Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Оценка уровня инновационного развития региона на основе системы критериев

Региональная экономика | (112) УЭкС, 6/2018 Прочитано: 102 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Р.В. Смирнов
  • Дата публикации:
    14.06.18
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»

Оценка уровня инновационного развития региона на основе системы критериев

Evaluation of the level of innovative development of the region on the basis of the criteria system

Р.В. Смирнов

R.V. Smirnov

к.э.н., доцент кафедры менеджмента и инноваций

ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»

Е-mail:  dept.kmi@unecon.ru 

http://unecon.ru/

 

Аннотация 

В статье предлагается инструментарий методики оценки уровня инновационного развития региона на основе системы критериев. Кроме того, представлена практика применения предлагаемого инструментария на примере оценки уровня инновационного развития российского региона – Ленинградской области - с применением инструментария регрессивных зависимостей, закона Парето и учетом индекса промышленного воспроизводства в регионе

Аnnotation

The article suggests a toolkit for assessing the level of innovative development of the region based on a system of criteria. In addition, the application of the proposed toolkit is presented on the example of assessing the level of innovative development of the Russian region - the Leningrad Region - using the tools of regressive dependencies, the Pareto law and the index of industrial reproduction in the region

Ключевые слова: индекс промышленного производства, уровень инновационного развития региона

Keywords: index of industrial production, level of innovative development of the region

Введение

Для того, чтобы частные стратегии инновационного развития отдельных элементов ре­гиональной социально-экономической системы являлись системной сово­купностью мероприя­тий и правил, нацеленных на выполнение общей страте­гии регионального инновационного развития, необходимо рационально объединить их в интегральный стратегический портфель. Таким образом, оценку уровня инновационного развития региона необходимо проводить с учетом качества функционирования отдельных элементов региональной социально-экономической системы, что возможно посредством введения системы соответствующих критериев. Инструментарий учета системы критериев с целью проведения оценки уровня инновационного развития региона будет представлен с настоящей статье.

Основная часть

Активизация процессов реализации политики создания и развития региональных точек роста включает в себя и программы кластерного регионального развития.

Предполагается, что программы развития инновационных территориальных кластеров в первую очередь направлены на текущие потребности развития, меньшее вни­мание уделяя долгосрочным и стратегическим задачам. За рубежом кластеры, при этом, имеют более широкий спектр приоритетов в силу их более долгого исторического развития по сравнению историей кластерного развития в России (см. табл. 1).

Таблица 1 – Направления и задачи программ развития инновационных тер­риториальных кластеров в регионах [2]

sm5

В целях развития перспективных секторов промышленности и постин­ду­стриального сектора экономики в Ленинградской области в условиях обострения конкурентной борьбы за привлечение инвестиций, трудовых и иных ресурсов необходимо применение новых инструментов повышения конкуренто­способно­сти территорий – в том числе кластерного под­хода: под­держки класте­ров в при­оритетных отраслях региональной экономики.

Для проведения анализа функционирования бизнеса как ключевого звена в коммерциализации инновационных достижений сформулирована си­стема показателей [1].

Установлено, что в большинстве ведущих стран инновационное разви­тие предопреде­ляется масштабами работы непосредственно небольших предприятий, которые могут быстро адаптироваться к переменам в рыночной конъектуре и показывать опережающую реакцию на получение прибыли от новейших знаний и технологий. Нужно отметить, что анализ ди­намики ре­зультативности развития малого бизнеса в России за период с 2007 года по 2017 предоставляет возможность говорить о том, что ее траектория хаотична.

