CC BY
31
ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ
11 (32) - 2008
ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МАКРОРЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: АНАЛИЗ И ОЦЕНКА (На примере Южного федерального округа)*
М.Э. БУЯНОВА,
доктор экономических наук, доцент А.А. ТРУХЛЯЕВА
Волгоградский государственный университет
Центральной проблемой экономического роста и обеспечения достойного места национальной экономики Российской Федерации в мировом сообществе является эффективное использование отечественного инновационного потенциала. Утилитарное значение инновационный потенциал имеет в процессе обоснования государственной инновационной политики, комплекса научно-технических и инновационных программ, в непосредственной деятельности создаваемых адекватных рыночным условиям хозяйствования инновационных структур и институтов, призванных обеспечить прохождение научных идей от их зарождения до практического применения в производственной сфере.
Формирование и развитие инновационного потенциала России предполагает учет и анализ специфики инновационного развития отдельных регионов. Однако в настоящий момент существует ряд проблем, связанных с отсутствием комплексных исследований, методологических разработок и концептуальных подходов к оценке инновационного потенциала и эффективности его использования. Ввиду этих причин исследование инновационного потенциала является актуальной задачей.
* Статья подготовлена в рамках проекта «Разработка концепции и стратегии обеспечения экономического роста в СевероКавказском регионе на основе развития коммуникативной инфраструктуры и сотрудничества с сопредельными государствами» Подпрограммы по Югу России «Анализ и моделирование геополитических, социальных и экономических процессов в полиэтничном макрорегионе» Программы фундаментальных исследований Президиума РАН «Адаптация народов и культур к изменениям природной среды, социальным и техногенным трансформациям».
Понятие инновационного потенциала выступает концептуальным отражением инновационных процессов, оно уточнялось в результате теоретических, методологических и эмпирических исследований. Впервые понятие «инновационный потенциал» начало встречаться в работах таких российских и зарубежных ученых, как С. Ю. Глазьев, Д. С. Львов, Е. З. Майминас, В. Л. Перламутров, В. П. Логинов, Л. С. Бляхман, Ю. В. Яковец, Ф. Янсен и Д. Сахал [1].
В широком смысле слова под инновационным потенциалом (национальной экономики, региона, отрасли, предприятия) понимается организованная совокупность взаимосвязанных условий и ресурсов (материальных, финансовых, кадровых, информационных, интеллектуальных и иных), обеспечивающих производство и воспроизводство научно-технических и технологических новшеств и возможность осуществления инновационной деятельности, а также расширенного воспроизводства НИС и ее инфраструктуры.
В последнее время это понятие находит все большее распространение, появляются самостоятельные исследования, посвященные анализу различных подходов к изучению инновационного потенциала. Можно выделить несколько наиболее распространенных из них.
Первый подход основан не на комплексном рассмотрении инновационного потенциала, а на анализе отдельных его составных частей. В соответствии с данным подходом, «инновационный потенциал» зачастую отождествляется с понятиями научного, научно-технического, интеллектуального и творческого потенциалов. Так, например,
согласно М. Данько инновационный потенциал просто отождествляется с научно-техническим и представляется как «накопленное определенное количество информации о результатах научно-технических работ, изобретений, проектно-конс-трукторских разработок, образцов новой техники и продукции» [2]. Такой подход нам представляется необоснованным, требующим корректировки с учетом специфики и особенностей развития инновационных процессов.
Второй подход может быть условно обозначен как ресурсный. В данном случае инновационный потенциал рассматривается как упорядоченная совокупность ресурсов, обеспечивающих осуществление инновационной деятельности субъектом рынка. Использование ресурсного подхода имеет свои положительные стороны, так как, с одной стороны, он позволяет дать оценку текущей ситуации развития инновационных процессов (выделить сильные и слабые стороны). С другой стороны, при взаимоувязке основных ресурсных составляющих инновационного потенциала с их пограничными характеристиками и целевыми ориентирами могут быть выявлены возможности реализации инновационных процессов в перспективе.
