Научная статья на тему 'Рейтинг регионов Южного федерального округа по степени благоприятности инновационного климата'

Рейтинг регионов Южного федерального округа по степени благоприятности инновационного климата Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
512
65
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИННОВАЦИОННЫЙ КЛИМАТ В РЕГИОНАХ / INNOVATION CLIMATE / РЕГИОНАЛЬНЫЙ ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ / ИННОВАЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ РЕГИОНОВ / ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ / PRODUCTION POTENTIAL / ГЕНЕРАЦИЯ ЗНАНИЙ / KNOWLEDGE GENERATION / INNOVATION POTENTIAL / INNOVATION APPEAL / PROSPECTS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Антоненко И. В., Лисовская Н. В.

Статья посвящена формированию инновационного климата на региональном уровне. Рассмотрены условия и факторы, способствующие или замедляющие развитие инновационной деятельности на мезоуровне. Цель статьи научное обоснование методики построения рейтинга регионов Южного федерального округа в зависимости от степени благоприятности инновационного климата. Проведено позиционирование регионов округа с учетом значений интегральных показателей. Кроме этого, выявлены меры государственного стимулирования и поддержки инновационной деятельности в разных регионах, определена степень благоприятности (неблагоприятности) инновационного климата регионов округа. В ходе исследования регионы Южного федерального округа разделены на три группы: с наибольшей степенью благоприятности инновационного климата (Ростовская область и Краснодарский край), со средней степенью благоприятности (Волгоградская и Астраханская область), с неблагоприятным инновационным климатом (республики Адыгея и Калмыкия). Выявлены показатели, характеризующие уровень продуктивности генерации знаний и формирования инновационного и производственного потенциала регионов первой группы. Отмечен высокий производственный потенциал регионов второй группы. Зафиксирован низкий уровень развития научного и инновационного потенциалов среди регионов третьей группы. В работе использованы эконометрические методы анализа. Исследованы различные аспекты инновационной деятельности в регионах, определены критерии оценки степени инновационной привлекательности, проведен мониторинг состояния инновационного климата на региональном уровне. В качестве критериев оценки степени инновационной привлекательности взяты показатели продуктивности научных исследований и разработок, формирования инновационного потенциала, а также продуктивности инновационной деятельности. Сделаны выводы о том, что инновационный климат необходимо совершенствовать посредством дифференциации мер промышленной и инвестиционной политики, а эти меры должны учитывать тип региона и степень благоприятности (неблагоприятности) его инновационного климата.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Антоненко И. В., Лисовская Н. В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Innovation climate rating of the Southern Federal District regions

Importance The article deals with the formation of the innovation climate at the regional level. The subject of our analysis is the conditions and factors that contribute to or slow down the development of innovative activities at the meso-level. Objectives The purpose of the article is the scientific justification for the rating methodology of regions of the Southern Federal District, depending on the quality of the innovation climate. Methods To consider the problem, we used econometric analysis methods. We investigated various aspects of innovation in the regions, defined criteria for assessing the degree of innovation attractiveness, carried out innovation climate monitoring at the regional level. As the criteria for assessing the degree of innovation attractiveness, we used indicators of efficiency of research and development, formation of innovative capacity, and innovation efficiency. Results The rating methodology enables to rate and position the regions of the Southern Federal District, taking into account the values of integral indicators. We have identified measures of stimulating and supporting the innovative activities in different regions and defined the degree of quality of innovation climate of the District's regions. We divided the regions of the Southern Federal District into three groups: the regions with the most favorable climate for innovation (Rostov and Krasnodar regions); the regions with a medium level of favorableness (Volgograd and Astrakhan regions); and the regions with adverse innovation climate (Republic of Adygea and Kalmykia). We have identified indicators on knowledge generating productivity and formation of innovation and productive capacity of the regions of the first group. We are marking the high production potential of the regions of the second group and fixing the low level of development of scientific and innovation capacities among the regions of the third group. Conclusions and Relevance We concluded that the innovation climate should be improved through the differentiation of the industrial and investment policy measures, and these measures should take into account the type and degree of quality of the innovation climate.

