Оценка активности инновационной деятельности в регионах Российской Федерации
|
Скачать 0.78 Mb.
|
|
ГЛАВА 2 ПРОБЛЕМА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НА МАРОЭКОНОМИЧЕСКОМ И РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЯХ 2.1. Измерение инновационной активности на макроэкономическом уровне Сегодня успешно функционирующая национальная инновационная система (НИС) является залогом эффективного социально-экономического развития любого государства. С помощью детально продуманной государственной инновационной политики, вместе с тесным взаимодействием государство имеет возможность сделать качественный рывок в своем развитии и занять достойную позицию в мировой экономике. Следует учесть, что современные условия и характерная черта исторического развития оказывают значительное влияние на становление инновационной политики в государстве, однако опыт ведущих стран может стать примером, того, на что следует обратить внимание при формировании тех или иных инновационных механизмов. В российской экономике ситуацию инновационного развития лучше рассматривать с помощью статистических данных в сравнении с ведущими странами. Не смотря, на активное стимулирование развития инновационной сферы, в России просматривается тенденция к снижению доли российского высокотехнологического бизнеса на мировом рынке, в 2000 году – 1%, в 2008 году – 0,3%, достигнув минимума в 2013 году около 0,1% [ Новицкий, Инновационная политика в модернизации экономики, 2015]. По имеющимся данным 2014 года, Россия занимает 8-е место из 37 выбранных стран для сравнения по абсолютному показателю затрат на исследования и разработки, или же 24 млрд. долл., что в 16,2 раза меньше того же показателя США, в 8,7 раза – Китая и в 5,5 раз – Японии [ www.ac.gov.ru/]. По показателю затрат на исследования и разработки (в %, к ВВП) на 2014 год, Япония заняла лидирующую позицию с показателем в 3,40%, США – 2,78%, Китай – 1,95% и Россия – 1,50%. С прогнозом на 2016 год, Япония и США сократят долю на 1%, Китай увеличит на 2%, а для России соотношение останется неизменным [ www.iriweb.org/]. В соответствии с ежегодно рассчитываемым Международным индексом инновационности (GII – Global Innovation Index), который основывается на уровне развития инфраструктуры и институтов, исследований и человеческого капитала, выражаемые в товарах высокотехнологичного качества, патентах и т.д., в 2016 году Россия занимала 43 место с показателем 38,5. В то время как Швейцария занимала 1 место (66,3), США – 4-е (61,4), Корея – 11-е (57,1), Япония – 16-е (54,5) и Китай – 25-е (50,6) [ www.globalinnovationindex.org/]. Согласно данному индексу, можно выявить, какие сферы государственной жизни больше влияют на инновационное развитие страны. Так, по данным показателя в России низкое развитие институциональной среды, а именно законодательное и политическое окружение. Также, на низком уровне находится инвестиционное направление, что в свою очередь является топливом для инноваций. Наблюдаются проблемы с самими инновационными коммуникациями: низкое развитие инновационных кластеров. По данному показателю Россия занимает 101-е место, США – 2-е, Япония – 9-е и Китай – 23-е. Также наблюдается низкое научно-исследовательское сотрудничество индустрий и университетов, где Россия – 65-е, США – 19-е, Япония – 15-е и Китай – 31-е места. Однако система образования в России остается на конкурентном уровне, по этому показателю отмечается, что Россия занимает 23 место в Мире. Особого внимания заслуживает Международный индекс конкурентоспособности, который показывает прогресс в построении открытой инновационной среды, которая является преимуществом лишь немногих стран. Данный индекс имеет значительное количество показателей, участвующих при его расчете, которые показывают целостное развитие экономики государства. (Рисунок 2.1). По данному индексу на 2016 год, Россия снова занимает лишь 43 место. Лидером также является Швейцария, США – 3-е, Япония – 8-е и Китай – 28-е места. По данному индексу, в целом, для России прослеживается положительный тренд, в начале 2000-х годов, Россия даже не входила в 75 стран, в 2012-2013 годах, она уже занимала 67 место, в 2016-2017 годах поднялась до 43 места. Если детально рассматривать составляющую индекса, то можно заметить те же самые слабые стороны стран, которые были выявлены при анализе Международного индекса инновационности.  Рисунок 2.1 - Структура Международного индекса конкурентоспособности. Источник: The Global Competitiveness Report 2016-2017. // https://urlid.ru/b2dx Инновационная составляющая для России имеет достаточно низкое значение – 56 позиция, в то время как остальные рассматриваемые страны занимают более высокие места (4-е – США, 8-е – Япония, 30-е – Китай). Таким образом можно заметить, что США лидирует практически по всем показателям, таким как: качество научно-исследовательских институтов, инновационный потенциал, затраты компаний на НИОКР, доступность инженеров и ученых и взаимодействию индустрий и университетов в области НИОКР. Лишь Япония занимает лидирующее положение по показателю числа патентов на человека, а Китай по роли государства в продвижении продукции высокотехнологичного качества, среди рассматриваемых стран. (Таблица 2.1.) Таблица 2.1 - Распределение позиций стран в соответствии с Международным индексом конкурентоспособности 2016.