Использование такого подхода при исследовании потенциала не является полным, поскольку в различных условиях хозяйственные ресурсы могут быть использованы по-разному, и в конечном итоге они не выступают гарантией одинаковых экономических результатов, а значит, не могут служить сопоставимой характеристикой инновационного развития.
Третий подход основан на разделении ресурсов инновационного потенциала на реализованные и нереализованные (скрытые) ресурсные возможности, которые могут быть приведены в действие для достижения конечных целей экономических субъектов [3]. Согласно Б. Лисину и В. Фридлянову «инновационный потенциал — это совокупность научно-технических, технологических, инфраструктурных, финансовых, правовых, социокультурных и иных возможностей, обеспечивающих восприятие и реализацию новшеств, т. е. получение инноваций» [4].
В четвертом подходе инновационный потенциал рассматривается как мера способности и готовности экономического субъекта осуществлять инновационную деятельность [5]. При этом под способностью понимается наличие и сбалансированность структуры компонентов потенциала (ресурсов, необходимых для осуществления инновационной деятельности), а под готовностью — достаточность уровня развития этих ресурсов [6].
Пятый подход — результативный. Инновационный потенциал определяется через анализ «выхода» инновационной деятельности и является отражением конечного результата реализации имеющихся возможностей (в виде нового продукта, полученного в ходе осуществления инновационного процесса). Данный подход был плодотворно использован в трудах Л. С. Бляхмана [7], Ф. С. Меерсона [8], Э. М. Торфа [9].
Шестой подход. Ряд авторов, такие как А. Г. Краюхин [11], Р. Е. Лищенер [10] комбинируют ресурсный и результативный подходы, не подкрепляя свои выводы соответствующим методологическим инструментарием. В данном случае инновационный потенциал представляет совокупность инновационных ресурсов, предоставляемых в виде продукта инновационной деятельности производственной сферы. По мнению авторов, данные подходы оценки инновационного потенциала не в полной мере позволяют разработать механизм управления инновационной деятельностью региона, а являются лишь материалом для последующих аналитических исследований.
Авторы данного исследования считают, что для выявления сущностных характеристик, комплексного изучения и оценки инновационного потенциала необходимо агрегирование выше-рассмотренных подходов. В соответствии с этим был выделен подход, который учитывает наличие и сбалансированность структуры компонентов инновационного потенциала, достаточность уровня развития потенциала для формирования инновационно-активной экономики и отражает конечный результат осуществления инновационной деятельности в регионе (в виде инновационной продукции, полученной в ходе осуществления инновационного процесса, использованных передовых производственных технологий и т. д.).
Агрегированный подход к сущности инновационного потенциала, а также выделенные специфические факторы, оказывающие влияние на инновационную деятельность, позволили разработать концептуально-логическую схему оценки его формирования и использования в регионах.
Данная модель включает три базовых критерия: блок факторов формирования инновационного потенциала, блок факторов использования инновационного потенциала и блок, отражающий результативность инновационного потенциала в регионе (рис. 1).
Первый блок представляет собой ресурсную составляющую и рассматривается как мера способности региона осуществлять инновационную
- 95
Рис. 1. Концептуально-логическая схема оценки формирования и использования инновационного потенциала в регионе
деятельность. Данный блок состоит из кадровой, научной, технико-технологической и финансовой составляющих. Второй блок — это готовность региона осуществлять инновационную деятельность. В данный блок можно отнести организационную, институциональную и информационную составляющие. Третий блок рассматривает инновационный потенциал как результат осуществления инновационной деятельности в регионе.
В рамках данного исследования, на основании предложенной концептуальной модели, была разработана и апробирована система показателей оценки инновационного потенциала региональной хозяйственной системы, состоящей из 34 показателей, которые сгруппированы в три блока (табл. 1).
