CC BY
2
Вестник Челябинского государственного университета. 2024. № 6 (488). С. 125-137. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2024;(6(488):125-137.
Научная статья УДК 338.001.36
DOI: 10.47475/1994-2796-2024-488-6-125-137
ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ИНТЕРЕСАХ ДОСТИЖЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО СУВЕРЕНИТЕТА РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ
Владимир Геннадьевич Гурлев1, Татьяна Сергеевна Хомякова2, Светлана Вячеславовна Слива3
1 Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), Челябинск, Россия, [email protected]
2 Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), Челябинск, Россия, [email protected]
3 Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), Челябинск, Россия, [email protected]
Аннотация. Технологический суверенитет определён целью стратегического развития российской экономики. В условиях необходимости снижения технологической зависимости, структурных сдвигов в экономике актуально решение проблемы обеспечения технологического суверенитета за счёт интенсификации инновационной деятельности предприятий, роста инновационной активности в разрезе отраслей и регионов. Обобщены теоретико-методологические подходы исследований инноваций, инновационной деятельности предприятия. Обоснована целесообразность выделения инновационной активности как оценочного результата деятельности предприятия. В работе выявлен комплекс факторов, определены функциональные зависимости их влияния на инновационную деятельность предприятий; разработаны, определены, формализованы и классифицированы группы индикаторов-показателей, характеризующих инновационную деятельность предприятий. Разработана методика оценки результатов инновационной деятельности предприятия, учитывающая уровневое устройство национальной экономики. Выявлены регионы РФ, обладающие наибольшим финансово-экономическим потенциалом, обеспечивающим предпосылки для расширения инновационной активности предприятий региона. Оценка результатов инновационной деятельности предприятия связана с группировкой показателей инновационной деятельности на основе полученного математического обобщённого показателя. Проведена верификация факторов, оказывающих положительное влияние на результаты инновационной деятельности предприятия. Выделены отрасли — точки инновационного роста региональной экономики. Дана оценка связи инновационной деятельности предприятия в обеспечение технологического суверенитета национальной экономики.
Ключевые слова: технологический суверенитет, государственная технологическая политика, инновационная деятельность предприятия, показатели — индикаторы оценки инновационной деятельности предприятия, инновационная активность отрасли, региона, эффект инноваций
Для цитирования: Гурлев В. Г., Хомякова Т. С., Слива С. В. Оценка результатов инновационной деятельности предприятий в интересах достижения технологического суверенитета российской экономики // Вестник Челябинского государственного университета. 2024. № 6 (488). С. 125-137. DOI: 10.47475/1994-2796-2024488-6-125-137
Original article
ASSESSING THE RESULTS OF INNOVATIVE ACTIVITIES OF ENTERPRISES IN THE INTERESTS OF ACHIEVING TECHNOLOGICAL SOVEREIGNTY OF THE RUSSIAN ECONOMY
Vladimir G. Gurlev1, Tatiana S. Khomiakova2, Svetlana V. Sliva3
1 South Ural State University (National Research University), Chelyabinsk, Russia, [email protected]
2 South Ural State University (National Research University), Chelyabinsk, Russia, [email protected]
3 South Ural State University (National Research University), Chelyabinsk, Russia, [email protected]
© Гурлев В. Г., Хомякова Т. С., Слива С. В., 2024
Abstract. In the context of the need to reduce technological dependence and structural changes in the economy, it is important to solve the problems of ensuring technological sovereignty by enhancing the innovative activity of enterprises and the growth of innovative activity in the context of industries and regions. The expediency of identifying innovative activities is justified by the opportunity to evaluate the activity of the enterprise as a result. In this work, a complex of factors has been identified and the functional dependencies of their influence on the innovative activities of enterprises have been determined. Groups of indicators characterizing the innovative activities of enterprises have been developed, defined, formalized and classified. A methodology and methods for assessing the influence of factors on the results of an enterprise's innovative activities have been developed. The assessment of the results of an enterprise's innovative activity in the presented work is associated with the grouping of indicators of innovative activity based on the obtained mathematical generalized indicator. An assessment is made of the contribution of the enterprise's innovative activities to ensuring the technological sovereignty of the national economy.
Keywords: technological sovereignty; state technology policy; innovative activity of the enterprise; indicators for assessing the innovative activity of an enterprise; innovative activity of the industry, region; innovation effect
For citation: Gurlev VG, Khomiakova T. S., Sliva S. V. Assessing the results of innovative activities of enterprises in the interests of achieving technological sovereignty of the Russian economy. Bulletin of the Chelyabinsk State University. 2024;(6(488):125-137. (In Russ.). DOI: 10.47475/1994-2796-2024-488-6-125-137
Введение
Императивом современной российской экономики является формирование и укрепление технологического суверенитета. Для обеспечения технологического суверенитета требуется выполнение ряда условий: достижение высокой инновационной активности бизнеса; проведение структурной политики, ориентированной на расширение высокотехнологичных производственных мощностей предприятий и развёртывания современных производственных систем; модернизация имеющихся производственных мощностей и технологий.
Целевые показатели достижения технологического суверенитета увязаны с прогнозом долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2030 года1. Определены приоритетные направления технологического суверенитета, отражающие необходимые структурные сдвиги российской экономики в стратегических отраслях промышленности2. Разрабатывается Концеп-
1 Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года (разработан Минэкономразвития России) // Справ.-правовая система «Консультант-Плюс». URL: https://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_144190/ (дата обращения 10.01.2024).
