Взаимосвязь личностной и социальной идентичности личности

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
Сравнительный анализ инновационной активности
субъектов Российской Федерации
В. Н. Киселев,
заведующий отделом исследований международной научной и инновационной политики Центра исследований и статистики науки Министерства образования и науки Российской Федерации,
vnkiselev@rambler. ru
В статье представлены результаты сравнительного анализа инновационной активности субъектов Российской Федерации, выполненного в соответствии с данными официальных статистических обследований 2008 года на основе оригинальной системы показателей. Результаты сравнительного анализа, сопоставимого по своей методике с европейским региональным инновационным обзором, опубликованным в 2009 г., позволяют провести сопоставление российских регионов по сводному индексу инновационной активности, а также выделить четыре кластера регионовлидеров: по уровню инновационного потенциала, по уровню развития инновационной инфраструктуры и инновационного климата, по результативности инновационной деятельности, по эффективности использования инновационного потенциала.
Ключевые слова: уровень инновационной активности, индекс инновационной активности, система показателей, инновационная политика, инновационный потенциал, мониторинг инновационной активности, инновационная инфраструктура, инновационный климат, результативность инновационной деятельности.
Современный интерес к теме анализа инновационной активности, в том числе со стороны субъектов Российской Федерации, разрабатывающих региональные инновационные стратегии и программы, можно объяснить внешними вызовами, возникшими перед российскими регионами в результате активного включения Российской Федерации в мировую экономическую систему в 1990-е годы. В первую очередь, это возрастающая в условиях глобализации конкуренция на мировых и российских рынках товаров и услуг, с которой реально столкнулись региональные производители. С другой стороны, в настоящее время, когда Российская Федерация все больше интегрируется в мировую экономическую систему, возникает задача не только сопоставить субъекты Российской Федерации по уровню инновационной активности между собой, но и обеспечить возможность сопоставления с ведущими странами и регионами, чтобы выявить факторы, определяющие возможности повышения конкурентоспособности российских инновационных товаров и услуг на мировых рынках.
В одной из предыдущих статей ([1]) автор отмечал, что при оптимизации управления инновационной деятельностью на региональном уровне очень важно опираться на результаты сравнительной оценки инновационной активности субъектов Российской Федерации, позволяющей определить направления и масштабы принимаемых мер. Для того, чтобы использовать данные официальных статистических обследований в целях сопоставления российских регионов, а также для «бенчмаркинга» с результатами европейского регионального обзора [2], предложен-
ную в упомянутой выше статье систему показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации пришлось несколько модифицировать. Еще одной причиной, потребовавшей модификации системы показателей, стал анализ исторических особенностей распределения научно-технического и образовательного потенциала на территории Российской Федерации.
1. Особенности оценки инновационного потенциала российских регионов
Авторы многих исследований российских региональных инновационных систем традиционно относят основные показатели сектора исследований и разработок и сектора высшего образования, такие как численность исследователей и численность студентов вузов в регионе, к показателям, характеризующим инновационный потенциал региона. Такой подход полностью соответствует опыту проведения Европейских инновационных обзоров стран — членов ЕС. Здесь обязательно следует подчеркнуть — опыту проведения инновационных обзоров по странам — членам ЕС, но не по регионам Европы.
По нашему мнению, при выборе показателей, наиболее точно отражающих потенциальную способность российского региона к инновационной деятельности, следует учитывать один важный нюанс: некоторые показатели инновационного потенциала достоверно «работают» на национальном уровне и должны обязательно включаться в межстрановые инновационные обзоры, однако, при включении в региональные инновационные обзоры они снижают до-
стоверность сравнительных оценок инновационного потенциала регионов.
Поэтому, задаваясь вопросом о выборе системы показателей для анализа инновационного потенциала российских регионов, следует, по нашему мнению, обязательно учитывать следующие особенности распределения этого потенциала по территории Российской Федерации.
Известно, что исторически на территории Российской Федерации сложилось несколько центров науки и высшего образования.
Основными центрами науки в Российской Федерации (по показателю численности исследователей) в 2008 г. являлись: Москва (135 611 чел.), Санкт-Петербург (46 743 чел.), Московская область (37 954 чел.), Нижегородская область (18 591 чел.), Новосибирская область (10 784 чел.) [5].
Основными центрами высшего образования (по показателю численности студентов образовательных учреждений высшего образования на 10 000 населения в 2008/09 учебном году) являлись: г. Москва (1249), г. Санкт-Петербург (1001), Томская область (884), Магаданская область (697), Новосибирская область (646), Хабаровский край (638), Самарская область (568). Для сравнения — Московская и Ленинградская области имели следующие значения этого показателя, соответственно, 257 (77 место в Российской Федерации) и 112 (81 место в Российской Федерации) [5].
Рассмотрим теперь, как приведенные в качестве примера показатели «работают» в рамках региональных инновационных обзоров.
Численность исследователей.
В настоящее время, в условиях достаточно низкой мобильности научных кадров в стране, показатель численности исследователей в субъектах Российской Федерации лишь с большой степенью условности можно отнести к показателям инновационного потенциала регионального уровня, поскольку трудно определить численность исследователей в эквиваленте полной занятости, участвующих в инновационных программах и проектах регионального уровня. Кроме этого, распределение исследователей по регионам страны носит очень неравномерный характер. Например, Новосибирская область, занимающая пятое место в России по этому показателю имеет почти в 13 раз меньше исследователей, чем г. Москва.