Первая группа показателей характеризует развитие кадровой, научной, технико-технологической и финансовой составляющих. Второй блок измеряет и оценивает состояние организационных ресурсов, представляющих собой формы предприятий, осуществляющих инновационную деятельность, институциональныхресурсов, отражающих нормы и правила осуществления новаторской деятельности, концепции и программы, регламентирующих инновационную деятельность, законодательную базу. И последняя компонента в данном блоке — информационная, отражающая доступность и качество информации, как отчужденные от индивида и обобществленные знания, навыки и умения, а также полученные им сведения от природной и социальной среды.
96 -
Третий блок формируется из показателей использования результатов и развития инновационного потенциала региона, и является отражением конечного результата реализации имеющихся возможностей (в виде нового продукта, полученного в ходе осуществления инновационного процесса). Таким образом, это своего рода целевая характеристика инновационного потенциала. Важность этой составляющей и целесообразность обособленного выделения подтверждаются тем, что ее увеличение, в свою очередь, способствует развитию остальных составляющих (например, ресурсной). Другими словами, результативная составляющая, сама являясь результатом количественного и качественного изменения, несет в себе потенциальные возможности вывода на новый уровень функционирования как инновационного потенциала, так и системы в целом.
Источниками показателей, представленных в таблице, являются статистические сборники Федеральной службы государственной статистики, сведения федеральных ведомств и министерств, сведения Интернет-сайтов региональных администраций и других открытых источников, что стандартизирует методику сбора первичной информации.
Одним из главных принципов выбора конечных показателей является их относительный, не зависящий от размера субъекта, характер. Это позволяет сравнивать удельные величины, характеризующие
Таблица 1
Система показателей многофакторной оценки инновационного потенциала региональной хозяйственной системы
№ п/п сл Наименование показателя
1 2 3
Блок факторов формирования инновационного потенциала
1 с1 Численность студентов высших учебных заведений региона на 10 тыс. чел. населения, чел.
2 с2 Количество высших учебных заведений к числу населения
3 с3 Количество организаций, ведущих подготовку аспирантов, к числу населения
4 с4 Количество организаций, ведущих подготовку докторантов, к числу населения
5 с5 Численность исследователей с учеными степенями на 1000 чел. населения территории, чел.
6 С6 Доля занятых с высшим образованием к общей численности занятых, %
7 с7 Удельная численность работников, выполняющих научные исследования и разработки, на 10 тыс. чел. населения, чел.
8 с8 Доля расходов консолидированных бюджетов на образование к общему количеству расходов, %
9 с9 Число созданных передовых производственных технологий на 1000 чел.
10 с10 Уровень износа основных фондов, %
11 с11 Количество персональных компьютеров в организациях на 100 работников
12 с12 Внутренние затраты на исследования и разработки, тыс. руб. на 10 тыс. чел.
13 с13 Доля внутренних текущих затрат на фундаментальные исследования к общему количеству внутренних текущих затрат, %
14 с14 Доля внутренних текущих затрат на прикладные исследования к общему количеству внутренних текущих затрат, %
15 с15 Доля внутренних текущих затрат на разработки к общему количеству внутренних текущих затрат, %
16 с16 Затраты на технологические инновации, тыс. руб. на 10 тыс. чел.
Блок факторов готовности использования инновационного потенциала
17 с17 Число организаций, осуществляющих исследования и разработки в общем числе организаций, %
18 с18 Доля инновационно-активных организаций региона в общем числе организаций, %
19 с19 Число малых предприятий в общем числе организаций, %
20 с 20 Наличие региональных законодательных и нормативных актов по инновационному развитию
21 с21 Число организаций государственной поддержки инновационной деятельности в регионе
22 с22 Количество региональных целевых программ и концепций по инновационному развитию
23 с 23 Количество экземпляров книг в общедоступных библиотеках на 1000 чел.
24 с24 Выпуск газет на 1000 чел. населения
25 с25 Затраты на информационные и коммуникационные технологии, руб. на 10 тыс. чел.
