Подходы к оценке инновационного потенциала региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА

Т.Н. ДАНИЛОВА,

доктор экономических наук, профессор

В.А. ГРИЩЕНХО

Волго-Вятская академия государственной службы

Рассмотрение инновационного потенциала региона в качестве составной части социально-экономического потенциала экономики мезоуровня, его целевой подсистемы, выполняющей специфические функции, предопределяет необходимость его исследования как объекта регионального управления. Существует ряд методологических подходов к оценке инновационного потенциала региона.

Во-первых, это ресурсный подход. В контексте данного подхода ресурсы региона рассматриваются как материальное наполнение изучаемого объекта, а именно регионального инновационного потенциала, выступают одной из форм его сущес-твования1.

Вторым подходом можно считать так называемый РИП-анализ (анализ реализуемости инновационных проектов): определение размера соответствия имеющихся экономических ресурсов и необходимых инвестиционных затрат для реализации стратегии инновационного развития2.

На сегодняшний день наибольшее распространение получил так называемый экономический подход к оценке инновационного потенциала, который основан на стоимостной оценке, используемой во всех сферах общественного производства.

По мнению авторов, данные методики оценки инновационного потенциала не в полной мере позволяют разработать механизм управления инновационной деятельностью региона, а являются лишь материалом для последующих аналитических исследований. Объективную оценку инновационного потенциала региона можно получить путем выделения его элементного состава и установления рациональной пропорциональности между элементами. Анализ конкретных структурных

1 Миско К. М. Ресурсный потенциал региона (теоретические и методические аспекты исследования) — М.:Наука, 1991. — 94 с.

2 А. А. Трифилова. Управление инновационным развитием

предприятия. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 176 с.

пропорций позволит принимать обоснованные управленческие решения и выбирать конкретные направления стимулирования той или иной составляющей инновационного потенциала в зависимости от целевых установок и задач региона. Так, для характеристики и оценки его межотраслевых соотношений в регионе можно использовать следующую матрицу, позволяющую оценить пропорции между составляющими потенциала в каждой отрасли региона.

Величины Су показывают стоимостную оценку каждой г'-й составляющей, используемой в у-й отрасли. На основе такой модели становится возможным проведение динамического анализа по выделенным в ней направлениям использования инновационного потенциала региона с расчетом всех частных показателей по составляющим.

По данным этой матрицы можно рассчитать совокупные объемы инновационного потенциала по каждой отрасли региона в целом, по группе наиболее приоритетных и ведущих для территории отраслей. Анализ пропорций в размерах инновационного потенциала территории позволит выявить профилирующие направления деятельности в регионе и отрасли, работающие, главным образом, для удовлетворения собственных внутренних потребностей региона. Кроме того, по ней можно определить отрасли, недостаточно обеспеченные собственным инновационным потенциалом, а также те, в которых сосредоточен излишний потенциал по сравнению со значимостью их деятельности в общем объеме регионального производства.

Так, Нижегородская область с 2003 г. занимает 4-е место среди регионов РФ по величине инновационной составляющей инвестиционного потенциала3. Это обеспечивается за счет высокой доли научного и кадрового потенциала области и

3 По данным рейтингового агентства «Эксперт РА».

Таблица 1

Оценка межотраслевых соотношений инновационного потенциала региона

Составляющие инновационного потенциала региона Отрасли региона Общая оценка

Промышленность Связь Сельское хозяйство Прочие отрасли

1. Кадровая С11 С 12 С 13 С1п п £ с, 1=1

2. Материально-техническая с 21 с 22 с 23 с2п £С2,- 1=1

3. Информационная с С 32 с 31 с3п £с3,- 1=1

4. Организационная С41 с 42 с 43 с4п п £ 1 1=1

5. Финансовая (в т.ч. инвестиционная) С51 с 52 с 53 С5п п £ ^ 1=1

Совокупный инновационный потенциал £ с, -=1 £ С- 2 '=1 £ сй 1=1 £ с / , 'п 1=1 5 п £ £ с, '=1 1=1

