методологических вопросов, связанных с инновационным процессом. Инновационная сфера является органичной частью экономики региона, направленной на улучшение различных сторон экономической жизни. Под влиянием инновационной деятельности изменяются производительные силы, отношения собственности, модифицируются экономические отношения и формы хозяйствования.

Инновационный сектор, как составная часть экономики региона, входит в объект научных исследований региональной экономики. Вместе с тем инновационный сектор, как предмет исследования, имеет определенную специфику. Здесь главным становится выявление, систематизация, прогноз факторов, условий и тенденций, инициирующих

инновационную деятельность и оказывающих на нее влияние.

Начальным этапом стратегического управления инновационным развитием региона является анализ стартовых условий [3]. Однако проблема в том, что пока отсутствуют методологические и методические подходы, с помощью которых эти условия можно определить. Попытаемся обозначить некоторые направления ее решения.

К методам анализа стартовых условий можно отнести имеющиеся в экономической литературе подходы к оценке по статистическим данным отдельных компонентов инновационного потенциала. Инновационный потенциал региона — это способность осуществлять инновационную деятельность [7]. В качестве критерия инновационной типологии принята степень концентрации инновационного потенциала в регионе [8]. Согласно этому критерию регионы могут быть трех типов:

• с высокой концентрацией инновационного потенциала, который имеет региональное, межрегиональное, федеральное, международное значение, с многоотраслевой экономикой;

• со средней концентрацией инновационного потенциала, который имеет преимущественно региональное значение, с двумя-тремя градообразующими отраслями;

• с низкой концентрацией инновационного потенциала, которые больше всего нуждаются в инновационной поддержке со стороны.

От состояния инновационного потенциала зависят масштаб и качество результатов научных исследований и научно-технических разработок, а следовательно, и потенциальная возможность появления инноваций. Если инновационный потенциал недостаточен, то происходит сокращение разработок, инициируемых научными организациями.

Выбор характеристик инновационного потенциала для анализа может быть определен в зависимости от степени их влияния на инновационную деятельность в том или ином типе региона. Эти данные фиксируются государственной статистикой и могут быть предметом анализа.

Конечно, абсолютные значения показателей не дают прямого ответа на вопрос об уровне инновационного потенциала. Необходимы удельные расчетные величины в сравнении с другими регионами и странами мира. В этой связи предлагается методика сравнительного анализа инновационно-технологического потенциала в регионах.

Мировые методики анализа инновационного потенциала и проблема дефиниций. В современной

мировой практике существует значительное число различных показателей, оценивающих уровень развития инновационной деятельности: начиная с оценки человеческого капитала — показателей, измеряющих знания, научно-технический прогресс (НТП), и заканчивая отдельными показателями фондового рынка. Различные международные организации разрабатывают собственные системы показателей, отражающие уровень инновационного потенциала страны (региона). В качестве таких примеров можно привести следующие системы показателей [9].

1. Индекс научно-технического потенциала (Всемирный экономический форум — ВЭФ) как составляющая интегрального показателя оценки уровня конкурентоспособности страны.

Согласно методике экспертов ВЭФ, возможность достижения устойчивого экономического роста в среднесрочной и долгосрочной перспективе в равной степени зависит от трех категорий переменных: макроэкономической среды, государственных институтов и технологии. В долгосрочном периоде рост экономики невозможен без НТП. Индекс научно-технического потенциала рассчитывается на основе таких данных, как число патентов на 1 млн чел. населения; позиция страны по уровню технологического развития; вклад иностранных инвестиций в инновационную деятельность местных фирм; число пользователей Интернет на 10 000 чел. и т. д.

2. Система показателей оценки инновационной деятельности (Комиссии европейских сообществ — КЕС), используемая для сравнительного анализа оценки развития инновационной деятельности в странах ЕС, а также сопоставление их с показателями США и Японии.

Предложенная Директоратом по предпринимательству КЕС система инновационных показателей включает в себя 16 индикаторов, разделенных на четыре группы:

1) человеческие ресурсы;

2) генерация новых знаний;

3) трансфер и использование знаний;

4) финансирование инноваций, результаты инновационной деятельности.

Оценка инновационной деятельности по предложенной методике позволяет сопоставить успехи различных стран и определить области, которые требуют дополнительных усилий со стороны частных организаций и государства. Вместе с тем предложенные параметры не охватывают таких показателей, как инвестиции в человеческий

капитал, возможности и качество образовательных систем, приобретение нового оборудования (новых технологий) и т. д.