2 Об утверждении приоритетных направлений проектов технологического суверенитета и проектов структурной адаптации экономики Российской Федерации и Положения об условиях отнесения проектов к проектам технологического суверенитета и проектам структурной адаптации экономики Российской Федерации, о представлении сведений о проектах технологического суверенитета и проектах структурной адаптации экономики Российской Федерации и ведении реестра указанных проектов,
ция технологического развития РФ на период до 2030 года, обосновывающая взаимодействие процессов развития науки и производства, продуктом и результатом которых являются технологии.
Деятельность по укреплению технологического суверенитета в части производственных, финансовых, трудовых процессов сопряжена с существенными ресурсными ограничениями [1; 2]. Инновации — неограниченный ресурс, обеспечивающий гибкость и адаптацию, конкурентоспособность и устойчивость, прибыльность и эффективность предприятия, способствующего переходу к технологической независимости национальной экономики [3; 4]. Актуальной исследовательской задачей представляется решение проблемы достижения национального технологического суверенитета посредствам интенсификации инновационной деятельности, за счёт генерации и внедрения инноваций на предприятиях.
Обзор методологии и методов исследования инноваций и инновационной деятельности
Анализ современных научно-практических работ, посвященных вопросам инноваций, инновационной деятельности предприятия, показал широкое распространение управленческого, экономического, институционального, производственно-
а также о требованиях к организациям, уполномоченным представлять заключения о соответствии проектов требованиям к проектам технологического суверенитета и проектам структурной адаптации экономики Российской Федерации : постановл. Правительства РФ от 15.04.2023 № 603 // Справ.-правовая система «КонсультантПлюс». URL: https:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_444820/ (дата обращения 10.01.2024).
технологического аспектов [5; 6]. Управленческая концепция базируется на видении инноваций не только в качестве эндогенного фактора экономического роста предприятия, но и стратегического тренда его развития [2; 3]. Актуальным направлением исследования можно считать анализ связи жизненного цикла инноваций и масштаба их потребления. Не вызывают сомнения результаты опубликованных исследований, показавших, что научно-практические разработки представляют воплощённый результат исследовательской деятельности в созданных новаторских товарах, новаторских организационных, управленческих, производственных процессах [1; 7].
В исследованиях предприятия как самоорганизующейся и саморазвивающейся системы показано, что его устойчивое и безопасное развитие зависит от конструктивно организованной и эффективно функционирующей инновационной подсистемы, включающей в себя процессы генерации, использования и коммерциализации новаций.
Экономический подход широко представлен в научных публикациях и привлекается для определения признаков инноваций в критериях степени новизны, способах генерации, сроков разработки и внедрения в производство, глубины и масштаба изменений, величины затрат, оценки эффективности и результативности применения, характера влияния на стратегию предприятия. Получает распространение экосистемный подход в исследовании инноваций и инновационной активности предприятия [8]. Практический интерес составляет изучение вклада инноваций в укрепление экономической безопасности предприятия, устранение рисковых событий, нивелирование возникающих рисков и угроз [9; 10].
Институциональный концепт исследований инноваций сконцентрирован на выделении агентов инноваций, институциональных механизмов генерации и применения предприятиями инноваций. Генерация новаций, их практическое использование возможны при условии наличия запроса со стороны покупателей, посредников, государства, высокотехнологичных государственных корпораций. В ряде научных работ обосновывается зависимость степени интенсивности инновационной деятельности от величины и условий государственной поддержки [11].
Развитие производственно-технологического подхода связано с расширением инструментов оценки эффективности инноваций. В частности, обоснована целесообразность применения индикаторов оценки технологической безопас-
ности, учитывающих долю НИР в НИОКР, долю НИОКР в общем объём работ [12]; освоение затрат на НИОКР, интенсивность инновационного процесса [13]; оценка эффективности инноваций с глубокой детализацией всех отдельных операций НИОКР [14].
Сформирован конструктивный математический и программный аппарат исследования инноваций и инновационной активности предприятия. Так, для описания и оценки инновационных проектов и процессов обосновано использование моделей с малым количеством параметров, что даёт сопоставимую во времени динамику процессов с учётом существенных качественных изменений [15; 16]. Цели поиска факторов, содействующих повышению эффективности инновационной деятельности, соответствует потенциал модели бинарной логистической регрессии, независимыми переменными которой являются в т. ч. инвестиции в инновационную деятельность, финансирование НИОКР, применение цифровых технологий [16; 17]. Для планирования устойчивого развития предприятия предложена модель прогнозной системы ProRosEc, позволяющая скорректировать направления и объёмы инновационной деятельности предприятия [18].
При наличии большого разнообразия подходов следует отметить ограниченное число исследований, в которых комплексно рассматриваются факторы, обеспечивающие инновационный потенциал предприятия, отрасли, региона в интересах достижения технологического суверенитета национальной экономики.
Цель данного исследования состоит в разработке методики оценки инновационной деятельности предприятия, отрасли, региона в интересах обеспечения технологического суверенитета национальной экономики. Объектом исследования выступила хозяйственно-экономическая деятельность предприятия, связанная с различными формами его инновационной активности. Предмет исследования — процессы инновационной деятельности, включающие совокупность инноваций, создаваемых и осваиваемых предприятиями.
Методология, методы и материалы исследования
Методика оценки результатов инновационной деятельности предприятия учитывает уровневое устройство экономики и включает следующие этапы:
1. При помощи метода оценки вклада ВРП в ВВП выявлены регионы РФ, обладающие наибольшим
экономическим потенциалом, обеспечивающим предпосылки для расширения инновационной активности предприятий региона.
