Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

В условиях глобализации рынков и международной конкуренции инновационный вариант развития российской экономики является фактически безальтернативным. К тому же он продиктован не только внешними вызовами, но и внутренними проблемами, а именно необходимо­стью обеспечения экономически сбалансированного развития терри­тории страны. В целом, европейская часть России занимает 23,2% территории страны, на которой сконцентрировано 71% ВРП, и этот экономический вес постепенно увеличивается. Сохраняющийся высоким уровень дифференциации социально-экономического развития субъектов РФ ведет к ежегодным потерям 2-3 % ВВП.

Внешняя торговля, главным образом сырьем, составляет 40 процентов российского ВВП. Поэтому без модернизации и изменения структуры экономики невозможна ликвидация сверхзависимости России от конъюнктуры мирового нефтяного рынка. Доля промышленных предприятий, осуществляющих разработку и внедрение новых технологий, едва достигает в РФ 10% [2].

Формируемая государством инфраструктура генерации инновационной активности предприятий и заинтересованности бизнеса в научно-техническом развитии должна создавать предпосылки, при которых прежде всего сам предпринимательский сектор будет повышать научно-технический, производственный и культурно-образовательный потенциал хозяйственного комплекса и поддерживать его сбалансированное функционирование на максимально высоком технологическом уровне. На практике выполнение этого требования должно означать, что движущие силы экономического развития постепенно перейдут от энергосырьевых отраслей к перерабатывающему и инновационному секторам экономики, что сократит технологическое отставание от наиболее развитых стран. Меры, предпринимаемые государством, должны доказать предпринимательскому сектору, что инновации – путь к высоким и устойчивым прибылям.

Комплексная оценка инновационного потенциала социально-экономической системы предполагает, во-первых, использование обоснованной и научно выверенной системы показателей, во-вторых, наличие статистической базы. Полученный результат должен отражать степень готовности региона к созданию, освоению и распространению разного типа нововведений, к реализации результатов инновационной деятельности.

Международные организации разрабатывают собственные системы показателей, отражающие уровень инновационного потенциала социально-экономических систем (стран, регионов), например, индекс научно-технического потенциала.

Необходимо отметить, что имеющие достаточную степень распространения подходы к интегральной оценке индексов инновационного развития субъектов характеризуются своего рода статичностью, отражающей состояние инновационной сферы региона в конкретный момент времени. В силу этого представляется целесообразным использование динамической методики, учитывающей как стабильность модернизационных процессов в конкретном регионе, так и среднее значение показателя инновационной эффективности.

На основе имеющихся в официальных сборниках Росстата [3] показателей инновационного развития регионов, характеризующих их свойства и определяющих возможность модернизации экономики округа, можно оценить показатель (коэффициент) эффективности инновационной деятельности Iэ_j, достигнутый j-м регионом Федерального Округа в последнем учитываемом отчетном периоде:

(1)

Где V_j – объем инновационных товаров, работ, услуг в j-м регионе федерального округа, C_j – затраты на технологические инновации.

Для расчета обозначенного показателя на основании данных, приведенных в статистическом сборнике «Регионы России 2010», рассчитаны коэффициенты эффективности инновационной деятельности (табл.1) по регионам ЦФО.

Таблица 1 – Анализ динамики инновационной деятельности по регионам ЦФО

Регион	Коэффициенты эффективности инновационной деятельности по годам, Iэj			Показатели инновационной динамики , %
Белгородская область	4,74	1,83	2,79	16,74	27,17	8,71	0,79	10,33	7,68
Брянская область	10,78	10,14	8,54	9,82	14,14	23,85	2,61	12,88	20,29
Владимирская область	2,21	5,03	5,28	3,78	2,60	1,46	-0,15	3,40	-4,47
Воронежская область	6,19	3,70	2,58	6,53	1,79	1,61	-0,92	3,73	-24,55
Ивановская область	0,35	0,92	7,09	2,49	3,97	0,40	0,01	2,53	0,41
Калужская область	4,76	2,66	5,23	3,84	2,33	3,22	-0,31	3,68	-8,38
Костромская область	0,92	2,52	1,71	4,20	3,99	3,72	0,56	2,84	19,68
Курская область	1,17	1,32	1,52	3,82	1,87	0,63	-0,11	1,72	-6,22
Липецкая область	11,01	7,48	5,69	5,88	8,73	1,23	-1,96	6,67	-29,34
Московская область	4,40	5,31	7,57	6,15	9,11	7,60	0,64	6,69	9,59
Орловская область	3,06	4,59	0,85	2,19	3,50	2,54	-0,10	2,79	-3,69
Рязанская область	1,02	2,75	1,01	2,80	1,67	4,56	0,71	2,30	30,75
Смоленская область	1,24	0,80	2,09	2,45	2,30	3,92	0,54	2,13	25,11
Тамбовская область	8,30	7,82	3,37	4,74	2,69	3,25	-1,01	5,03	-20,08
Тверская область	3,06	4,89	10,56	3,99	12,39	11,25	1,64	7,69	21,30
Тульская область	1,59	2,01	0,68	3,84	0,54	0,52	-0,21	1,53	-13,97
Ярославская область	8,71	4,70	2,36	1,47	3,84	2,04	-1,33	3,85	-34,61
г. Москва	1,89	2,62	1,75	4,30	2,29	1,38	-0,10	2,37	-4,32

