Методики оценки уровня развития региональных инновационных подсистем

МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ ПОДСИСТЕМ

И. С. РАКИТИНА

В статье приводится обзор существующих методик, позволяющих оценить уровень развития инновационной подсистемы региона, рассматриваются их основные достоинства и недостатки, предлагается авторская методика оценки уровня развития региональных инновационных подсистем.

Ключевые слова: инновационная подсистема, регион, методика, уровень развития.

В настоящее время существует достаточно большое количество методик, позволяющих оценить уровень развития инновационной подсистемы региона. Необходимо отметить, что универсальной методики оценки уровня развития региональной инновационной подсистемы до сих пор не существует. Большинство методик направлены на оценку инновационной деятельности региона в целом. При этом имеет место несколько методологических подходов к оценке уровня развития региональных инновационных подсистем:

1) Описание отдельных региональных инновационных подсистем (встречается в работах ряда зарубежных исследователей - Ф. Айдалота, Д. Киби, К. Вильяма, Т. Кальвета и др.). Данный подход позволяет обосновать направления совершенствования региональных инновационных подсистем, сформулировать рекомендации по реализации инновационной политики в регионе. Однако только посредством описания невозможно провести межрегиональное сравнение уровня развития инновационных подсистем.

2) Применение инструментария описательной статистики, измерение производственной функции знаний, анализ опросов фирм (встречается в работах ряда зарубежных исследователей -С. Грилича, М. Фритча и др.). Данный подход позволяет провести углубленный анализ факторов, влияющих на инновационную активность хозяйственных систем, при этом возможно осуществить межрегиональные сравнения. Однако у такого подхода есть существенный недостаток - невозможно провести комплексную оценку региональной инновационной подсистемы, поскольку оценивается только ее бизнес-составляющая.

3) Построение инновационных индексов (встречается в работах ряда зарубежных исследо-

вателей - Ж. Фагерберга, М. Шролека, А. Чуло-ка). Данный подход позволяет комплексно оценить уровень развития инновационной подсисте-мырегиона, а также провести межрегиональные сравнения. Однако построение инновационных индексов является очень трудоемким, поскольку приходится сталкиваться с низким уровнем доступности и достоверности необходимой релевантной статистической информации, а также имеет место некая субъективность при определении весовых коэффициентов индикаторов и выборе их пограничных значений.

Различные международные организации разрабатывают собственные системы показателей, отражающие уровень развития в целом национальной инновационной системы. В качестве наиболее часто используемых в мировой практике, встречаются следующие:

1) индекс научно-технического потенциала («technologyindex», Всемирный экономический форум), выступающий в качестве составляющей интегрального показателя оценки уровня конкурентоспособности страны;

2) система показателей оценки инновационной деятельности Комиссии Европейских сообществ (КЕС), используемая для сравнительного анализа оценки развития инновационной деятельности в странах ЕС;

3) оценка технологической конкурентоспособности стран, разработанная американским Национальным научным фондом (NCF) (с 1991 г.);

4) методика Всемирного банка в рамках программы «Знания для развития» (Knowled-geforDevelopment - K4D), которая оценивает готовность и возможности той или иной страны к переходу на инновационную модель развития;

5) формальные подходы к оценке эффективности инновационных систем, разрабатываемые отдельными исследователями, исходя из авторского понимания сущности и результативности инновационной системы.

В ежегодном обзоре Всемирного экономического форума (ВЭФ) «Global Competitiveness Report» [6] представлены данные о конкурентоспособности ряда стран. Согласно методике ВЭФ, возможность достижения экономикой устойчивого экономического роста в среднесрочной и долгосрочной перспективе в равной степени зависит от трех категорий переменных: макроэкономическая среда, государственные институты и технология (инновации). Все страны делят на две группы: «инновационные» и «неиновационные». Для стран первой группы (США, Япония, Корея, Сингапур и др.) характерно то, что их экономики в основном растут благодаря их способности внедрения новшеств. Во второй группе, к которой относится и Россия, технологические улучшения достигаются частично через инновации, а частично путем копирования или применения технологий, ранее разработанных в странах первой группы.