ПФО в целом. Численность занятых в инновационной сфере ПФО в 2003 г. составила 737 тыс. чел., из них в научно-исследовательских организациях области — 53,5 тыс. чел., научные исследования и разработки в области ведут 98 крупных государственных организаций различной ведомственной подчиненности и более 300 малых наукоемких фирм, действуют 66 отраслевых НИИ и 15 научно-исследовательских подразделений заводского сектора, действуют 4 института и 2 нижегородских филиала московских институтов Российской академии наук, 5 научно-исследовательских институтов Министерства общего и профессионального образования. Источником квалифицированных кадров служат 15 государственных и 3 негосударственных высших учебных заведения, 26 филиалов и других структурных подразделений иногородних государственных и негосударственных вузов. На сегодняшний день в высших учебных заведениях и научно-исследовательских институтах действуют 22 аспирантуры и 3 докторантуры, в которых обучаются более 1 400 чел. Научные исследования выполняют свыше 4,5 тыс. чел., имеющие ученую степень кандидата и доктора наук. На территории области работают 6 академиков и 9 членов-корреспондентов РАН)4.

В то же время уровень внедрения научных разработок на предприятиях области остается невысоким, инновационная активность самих промышленных предприятий оставляет желать

4 По данным правительства Нижегородской области.

лучшего. Имеющийся в регионе научно-технический потенциал слабо задействован в решении технологических вопросов промышленных организаций. Статистическое обследование инновационной деятельности в промышленности, проведенное Нижегородским областным комитетом государственной статистики, показало, что в прошлом году из 502 предприятий лишь 62 осуществляли мероприятия по внедрению технологических новинок. Вместе с тем внедрение новых технологий, производство наукоемкой продукции в значительной степени определяют качество и конкурентоспособность производимых товаров. Использование и продажа наукоемкой продукции, разработанной в рамках нижегородского научно-технического комплекса, способны принести региону весьма ощутимый экономический эффект.

Таким образом, в области наблюдается диспропорция в структуре инновационного потенциала, выраженная в избытке его научной и кадровой составляющей и недостатке организационного и финансового обеспечения.

По представленной матрице можно рассчитать поэлементные пропорции в собственном и привлеченном инновационном потенциале региона; определить возможности отдельных предприятий и организаций в обслуживании потребностей тех или иных отраслей вне региона.

Данная модель, отражающая взаимосвязи элементов функционально-иерархической структуры инновационного потенциала в регионе послужила

Таблица 2

Оценка инновационного потенциала региона (в отраслевой структуре) по направлениям использования

и источникам формирования

Отрасли региона Направления использования и источники формирования Общая оценка

Собственный инновационный потенциал Привлеченный инновационный потенциал

Для нужд региона Направленный вовне

1. Промышленность С11 С 12 С 13 п I 1=1

2. Связь С21 С 22 С 23 1=1

3. Сельское хозяйство С С 32 С 33 1-31 1=1

4. Транспорт С41 С42 С43 п I -41 1=1

5. Строительство С51 С52 С53 п I -1 1=1

6. Прочие отрасли Ст1 Ст2 Ст3 1=1

Совокупный инновационный потенциал т I 1=1 т 1-2 1=1 т 1-3 1=1 тп II -1 =1 1 =1

основой разработки достаточно универсального коэффициента инновационной емкости территории - Щ

/~<к

Ик = --,

(1)

где — стоимостная оценка «потока» инновационного потенциала г'-й составляющей в у-ю отрасль на к-м направлении использования; Yj — величина полезного эффекта ву-й отрасли.

Коэффициент инновационной емкости показывает долю г'-го элемента инновационного потенциала в единице полезного эффекта отрасли у на к-м направлении его использования. Каждый такой трехмерный элемент является универсальным, так как позволяет путем замены его индексов определить удельный размер потенциала по каждой композиции г, у и к.

Фиксирование любого из индексов дает возможность получить «усеченные» коэффициенты инновационной емкости. Так, при неизменном г находятся удельные величины конкретной составляющей по каждой отрасли с корректировкой на собственные и внешние потребности в ней; неизменность индексау позволяет определить наилучшие пропорции между составляющими инновационного потенциала территории в данной отрасли и размерами собственного и привлекаемого потенциалов в

этой же отрасли, а также наилучшие возможности в обслуживании ею общенационального производства; фиксирование к — наилучшее распределение потенциала по отраслям и его составляющим.