Подчеркнем, что показатель численности исследователей не используется ни в инновационных обследованиях ЕС (Community innovation survey), ни в Европейских инновационных обзорах (European innovation scoreboard). В условиях общего европейского пространства науки и высшего образования интенсивность ориентированных на инновации исследований и разработок, как в национальных, так и в региональных инновационных обзорах измеряется показателями затрат на соответствующие исследования и разработки.
Численность студентов образовательных учреждений высшего образования.
Еще менее убедительна роль показателя численности студентов высших учебных заведений, даже соотнесенная к численности населения региона. Так по показателю относительной численности студентов первые два места в РФ занимают г. Москва и г. Санкт-Петербург — исторические центры высшего образования в России. При этом Московская и Ленинградская области занимают соответственно 71-е и 88-е места (см. выше). И это при сопоставимой численности населения двух городов и соответствующих областей. Совершенно понятно, что такой дисбаланс в данном показателе объясняется тем фактом, что большая часть студенческой молодежи Московской области, кстати, наряду с молодежью из других регионов и зарубежных стран обучается в г. Москве и учитывается московской статистикой, а молодежь Ленинградской области обучается преимущественно в г. Санкт-Петербурге и учитывается статистикой этого города. Аналогична роль г. Томска и г. Новосибирска как центров высшего образования Сибири, г. Самары как центра высшего образования Поволжья.
Из приведенных фактов становится ясно, что использование относительной численности студентов высших учебных заведений в региональных инновационных исследованиях по Российской Федерации вносит значительные искажения в оценки реального инновационного потенциала российских регионов.
Объем отгруженных инновационных товаров, работ, услуг
Этот показатель является одним из основных в оценке результативности инновационной деятельности, будь то предприятие, страна, регион или даже муниципальное образование.
Отсутствие прямой зависимости между показателями численности исследователей и относительной численности студентов ВУЗов и показателем результативности инновационной деятельности региона достаточно убедительно демонстрируется значениями регионального показателя «Объем инновационных товаров, работ, услуг от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг,%)» по следующим регионам: Самарская область (21,8), Ульяновская область (19,4), Республика Татарстан (14,8), Ставропольский край (13,3), Брянская область (11,3), Белгородская область (10,4), Новгородская область (10,4), Ярославская область (10,2), Московская область (9,9), Новосибирская область (3,4), Томская область (2,9), г. Санкт-Петербург (2,8), г. Москва (1,7) [5].
Как видно из приведенных данных, лидерство г. Москвы и г. Санкт-Петербурга по первым двум показателям не предопределило их лидерства по показателю результативности инновационной деятельности. Исходя из этого, можно сделать заключение, что показатель численности исследователей уместно использовать в обзорах региональных научных систем,
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
показатель численности студентов высших учебных заведений — в региональных обзорах сектора высшего образования. Однако, ни тот, ни другой показатель не стоит использовать в региональных инновационных обзорах по Российской Федерации.
Особенности регулирования инновационной деятельности субъектами Российской Федерации
Рассмотрим еще одну особенность развития инноваций в регионах Российской Федерации, а именно, вопросы организации и управления инновационной деятельностью на региональном уровне.
В настоящее время в Российской Федерации идет достаточно бурный процесс формирования региональных инновационных систем. Данный процесс заключается: а) в выработке регионального нормативно-правового обеспечения инновационной деятельности-б) в разработке стратегий, программ и проектов инновационного развития- в) в создании элементов инновационной инфраструктуры. Как правило, региональные законы об инновационной деятельности носят разъяснительный характер, включая определения, относящиеся к инновациям, и основные положения региональной инновационной политики [3], однако успешные программы и проекты инновационной направленности создают в регионе особый инновационный климат. Поэтому, в современных условиях важными факторами, определяющими инновационную активность субъектов Российской Федерации, являются уровень развития инновационной инфраструктуры, наличие и бюджет инновационных программ и проектов, уровень развития малого предпринимательства, особенно в сфере инноваций и высокотехнологичных услуг, а также ряд других аспектов, характеризующих инновационный климат на территории региона.
Важное значение для экономического развития региона имеет содержание региональной инновационной политики, особенно в тех регионах, для которых накопленный научно-технический потенциал является, или в будущем может стать, серьезным конкурентным преимуществом.
В этой связи, для оценки уровня инновационной активности субъектов Российской Федерации очень важно учитывать мероприятия, реализуемые в рамках региональной инновационной политики, прежде всего, объемы финансирования программ развития инновационной деятельности, в том числе, в рамках программ социально-экономического развития региона, а также показатели затрат на инновации предприятий и организаций.
Поэтому, наряду с показателями инновационного потенциала и результативности инновационной деятельности (в соответствии с мировой практикой), в систему показателей, характеризующих уровень инновационной активности субъектов Российской Федерации целесообразно включить показатели, предполагающие количественную оценку упомянутых
выше дополнительных факторов, то есть показатели, характеризующие, на самом деле, усилия региональных властей по созданию на своей территории условий для развития инновационной деятельности. Эти усилия выражаются как количеством действующих на территории региона организаций инновационной инфраструктуры, так и объемом затрат на инновации из регионального бюджета, внебюджетных фондов и собственных средств предприятий региона. Предполагаем, что эти затраты включают также финансирование региональными властями программ и проектов, нацеленных на повышение инновационной активности региональных производителей товаров и услуг (проведение выставок, конкурсов инноваций и т. п.).