3. Ежегодные показатели, публикуемые организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и характеризующие уровень и динамику развития инновационной экономики по развитым и отдельным развивающимся странам.

В составе системы индикаторов ОЭСР представлены следующие показатели:

• доля высокотехнологичного сектора экономики в продукции обрабатывающей промышленности и услугах;

• инновационная активность;

• объем инвестиций в сектор знаний (общественный и частный), включая расходы на высшее образование, НИОКР, а также разработку программного обеспечения;

• разработка и выпуск информационного и коммуникационного оборудования, программного продукта и услуг;

• численность занятых в сфере науки и высоких технологий и др.

Представленные системы показателей направлены преимущественно на оценку достаточно развитого инновационного потенциала развитых стран и поэтому не учитывают ряд факторов, характерных для развивающихся рынков и накладывающих ограничения на стимулирование инновационной деятельности (например, уровень развитости инновационного законодательства, приоритеты государственных властей по вопросам инновационного развития и др.). В этом случае помимо традиционных показателей следует рассчитывать ряд индикаторов, оценивающих результативность инновационных процессов, влияющих на социально-экономическое развитие страны или отдельных регионов. Например, такие как доля инновационной деятельности в экономике региона, показатель социально-экономической полезности инноваций, доля инноваций в бюджете региона (страны) и т. д.

Однако расчет и анализ таких показателей в отечественной практике ограничен как недостатком соответствующей информации (особенно в региональном разрезе), так и отсутствием собственно методики их расчета по основным составляющим инновационного потенциала. Отсутствует также научное обоснование необходимого и достаточного числа и состава показателей, оценивающих инновационный потенциал.

Кроме того, существует множество интерпретаций понятия «потенциал». В большинстве

работ отмечается важность исследования проблем оценки потенциала и указывается на значительные различия в определении его сущности, состава и соотношения с другими категориями. В широком смысле потенциал (от латинского potentia — сила, мощь) означает «совокупность имеющихся средств, возможностей в какой-либо области» [2].

Понятие инновационного потенциала выступает концептуальным отражением развития инновационных процессов, оно развертывалось и уточнялось в результате теоретических, методологических и эмпирических исследований и получило развитие с начала 1980-х гг. В последнее время это понятие находит все большее распространение, появляются самостоятельные исследования, посвященные анализу различных подходов к этой дефиниции. Укрупненно можно выделить четыре наиболее распространенных определения.

Первое определение. Многие авторы концентрируют свои усилия на изучении отдельных аспектов инновационного потенциала. Поэтому в литературе часто представлены его специфические определения, слабо соотносящиеся между собой и зачастую отождествляемые с понятиями научного, интеллектуального, творческого и научно-технического потенциалов. Такой подход нам представляется необоснованным, требующим корректировки с учетом специфики и особенностей развития инновационных процессов.

Второе определение — наиболее распространенное, оно может быть условно обозначено как ресурсное. В данном случае инновационный потенциал рассматривается как упорядоченная совокупность ресурсов, обеспечивающих осуществление инновационной деятельности субъектом рынка. На наш взгляд, использование такого подхода при исследовании потенциала не является полным, поскольку в различных условиях хозяйственные ресурсы могут быть использованы по-разному, и в конечном итоге они не выступают гарантией одинаковых экономических результатов, а значит, и не служат сопоставимой характеристикой инновационного развития.

Вместе с тем использование ресурсного подхода имеет свои положительные стороны, поскольку, с одной стороны, он позволяет дать оценку текущей ситуации развития инновационных процессов (выделить сильные и слабые стороны). С другой стороны, при взаимоувязке основных ресурсных составляющих инновационного потенциала (инвестиционной, кадровой, материально-технической и др.) с их пограничными характеристиками

и целевыми ориентирами могут быть выявлены возможности реализации инновационных процессов в перспективе.

Третье определение тесно связано с ресурсными характеристиками потенциала и представляет собой совокупность возможностей использования производительной силы ресурса. То есть с точки зрения содержательной функции речь здесь идет об использованных и неиспользованных (скрытых) ресурсных возможностях, которые могут быть приведены в действие для достижения конечных целей экономических субъектов [1]. С точки зрения структурной характеристики инновационный потенциал — это «совокупность научно-технических, технологических, инфраструктурных, финансовых, правовых, социокультурных и иных возможностей, обеспечивающих восприятие и реализацию новшеств, т. е. получение инноваций» [5, с. 25].