Источник: составлен автором на основе статистических данных The Global Competitiveness Report 2016-2017. // https://urlid.ru/b2dx В результате, следует отметить, что Россия, несмотря на стремление запустить активное инновационное развитие, все же находится на десятки шагов позади мировых лидеров. Этому причина не только с отсутствием потока инвестиций в НИОКР, но и с потребностью в обновлении числа институтов и обслуживающей инфраструктуры. По этой причине, особо актуален вопрос выбора быстрого пути инновационного развития России, той модели, которая смогла бы помочь решению подъема высокотехнологичных отраслей и всей инновационной экономики государства. Для этого необходимо подобрать адекватные измерители инновационного развития на макро- уровне, а также на уровне регионов России. Не менее важно сопоставить подающийся измерению уровень инновационного развития и экономическую результативность эффективность. Управление развитием инноваций в такой большой стране с распределенным научно-техническим потенциалом невозможно без оценки результативности. 2.2. Измерение инновационной активности на региональном уровне Существует множество показателей инновационности регионов, среди которых можно выделить наиболее серьезные работы, такие как: работа национального исследовательского университета ВШЭ – рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации, и работа группы ученых в составе: Бортник И. М., Сенченя Г.И., Михеева Н.Н., Здунов А.А., Кадочников П.А., Сорокина А.В. – Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России. Рассмотрим эти работы более детально. В работе «Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России», акцент делается на определенные факторы, которые, непосредственно, влияют на инновационную деятельность региона. Далее представлена система оценки инновационного развития регионов в России. Для данной системы следует отметить следующие инструменты:
Следует также отметить потенциальные проблемы, которые могут привести к искажающим результатам. В их число включается:
В первую очередь следует определить факторы, влияющие на оценку инновационной деятельности регионов и распределить их по подгруппам, что позволить более детально проработать каждый из факторов. Факторы, отобранные для дальнейшего анализа, оказывающие влияния на инновационную деятельность представлены на рисунке 2.2. Каждой группе факторов присваивается свой весовой коэффициент. Первая группа показателей определяет потенциал региона в отношении создания инноваций (вес 20%), вторая группа отражает потенциал региона к внедрению инноваций (вес 30%) и третья группа показателей характеризует результаты от инновационной деятельности в регионе (вес 50%).  Рисунок 2.2 - Структура индекса инновационного развития регионов. Источник: составлено автором на основе данных И.М. Бортник, Г.И. Сенченя, Н.Н. Михеева, А.А. Здунов, П.А. Кадочников, А.В. Сорокина. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России. Инновационная экономика. Инновации №9 - 2012. Использование такой системы весов объясняется тем, что последняя группа характеризует результаты и является более значимой для объяснения инновационной активности. Первая и вторая группа в сумме также оцениваются на уровне 50%. Потенциал региона в создании инноваций был образован еще в прошлом для многих регионов, что не отражает сложившийся ситуации на данный момент времени, поэтому данной группе присваивается 20%, ну и на конец потенциалу региона во внедрение или же коммерциализацию присваиваются оставшиеся 30% [Бортник…, Система оценки…, 2012]. Далее рассмотрим логику и последовательность создания набора показателей в их разрезе.  Рисунок 2.3 - Факторы, описывающие потенциал в создании инноваций. Источник: И.М. Бортник, Г.И. Сенченя, Н.Н. Михеева, А.А. Здунов, П.А. Кадочников, А.В. Сорокина. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России. Инновационная экономика. Инновации №9 - 2012. Первая группа факторов – «потенциал в создании инноваций». Данный набор факторов показывает наличие основных ресурсов для создания инноваций в регионе и результат их использования, то есть количественные и качественные параметры соответственно. Основным источником для создания инноваций служат человеческие ресурсы, поэтому акцент в данной группе сделан на параметрах, которые характеризуют качество и количество человеческого капитала (Рисунок 2.3.). Потенциал региона в инновационности тесно взаимосвязан с качеством человеческого капитала, которым располагает экономика региона. Он формируется в ходе обучения в рамках среднего и высшего образования населения региона. Далее следует рассмотреть занятых лиц, которые непосредственно участвуют в инновационном процессе и выделить тех, кто занят исследованиями и разработками, а также выполняет исследования. Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками являются необходимым компонентом для выхода инновационных продуктов итехнологий и организации, выполняющие научные исследования и разработки. Вторая группа факторов – «потенциал в коммерциализации инноваций». Данный набор показывает финансовые и институциональные перспективы региона в процессе производства конкурентной и востребованной инновационной продукции на рынке. Данный блок непосредственно отражает инновационную деятельность предприятий, количество используемых результатов интеллектуальной деятельности, внутренние затраты на научные исследования и разработки, а также затраты на технологические инновации. Логика формирования показателей, описывающих потенциал в коммерциализации инноваций региона (Рисунок 2.4.).  Рисунок 2.4 - Факторы, описывающие потенциал региона в коммерциализации инноваций. Источник: И.М. Бортник, Г.И. Сенченя, Н.Н. Михеева, А.А. Здунов, П.А. Кадочников, А.В. Сорокина. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России. Инновационная экономика. Инновации №9 - 2012. Организации, которые имеют завершенные организационные или технологические инновации в течение периода наблюдения, называются инновационными фирмами [Dris, Innovative…, 2015]. Количество инновационных фирм являются условием инновационного развития региона, однако это не говорит об интенсивности приведенного развития. Соответственно данный фактор отнесен условно к входной информации. Под выходной информацией понимается инновационная продукция, под которой предполагается вновь несколько измененные или внедренные товары и услуги. Между входной и выходной информацией находятся процессы, которые осуществляют фирмы. Данные процессы обозначают интенсивность инновационной деятельности предприятий региона и оказывают влияние на качество инноваций. В нашей модели будут использоваться внутренние затраты на научные исследования и разработки. Также результаты интеллектуальной деятельности, используемые фирмами, будут характеризовать из инновационную деятельность. Дополнительным фактором, характеризующий модернизацию оборудования предприятий региона, будут служить затраты на технологические инновации. Третья группа факторов – «результативность инновационной деятельности». В общей трактовке, эффективность инновационной деятельности региона представляет собой характеристику системы региона с точки зрения результативности и прирост валового регионального продукта, в ходе реализации инновационных проектов, программ, разработок. Используемым фактором в модели будет объем инновационных товаров, работ, услуг. Занятость в высокотехнологических производствах, лучше принять во внимание на региональном уровне, хотя в российских условиях высокая занятость на высокотехнологических производствах не всегда характеризует выпуск конкурентоспособных товаров, услуг, продукции. Напротив, высокая занятость может показывать низкую производительность труда и замещение трудом капитала в производствах. В качестве мер эффективности использования ресурсов можно использовать такой показатель как производительность труда региональной экономики. В зарубежной практике производительность труда считается следующим образом. В GII INSEAD для сравнения стран используют такой показатель, как «темп роста производительности труда», рассчитанный как темп роста ВВП на занятого [ www.globalinnovationindex.org/]. В США, в инновационном индексе используются два показателя – темп роста производительности труда и ее уровень, рассчитывающийся на отношении ВВП к общей численности занятых [ www.statsamerica.org/]. В результате, можно использовать комбинированный индекс производительности труда, чтобы дать оценку как достигнутому уровню производительности труда в регионе, так и темп его повышения. Вычисление производительности труда для регионов России может привести к искажениям, которые связаны с особенностями структуры региональной экономики, в особенности высокое значение ВРП на одного занятого в ресурса-добывающих автономных округах с небольшой численностью занятых. В следующей работе от национального исследовательского университета ВШЭ, акцент сделан также на агрегированный индекс, но рассчитанный как среднеарифметическое от составляющих его субиндексов. Более подробно рассмотрим данный метод в следующем параграфе. 