Учитывая некую ограниченность оценочных данных формирования предпринима­тельской деятельности по социально-экономическим системам России следует выделить и дать оценку нескольким показателям с помощью статистических данных, имеющихся в от­крытом доступе:

  1. Показатель результативности малого бизнеса на территории i - Vi,(в млрд. руб.);
  2. Показатель удельной результативности малого бизнеса на террито­рии i - Ri (в млрд. руб на ед.);
  3. К. вариативности kVi по объему продукции малого бизнеса;
  4. К вариативности kRi по результативности малого бизнеса (на ед. продук­ции);
  5. Показатель устойчивости развития по обороту продукции малого биз­неса sVi;
  6. Показатель устойчивости развития результативности малого биз­неса sRi на территории i (на ед. продукции).

В таблице 2 рассмотрены расчеты первых четырех показателей за 2016 год и показа­тели номер 5 и 6 за период с 2000 года по 2017 для Северо-За­падного Федерального округа и предельные значения для России.

Таблица 2. Результаты показателей для СЗФО и России.

sm6

 

Принимая во внимание, что анализ возможностей функционирования малого бизнеса осуществляется по различным характеристикам, то в таком случае рационально изобразить итог в виде лепестковой диаграммы, которая изображена на рисунке 1, опираясь на данные таблицы 2.

sm7

Рис. 1. Сравнительная диаграмма малого бизнеса в СЗФО и России в целом.

Разработанные шесть показателей сформированы на основе использо­вания статисти­ческих методов и дают возможность учитывать эффектив­ность малого сектора экономики на территории (Vi, Ri) межрегиональную бизнес-дифференциацию (kVi, kRi), но еще и тенденцию результативности(как абсолютную, так и удельную) предпринимательства за последние 15 лет (sVi, sRi).

Полноценность введений инноваций в малом бизнесе обеспечивается за счет оптимально отлаженной системы взаимоотношений. Также это важно и для результативного функционирования для крупного бизнеса и экономики в целомБыл разработан улучшенный исследовательский аппарат для оценки стабильности и устойчивости освоения инноваций, что позволяет качественно объяснить уровень соответствия итогов ожиданиям от инновационной деятельности в рамках территориальных проектов [3]

Для максимизации прибыли инновационных предприятий в рамках подсистемы реги­она, как правило, требуется найти такой математический аппарат, который поможет выстро­ить программу выпуска исходя из ассор­тимента, инновационности и объема производства нового продукта.

Учитывая проводимые страной финансовых и экономических преобразований и разработки разнообразных региональных стратегий, связанных с модернизацией, становится важным изучать их взаимодействия с инновационными проектами для обоснования рациональности вкладываемых ресурсов и выявления слабых мест в освоении высоких технологий. Поэтому анализ степени создания инноваций на определенных участках можно реализовывать на основе системы общих характеристик: результативности инноваций (Xi) и их эффективности (Y). Первые критерии это: Х1 – уровень инновационного производства; Х2 – инновационная активность. Вторая группа включает в себя следующие критерии: Y1 – инновац. производительность и Y2 – эффективность расходования средств [4]

Кроме этих характеристик для рассмотрения инновационной работы на определенных территориях предложена система установления индикаторов стабильности и устойчивости, которая в настоящий период в имеющейся теоретико-методологической базе никак не нашла надлежащего применения.

Возможно дать оценку устойчивости развития субъекта по параметрам Хi,Yi как степень воздействия фактора времени Bxi, Byi на основе парного анализа из уравнений данного вида [6]:

sm8  (1),

где:

i – номер параметра

t – рассматриваемый период

Bxi, Byi – коэффициенты влияния

B0 – постоянная величина в уравнении регрессии

Коэффициенты, согласно критерию Стьюдента, испытываются на статистическую адекватность при размере подборки и степени важности 5%. В случае, когда коэффициент влияния статистически незначим, то индикатор устойчивости берется одинаковым нулю.

Также можно дать оценку стабильности развития субъекта по значениям Хi,Yi, как стандартную ошибку ΔB посчитанных коэффициентов временного влияния.

Далее можно составить график зависимости графика Y2.и границы ее доверительного интервала от временного промежутка согласно данным для Владимирской области. Для удобства регрессионной зависимости выделен сплошной линией, а доверительный интервал – пунктирной (рис. 2).

