Инновационое развитие экономической системы: Оценка инновационного потенциала Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Инновационое развитие экономической

системы: оценка ьнювационюго потенциала

Ю. Максимов

д.т.н., профессор, заместитель проректора по научной работе Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского

О. Митякова

к.э.н., доцент кафедры управления инновационной деятельностью Нижегородского государственного технического университета

Предложена методика оценки инновационного потенциала экономической системы. Ее достоинством является единая формализация параметров, возможность использования как количественных, так и качественных показателей. Приведены примеры, иллюстрирующие применение методики для анализа различных типов экономических систем.

С. Митяков

д.ф-м.н., профессор кафедры менеджмента Нижегородского государственного технического университета

Т. Федосеева

аспирант Нижегородского государственного технического университета

The method of estimation of innovative potential of economic system is introduced. Their main advantage is the formalization of different parameters and possibility ofusing quantitative and qualitative indexes. Examples of applying the methods for the analysis of different types of economic systems are given.

Экономическая система может быть определена как упорядоченная совокупность хозяйственных связей и отношений, которые устанавливаются в производстве, распределении, обмене и потреблении материальных и нематериальных благ. В этом смысле экономической системой можно считать и самые простые образования (например, отдельные хозяйствующие субъекты), и группы предприятий, объединенные общими интересами, и отдельные отрасли, регионы, федеральные округа, страны. Наиболее глобальной является мировая экономическая система, объединяющая экономические потенциалы отдельных стран.

В работе [1] был введен обобщенный показатель инновационного развития экономической системы: ^ = &¥, где k - динамический индекс, характеризующий эффективность трансфера инновационных технологий, ¥ - инновационный потенциал, характеризующий наличие ресурсов для осуществления инновационной деятельности.

Данная статья посвящена описанию методики оценки инновационного потенциала экономической системы и ее апробации на ряде объектов. Впервые эта методика была изложена авторами данной статьи в работе

[2] применительно к оценке инновационного потенциала учебно-научно-инновационного комплекса (УНИК) многопрофильного технического университета.

Предлагаемая методика включает следующие этапы:

1. Разбиение инновационного потенциала экономической системы на составляющие. Здесь использу-

ется принцип функциональной декомпозиции, позволяющий представить инновационный потенциал в виде иерархической структуры отдельных составляющих. Количество этих составляющих может меняться в зависимости от типа экономической системы и целей исследования. Так, для оценки инновационного потенциала УНИК использовалось разбиение на пять составляющих: кадровую, научно-техническую, организационно-управленческую, производственно-технологическую и финансово-экономическую.

2. Определение для каждой составляющей набора показателей. Отметим, что количество и функциональные особенности этих составляющих также могут меняться в зависимости от типа экономической системы и целей исследования. Эти показатели характеризуют:

• состояние, мощность и запас интеллектуального

ресурса экономической системы;

• комплекс материально-технических, трудовых, информационных и финансовых ресурсов;

• качество инфраструктуры поддержки инновационной деятельности и т.д.

3. Оценка инновационного потенциала, осуществляемая с использованием следующего алгоритма:

1 шаг. Сбор информации о числовых значениях показателей для каждой составляющей инновационного потенциала.

2 шаг. Вычисление составляющих инновационного потенциала по формуле:

ИННОВАЦИИ № 6 (93), 2006

ИННОВАЦИИ № 6 (93), 2006

Оргачілзецисннс>>тіревп0нчес№м потенциал Фи^ссео-экономический потенциал Научно-теиическиі потенциал I Производственнотвснаюгмческий потенциал I Кадровый потенциал (

Рис. 1. Составляющие инновационного потенциала предприятия

% =Е

У=1

(1)

Здесь Б.. - весовой коэффициент/'-го показателя г-й составляющей инновационного потенциала (определяется экспертно, при этом

т. - число показателей в составе

7=1

г-й составляющей инновационного потенциала. Показатель п.. вычисляется по формуле:

п.. =2кіі

У

(2)

Здесь к.. - ]-И показатель г-й составляющей инновационного потенциала; к* - соответствующий показатель, усредненный по группе экономических систем (статическая модель), либо показатель данной экономической системы за предыдущий период (динамическая модель). Нетрудно видеть, что п.. есть отображение показателя к., на отрезок действительной оси [0,1].