Но возникает вопрос в отношении нахождения «золотой середины», т.е. региона, имеющего высокий средний показатель по эффективности инновационной деятельности за анализируемый период и стабильную положительную динамику освоения инноваций. В первом случае наиболее представительной величиной служит среднее арифметическое. Во втором случае, определяющим степень рисковости анализируемой ситуации, методы математической статистики предлагают расчет стандартного отклонения [4, с.145-146]. При этом последняя величина отражает степень разброса значений вокруг среднего, но при этом теряется знак («+» или «-») и получаемая информация в отношении динамики инновационного тренда становится размытой. Поэтому для выхода из создавшегося положения предлагается использовать среднюю абсолютную разность показателей инновационной эффективности j-го региона:

, (2)

где i= 1…n– анализируемые периоды времени (годы).

В итоге, для оценки поступательного модернизационного развития j-го региона за определенный период времени предлагается использовать показатель инновационной динамики Iд_j, определяемый отношением средней абсолютной разности эффективности инноваций к среднему арифметическому по анализируемой выборке данных в пределах конкретного региона:

(3)

где – средняя (арифметическая) величина коэффициента эффективности инновационной деятельности в j-м регионе федерального округа.

Расчет указанных выше коэффициентов выполнен в программном комплексе Excel -2007 и представлен в таблице 1. Логика измерения представленного показателя вполне очевидна: он отражает изменение параметров инновационной эффективности на фоне ее средней величины в конкретномрегионе федерального округа в течение анализируемого периода. Чем выше соотношение средней абсолютной разности эффективности инноваций и значения их среднего арифметического по региону, тем устойчивее ситуация.

Проведенную оценку можно интерпретировать графически (рис. 1). Как видно из диаграммы, наилучшие позиции по критерию инновационной динамики по состоянию на 2010 г. занимают Рязанская, Смоленская и Тверская области. За ними следуют Брянский и Костромской регионы, Московская и Белгородская области.

Рисунок 1 – Показатели инновационной динамики регионов ЦФО

Данный подход к оценке уровня инновационной динамики ориентирован на анализ модернизационного тренда в регионах за конкретный отрезок времени. Если, к примеру, коэффициент эффективности инновационной деятельности по Рязанской области на 2011 год резко сократится, то это, в свою очередь повлечет снижение средней абсолютной разности в анализируемой выборке показателей по данному субъекту, уменьшение среднего значения, что, естественно станет причиной для перевода региона в «инновационные аутсайдеры» ЦФО.

Необходимо заметить, что обоснованные действия, связанные с качественным прогнозированием инновационного развития и соответствующим планированием бюджетных расходов на научные исследования и разработки, а также затрат на технологические новации во многом связаны, с одной стороны, с получением объективной и полной информации, адекватной решаемым задачам, а, с другой стороны, с существующим механизмом оценки полученных данных, На региональном российском уровне данные по инновационной деятельности, предоставляемые территориальными органами Росстата не полны и недостоверны. Регулярное же статистическое наблюдение довольно дорого и требует квалифицированного научно-методологического и аналитического сопровождения [1, с. 54]. Поэтому для определения степени модернизационных преобразований в регионе или округе может быть произведена оценка на основе соотнесения статистических величин.

Формирование динамичной инновационной экономики регионаво многом определяется наличием развитой инновационной инфраструктуры, базирующейся на высоком уровне научного и технологического потенциала, приспособлении (гибкости) к изменениям требований рынка; профессионализме, и непрерывном анализе промежуточных результатов инновационных мероприятий.

Библиографический список

1. Монастырный Е.А. Проблемы использования международного опыта при формировании инновационной экономики современной России // Инновации, 2010, №8, стр. 54.

2. Примаков Е.М. Инновации – путь к высоким и устойчивым прибылям [Текст] Газета ТПП «Торгово-промышленные ведомости» /Учредитель: Торгово-промышленная палата РФ.- № 6 (406), 2009 г.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб. / Росстат. - М., 2010. - 990 с.

4. Ряузов Н.Н. Развитие социально-экономической статистики [Текст] : избранные труды / Н. Н. Ряузов ; под ред. А. Н. Романова и др. ; РАН, Институт экономики , Научный совет Программы фундамент. исслед. Президиума РАН "Изд. трудов выдающ. ученых". - М: Наука, 2009. – 259 с. – (Памятники отечественной науки. XX век). - ISBN 978-5-02-037016-6 (в пер.) Стр. 145-146

С. И. Бутко

ОБРАЗОВАНИЕ В РОССИИ

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: