CC BY
20
Инновационные проблемы структурной, перестройки
экономики
УДК 338.24: 332.1: 330.322: 330.341: 330.4
Ю.Н. ПОЛШКОВ, д-р экон. наук, доцент, зав. кафедрой математики и математических методов в экономике, е-mail: [email protected]
ГОУ ВПО «Донецкий национальный университет», г. Донецк, ДНР
СТОХАСТИЧЕСКАЯ МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИНВЕСТИЦИОННО-ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА
Усовершенствована методика
оценки уровня инвестиционно-инновационного развития региона с помощью прикладного стохастического инструментария эконометрики, теории случайных процессов и методов исследования операций. Показатели, составляющие основу методики, обоснованы посредством экономико-математического моделирования. Стохастическая методика апробирована на экономиках нескольких российских регионов с развитой тяжёлой промышленностью. Органам управления экономикой каждого их регионов предложены мероприятия по повышению уровня инвестиционно-инновационного развития.
Ключевые слова: управление, регион, развитие, инвестиции, экономика, инновации, оценка, показатель, стохастическая методика.
Polshkov Yu.N. Stochastic methodology for estimating the rates of investment and innovation development in the system of regional economic management.
The methodology for assessing the level of investment and innovation development in the region has been improved with the help of applied stochastic tools of
econometrics, the theory of random processes and methods of investigating operations. The main indicators of the methodology have been justified by means of economic and mathematical modeling. The stochastic methodology has been tested on the economies of several Russian regions with developed heavy industry. The governing economic bodies of these regions received the recommendations for raising the level of investment and innovation development.
Keywords: management, region, development, investment, economy, innovation, evaluation, indicator, stochastic methodol-
°gy.
Большинство регионов с развитой тяжёлой индустрией, расположенных в границах бывшего СССР, имеют схожие отличительные черты и проблемы в экономике и социальной сфере. Специфическими характеристиками таких регионов являются сформировавшийся на протяжении многих десятилетий хозяйственный комплекс, доминирование материального сектора экономики (производство предметов труда) над фондосоздающим (производство средств труда) и потребитель© Ю.Н. Полшков, 2018
ским (производство предметов потребления и услуг) секторами, преобладание 3-го и 4-го технологических укладов экономики. Регионы с развитой тяжёлой индустрией испытывают трудности, связанные с диверсификацией промышленных отраслей, перечнем выпускаемых товаров, конкурентоспособностью предоставляемых услуг, совершенствованием форм предпринимательства, устаревшими технологиями, структурой производства, высокими затратами в базовых отраслях промышленности, износом производственных фондов, созданием новых отраслей, спросом на квалифицированный труд, специализацией персонала, переобучением работников, мобильностью капиталовложений и рабочей силы, заработной платой, безработицей, экологией и социальной напряжённостью.
Перечисленные отличительные черты и проблемы относятся как к регионам в составе государств с международным признанием, так и к территориальным образованиям с особым самопровозглашённым статусом. Например, регионами с развитой тяжёлой индустрией в составе Российской Федерации являются Кузбасский, Красноярский, Уральский и др. регионы. Экономика тяжёлой индустрии преобладает в регионах с особым статусом - Донецкой Народной Республике (ДНР), Луганской Народной Республике (ЛНР) и, отчасти, в Приднестровской Молдавской Республике (ПМР).
По нашему мнению, преодолеть стагнацию индустриальных форм экономики, исчерпание невозобновляемых ресурсов материального сектора территориальных хозяйственных комплексов невозможно без структурной перестройки регионального хозяйства, основанной на инвестициях в технологические и экономические инновации.
Анализируя последние исследования и публикации по вопросам производительности труда, занятости,
кластеризации хозяйственной активности, баланса между секторами экономики, экологической нагрузки, инвестиционной деятельности и инновационной политики в регионах, следует отметить растущую активность отечественных и зарубежных учёных, среди которых Е.М. Азарян, Е.А. Александрова, М.Ю. Архипова, ЕЮ. Балычева, А.Ю. Беленький, В Н. Беляев, К.С. Волошенко, Т.Р. Гареев, О.Г. Голиченко, Т.О. Загорная, Е.А. Илинбаева, А.Л. Кузнецова, Л.М. Кузь-менко, В.И. Ляшенко, С.П. Лапаев, А.В. Половян, А.А. Тер-Григорьянц, Г.В. Тёплых, О.В. Ткаченко, М.Л. Ушвиц-кий, Л.Г. Червова, А.Г. Шеломенцев, П. Бенневорт (P. Benneworth), Р. Хадсон (R. Hudson), Г.-Дж. Хосперс (G.-J. Hospers), М. Стейнер (M. Steiner) и др. [1-15].