Текст научной работы на тему «Рейтинг регионов Южного федерального округа по степени благоприятности инновационного климата»

ИННОВАЦИИ И ИНВЕСТИЦИИ

УДК 332.1

рейтинг регионов южного федерального округа по степени благоприятности инновационного климата

и.в. антоненко,

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и экономической политики E-mail: [email protected]

н.в. лисовская,

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и экономической политики E-mail: [email protected] Волгоградский государственный университет

Статья посвящена формированию инновационного климата на региональном уровне. Рассмотрены условия и факторы, способствующие или замедляющие развитие инновационной деятельности на мезоуровне.

Цель статьи - научное обоснование методики построения рейтинга регионов Южного федерального округа в зависимости от степени благоприятности инновационного климата. Проведено позиционирование регионов округа с учетом значений интегральных показателей. Кроме этого, выявлены меры государственного стимулирования и поддержки инновационной деятельности в разных регионах, определена степень благоприятности (неблагоприятности) инновационного климата регионов округа.

В ходе исследования регионы Южного федерального округа разделены на три группы: с наибольшей степенью благоприятности инновационного климата (Ростовская область и Краснодарский край), со средней степенью благоприятности (Волгоградская и Астраханская область), с неблагоприятным

инновационным климатом (республики Адыгея и Калмыкия). Выявлены показатели, характеризующие уровень продуктивности генерации знаний и формирования инновационного и производственного потенциала регионов первой группы. Отмечен высокий производственный потенциал регионов второй группы. Зафиксирован низкий уровень развития научного и инновационного потенциалов среди регионов третьей группы.

В работе использованы эконометрические методы анализа. Исследованы различные аспекты инновационной деятельности в регионах, определены критерии оценки степени инновационной привлекательности, проведен мониторинг состояния инновационного климата на региональном уровне. В качестве критериев оценки степени инновационной привлекательности взяты показатели продуктивности научных исследований и разработок, формирования инновационного потенциала, а также продуктивности инновационной деятельности.

Сделаны выводы о том, что инновационный климат необходимо совершенствовать посредством

дифференциации мер промышленной и инвестиционной политики, а эти меры должны учитывать тип региона и степень благоприятности (неблагоприятности) его инновационного климата.

Ключевые слова: инновационный климат в регионах, региональный инновационный потенциал, инновационная привлекательность регионов, производственный потенциал, генерация знаний

Продуктивность инновационного развития регионального уровня во многом определяется инвестиционно-инновационным потенциалом и зависит от условий, способствующих успешной инновационной деятельности [1, 2, 6, 8, 11, 12].

Предметом анализа является инновационный климат региональной экономики, способствующий развитию инновационной деятельности на мезоуровне.

Инновационный климат рассмотрен как категория, отражающая степень благоприятности (неблагоприятности) внешних условий для развития инновационных процессов на региональном уровне. Данные условия характеризуют состояние среды, непосредственно влияющей на инновационный процесс, и основываются на следующих параметрах:

- институциональные аспекты инновационной деятельности;

- кадровый состав инновационной сферы;

- уровень патентной защищенности;

- развитие инновационной инфраструктуры;

- государственная поддержка инновационной деятельности [3].

В целях построения рейтинга регионов Южного федерального округа (ЮФО) по степени благоприятности инновационного климата будем придерживаться принципа однородности факторов, определяющих этот климат [4].

На региональном уровне спрос и предложение инноваций, определяющие региональный инновационный климат, формируются под воздействием следующих групп факторов [14]:

1) генерация знаний;

2) инновационный потенциал региона;

3) производственный потенциал, отраслевая специализация производства;

4) внешнеэкономические факторы;

5) институциональные факторы.