В настоящее время отечественной статистикой используется четыре группы показателей, описывающих отдельные аспекты инновационной деятельности: статистические показатели развития сферы исследований и разработок (затраты на исследования и разработки, численность исследовательского персонала и т. д.); патентная статистика; библиометрические данные о научных публикациях и цитируемости; технологический баланс платежей, характеризующий международный трансферт технологий. Ограниченность такого подхода оценки результативности инновационной сферы очевидна, поскольку в целом они не дают представления ни о масштабах инновационной деятельности в макросистеме, ни о качестве ее результатов [5].

Отдельные авторы в процессе выработки приемов оценки и прогнозирования инновационных процессов в макросистеме используют разнообразные наборы показателей. Например, результаты инновационной деятельности могут оцениваться с позиций эффективности использования бюджетных средств, или через соотнесение результатов НИОКР потребностям предприятия, осуществляющего их и т. д. Представляется, что такие исследования в целом не позволяют комплексно оценить эффективность инновационного процесса на макроуровне. Они лишь отражают некоторые его количественные характеристики и могут быть использованы для анализа динамики

отдельных составляющих, без учета их взаимного влияния друг на друга и на показатели экономического роста страны [3].

В настоящее время для оценки динамики развития инновационных процессов ряд авторов предлагает вводить особую систему статистических показателей, которая должна всесторонне характеризовать исследуемый процесс или явление и обладать еще целым рядом качеств. Отсутствие в настоящее время строгих подходов к измерению состояния инновационных процессов делает актуальным построение системы показателей оценки степени инновационности экономики региона. С точки зрения системного подхода множество показателей должно представлять собой некоторую систему, позволяющею наиболее полно, адекватно и всесторонне оценить ситуацию в инновационной сфере региона.

Существует несколько распространенных видов показателей, используемых для исследования инновационной ситуации в регионе [4]:

- макроэкономические характеристики региона (валовой внутренний продукт и его основные компоненты, доходы предприятий, инвестиции в науку и инновации и т. п.);

- показатели, характеризующие открытость экономики региона (коэффициенты импорта экспорта товарообмена и т. п.);

- показатели отраслевой структуры (объемы выпуска продукции предприятиями различных отраслей в регионе, валовая добавленная стоимость и т. п.). На основе данных групп показателей могут быть рассчитаны сложные индикаторы (интегральные оценки, критерии) инновационности региона.

Ряд авторов предлагает для сквозной оценки уровня инновационности экономики использовать показатели ресурсоемкости валового внутреннего продукта (ВВП) - для национального уровня, валового регионального продукта (ВРП) - для регионального уровня и единицы добавленной стоимости - для корпоративного [2].

Очень интересен с научной и практической точек зрения комплексный экспресс-анализ уровня научной и инновационной деятельности по методике Ю. С. Богачева, В. И. Винокурова [1] в которой анализ проводится по восьми блокам: социально-экономическое развитие, конкурентоспособность промышленности, конкурентоспособность сферы услуг, научная деятельность, инновационная деятельность, малое инновационное предпринимательство, инвестиции в инновационную деятельность, инновационный климат. Ана-

лиз на основе системы вышеуказанных индикаторов позволяет:

- определить состояние инновационного сектора экономики региона, влияние его на социально-экономическое развитие субъекта РФ;

- показать роль научно-технического потенциала, малого и инновационного предпринимательства в развитии региона на инновационных принципах;

- ранжировать субъекты РФ по уровню:

а) социально-экономического развития;

б) конкурентоспособности промышленности и сферы услуг;

в) научной и инновационной деятельности;

г) развития малого инновационного предпринимательства;

д) привлекательности инвестиций в инновационную сферу.

На основании проведенного сравнительного анализа достоинств и недостатков методов оценки уровня развития региональных инновационных подсистем правомочно утверждать, что наиболее эффективным методом является построение интегральных индексов. Однако недостатки применения данного метода обусловливают разработку новых методов и методик оценки уровня развития региональных инновационных подсистем.

На наш взгляд, в набор переменных, на основе которого необходимо строить анализ, следует включить ряд показателей, отражающих с одной стороны базовые предпосылки осуществления инновационной деятельности, а с другой - ее продуктивность.