Представленная модель обладает большими аналитическими возможностями не только в оценке накопленного инновационного потенциала территории, но и при сравнительном анализе эффективности использования инновационного потенциала региона по всем элементам его функциональной и иерархической структуры, что должно явиться основой разработки определенных нормативных соотношений в этой структуре региональными органами власти.

В контексте развития методологии оценки инновационного потенциала региона необходимо разработать соответствующую систему нормативных соотношений, которая должна формировать все основные пропорции инновационного потенциала в регионе как по направлениям его использования, так и по составляющим потенциала: соотношения собственного и привлеченного инновационного потенциала; пропорции в региональном потенциале между объемами, используемыми для собственных нужд и потребностей отраслей всего народного хозяйства страны; межотраслевые пропорции в инновационном потенциале. Кроме

того, планируемые нормативные соотношения должны постоянно обновляться с учетом последних достижений научно-технического прогресса, перспективных планов развития как регионального, так и национального хозяйства.

Нормативные оценки инновационного потенциала (региона, отрасли, предприятия) должны быть относительными величинами, позволяющими проводить не только сопоставительные прогнозы его развития, но и выступать в качестве стимуляторов интенсификации его использования по всем направлениям в отраслях и в регионе в целом.

В связи с применением отраслевого подхода к анализу регионального инновационного потенциала оценке и планированию должны подвергаться инновационные потенциалы отраслей материального производства, непроизводственной сферы, а также потенциалы входящих в них предприятий и организаций.

Главной особенностью прогнозирования объемов инновационного потенциала в отраслях региона является учет факторов, отражающих мно-гоуровневость структуры потенциала. Специфика именно регионального инновационного потенциала состоит в определении его роли и значимости не только в пределах данной территории, но и в масштабе всей страны. Существующие на сегодняшний день статистические данные и результаты исследований позволяют главным образом рассчитывать межотраслевые пропорции потенциала. Достаточно сложной является задача по учету и оценке остальных направлений его использования, в том числе за пределами региона.

Совокупный инновационный потенциал региона представляет собой сумму накопленного на данной территории и привлекаемого извне потенциала:

ипСов (0 = ипсоб (0 + иПпр (О,

(2)

где ИПсов (/)—совокупный инновационный потенциал региона; ИПсоб (1) — собственный региональный инновационный потенциал; ИПпр (1)—привлекаемый в регион инновационный потенциал.

Собственный потенциал региона делится на внутреннюю (потребляемую для удовлетворения собственных региональных нужд и целей) и внешнюю (ориентированную на использование для нужд общегосударственных отраслей) составляющие:

ИП соб (0 = ИП вн (0 + ИП внеш (^ (3)

где ИП соб (/) — совокупный инновационный потенциал региона; ИП вн (1) — внутренняя составляющая инновационного потенциала; ИП внеш (1) — внешняя составляющая инновационного потенциала.

Пропорции в совокупном объеме потенциала определяются многими причинами. Прежде всего, значимостью не только региона в целом народном хозяйстве страны, но и каждой из образующих его отраслей, то есть вести планирование наиболее рациональных пропорций в совокупном объеме инновационного потенциала региона можно только дифференцированно по отраслям. С учетом этого в рамках отдельной отрасли необходимо сначала определить среднеотраслевой норматив затрат на инновации в валовом или чистом доходе по формуле:

ищ д) . —

А = ___ . , У = \,П,

у; а)

(4)

где — норматив инновационной емкости отрасли у;

ИП .(1) — инновационный потенциал общего-

Су

сударственной отрасли у;

Ycj (0 — валовый продукт или чистый доход общегосударственной отрасли у;

п — число общегосударственных отраслей, пересекающихся на территории данного региона.

