Анализ методик оценки инновационного развития на примере Самарской области

Размещено на http://www.allbest.ru/

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Анализ методик оценки инновационного развития на примере Самарской области

Драгун Е.А.

ORCID: 0000-0003-4677-0388, аспирант

Аннотация

российский региональный инновативность

В работе проведен сравнительный анализ четырех отечественных методик по оценке регионального инновационного развития: российский региональный инновационный индекс (НИУ ВШЭ), индекс инновативности регионов (ЦСР «Северо-запад»), индекс инновативности Независимого института социальной политики и рейтинг российских регионов по уровню инновационного развития (Российский институт экономики, политики и права в научно - технической сфере). На основании исследуемых экономико-математических моделей рассчитаны показатели инновационного развития Самарской области за период с 2010 по 2015 года. В статье проанализирована динамика инновационного развития в Самарской области, выявлены особенности рассматриваемых экономико-математических моделей, сделан вывод об их эффективности и практической применимости.

Ключевые слова: региональное инновационное развитие, индекс инновационного развития, экономико-математическое моделирование, инновационные процессы, инновационный потенциал региона, инновационные показатели, региональные факторы инновационной активности, Самарская область.

Abstract

Dragun E.A.

ORCID: 0000-0003-4677-0388, Postgraduate Student

Samara National Research University named after Academician S.P. Korolev

Analysis of estimation methods of innovative development on the example of the Samara region

The work contains comparative analysis of four local methods aimed at the estimation of the regional innovative development: Russian regional innovative index (National Research University - Higher School of Economics), index of regions innovation (Center for Strategic Research “North-West”), index of innovation of the Independent Institute of Social Policy and the rating of Russian regions in terms of innovative development (Russian Institute of Economics, Politics and Law in the Scientific and Technical Sphere). Based on the economic and mathematical models under study, the indicators of the innovative development of the Samara region from 2010 to 2015 were calculated. The article analyses the dynamics of innovative development in the Samara region, identifies the features of the economic and mathematical models under consideration, and concludes their effectiveness and practical applicability.

Keywords: regional innovative development, innovation development index, economic and mathematical modeling, innovative processes, innovative potential of the region, innovative indicators, regional factors of innovation activity, Samara Region.

Инновационная активность в сочетании с результативностью практического внедрения передовых научно-технических и организационных решений, на сегодняшний день является мировым трендом развития конкурентоспособной экономики. В связи с повышенным интересом к анализу инновационной деятельности в российских регионах, на протяжении последних двух десятилетий отечественными учеными было разработано большое количество экономико-математических моделей, характеризующих уровень инвестиционного, научно-технологического, образовательного и кадрового потенциала экономических систем. Так как эффективность реализации региональной инновационной политики взаимосвязана с различным числом факторов, и зачастую имеет индивидуальные особенности, проблема разработки единой системы оценки инновационного потенциала до сих пор является актуальной.

Большинство разработанных экономико-математических моделей оценки региональных инновационных процессов имеют ряд существенных недостатков. Многие модели включают в себя ряд показателей, которые не публикуются на официальных порталах и сайтах государственной и региональной статистики. Методология построения некоторых моделей и перечень используемых индикаторов, авторами не раскрывается (пример, модель НАИРИТ). В связи с этим оценить эффективность инновационных процессов, используя инструментарий данных моделей, является проблематичным. Расчет оценок и показателей по многим моделям проводится нерегулярно и не для всех регионов России.

Вопросы оценки региональной инновационной активности, представлены в работах И.М. Бортника, Г.И. Сенчея, Н.Н.Михеевой [1], Моностырного Е.А., Спицына В.В., Грика Я.Н. [2] и Мирюшкиной Ю.В. [3].

Не смотря на наличие публикаций, посвященных разработке математической модели по оценке инновационного развития, имеет место недостаточная изученность инновационной активности Самарской области, при использовании различных подходов.

Цель данной работы заключается в анализе социально-экономического функционирования Самарской области с 2010 по 2015 года, включая инновационную активность, при использовании основных отечественных методик оценки инновационного развития регионов Р.Ф. и формировании ряда рекомендации по вопросам инвестиционного и инновационного регионального развития Самарской области.

Для анализа инновационного развития Самарской области были выбраны следующие модели: Российский региональный инновационный индекс, созданный НИУ ВШЭ [4], индекс инновативности регионов, разработанный Центром стратегических разработок «Северо-запад» [5], индекс инновативности независимого института социальной политики (НИСП) [6], рейтинг российских регионов российского института экономики, политики и права в научно - технической сфере (автор Гусев А.Б.) [7]

Индекс РРИИ включает в себя четыре тематических блока, посвященных различным аспектам развития инновационной системы в регионах [4]: индекс социально - экономических условий инновационной деятельности (ИСЭУ), индекс научно - технического потенциала (ИНТП), индекс инновационной деятельности (ИИД), индекс качества инновационной политики (ИКИП). Индекс РРИИ рассчитывается следующим образом:

где n - число показателей в каждом блоке,

N - общее количество показателей.

Динамика изменения уровня интегрального показателя РРИИ продемонстрирована на рисунке 1. Начиная с 2010 года, РРИИ постепенно имеет тенденцию к снижению, что говорит об ухудшении инновационного активности.

Рис. 1 - Значение РРИИ

Индекс ЦСР «Северо-Запад», так же как и индекс РРИИ состоит из четырех основных блоков, каждый из которых включает в себя перечень показателей [5]: блок подготовки человеческого капитала, блок создания новых знаний, блок передачи и применения знаний и блок вывода инновационной продукции на рынок. Каждый из 15 показателей, используемых в данной методике, нормируется по следующей формуле [4]:

где - индекс по показателю i из группы показателей j для региона r - значение показателя i из группы показателей j для региона r.