Разработанная методика оценки уровня развития региональной инновационной подсистемы включает следующие этапы.

1 этап - оценка производственной компоненты инновационной подсистемы региона с позиций базовых условий ее формирования. Данный этап включает:

1) отбор показателей для оценки производственной компоненты инновационной подсистемы регионов;

2) оценку уровня развития производственной компоненты инновационной подсистемы регионов с позиций базовых условий ее формирования;

3) ранжирование регионов по благоприятности базовых условий формирования и развития инновационных подсистем на основе метода «суммы мест».

К показателям, характеризующим уровень развития производственной компоненты иннова-

ционной подсистемы регионов с позиции базовых условий ее формирования, следует отнести:

- стоимость основных фондов на 1 занятого в экономике, млн руб. на 1 чел.;

- степень износа основных фондов, %;

- инвестиции в основной капитал на душу населения, млн руб.;

- удельный вес убыточных предприятий, %;

- доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП, руб.;

- размер затрат на технологические инновации, млн руб.;

- удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций, %

- доля исследователей в общей численности персонала, занятого исследованиями и разработками, %;

- доля персонала, занятого исследованиями и разработками, в общей численности занятых в экономике, чел.;

- численность студентов высших учебных заведений на 10 тыс. чел. населения.

Ранжирование проводилось следующим образом: чем выше показатель, позитивно характеризующий уровень развития производственной компоненты инновационной подсистемы регионов, тем выше ранг. И наоборот, чем выше показатель, негативно характеризующий уровень развития производственной компоненты инновационной подсистемы регионов, тем ниже ранг.

В результате расчетов был получен следующий рейтинг российских регионов по благоприятности базовых условий для развития производственной компоненты их инновационной подсистемы (табл. 1).

2 этап - оценка производственной компоненты инновационной подсистемы региона с позиции продуктивности ее функционирования.

Данный этап включает процедуры, аналогичные предыдущему. К показателям, характеризующим уровень развития производственной компоненты инновационной подсистемы регионов с позиции продуктивности ее функционирования, следует отнести:

- инновационная активность организаций, %;

- удельный вес отгруженной инновационной продукции от общего объема отгруженной продукции, %;

- число поданных заявок на изобретения и полезные модели на 10 тыс. чел. населения, ед.;

- число выданных охранных документов на 10 тыс. чел. населения, ед.;

Таблица 1

Рейтинг регионов РФ по «благоприятности» базовых условий формирования и развития инновационных подсистем в 2011 г.