26 с26 Доля организаций, имеющих WEB-сайты относительно общей численности предприятий, %
27 с27 Доля организаций, использовавших специальные программные средства, относительно общей численности предприятий, %
28 с28 Доля организаций, использовавших информационные и коммуникационные технологии (в том числе и Internet), к общей численности предприятий, %
Показатель «Степень охвата региона телевизионным и радиовещанием (основные государственные каналы и радиопрограммы)» не брался в модель, т. к. значения для большинства регионов близки к 100 %.
Результативность инновационного потенциала
29 с 29 Поступление заявок на выдачу патентов на изобретения и полезные модели, к численности персонала, занятого исследованиями и разработками
30 с Коэффициент изобретательской активности (Число патентных заявок на изобретения, поданных российскими заявителями в стране, в расчете на 10 тыс. населения.)
31 с31 Выдача патентов на изобретения и полезные модели, к численности персонала, занятого исследованиями и разработками
32 с32 Число использованных передовых производственных технологий на 1000 чел.
33 с •-33 Объем отгруженной инновационной продукции от общего объема отгруженной продукции, %
34 с34 Уровень инновационной активности организаций, %
эффективность деятельности. Однако для иерархического анализа оценки инновационного потенциала различных территориально локализованных образований относительность показателей недостаточна, так как отсутствуют оценочные нормативные интервалы, и сами показатели имеют различную природу и не всегда являются до конца удельными.
В таких случаях можно использовать рейтинговую систему оценок, или рейтинг, с помощью которого относительные показатели позиционируют по единой процедуре. Так как рейтинг представляет собой многобалльную рейтинговую систему оценки какой-либо деятельности или состояния, то необходимо построить рейтинговую шкалу, учитывающую особенности распределения значений показателей оценки инновационного потенциала по регионам.
Авторами предлагается следующая методика иерархической оценки инновационного потенциала региональной хозяйственной системы.
Для каждого показателя с1 (г — порядковый номер показателя) вычисляется средний показатель:
] = N £ ^
С. =■ У=1
N
(1)
где с у — значение г-го показателя для у-го региона;
N — количество субъектов (регионов).
Область изменения г-го показателя [ст1П, стах] разбивалась на п интервалов с центрами в точке с. В качестве длины отрезка выбиралась величина: 5 = а а , где а — стандартное отклонение для показателей Су и а — эмпирический коэффициент, который подбирается так, чтобы быть одинаковым для всех видов показателей. Первому показателю
(или последнему, в зависимости от смысла показателя) присваивалось значение рейтинга гтш = 0, а последнему — гтгх = М (М — максимальное значение рейтинга). Как показали расчеты, для вычисления функции г = I (с у ) достаточно было пяти интервалов, т. е. гтах = 4 .
В результате преобразования показателей Су получена матрица соответствующих частных рейтингов г у, в которой колонки представляют распределение нормальных рейтингов региона по различным показателям, а строки — распределение этого рейтинга по различным регионам ЮФО.
Каждый блок показателей для региона характеризуется рейтингом, который подсчитывается по формуле и представляет собой сумму соответствующих парциальных рейтингов г.:
Щ = £ г
(2)
где k — количество показателей, характеризующих данный блок;
I — номер блока (I = 1,..., 3);
у = 1 до т, т — количество регионов.
На рис. 2, 3, 4 показано распределение рейтингов Яу по регионам ЮФО по каждому блоку за 2006 г.
Таким образом, макросостояние оценки инновационного потенциала будет представляться следующим аналитическим выражением для общего рейтинга Я .:
= £ Яу = Яу + + ^ (3)
где Яу, Яу, Я —рейтинги блоков «Факторы формирования инновационного потенциала», «Факторы региональной готовности использования инновационного потенциала», «Результативность регионального инновационного потенциала».
45 40 35 30 25 20 15 10 5
^ У ^ ^
>- ¿Р ^
</ ^
■Г
<6* ^ О?
Г\ ~ /V
/ / у ^ *
Г ,<Г
Ж
Ж хР
о-1
О
ЧР
□ рейтинг
X« Л?