2. Оценивание инновационно значимых результатов деятельности предприятий по следующим группам индикаторов: эффективность инноваций, эффективность интеллектуальной деятельности персонала, эффективность инновационной активности предприятия, уровень инно-вационности производства, повышение квалификации персонала.
3. Верифицирование факторов, оказывающих положительное влияние на результаты инновационной деятельности предприятий, по разработанным математическим моделям в виде аналитических выражений и соответствующих им графических интерпретаций (гистограмм и номограмм), полученных по разработанной авторами программе "Plan-Ex" [19].
4. Выделение отраслей (видов экономической деятельности) — точек роста региональной экономики на основе агрегирования результатов инновационной деятельности предприятий, входящих в них.
Первый этап методики составляет анализ финансово-экономических возможностей региональных экономик как предпосылок расширения инновационной активности предприятий. Выявление закономерностей влияния факторов на эффективность инновационной деятельности предприятий основан на применении метода получения функциональной зависимости, описываемой функцией, представляющей собой
систему показателей-индикаторов в виде полинома второй степени соответствующих параметров оценки.
В разрезе видов экономической деятельности и в критерии уровня инновационной активности предприятий выбраны регионы, которые характеризуются наибольшим вкладом в ВВП на душу населения РФ за 10-летний период: Ненецкий АО — ВРП составляет 107 600 $/чел.; Ямало-Ненецкий АО — 78 500 $/чел.; Ханты-Мансийский АО — 56 380 $/чел. Минимальный вклад в ВВП России характерен для следующих регионов: Сахалинская область — 27 000 $/чел.; Карачаево-Черкесия — 2750 $/чел.; а также Свердловская и Челябинская области — 15 900 и 14 900 $/чел. соответственно. Дифференциация регионов соответствует методу статистической обработки данных по выборочной совокупности. Исходные данные для выявления закономерности в виде математической модели представлены на рисунке 1.
Разработанные авторами индикаторы — параметры оптимизации по номенклатуре исследуемых факторов классифицированы по функциональным признакам. На микроуровне инновации оцениваются по следующим группам индикаторов: инновационная эффективность, инновационная активность, повышение квалификации персонала, наличие объектов интеллектуальной собственности, оценка размера интеллектуальной собственности. На мезоуровне инновации оцениваются с учётом величины ВВП и ВРП регионов по относительным показателям с выявлением критичного индикатора.
Рис. 1. Гистограмма распределения ВВП, ВРП регионов РФ Fig. 1. Histogram of distribution of GDP, GRP by regions of the Russian Federation Источник: составлено авторами по данным Росстата
Для оценки инновационной активности предприятий используется модель, представленная в виде регрессионного ряда как функции от исследуемых факторов. Коэффициент эластичности определяет степень влияния количественного изменения каждого фактора на единицу по величине исследуемого показателя (индикатора по ОП^).
Для выбранной нелинейной модели оцениваемых параметров коэффициент эластичности Э — эластичность замещения для многофакторных функций, будет иметь вид:
где Y¡ — расчётное значение (модель) оцениваемого i-ro параметра (ОП^ ); х — фактор (ы) (xp x2, х3,....х) влияющий на исследуемый параметр;
у' . — первая производная по фактору исследования (х) модели оцениваемого параметра; Ь0, Ьр ... Ь3, ... — коэффициенты значимости факторов (определены при получении параметрических моделей).
Второй этап методики — оценка инновационно значимых результатов деятельности предприятий при помощи укрупнённых групп показателей, объединённых по функциональному признаку: эффективность инноваций, эффективность интеллектуальной деятельности персонала, эффективность инновационной активности предприятия, уровень инновационности производства, повышение квалификации персонала.
Фрагмент комплексной оценки инновационной активности предприятия представлен в таблице 1.
Таблица 1 Table 1
Оценочные показатели (индикаторы) инновационной активности предприятия
и факторы, на них влияющие Estimated indicators (indicators) of innovative activity of an enterprise and factors influencing them
№ Функциональная принадлежность Группа показателей Наименование показателя (индикатора) в группе (код). Наименование и код факторов
2 Эффективность инноваций Стоимость нематериальных активов (НМА) и затраты НИОКР У1.2-ИИМА — индикатор эффективности затрат ИМА или ИИОКР ИнМА (%[ОКЙС) 1е[%Р[жЫ] или и _ ^ е1ЙЕ ^ . аШ[ОКР+30 0££+ЗТзс ОбРхниокр = Зниокр + 306, ЗТх ОбРхИИОКР — общие расходы на ИИОКР, тыс.руб.; ^ОбщОб — общее количество производственного оборудования, тыс.руб.; ВИПр — выручка от реализации инновационной продукции, тыс.руб.; МПТх — количество передовых технологических процессов (технологий), ед. Кр(И) — количество патентных разработок на 1000 передовых технологических процессов, ед.; ЗИИОКР — затраты на ИИОКР, тыс. руб.; ОСОб среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб.; ОСПрОб — стоимость основных средств, участвующих в производстве инновационной продукции, тыс. руб.; В — выручка от реализации продукции, тыс. руб.