Первые три группы факторов характеризуют инновационный потенциал регионов, а четвертая и

пятая - условия деятельности субъектов инновационного предпринимательства. Влияние последних на инновационный климат подвержено различным изменениям, поэтому при оценке степени инновационной привлекательности среди регионов ЮФО основное внимание уделим анализу факторов, определяющих инновационный потенциал [10, 13, 20].

Уровень генерации знаний регионов ЮФО определим по ряду показателей:

- количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки;

- численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками;

- внутренние затраты на научные исследования и разработки [5].

Инновационный потенциал региональной экономики определим по следующим показателям:

- количество созданных (разработанных) передовых производственных технологий;

- количество используемых передовых производственных технологий;

- затраты на технологические инновации. Производственный потенциал региона определим согласно показателям объема инновационных товаров, работ и услуг регионов ЮФО.

В качестве критериев оценки степени инновационной привлекательности используем показатели продуктивности создания научных исследований и разработок, продуктивности формирования инновационного потенциала, а также продуктивности инновационной деятельности.

Уровень продуктивности генерации знаний определим по формуле

Рга<н = 100(п / N), (1)

где п - количество организаций, выполняющих НИР региона;

N - общее количество организаций, выполняющих НИР округа (табл. 1). Далее рассчитаем уровень продуктивности генерации знаний в зависимости от численности персонала, занятого НИР, и внутренних затрат на исследования и разработки (ИиР).

Анализ данных, представленных в табл. 1, позволяет сделать вывод о том, что наилучшим инновационным климатом, влияющим на генерацию знаний среди регионов ЮФО, обладает Ростовская область, которая демонстрирует высокие показатели в области научных исследований и разработок. Далее следуют Краснодарский край и Волгоградская область, значительно превосходя остальные реги-

Инновации и инвестиции Innovation and investment - 50 -

Таблица 1

Продуктивность генерации знаний регионов Южного федерального округа в 2012 г.

Субъект Федерации Количество организаций, выполняющих НИР Численность персонала, занятого НИР Внутренние затраты на исследования и разработки, млн руб. Интегральный показатель, %

Южный федеральный округ 222 (100) 23 964,00 (100) 18 618,00 (100) 100,00

Республика Адыгея 8 (3,60) 316,00 (1,31) 161,50 (0,86) 1,90

Республика Калмыкия 6 (2,70) 181,00 (0,75) 76,80 (0,40) 1,30

Краснодарский край 52 (23,42) 6 504,00 (27,14) 4 817,60 (25,87) 25,40

Астраханская область 17 (7,65) 1 014,00 (4,23) 572,90 (3,07) 4,90

Волгоградская область 38 (17,11) 3 639,00 (15,18) 3 669,50 (19,70) 17,30

Ростовская область 101 (45,49) 12 310,00 (51,36) 9 319,70 (50,05) 49,00

Примечание: в скобках отражен уровень продуктивности генерации знаний Prodзн, %.

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: стат. сборник. М.: Росстат. 2013. С. 786, 788, 796.

оны ЮФО по степени продуктивности генерации знаний на региональном уровне.

Продуктивность формирования инновационного потенциала регионов ЮФО определим по формуле

Produn = 100(т / И), (2)

где т - показатель созданных (разработанных) передовых производственных технологий региона;

И - общие показатели созданных (разработанных) передовых производственных технологий ЮФО (табл. 2).

Таким же образом рассчитаем продуктивность формирования инновационного потенциала в зависимости от показателей используемых передовых производственных технологий, а также затрат на технологические инновации.

Анализ данных, представленных в табл. 2, позволяет сделать вывод о том, что наиболее благоприятным инновационным климатом, обеспечивающим

высокую степень продуктивности формирования инновационного потенциала регионов ЮФО, обладают Ростовская область и Краснодарский край, в совокупности обеспечивая создание и использование более половины производственных технологий среди регионов ЮФО.

