CC BY
31
УДК 338.001.36: 332.142.2 Л.А. ГОРЮНОВА
ББК 65.04-551(253) старший научный сотрудник
отдела организации и управления научными исследованиями Восточно-Сибирского государственного технологического университета, кандидат экономических наук, доцент, г. Улан-Удэ
e-mail: [email protected]
ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА НАУЧНО-ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ СИБИРСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
Представлена диагностическая оценка научно-инновационного развития территориальных образований Сибирского федерального округа на основе использования компонентного анализа. Результаты проведенной диагностики позволили осуществить группировку регионов по совокупности главных компонент, определить степень влияния факторов на индекс вклада научно-инновационного развития территориальных образований в ВРП.
Ключевые слова: научно-инновационное развитие, территориальное образование, фактор, главная компонента, корреляционно-регрессионная модель, индекс вклада.
L.A. GORYUNOVA
senior research officer of the Department on Scientific Researches Organization and Control of East-Siberian State University of Technology,
PhD of Economics, associate professor, Ulan-Ude
e-mail: [email protected]
DIAGNOSTIC EVALUATION OF SCIENTIFIC AND INNOVATIVE DEVELOPMENT OF TERRITORIAL ENTITIES OF SIBERIAN FEDERAL DISTRICT
This article presents diagnostic evaluation of scientific and innovative development of territorial entities of Siberian Federal District based on the application of component analysis. The results of conducted diagnostics allowed grouping the regions according to the complex of principal components, identifying the level of factor influence on the contribution index of scientific and innovative development in DRP.
Keywords: scientific and innovative development, territorial entity, factor, principal component, correlation-regression model, contribution index.
Необходимость проведения диагностической оценки научно-инновационного развития территориальных образований (далее — ТО) определяется множеством факторов, в том числе высокой степенью неопределенности такого развития, существенной дифференциацией ТО. В данном случае возникает необходимость адекватной сравнительной оценки сегодняшнего состояния и тенденций развития ТО. В современной научной литературе диагностика развития региона нашла отражение во многих работах экономистов
[1—3]. Используя подход, описанный в работе Г.О. Читая [3], задачи нашего исследования мы определили следующим образом:
1. Выявление закономерности научно-инновационного развития ТО СФО на основе анализа показателей в пространственно-временном аспекте (формирование и отбор показателей научно-технологического и инновационного развития ТО; анализ факторов научно-инновационного развития на основе метода главных компонент; классификация ТО СФО по главным компонентам).
© ЛА. Горюнова, 2010
2. Определение степени влияния ТО на индекс вклада их научно-инновационного развития в ВРП (построение регрессионной модели на основе главных компонент; определение степени влияния каждой главной компоненты на результирующий показатель; определение вклада каждой главной компоненты в изменение результирующего показателя развития региона).
Отбор показателей, определение их количества и формирование базы данных осуществлялись на основе пространственновременной выборки исходя из имеющихся статистических данных по каждому ТО СФО за девять лет.
По 12 расчетным показателям методом главных компонент установлено пять обобщающих характеристик, объясняющих 74,4% вариаций исходных данных. Вклад первой компоненты составляет 27,1%, второй — 15,8%, третьей — 13,0%, четвертой — 10,4%,
пятой — 8,2%. Выделенные компоненты не объясняют полностью 100%-ную суммарную дисперсию. В связи с этим представляется целесообразным приведение весов к единице путем деления полученных вкладов отдельных компонент на 0,744. В результате произведенного расчета получено: вклад первой компоненты — 36,5%, второй — 21,2%, третьей — 17,4%, четвертой — 14,0%, пятой — 10,9%.
Интегральный показатель уровня научноинновационного развития i-го ТО Uri выражается в виде линейной функции:
1 = 1
где f1 — главная компонента, характеризующая ресурсы научно-инновационного развития /-го региона (ресурсный фактор — внутренние текущие затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП, доля технологических затрат в процентах к ВРП, численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 10 тыс. занятых в экономике, доля выпуска защитившихся аспирантов, доля приема аспирантов от выпуска специалистов); /,-2 — главная компонента, характеризующая эффективность инновационной деятельности /-го региона (результативный фактор — объем выпуска инновационной продукции с 1 р. технологических затрат, доля инновационной продукции, товаров и услуг в общем объеме отгруженной промышленной продукции); /,-3 — главная компонента, характеризующая инновационную активность организаций /-го региона (инновационный фактор — удельный вес инновационно активных организаций, осуществляющих технологические инновации, количество использованных новых технологий, приходящихся на тысячу организаций ТО, выпуск инновационной продукции с 1 р. технологических затрат); f¡4 — главная компонента, характеризующая уровень научного развития /-го региона (фактор развития науки — объем выполненных работ на одну научную организацию, доля исследователей высшей квалификации в общей численности НИР); f¡5 — главная компонента, характеризующая структурный фактор научного развития /-го региона (структурный фактор науки — доля организаций, выполняющих научно-исследовательские работы, в общем числе организаций, доля исследователей
Таблица 1
Шкала группировки ТО по степени проявления фактора
Группа Степень проявления фактора Значение элементов главной компоненты
Первая Низкая отрицательная
Низкая положительная
Вторая Средняя отрицательная
Средняя положительная
Третья Высокая отрицательная
Высокая положительная
высшей квалификации в общей численности НИР); f¡j — главные у-е компоненты /-го региона ('} = 1, 5; i = 1, 12); d¡ — удельные веса главных у-х компонент ^ = 0,365; d2 = = 0,212; d3 = 0,174; d4 = 0,14; d5 = 0,109).