2.3. Оценка инновационности на основе российского регионального инновационного индекса В качестве индекса, характеризующего инновационность в регионах, был использован российский региональный инновационный индекс, предложенный Национальным исследовательским университетом ВШЭ. Основное место в методе построения индекса занимает также определение показателей для его расчета и выявление взаимосвязей между ними. Российский региональный инновационный индекс формируется из 37 показателей, которые сгруппированы в четыре тематических блока (рисунок 2.5.). Первым блоком является «Социально-экономические условия инновационной деятельности» (ИСЭУ), вторым – «Научно-технический потенциал» (ИНТП), третьим – «Инновационная деятельность» (ИИД) и четвертым – «Качество инновационной политики» (ИКИП). По каждому из четырех субиндексов проводится ранжирование регионов России.  Рисунок 2.5 - Структура российского регионального инновационного индекса Источник: Национальный исследовательский университет ВШЭ. Рейтинг инновационного разбития субъектов Российской Федерации. Российская кластерная обсерватория – 4 выпуск – 2016. Рассмотрим каждый из субиндексов более детально. Первый из них индекс «Социально-экономические условия инновационной деятельности» регионов, представляет собой общую оценку образовательного, экономического и информационного уровней их развития. Он показывает потенциал к созданию, освоению и реализации нововведений. Субиндекс рассчитывается из показателей, которые необходимы для поддержки и стимулирования инновационных процессов, такие как:
Результаты расчета данного индекса 2008 и 2014 - годах представлены в работах Национального исследовательского университета ВШЭ – Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации 2012 и 2016 годов соответственно. Лидирующие позиции в рейтинге, с отрывом, занимают города федерального значения – Москва и г. Санкт- Петербург в обоих рассматриваемых периодах. Это подтверждает их значимость как ведущих экономических и образовательных городов для страны. Во вторую группу в 2008 году вошли 27 субъектов (в интервале 0,336-0,475 ИСЭУ), в 2014 году вторая группа состояла из 10 субъектов (в интервале 0,450-0,525 ИСЭУ). Рассматривая особенности группы, следует отметить, что ее представляют регионы с развитой системой высшего образования, с развитым уровнем высокотехнологичных и среднетехнологичных отраслей промышленного производства, а также высоким уровнем занятости в вышеназванных отраслях. Наблюдаются высокие показатели по уровню доступности интернета в организациях и домашних хозяйств. Третья группа в рейтинге ИСЭУ является самой многочисленной как для 2008 года (30 субъектов РФ), так и для 2014 года (44 субъекта РФ). Для регионов данной группы свойственен уровень ИСЭУ ниже среднероссийских, они показывают широкий диапазон изменчивости социально-экономических показателей. Наконец, четвертая группа, которой принадлежат наименьшие значения ИСЭУ. В 2008 году в данную группу входило 18 регионов, в 2014 году – 22 региона. Данная группа отличается своим географическим диапазоном, все представленные в нее территории находятся во всех федеральных округах. Следует отметить регионы, которые являются контрастными. Так, например, Республика Тыва занимает лидирующее первое место по обновлению основных фондов, и в то же время, наблюдается крайне низкий уровень развития высокотехнологичных и среднетехнологичных отраслей промышленного производства, недостаточно развитым уровнем инфраструктуры Интернета. Республика Саха (Якутия), которая находилась в третьей группе 2008 года, попала в замыкающую также из-за низкого уровня пользования Интернета. Следующий индекс – индекс «Научно-технический потенциал». Он представляет составную оценку, которая отражает развитие научно-технического потенциала инновационной деятельности субъектов РФ по таким составляющим как:
Результаты расчета данного индекса 2008 и 2014 - годов представлены в работах Национального исследовательского университета ВШЭ – Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации 2012 и 2016 годов соответственно. В первую группу рейтинга по индексу Научно-технического потенциала в 2008 году вошли 16 субъектов, в 2014 году – 11 субъектов Российской Федерации. В основном большинство регионов сохранили свои лидирующие позиции, однако из первой группы ушли такие регионы, как Иркутская, Сахалинская, Оренбургская, Калужская, Мурманская и Магаданская области. Однако Республика Башкортостан и Омская область попали из второй группы в первую за рассматриваемый период. Регионы первой группы отличаются, в первую очередь, высоким уровнем обеспечения сферы технологий и науки, кадровыми и финансовыми ресурсами и достижением более высоких научно-технических результатов, в сравнении с другими группами регионов. Хотелось бы отметить Ульяновскую область, которая несколько лет достигает своего лидерского положения за счет высоких значений показателей, что характеризует уровень ее интенсивности научно-технической деятельности. Москва уступает таким регионам, как Ульяновская, Нижегородская области, город Санкт- Петербург в сравнении с 2008 годом, по причине большой численности населения и объему внутренних затрат на НИОКР. Вторую группа является наибольшей, со значениями 39 регионов, 36 регионов в 2008 и 2014 годах соответственно. Отличительной особенностью данных регионов также служат высокие уровни показателей финансового, кадрового потенциала сектора НИОКР, а также заметна высокая результативность науки. Большая часть регионов демонстрируют высокие результаты в использовании научного потенциала, о чем свидетельствуют значения показателей активности реализации и экспорта технологий. В третью группу по значению ИНТП вошла горазда меньшая часть субъектов РФ, по отношению ко второй группе. В 2008 году в ней находилось 15 регионов, в 2014 – 11 регионов. Данной группе характерны более скромные значения показателей научно-технического потенциала, как с точки зрения результативности, так и ресурсных параметров. Вместе с этим по таким показателям, как удельный вес исследователей, которые имею ученую степень и число рецензируемых журналов, средние оценки по регионам выше общероссийских. И наконец, четвертая группа содержит в себе 7 и 12 субъектов РФ в 2008 и 2014 годах соответственно. В данной группе наблюдаются минимальные средние значения по всем показателям индекса научно-технического потенциала. Стабильные позиции в группе занимают Брянская область, Республики Ингушетия, Хакасия, Калмыкия и Алтай. Следующим из субиндексов – индекс «Инновационная деятельность». Инновационная деятельность в регионах, в особенности их рейтинг является агрегированной оценкой интенсивности процессов создания, внедрения и использования на практике организационных, технологических и маркетинговых инноваций в субъектах Российской Федерации. Индекс сформирован из следующих индикаторов:
По итогам расчета данного индекса большинство регионов характеризуются средними значениями показателей, а треть попали в крайние группы, которые отличаются либо минимальными, либо максимальными значениями. Результаты расчета данного индекса 2008 и 2014 годах представлены в работах Национального исследовательского университета ВШЭ – Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации 2012 и 2016 годов соответственно. Лидирующая группа в 2008 году характеризовалась 23 регионами, представившие максимальное значение индекса инновационной деятельности. В 2014 году, число вошедших в первую группу сократилось до 20 регионов Российской Федерации, чему способствовало время восстановления после кризиса 2008 года. Индекс инновационной деятельности для регионов данной группы существенный, превосходят аналогичный показатель для России в целом. Можно проследить закономерности для некоторых регионов. В основном, регионы, которые занимают передовые позиции в рейтинге, держат свое лидирующее положения, вследствие значительного охвата организаций с высокой инновационностью и продуктивности инноваций. Однако такие регионы, как Владимировская, Пензенская и Томская области имеют существенный потенциал, еще недостаточно реализованный в производстве. Состав первой группы существенно изменился в 2014 году по отношению к концу 2008 года. Следует обратить внимание на Курскую область, республику Адыгея, Алтайский и Хабаровский край, которые переместились из второй, третьей группы за рассматриваемый период в лидирующую. Данное обстоятельство