Рис. 2. Распределение рейтинга Яу уровня формирования инновационного потенциала
по регионам ЮФО за 2006 г. [12]
1=1
35 30 25 20 15 10 5
А^ / У" ^ ^
¿Г
^ ^ / А/
<г>
Г Л" .Г /
# / / ' / ^ </ /' /
Рис. 3. Распределение рейтинга Л региональной готовности использован!«!
инновационного потенциала за 2006 г. [12]
□ рейтинг
16 14 12 10 8 6 4 2
□ рейтинг
Ж
>Р /
л®
от
о4
0# X» # .
*//У/*
* ¿Г
¿9
Л"0
45'
/гг
V-0
л<?
4-"
Рис. 4. Распределение рейтинга Я. уровня результативности регионального инновационного потенциала по регионам ЮФО за 2006 г. [12]
Так как величина Я . является числом, то выражение (3) определяет уровень развития инновационного потенциала для отдельного региона, а выражение:
ЯЮФФО = 2 Я- (4)
ЮФО о]« у '
— общий рейтинг, или рейтинг оценки инновационного потенциала по регионам ЮФО в целом.
Распределение общего рейтинга ЯЮфО по регионам ЮФО в 2006 г. показано на рис. 5.
По значениям Яо регионы ЮФО условно можно разбить на 5 групп:
1. В первую группу (Яо].< 39) можно отнести Республику Ингушетия, которая характеризуется очень слабым уровнем формирования Я.= 21 и уровнем готовности использования инновационного потенциала Я . = 12. Соответственно уровень результатив-
ности осуществления инновационной деятельности в данном регионе самый низкий Я]= 6.
2. Ко второй группе (50 < Я. < 51) относятся Республика Дагестан и Республика Калмыкия. В данной группе уровень формирования и уровень готовности использования инновационного потенциала находятся ниже среднего: Я.= 25—26, Я. = 14—19. Уровень результативности инновационного потенциала в данных регионах невысокий.
3. В третью группу (61 < Я.< 66) можно отнести Кабардино-Балкарскую Республику, Республику Адыгея, Карачаево-Черкесскую Республику, Астраханскую область, Северную Осетию — Аланию. Данная группа характеризуется средним уровнем развития: уровень формирования инновационного потенциала для данных регионов в 2006 г. находится в диапазоне Я.= 27—30, исключение составляет
- 99
0
0
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
□ рейтинг
^ /
/ / / / * / у
<9 <9 „О4 ЛС>
Г' У у ^ #
^ Оч®9 У о# о# jf J?
^ О0"
-в4
^ ^ J* г^ ^
о®
Рис. 5. Распределение общего рейтинга ЯЮФОпо регионам ЮФО [12].
,/ .i" / s У У s
о«
Северная Осетия — Алания (R= 34); уровень готовности использования инновационного потенциала находится в диапазоне R. = 21—24, однако, в Карачаево-Черкесской Республике (R. = 28) и в Астраханской области (R = 30) данный уровень в 2006 г. выше среднего, что говорит о достаточности развития в данных регионах организационных, институциональных и информационных ресурсов; уровень результативности инновационного потенциала в данных регионах Rrj= 8—11.
4. К четвертой группе (71< Rgj < 78) необходимо отнести Краснодарский край, Ставропольский край и Волгоградскую область. В данной группе уровень формирования и уровень готовности использования инновационного потенциала находятся выше среднего: R.= 32—35, R. = 25—30. Уровень результативности инновационного потенциала в данных регионах высокий R.= 12—15.
5. Пятая группа (85 < R ) характеризуется высоким уровнем формирования и уровнем готовности использования инновационного потенциала по ЮФО: Rj= 42, R. = 31. К этой группе относится Ростовская область. Однако, в 2006 г. уровень результативности инновационного потенциала в данной области невысокий R.= 12 по сравнению с Волгоградской областью, Краснодарским краем и Ставропольским краем.