Место Регион Рейтинг Место Регион Рейтинг

1 г. Москва 116 42 Краснодарский край 398

2 г. Санкт-Петербург 145 43 Оренбургская область 401

3 Республика Татарстан 173 44 Ставропольский край 401

4 Приморский край 232 45 Саратовская область 402

5 Томская область 233 46 Ульяновская область 403

6 Красноярский край 243 47 Смоленская область 410

7 Нижегородская область 252 48 Пензенская область 414

8 Хабаровский край 261 49 Владимирская область 424

9 Свердловская область 264 50 Алтайский край 426

10 Воронежская область 270 51 Республика Хакасия 429

11 Магаданская область 281 52 Волгоградская область 433

12 Тюменская область 285 53 Кемеровская область 434

13 Новосибирская область 288 54 Республика Алтай 437

14 Иркутская область 293 55 Ямало-Нен. авт.округ 441

15 Самарская область 294 56 Астраханская область 443

16 Белгородская область 305 57 Новгородская область 445

17 Челябинская область 306 58 Чукотский авт. округ 446

18 Камчатский край 309 59 Республика Карелия 451

19 Ленинградская область 316 60 Ивановская область 454

20 Калужская область 317 61 Удмуртская Республика 455

21 Республика Мордовия 321 62 Республика Калмыкия 456

22 Ярославская область 322 63 Тамбовская область 465

23 РеспубликаСаха (Якутия) 325 64 Калининградская область 467

24 Пермский край 328 65 Орловская область 470

24 Республика Коми 328 66 Брянская область 483

25 Московская область 338 67 Курганская область 486

26 Ханты-Манс. авт. округ - Югра 341 68 Забайкальский край 490

27 Ростовская область 350 69 Республика Дагестан 494

28 Амурская область 352 70 Каб.-Балкарская Респ. 500

29 Тверская область 359 71 Кировская область 508

30 Еврейская авт. область 361 72 Респ. Сев. Осетия - Алания 509

30 Омская область 361 73 Республика Адыгея 524

31 Вологодская область 363 74 Псковская область 529

32 Рязанская область 368 75 Кар.-Черкесская Респ. 544

33 Республика Бурятия 369 76 Республика Марий Эл 555

34 Республика Башкортостан 370 77 Костромская область 569

35 Архангельская область 371 78 Чеченская Республика 586

36 Курская область 372 79 Республика Тыва 587

37 Сахалинская область 379 80 Республика Ингушетия 654

- количество созданных передовых производственных технологий на 10 тыс. чел. населения, ед.;

- число используемых передовых производственных технологий, ед.;

- доля экспорта инновационной продукции в общем объеме экспорта товаров, %.

В результате расчетов был получен следующий рейтинг российских регионов по продуктивности функционирования их инновационных подсистем (табл. 2).

Таблица 2

Рейтинг регионов РФ по продуктивности функционирования инновационных подсистем в 2011 г.

Место Регион Рейтинг Место Регион Рейтинг

1 г. Санкт-Петербург 31 36 Белгородская область 201

2 г. Москва 45 37 Кировская область 202

3 Республика Татарстан 47 38 Ленинградская область 212

4 Нижегородская область 57 39 Оренбургская область 217

5 Свердловская область 65 40 Вологодская область 221

Место Регион Рейтинг Место Регион Рейтинг

6 Самарская область 70 40 Тамбовская область 221

37 Московская область 71 41 Иркутская область 225

8 Пермский край 80 42 Рязанская область 229

9 Респ. Башкортостан 81 43 Брянская область 233

10 Челябинская область 116 44 Республика МарийЭл 235

11 Новосибирская область 117 45 Кабардино-Балкарская Респ. 237

12 Воронежская область 122 45 Курганская область 237

12 Ростовская область 122 46 Ямало-Ненецкий авт. округ 248

13 Тульская область 123 47 Новгородская область 250

14 Томская область 127 48 Республика Бурятия 257

14 Ярославская область 127 49 Республика Дагестан 259

15 Владимирская область 136 50 Амурская область 260

16 Ульяновская область 138 50 Псковская область 260

17 Красноярский край 146 51 Архангельская область 262

18 Чувашская Республика 147 52 Астраханская область 264

19 Хабаровский край 160 52 Магаданская область 264

20 Тюменская область 163 53 Забайкальский край 270

20 Удмуртская Республика 163 54 Смоленская область 271

21 Саратовская область 164 55 Костромская область 272

22 Волгоградская область 166 56 Республика Коми 273

23 Орловская область 169 57 Ханты-Манс. авт. округ-Югра 275

24 Краснодарский край 171 58 Сахалинская область 279

24 Омская область 171 59 Мурманская область 283

25 Пензенская область 173 60 Республика Алтай 285

26 Курская область 175 61 Республика Саха (Якутия) 287

27 Республика Мордовия 177 62 Республика Карелия 292

28 Алтайский край 184 63 Камчатский край 294

29 Калужская область 188 63 Республика Адыгея 294

30 Липецкая область 190 64 Карачаево-Черкесская Респ. 295

31 Ставропольский край 192 65 Респ. Сев Осетия - Алания 303

32 Ивановская область 194 66 Калининградская область 304

33 Тверская область 195 67 Чукотский автономный округ 331

34 Кемеровская область 196 68 Республика Хакасия 343

35 Приморский край 200 69 Чеченская Республика 350

3 этап - определение типа региона по уровню развития его инновационной подсистемы.