Для расчета интегрального показателя уровня научно-инновационного развития /-го ТО СФО и их группировки в качестве исходной матрицы использованы полученные результаты по каждому укрупненному показателю. Распределение территориальных образований СФО по степени проявления главных компонент в конкретном периоде осуществлялось по факторным весам в соответствии с предлагаемой шкалой (табл. 1).
Полученная на основе использования предлагаемой шкалы и расчетных значений факторных весов группировка ТО СФО по совокупному влиянию факторов представлена в табл. 2.
Таблица 2 Распределение ТО СФО по степени проявления в их научно-инновационном
развитии совокупности факторов в 2007 г.
Низкая степень проявления Средняя степень проявления Высокая степень проявления
Отрица- тельная Поло- житель- ная Отри- цатель- ная Положи- тельная Отри- цатель- ная Поло- житель- ная
Красно- ярский край Иркут- ская область Омская область Респуб- лика Бурятия Респуб- лика Тыва Респуб- лика Хакасия Том- ская область Республика Алтай Алтайский край Кемеровская область Забайкальский край Ново- сибир- ская об- ласть
Интерпретация полученных результатов показала следующую картину. Так, регионы, располагающие высоким уровнем социальноэкономического развития и инновационного потенциала, имеют отрицательную степень проявления факторов, и наоборот. Объяснение достаточно простое. Территориальные образования с отрицательными значениями факторных нагрузок, по существу, определяют стратегические направления научноинновационного развития СФО, а также характеризуются относительно устоявшимися региональными системами. Следовательно, незначительные колебания в научной или ин-
новационной сфере таких ТО отрицательно сказываются на уровне их научно-инновационного развития. Что же касается регионов, имеющих положительную степень вклада в интегральный показатель, то это в основном те регионы, которые не являются доминирующими в научно-инновационном пространстве СФО. Для таких ТО характерен процесс формирования элементов региональной инновационной системы и наращивания инновационного потенциала.
Сравнение факторных нагрузок в 2007 г. по отношению к 2000 г. показывает улучшение инновационного климата ТО. Более 60% ТО СФО увеличили степень интегрального вклада в формирование инновационного пространства СФО. Среди них республики Алтай, Бурятия, Кемеровская, Новосибирская, Омская и Томская области, Алтайский и Забайкальский края. Следует отметить, что улучшение по всем факторам-детерминантам произошло только в Республике Алтай. По четырем главным компонентам увеличение вклада в научно-инновационное развитие наблюдается в Республике Бурятия и Кемеровской области. Снижение интегрального вклада в Республике Бурятия произошло за счет результативного фактора-детерминанта, тогда как в Кемеровской области существенное отрицательное воздействие оказал структурный фактор науки.
В процессе выявления закономерностей научно-инновационного развития и определения степени влияния факторов на его уровень была построена корреляционнорегрессионная модель на основе главных компонент с определением вклада каждой компоненты в изменение результирующего показателя научно-инновационного развития территориального образования. В качестве результирующего показателя предложен индекс вклада научно-технологического и инновационного развития ТО в ВРП Iit, который определен следующим образом:
Iit = Nit + Q/tf
где Nif — объем выполненных научных работ в ВРП /-го региона в t-й период, %; Qit — объем инновационной продукции в ВРП /-го региона в t-й период, % (i = 1, 12; t = 1, 9).
В результате получено следующее уравнение регрессии, построенное на основе главных компонент:
+
где — индекс вклада научно-инновационного развития ¡-го региона в ВРП;
— главные компоненты по /-му региону ( = 1, 12).
Коэффициент детерминации I?2 = 0,64, критерий Фишера Fpacя(5,88) = 11,95,
Fтaбл = 2,21 при а = 0,05, критерий Дарби-на-Уотсона DW = 1,51.
Таким образом, корреляционно-регрессионная модель значима по параметрам.
Опираясь на уравнение регрессии, построенное на основе главных компонент, мы определили, как в среднем за анализируемый период в ТО происходят изменения в индексе вклада научно-инновационного развития региона в ВРП, а также направления изменений. Уменьшение индекса вклада научно-инновационного развития составило 0,43% за счет отрицательного влияния первых трех факторов и положительного влияния четвертого и пятого факторов. Наибольшее отрицательное изменение было вызвано влиянием ресурсного фактора, а положительное — воздействием фактора качества развития науки. Следует заметить, что факторы отрицательного воздействия доминируют над факторами положительного, что и предопределяет снижение индекса вклада научно-инновационного развития ТО СФО.