14 Инновационность производства Степень инновационности ресурсов производства У-4.3-ИПрОб — индикатор надёжности обеспечения основных средств, участвующих в производстве инновационной продукции
Источник: разработано авторами
По соответствующей системе относительных показателей (ОП) с использованием результатов динамического анализа регионов по индексу ВВП ВРП представляется возможным провести оценку инновационной активности предприятий в разрезе территориально локализованной подсистемы региона по соответствующим коэффициентам. В результате реализации математических моделей и планов многофакторных экспериментов степень изменения показателей оценки выражены обобщёнными относительными показателями в пределах единицы
ОП=^- или
^лате 1 \
При «идеальных» условиях функционирования предприятий относительная величина показателя будет удовлетворять условию ОП; < 1,0.
При определении граничных значений изучаемых экономических факторов учитывалась соразмерность величин отчётных показателей предприятий РФ. При этом принимались во внимание показатели статистической оценки на однородность по Gmax — критерию Кохрена и выбранного уровня значимости а = 0,05. Для расчёта оцениваемых показателей и их статистической обработки установлены граничные значения, которые выбраны и оценены по системе критериев однородности и адекватности. Анализ факторов произведён в натуральных значениях и в кодированных величинах Стабильное функционирование предприятий будет достигнуто при соблюдении требований эффективности, когда фактические значения показателей сравниваются с «нормативными» величинами критериев. При условии соблюдения адекватности математических моделей-показателей, определяющих инновационное состояние предприятий, предоставляется возможность произвести анализ их деятельности. Оценка и оптимизация показателей (как критериев оценки) производилась по разработанным математическим моделям в виде аналитических выражений и соответствующих им графических интерпретаций (номограмм), полученных по разработанной авторами программе "Plan ex" [8].
Третий этап методики — верификация факторов, оказывающих положительное влияние на инновационную деятельность предприятия.
Расчёт и оптимизация величин по критичным показателям (табл. 2, 3; рис. 2) производился по математическим моделям при условии, когда ОШ > 0, но ОШ < 1. Оценка результатов по «критичному показателю» является услови-
ем минимума, предполагая, что все остальные индикаторы по величине будут превосходить наименьшую критичную величину. По двумерным сечениям модели (рис. 2) выбраны наиболее целесообразные сочетания факторов, влияющих на инновационную активность предприятий РФ.
Например, для отрасли, осуществляющей финансовую деятельность — НлФД и оценку недвижимого имущества — ОцНдув (вклад в ВВП 16 %, табл. 2) критичным показателем будет Y-4.3-ИПрОб — индикатор надёжности обеспечения прогрессивного производственного оборудования с величиной 0,149.. .0,152. При этом величины факторов будут такие (рис. 2): Х-1.1-ОСПрОб = 1 585 000,0 тыс. руб.; Х-2.4-КПрОб = 13 500,0; Х-3.6-ВРез = 232 20,7 тыс. руб.; Х-4-ОбРхНИОКР = 1 240 322,9 тыс. руб.
В то же время, рекомендованными показателями будут являться Y-1.2-ИнмА индикатор принятых к учёту затрат в качестве НМА или НИ-ОКР с величиной ОП = 0,217 и У-1.5-ИОИП — индикатор частоты освоения выпуска инновационной продукции с величиной ОП=0,206. В данном случае (рис. 2) величины факторов влияющих на эти показали будут равны: Х-1.8-ВИнПр = 1 060 000,0.10 800 000,0 тыс. руб.; Х-2.4-ЪШрОб = 14000,0; Х-2.2-ИЗв(п) = 5801,0; Х-3.6-ВРез = 17038,9 тыс. руб; Х-3.6-ИПТх = 1355,0; Х-4.10-ЗНИОКР = 1165000,0 тыс.руб.; Х-4.1-ОРх = 1 650 000,0 тыс.руб.
Четвёртый этап методики — выявление отраслей, характеризующихся наибольшим инновационным потенциалом. Фрагмент результатов расчёта инновационной активности предприятий по видам экономической деятельности представлен в таблице 2. Подобный анализ по математическим моделям, возможен и для остальных сочетаний факторов и индикаторов по соответствующим отраслям.
При качественной оценке по коэффициенту эластичности — Э, влияния факторов на показатели инновационной активности предприятий выявлено: для предприятий, осуществляющих финансовую деятельность, предприятий оценивающих недвижимое имущество, наибольшее влияние на инновационную деятельность имеют факторы с положительной величиной коэффициентов эластичности: ОСпо — стоимость основных средств в части прогрессивного оборудования, тыс. руб.; ^рОб — общее количество прогрессивного производственного оборудования; ВРез — стоимость принятых к учёту с результатом в качестве НМА или НИОКР инновационных
Рис. 2. Вариант номограммы оптимизации поиска оптимальных решений
(заштрихованные области — фрагмент компьютерной проработки) Fig. 2. Version of the nomogram for optimizing the search for optimal solutions (hatched areas — a fragment of computer processing) Источник: составлено авторами
Таблица 2 Table 2
Расчётные индикаторы по величинам показателей, относительные величины Calculated indicators based on indicator values, relative values
£ Y-4.3-Hnp06 Наименование функции и соответствующие значения s * t
Вид деятельности С m m и « tf H « m Y-4.2 ИУСтОб Y-4.3 ИПрОб рП S 1 гп 3-Y см И - ОО .2Y Y-5.1-nn™ Пт со К 1 9. .2Y а з зИ S 1 2. гп 3-Y П <0 к 1 m .1-Y У-1.2-И-НМА Индивидуалы оценка оптимиз; Y-»Opt» Выбор1 критичного индикатора Y-»Opt»
Финансовая дея-
тельность; Оценка
недвижимого имущества — НлФ Д. 16 0,246 0,149 0,774 0,801 0,563 0,839 0,181 0,153 0,198 «no-optim" Y-4.3-Hnp06
ОцНдув
Обрабатывающая промышленность — ОбПр 14 0,216 0,106 0,794 0,804 0,560 0,850 0,294 0,166 0,237 «no-optim» Y-4.3-ИПр0б
Добыча полезных
ископаемых — 9 0,243 0,113 0,803 0,822 0,547 0,864 0,269 0,185 0,258 «no-optim» Y-4.3- ИПрОб
ДПИск
Транспорт и связь — Тр и Св 8 0,280 0,288 0,804 0,884 0,562 0,876 0,180 0,193 0,214 «no-optim» Y-3.2-ИИза
Образование, здравоохранение — Обр, ЗДрОх 6 0,251 0,229 0,876 0,875 0,636 0,822 0,193 0,162 0,218 «no-optim» ^5-ИОИП
Торговля и ремонт
авто-транспорта (бытовой техники) — ТрмАТ, РБТх 19 0,315 0,241 0,794 0,807 0,494 0,738 0,495 0,197 0,199 «no-optim» ^5-ИОип
^«Критичные» показатели индикаторов.