2. Построение системы показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации
На основе анализа мирового опыта [2, 4], учитывая приведенные выше особенности распределения научного и образовательного потенциала на территории Российской Федерации, а также особенности формирования и реализации инновационной политики субъектами Российской Федерации, для оценки уровня инновационной активности российских регионов представляется целесообразным принять систему показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации в виде, приведенном в табл. 1.
Такая система показателей представляется достаточно удобной, так как позволяет отдельно анализировать и сравнивать инновационный потенциал и результативность инновационной деятельности на территории субъектов Российской Федерации, а также выявить результативность усилий региональных администраций в плане создания инновационной инфраструктуры и благоприятного инновационного климата.
Во всем процессе анализа инновационной активности наиболее ответственным этапом является сбор и интерпретация полученных статистических данных. Понятно, что наиболее непредвзятая оценка получается тогда, когда все данные поступают из регулярных государственных статистических наблюдений. Однако, в настоящее время ряд необходимых показателей не может быть получен из статистических наблюдений. Это в первую очередь касается таких показателей, как число действующих организаций инновационной инфраструктуры, а также показателей инновационного климата, которые характеризуют политику и усилия региональных администраций по созданию в регионе инновационной инфраструктуры и формированию предпринимательского и инновационного климата. Аналогично, такой важный показатель инновационного потенциала региона, как численность населения, охваченного программами непрерывного обучения, можно получить лишь в результате специальных обследований.
Таким образом, из сказанного выше следует, что для использования предложенной системы пока-
Таблица 1
Система показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации
№№ п/п Наименование показателя Измеряемый параметр
I. Инновационный потенциал
1. Удельный вес населения с высшим образованием, занятого в экономике региона. Человеческие ресурсы.
2. Удельный вес населения, охваченного всеми формами непрерывного обучения. Человеческие ресурсы.
3. Затраты коммерческих организаций на исследования и разработки. Ресурсы, направляемые региональными предприятиями на финансирование исследований и разработок.
4. Затраты коммерческих организаций на технологические инновации. Ресурсы, направляемые региональными предприятиями на финансирование технологических инноваций.
II. Инновационная инфраструктура и инновационный климат
5. Доля организаций инновационной инфраструктуры в общем числе организаций и предприятий. Уровень развития инновационной инфраструктуры.
6. Суммарный бюджет инновационных проектов, реализуемых на территории региона и финансируемых из региональных источников. Инновационный климат.
7. Доля инновационных организаций, имевших кооперационные связи в процессе инноваций. Инновационный климат.
8. Доля организаций, занятых в секторе высокотехнологичных услуг. Уровень развития инфраструктуры высокотехнологичных услуг.
III. Результативность инновационной деятельности
9. Занятость в секторе высокотехнологичных услуг. Занятость в секторе высокотехнологичных услуг как результат инновационной деятельности.
10. Занятость в секторе средне- высокотехнологичных и высокотехнологичных производств. Занятость на высокотехнологичных производствах как результат инновационной деятельности.
11. Число созданных передовых производственных технологий. Результативность инновационной деятельности.
12. Число поданных заявок на выдачу патентов на изобретения и полезные модели. Результативность инновационной деятельности.
13. Доля организаций, осуществляющих технологические, организационные и маркетинговые инновации. Уровень инновационной активности организаций.
14. Текущие затраты на исследования и разработки в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг. Наукоемкость произведенной продукции.
15. Инновационные товары, работы, услуги в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг. Удельный вес инноваций в произведенной продукции.
16. Доля отгруженной инновационной продукции, работ и услуг инновационного характера за пределы Российской Федерации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг. Уровень продвижения инновационной продукции на международные рынки.
зателей (табл. 1) в целях сравнительного анализа и мониторинга инновационной активности субъектов Российской Федерации ее необходимо адаптировать к той информационной базе, которая формируется на основе государственных статистических наблюдений [5, 6].
3. Адаптация системы показателей инновационной активности к данным официально публикуемых статистических сборников
Рассмотрим те показатели табл. 1, которые нуждаются в адаптации и дополнительных пояснениях.
Показатели инновационного потенциала.
Из показателей, характеризующих инновационный потенциал региона, нам придется модифицировать показатель № 2, так как численность населения,
охваченного всеми формами непрерывного обучения, направленного на повышение квалификации, статистически не обследуется. В этом случае используем размещенные на сайте Росстата данные о численности работников государственной гражданской службы субъектов Российской Федерации, повышающих свою квалификацию, полагая, что они пропорциональны численности населения региона, охваченного системами непрерывного обучения.
Показатели инновационной инфраструктуры и инновационного климата.
По определению [7] инновационная инфраструктура — это «совокупность субъектов инновационной деятельности, способствующих осуществлению инновационной деятельности, включая предоставление
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
услуг по созданию и реализации инновационной продукции».
Для оценки инновационной инфраструктуры субъектов российской Федерации (показатель № 5) использованы данные, размещенные на сайте Национального центра по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем (МИИРИС).