объясняется существенным повышением результативности инновационности и интенсивности затрат на технологические инновации. Первое место в рейтинге по индексу инновационной деятельности занимает республика Мордовия, которая с 2008 года находилась на втором месте. Этот эффект связан с повышением практически всех показателей в регионе, которые характеризуют развитие инновационности. Пермский край, который являлся устойчивым лидером, утратил свои позиции и оказался на восьмом месте. Особенностью регионов, занимающие лидирующие позиции, является инициативность организаций в самостоятельной разработке инноваций. Это обуславливается высокой долей предприятий, которые разрабатывают технологические инновации, за счет своих сил. В сфере нетехнологических инноваций, которые основаны на организационно-управленческих и маркетинговых нововведениях, в 2014 году себя проявили такие региона, как республики Мордовия, Удмуртия, Татарстан и город Санкт-Петербург. Участие малых предприятий в разработке и внедрении нововведений, определяет потенциал инновационного развития экономики. Также следует отметить, что лидирующие позиции Чувашской республики, Курганской и Томской областях перешли Курской области и Алтайскому краю в рассматриваемый период. Лидирующие позиции в первой группе для регионов обеспечиваются за счет высокой результативности инновационной деятельности. Интенсивность капитальных и технических затрат на разработку и реализацию инноваций или усовершенствование существующих продуктов достаточно высока в регионах, которые вошли в первую группу. Субъекты, вошедшие во вторую группу, сократились на 8 регионов, за рассматриваемый период. Величина индекса инновационной деятельности регионов второй группы соответствует среднему значению по России. Высокие позиции заняты 10 субъектами Российской Федерации 2014 года, у которых индекс превосходит средний уровень по стране. Основными факторами, которые определяют место регионов в рейтинге, являются масштабность инвестиций в технологические инновации и вовлеченность предприятий в процессы, связанные с инновационностью. Интенсивность затрат на разработку научных и технических решений в регионах второй группы весьма высока, однако значения показателей, которые характеризуют эффекты от реализации инноваций, в большинстве данных регионов достаточно низкие и даже уступают среднему значению по России. Особенностью регионов второй группы, которые находятся ниже среднего уровня индекса инновационной деятельности по стране, является направленность инноваций на решение ряда проблем, связанных с экономией материальных затрат и ресурсов топливно-энергетического сектора. Магаданская и Сахалинская области заметно выделяются из группы тем, что наблюдается повышенная энергоэффективность производства, обусловленная климатическими условиями и списание более половины производимой продукции к категории инновационной соответственно. В третью группу вошли 20 регионов в 2008 году и 25 регионов – 2014 году. Показатель ИИД в данных регионах уступает среднему значению по стране. В рассматриваемых субъектах РФ не наблюдается принципиальных сдвигов в экономике, а также признаков интенсивного массового освоения результатов НИОКР, это объясняется, в первую очередь небольшим количеством организаций промышленного производства в регионе. Замыкающую четвертую группу с наименьшими значениями индекса инновационной деятельности составили по четыре региона за каждый рассматриваемый период. В данной группе наблюдается инертность предприятий в осуществлении инноваций, либо полным отсутствием инновационной деятельности. Доля организаций, занимающихся технологическими инновациями малозаметна. И наконец, последний из рассматриваемых субиндексов – индекс «Качество инновационной политики». Данный индекс помогает просмотреть общую картину инновационного развития субъектов Российской Федерации. Распределение регионов по значению индекса показывает максимальный разброс в сравнении с рассматриваемыми ранее индексами. Данный показатель рассчитывается из следующих индикаторов:
Результаты расчета данного индекса 2008 и 2014 - годов представлены в работах Национального исследовательского университета ВШЭ – Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации 2012 и 2016 годов соответственно. За период с 2008 по 2014 года, состав первой группы сократился на 5 регионов. Скачок из четвертой группы на лидирующую позицию в первую группу, совершила Республика Мордовия. Этот факт обосновывается полученной субсидией из федерального бюджета на развитие инфраструктуры в сфере инноваций около 380 млн. руб. По причине небольшого объема ВРП, значение показателя «Отношение объема привлеченных субсидий из федерального бюджета на развитие инфраструктуры в сфере инноваций» достигло верхних позиций, по отношению с другими регионами. Распространенной проблемой в инновационной политике списка лидеров оказался недостаток специальных зон для развития инновационной деятельности. Тем не менее, в регионах утверждены законы, которые определяют основные действия и принципы государственной политики, направленные на поддержку инновационной деятельности. Обновление второй группы в 2014 году больше чем на половину, в сравнении с 2008 годом, свидетельствует о закономерном изменении факторов инновационной политики в тех или иных регионах, которые поменяли свои позиции. В третьей группе также произошли изменения, вследствие того, что в некоторых из субъектов РФ прекратилась деятельность специальных координационных органов в инновационной политике. Тоже самое можно сказать о четвертой группе. Российский региональный инновационный индекс рассчитывается как среднее арифметическое всех четырех субиндексов [Рейтинг…, 2016]:
где  – российский региональный инновационный индекс r-го региона;  - индекс «социально – экономические условия инновационной деятельности» r-го региона;  - индекс «научно – технический потенциал» r-го региона;  - индекс «инновационная деятельность» r-го региона;  - индекс «качество инновационной политики» r-го региона.Рейтинг инновационного развития первых 30 регионов, который представляет результат ранжирования субъектов РФ в порядке убывания значений российского регионального инновационного индекса за 2008 и 2014 года отображен в приложении В. Из анализа рейтинга и расчета российского регионального инновационного индекса можно сделать следующие выводы. Субъекты Российской Федерации характеризуются неравномерностью развития некоторых аспектов процессов инновационной деятельности и влияющих на нее факторов, что показывает существенное разнообразие регионов. Равномерное развитие вышерассмотренных индексов характерно только для небольшого количества регионов, находящихся на лидирующих позициях всех субиндексов. Более сильные регионы, имеющие резервы в развитии инновационной деятельности, а также регионы, находящиеся на низких позициях в рейтинге, но также имеющие преимущества по социально-экономическим условиям, нуждаются в более пристальном изучении в плане оптимизации инновационного развития и поиске наиболее быстрого пути. 2.4. Модель взаимосвязи инновационного развития и экономического роста Уже практически нет сомнений, что инновации выступают мощным двигателем экономического роста и развития. Как указано выше, исследователи пытаются выделить степень инновационного развития агрегируя множество частных параметров. Одновременно, выделить ту часть экономического роста, которую можно прямо связать с ролью инноваций очень сложно. Анализ российской действительности, тем более на региональном уровне затрудняется неразвитостью сферы инноваций. Большинство современных моделей, так или иначе включающих и объясняющих инновационное развитие экономики, предполагают развитость инфраструктуры, транспорта, связи, более или менее эффективную работу университетов, активность проведения исследований и т.п. Если по отдельным высокотехнологичным сферам (даже не отраслям) такой анализ еще можно проводить (IT сектор, отдельные услуги и т.д.), то на уровне региона в целом весьма затруднительно. Приходится обращаться к аппарату полувековой давности. Моделирование роли инноваций проведем основе классического инструмента, включающего научно-технический прогресс в качестве одного из факторов. Рассмотрим классическую производственную функцию региона в виде функции Кобба-Дугласа, где в качестве факторов будут труд, капитал и показатель научно-технического прогресса [ Сафрончук, Экономический рост, 2004]:
где Т – уровень технологии; K – количество основного капитала; L – количество труда. Пусть все факторы изменяются во времени (непрерывно), тогда логарифмируя, и беря производную, получим:
или