Продуктивность формирования производственного потенциала региона определим по формуле

Р^прп = 100(р / Р), (3)

где р - показатель объема инновационных товаров, работ, услуг региона;

Р - общий показатель объема инновационных товаров, работ, услуг ЮФО (табл. 3). Анализ данных, представленных в табл. 3, позволяет сделать вывод о том, что наилучшим инновационным климатом, обеспечивающим высокую степень продуктивности формирования производственного потенциала регионов ЮФО, обладает также Ростовская область, которая по объему инновационных товаров, работ, услуг занимает долю 78%.

Таблица 2

Продуктивность формирования инновационного потенциала регионов Южного федерального округа в 2012 г.

Субъект Федерации Количество созданных производственных технологий Количество используемых производственных технологий Затраты на технологические инновации, млн руб. Интегральный показатель, %

Южный федеральный 37 (100) 7 848,00 (100) 38 470,90 (100) 100,00

округ

Республика Адыгея - 141,00 (1,79) 594,60 (1,54) 1,10

Республика Калмыкия - 15,00 (0,19) 55,60 (0,14) 0,10

Краснодарский край 16 (43,24) 2 261,00 (28,80) 1 1458,60 (29,78) 33,90

Астраханская область 9 (24,32) 554,00 (7,05) 1 106,40 (2,87) 11,40

Волгоградская область - 2 055,00 (26,18) 6 843,70 (17,78) 14,50

Ростовская область 12 (32,43) 2 822,00 (35,95) 18 412,00 (47,86) 38,70

Примечание: в скобках отражен уровень продуктивности генерации знаний Prodзн, %.

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: стат. сборник. М.: Росстат, 2013. С. 816, 818, 820.

Таблица 3 Продуктивность формирования производственного потенциала регионов Южного федерального округа в 2012 г.

Объем Продуктивность

Субъект инновационных производственного

Федерации товаров, работ, услуг, млн руб. потенциала Prod , % при'

Южный 51 801,60 100,00

федеральный

округ

Республика 1 942,70 3,74

Адыгея

Республика Калмыкия 17,90 0,03

Краснодарский 3 135,70 6,05

край

Астраханская область 863,40 1,66

Волгоградская область 5 298,90 10,22

Ростовская 40 543,10 78,26

область

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013: стат. сб. М.: Росстат 2013. С. 824.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В целях проведения мониторинга состояния инновационного климата регионов ЮФО необходимо задействовать пять групп разнородных факторов.

Степень благоприятности (неблагоприятности) инновационного климата регионов ЮФО можно определить посредством интегрирования указанных показателей и рейтинговой оценки, которая будет учитывать то, каким образом распределяются значения показателей по регионам каждой группы факторов.

Таким образом, анализ уровней генерации знаний инновационного и производственного потенциалов регионов ЮФО позволяет выделить три группы регионов по степени благоприятности инновационного климата:

- регионы с наибольшей степенью благоприятности инновационного климата;

- регионы со средней степенью благоприятности;

- регионы с неблагоприятным инновационным климатом, имеющие самые низкие данные по исследуемым показателям.

Далее проведем зонирование территории с учетом степени развития инновационного климата регионов ЮФО:

1) зона регионов-лидеров с высокой степенью инновационной привлекательности;

2) зона регионов-«развивающихся» со средней степенью инновационной привлекательности;

3) зона регионов-аутсайдеров с неблагоприятным инновационным климатом.

Проведем позиционирование регионов ЮФО в зависимости от значений интегральных показателей инновационного климата (табл. 4).

Итак, регионы ЮФО по уровню значения интегрального индикатора состояния и развития инновационного климата в 2012 г. были разделены на 3 группы.

1. В группу лидеров (регионов ЮФО с наибольшей степенью благоприятности инновационного климата) вошли Ростовская область и Краснодарский край.

Таблица 4

Позиционирование регионов Южного федерального округа с учетом интегральных показателей инновационного климата в 2012 г.