Одним из основных показателей инновационного климата в регионе является показатель № 6 «Суммарный бюджет инновационных проектов, реализуемых на территории региона и финансируемых из региональных источников». Этот показатель характеризует объем финансовых ресурсов, направляемых на поддержку региональных инновационных проектов из средств региональных организаций, включая финансирование из средств регионального бюджета, организаций высшего образования, венчурных и иных фондов, зарубежных источников и др. Фактически этот показатель характеризует эффективность региональной политики в плане формирования благоприятного инновационного климата. Статистические наблюдения объемов финансирования региональных инновационных проектов как таковые не проводятся. Поэтому рассматриваемый показатель следует модифицировать, например, к виду: «Затраты на технологические инновации из всех источников, кроме средств федерального бюджета». Числовое значение этого показателя для каждого региона получаем из результатов государственного статистического наблюдения по форме 4-инновация.
Показатель № 7 «Доля инновационных организаций, имеющих кооперационные связи в процессе инноваций» также характеризует инновационный климат в регионе, давая возможность определить уровень диффузии знаний в процессе инноваций. Числовое значение этого показателя может быть получено из результатов статистических наблюдений по форме 4-инновация.
Показатель № 8 «Доля организаций, занятых в секторе высокотехнологичных услуг» характеризует уровень обеспеченности региона высокотехнологичными услугами.
Поскольку в настоящее время в Российской Федерации отсутствует официальная классификация высокотехнологичных услуг, воспользуемся классификатором ЕС [8], относящим к высокотехнологичным услугам, требующим специальных знаний, (high tech knowledge intensive services) почту и телекоммуникации, компьютерную и смежную деятельность, научные исследования и разработки.
Учитывая тот факт, что российская статистика не обследует организации по виду деятельности «компьютерная и смежная деятельность», соответствующий показатель для субъектов Российской Федерации приходится сократить до вида: «Доля организаций, занятых в секторе связи, исследований и разработок».
Показатели результативности инновационной деятельности
Предложенные в табл. 1 показатели результативности инновационной деятельности субъектов Российской Федерации частично соответствуют показателям Европейского регионального инновационного обзора [2]. Однако, следует обязательно отметить одну существенную разницу: показатели европейского регионального обзора в основном апеллируют к деятельности малых инновационных предприятий, как наиболее активной с точки зрения инноваций части предпринимательского сектора. Российская статистика подобных детальных наблюдений деятельности малых инновационных предприятий не осуществляет, поэтому показатели результативности инновационной деятельности, включенные в табл. 1, предполагают оценку занятости и результативности инновационных предприятий и организаций региона, отчитывающихся по статистической форме № 4-инновации.
В соответствии с новой классификацией секторов производства и видов услуг по степени технологичности, введенной ОЭСР и ЕС, показатель № 9 приводим к виду «Доля персонала, занятого в секторах связи, ИКТ, в исследованиях и разработках». Поскольку данные о численности специалистов по информационным и коммуникационным технологиям собираются по форме 3-информ без разбиения по секторам деятельности, то численность персонала, занятого в секторе ИКТ, определяем по показателю «Численность специалистов по информационным и коммуникационным технологиям высшего уровня квалификации», который включает таких специалистов, как разработчики и аналитики компьютерных систем, программисты, инженеры — электроники, инженеры по связи и приборостроению. Численность персонала, занятого в секторе связи и исследований и разработок определяем по официальной публикации Росстата.
Показатель № 10 предполагает оценку численности занятых в секторе средне-высокотехнологичных и высокотехнологичных производств (по терминологии ОЭСР/ЕС).
К сожалению, в настоящее время показатель занятости в средне-высокотехнологичных и высокотехнологичных секторах не входит в систему показателей государственной статистики и может быть получен только в ходе специальных обследований. По этой причине, следуя основной цели настоящей работы, в адаптированную систему показателей инновационной активности показатель численности занятых на высокотехнологичных производствах не включен.
Показатели с № 11 по № 16 в адаптации не нуждаются.
Основная трудность при организации и проведении мониторинга различных территориальных образований (стран, регионов), в том числе субъектов Российской Федерации, заключается в том, что
необходимо обеспечить сопоставление различных по масштабам промышленной и научно-технической деятельности, по численности и структуре населения, и другим параметрам, объектов исследования. Исходя из этого, адаптированная система показателей построена таким образом, что числовые значения всех показателей являются величинами относительными.
В итоге, получаем систему показателей, характеризующих инновационную активность субъектов Российской Федерации (табл. 2), адаптированную к имеющейся и доступной статистической информации. Безусловно, факт адаптации системы показателей несколько снижает сопоставимость с показателями европейских региональных инновационных обзоров, однако решает другую важную задачу — создания системы показателей, пригодной для сравнительного анализа и мониторинга инновационной активности субъектов Российской Федерации.
4. Результаты сравнительного анализа инновационной активности субъектов Российской Федерации
Сравнительный анализ инновационной активности субъектов Российской Федерации выполнен на основе данных официальной статистики за 2008 год. Использован лишь один показатель 2007 г. — объем валового регионального продукта (ВРП), значение которого публикуется Росстатом с задержкой в 1 год.
В нашем случае это не имеет принципиального значения, поскольку объем ВРП используется для расчета только одного показателя — «Затраты на технологические инновации из всех источников, кроме средств федерального бюджета,% от ВРП», который, в значительной степени, обусловлен результатами региональной экономики предыдущего года.
В качестве интегрального показателя инновационной активности субъектов Российской Федерации использован Сводный индекс инновационной активности (СИИА). Расчет СИИА, а также агрегатных индексов второго порядка, произведенный по описанной в [1] методике в соответствии с числовыми значениями показателей табл. 2, полученными из указанных выше источников, дает следующие значения индексов инновационной активности субъектов Российской Федерации (табл. 3).