В итоге по ЮФО, к группе с низким уровнем развития инновационного потенциала относится Республика Ингушетия. В группу регионов с уровнем развития ниже среднего в 2006 г. можно отнести Республику Калмыкия и Республику Дагестан. Регионы со средним уровнем развития — Кабардино-Балкарская Республика, Республика Адыгея, Карачаево-Черкесская Республика, Астраханская область, Северная Осетия — Алания;
100-
с уровнем развития инновационного потенциала выше среднего — Краснодарский край, Ставропольский край, Волгоградская область; с высоким уровнем развития инновационного потенциала — Ростовская область.
Для оценки эффективности используемых ресурсов, авторами был разработан коэффициент, рассчитываемый как отношение рейтинга блока результативности регионального инновационного потенциала к сумме блоков факторов формирования и региональной готовности использования инновационного потенциала:
k = R . / (R. +R ).
77 ' v 7 gj
(5)
Значение данного показателя отражает, насколько эффективно используются ресурсы регионов в инновационной деятельности в 2006 г. Наибольшее значение данного коэффициента — в Ставропольском крае: k = 0,28, это означает, что, имея небольшие по сравнению с другими регионами ресурсы инновационного потенциала (например, с Ростовской областью, Волгоградской), данный край эффективно их использует. Обратная зависимость наблюдается в Республике Калмыкия, значение коэффициента эффективности наименьший: k = 0,13, хотя возможности данного региона приблизительно одинаковые с возможностями Республики Дагестан, значение коэффициента которого равно 0,25 (рис. 6).
В данном исследовании распределение общего рейтинга ЯЮФО по регионам ЮФО и соответствующий анализ были проведены за 5 лет (с 2002 по 2006 гг.). На рис. 7 представлена динамика общего рейтинга оценки инновационного потенциала.
Анализируя данные табл. 2, можно наблюдать динамику изменения величин интегрального ин-
0,3
0,2
0,1
^ /
Л?
/ ^
О?
/
-«У
У
/
о/
о-0
/ у
/
/
-О*
ч?
/
/ * /
/
Рис. 6. Распределение коэффициента эффективности используемых ресурсов по регионам ЮФО [12]
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
И 2002
□ 2003
В 2004
□ 2005
И 2006
& У
Г ^ ^ ^ ^
/
✓ У У ^
У Ж ^
& У У У
V
Ж
V- -о'
Лсг . х о
я1
сг
Рис. 7. Динамика общего интегрального индикатора развития инновационного потенциала по регионам ЮФО (2002-2006 гг.) [12]
Общие интегральные показатели инновационного потенциала регионов ЮФО и позиционирование регионов в зависимости от их значений
Таблица 2
0
Субъект Величина интегральных показателей инновационного развития Рейтинг регионов по величине интегральных показателей
Федерации 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006
Адыгея 60 58 59 54 63 9 место 9 место 9 место 9 место 8 место
Дагестан 51 52 55 54 50 11 место 10 место 10 место 8 место 11 место
Ингушетия 41 48 42 38 39 12 место 12 место 12 место 12 место 12 место
Кабардино-Балкария 69 70 66 71 61 3 место 5 место 7 место 4 место 9 место
Калмыкия 52 48 48 50 51 10 место 11 место 11 место 11 место 10 место
Карачаево-Черкесия 60 58 59 53 63 8 место 8 место 8 место 10 место 7 место
Северная Осетия-Алания 67 67 66 70 66 6 место 7 место 6 место 5 место 5 место
Краснодарский край 68 73 70 65 71 4 место 3 место 5 место 7 место 4 место
Ставропольский край 66 72 72 72 75 7 место 4 место 3 место 3 место 3 место
Астраханская область 67 67 71 69 65 5 место 6 место 4 место 6 место 6 место
Волгоградская область 72 75 74 76 78 2 место 2 место 2 место 2 место 2 место
Ростовская область 82 85 86 86 85 1 место 1 место 1 место 1 место 1 место
Примечание: серым фоном выделены регионы, позиции которых в 2006 г. не изменились в худшую сторону) [12]
НАЦИОНАЛЬНЫЕ ИНТЕРЕСЫ: приоритеты и безопасность 101
дикатора развития инновационного потенциала и рейтингов регионов по его величине.