3 шаг. Вычисление инновационного потенциала по формуле:

м

(3)

/=1

Производство грузовых автомобилей

Производство мяса Производство готового проката черных металлов

Производство бумаги

Добыча нефти

Производство цемента

Прои;

Производство водки и ликероводочных изделий

Производство минеральных удобрений

Производство цельномолочной продукции

Объем первичной переработки нефти

Выработка электроэнергии

Производство легковых автомобилей Производство сборных железобетонных конструкций и изделий Производство спирта этилового из пищевого сырья

Производство строительного кирпича Производство деловой древесины Производство пиломатериалов

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Рис. 2. Отраслевой аспект промышленного развития на примере Приволжского федеральногоокруга

где г-весовой коэффициент г-й составляющей инновационного потенциала, определяемый экспертно м

(при этом ^ Ті — 1 ), М

число составляющих

1—1

инновационного потенциала экономической системы.

Достоинством данной методики является приведение показателей к разных типов к единой безразмерной шкале. При этом показатели к могут иметь различную размерность, могут не иметь размерности (относительные показатели), либо являться булевыми переменными (0 - нет, 1 - да). После применения отображения (2) все п.. находятся в интервале [0,1]. Значение пу = 0,5 свидетельствует о среднем уровне или отсутствии изменений (при к. = к.*). Естественно, что выбираются только те показатели, увеличение которых стимулирует рост инновационной активности системы.

Результирующая функция инновационного потенциала Y также меняется от нуля до единицы. Значение Y > 0,5 свидетельствует о положительной динамике изменения инновационного потенциала по сравнению с базовым (предшествующим) периодом - при использовании динамической модели, либо о превышении инновационного потенциала экономической системы некоторого значения, усредненного по группе однородных систем (например, по отрасли) - при использовании статической модели.

Рассмотрим примеры применения описанной методики для оценки инновационного и промышленного потенциала различных экономических систем.

1. Промышленное предприятие. На рис. 1 приведены результаты расчета уровней развития различных составляющих инновационного потенциала, полученные на предприятии радиоэлектронной промышленности Нижегородского региона [3].

Базовые значения показателей были выбраны на основе экспертных оценок работников предприятия, а по финансовой части - рекомендуемые значения. Проблемной областью предприятия является научно-технический потенциал. В тоже время у предприятия имеются хорошие производственные ресурсы. Значение общего показателя инновационного потенциала предприятия составило 0,435. Это свидетельствует, что значение инновационного потенциала меньше, чем в среднем по отрасли.

2. Отрасли промышленности. Использовались данные динамики отраслей промышленности регионов Приволжского Федерального округа за 2003 год по сравнению с 2002 годом. Для анализа были выбраны наиболее характерные для данного округа отрасли. Результаты исследования приведены на рис. 2, где по горизонтальной оси отложен уровень промышленного развития отрасли [4].

Анализ результатов свидетельствует о неудовлетворительном состоянии дел в деревообрабатывающей промышленности округа. В то же время определенный оптимизм вызывает ускорение темпов роста производства грузовых автомобилей, проката черных металлов, производство бумаги и др.

3. Оценка уровня развития регионов. Использовались данные статистической отчетности регионов При-

волжского федерального округа за 2003 год по сравнению с 2002 годом. Для анализа были выбраны следующие показатели:

• индекс промышленного производства в % к 2002

году;

• объем инвестиций в основной капитал, в млрд.

руб.;

• иностранные инвестиции, в тыс. дол. США;

• индекс цен производителей промышленной про-

дукции, %;

• среднемесячная номинальная начисленная зара-

ботная плата, руб.;

• безработные, тыс. чел;

• профицит (дефицит) бюджета, тыс. руб

В качестве базовых значений показателей были приняты значения, усредненные по всем регионам Приволжского федерального округа. Результаты исследования приведены на рис. 3 [4].