Здесь ИИП — индекс инновационного потенциала, ИИИК — индекс инновационной инфраструктуры и инновационного климата, ИРИД — индекс результативности инновационной деятельности.
В крайнем правом столбце табл. 3 приведен коэффициент использования инновационного потенциала (КИИП) — формальный показатель, полученный как частное от деления значения индекса результативности инновационной деятельности на значение индекса инновационного потенциала.
Таблица 2
Адаптированная система показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации
№№ п/п Наименование показателя, единица измерения
I. Инновационный потенциал
1. Удельный вес населения, имеющего высшее образование и занятого в экономике региона, в общей среднегодовой численности занятых в экономике региона, %
2. Удельный вес работников государственной гражданской службы, повышающих квалификацию, на 1000 занятых в экономике региона, %
3. Внутренние затраты на научные исследования и разработки из средств организаций предпринимательского сек-тора,% от общих затрат на ИР
4. Затраты на технологические инновации из собственных средств организаций, % от общих затрат на инновации
II. Инновационная инфраструктура и инновационный климат
5. Доля организаций инновационной инфраструктуры в общем числе организаций и предприятий, %
6. Затраты на технологические инновации из всех источников, кроме средств федерального бюджета, % от ВРП
7. Доля организаций, имевших кооперационные связи при разработке технологических, маркетинговых и организационных инноваций в общем числе инновационных предприятий, %
8. Доля организаций в секторах связи, исследований и разработок в общем числе организаций,%
III. Результативность инновационной деятельности
9. Доля персонала, занятого в секторах связи, ИКТ, в исследованиях и разработках, в общей численности занятых в экономике региона, %
10. Число созданных передовых производственных технологий на 10 000 занятых в экономике региона, ед.
11. Число поданных патентных заявок на изобретения и полезные модели на 10 000 занятых в экономике региона, ед.
12. Доля организаций, осуществляющих технологические, организационные и маркетинговые инновации в общем числе организаций, %
13. Удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, %
14. Объем инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %
15. Доля отгруженной инновационной продукции, работ и услуг инновационного характера за пределы Российской Федерации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг, %
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
Таблица 3
Индексы инновационной активности субъектов Российской Федерации, 2008 г.
Субъекты Российской Федерации ИИП ИИИК ИРИД СИИА КИИП
Центральный Ф О 0,406 0,156 0,357 0,306 0,88
Белгородская область 0,288 0,274 0,324 0,295 1,12
Брянская область 0,318 0,346 0,191 0,285 0,60
Владимирская область 0,344 0,253 0,228 0,275 0,66
Воронежская область 0,287 0,330 0,334 0,317 1,16
Ивановская область 0,308 0,153 0,222 0,228 0,72
Калужская область 0,348 0,324 0,362 0,345 1,04
Костромская область 0,408 0,154 0,151 0,237 0,37
Курская область 0,465 0,258 0,149 0,291 0,32
Липецкая область 0,395 0,217 0,160 0,258 0,41
Московская область 0,368 0,194 0,412 0,325 1,12
Орловская область 0,470 0,281 0,264 0,338 0,56
Рязанская область 0,385 0,176 0,191 0,251 0,49
Смоленская область 0,368 0,206 0,146 0,240 0,40
Тамбовская область 0,286 0,393 0,186 0,288 0,65
Тверская область 0,430 0,148 0,235 0,271 0,55
Тульская область 0,367 0,285 0,167 0,273 0,46
Ярославская область 0,305 0,250 0,307 0,287 1,01
г. Москва 0,491 0,109 0,519 0,373 1,06
Северо-Западный ФО 0,432 0,134 0,272 0,279 0,63
Республика Карелия 0,180 0,260 0,114 0,185 0,64
Республика Коми 0,438 0,249 0,207 0,298 0,47
Архангельская область 0,445 0,259 0,151 0,285 0,34
Вологодская область 0,373 0,219 0,175 0,256 0,47
Калининградская область 0,328 0,088 0,164 0,193 0,50
Ленинградская область 0,404 0,108 0,124 0,212 0,31
Мурманская область 0,538 0,425 0,131 0,365 0,24
Новгородская область 0,430 0,478 0,336 0,414 0,78
Псковская область 0,318 0,148 0,106 0,191 0,33
г. Санкт-Петербург 0,512 0,087 0,472 0,357 0,92
Южный Ф О 0,346 0,175 0,166 0,229 0,48
Республика Адыгея 0,399 0,208 0,108 0,238 0,27
Республика Дагестан 0,323 0,300 0,182 0,268 0,56
Республика Ингушетия 0,346 0,125 0,045 0,172 0,13
Субъекты Российской Федерации ИИП ИИИК ИРИД СИИА КИИП
Кабардино-Балкарская Республика 0,349 0,226 0,100 0,225 0,29
Республика Калмыкия 0,280 0,054 0,078 0,137 0,28
Карачаево-Черкесская Республика 0,274 0,396 0,140 0,270 0,51
Республика Северная Осетия — Алания 0,425 0,209 0,101 0,245 0,24
Чеченская Республика 0,123 0,163 0,025 0,104 0,20