В четвертом определении, по сути, агрегируются рассмотренные ранее позиции, и инновационный потенциал рассматривается как мера способности и готовности экономического субъекта осуществлять инновационную деятельность [6]. При этом под способностью понимается наличие и сбалансированность структуры компонентов потенциала, а под готовностью — достаточность уровня развития потенциала для формирования инновационно-активной экономики. Именно данный подход представляется нам наиболее обоснованным и позволяет сформулировать методологические положения к оценке инновационного потенциала на региональном уровне.

Для решения задачи методического обеспечения процесса оценки инновационно-технологического потенциала было использовано именно четвертое определение.

Методика оценки инновационно-технологического потенциала в регионах. Инновационно-технологический потенциал региона рассматривается как с точки зрения ресурсной компоненты, характеризующей возможности отдельных ресурсов для осуществления инновационной деятельности в регионе, так и результативной компоненты, отражающей результат реализации использования ресурсных возможностей, т. е. характеризующей достигнутый уровень инновационно-технологического потенциала.

Оценка фактического состояния инновационно-технологического потенциала региона производится на основании совокупности показателей, отражающих его ресурсную и результативную компоненты. Тем самым определяется способ-

ность региона к осуществлению инновационной деятельности.

Выбор совокупности показателей, характеризующих ресурсную и результативную составляющие инновационно-технологического потенциала. Решая данную проблему, мы исходили из того, что набор показателей должен быть двухуровневым — состоять из обобщающих и частных показателей. Первые из них выступают базовыми характеристиками и требуют определения пограничных состояний, вторые — играют вспомогательную роль и служат в основном для пояснения выявленных тенденций инновационного развития региона.

Выбор обобщающих показателей мы осуществляли исходя из следующих положений:

1) система показателей должна обеспечивать комплексную характеристику инновационных процессов, включая все его основные стадии: «наука — инновации — производство и распространение»;

2) совокупность индикаторов должна быть гибкой, т. е. отражать все изменения, происходящие в инновационной сфере региона (включая ресурсные и результативные характеристики);

3) число показателей должно быть ограничено и сопряжено с особенностями региональной статистики и ее возможностями для проведения сопоставимой оценки инновационного потенциала в территориальном разрезе.

В этой связи все обобщающие показатели были сгруппированы в пять оценочных блоков, характеризующих инновационно-технологический потенциал региона (рис. 1). Перечень использованных показателей представлен в табл. 1.

Для обработки показателей используется балльный метод, при котором ранжирование регионов осуществляется по отклонению абсолютного значения от показателя по Российской Федерации в целом.

Отклонения по показателям, характеризующим «позитивные» ресурсы и процессы, ранжируются от максимального к минимальному. Отклонения по показателям, характеризующим «негативные» ресурсы и процессы, ранжируются от минимального к максимальному.

Этапы оценки. На первом этапе по каждому абсолютному показателю, входящему в соответствующую группу, определяется балл, который рассчитывается как разница между показателем по региону и показателем по Российской Федерации, деленная на размах вариации значений показателя. Размах вариации определяется как разница между максимальным и минимальным

значением показателя. Взвешивание отклонения показателя от среднероссийского по размаху вариации позволяет привести получаемые баллы в сопоставимый вид.

На втором этапе определяются весовые коэффициенты анализируемых показателей (коэффициенты значимости). Весовой коэффициент имеет значения в диапазоне [0;1]. Его значение присваивается экспертами исходя из значимости показателя. По умолчанию всем весовым коэффициентам присваивается значение «1».

Таблица 1

Система показателей инновационно-технологического потенциала региона

Группа показателей Показатель

РЕСУРСЫ инновационной деятельности

Кадровая составляющая Доля работников с высшим образованием в общей численности промышленно-производственного персонала, отн. ед.

Доля затрат на профессиональное обучение в общем объеме издержек на рабочую силу, отн. ед.

Численность студентов вузов на 10 тыс. чел. населения территории, чел.

Технологическая составляющая Уровень износа основных производственных фондов, %

Коэффициент обновления основных производственных фондов, %

Удельный вес оборудования со сроком эксплуатации до 10 лет, отн. ед.

Финансовая составляющая Объем затрат на технологические инновации на душу населения, руб. /чел.