Окончание таблицы 2 End of the table 2
£ У-4.3-ИПрОб Наименование функции и соответствующие значения Индивидуальная оценка оптимизации У-»ОрЪ>
Вид деятельности С m m и « CS н и m Y-4.2 ИУСтОб Y-4.3 ИПрОб Ос С К 1 СП 3-Y см И - ОО .2Y Y-5.1-nnKB Y2.9- ИЗПт CS К к 1 2. гп 3-Y к os К 1 m .1-Y Y-12-И-НМА Выбор критичного индикатора У-»ОрЪ>
Вариант прогноза 0,278 0,321 805 0,815 0,501 0,890 252 0,220 0,217 «optim» У-1.2-И-НМА
Вариант-рекомендация 0,302 0,400 0,799 0,811 0,522 0,821 0,275 0,206 0,217 «optim» У15-ИОИП
Y-4.2 ИУСтОб — индикатор наличия устаревшего производственного оборудования;
Y-4.3 ИПрОб — индикатор надёжности обеспечения оборудования, участвующего в производстве инновационной продукции;
Y-3.1-Ипр — индикатор обеспеченности ресурсами инновационной активности предприятия;
Y2.8-ИP — индикатор риска затрат на НИОКР;
Y-5.1-ППкв — индикатор частоты повышения квалификации персонала;
Y2.9- ИрЗПт — индикатор риска затрат на разработку полезных моделей, патентирования изобретений;
Y-3.2-ИИза — индикатор частоты изобретательской активности персонала (число патентных разработки на 1000 заявок);
Y-1.5-ИО Ипр — индикатор освоения выпуска инновационной продукции (характеристика частоты выпуска инновационной продукции);
Y-1.2-И-НМА — индикатор эффективности затрат НМА или НИОКР.
Источник: составлено авторами.
затрат, тыс.руб.; ОбРхНИОКР — общие расходы на НИОКР, тыс.руб. При этом суммарная величина коэффициентов составила 4,055, т. е. все перечисленные факторы оказывают «абсолютное» влияние на критичный показатель У-4.3-И^Об — индикатор надёжности обеспечения прогрессивного производственного оборудования (табл. 3).
Очевидно, что фактор ^рОб в наибольшей степени влияет на надёжность обеспечения производственного оборудования (коэффициент эластичности равен Э-Х-2 4 У-43-ИПрОб=2,029). Данный факт подтверждён и величиной коэффициента регрессионной модели (табл. 2 и 3, рис. 2), который равен 0,0749. Наименьшее влияние на инновационный показатель оказывает фактор ВРез с величиной коэффициента эластичности
Эх-3.6 У-4,3-ИПрОб=0,1759
Анализ рекомендованных вариантов оценки
(вариант оптимизации) свидетельствует о том, что критичным индикатором является У-4.3-ИПрОб — индикатор надёжности производственного оборудования, участвубщего в производстве инновационной продукции с величиной показателя 0,400. Величины факторов, при этом равны: Х-1.8-ВИнПр=1 060 000 тыс.руб.; Х-2.4-К-ПрОб=14000; Х-3.6-ВРез=17 038,9 тыс. руб.; Х-4.10-ЗНИОКР=1 165 000 тыс.руб.
Качественная и количественная оценка данных факторов показала: факторы Х-1.8-ВИнПр
-ПрОб с величиной коэффициента
и Х-3.6-ВРез; Х-4.10-ЗНИОКР, не эластичны, т. е. слабо влияют на показатель (коэффициенты эластичности, соответственно, составили: 0,031; 0,0009; 0,018. Основным значимым фактором является Х-2.4-Ы 0,3965.
Данные утверждения подтверждены коэффициентами регрессионной модели индикатора У-1.2-ИНМД- затраты по НМА или НИОКР
Для всех остальных индикаторов можно производить подобный анализ.
Заключение
Для оценки результатов инновационной деятельности предприятия предложена методика, учитывающая связь: предприятие — отрасль — регион — национальная экономика. Её основными этапами являются, во-первых, выявление российских регионов, обладающих наибольшим экономическим потенциалом, обеспечивающим расширение инновационной активности предприятий региона. Во-вторых, оценка инновационно значимых результатов деятельности предприятий. В-третьих, верификация факторов, оказывающих положительное влияние на результаты инновационной деятельности предприятий. В-четвёртых, выделение отраслей (видов экономической деятельности) — точек инновационного роста региональной экономики.