Сводный индекс инновационности рассчитывается как [5]:

- индекс показателя j для региона r.

- сводный индекс инновативности.

Динамика изменения индекса и входящих в него показателей представлены на рисунках 3,4. Несмотря на то, что показатель вывода инновационной продукции на рынок растет, показатель создания знаний снижается. Показатели человеческого капитала и передачи и применения новых знаний изменяются в диапазоне от 0,2 до 0,6.

Рис. 2 - Значение тематических блоков индекса ЦРС «Северо-запад»

Рис. 3 - Значение индекса ЦСР «Северо-запад»

Индекс НИСП включает в себя пять показателей [6]:

где А - доля персонала, занятого в исследованиях и разработках, от общего числа занятых в экономике, В - численности студентов государственных вузов, C - доля затрат на инновации от общей суммы валового регионального продукта, D - количество зарегистрированных патентов, E - процент интернетизации ¹.

На рисунке 4 проиллюстрирована динамика изменения индекса НИСП: снижение уровня инновационного развития в 2011 и 2014 годах и рост в 2015 (аналогично моделям ЦСР «Северо-Запад»).

Рис. 4 - Значение индекса НИСП

Гусев А.Б. [7] является автором экономико-математической модели оценки уровня инновационного развития региона, состоящей из двух блоков: инновационной восприимчивости региона и факторов инновационной активности регионов. Итоговый индекс и входящие в его состав подындексы рассчитываются как простое среднее из входящих в их состав показателей. Результаты расчетов подындексов и итогового индекса представлены на рисунке 5. Не смотря на то, что факторы инновационной активности демонстрируют тенденции роста, показатель инновационной восприимчивости региона и итоговый индекс снижаются.

Рис. 5 - Значение индексов инновационного развития (Гусев А.Б.)

Для выявления статистической взаимосвязи между рассматриваемыми экономико-математическими моделями, проведем корреляционный анализ. РРИИ, модели НИСП и ЦСР Север-Запад имеют сильную корреляционную зависимость (R=0,96 и 0,9 соответственно). Однако модель Гусева А.Б. имеет слабую корреляционную связь со всеми остальными моделями (0,5 с моделью НИСП и 0,46 с моделью ЦСР Северо-Запад)

Далее проанализируем корреляционную связь между рассматриваемыми моделями в Самарской области и объемом, произведенной инновационной продукции в регионе [8] (табл. 2).

Таблица 2 - Корреляционный анализ моделей оценки инновационного развития и объема, произведенной инновационной продукции, товаров и услуг в Самарской области

Как видно из таблицы 2 ни одна из анализируемых моделей не имеет сильной корреляционной связи с объемом произведенной инновационной продукции.

Таким образом, проанализировав четыре методики оценки инновационного развития Самарской области, можно сделать следующие выводы. Результаты оценки инновационного развития во многом зависят от того, какие показатели включены в модель. Все четыре рассматриваемые методики дают разные результаты (таблица 3)

Таблица 3 - Динамика инновационного развития в Самарской области

В 2011 индекс ЦСР «Северо-запад» и модель Гусева А.Б. показывают спад инновационной активности по отношению к 2010 году, в отличие от модели НИСП. В 2013 году модели РРИИ и НИСП демонстрируют спад, а модели Гусева А.Б. и ЦСР «Северо-Запад», наоборот, рост.

Таким образом, формирование управленческих решений по вопросам инвестиционного и инновационного регионального развития, должно основываться на анализе различных экономико-математических моделей. Проведенный статистический анализ позволяет разработать методику оценки инновационного развития, отличающуюся боле высокой эффективностью по сравнению с используемыми в настоящее время, что будет обеспечено обоснованным выбором объясняющих переменных и структурой комплексного показателя инновационного развития.

¹ При расчете индекса НИСП, в качестве показателя «Интернатизации» был использован показатель удельного веса организаций, использовавших Интернет, в общем числе обследованных организаций.

Список литературы / References

1. Бортник И.М. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России / Бортник И.М., Сенченя Г.И., Михеева Н.Н. и др. // ИННОВАЦИИ. - 2012. - №9 (167). - С. 48-61.

2. Монастырный Е.А. Методологический подход к оценке эффективности инновационного развития региона/Монастырный Е.А., Спицын В.В., Грик Я.Н. // ИННОВАЦИИ. - 2010. - №1 (135). - С. 80 -86.

3. Мирюшкина Ю.В. Экономическая оценка позиций региона в сфере инновационного развития // Вестник Северо-Кавказского Государственного технического университета. - 2010. - №3 (28). - С. 237-241.

4. Гохберг Л.М. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации / под ред. Л.М. Гохберга.-4-е изд.-М.:НИУ ВШЭ, 2016. - 248 с.

5. Желтова В. Научно-технологический форсайт РФ: региональный аспект. Некоторые выводы исследования [Электронный ресурс] / В. Желтова // сайт центра стратегических разработок «Северо-Запад». - URL: http://www.csr-nw.ru/files/csr/file_categorypdf (дата обращения: 19.02.2017).

6. Социальный атлас российских регионов: индекс инновативности [Электронный ресурс] // сайт независимого института социальной политики. - URL: http://atlas.socpol.ru/indexes/index_innov.shtml (дата обращения: 19.02.2017).

7. Гусев А.Б. Рейтинг инновационного развития регионов России [Электронный ресурс] // Федеральное интернет издание «Капитал страны». - URL: http://www.kapital-rus.ru/articles/article/2574 (дата обращения: 02.02.2017).

8. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] // офиц. сайт федеральной службы гос. статистики Р.Ф. - URL: http://www.gks.ru/ (дата обращения: 05.03.2017).

Размещено на Allbest.ru