4. Оценка уровня развития федеральных округов. Для сравнения уровня промышленного и инновационного развития федеральных округов были использованы аналогичные показатели и процедуры, как и для сравнения регионов. Результаты исследования приведены на рис. 4 [4].

Анализ результатов показывает, что самый высокий уровень промышленного и инновационного развития имеет Уральский федеральный округ. Это обусловлено хорошей инвестиционной активностью, лидерством в регионе по уровню занятости и заработной платы. Самый низкий показатель промышленного и инновационного развития наблюдается у Южного федерального округа. Этот округ имеет очень низкий уровень инвестиций в основной капитал, а также практическое отсутствие иностранных инвестиций и высокий уровень безработицы.

5. Оценка уровня инновационного развития России. Использовались статистические данные экономического развития России за 1995-2003 гг. Для анализа были выбраны следующие показатели:

• число занятых в экономике, чел.;

• число студентов на начало учебного года, чел.;

• выпуск специалистов государственными средними специальными учебными заведениями, чел.;

• число поданных патентных заявок, шт.;

• число действующих патентов, шт.;

• уровень рентабельности продукции, %;

• коэффициент обновления оборудования, %;

• объем экспорта, руб.;

• объем выпуска промышленной продукции, руб.;

• внутренние затраты на новые исследования и разработки, руб.;

• доля финансирования из внебюджетных фондов, руб.;

• инвестиции в основной капитал, руб.

Все эти показатели были разделены на три группы. К первой группе были отнесены показатели, характеризующие кадровый и научно-технический потенциал, ко второй группе - показатели, характеризующие уровень развития производства, к третьей группе - обеспеченность финансовыми ресурсами. По каждой группе показателей вычислялась функция, определяющая вклад в суммарный уровень инновационного потенциала. В ка-

Республика Мордовия | | | | | | I

Пермская область | | | | | | I

Республика Башкортостан *

Самарская область ~~1

Республика Татарстан ,

Оренбургская область I

Нижегородская область 1

Удмуртская Республика I

Саратовская область I

Чувашская Республика I

Пензенская область I

Республика Марий Эп ■

Коми-Пермяцкий АО I

Ульяновская область _________

Кировская область ' 3

0,36 0,38 0,4 0,42 0,44 0,46 0,48 0,5 0,52 0,54 0,56

Рис. 3. Региональный аспект промышленного развития на примере Приволжского федерального округа

Уральский Северо-западный Центральный Дальневосточный Приволжский Сибирский Южный

0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6

Рис. 4. Оценка промышленного развития федеральных округов.

[□ Кадры, наука, инновации □ производство □ финансы |

0,7000 -т------------------------------------------------------------------

0,6000 ----г-|-----р|------------р-----------------------------------------

0,5000 ------------------П=|------------1-------П------—¡=-------Г -0,4000 ------------------------------------------------------------=Г------ -

0,3000 11111,1111,1111,1111,1111,1111,1111,1111 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Рис. 5. Динамика составляющих инновационного развития

честве базовых значений показателей были приняты соответствующие значения по предыдущему году. Результаты расчетов представлены на рис. 5 [4].

Из диаграммы видно, что блок «кадры, наука, инновации» ведет себя достаточно стабильно. Вместе с тем, можно наблюдать неблагоприятные тенденции в динамике результатов по производственному и финансовому блокам. До 1998 год наблюдается некоторый спад. Кризис 1998 года спровоцировал резкое улучшение ситуации в этих блоках, т.к. производимая продукция стала более конкурентоспособной за счет низкой цены, но, вероятно, производители не смогли в полной мере использовать это преимущество и к 2002 году заметен некоторый спад в этих блоках.

Анализируя полученные данные, можно отметить положительное влияние кризиса 1998 года на уровень инновационного развития. К сожалению, эффективно использовать данный фактор не удалось, и к 2002 году отмечается спад инновационной активности.