Краснодарский край 0,304 0,084 0,130 0,173 0,43
Ставропольский край 0,498 0,110 0,331 0,313 0,66
Астраханская область 0,355 0,265 0,096 0,238 0,27
Волгоградская область 0,395 0,285 0,168 0,283 0,43
Ростовская область 0,282 0,210 0,193 0,228 0,69
Приволжский Ф О 0,369 0,272 0,307 0,316 0,83
Республика Башкортостан 0,379 0,211 0,211 0,267 0,56
Республика Марий Эл 0,402 0,215 0,131 0,249 0,33
Республика Мордовия 0,361 0,367 0,205 0,311 0,57
Республика Татарстан 0,397 0,334 0,406 0,379 1,02
Удмуртская Республика 0,345 0,288 0,154 0,262 0,45
Чувашская Республика 0,499 0,394 0,212 0,369 0,42
Пермский край 0,472 0,250 0,414 0,379 0,88
Кировская область 0,310 0,194 0,269 0,258 0,87
Нижегородская область 0,356 0,402 0,354 0,371 0,99
Оренбургская область 0,396 0,249 0,173 0,273 0,44
Пензенская область 0,270 0,249 0,251 0,257 0,93
Самарская область 0,364 0,200 0,456 0,340 1,25
Саратовская область 0,392 0,193 0,196 0,260 0,50
Ульяновская область 0,590 0,256 0,360 0,402 0,61
Уральский Ф О 0,308 0,215 0,192 0,238 0,62
Курганская область 0,452 0,335 0,163 0,317 0,36
Свердловская область 0,283 0,272 0,306 0,287 1,08
Тюменская область 0,487 0,199 0,111 0,265 0,23
Челябинская область 0,166 0,292 0,225 0,228 1,35
Субъекты Российской Федерации ИИП ИИИК ИРИД СИИА КИИП
Сибирский Ф О 0,376 0,173 0,170 0,240 0,45
Республика Алтай 0,232 0,048 0,088 0,123 0,38
Республика Бурятия 0,397 0,177 0,188 0,254 0,47
Республика Тыва 0,227 0,254 0,184 0,221 0,81
Республика Хакасия 0,408 0,218 0,065 0,230 0,16
Алтайский край 0,375 0,186 0,150 0,237 0,40
Забайкальский край 0,375 0,260 0,159 0,265 0,42
Красноярский край 0,385 0,234 0,199 0,273 0,52
Иркутская область 0,378 0,184 0,163 0,242 0,43
Кемеровская область 0,325 0,177 0,114 0,205 0,35
Новосибирская область 0,329 0,082 0,286 0,232 0,87
Общие тенденции поведения индексов, за небольшим исключением, таковы:
1 в регионах центра России (Центральный, СевероЗападный и Приволжский федеральные округа) индексы инновационного потенциала имеют наибольшие значения, индексы инновационной инфраструктуры — наименьшие-
2 в регионах остальных федеральных округов наибольшие значения также имеют индексы инновационного потенциала, а наименьшие — индексы результативности инновационной деятельности.
Говоря об эффективности использования регионального инновационного потенциала, следует отметить, что только у 10 регионов (в основном, промышленных регионов Центральной России, Поволжья и Урала) значения индексов результативности инновационной деятельности превышают значения индексов инновационного потенциала, что, в принципе, свидетельствует об эффективном использовании регионального инновационного потенциала данными субъектами Российской Федерации. Максимальный коэффициент использования инновационного потенциала имеют крупные промышленные регионы — Челябинская (1,35) и Самарская (1,25) области.
В соответствии с результатами, представленными в табл. 3, получаем распределение субъектов Российской Федерации (табл. 4) по рассчитанному на основе предложенной системы показателей сводному индексу инновационной активности.
В соответствии с предложенной системой показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации значение сводного индекса инновационной активности региона определяется значениями 15 показателей, формирующих одновременно 3 агрегатных индекса, которые, по сути, харак-
Субъекты Российской Федерации ИИП ИИИК ИРИД СИИА КИИП
Омская область 0,416 0,115 0,206 0,245 0,50
Томская область 0,357 0,430 0,329 0,372 0,92
Дальневосточный Ф О 0,399 0,232 0,147 0,259 0,37
Республика Саха (Якутия) 0,391 0,322 0,141 0,285 0,36
Камчатский край 0,448 0,190 0,182 0,273 0,41
Приморский край 0,375 0,156 0,191 0,241 0,51
Хабаровский край 0,439 0,267 0,174 0,293 0,40
Амурская область 0,216 0,332 0,125 0,225 0,58
Магаданская область 0,551 0,436 0,429 0,472 0,78
Сахалинская область 0,486 0,193 0,087 0,256 0,18
Еврейская автономная область 0,366 0,218 0,090 0,225 0,25
Чукотский автономный округ 0,477 0,250 0,109 0,279 0,23
теризуют факторы, определяющие уровень инновационной активности региона.
В результате проведенных расчетов получаем три группы регионов, которые по факторным признакам можно объединить в кластеры на основании расчетных значений индексов (рис. 1−3).
Кластер регионов-лидеров по эффективности использования инновационного потенциала объединяет упомянутые выше 10 регионов, которые представлены на рис. 4. На этой же диаграмме показаны еще четыре региона, которые имеют коэффициент использования инновационного потенциала, превышающий 0,90, то есть в ближайшей перспективе могут войти в кластер наиболее эффективных инновационных субъектов Российской Федерации.