л.
Co
•Я I'
г -
Г: я
Б-
Оз
3
а Sr
s-
S-3 о
•я а
г
з г
I
Таблица 3 Table 3
Оценка эластичности по критичным показателям (фрагмент)" Elasticity assessment based on critical indicators (fragment)*
Вид деятельности (наименование и аббревиатура) Наименование и величина фактора Оценка эластичности по факторам X-l.l...X-1-n. Суммарная оценка значимости факторов по коэффициентам эластичности
Наименование, ед. измерения Величина Наименование и величина коэффициента эластичности по факторам Дифференцированная оценка фактора по эластичности Величина Оценка Величина индикатора Оценка оптимизации
Модель критичного индикатора, отн. исчисление У-2-4-И-Иза — Индикатор частоты изобретательской активности на 1000 патентов
ОП-У-2.4-ИИза = 2Д458Е-01+1.8695Е-02 * Х-1.2+6.8403Е-02 * Х-2.4-1.6892Е-01 * Х-3.6-5Д081Е-02 * Х-Е2Л2-4,8643Е-02 * Х-2.2Л2+ +1.5143Е-01 * Х-3.6л2-4,8643Е-02 * Х-4-(4.5.10)л2-4,4656Е-02 * Х-2.4 * Х-3.6
Транспорт и связь (ТрСв) X-L2"3iikb> тыс.руб. 6012206,0 ЭХ-1-2*-2-4-ИИза -0,0626 Не эластичен -0,521 Не эластичны 0,1795 «по-optimum»
X-2.2-N_3B(n) 605,9 3X-2-2Y-2-4-nM3a -0,0546 Не эластичен
X-3.6-NnTx 1805,7 Эх_3_6¥-2-4-ИИза -0,2529 Не эластичен
Х-4-°бРхНИОКР тыс.руб 1189646,5 Эх-4-ю^2-4-ИИза -0,1513 Не эластичен
Модель критичного индикатора, отн. исчисление У-3-4-ИПрОб — индикатор надёжности оборудования для производства инновационной продукции
У-4-3-ИПрОб= -5,515Е-02+1Д395Е-01*Х-Е1+7,49Е-02*Х-2.4-1,9349Е-01*Х3.6+6,58Е-02*Х-Е1Л2+1,955Е-01*Х-2.4Л2+1Д74Е-01*Х-3.6Л2+ +7Д91Е-02*Х-4-(4.5.1П)л2+2,65Е-02*Х-1.1*Х-2.4-7,54Е-02 * Х-1.1*Х3.6-4,32Е-02*Х-2.4* Х-3.6
Образование. Здравоохранение (Обр. ЗдрОх) Х-Е1-ОС-Пр06, тыс.руб. 1425809,5 3x-i-iY-3-4-Hnpo6 0,7847 Эластичен 2,995 Абсолютно эластичны 0,1529 «по-optimum»
X-2.4-Nnp06 13641,3 Эх.2_4¥-3-4-ИПр06 2,2618 Абсолютно эластичен
Х-3.6-Врез, тыс. руб. 64622,9 Эх.3_6¥-3-4-ИПр06 -0,1618 Не эластичен
Х-4-°бРхНЖЖР тыс.руб 1150726,5 ЭХ-4-10 Y_3_4"Mnp06 0,1100 Эластичен
Модель критичного индикатора, отн. исчисление Y-l-2-И-НМА — Индикатор затрат по НМЛ или НИОКР
On-Y-l-2-И-НМА = 2.7093Е-01—1.9512Е-01 * Х-2-4+1Д275Е-01 * Х*-3-6-В*+1,5206Е-02 * Х-4-(4.5.10)-3,2461Е-02 * Х-1-8Л2+ +1.3924Е-01 * Х-2-4л2-3,2461Е-02 * Х*-3-6-В*л2-3,3149Е-02 * Х-4-(4.5.10)л2-6,4656Е-02 * Х-2-4 * Х*-3-6-В*
Прогноз или Рекомендация 1* Х-1.8-ВИнПр, тыс. руб. 1060000,0 ЭХ-1.8 Y_1-2"MHMA -0,031 Не эластичен 0,381 Эластичны 0,2170 «optimum»
X-2.4-N-np06 14000,0 ЭХ-2.4 Y_1-2"MHMA 0,3965 Эластичен
Х-3.6-Врез, тыс. руб. 17038,9 9 Y-1 ?-И Х-3.6-В8 1 НМА -0,0009 Не эластичен
Х-4.10 -3-нжжр тыс.руб. 1165000,0 3X-4.Y"L2"MHMA -0,0118 Не эластичен
о
■к
a
с
a
о
05
К
к к о
05
S
-к к о ж ж
о
»
5
а g
g
о ■2
OJ OJ
Окончание таблицы 3 End of the table 3
Вид деятельности (наименование и аббревиатура) Наименование и величина фактора Оценка эластичности по факторам X-l.l...X-1-n. Суммарная оценка значимости факторов по коэффициентам эластичности
Наименование, ед. измерения Величина Наименование и величина коэффициента эластичности по факторам Дифференцированная оценка фактора по эластичности Величина Оценка Величина индикатора Оценка оптимизации
Модель критичного индикатора, отн. исчисление Y-l-5-ИОсИПр — индикатор частоты освоения выпуска инновационной продукции (на 1000 ПрТхн)
OII-Y-l-5-ИОсИПр = 2Д169Е-01+7.6429Е-02 * Х-1-8+6,5043Е-02 * Х-2-2-1.6578Е-01 * Х-3-6-5,3369Е-02 * Х-1-8Л2-5,0244Е-02 * Х-2-2л2+1,5183Е-01 * Х-3-6Л2--5.0119Е-02 * Х-4-1л2+2,8781Е-02 * Х-1-8 * Х-2-2-4,9719Е-02 * Х-1-8* Х-3-6-4,2594Е-02 * Х-2-2 * Х-3-6
Вариант Рекомендация 2** Х-^-ВинПр' тыс- РУб- 10800000,0 эх-1-8 У-1-5-И°сипр 0,0210 Эластичен -0,283 Не эластичны 0,206 «optimum»
X-2-2-N3B(n) 5801,0 9 Y-l-5-И Х-2-2 1 1 J ОсИПр -0,1611 Не эластичен
X-3-6-NnTx 1355,0 ЭХ-3-6 Y_1_5"MOcMnp 0,2148 Эластичен
X^-i-Ocoöoö' тыс.руб. 1650000,0 ЭХ-4-1.. Y_1_5"MOcMnp -0,3578 Не эластичен
^Источники: разработано авторами.