Интегральный показатель Рейтинг регионов по величине

Субъект инновационного климата, % интегральных показателей, место

Федерации Знания Инновационный Производственный Знания Инновационный Производственный

потенциал потенциал потенциал потенциал

Республика Адыгея 1,90 1,10 3,74 5-е 5-е 4-е

Республика Калмыкия 1,30 0,10 0,03 6-е 6-е 6-е

Краснодарский 25,40 33,90 6,05 2-е 2-е 3-е

край

Астраханская область 4,90 11,40 1,66 4-е 4-е 5-е

Волгоградская область 17,30 14,50 10,22 3-е 3-е 2-е

Ростовская 49,00 38,70 78,26 1-е 1-е 1-е

область

Источник: авторская разработка.

2 (377) - 2015

РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА: REGIONAL ECONOMICS

теория и практика theory and practice

2. В группу «развивающиеся» регионов ЮФО со средней степенью благоприятности инновационного климата попали Волгоградская и Астраханская области.

3. В группу аутсайдеров (регионов с неблагоприятным инновационным климатом) включены республики Адыгея и Калмыкия.

Таким образом, первая группа регионов имеет наибольший вес в производстве ВРП (около 65%) и нивелирует влияние других групп регионов на ситуацию в ЮФО. Большая часть регионов ЮФО в настоящее время располагает возможностями для перехода к инновационному пути развития экономики. Анализ данных, представленных в табл. 5, позволяет сделать вывод о том, что в четырех регионах ЮФО выявлены предпосылки формирования инновационного потенциала.

Для разработки основных направлений реализации инновационного потенциала регионов ЮФО необходимо провести зонирование регионов по уровню состояния и развития указанного потенциала (табл. 5).

Анализ данных, представленных в табл. 4 и 5, позволяет сделать вывод о том, что разрыв между группами регионов, классифицированными по степени благоприятности инновационного климата, является достаточно большим. В связи с этим инновационная направленность развития российской экономики требует разработки дифференцированных мер государственного стимулирования и государственной поддержки инновационной деятельности применительно к различным типам регионов в зависимости от степени благоприятности (неблагоприятности) инновационного климата [7, 9, 15, 19].

С точки зрения институциональных условий [ 16] развития инновационных процессов в ЮФО регионы первой и второй групп по уровню значения интеграль-

Таблица 5

Зонирование Южного федерального округа по степени благоприятности (неблагоприятности) инновационного климата

Зона Регион

С наиболее благоприятным инновационным климатом Ростовская область и Краснодарский край

С удовлетворительным инновационным климатом Волгоградская и Астраханская области

С неблагоприятным инновационным климатом Республики Адыгея и Калмыкия

Источник: составлено автором.

ного индикатора состояния и развития инновационного климата также являются привлекательными для инвесторов. Данные регионы обладают более дифференцированным производственным и инновационным потенциалами, а также развитой инновационной инфраструктурой. Следовательно, инновационный процесс в указанных регионах будет обеспечивать спрос на более широкий спектр инноваций [17, 18].

Внешние условия инвестирования в инновационную деятельность (транспортная доступность, климат и др.) являются благоприятными для Ростовской области и Краснодарского края.

Основными факторами инновационной привлекательности регионов первой группы являются их научный и инновационный потенциалы (см. табл. 1-2), а также развитые институты инновационной инфраструктуры. Так, в настоящее время на территории Ростовской области и Краснодарского края осуществляют деятельность:

- технопарк «Таганрог»;

- Донской технопарк при ЮРГТУ;

- технопарк РГУ;

- технопарк Кубанского государственного университета;

- Ростовский центр трансфера технологий;

- инновационно-технологический центр при ДГТУ;

- Южно-Российский Техноагроцентр;

- Инновационно-технологический центр «Ин-Тех-Дон»;

- более 8 бизнес-инкубаторов и др. Инновационная привлекательность регионов

второй группы характеризуется высоким производственным потенциалом Волгоградской области (см. табл. 3) и инновационным потенциалом Астраханской области (см. табл. 2), специализирующихся на газовой отрасли, где предприятия отрасли являются структурообразующими. Их финансовое положение и производственная деятельность оказывают позитивное воздействие на формирование инновационного климата в регионе.