В итоге проведенных расчетов мы получили 3 региональных кластера, состоящих из регионов-ли-деров по факторам инновационной активности и характеризующихся наивысшими значениями соответствующих инновационных индексов. Кроме этого, определен еще один региональный кластер, включающий регионы — лидеры по эффективности использования инновационного потенциала. Все полученные кластеры являются так называемыми пересекающимися множествами, некоторые элементы каждого из которых принадлежат также другим кластерам.
Необходимо отметить один принципиальный момент: предложенную методику можно использовать и по одному единственному объекту (региону, муниципальному образованию, наукограду), если проводить наблюдения в течение ряда лет и рассчитывать соответствующие значения показателей. При этом получается картина эволюции (тренды) инновационных индексов изучаемого объекта, на основе которой можно формировать инновационную политику и принимать управленческие решения.
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
Таблица 4
Распределение субъектов Российской Федерации по сводному индексу инновационной активности, 2008 г.
Субъект Российской Федерации СИИА Субъект Российской Федерации СИИА
Магаданская область 0,472 Тюменская область 0,265
Новгородская область 0,414 Забайкальский край 0,265
Ульяновская область 0,402 Удмуртская Республика 0,262
Республика Татарстан 0,379 Саратовская область 0,260
Пермский край 0,379 Липецкая область 0,258
г. Москва 0,373 Кировская область 0,258
Томская область 0,372 Пензенская область 0,257
Нижегородская область 0,371 Вологодская область 0,256
Чувашская Республика 0,369 Сахалинская область 0,256
Мурманская область 0,365 Республика Бурятия 0,254
г. Санкт-Петербург 0,357 Рязанская область 0,251
Калужская область 0,345 Республика Марий Эл 0,249
Самарская область 0,340 Омская область 0,245
Орловская область 0,338 Республика Северная Осетия — Алания 0,245
Московская область 0,325 Иркутская область 0,242
Воронежская область 0,317 Приморский край 0,241
Курганская область 0,317 Смоленская область 0,240
Ставропольский край 0,313 Республика Адыгея 0,238
Республика Мордовия 0,311 Астраханская область 0,238
Республика Коми 0,298 Костромская область 0,237
Белгородская область 0,295 Алтайский край 0,237
Хабаровский край 0,293 Новосибирская область 0,232
Курская область 0,291 Республика Хакасия 0,230
Тамбовская область 0,288 Ростовская область 0,228
Ярославская область 0,287 Ивановская область 0,228
Свердловская область 0,287 Челябинская область 0,228
Архангельская область 0,285 Кабардино-Балкарская Республика 0,225
Брянская область 0,285 Амурская область 0,225
Республика Саха (Якутия) 0,285 Еврейская автономная область 0,225
Волгоградская область 0,283 Республика Тыва 0,221
Чукотский автономный округ 0,279 Ленинградская область 0,212
Владимирская область 0,275 Кемеровская область 0,205
Камчатский край 0,273 Калининградская область 0,193
Тульская область 0,273 Псковская область 0,191
Оренбургская область 0,273 Республика Карелия 0,185
Красноярский край 0,273 Краснодарский край 0,173
Тверская область 0,271 Республика Ингушетия 0,172
Карачаево-Черкесская Республика 0,270 Республика Калмыкия 0,137
Республика Дагестан 0,268 Республика Алтай 0,123
Республика Башкортостан 0,267 Чеченская Республика 0,104
0,600
^ ^ ^
Рис. 1. Кластер регионов-лидеров по фактору инновационного потенциала, 2008 г.
Рис. 2. Кластер регионов-лидеров по фактору инновационной инфраструктуры и инновационного климата, 2008 г.
0,600
0,500
& gt-'- п2?& quot- ^ а & lt-ь
Рис. 3. Кластер регионов-лидеров по фактору результативности инновационной деятельности, 2008 г.
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010
Рис. 4. Кластер регионов-лидеров по эффективности использования инновационного потенциала, 2008 г.
5. Сопоставление инновационной активности субъектов Российской Федерации и регионов Европы
Предложенная в настоящей работе система показателей инновационного развития субъектов Российской Федерации позволяет сопоставить российские регионы и регионы Европы по уровню их инновационной активности. Сравнивая полученные значения сводного индекса инновационной активности субъектов Российской Федерации с данными, приведенными в европейском региональном инновационном обзоре (ЕРИО) 2009 г. [2], следует отметить, что в ЕРИО-2009 сопоставлялись данные по европейским регионам за 2004 и 2006 гг., а в нашем случае — данные по российским регионам за 2008 г. При сопоставлении результатов исходим из того, что инновационная активность европейских регионов с 2006 по 2008 гг. принципиально не изменилась. По результатам европейского инновационного обзора все участвовавшие регионы (201 европейский регион) были разделены на 5 групп: инноваторы высокого уровня, инноваторы средне-высокого уровня, инноваторы среднего уровня, инноваторы средне-низкого уровня и инноваторы низкого уровня.
Общие результаты ЕРИО-2009 приведены в табл. 5.
Сопоставление полученных значений индексов по российским регионам с данными табл. 5 показывает, что российские регионы-лидеры по фактору инновационного потенциала соответствуют европейским регионам, определенным как «инноваторы среднего уровня»: Фрайбург и Тюрингия в Германии, Риоха, Кастилия — Ла Манча, Экстремадура и Балеарские острова в Испании, регион Парижа во Франции.