3
в Э-
Р
О а
3
а. §
й
Со &
г
§L гГ
й £
й 3 й
Со
£
Разработанный методический аппарат позволяет уточнить механизм инновационной деятельности предприятий, обосновать влияние отдельных факторов на уровень и качество их инновационной активности. По результатам исследования выделены факторы, оказывающие значимое положительное влияние на инновационную активность предприятия: выручка от реализации инновационной продукции, стоимость производственного оборудования, участвующего в производстве инновационной продукции, количество патентных разработок персонала, затраты на НИОКР, среднегодовая стоимость основных средств, производящих средства производства.
Проведённые исследования показали, что наибольшая инновационная активность наблю-
дается в следующих видах экономической деятельности: финансовая, оценка недвижимого имущества, обрабатывающая промышленность, добыча полезных ископаемых, транспорт и связь, торговля и ремонт автотранспорта и бытовой техники. Имея высокий уровень инновационной активности предприятия данных видов деятельности, обеспечивают собственное технологическое лидерство, составляют точки роста региональной экономики, формируют предпосылки технологического суверенитета российской экономики. Интересам достижения технологического суверенитета российской экономики соответствуют изменения уровня и качества инновационной активности на микро-и мезоуровнях.
Список источников
1. Стрекалова А. С. Восприятие инноваций в маркетинге территорий // Журнал экономической теории. 2019. Т. 16, № 2. С. 293-304.
2. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М. : Экономика, 1989. 272 с.
3. Саудер У. Е., Нашар А. С. Руководство по наилучшим методам трансфера технологий. М. : Дело-ЛТД, 1995. 194 с.
4. Ивинская Е. А., Абдрахманова Д. Р. Взаимосвязь технологических и организационных новаций в условиях цифровой трансформации // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11, № 2. С. 431-443.
5. Бабикова А. В., Ханина А. В. Ориентиры инновационного развития организаций в контексте глобальных трендов информационной экономики // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11, № 2. С. 717-728.
6. Власов М. В., Шардина М. О. Инновационная деятельность в контексте международных экономических отношений // Журнал экономической теории. 2021. Т. 18, № 2. С. 300-307.
7. Bacon E., Williams M. D., Davies G. H. Recipes for success: Conditions for knowledge transfer across open innovation ecosystems // International Journal of Information Management. 2019. Vol. 49. P. 377-387.
8. Корчагина И. В., Корчагин Р. Л. Влияние инновационной экосистемы на диверсификацию экономики региона // Журнал экономической теории. 2020. Т. 17. № 1. С. 79-90.
9. Гурлев В. Г., Хомякова Т. С. Статистический инструментарий оценки гипотез экономической безопасности предприятий. Челябинск : Изд. центр ЮУрГУ, 2020. 78 с.
10. Трошин Д. В. Методика организации мероприятий по нейтрализации источников рисков и угроз экономической безопасности с использованием концептуальной модели источников рисков и угроз // Проблемы анализа риска. 2020. Т. 17, № 1. С. 90-99.
11. Земцов С. П., Чернов А. В. Какие высокотехнологичные компании растут быстрее и почему // Журнал новой экономической ассоциации. 2019. № 1 (41). С. 68-99.
12. Высиканцев А. П., Клеев И. В., Акиншин Р. Н., Калачев В. В., Лапушкина Е. А. Методы управления экономической безопасностью на высокотехнологичных предприятиях авиастроительной отрасли // Инновации и инвестиции. 2021. № 11. С. 38-40.
13. Выгузов В. Э., Гумерова Г. Н. К вопросу об индикаторах инновационной активности отечественных предприятий // Инновации и инвестиции. 2021. № 5. С. 4-6.
14. Андреев Е. С. Методика совершенствования системы управления инновационной деятельностью российского научно-производственного предприятия // Инновации и инвестиции. 2021. № 4. С. 4-7.
15. Кузнецова М. В. Роль индикаторов инновационной деятельности в оценке уровня экономической безопасности // Экономическая безопасность. 2019. Т. 2, № 2. С. 131-137.
16. Гурлев В. Г., Слива С. В., Хомякова Т. С. Финансово-экономические аспекты безопасности домашних хозяйств // Аудит и финансовый анализ. 2022. № 4. С. 19-26.