Высокоспециализированные отрасли промышленности Волгоградской области являются мощными генераторами и крупномасштабными потребителями результатов научных исследований и разработок, что позволяет формировать благоприятный инновационный климат и стимулировать рост высокотехнологичного сектора региона. Так, для Волгоградской области перспективными направлениями развития высоких технологий являются:

- технологии живых систем, синтез лекарственных средств и пищевых добавок;

- производственные технологии;

- новые транспортные технологии1. Инновационная привлекательность регионов

третьей группы характеризуется неблагоприятным инновационным климатом, что обусловлено самым низким уровнем развития научного и инновационного потенциала среди регионов ЮФО. Возможности улучшения инновационного климата данных регионов будут определяться созданием необходимых условий для развития сельскохозяйственного производства. Инвестиции в данную отрасль предполагают целевую государственную поддержку сельского хозяйства посредством государственных инвестиционных проектов и приоритетных национальных программ.

Таким образом, построение рейтинга регионов Южного федерального округа по принципу однородности факторов способствует:

- во-первых, выявлению возможностей и угроз в инновационном развитии региональной экономики со стороны внешней среды;

- во-вторых, воздействию на инновационный климат посредством механизма дифференциации мер государственной промышленной и инвестиционной политики;

- в-третьих, формированию региональной инновационной политики.

Список литературы

1. Анализ инновационной политики России и Украины по методологии европейского сообщества. М.: ИМЭМО РАН, 2008. 221 с.

2. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006. 396 с.

3. Голова И.М. Инновационный климат региона: проблемы формирования и оценки: монография. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2007. 178 с.

4. Голова И.М. Методические подходы к оценке инновационного климата региона // Экономика региона. 2009. № 1. С. 96-103.

5. Государственная политика в области формирования национальной инновационной системы: проблемы и решения. М.: ИПРАН РАН, 2008. 158 с.

1 Антоненко И.В. Перспективные направления инновационного и технологического развития регионов Южного федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 4. С. 18-25.

6. Гохберг М.Я., Котляр Э.А. Центральный федеральный округ: экономика и инновационный потенциал. М.: ИНЭК, 2007. 284 с.

7. Гусев А. Инвестиционный и инновационный климат как фактор стабильности региона // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2012. № 2. С. 177-181.

8. Дли М.И., Какатунова Т.В. Инновационная деятельность: региональные аспекты. Смоленск: Смоленский цНтИ, 2007. 152 с.

9. Егорова М.В. Моделирование инновационной восприимчивости экономики региона. Казань: Казанский ун-т, 2006. 220 с.

10. Заглумина Н.А. Инновационная активность, инновационный потенциал, инновационный климат: взаимосвязи // Инновации. 2010. № 11. С. 45-48.

11. Инновационные приоритеты государства. М.: Наука, 2005. 275 с.

12. Инновационный путь развития для новой России. М.: Наука, 2005. 343 с.

13. Инновационный потенциал России: проблемы активизации использования: монография. СПб.: СПбГУЭФ, 2007. 147 с.

14. Инновационный тип развития экономики России. М.: РАГС, 2005. 584 с.

15. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Интегральный макропрогноз инновационно-технологической и структурной динамики экономики России на период до 2030 года. М.: Институт экономических стратегий, 2006. 432 с.

16. Лебедева Н.Н. Инновационная активность предприятий как условие их конкурентоспособности // Journal of institutional studies. 2010. № 4. Т. 2. С.15-21.

17. Лебедева Н.Н., Туманянц К.А. Препятствия модернизации в современной России // Общественные науки и современность. 2012. № 1. С. 16-26.

18. МаннаповР.Г., АхтариеваЛ.Г. Организационно-экономический механизм управления регионом: формирование, функционирование, развитие. М.: КНОРУС, 2008. 352 с.