Несмотря на имеющиеся результаты в области разработки методик оценивания уровня инвестиционно-инновационного развития регионов [6, 7, 10], отсутствует единый методологический подход к системе ключевых показателей данного развития. Имеется некоторая размытость понятийно-категориального аппарата в сфере затрагиваемых проблем. Кроме того, большинство исследователей предпочитают иметь дело с детерминированными показателями, избегая стохастических процедур оценки, учитывающих фактор риска при управлении экономикой региона.
Целевой направленностью данной статьи является совершенствование методики оценки показателей инвестиционно-инновационного развития региона с помощью математического инструментария эконометрики, теории случайных процессов и методов исследования операций, что служит базисом принятия решений в сфере управления хозяйственным комплексом территориального образования.
Переходя к основным результатам исследования, отметим, что под инвестиционно-инновационным развитием региона подразумевается одна из разновидностей устойчивого социально-экономического развития, обеспечиваемого инвестициями в инновации, которые направлены на переход к 5-му и 6-му технологическим укладам экономики, коренную модернизацию процессов производства, оптимальное использование материальных и инвестиционных ресурсов, стабильный рост конкурентоспособности территориального образования, совершенствование регионального человеческого капитала, существенное улучшение среды обитания населения.
Управление экономикой региона заключается в эффективных прямых воздействиях на хозяйственные и косвенных воздействиях на социальные отношения в пределах территориального образования. Под системой управления экономикой будем понимать целостную совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих экономических институтов и отношений в сфере распределения и потребления материальных и других ресурсов, а также производства товаров и услуг.
Совершенствуя стохастическую методику оценивания факторов инвестиционно-инновационного развития региона, будем опираться на детерминированную модель открытой трёхсекторной экономики В.А. Колемаева [16]. Согласно упомянутой модели экономика региона делится на три сектора - материальный, фондосоздающий и потребительский.
Обозначим объёмы выпущенной продукции за год в материальном секторе экономики региона через Х0, в фондосо-здающем - через и в потребительском - через Х2, соответственно. Вместе они составляют совокупный объём продукции, выпущенной в регионе за год в стоимостном измерении, т.е.
Х0 + Х-1 + Х2 = Х^.
Отметим, что пропорции между объёмами выпуска в секторах являются характеристиками хозяйственных отношений в регионе. Например, для экономики региона с особым статусом, каковым является Приднестровье, данные пропорции отражены на рис. 1. Речь идёт о средних значениях за период с 2003 по 2017 г. [17].
Рис. 1. Усреднённые доли секторов экономики ПМР в выпуске продукции
Отставание фондосоздающего сектора экономики (рис. 1), производящего инвестиционные товары на предприятиях производственного машиностроения и производственного строительства, подтверждает тот факт, что ПМР является старопромышленным регионом с особым статусом, в котором имеет место преобладание 4-го технологического уклада с весомой долей 3 -го технологического уклада. Большая часть прибыли субъектов хозяйствования региона создаётся материальным производством и концентрацией капитала, а не за счёт продвижения технологических и экономических инноваций.
Согласно статистическим данным [17] росту параметров социально-экономического развития Приднестровья способствовало сокращение выпуска предметов труда, последовательное увеличение производства товаров конечного
потребления и расширение сферы услуг, обеспечиваемого малым и средним бизнесом, отчасти приведшее к повышению уровня технологического уклада экономики ПМР. Этому, безусловно, способствует отсутствие военных действий на территории Республики, политическая стабильность и начавшееся потепление во взаимоотношениях с Молдовой.
Нами предлагается стохастическая методика оценки показателей инвестиционно-инновационного развития региона, основанная на математическом инструментарии эконометрики, теории случайных процессов и методах исследования операций (табл. 1).
Каждый из показателей уровня инвестиционно-инновационного развития в секторах экономики региона (табл. 1) имеет элементы случайности. Поэтому методика оценивания названа стохастической.
Таблица 1
Название показателя Формула оценки показателя
Объём выпуска продукции в секторах экономики региона Х = А&рЪр, где 1 - номер сектора ( 1 = 0,1,2), А, - коэффициент нейтрального технического прогресса (показатель уровня инновационности), К, - стоимость основных производственных фондов (ОПФ), Ь, - численность занятых, а, - коэффициент эластичности выпуска продукции по стоимости ОПФ, - коэффициент эластичности выпуска продукции по численности занятых.
Стоимость ОПФ в секторах экономики региона где ^ (•) - оператор дифференцирования, ^ - коэффициенты износа ОПФ, I , - величина валовых инвестиций.
Объём валовых инвестиций в секторах экономики региона Ь = 0^(1/£)К, где £ - время как непрерывная величина, о, - волатильность стоимости ОПФ; е - малый положительный параметр; г](Ь) - случайный процесс, отражающий риски при управлении хозяйственным комплексом региона.
Составляющие стохастической методики оценивания показателей уровня инвестиционно-инновационного развития региона
К примеру, объём выпуска продукции XI в /-м секторе экономики региона в правой части эконометрической модели содержит дополнительный множитель -случайное отклонение. Для того, чтобы оценить неизвестные параметры модели а.1 и , мультипликативную нелинейную модель необходимо линеаризировать с помощью логарифмирования и замен переменных. Располагая фактическими значениями XI, КI и Ь за N временных периодов, необходимо, согласно методу наименьших квадратов, минимизировать сумму квадратов отклонений, т.е. 11^=1([1пХ1]п - 1пА{ - аI ■ [1пК]п - & ■ Ц-пЬ^к)2 ^ тт.
На основе данного оптимума составляется система нормальных уравнений, решения которой дадут оценки неизвестных параметров (эластичностей).
Если окажется, что а^ + ^ = 1 (случай линейной однородности эконометри-ческой модели), то при увеличении каждого из показателей К и Ь на одну единицу объём выпуска продукции Х^ также увеличится, в среднем, на одну единицу. Такая ситуация характерна для индустриально развитых регионов, в которых достаточно высокие показатели производства товаров и услуг обеспечиваются, в основном, высокой концентрацией капиталовложений в -м секторе экономики, а не технологическими инновациями [18].
При ситуации а^ + ^ > 1 средние темпы роста объёма выпуска продукции опережают рост стоимости ОПФ и численности занятых в -м секторе экономики. Этот случай характерен для секторов экономики региона с устойчивым инвестиционно-инновационным развитием [19].
Противоположная ситуация аI + < 1 характерна для старопромышленных регионов, а также для территориальных образований с однобокой экономикой, имеющей узкую специализацию [15].
Например, данный случай будет иметь место для регионов, специализирующихся, в основном, на выпуске аграрной продукции.
Второй показатель (табл. 1) - стоимость ОПФ КI в /-м секторе экономики региона - также, как и объём выпуска продукции, имеет случайный характер. Это связано, прежде всего, с тем, что в дифференциальное уравнение, описывающее динамику КI, входит величина валовых инвестиций I I, которая является стохастической.
В свою очередь, Ц - третий показатель из табл. 1 - в качестве сомножителей включает в себя стоимость ОПФ КI и случайный процесс который зависит от переменной времени и от элементарного случайного исхода ш.
Как и для совокупного объёма продукции ХЕ, выпущенной в регионе за год, совокупная стоимость ОПФ и совокупный объём валовых инвестиций в экономику региона слагаются из соответствующих показателей в материальном, фондо-создающем и потребительском секторах, а именно
Ко + К-1 + К2 = КЕ, ¡0 + 1! + ¡2 = 11.
Введём в рассмотрение общее число занятых в экономике региона в начальный момент времени t = 0, т.е. ЬЕ(0). В структуру экспоненциальной функции ехр( •) входит случайный параметр - темп прироста количества занятых в экономике региона. При V > 0 число занятых растёт, при < 0 - снижается, при = 0 - остаётся на том же уровне.
Совокупное количество занятых в экономике региона в произвольный момент времени определяется формулой ьЕ(г) = ЬЕ(0) ■ ехр^г).
Заметим, что описанные показатели переплетены взаимозависимостями друг с другом (рис. 2).
Объём выпуска продукции
I
Количество занятых
Стоимость ОПФ
I
Объём валовых инвестиций
Рис. 2. Схема основных взаимозависимостей в экономике региона
Базируясь на показателях уровня инвестиционно-инновационного развития региона, сформируем интегральный индикатор, отражающий динамику инвестиционных и инновационных процессов на отрезке времени t Е [0; Т]. Показателем темпа данных процессов является функция
/(хЕ(г),кЕ(г),1Е(г),1Е(г)).
Эта функция такова, что каждый из четырёх показателей - совокупный объём выпуска продукции ХЕ(С), совокупная стоимость ОПФ КЕ( *;), совокупный объём валовых инвестиций 1Е( 1) и совокупное количество занятых в экономике региона ЬЕ(1) - имеют равный статистический вес.
Кроме того, первые три показателя измеряются денежными единицами, последний - числом работников. Поэтому функция /(•) унифицирует оценки показателей, градуируя их по шкале от 0 до 100 баллов в единицу времени
Основным результатом стохастической методики является интегральный индикатор уровня инвестиционно-инновационного развития региона:
Т
™ = 10 /(ХА*),КМ,ШЛМ) ■ ^.