 

sm9

Рис. 2. График регрессионной зависимости Y2 от времени(Ленинградская область)

                                               

По данным этого графика можно сделать выводы о том, что эффективность расходования средств на генерацию инноваций очень близки к прямой уравнения регрессии. Это говорит о сильной зависимости параметра Y2 от временного периода. Также важно отметить, что с экономической стороны данного вопроса, такая ситуация говорит об эффективном расходе средств на генерацию одной технологии уменшается в этом субъекте Российской Федерации.

Вероятно, что факторами такого рода стагнации могут быть следущие пункты: осуществление каиталоемких инновционных проектов, с высокой долей риска; ненадлежащее качество проработки этих проектов; несовершенства в механизме оценки и отбора финансируемых перспективных мероприятий, и нельзя не отметить уровень коррупции на всех стадиях проекта.

Подсчеты по двенадцати критериям, которые были включены в исследование, дают возможность составить систему позиций субъектов Северо-Западного Федерального округа по инновационному развитию (рис.3).

sm10

Рис. 3. Позиции субъектов Северо-Западного Федерального округа по инновационному развитию в пространстве главных компонент с 2000 по 2016 год.

 

Благодаря данному способу, можно видеть какое место занимает субъект относительно остальных и потенциальные источники развития.

Приоритетный инновационно-инвестиционный вектор выбирается на основе способов, связанных с управлением качества и важного оспекта как «индекс воспроизводства». Очень важным в определении приоритетов стратегического и инвестиционного характера в сверхтехнологичных хозяйственных комплексах явлеется целенаправленное сочетание ресурсов, которое в дальнейшем могла бы генерировать наибольшую прибыль с наименьшими утратами.

Анализ данных Ленинградской области дает возможность сделать предположение о том, как действует закон Парето в финансовых результатов работы инновационных подсистем и пути совершенствования хозяйственных процессов на данной территории. Известно, то что наиболее ёмким сектором для субъекта считается обрабатывающий (29,4 % ВРП или 251356 млн. руб.). Нужно отметить, что детализирование расчетов дает возможность говорить то, что на первые 2 подвида работ приходится 45,5 % от всего рынка обрабатывающих прлизводств, что говорит о специализации региона (рис. 4)

sm11

Рис. 4. Карта Парето обрабатывающих производств Ленинградской области за 2017 г.

Исходя из этого, достаточной весомой становится задача – отпимизировать развитие данных секторов. С целью рассмотрения взаимодействия видов экономической деятельности и преобразования динамики базовой величины, предлагается показатель, который можно представить как индекс промышленного воспроизводства (ПВ) [5]:

sm12(2),

где:

i – номер индекса (1 – внутр., 2 – внешн., 3 – абсолютные);

Ta,j – темп роста подвида a в регионе j;

Tбi – темп роста базовой величины

Согласно формуле (2) сделаны вычисления всех вышеперечисленных индексов за период с 2005 до 2017 года по основным обрабатывающим сферам Ленинградской области. В таблице 3 показана часть расчетов отмеченных ранее индексов за 2015-2016 гг..

Таблица 3. Индексы видов обрабатывающих производств в ЛО за 2015-2016г

sm13

 

Чтобы определить средние темпы развития конкретной сферы в определенном регионе в разрезе рассматриваемых уровней по указанному временному промежутку с 2005 по 2017 годы. используем оценку средней геометрической велечины. Данные расчеты можем изобразить графически с помощью диаграммы (рис 5).

sm14

Рис. 5. Среднеарифметические индексы видов обрабатывающих производств в ЛО за 2005-2017 г.