19. Рязанова О.Е., Левченко Л.В. Инвестиционный климат как условие для развития инновационной экономики // Экономические науки. 2014. № 114. С. 14-28.

20. Суховей А.Ф., Голова И.М. Проблемы формирования благоприятного инновационного климата в регионах РФ // Экономика региона. 2007. № 54. 85-100.

Regional economics: theory and practice Innovation and investment

ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)

INNOVATION CLIMATE RATING OF THE SOUTHERN FEDERAL DISTRICT REGIONS

Igor' V. ANTONENKO, Nadezhda V. LISOVSKAYA

Abstract

Importance The article deals with the formation of the innovation climate at the regional level. The subject of our analysis is the conditions and factors that contribute to or slow down the development of innovative activities at the meso-level. Objectives The purpose of the article is the scientific justification for the rating methodology of regions of the Southern Federal District, depending on the quality of the innovation climate.

Methods To consider the problem, we used econometric analysis methods. We investigated various aspects of innovation in the regions, defined criteria for assessing the degree of innovation attractiveness, carried out innovation climate monitoring at the regional level. As the criteria for assessing the degree of innovation attractiveness, we used indicators of efficiency of research and development, formation of innovative capacity, and innovation efficiency. Results The rating methodology enables to rate and position the regions of the Southern Federal District, taking into account the values of integral indicators. We have identified measures of stimulating and supporting the innovative activities in different regions and defined the degree of quality of innovation climate of the District's regions. We divided the regions of the Southern Federal District into three groups: the regions with the most favorable climate for innovation (Rostov and Krasnodar regions); the regions with a medium level of favorableness (Volgograd and Astrakhan regions); and the regions with adverse innovation climate (Republic ofAdygea and Kalmykia). We have identified indicators on knowledge generating productivity and formation of innovation and productive capacity of the regions of the first group. We are marking the high production potential of the regions of the second group and fixing the low level of development of scientific and innovation capacities among the regions of the third group.

Conclusions and Relevance We concluded that the innovation climate should be improved through the

differentiation of the industrial and investment policy measures, and these measures should take into account the type and degree of quality of the innovation climate.

Keywords: innovation climate, innovation potential, innovation appeal, prospects, production potential, knowledge generation

References

1. Analiz innovatsionnoi politiki Rossii i Ukrainy po metodologii Evropeiskogo Soobshchestva [The analysis of innovation policies of Russia and Ukraine according to the methodology of the European Community]. Moscow, Institute of World Economy and International Relations of RAS Publ., 2008, 221 p.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Golichenko O.G. Natsional'naya innovatsion-naya sistema Rossii: sostoyanie i puti razvitiya [The national innovation system of Russia: the state and ways of development]. Moscow, Nauka Publ., 2006, 396 p.

3. Golova I.M. Innovatsionnyi klimat regiona: problemy formirovaniya i otsenki: monografiya [Innovation climate of the region: problems of formation and assessment: a monograph]. Yekaterinburg, Institute of Economics of Ural Branch of RAS Publ., 2007, 178 p.

4. Golova I.M. Metodicheskie podkhody k otsenke innovatsionnogo klimata regiona [A methodological approach to the rating of innovation climate of a region]. Ekonomika regiona = Region Economy, 2009, no. 1, pp.96-103.

5. Gosudarstvennaya politika v oblasti formirovaniya natsional'noi innovatsionnoi sistemy: problemy i resheniya [A State policy in the field of formation of the national innovation system: problems and solutions]. Moscow, Institute of Psychology of RAS Publ., 2008, 158 p.

6. Gokhberg M.Ya., Kotlyar E.A. Tsentral'nyi federal 'nyi okrug: ekonomika i innovatsionnyi po-tentsial [The Central Federal District: economy and the innovation potential]. Moscow, INEC Publ., 2007, 284 p.

7. Gusev A. Investitsionnyi i innovatsionnyi klimat kak faktor stabil'nosti regiona [Investment and innovative climate as a factor of stability of the region]. RISK: Resursy, Informatsiya, Snabzhenie, Konkurentsiya = RISC: Resources, Information, Supply, Competition, 2012, no. 2, pp. 177-181.

8. Dli M.I., Kakatunova T.V. Innovatsionnaya deyatel'nost': regional'nye aspekty [Innovative activity: the regional aspects]. Smolensk, Smolensk Center of Scientific and Technical Information Publ., 2007, 152 p.

9. Egorova M.V. Modelirovanie innovatsionnoi vospriimchivosti ekonomiki regiona [Modeling of the innovative susceptibility of economy of the region]. Kazan, Kazan University Publ., 2006, 220 p.

10. Zaglumina N.A. Innovatsionnaya aktivnost', innovatsionnyi potentsial, innovatsionnyi klimat: vza-imosvyazi [Innovation activity, innovation potential, innovation climate: interrelations]. Innovatsii = Innovation, 2010, no. 11, pp. 45-48.

11. Innovatsionnye prioritety gosudarstva [Innovation priorities of the State]. Moscow, Nauka Publ., 2005, 275 p.

12. Innovatsionnyi put' razvitiya dlya novoi Rossii [Innovation development for new Russia]. Moscow, Nauka Publ., 2005, 343 p.

13. Innovatsionnyi potentsial Rossii: problemy ak-tivizatsii ispol 'zovaniya: monografiya [The innovation potential of Russia: usage stirring-up problems: a monograph] . St. Petersburg, Saint Petersburg State University of Economics and Finance Publ., 2007, 147 p.

14. Innovatsionnyi tip razvitiya ekonomiki Rossii [An innovation type of development of the economy of Russia]. Moscow, Russian Academy of Public Service Publ., 2005, 584 p.

15. Kuzyk B.N., Yakovets Yu.V. Integral'nyi makroprognoz innovatsionno-tekhnologicheskoi i strukturnoi dinamiki ekonomiki Rossii na period do 2030 goda [The integrated macro-forecast of the innovative-technological and structural dynamics of the

economy of Russia for the period till 2030]. Moscow, Institute of Economic Strategy Publ., 2006, 432 p.

16. Lebedeva N.N. Innovatsionnaya aktivnost' predpriyatii kak uslovie ikh konkurentosposobnosti [Innovative activities of enterprises as a condition of their competitiveness]. Journal of Institutional Studies, 2010, vol. 2, no. 4, pp. 15-21.

17. Lebedeva N.N., Tumanyants K.A. Prepyat-stviya modernizatsii v sovremennoi Rossii [Obstacles to the modernization in modern Russia]. Obshchestvennye nauki i sovremennost ' = Social sciences and the present, 2012, no. 1, pp. 16-26.

18. Mannapov R.G., Akhtarieva L.G. Organi-zatsionno-ekonomicheskii mekhanizm upravleniya regionom: formirovanie, funktsionirovanie, razvitie [An organizational and economic mechanism of management of the region: formation, functioning, development]. Moscow, KnoRus Publ., 2008, 352 p.

19. Ryazanova O.E., Levchenko L.V. Investitsion-nyi klimat kak uslovie dlya razvitiya innovatsionnoi ekonomiki [Investment climate as a condition for the development of innovation economy]. Ekonom-icheskie nauki = Economic sciences, 2014, no. 114, pp.14-28.

20. Sukhovei A.F., Golova I.M. Problemy formi-rovaniya blagopriyatnogo innovatsionnogo klimata v regionakh RF [Problems of creation of the innovation climate in Russia]. Ekonomika regiona = Region Economy, 2007, no. 54, pp. 85-100.

Igor' V. ANTONENKO

Volgograd State University, Volgograd, Russian Federation [email protected]

Nadezhda V. LISOVSKAYA

Volgograd State University, Volgograd,

Russian Federation

[email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.