Как видно, изменения рейтингов регионов в 2006 г. по сравнению с другими годами обусловлены изменением величин инновационных потенциалов регионов. Так, рейтинг восьми из двенадцати регионов не снизился. Например, рейтинги Ростовской, Волгоградской областей остались неизменными, в Ставропольском крае, Северной Осетии — Алании, Республике Адыгея, Карачаево-Черкесской Республике в 2006 г. рейтинг повысился по сравнению с предыдущими годами, а в Астраханской области, Краснодарском крае, Кабардино-Балкарской Республике, Республике Дагестан величина общего интегрального индикатора развития инновационного потенциала в 2006 г. понизилась.
В заключение следует отметить, что результаты, изложенные в статье, требуют дальнейших исследований. Но несомненно другое — применение методов иерархической рейтинговой оценки дало возможность получить новые количественные закономерности в социально-экономическом развитии ЮФО, в отношении функционирования и развития инновационного потенциала регионов.
ЛИТЕРАТУРА
1. См., например: Сахал Д. Технологический прогресс: концепции, модели, оценки. — М.: Финансы и статистика, 1985; Глазьев С. Ю, Львов Д. С., Фетисов Г. Г. Эволюция технико-экономических систем: возможности и границы центрального регулирования. — М.: Наука, 1992; Яковец Ю. В. Инновационное инвестирование: новые подходы // Экономист. 1995. № 1; Инновации: теория, механизм, государственное регулирование: Учебное пособие / Под ред. Ю. В. Яковца. — М.: РАГС, 2000; Яковец Ю. В., Кузык Б. Н. Россия — 2050: стратегия инновационного прорыва. — 2-е изд., доп. — М.: Экономика, 2005; Янсен Ф. Эпоха инноваций / Пер. с анг. — М.: ИНФРА-М, 2002; БляхманЛ. С. Экономика, организация управления и плани-
рования научно-технического прогресса. — М.: Высшая школа, 1995.
2. Данько М. 1нновацшний потенщал у про-мисловост Украши // Економ1ст 1999. № 10. С. 26—32.
3. Афонин И. В. Инновационный менеджмент. — М.: Гардарики, 2005. С. 18.
4. Лисин Б. К.., Фридлянов В. Н. Инновационный потенциал как фактор развития // Инновации. 2002. № 7. С. 25
5. См., например: Научно-инновационная сфера в регионе: проблемы и перспективы развития. Монография. Под ред. А. А. Румянцева. — Санкт-Петербург: Наука. 1996. С. 97—99.; За-влин П. Н. Инновации в региональной экономике // Гуманитарные науки. 1997. № 3. С. 49.
6. Преобразование научно-инновационной сферы в регионе: понятийный аппарат / Под ред. А. Е. Когута. — Санкт-Петербург: РАН ИСЭП, 1995.С. 49.
7. Бляхман Л. С. Экономическая эффективность деятельности регионального научного комплекса. / Под. ред. Бляхмана Л. С. АН СССР — Л.: Наука. 1986. С. 187.
8. Мерсон Ф. Л. Концептуальные основы финансирования внедрения межотраслевых разработок в регионе. / Препр. науч. докл. центра ИСЭП. — Л. 1986. С. 60.
9. Торф Э. М. Экономика потребления в условиях научно-технической революции / Осн. положения концепции / АН СССР Леннор. АЦ ИСЭП. — Л. 1989. С. 31.
10. Лещинер Р. Е. Научно-технический потенциал современного производства. — М.: Знание. 1978. С. 64.
11. Головач Л. Г., Краюхин Г. А., Шайбанов Л. Ф. Регулирование инновационных процессов в регионе / Под. ред. Краюхина Г. А. — Санкт-Петербург: ГИЭА. 1997. С. 289.
12. Составлено на основании авторских расчетов с использованием: Российская экономика в 2006 г. Тенденции и перспективы. — М., 2006; Российский статистический ежегодник. 2006: Стат. сб. / Росстат. — М., 2006.