здесь g – темп прироста, обязанный научно-техническому прогрессу, другими словами тот рост, который через множество разных каналов отражает совокупное влияние инноваций в экономике данного региона. Таким образом, весь прирост ВРП раскладывается на три составляющие: прирост капитала, прирост трудовых ресурсов и прирост за счет развития технологий [ Баранов…, Влияние…, 2010, с. 129-135]. Переход от непрерывного времени, к дискретному несколько меняет уравнение, сохраняя общий смысл этого соотношения:
Обычно это уравнение оценивается по временным рядам или по объектным данным. При оценивании по временным рядам возникают трудности выделения фактора технологий из-за волатильности данных по времени. Решением этой проблемы является оценка на сглаженных данных. Из-за недостаточной длины временных рядов по регионам России такой подход не удается применить. Оценка по кросс-секциям (по объектным данным) предполагает следующее уравнение регрессии [ Rodriguez-Pose…, Innovation…, 2015, p. 172-195]:
где  – годовой темп прироста продукта (ВРП) региона i;  – темп прироста капитала;  – темп прироста трудовых ресурсов;  – остатки в регрессии.Однако оценивание темпа роста технологий из этого уравнения (как видно, в качестве константы) даст только усредненное по всем регионам значение, и определить различия регионов по инновационности не удастся. Пусть прирост технологии для каждого региона определяется совокупностью инновационных характеристик экономики этого региона в виде линейной функции:
где  – j-й индикатор, характеризующий уровень инновационного развития в регионе i;  – коэффициент влияния j-го индикатора инновационного развития, одинаковый для всех регионов (оценивается в модели);  – общее для всех регионов влияние уровня технологий (доступных всем регионам).Данная модель позволяет оценить влияние инноваций, определяемое набором индикаторов, на агрегированный рост экономики региона в рамках классической производственной функции. |
Похожие:
 |
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
«Способность педагогического коллектива к инновациям» Ставрополь, 2015 год Цель. Выявление психологической готовности педагогического коллектива к инновационной деятельности. Развитие эмоциональной готовности... |
|
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
Обзор текущего состояния и особенности государственной инновационной политики Периодический обзор инновационной деятельности стран Европы, Америки, Азии и Африки, СНГ |
|
«Развитие инновационной деятельности в экономике и социальной сфере... Об утверждении концепции решения комплексной задачи социально-экономического развития Новосибирской области Развитие инновационной... |
|
Инструкция по расчету показателей оценки эффективности деятельности... Российской Федерации» и постановления Правительства Российской Федерации от №1142 и Указа Президента Российской Федерации от 28 июня... |
 |
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное На тему: «Механизм отбора инновационной стратегии компании в сфере информационных технологий» |
|
Руководство по качеству «утверждаю» Цель деятельности Новгу удовлетворение требований заинтересованных сторон (работодателей, обучающихся, персонала, общества) и непрерывное... |
|
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... «Формирования и реализация инновационной политики коалиционного правительства Великобритании» |
|
Отчет «разработка проекта методики и первичная оценка масштабов незаконного... «разработка проекта методики и первичная оценка масштабов незаконного лесопользования в российской федерации» |
|
Средств по платным автомобильным дорогам общего пользования В соответствии со статьей 40 Федерального закона "Об автомобильных дорогах и о дорожной деятельности в Российской Федерации и о внесении... |
|
Приказ от 12 ноября 2011 г. N 1136 о порядке подготовки и размещения... Ечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления" и Указа Президента Российской... |
|
Бизнес-планирование инновационной деятельности Переход на рыночные формы хозяйствования в России потребовал пересмотра не только форм и методов основных сфер производственной,... |
|
Таблица открытых данных информации о субъектах инновационной инфраструктуры Краткое описание субъекта инновационной инфраструктуры и наиболее значимые общие сведения о нем |
|
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... На тему: "Влияние политической активности в сети Интернет на политический процесс в современной России на примере блогосферы" |