Предложим следующую систему выводов (табл. 2).
По нашему мнению, устранение проблем инвестиционно-инновационного развития регионов Российской Федерации находится в плоскости повышения:
1) уровня технологического развития;
2) уровня качества жизни населения;
3) уровня развития образования и науки;
4) уровня развития человеческого капитала; 5) уровня экологического развития территориального образования.
Усовершенствованная стохастическая методика оценки показателей инвестиционно-инновационного развития применена в отношении Уральского, Кузбасского и Красноярского регионов России, для которых были проанализированы соответствующие данные региональной статистики [20]. Выбор именно этих регионов с развитой тяжёлой индустрией связан с тем, что проблемы их экономик, в определённой мере, схожи с трудностями экономического развития ДНР и ЛНР.
Методика показала, что Уральский регион имеет удовлетворительный уровень инвестиционно-инновационного развития, Кузбасский и Красноярский реги-
Таблица 2
Система выводов по значению оценки интегрального индикатора уровня инвестиционно-инновационного развития региона
№ Значение интегрального индикатора Уровень инвестиционно-инновационного развития региона Рекомендации
1. ыЕ [90; 100] Высокий Сохранять достигнутые параметры развития
2. ы Е (80; 90) Достаточный Исправлять ошибки (приемлемая ситуация)
3. ы Е [70; 80] Удовлетворительный
4. ы Е (50; 70) Низкий Требуются значительные усилия для перехода на более высокие уровни развития региона (трудная ситуация)
5. ы Е [0; 50] Неудовлетворительный Требуются кардинальные меры по изменению направлений развития региона (катастрофическая ситуация)
оны - низкий уровень. Для перехода на более высокие уровни инвестиционно-инновационного развития данным регионам предложены следующие мероприятия.
Уральскому, Кузбасскому и Красноярскому регионам рекомендуется повысить уровень технологического развития. Для этого необходимо способствовать развитию форм хозяйствования в рамках 5-го и 6-го технологических укладов экономики, повысить долю инновационных предприятий до 60% с совокупным выпуском инновационной продукции не менее 70%.
Всем трём рассматриваемым регионам рекомендовано повысить уровень качества жизни населения. Качество жизни предполагает достаточный уровень доходов на душу населения, а также устранение проблем поддержания здоровья, продолжительности жизни, комфорта внешней среды, социального окружения, удовлетворения культурных запросов.
Кузбасскому и Красноярскому регионам рекомендуется повысить уровень образования и науки. Необходимо обеспечить рост численности учащихся, получающих среднее специальное образование,
количества студентов ВУЗов, количества компьютеров для учащихся и студентов, расходов на услуги образования из валового регионального продукта (ВРП), численности научных работников с учёной степенью, расходов на научные исследования из ВРП, научно-исследовательской активности.
Этим же двум регионам рекомендовано повысить уровень развития человеческого капитала. Решение этой проблемы заключается в обеспечении роста показателей занятого населения по образованию и доли ВРП в оплате труда работников.
Уральскому, Кузбасскому и Красноярскому регионам рекомендуется повысить уровень экологического развития. Уральскому и Кузбасскому регионам рекомендовано увеличить среднедушевые затраты на сокращение выброса в атмосферу диоксида углерода, на замену сырья и материалов на менее опасные, на снижение загрязнения атмосферного воздуха, земельных и водных ресурсов, на уменьшение уровня шума, на осуществление вторичной переработки (рециркуляции) отходов производства, воды и
материалов. Всем трём регионам рекомендовано повысить расходы на сокращение материалоёмкости и энергоёмкости производства товаров, работ и услуг.
Проведенное исследование позволяет сделать выводы о том, что совершенствование методики оценки показателей инвестиционно-инновационного развития региона осуществлено посредством прикладного стохастического инструментария эконометрики, теории случайных процессов и методов исследования операций. Стохастическая методика апробирована на трёх российских регионах, органам публичного менеджмента которых предложен ряд мероприятий по повышению уровня инвестиционно-инновационного развития данных территориальных образований.
Представляется перспективной последующая разработка организационно-экономического механизма управления экономикой региона, который бы включал блок диагностики, опирающейся на стохастическую методику оценки показателей инвестиционно-инновационного развития. Данный механизм мог бы стать составляющей долгосрочной программы модернизации хозяйственного комплекса
ДНР.