Темпы роста затрат на технологические инновации, в процентах к предыдущему году

Доля затрат на инновации в общем объеме выпускаемой продукции, %

Отношение объемов инвестиций в промышленность к ВРП, %

Научная составляющая Удельная численность работников, выполняющих научные исследования, на 10 тыс. чел. населения, чел.

Численность кандидатов и докторов наук на 10 тыс. чел. населения территории, чел.

Доля стоимости машин и оборудования в общем объеме основных средств отрасли «Наука и научное обслуживание», %

РЕЗУЛЬТАТЫ инновационной деятельности

Результативная составляющая Обеспеченность собственными передовыми технологиями

Динамика использования технологий

Патентная эффективность

Инновационная активность предприятий

Инновационная фондоотдача

Инновационная производительность труда

Инновационность промышленной продукции

Инновационность ВРП

Инновационная эффективность инвестиций в основной капитал

РЕСУРСЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ

Кадровая составляющая

Наука

Технологическая составляющая

I

Инновации

Финансовая составляющая

I

Производство

Научная составляющая

I

Реализация

Рис. 1. Оценочные блоки состояния инновационно-технологического потенциала региона

На третьем этапе по всем показателям группы производится суммирование баллов, умноженных на весовой коэффициент.

На четвертомэтапе суммабалловпо каждой группе ранжируется, начинаяс наибольшего значения (первое место) и заканчивая наименьшим значением (последнееместо).На этом этапеоп-ределяются пятьрейтингов регионов — кадровы й, технологический, финансовый,на^шыйи результативный.

На пятом этапе определяетсясводный балл по каждой группе как отношение суммы баллов, полученной на '«эетьемэтапе, на размах вариации значений сумм баллов. Размах вариации определяется как разница между максимальнымимини-мальным значением суммы баллов.

На шестом этапе определяются весовые коэффициенты сводных; баллов каждой группы (коэффициенты значимости). Весовой коэффициент имеет значения в диапазоне [0;1]. Его значение присваивается экспертами исходя из значимости потенциала. По умолчанию всем весовым коэффициентам присваивается значение «1».

На седьмом эталеповсемгруппам произв одит-ся суммирование; сводных баллов, умноженныхна весовой коэффициентпо ресурснымгруппам.

На восьмом этапе определяются два сводных ранга инновационно-технологическогопотенцишга региона — ресурсаые и результативный рейтинги — путем ранжирования значения суммы сводных баллов по ресурснтй и результативной группе.

Аналитическая интерпретация результатов методики. При аналитической интерпретации результатов расчета инновационно-технологического потенциала применяется следующее:

1) анализ изменения мест регионов в динамике как в целом по двум сводным рейтингам (ресурсный и результативный), так и по пяти группам;

2) использование графической иллюстрации отклонений показателей от значения по Российской Федерации с выделением положительных и отрицательных областей. Положительная область — это область положительных отклонений показателя от среднеобластного значения (показатель выше, чем по Российской Федерации). Отрицательная область — это область отрицательных отклонений показателя от среднеобластного значения (показатель ниже, чем по Российской Федерации);

3) использование коэффициентов асимметрии и смещения.

Коэффициент асимметрии характеризует, во сколько раз отклонение региона с самым лучшим

значением выше отклонения региона с самым худшим значе нием, и рассчитывается п о ф ормуле :

max - РФ

Кл =-

РФ-min'

где i^ — коэффициентасимметрии; РФ — откло-нение Российской Федерации; max — максимальное отклонение от среднероссийского значения; min — минимшшноеотютонение от среднероссийского значения.

При нормировании отклонений значение Российской Федерации становится равным «0» и формул а прио брееает в ид : max

К А =-

min

Коэффициент смещения показывает, на сколько середина отрезка[тт;тах] далекаотнулевого значения характеризующего значение Российской Федерации, и рассчитывается по формуле:

Кс = (min + max) - РФ ,

где КС — коэффициент смещения; РФ — отклонение Российской Федерации; max — максимальное отклонение от среднероссийского значения; min — минимальное отклонение от среднероссийского значения.

При нормировании отклонений значение Российской Федерации становится равным «0» и формула приобретает вид:

Кс=-

Сравнительный анализ инновационно-технологического потенциала Свердловской области и субъектов, схожих по показателям социально-экономического развития. Согласно типологии Министерства регионального развития РФ [4] Свердловская область отнесена к регионам-локомотивам роста как центр федерального значения.