В связи с тем, что любая отрасль функционирует в рамках конкретных регионов, необходимо на следующем этапе сравнить этот среднеотраслевой норматив с фактически сложившимся в регионе:

ипр а)

АР = 1сое.уУ )

У ур (о ,

(5)

где Ар — коэффициент прямой инновационной емкости в отрасли;

ИПров (1) — объем совокупного инновационного потенциалау-й отрасли в регионе;

Yp(t) — объем производства у-й отрасли в регионе.

Этот норматив позволит определить такие соотношения объемов инновационного потенциала и производства, которые необходимы для наиболее эффективного и пропорционального развития отрасли. Сравнение данного норматива со среднеотраслевым может дать три следующих варианта:

1. А > Ау .

2. А = АС.

У У

3. А < АУ .

1. В первом случае, при котором инновационная емкость у-й отрасли региона превышает среднеотраслевой норматив, региональный инновационный потенциал рассматриваемой отрасли в большей степени работает вне региона. Данная ситуация характеризует то обстоятельство, что расположенные на территории региона инновационные бизнес-

структуры конкретной отрасли обладают значительно большим потенциалом, чем требуется для устойчивого развития и достижения прогнозного уровня производства предприятий данной отрасли, расположенных в регионе. Следовательно, объем инновационного потенциала в большей степени зависит от общего размера производства отрасли [Ус (У)], чем от его региональной доли [ YPJ (У)].

Кроме того, при анализе первого соотношения необходимо учитывать, что большая значимость регионального инновационного потенциала для общенационального хозяйства может означать как наличие избыточного для региона инновационного потенциала этой отрасли, так и, наоборот, — постоянную потребность во внешнем потенциале, поскольку собственный, хоть и достаточно мощный, не обладает необходимой специализацией в этой области. В связи с этим, необходимо, во-первых, спрогнозировать совокупный объем инновационного потенциала, который будет нужен отрасли региона в году У; во-вторых, его объем должен быть рассчитан под региональный размер производства и ту долю общегосударственного, которая обслуживается инновационным потенциалом региона; в-третьих, определив таким образом объем совокупного инновационного потенциала региона, его нужно наиболее эффективным способом распределить на собственную и привлекаемую части. Для этих целей можно использовать следующую спецификацию модели:

ИПСов (0 = Лр; (У) [Ур(У) + к(0 (Ус(У) - Y(tУJ (0)], (6) где ИПсов(0 — полный, совокупный инновационный потенциал у-й отрасли региона в году У;

Ус (У) — общий объем производства у-й отрасли в году У;

У(У)р (У) — часть общего объема производства у-й отрасли в году У, производимого в данном регионе;

к(У) — коэффициент, показывающий долю «внерегионального» объема производства отрасли у, обслуживаемую инновационным потенциалом, расположенным на территории данного региона;

Лру (У) — рассчитываемый в рамках данной модели показатель прямой инновационной емкости отрасли у в регионе в году У.

Из модели видно, что необходимый объем инновационного потенциала региона формируется под воздействием:

• нужд отраслей н/х региона;

• потребностей общегосударственных отраслей;

• сложившегося к анализируемому моменту времени размера региональной инновационной емкости.

При этом коэффициент к(У), определяющий тот объем внешнего производства отрасли у, который требует использования регионального инновационного потенциала, формирует пропорцию между внутренней и внешней составляющими регионального потенциала: внешняя доля совокупного инновационного потенциала региона (ИП )

&НСШ-

должна иметь долю от общего потенциала (ИПсо), пропорциональную к(У), но откорректированную на коэффициент превышения общего объема производства (Ус) над региональным (УР):

ИП^)

(8)

ИЛ^)

где X (У) =к (У) «МО;

^(У) — коэффициент превышения общероссийского объема производства над региональным.

2. Во втором случае, исходя из требования пропорционального развития отрасли, рассматриваем наиболее рациональную и эффективную ситуацию, когда показатель региональной инновационной емкости находится на уровне среднеотраслевого:

Ар (У) = А) (У). (9)

Это характеризует ситуацию полной сбалансированности , что допускает использование в регионе в качестве нормативного среднеотраслевого показателя инновационной емкости. В данном случае расчет прогнозируемого изменения совокупного изменения объема регионального инновационного потенциала можно вести по следующей формуле: ИПсоб у (У) = /(Ур(У)), (10)

ИПр (У) = /(Ур(У)), (11)

т. е. ИПо0в(У) =Щ(У)) = АРУР(У) * А)- Ур (У). (12) Следствием полной сбалансированности такой модели является пропорциональный «экспорт» и «импорт» инновационного потенциала данной отрасли в регионе.