Применение экономико-статистических методов исследования позволил выделить четыре основных типа регионов по уровню развития производственной компоненты инновационной подсистемы (табл. 3):

- регионы с благоприятными базовыми условиями для осуществления инновационной деятельности и высоким уровнем продуктивности инновационной подсистемы;

- регионы с благоприятными базовыми условиями для осуществления инновационной деятельности и низким или средним уровнем продуктивности инновационной подсистемы;

- регионы с неблагоприятными базовыми условиями для осуществления инновационной деятельности и средним или высоким уровнем продуктивности инновационной подсистемы;

- регионы с неблагоприятными базовыми условиями для осуществления инновационной деятельности и низким уровнем продуктивности инновационной подсистемы.

Распределение регионов РФ в соответствии с базовыми условиями и уровнем продуктивности функционирования инновационных подсистем в 2011 г.

Таблица 3

Базовые условия благоприятные неблагоприятные

Продуктивность функционирования

высокая г. Москва г. Санкт-Петербург Московская область Нижегородская область Пермский край

Базовые условия

Продуктивность функционирования благоприятные неблагоприятные

Республика Башкортостан Республика Татарстан Самарская область Свердловская область

Белгородская область Алтайский край

Воронежская область Владимирская область

Калужская область Волгоградская область

Красноярский край Ивановская область

Курская область Кемеровская область

Новосибирская область Кировская область

Омская область Краснодарский край

Приморский край Липецкая область

средняя Республика Мордовия Орловская область

Ростовская область Пензенская область

Тверская область Саратовская область

Томская область Ставропольский край

Тульская область Удмуртская Республика

Тюменская область Ульяновская область

Хабаровский край Челябинскаяобласть Ярославскаяобласть Чувашская Республика

Амурская область Забайкальский край

Архангельская область Кабардино-Балкарская Республика

Вологодская область Калининградская область

Еврейская автономная область Карачаево-Черкесская Республика

Иркутская область Костромская область

Камчатский край Курганская область

Ленинградская область Новгородская область

Магаданская область Оренбургская область

Мурманская область Псковская область

Республика Бурятия Республика Адыгея

Республика Коми Республика Алтай

Республика Саха (Якутия) Республика Дагестан

низкая Рязанская область Республика Ингушетия

Сахалинская область Республика Калмыкия

Ханты-Мансийский автономный округ - Республика Карелия

Югра Республика Марий Эл Республика Сев. Осетия - Алания Республика Тыва Республика Хакасия Смоленская область Тамбовская область Чеченская Республика Чукотский автономный округ Ямало-Ненецкий автономный округ

В целом, применение разработанной методики на практике позволит федеральным и региональным органам управления охарактеризовать инновационную подсистему региона с позиции базовых условий ее формирования, продуктивности функционирования и достаточности институциональной среды для ее развития.

Литература

1. Богачев Ю. С., Винокуров В. И. Сравнительный анализ научно-технического и инновационного

развития субъектов РФ: информационно-аналитический бюллетень ЦИСН. 2007.

2. Голенков В. А., Степанов Ю. С., Садков В. Г., Машегов П Н. Стратегия инновационного развития регионов России и роль университетских комплексов в модернизации образования // Машиностроение. 2003. № 1.

3. Меньщикова В. И., Ермаков А. И. Методики оценки инновационного потенциала региона: сущность, особенности применения, недостатки // Социальноэкономические явления и процессы. Тамбов, 2011. № 10. С. 127-136.

4. Оленева Л. А. Оценка качества региональной инновационной среды: дис. ... канд. экон. наук. Барнаул, 2005. С. 71.

5. Шевченко И. В., Александрова Е. Н. Инновационная экономика: вопросы теории и основные тенденции развития // Финансы и кредит. 2005. № 14 (182).

6. Global Competitiveness Report 2007-2008. World Economic Forum. 2007.

* * *

TECHNIQUES OF THE ASSESSMENT OF THE LEVEL OF DEVELOPMENT OF REGIONAL INNOVATIVE SUBSYSTEMS

I. S. Rakitina

In article the review of the existing techniques, allowing to estimate a level of development of an innovative subsystem of the region is provided, their main merits and demerits are considered, the author's technique of an assessment of a level of development of regional innovative subsystems is offered.

Key words: innovative subsystem, region, technique, level of development.