Вместе с тем, еще в 1990-х гг. Свердловская область представляла собой ярко выраженный старопромышленный регион, в экономике которого преобладали «тяжелые», материалоемкие отрасли. Кроме того, область была полностью закрыта для иностранных граждан.

Одной из причин отнесения Свердловской области к локомотивам роста является ускоренное развитие инновационных процессов и их высокое качество. Так, в Свердловской области затраты промышленных предприятий на технологические инновации за последние два года выросли на 30 %. С каждым годом компании

увеличивают объем финансовых вливаний непосредственно в научные разработки, а крупные холдинги стремятся включить в свою структуру научные подразделения. По концентрации научного капитала Свердловская область эквивалентна Москве, Санкт-Петербургу и Новосибирску. Это основные зоны, где сосредоточен научный потенциал страны.

Для проведения сравнительного анализа качества инновационных процессов были отобраны еще два региона, схожих со Свердловской областью по показателям социально-экономического развития, — это Пермский край и Челябинская область. Типология Министерства регионального развития РФ относит Пермский край к локомотивам роста, а

Показатели результативности

Челябинскую область — к опорным старопромышленным регионам.

Используя приведенную ранее методику, проведем сравнительный анализ Свердловской, Челябинской областей и Пермского края по результативному рейтингу инновационно-технологического потенциала. Исходные данные для расчета результативного рейтинга представлены в табл. 2.

Существенный кадровый и научный потенциалы, состояние основных производственных фондов и значительные затраты на исследования и разработки позволяют говорить о высокой результативности инновационного потенциала Свердловской области. На протяжении рассматриваемого периода (2000—2007 гг.) Свердловская область занимала

Таблица 2

новационного потенциала региона

Показатель Год

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

1. Обеспеченность собственными передовыми технологиями, %

Российская Федерация 0,98 0,80 0,78 0,77 0,57 0,45 0,44 0,44

Пермский край 0,80 0,26 0,25 0,18 0,28 0,21 0,35 0,38

Свердловская область 2,59 2,28 1,82 0,91 0,92 0,48 0,73 0,64

Челябинская область 0,47 0,64 0,30 0,14 0,19 0,49 0,22 0,31

2. Динамика использования технологий, %

Российская Федерация 112,3 114,2 116,7 114,6 111,8 117,8 119,4 120,5

Пермский край 114,6 120,6 101,1 137,4 105,6 134,4 102,8 131,4

Свердловская область 134,7 131,1 156,8 128,4 96,4 125,9 118,0 119,8

Челябинская область 122,1 78,5 116,3 93,4 121,9 114,5 119,1 124,4

3. Патентная эффективность, %

Российская Федерация 2,08 2,34 2,47 2,76 3,01 3,25 3,73 3,89

Пермский край 2,74 2,94 3,11 3,78 4,32 4,56 4,99 5,08

Свердловская область 2,03 2,12 2,38 2,46 2,79 2,81 3,58 4,92

Челябинская область 2,78 2,91 3,15 3,44 3,56 3,71 4,64 5,03

4. Инновационная активность предприятий, %

Российская Федерация 8,8 8,9 9 9,5 9,6 9,7 8,6 8,9

Пермский край 28,2 28,7 29,9 29,3 27,6 33,2 24,9 25,1

Свердловская область 11,3 12,6 14,8 18,1 17,5 18,3 12,2 16,7

Челябинская область 12,7 12,4 12,1 12,8 12,8 13,9 11,9 12,3

5. Инновационная фондоотдача, тыс. руб.

Российская Федерация 8,9 8,5 7,9 9,8 12,5 13,1 14,2 14,8

Пермский край 10,0 7,9 11,5 9,2 15,7 26,2 56,9 32,1

Свердловская область 9,1 12,2 10,3 18,7 26,4 33,7 44,4 51,2

Челябинская область 3,1 19,1 27,9 47,0 17,6 35,2 17,2 33,7

6. Инновационная производительность труда, тыс. руб.