Список использованной литературы
1. Азарян, Е.М. Баланс инновационных и инвестиционных решений в системе развития предприятия / Е.М. Азарян, А.Ю. Беленький // Научно-произв. журнал «Государство и регионы». Серия: экономика и предпринимательство. -
2013. - № 3. - С. 144-149.
2. Архипова, М.Ю. Исследование характера связи инновационной и экспортной активности российских предприятий / М.Ю. Архипова, Е.А. Александрова // Прикладная эконометрика. -
2014. - № 4 (36). - С. 88-101.
3. Волошенко, К.С. Опыт разработки и применения балансовой модели управления региональным развитием в специфических территориальных условиях / К.С. Волошенко, А.Л. Кузнецова // Балтийский регион. - 2014. - № 3 (21). -С. 7-26.
4. Гареев, Т.Р. Особенности построения балансовой модели эксклавного региона / Т.Р. Гареев, К.С. Волошенко // Экономика региона. - 2015. - № 2 (42). -С. 113-124.
5. Голиченко, О.Г. Взаимосвязь патентной и инновационной деятельности компаний в регионах РФ / О.Г. Голи-ченко, Е.Ю. Балычева // Инновации. -2013. - № 3. - С. 46-53.
6. Загорная, Т.О. Диагностические процедуры в управлении инновационным развитием региона / Т.О. Загорная // Ака-демiчний огляд. - 2012. - № 1 (36). -С. 138-147.
7. Лапаев, С.П. Система показателей инновационной конкурентоспособности региона / С.П. Лапаев // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2009. - № 8 (102). - С. 63-67.
8. Половян, А.В. Приоритетные направления в сфере обращения с отходами в Донецкой Народной Республике / А.В. Половян, О.В. Ткаченко // Вестник Донецкого национального университета. Серия В. Экономика и право. -2017. - № 4. - С. 154-162.
9. Структурные трансформации старопромышленных регионов Украины: монография / В.И. Ляшенко, Л.Г. Червова, Л.М. Кузьменко и др.; НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти. - Донецк, 2013. - 412 с.
10. Тер-Григорьянц, А.А. Методические подходы к оценке инновационного развития региона / А.А. Тер-Григорьянц, М.Л. Ушвицкий // Региональная экономика: теория и практика. - 2013. - № 10. -С. 49-56.
11. Тёплых, Г.В. Драйверы инновационной активности промышленных компаний в России / Г.В. Тёплых // Прикладная эконометрика. - 2015. - № 2 (38). -С. 83-110.
12. Шеломенцев, А.Г. Оценка взаимосвязи экономического роста и экологической нагрузки в регионах Урала / А.Г. Шеломенцев, В Н. Беляев, Е.А. Илинбаева // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2014. -№ 6 (167). - С. 158-163.
13. Benneworth P. The new economic geography of old industrial regions: universities as global - local pipelines / P. Benneworth, G.-J. Hospers // Environment and Planning C: Government and Policy. -2007. - № 25 (6). - Р. 779-802.
14. Hudson, R. Labour-market changes and new forms of work in old industrial regions: maybe flexibility for some but not flexible accumulation / R. Hudson // Environment and Planning. - 1989. - № 7 (1).-Р. 5-30.
15. Steiner, М. Old Industrial Areas: A Theoretical Approach / M. Steiner // Trajectories of the New Economy: Regeneration and Dislocation in the Inner City. Urban Studies. - 2009. - № 46 (May). -Р. 987-1001.
16. Колемаев, В.А. Оптимальный сбалансированный рост открытой
трёхсекторной экономики / В.А. Колемаев // Прикладная эконометрика. -2008. - № 3 (11). - С. 15-42.
17. Статистические ежегодники Приднестровской Молдавской Республики 2003 - 2017 [Электронный ресурс] / Государственная служба статистики Приднестровской Молдавской Республики. -URL: http://mer.gospmr.org/gosudarstven naya-sluzhba-statistiki/informacziya/ezhego dnik-gosudarstvennoj-sluzhby-statistiki.html
18. Колемаев, В.А. О последствиях инвестирования в производство дополнительного дохода, порождённого ростом мировых цен на энергоресурсы и сырьё / В.А. Колемаев // Прикладная эконометрика. - 2007. - № 3 (7). - С. 53-65.
19. Чудаев, Д.А. Методы управления инвестиционно-инновационной деятельностью в регионе / Д.А. Чудаев // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. - 2010. - Т. 30. -№ 4. - С. 174-181.
20. Региональная статистика Российской Федерации [Электронный ресурс] / Федеральная служба государственной статистики. - URL: http://www.gks.ru/ wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/st atistics/regional_stati sti c s/
Статья поступила в редакцию 27.07.18
