Рейтинговый анализ уровня инновационного развития регионов России

В России наблюдается сильная дифференциация регионов по уровню инновационного развития. Поэтому государство должно прилагать усилия для преодоления сложившейся ситуации и проводить оценку уровня инновационного развития регионов.

Уровнем отображаются возможности

Инновационное развитие регионов включает в себя инновационный потенциал и инновационную активность. Под инновационным потенциалом мы понимаем совокупность факторов, от наличия которых зависит возможность осуществления инновационной деятельности. Инновационная активность есть проведение самой инновационной деятельности.

Существующие методики оценки инновационного развития регионов не делают различий между инновационным потенциалом и инновационной активностью. Эти рейтинги, по нашему мнению, могут быть полезны для осуществления частных инвестиций. В целях же проведения государственной политики по сглаживанию дифференциаций необходимо разграничивать данные понятия. Это поможет выявить уровень инновационного развития регионов, понять причины высокого уровня инновационной активности одних регионов и низкого других и принять соответствующие меры.

Возможности регионов в осуществлении инновационной деятельности зависят от уровня социально-экономического развития, научно-технического потенциала, наличия в регионе инновационной инфраструктуры, эффективности соответствующей политики региональных властей. Поэтому в качестве показателей, отражающих инновационный потенциал, будем учитывать показатели уровня социально-экономического развития, научно-технического потенциала, количества предприятий инновационной инфраструктуры регионов. Эффективность политики региональных властей является фактором, количественная оценка которого представляет собой большие трудности, а посему здесь данный фактор оцениваться не будет.

Основные показатели, определяющие уровень социально-экономического развития регионов, это валовый региональный продукт на душу населения; соотношение денежных доходов на душу населения к прожиточному минимуму; величина прямых иностранных инвестиций на душу населения; численность студентов на 10000 чел. населения; численность малых предприятий на 10000 чел. населения.

Основные показатели, определяющие научный потенциал регионов: численность персонала, выполняющего исследования и разработки на 100 тыс. чел. населения; внутренние затраты на исследования и разработки на 1000 чел. населения; численность аспирантов на 100 тыс. чел. населения.

Уровень развития инновационной инфраструктуры отразим через численность предприятий и организаций инновационной инфраструктуры на 1 млн чел. населения.

Кроме того, на инновационную активность оказывает влияние численность населения, поскольку чем больше величина абсолютного показателя (численность персонала, выполняющего исследования и разработки), тем больше синергетический эффект от взаимодействия исследователей. Численность населения определяет также емкость рынка, и потому принимается в качестве отдельного фактора.

Весовое мерило

Информационной базой для всех показателей, кроме организаций инновационной инфраструктуры, являются данные Росстата [1], по организациям инновационной инфраструктуры – данные МИИРИС (Национальный центр по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем) [2].

Для построения рейтинга регионов по уровню инновационного потенциала проведем анализ по каждому показателю. Получим индексы соответствующих показателей по каждому фактору. Для определения индекса инновационного потенциала регионов сложим все полученные индексы с соответствующими весами. Решение о присвоении им соответствующих весов мы приняли на основании степени влияния соответствующих факторов на уровень инновационной активности регионов на основе корреляционного анализа. Для проведения корреляционного анализа ниже мы определили уровень инновационной активности регионов. В результате мы получили следующие коэффициенты корреляции:

Таблица 

Коэффициенты корреляции слагаемых инновационного потенциала и уровня инновационной активности регионов

Таким образом, на основе корреляционного анализа мы получили, что наибольшее влияние на уровень инновационной активности регионов оказывают численность персонала, занятого исследованиями и разработками, и внутренние затраты на исследования и разработки. Теперь пропорционально полученным коэффициентам корреляции присвоим факторам инновационной активности регионов веса. Тогда фактору «численность персонала, занятого исследованиями и разработками» присвоим вес 0,147, фактору «внутренние затраты на исследования и разработки» – 0,145, факторам «число МП» и «численность студентов» – по 0,111, факторам «среднегодовая численность населения» и «соотношение доходов и прожиточного минимума» – по 0,107, фактору «численность аспирантов» – 0,1, фактору «предприятия-организации инновационной инфраструктуры» – 0,09, фактору «валовый региональный продукт на душу населения» – 0,046, фактору «прямые иностранные инвестиции» – 0,032.

Используя эти веса, построим рейтинг инновационного потенциала регионов. В 2010 году в первую десятку вошли следующие регионы: Москва, Санкт-Петербург, Томская область, Московская область, Нижегородская область, Новосибирская область, Калужская область, Свердловская область, Республика Татарстан, Самарская область.

Далее построим рейтинг регионов по уровню инновационной активности.

В качестве индикаторов инновационной активности регионов были взяты следующие показатели: объем инновационных товаров на душу населения; число организаций, осуществляющих инновационную деятельность на душу населения; число выданных патентов на изобретения и на полезные модели на душу населения; число использованных и созданных передовых производственных технологий на душу населения; затраты на технологические инновации на душу населения.

По каждому показателю также проведем рейтинговый анализ, получим индексы для каждого показателя по всем регионам. По нашему мнению, наиболее важным показателем из всех является «Объем инновационных товаров на душу населения», поэтому присвоим данному показателю удвоенный вес, а остальные показатели возьмем с равными весами. Сложив эти индексы с соответствующими весами, получим индекс инновационной активности по каждому региону.

В 2010 году по уровню инновационной активности лидерами стали: Санкт-Петербург, Нижегородская область, Свердловская область, Ярославская область, Магаданская область, Москва, Челябинская область, Пермский край, Самарская область, Калужская область.

Выводы

В ходе проведенного анализа выявлено, что не всегда высокий инновационный потенциал гарантирует высокую инновационную активность, и низкий инновационный потенциал приводит к низкой инновационной активности. Большое влияние на инновационную активность регионов оказывает региональная инновационная политика, которая в данном исследовании не отражена в силу сложности учета этого фактора. Поэтому здесь следует проработать методику учета. В качестве оценочных показателей эффективности региональной инновационной политики можно рассматривать такие показатели, как доля затрат на инновационное развитие в бюджетах регионов, наличие стратегических задач инновационного развития и отлаженных механизмов их реализации, степень достижения поставленных целевых индикаторов. Систематизация и открытость такой информации станет важным шагом к повышению результативности и эффективности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне.

Из результатов проведенного анализа следует, что при проведении государственной политики по повышению уровня инновационного развития регионов, в первую очередь, необходимо развивать научно-технический потенциал регионов. Рост научно-технического потенциала регионов в дальнейшем станет платформой для роста инновационной активности регионов.