3. В третьем случае, когда показатель региональной инновационной емкости меньше среднеотраслевого Ар > Л у, то есть региональному производству недостаточно собственного инновационного потенциала, существует постоянная потребность во внешнем, привлекаемом из других регионов, потенциале. В таком случае прогноз регионального инновационного потенциала необходимо рассчитывать исходя из среднеотраслевой инновационной емкости (Ар:

иПо0.у (у) = Л;(0- Ур(У). (13) Фактическое же соотношение регионального инновационного потенциала и производственного потенциала территории требует использования в расчетах эмпирически сложившейся в этой отрасли (в рамках конкретного региона) инновационной

емкости. Тогда прогнозируемый объем совокупного потенциалау-й отрасли региона можно определить по формуле:

ИЩо.](О = • (0, (14)

где Ар(0 — рассчитываемый в рамках данной модели показатель прямой инновационной емкости отрасли у в регионе в году t.

Для проведения расчетов, а также прогнозирования количественных характеристик инновационного потенциала региона знания точного норматива отраслевой инновационной емкости не требуется. Оно необходимо лишь как начальная стадия исследования для выделения одной из рассмотренных выше ситуаций. Если расчеты по данной модели для каждой отрасли будут проводиться достаточно корректно, то полученные из них значения ИПроде ^ (/) при суммировании по у = 1,..., п с максимальным приближением дадут определенный прогноз общего развития регионального инновационного потенциала.

В соответствии с вышеописанной методологией прогнозирования общего объема инновационного потенциала региона по планируемым региональным объемам производства составляется матричная модель нормативных соотношений в оценке инновационного потенциала по его отдельным составляющим.

Представленные выше оценочные нормативные соотношения служат исходной базой расчета элементов матрицы |А(0||, получаемой в ходе прогноза матрицы ||А||, то есть элементы матрицы ||А (/)|| — это экстраполированные нормативы прямой инновационной емкости, полученные до расчетов по матричной модели. Прогнозная матрица А () дополняется до вида расширенной, окаймляющими векторами которой являются полученные на основе прогноза объемы инновационного потенциала в целом по региону и по его отраслям, а также по составляющим (ИП).

Таким образом, расширенная матрица ||А(0|| в качестве окаймляющих имеет прогнозируемые объемы инновационного потенциала по всем сре-

зам его использования в регионе, а внутренними — межотраслевые «потоки» элементов регионального потенциала, рассчитанные путем экстраполяции нормативных соотношений его оценки А. (табл. 3).

Элементы данной матрицы должны удовлетворять следующим балансовым соотношениям:

X А «) ц)=ип9 ц),

;=1

(15)

где YJ.(t) — объем производства (планируемый) в году t .-й отрасли региона;

А (),/ = 1,5 — прогнозные величины прямой инновационной емкости;

2. XА;«)) = ИП]а),

(16)

где ИПJ (^ — прогнозируемый под объем произ-= водства У ф размер инновационного потенциала

}-й отрасли региона;

з. X ип; а)=ипр а),

;=1

4. X ИП; (0 = ИПр (0.

(17)

(18)

Однако подобная нормативная разработка автономных прогнозов отдельных объемов инновационного потенциала региона не обеспечивает взаимного согласования дезагрегированных (ИП.) и агрегированных (ИПИП{ и ИПР) показателей. С целью взаимоувязки сводных и частных показателей используют специальные методы согласования, сопоставления прогнозных показателей, одним из которых является принцип двойной пропорциональности. Этот метод можно использовать непосредственно на матрице ||А(/) ||, в которой по строкам указываются основные элементы инновационного потенциала региона, по столбцам — его отрасли. На пересечении строк и столбцов теперь находятся полученные с использованием нормативных показателей Ан. (0 величины межотраслевых пропорций инновационного потенциала региона — ИП.И):

ИП. (^ = А. 0) • У

(19)

Таблица 3

Расширенная матрица развития инновационного потенциала региона

[=1

Составляющие инновационного потенциала Отрасли Объемы инновационного потенциала

1 2 п

1. Кадровая А„0) А0 ИП, 0

2. Материально-техническая А» а,(?) а0 ИПП (/)

3. Информационная А,,« а^ а0 ИПт ©

4. Организационная А*« А,» а0

5. Финансовая (в т. ч. инвестиционная) а51« а,« а© ИПУ(/)

Объемы инновационного потенциала ип7 © ип11 ( о ипп ( о иПр ( 0

Таким образом, в каждой из строк матрицы ||А(У) || содержится распределение соответственно кадрового, материально-технического, информационного, организационного, финансового (в том числе инвестиционного) и совокупного потенциалов региона по всем его отраслям. В каждом из столбцов показано деление потенциала каждой из отраслей по составляющим. Окаймляющие векторы (столбец и строка) характеризуют соответственно совокупный потенциал отрасли и величину той или иной составляющей инновационного потенциала региона.

Используя данную методологию, можно прогнозировать пропорции по всем классификационным составляющим функционально-иерархической структуры инновационного потенциала региона.

В основе процедуры согласования прогнозных показателей лежит принцип, согласно которому при расхождении результатов прогноза частные показатели (ИП) корректируются с учетом значений первоначально спрогнозированных сводных показателей (объемов регионального инновационного потенциала и его составляющих). При этом необходимо исходить из того, что прогнозирование агрегированных показателей инновационного потенциала региона обычно дает более надежные результаты, поскольку они менее подвержены случайным колебаниям. Кроме того, расчет и прогнозирование совокупных показателей инновационного потенциала региона ведутся в соответствии и на основе нормативно-целевого подхода и поэтому корректировка матрицы должна проводиться лишь в отношении элементов ИПу с ориентировкой на сохранение объемов агрегированных показателей инновационного потенциала.

Алгоритм проведения процедуры двойной пропорциональности следующий. На первом этапе, учитывающем исходное соотношение:

У ИП9 ^) * А (),

1=1

(20)

где ИПу (У) — элементы матрицы ||А(У) ||;

АДУ) — окаймляющий столбец матрицы ||А(У)||, получаем новые ее элементы по формуле:

ИП" «) =

ИП I (г)

У ид. а)

• ИП ,«).

(21)

На втором этапе учитывается дисбаланс столбцов, для нивелирования которого проводится новая корректировка элементов матрицы:

ИП?«)=

ИП1У)

У ид а)

• ИП , (*).

(22)

Процедура продолжается до тех пор, пока элементы откорректированной матрицы ||Ак(У)|| не будут удовлетворять балансу:

У ИПк ^)=ИПу ^),

/=1

уИПк (t)=ИП ^),

1=1

(23)

(24)

У ИПк (t) = У ИП1 (t) = ИПр ^), (25)

/=1 ]=1

где ИПр (У) — общая стоимостная оценка инновационного потенциала региона.

Откорректированные подобным образом межотраслевые пропорции инновационного потенциала региона (ИПу (У)) используются для получения нормативных соотношений, требуемых для управления развитием потенциала по формуле:

тгттк,^.

(26)

А с)=ИПГ.

На этом этапе получены искомые параметры модели, с помощью которых прогнозируемый целевым образом совокупный объем инновационного потенциала региона наилучшим образом распределяется:

1) по отраслям региона;

2) по составляющим потенциала — в целом по региону и в разрезе его отраслей.

Предложенная модель может быть также применена для проведения аналогичных расчетов в рамках отдельной отрасли региона, являющейся для него наиболее значимой, по составляющим ее малым, средним и крупным предприятиям. Для этого предварительно необходимо провести ранжирование отраслей по их приоритетности в соответствии с целевыми ориентирами и установками конкретного региона. Сравнительный анализ нормативных оценочных соотношений инновационного потенциала региона позволит разработать комплекс мероприятий по нивелированию «узких» мест использования инновационного потенциала на конкретных предприятиях, отраслях и в регионе в целом.

(=1

[■=1