6. Оценка уровня инновационного развития различных стран. Для оценки инновационного развития ис-

ИННОВАЦИИ № 6 (93), 2006

ИННОВАЦИИ № 6 (93), 2006

Таблица 1

Сравнительный анализ инновационного развития за 2000 г

США Китай Япония Россия

Численность студентов на 1000 человек населения 54 4 29 50

Экспорт товаров и услуг % от ВВП 16% 19% 28% 14%

ВВП млн. дол. 9 837 406 1 079 948 4 841 584 251 106

ВВП на душу населения $ 34100 1000 34 276 1729

Среднегодовая численность занятых в экономике (млн.чел.) 135 712 65 64,3

Инвестиции в основной капитал млрд. руб. 408 797 670 439 1 375 135 1 165

Доля экспорта высокотехнологической продукции промышленности 34% 19% 18% 14%

Доля стран в мировом экспорте 13,0% 4,1% 8,0% 1,7%

Экспорт (млрд. $) 781,1 249,3 479,2 103,1

Индекс производства промышленной продукции (1990=100%) 147,0 448,0 100,5 57,0

Золотые запасы органов денежнокредитного регулирования (миллионов тройских унций) 261,61 12,70 24,55 12,36

|

1

1

■

Япония США Китай Россия

Рис. 6. Сравнительный анализ инновационного развития за 2000 г.

пользовались официальные данные Госкомстата России. Таблица 1 содержит показатели инновационного развития США, Китая, Японии и России за 2000 год. На рис. 6 представлен сравнительный анализ инновационного развития описанных стран за 2000 год [5].

Россия пока проигрывает другим странам в уровне развития инновационной системы. Вместе с тем, главное преимущество нашей страны - относительно низкая себестоимость ведения проектно-конструкторских работ, обилие природных ресурсов и развитость фундаментальной науки - делает ее привлекательной для привлечений инвестиций и вселяет надежду на дальнейший экономический рост.

Приведенные примеры демонстрируют высокую эффективность предложенной методики, ее применимость для различных показателей, моделей, типов экономических систем. Разработанная методика дает возможность осуществления всех видов мониторинга инновационного потенциала экономической системы.

Динамический анализ проводится с использованием информации о текущем значении инновационного потенциала и его значении за предыдущие периоды. При этом анализ временных рядов может быть проведен с использованием методов математической статистики. Он позволяет определить тенденцию инновационного развития экономической системы, осуществить прогноз на последующие периоды.

Сравнительный анализ проводится на группе экономических систем.

При этом осуществляется позиционирование исследуемой экономической системы, определяется степень ее инновационного развития по сравнению с другими.

Универсальность предложенной методики позволяет эффективно применять ее, используя при этом разные группы и наборы показателей.

Литература

1. Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Инновационное развитие экономической системы: обобщенный показатель // Инновации, №, 2006, с.2. Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Методика оценки инновационного потенциала учебно-научно-инновационного комплекса многопрофильного технического университета // Инновации, №2, 2004, с. 51-55.

3. Митяков С.Н., Митякова О.И., Факеева Т.А. Внедрение методики оценки и мониторинга уровня инновационного развития промышленного предприятия // Инновационные технологии управления организационными изменениями: Сб. науч. тр. / Под общей ред. В.М. Матиашвили. Н. Новгород: Из-во Нижегородской медицинской академии, 2004. С.225-229.

4. Митяков С.Н.,Митякова О.И., Федосеева ТА. Оценка уровня инновационного и промышленного развития экономических систем // Труды НГТУ. Перспективы развития: история, РЯ менеджмент, образование в высшей школе, социология, экономика, философия. Т. 52, Н.Новгород, 2005. С. 46-49.

5. Митяков С.Н., Федосеева Т.А. Сравнительный анализ инновационных систем и инновационного развития различных стран // Известия АИН РФ им. А.М. Прохорова. Инженерная экономика / Под ред. Ю.В. Гуляева. - Москва-Н.Новгород: ТАЛАМ, 2005. Т. 11. С.131-136.