Российская Федерация 174,2 202,4 378,1 490,4 578,3 670,9 836,1 943,8

Пермский край 274,1 300,6 495,2 774,2 1203,5 1902,6 5504,5 6712,1

Свердловская область 201,5 374,5 503,8 760,2 1349,1 1913,2 2706,4 4632,6

Челябинская область 81,7 139,6 443,4 704,9 1034,8 1760,6 975,4 1845,1

7. Инновационность промышленной продукции, %

Российская Федерация 4,4 4,3 4,2 4,6 5,3 5,0 4,5 5,3

Пермский край 3,4 4,4 6,4 4,5 6,0 8,0 20,8 10,5

Свердловская область 3,8 3,6 3,8 2,3 7,9 10,1 7,7 9,4

Челябинская область 0,7 5,2 9,3 17,6 4,5 7,3 3,1 6,8

Окончание табл. 2

Показатель Год

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

8. Инновационность ВРП, %

Российская Федерация 1,28 1,4 1,47 1,5 1,34 1,23 1,25 1,27

Пермский край 0,89 0,99 1,07 1,28 1,33 4,9 1 1,21

Свердловская область 1,37 1,58 1,56 1,59 1,44 1,26 1,17 1,36

Челябинская область 1,57 1,8 1,61 1,55 1,32 1,2 1,09 1,28

9. Инновационная эффективность инвестиций в основной капитал, руб.

Российская Федерация 132,7 121,6 117,5 144,4 151,9 151,1 147,3 155,4

Пермский край 126,8 107,5 175,9 159,2 223,8 443,1 867,1 902,1

Свердловская область 214,5 287,8 240,3 383,9 398,1 527,1 500,8 558,3

Челябинская область 60,2 284,9 462,0 959,8 242,1 431,1 205,1 291,4

Источник: рассчитано автором по данным Федеральной службы государственной статистики, URL:http://www. gks. го.

И

1

2

И

-Пермский край•

-Свердловская область

-Челябинская область

Рис. 2. Динамика изменения рейтинга результативности инновационного потен циала Свердловской, Челябинской областей и Пермского края

лидирующее положение среди регионов со схожим социально-экономическим положением (рис. 2). Вместе с тем, результативность инновационного потенциала Пермского края, начиная с 2004 г., постоянно увеличивается, что позволяет данному региону занять в 2007 г. первое место среди анализируемых субъектов РФ.

В 2007 г. анализируемые регионы превзошли среднероссийские значения по большинству показателей результативности инновационного потенциала (см. табл. 2).

В 2000-2007 гг. Свердловская область занимала лидирующие положения среди рассматриваемых регионов по обеспеченности собственными передовыми технологиями, инновационной фондоотдаче, инновационной производительности труда, иннова-ционности ВРП и инновационной эффективности инвестиций в основной капитал (см. табл. 2).

Сравнивая значения показателей по Свердловской области со среднероссийскими можно говорить о том, что результативность инновационного потенциала Свердловской области значительно выше результативности инновационного потенциала России.

Так, по инновационной активности предприятий на всем протяжении рассматриваемого периода Свердловская область имела значения существенно выше среднероссийских значений (рис. 3). Это также относится и к показателю ин-новационности промышленной продукции (рис. 4).

По оценке инновационной эффективности факторов производства и инвестиций Свердловская область в разы превышает российские показатели и в динамике этот разрыв значительно возрастет (рис. 5, 6 и 7).

По обеспеченности собственными передовыми технологиями Свердловская область в 2000 г. в разы превышала среднероссийские значения, в то время как в 2007 г. обеспеченность уже близка к российскому значению (рис. 8). Также на уровне среднероссийских значений Свердловская область имеет значения таких показателей, как динамика использования технологий и инновационность ВРП (ВВП) (рис. 9, 10).

Вместе с тем, по инновационности ВВП (затратам на НИОКР к ВВП) Россия и ее регионы уступают развитым странам. Если в России данный показатель не превышает 1,27 %, то в Японии он составляет 3,15 %, в странах G7 — 2,21 %.

На всем протяжении рассматриваемого периода патентная эффективность Свердловской области ниже среднероссийских значений и только в 2007 г. область превосходит российский показатель (рис. 11).

Пути повышения результативности инновационно-технологического потенциала региона. Определение составляющих элементов результативности инновационного потенциала, выявление динамики

1

2

20,0 18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация ОСвердловская область

%

5000,0 п 4500,0 4000,0 -3500,0 -3000,0 2500,0 2000,0 -1500,0 -1000,0 -500,0 0,0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация

^Свердловская область

Рис. 3. Инновационная активность предприятий, %

Рис. 4. Инновационность промышленной продукции, %

Тыс. 60,0

50,0

40,0

30,0

20,0

10,0

0,0

руб.