17. Полушин Ю. А., Юданов А. Ю. Метод анализа экономических процессов в условиях нестабильности // Экономический журнал ВШЭ. 2020. № 4. С. 622-649.
18. Андрукович П. Ф. Заметки о принципах построения моделей прогноза экономических показателей (на примере прогнозной системы ProRosEc) // Экономика и математические методы. 2020. № 2. С. 66-76.
19. Гурлев В. Г., Хомякова Т. С., Атаманченко Т. И. Программный комплекс управления и регистрации жилого фонда — House record for Windows // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2015660576. 2015.
References
1. Strekalova AS. Perception of innovations in territorial marketing. Zhurnal ekonomicheskoy teorii = Journal of Economic Theory. 2019;16(2):293-304. (In Russ.).
2. Twiss B. Upravleniye nauchno-tekhnicheskimi novovvedeniyami = Management of scientific and technical innovations. Moscow: Economics; 1989. 272 p. (In Russ.).
3. Sauder UE, Nashar AS. Rukovodstvo po nailuchshim metodam transfera tekhnologiy = Guide to the best methods of technology transfer. Moscow: Delo-LTD; 1995. 194 p. (In Russ.).
4. Ivinskaya EA, Abdrakhmanova DR. Interrelation of technological and organizational innovations in the conditions of digital transformation. Voprosy innovacionnoj ekonomiki = Issues of innovative economics. 2021;11(2):431-443. (In Russ.).
5. Babikova AV, Khanina AV. Landmarks for innovative development of organizations in the context of global trends in the information economy. Voprosy innovacionnoj ekonomiki = Issues of innovative economics. 2021;11(2):717-728. (In Russ.).
6. Vlasov MV, Shardina MO. Innovative activity in the context of international economic relations. Zhurnal ekonomicheskoj teorii = Journal of Economic Theory. 2021;18(2):300-307. (In Russ.).
7. Bacon E, Williams MD, Davies GH. Recipes for success: Conditions for knowledge transfer across open innovation ecosys-tems. International Journal of Information Management. 2019;(49):377-387.
8. Korchagina IV, Korchagin RL. The influence of the innovation ecosystem on the diversification of the regional economy. Zhurnal ekonomicheskoj teorii = Journal of Economic Theory. 2020;17(1):79-90. (In Russ.).
9. Gurlev VG, Khomyakova TS. Statisticheskiy instrumentariy otsenki gipotez ekonomicheskoy bezopas-nosti predpriyatiy = Statistical processing of expert studies of economic security of enterprises. Chelyabinsk: SUSU Publishing Center; 2019. 103 p. (In Russ.).
10. Troshin DV. Methodology for organizing measures to neutralize sources of risks and threats to economic security using a conceptual model of sources of risks and threats. Problemy analiza riska = Problems of risk analysis. 2020;17(1):90-99. (In Russ.).
11. Zemtsov SP, Chernov AV. Which high — tech companies disclose faster and why. Zhurnal novoj ekonomicheskoj associacii = Journal of the New Economic Association. 2019;1(41):68-99. (In Russ.).
12. Vysikantsev AP, Kleev IV, Akinshin RN, Kalachev VV, Lapushkina EA. Methods for managing economic safety at high — tech enterprises in the aircraft industry. Innovacii i investicii = Innovations and investments. 2021;(11):38-40. (In Russ.).
13. Vyguzov VE, Gumerova GN. On the issue of indicators of innovative activity of domestic enterprises. Innovacii i investicii = Innovations and investments. 2021;(5):4-6. (In Russ.).
14. Andreev ES. Methodology for improving the management system of innovation activities of a Russian research and production enterprise. Innovacii i investicii = Innovations and investments. 2021;(4):4-7. (In Russ.).
15. Kuznetsova MV. The role of indicators of innovation activity in assessing the level of economic security. Ekonomicheskaya bezopasnost' = Economic security. 2019;(2):131-137. (In Russ.).
16. Gurlev VG, Sliva SV, Khomyakova TS. Financial and economic aspects of household security. Audit i finansovyj analiz = Audit and financial analysis. 2022;(4):19-26. (In Russ.).
17. Polushin YA, Yudanov AY. Method of analysis of economic processes in conditions of instability. Eko-nomicheskij zhurnal VShE = HSE Economic Journal. 2020;(4):622-649. (In Russ.).
18. Andrukovich PF. Notes on the principles of constructing models for forecasting economic indicators (using the example of the ProRosEc forecast system). Ekonomika i matematicheskie metody = Economics and mathematical methods. 2020;(2):66-76. (In Russ.).
19. Gurlev VG, Khomyakova TS, Atamanchenko TI. Software complex for management and registration of housing stock — House record for Windows. Certificate of state registration of computer programs; 2015.
Информация об авторах
B. Г. Гурлев — доктор технических наук, профессор кафедры экономическая безопасность.
C. В. Слива — кандидат экономических наук, доцент кафедры экономическая безопасность.
Т. С. Хомякова — старший преподаватель кафедры цифровая экономика и информационные технологии.
Information about the authors Vladimir G. Gurlev — Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Economic Security. Tatiana S. Khomiakova — Senior Lecturer of the Department of the Department of Economic Security. Svetlana V. Sliva — Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economic Security.
Статья поступила в редакцию 17.03.2024; одобрена после рецензирования 03.05.2024; принята к публикации 17.06.2024.
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
The article was submitted 17.03.2024; approved after reviewing 03.05.2024; accepted for publication 17.06.2024.
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article.
The authors declare no conflicts of interests.