Распределение ТО по вкладу их научно-инновационного развития в ВРП представлено в табл. 3.
Расчетные значения изменения индекса вклада научно-инновационного развития ТО в ВРП за счет отдельных и совокупного влияния факторов показали, что в 2000 г. в Иркутской области отмечалось отрицательное влияние всех главных факторов на индекс вклада. В 2007 г. то же наблюдалось в Республике Хакасия, хотя по отношению к 2000 г. изменение произошло со знаком «плюс» (от -0,54 до -0,367). Сравнение расчетных значений совокупного влияния факторов выявило уменьшение числа регионов, имеющих положительный вклад в формирование индекса. Формально в 2000 г. семь регионов СФО оказали положительное влияние на индекс вклада их научно-инновационного развития в ВРП, тогда как в 2007 г. число таких ТО равнялось шести.
Следующим моментом, который хотелось бы отметить, является перегруппировка ТО. В 2007 г. из группы регионов, вносящих положительный вклад в ВРП за счет научноинновационного развития, следует исключить Республику Бурятия и Кемеровскую область. Несмотря на то что данные ТО СФО имеют положительный вклад своего научноинновационного развития в ВРП, изменение факторов негативного воздействия оказало влияние на снижение индекса их вклада. Если
Таблица 3
Распределение ТО СФО по вкладу их научно-инновационного развития в ВРП за счет положительного влияния главных компонент в 2000 и 2007 гг.
Фактор 2000 2007
Ресурсный Республика Бурятия, Алтайский край, Кемеровская, Новосибирская, Омская и Томская области Алтайский и Красноярский края, Иркутская, Омская, Новосибирская и Томская области
Результативный Республики Тыва, Хакасия, Красноярский край, Новосибирская, Омская, Томская области, Забайкальский край Республика Тыва, Красноярский край, Иркутская, Омская, Новосибирская и Томская области
Инновационный Республики Алтай, Бурятия, Хакасия, Тыва, Красноярский край, Кемеровская, Новосибирская и Омская области Республики Бурятия, Тыва, Кемеровская и Новосибирская области
Фактор развития науки Республика Хакасия, Алтайский и Красноярский края, Омская область, Забайкальский край Республика Алтай, Алтайский край, Кемеровская, Омская и Новосибирская области
Структурный фактор науки Республика Тыва, Алтайский и Красноярский края, Кемеровская, Омская и Томская области, Забайкальский край Республика Тыва, Алтайский край, Кемеровская и Томская области, Забайкальский край
Совокупное влияние факторов Республика Бурятия, Алтайский и Красноярский края, Кемеровская, Новосибирская, Омская и Томская области Алтайский и Красноярский края, Иркутская, Омская, Новосибирская и Томская области
в 2000 г. Республика Бурятия и Кемеровская область имели положительный вклад за счет ресурсного фактора, то в 2007 г. он оказал отрицательное влияние, а другие факторы хоть и незначительно, но также оказали разнонаправленное воздействие на изменение данного параметра.
Подводя итоги проведенного исследования, необходимо сказать, что в регионах, располагающих относительно высоким инновационным потенциалом, отмечается отрицательное влияние факторов на уровень научно-инновационного развития. Основной причиной является то, что данные ТО играют существенную роль в социально-экономическом и инновационном развитии СФО. Выявленные закономерности показали, что наибольшее влияние на индекс вклада научно-
инновационного развития ТО в ВРП оказывают ресурсный фактор (фактор отрицательного воздействия) и фактор развития науки (фактор положительного воздействия).
Основными регионами, формирующими научно-инновационное пространство СФО, являются Алтайский и Красноярский края, Омская, Новосибирская и Томская области. Достаточно слабы в этом отношении такие регионы, как республики Бурятия, Алтай, Тыва, Хакасия, Забайкальский край. Несмотря на определенное улучшение, эффективность развития и использования ресурсного потенциала является недостаточной, что и сказывается на уровне научно-инновационного развития территориальных образований и их вкладе в ВРП Сибирского федерального округа.
Список использованной литературы
1. Баранов С.В. Диагностика межрегиональной дифференциации // Региональная экономика. 2007. № 6 (45). С. 98-108.
2. Хохлова О.А. Методология статистического исследования экономики региона. Иркутск, 2006.
3. Читая Г.О. Факторный анализ промышленного развития макрорегионов России // Вопросы статистики. 2006. № 2. С. 19-28.
Bibliography (transliterated)
1. Baranov S.V. Diagnostika mezhregional'noy differentsiatsii // Regional'naya ekonomika. 2007. № 6 (45). S. 98-108.
2. Khokhlova O.A. Metodologiya statisticheskogo issledovaniya ekonomiki regiona. Irkutsk, 2006.
3. Chitaya G.O. Faktornyi analiz promyshlennogo razvitiya makroregionov Rossii // Voprosy statistiki. 2006. № 2. S. 19-28.