Описанный метод расчетов индексов ПВ дает возможность установить не только уровень применения инновационного потенциала региона, но и определить области финансовой деятельности, чьи действия могут превратиться в «узкое место», если говорить о вопросах получения большого позитивного роста

Заключение

Как видно, средние индексы обрабатывающих производств ЛО растут с 2005 года. Это в большей мере обеспечено сферами производства пищевых продуктов и транспорта и оборудования. На фоне представленных производств доля кокса и нефтепродуктов снижается.

Таким образом, требуются действия от представителей местных органов власти для изменения уже имеющегося порядка инвестирования в обрабатывающую промышленность данного региона – Ленинградской области. С помощью различных поощрений перспективных видов деятельности, которые показывают неудовлетворительное функцио-нирование в сравнении с уверенным ростом данных секторов в других регионах, можно достичь улучшения результатов, благодаря закону Парето

 

Библиографический список

  1.  Бездудная А.Г., Майоров Д.В. Государство как основной драйвер инициализации инновационной деятельности в России / В сборнике: Россия в новых социально-экономических и политических реалиях: проблемы и перспективы развития Материалы IV Международной межвузовской научно-практической конференции. Под редакцией: Т.Г. Тумаровой, Н.М. Фомичевой, И.И. Добросердовой. 2015. С. 202-205.
  2.  Бездудная А.Г., Мейрман С.Ж. Принципы разработки региональной инновационной политики / Научные труды Северо-Западного института управления. 2014. Т.№ 4 (16). С. 17-22.
  3.  Бездудная А.Г., Сомов В.В.Тенденции развития инновационно активных предприятий / В сборнике: Современный менеджмент: проблемы и перспективы Сборник статей: в двух частях. 2016. С. 128-132.
  4.  Ксенофонтова Т.Ю. Методологические основы управления интеллектуальным капиталом как фактором конкурентоспособности экономической системы - монография / Ксенофонтова Т. Ю.: ФГБОУ ВПО "Санкт-Петербургский гос. инженерно-экономический ун-т" - Красноярск - 2012
  5.  Ксенофонтова Т.Ю. Внедрение инноваций как фактор повышения предпринимательской активности предприятий /Осипова И.М., Ксенофонтова Т.Ю. - Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2013. -  №(77). - С. 219-223.
  6.  Ксенофонтова, Т.Ю. Исследование взаимосвязей субъектов и объек­тов рыночных отношений при коммерциализации интеллектуальной собственности // Со­временные проблемы науки и образования. 2013. № 4. URL: www.science-ed­ucation.ru/110-9473.

 

Bibliographic list

1. Bezdudnaya AG, Mayorov DV The state as the main driver of the initialization of innovation activity in Russia / In the collection: Russia in the new socio-economic and political realities: problems and development prospects Materials of the IV International Interuniversity Scientific and Practical Conference. Edited by: Т.Г. Tumarova, N.M.Fomichevoy, I.I. Dobroserdova. 2015. P. 202-205.
2. Bezdudnaya AG, Meirman S.Zh. Principles of developing a regional innovation policy / Scientific works of the North-West Institute of Management. 2014. T. 5. № 4 (16). Pp. 17-22.
3. Bezdudnaya AG, Somov V.V. Trends in the development of innovative active enterprises / In the collection: Modern management: problems and perspectives Collected papers: in two parts. 2016. P. 128-132.
4. Ksenofontova T.Yu. Methodological bases of intellectual capital management as a factor of economic system competitiveness - monograph / Ksenofontova T. Yu .: FGBOU HPE "Saint-Petersburg State Engineering and Economic University" - Krasnoyarsk - 2012
5. Ksenofontova T.Yu. Introduction of innovations as a factor of increasing entrepreneurial activity of enterprises / Osipova IM, Ksenofontova T.Yu. - Bulletin of the Irkutsk State Technical University. - 2013. - No. 6 (77). - P. 219-223.
6. Ksenofontova, T.Yu. Investigation of the interrelationships of subjects and objects of market relations in the commercialization of intellectual property // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2013. № 4. URL: www.science-ed¬ucation.ru / 110-9473.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516