Тыс. руб.

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация

Свердловская область

5000,0 4500,0 4000,0 3500,0 3000,0 2500,0 2000,0 1500,0 1000,0 500,0

гл.т.rfl.nl.Г

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация

Свердловская область

0,0

Рис. 5. Инновационная фондоотдача, тыс. руб.

Руб 600,0 п

500,0 -400,0 -300,0 -200,0 -

100,0 -0,0

ЩП

п

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация ОСвердловская область

Рис. 6. Инновационная производительность труда, тыс. руб. %

3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Российская Федерация

Свердловская область

Рис. 7. Инновационная эффективность инвестиций в основной капитал, руб.

показателей позволяет сформулировать механизмы повышения эффективности использования инновационно-технологического потенциала региона. Это в свою очередь позволит определить характер, формы и методы технологического развития с целью выработки правильной инновационной политики и оптимальной стратегии ее осуществления.

Резюмируя сказанное, отметим, что усиление инновационно-технологического потенциала в

Рис. 8. Обеспеченность собственными передовыми технологиями, %

регионе нам видится в решении трех взаимосвязанных задач:

• в активизации ресурсных возможностей развития инновационно-технологического потенциала (в первую очередь — финансовой составляющей, по сути, определяющей все остальные его компоненты);

• в повышении результативных показателей инновационного развития, в том числе через

%

ОРоссийская федерация ОСвердловская область

Рис. 9. Динамика использования технологий, % %

Рис. 11. Патентная эффективность, %

сокращение значительных различий в пространственном развитии инноваций (как в отраслевом, так и в территориальном разрезе); • в определении оптимального соотношения рыночного и государственного регулирования технологического развития, механизмов распространения нововведений для целей создания эффективной системы управления этим развитием.

Все это требует изменения системы управления инновационными процессами в соответствии со следующими требованиями:

1) учет неопределенности, повышенного риска и высокозатратности инноваций;

2) обеспечение взаимоувязки инновационной политики (на всех уровнях) с экономическими, социальными, экологическими аспектами территориального развития;

3) достижение баланса интересов и оптимальное сочетание объектов и субъектов инновационной деятельности в целях обеспечения эффективных результатов социально-экономического развития;

4) трансформации характера методов управления в условиях формирования инновационно активной экономики.

Инновационная экономика в регионе должна быть сформирована под влиянием двух основных

%

Российская Федерация ПСвердловская область

Рис. 10. Инновационность ВРП, %

факторов: 1) создания условий для перехода на инновационный путь развития и 2) появления мотиваций у субъектов рынка для активизации инновационных процессов. К первому фактору можно отнести процесс образования инновационной сферы как самостоятельной отрасли хозяйствования. Во втором случае речь идет о предпринимательском факторе, который имеет возможности для инициации инноваций снизу. Оба рассмотренных фактора могут проявляться в полной мере и требуют формирования благоприятных условий для развития инновационной сферы. Одним из элементов достижения поставленной цели является проведение постоянного мониторинга инновационно-технологического потенциала региона.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Афонин И. В. Инновационный менеджмент. — М.: Гардарики. 2005. С. 18.

2. Большой экономический словарь. / Под ред. А. Н. Азрилияна. — 4-е изд., доп. и перераб. — М.: Институт новой экономики. 1999. С. 705.

3. Коломийченко О. В., Рохчин В. Е. Стратегическое планирование развития регионов России. Методология. Организация. — СПб.: Наука. 2003.

4. Концепция Стратегии социально-экономического развития регионов. — М.: Министерство регионального развития РФ.

5. Лисин Б., Фридлянов В. Инновационный потенциал как фактор развития. // Инновации. 2002. №7. С. 25.

6. Преобразование научно-инновационной сферы в регионе: понятийный аппарат. / Под ред. А. Е. Когу-та. — СПб.: ИСЭП РАН. 1995. С. 49.

7. Румянцев А. А. Анализ и задачи использования инновационного потенциала региона на примере Санкт-Петербурга. // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2003. № 2.

8. Теоретические основы управления инновационным развитием в регионах разного типа. — СПб. 2004. С. 27—28.

9. Шевченко И. В., Александрова Е. Н. Оценка инновационного потенциала национальной экономики. // Финансы и кредит. 2005. № 33.