Российские регионы-лидеры по результативности инновационной деятельности соответствуют европейским регионам следующим образом:
1 г. Москва (с некоторой долей условности) в европейской терминологии может быть отнесена
к «инноваторам высокого уровня» (Валлония в Бельгии, Наварра в Испании, Средняя Чехия в Чехии и др.) —
2 г. Санкт-Петербург, Самарская область и Магаданская область могут быть отнесены к «инноваторам средне-высокого уровня» (Галиция в Испании, Поморское в Польше, и др.) —
3 Пермский край, Московская область и Республика Татарстан могут быть отнесены к «инноваторам среднего уровня" —
4 Калужская область, Ульяновская область и Нижегородская область — к «инноваторам средненизкого уровня" —
5 остальные — к «инноваторам низкого уровня». Проведенное сопоставление инновационной активности субъектов Российской Федерации и регионов Европы на основании адаптированной системы показателей инновационной активности субъектов Российской Федерации показывает, что большинство российских регионов относятся к «инноваторам низкого уровня».
* * *
Модернизация российской экономики, ставящая задачу повышения конкурентоспособности российских производителей через 10−15 лет до уровня крупнейших экономик мира, и по определению относящаяся к инновационной деятельности, должна, в итоге, привести к созданию эффективной системы управления инновационной деятельностью на национальном уровне и на уровне субъектов Российской Федерации.
Сравнительный анализ инновационной активности субъектов Российской Федерации, выполненный по методике, соответствующей методике ОЭСР и ЕС, на основе данных российской государственной статистики, показал, что уровень инновационной активности ведущих российских регионов не столь драматично отличается от уровня инновационной активности европейских регионов, что, в общем, опро-
Таблица 5
Результаты европейского регионального инновационного обзора, 2009
Инноваторы высокого уровня Инноваторы средне-высокого уровня Инноваторы среднего уровня Инноваторы средне-низкого Инноваторы низкого уровня
Кол-во регионов, 2004 25 63 31 45 37
Кол-во регионов, 2006 25 66 31 42 37
2004 & amp- 2006
СИИА 0. 672 0. 537 0. 448 0. 360 0. 271
Потенциал 0. 630 0. 563 0. 431 0. 357 0. 260
Деятельность фирм 0. 746 0. 540 0. 447 0. 328 0. 238
Результативность 0. 623 0. 508 0. 466 0. 403 0. 323
1) Источник: H. Hollanders, S. Tarantola, A. Loschky. Regional Innovation Scoreboard (RIS) 2009. Pro Inno Europe. 2009, с. 18.
вергает часто звучащие оценки о значительном отставании России в области инновационного развития. Поправку в сторону улучшения показателей российских регионов можно ожидать при приведении российской инновационной статистики в соответствии с инновационной статистикой ЕС, что снимет необходимость применять адаптированную систему показателей.
Полученные значения инновационных индексов позволяют провести сравнительный анализ субъектов Российской Федерации по факторам инновационной активности, изучить и распространить опыт регионов-лидеров. Особый интерес, как кажется, представляет изучение опыта регионов-лидеров по использованию инновационного потенциала.
Вместе с тем, следует напомнить, что сравнительный анализ инновационной активности российских регионов выполнен при условии некоторых упрощений и адаптации предложенной системы показателей к имеющейся информационной базе государственной статистики, что со всей очевидностью указывает на острую необходимость совершенствования статистики инновационной деятельности и приведения российского понятийного аппарата в области инноваций к европейскому уровню (включая введение классификации видов деятельности по уровню технологической сложности).
Несмотря на все изложенные выше факторы, препятствующие адекватному сопоставлению эффективности инновационной деятельности в Российской Федерации и зарубежных странах, на современном этапе предложенная система показателей инновационной активности может быть использована для ведения мониторинга развития региональных инновационных систем субъектов Российской Федерации.
Литература
1. Киселев В. Н. Об оценке уровня инновационного активности субъектов Российской Федерации. Инновации. № 10. 2009.
2. Hollanders H., Tarantola S., Loschky A. Regional Innovation Scoreboard (RIS) 2009. Pro Inno Europe. 2009.
3. Министерство образования и науки РФ. Национальная инновационная система и государственная инновационная политика Российской Федерации. Базовый доклад к обзору ОЭСР национальной инновационной системы Российской Федерации. М. 2009.
4. Fraas М. Oslo innovation scoreboard 2004. Revealed regional summary innovation index for the Oslo Region. Oslo. Norway. 2004.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Статистический сборник. М. 2009.
6. Индикаторы инновационной деятельности: 2009. Статистический сборник. М. :ТЕУС. 2009.
7. Основные направления политики Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года (утверждены Правительством Российской Федерации 5 августа 2005 г. N 2473п-П7).
8. Eurostat. Science, technology and innovation in Europe. 2008.
Comparative analysis of innovation activity of subjects of the Russian Federation
V.N. Kiselev, Head of international science and innovation policy studies division, Centre for Science Research and Statistics, Moscow
The article presents results of comparative analysis of innovation activity of subjects of the Russian Federa -tion. The analysis is based on original system of indicators and carried out according to the 2008 official statistics data. The results of the analysis are compatible with the European regional innovation scoreboard results.
Keywords: level of innovation activity, innovation activity index, system of indicators, innovation policy, innovation potential, monitoring of innovation activity, innovation infrastructure, innovation climate, innovation output.
ИННОВАЦИИ № 4 (138), 2010

Показать Свернуть
Заполнить форму текущей работой