Оценка инновационного потенциала региона на примере Владимирской области
ля осуществления инновационной деятельности регионы должны обладать достаточной величиной инновационного потенциала.
Инновационный потенциал региона оцениваем с помощью показателей, сведенных в пять групп и представленных в табл. 1.
Таблица 1 - Система показателей оценки инновационного потенциала региона
Анализ проводится на примере Владимирской области, территория которой принадлежит Центральному федеральному округу, за период 2015-2018 гг. в анализ сравнения добавляем еще 4 области этого же округа: Ивановская, Калужская, Липецкая, Орловская.
Региональная инвестиционно-инновационная политика представляет собой систему мер, осуществляемых региональными органами власти и управления по привлечению и рациональному использованию инвестиционных и инновационных ресурсов всех форм собственности с целью устойчивого и социально ориентированного развития региона.
Система формирования и реализации региональной инвестиционной политики представляет систему взаимосвязанных факторов. К основным факторам, от которых зависит содержание региональной инвестиционной политики, относится инвестиционный климат в регионе и уровень инвестиционных рисков.
Указанные факторы, главным образом, связаны с объективно обусловленными региональными особенностями экономики, которые, в свою очередь, определяет
Комплекс природно-географических, исторических, демократических и других факторов. Инвестиционный климат региона представляет собой сложившуюся в течение ряда лет совокупность различных природно-географических, социально-экономических, экологических условий, определяющих масштабы (объемы и темпы) привлечения частных инвестиций в основной капитал региона.
Владимирская область расположена в центре Европейской части России и входит в состав Центрального федерального округа. Владимирская область занимает площадь 29,08 тыс. кв. км или 0,17 % территории Российской Федерации (69 место по РФ). Население области составляет 1342,099 тыс. человек, из которых 78,2 % - городские жители и 21,8 % - сельское население. Средняя расчетная плотность населения области в 2021 году составила 46,15 чел./км2. Владимирская область состоит из 16 районов, 4 города областного значения. В таблицах 2.1-2.5 представлены данные, необходимые для расчета показателей по регионам.
Таблица 2.1 - Показатели Владимирской области
Показатели |
Условное обозначение |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике |
Н1 |
0,0079 |
0,0078 |
0,0077 |
0,0074 |
2. Отношение численности докторов, кандидатов, докторантов, аспирантов к численности занятых в экономике |
Н2 |
0,0008 |
0,0005 |
0,0004 |
0,0004 |
3. Доля работников с высшим образованием в численности занятых в экономике |
К1 |
0,271 |
0,273 |
0,296 |
0,276 |
4. Отношение численности студентов Вузов к численности занятых в экономике |
К2 |
0,047 |
0,039 |
0,04 |
0,04 |
5. Коэффициент годности основных фондов |
Т1 |
0,562 |
0,562 |
0,58 |
0,549 |
6. Коэффициент обновления основных фондов |
Т2 |
6,2 |
6,8 |
6,7 |
6,5 |
7. Фондовооруженность труда |
Т3 |
0,50 |
0,57 |
0,61 |
0,67 |
8. Отношение объемов инвестиций в основной капитал к ВРП |
Э1 |
0,194 |
0,18 |
0,19 |
0,153 |
9. Отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП |
Э2 |
1,02 |
1,15 |
1,31 |
1,14 |
10. Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе организаций, использовавших ИКТ |
И1 |
0,93 |
0,919 |
0,903 |
0,945 |
11. Отношение затрат на ИКТ к ВРП |
И2 |
0,027 |
0,017 |
0,015 |
0,015 |
12. Число персональных компьютеров на 100 работников |
И3 |
43 |
44 |
44 |
46 |
13. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения |
И4 |
79,2 |
80,3 |
80,6 |
80,7 |
Таблица 2.2 - Показатели Ивановской области
Показатели |
Условное обозначение |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике |
Н1 |
0,0006 |
0,0006 |
0,0005 |
0,0005 |
2. Отношение численности докторов, кандидатов, докторантов, аспирантов к численности занятых в экономике |
Н2 |
0,00024 |
0,00024 |
0,00021 |
0,0002 |
3. Доля работников с высшим образованием в численности занятых в экономике |
К1 |
0,286 |
0,297 |
0,302 |
0,296 |
4. Отношение численности студентов Вузов к численности занятых в экономике |
К2 |
0,06 |
0,052 |
0,049 |
0,049 |
5. Коэффициент годности основных фондов |
Т1 |
0,552 |
0,552 |
0,609 |
0,597 |
6. Коэффициент обновления основных фондов |
Т2 |
4,1 |
3,8 |
3,1 |
3,7 |
7. Фондовооруженность труда |
Т3 |
0,52 |
0,54 |
0,54 |
0,56 |
8. Отношение объемов инвестиций в основной капитал к ВРП |
Э1 |
0,142 |
0,130 |
0,164 |
0,126 |
9. Отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП |
Э2 |
0,0039 |
0,0036 |
0,0032 |
0,0034 |
10. Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе организаций, использовавших ИКТ |
И1 |
0,914 |
0,942 |
0,939 |
0,933 |
11. Отношение затрат на ИКТ к ВРП |
И2 |
0,002 |
0,002 |
0,001 |
0,001 |
12. Число персональных компьютеров на 100 работников |
И3 |
48 |
49 |
50 |
52 |
13. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения |
И4 |
86,5 |
90,8 |
92,0 |
92,6 |
Таблица 2.3 - Показатели Калужской области
Показатели |
Условное обозначение |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике |
Н1 |
0,0197 |
0,0197 |
0,0180 |
0,0178 |
2. Отношение численности докторов, кандидатов, докторантов, аспирантов к численности занятых в экономике |
Н2 |
0,0017 |
0,0016 |
0,0014 |
0,0013 |
3. Доля работников с высшим образованием в численности занятых в экономике |
К1 |
0,294 |
0,300 |
0,309 |
0,215 |
4. Отношение численности студентов Вузов к численности занятых в экономике |
К2 |
0,043 |
0,036 |
0,036 |
0,035 |
5. Коэффициент годности основных фондов |
Т1 |
0,501 |
0,471 |
0,472 |
0,474 |
6. Коэффициент обновления основных фондов |
Т2 |
13,1 |
8,0 |
8,2 |
8,4 |
7. Фондовооруженность труда |
Т3 |
0,83 |
0,90 |
0,98 |
1,09 |
8. Отношение объемов инвестиций в основной капитал к ВРП |
Э1 |
0,273 |
0,227 |
0,214 |
0,180 |
9. Отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП |
Э2 |
0,029 |
0,0249 |
0,0146 |
0,0153 |
10. Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе организаций, использовавших ИКТ |
И1 |
0,919 |
0,917 |
0,939 |
0,936 |
11. Отношение затрат на ИКТ к ВРП |
И2 |
0,034 |
0,025 |
0,025 |
0,020 |
12. Число персональных компьютеров на 100 работников |
И3 |
48 |
49 |
49 |
50 |
13. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения |
И4 |
86,2 |
86,5 |
87,9 |
88,5 |
Таблица 2.4 - Показатели Липецкой области
Показатели |
Условное обозначение |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике |
Н1 |
0,0014 |
0,0012 |
0,0010 |
0,0011 |
2. Отношение численности докторов, кандидатов, докторантов, аспирантов к численности занятых в экономике |
Н2 |
0,00055 |
0,00047 |
0,00044 |
0,00046 |
3. Доля работников с высшим образованием в численности занятых в экономике |
К1 |
0,303 |
0,289 |
0,316 |
0,313 |
4. Отношение численности студентов Вузов к численности занятых в экономике |
К2 |
0,044 |
0,038 |
0,037 |
0,035 |
5. Коэффициент годности основных фондов |
Т1 |
0,593 |
0,578 |
0,572 |
0,564 |
6. Коэффициент обновления основных фондов |
Т2 |
6,6 |
6,8 |
8,3 |
6,0 |
7. Фондовооруженность труда |
Т3 |
0,92 |
1,02 |
1,10 |
1,18 |
8. Отношение объемов инвестиций в основной капитал к ВРП |
Э1 |
0,259 |
0,264 |
0,281 |
0,213 |
9. Отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП |
Э2 |
0,0009 |
0,0007 |
0,0006 |
0,0009 |
10. Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе организаций, использовавших ИКТ |
И1 |
0,934 |
0,943 |
0,932 |
0,946 |
11. Отношение затрат на ИКТ к ВРП |
И2 |
0,022 |
0,033 |
0,030 |
0,017 |
12. Число персональных компьютеров на 100 работников |
И3 |
41 |
43 |
42 |
43 |
13. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения |
И4 |
94,6 |
94,9 |
95,1 |
96,1 |
Таблица 2.5 - Показатели Орловской области
Показатели |
Условное обозначение |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
1. Доля численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в численности занятых в экономике |
Н1 |
0,003 |
0,0028 |
0,0027 |
0,0024 |
2. Отношение численности докторов, кандидатов, докторантов, аспирантов к численности занятых в экономике |
Н2 |
0,0005 |
0,0005 |
0,0004 |
0,0005 |
3. Доля работников с высшим образованием в численности занятых в экономике |
К1 |
0,331 |
0,344 |
0,355 |
0,370 |
4. Отношение численности студентов Вузов к численности занятых в экономике |
К2 |
0,088 |
0,086 |
0,086 |
0,082 |
5. Коэффициент годности основных фондов |
Т1 |
0,411 |
0,408 |
0,469 |
0,460 |
6. Коэффициент обновления основных фондов |
Т2 |
8,5 |
6,9 |
7,6 |
6,2 |
7. Фондовооруженность труда |
Т3 |
0,56 |
0,62 |
0,66 |
0,70 |
8. Отношение объемов инвестиций в основной капитал к ВРП |
Э1 |
0,230 |
0,202 |
0,203 |
0,194 |
9. Отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП |
Э2 |
0,0025 |
0,003 |
0,0045 |
0,0027 |
10. Доля организаций, использовавших Интернет, в общем числе организаций, использовавших ИКТ |
И1 |
0,888 |
0,896 |
0,917 |
0,901 |
11. Отношение затрат на ИКТ к ВРП |
И2 |
0,002 |
0,007 |
0,006 |
0,012 |
12. Число персональных компьютеров на 100 работников |
И3 |
44 |
45 |
47 |
48 |
13. Доля числа абонентов сотовой связи в численности населения |
И4 |
82,9 |
52,9 |
83,4 |
84,5 |
Затем рассчитываем количественные значения отдельных потенциалов, составляющих инновационный потенциал региона, как сумма значений соответствующих показателей:
НП = Н1 + Н2,
где НП — научный потенциал региона.
Кадровый потенциал также определяется по формуле:
КП = К1 + К2.
Таблица 3 – Расчет группы показателей
Группа показателей |
2015 год |
2016 год |
2017 год |
2018 год |
Владимирская область |
||||
1. Показатели научного потенциала (НП) |
0,0087 |
0,0083 |
0,0081 |
0,0078 |
2. Показатели кадрового потенциала (КП) |
0,318 |
0,312 |
0,336 |
0,316 |
3. Показатели технического потенциала (ТП) |
7,262 |
7,932 |
7,89 |
7,719 |
4. Показатели финансово-экономического потенциала (ФЭП) |
1,214 |
1,33 |
1,5 |
1,293 |
5. Показатели информационно-коммуникационной составляющей (ИКС) |
123,157 |
125,236 |
125,518 |
127,66 |
Ивановская область |
||||
1. Показатели научного потенциала (НП) |
0,00084 |
0,00084 |
0,00071 |
0,0007 |
2. Показатели кадрового потенциала (КП) |
0,346 |
0,349 |
0,351 |
0,345 |
3. Показатели технического потенциала (ТП) |
5,172 |
4,892 |
4,249 |
4,857 |
4. Показатели финансово-экономического потенциала (ФЭП) |
0,1459 |
0,1336 |
0,1672 |
0,1294 |
5. Показатели информационно-коммуникационной составляющей (ИКС) |
135,416 |
140,744 |
142,94 |
145,534 |
Калужская область |
||||
1. Показатели научного потенциала (НП) |
0,0214 |
0,0213 |
0,0194 |
0,0191 |
2. Показатели кадрового потенциала (КП) |
0,337 |
0,336 |
0,345 |
0,25 |
3. Показатели технического потенциала (ТП) |
14,431 |
9,371 |
9,652 |
9,964 |
4. Показатели финансово-экономического потенциала (ФЭП) |
0,302 |
0,2519 |
0,2286 |
0,1953 |
5. Показатели информационно-коммуникационной составляющей (ИКС) |
135,153 |
136,442 |
137,864 |
139,456 |
Липецкая область |
||||
1. Показатели научного потенциала (НП) |
0,00195 |
0,00167 |
0,00144 |
0,00156 |
2. Показатели кадрового потенциала (КП) |
0,347 |
0,327 |
0,353 |
0,348 |
3. Показатели технического потенциала (ТП) |
8,113 |
8,398 |
9,972 |
7,744 |
4. Показатели финансово-экономического потенциала (ФЭП) |
0,2599 |
0,2647 |
0,2816 |
0,2139 |
5. Показатели информационно-коммуникационной составляющей (ИКС) |
136,556 |
138,876 |
138,062 |
140,063 |
Орловская область |
||||
1. Показатели научного потенциала (НП) |
0,0035 |
0,0033 |
0,0031 |
0,0029 |
2. Показатели кадрового потенциала (КП) |
0,419 |
0,43 |
0,441 |
0,452 |
3. Показатели технического потенциала (ТП) |
9,471 |
7,928 |
8,729 |
7,36 |
4. Показатели финансово-экономического потенциала (ФЭП) |
0,2325 |
0,205 |
0,2075 |
0,1967 |
5. Показатели информационно-коммуникационной составляющей (ИКС) |
127,79 |
98,803 |
131,323 |
133,413 |
Для дальнейшей комплексной оценки инновационного потенциала региона используем интегральный показатель, определяемый как корень пятой степени из произведения всех пяти потенциалов:
Такой подход необходим потому, что инновационный потенциал региона представляет не просто сумму составляющих его элементов, а их комплекс, находящийся в сложной и многогранной взаимосвязи. Преимуществом предлагаемого интегрального показателя является и то, что он охватывает все основные потенциалы и составляющие, максимально приведенные в сопоставимый вид.
В таблице 4 представлены данные, которые получены по данной методике и характеризующие динамику интегрального показателя оценки инновационного потенциала регионов.
Таблица 4 - Интегральный показатель оценки инновационного потенциала регионов, в условных единицах
Регион |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
Владимирская область |
1,25 |
1,28 |
1,32 |
1,26 |
Ивановская область |
0,49 |
0,49 |
0,48 |
0,47 |
Калужская область |
1,34 |
1,18 |
1,15 |
1,05 |
Липецкая область |
0,72 |
0,70 |
0,72 |
0,66 |
Орловская область |
0,8 |
0,7 |
0,8 |
0,8 |
Из таблицы видно, что на начальном периоде лучший по интегральным показателям была Калужская область, но в течении периода она значительно снизила свои позиции и на первое место в 2017 году вышла Владимирская область.
В 2018 году она сохранила свои позиции, хотя и немного снизила интегральный показатель.
Из полученных данных таблицы 4 выделим четыре группы, представленные в таблице 5 и распределим в ней регионы.
Таблица 5 - Распределение регионов по уровню инновационного потенциала
№ |
Уровень ИП |
Группировка регионов по уровню ИП |
Регионы |
1 |
Крайне низкий |
Менее 1,0 |
Ивановская область, Липецкая область, Орловская область |
2 |
Низкий |
1,0-1,3 |
Владимирская область |
3 |
Средний |
1,3-1,6 |
Калужская область |
4 |
Высокий |
Более 1,6 |
|
В анализируемом периоде из рассмотренных пять регионов, только два имеют низкий и средний уровень интегрального показателя: Владимирская и Калужская области. При том в течении периода эти два региона по очереди меняли свои позиции местами. Но динамика роста наблюдается только у Владимирской области. В остальных трех регионах уровень ИП крайне низкий.
С целью изучения влияния отдельных потенциалов на динамику и уровень инновационных потенциалов регионов необходимо рассчитать их среднегодовые темпы роста за 2015–2018 гг. (табл. 6).
Таблица 6 – Среднегодовой темп роста за период 2015-2018 гг. по анализируемым регионам.
Регионы |
ИП |
Составляющие ИП региона |
||||
НП |
КП |
ТП |
ФЭП |
ИКС |
||
Владимирская область |
101,10 |
89,66 |
99,37 |
106,29 |
106,51 |
103,66 |
Ивановская область |
94,62 |
83,33 |
99,71 |
93,91 |
88,69 |
107,47 |
Калужская область |
80,07 |
89,25 |
74,18 |
69,05 |
64,67 |
103,18 |
Липецкая область |
92,12 |
80,00 |
100,29 |
95,45 |
82,30 |
102,57 |
Орловская область |
91,49 |
82,86 |
107,88 |
77,71 |
84,60 |
104,40 |
Из данных таблицы видно, что из исследуемых пяти регионов, только Владимирская область на сегодняшний день является динамично развивающимся регионом в области инновационных технологий. Самый низкий темп роста показала Калужская область, хотя на начало периода у нее были самые высокие показатели.
Вывод: Согласно проведенным исследованиям Владимирская область относится к слабым регионам в области инновационного развития, есть регионы с опережающими показателями.
Основными видами организационных инноваций являются применение современной технической базы (106,29%), использование финансовых инструментов в инвестиционной деятельности(106,51%) и внедрение современных (на основе информационных технологий) методов управления организацией (103,66%).
Проведенный анализ позволяет выявить следующие основные проблемы развития инноваций во Владимирской области:
- значительный отток кадров в другие сферы деятельности, увеличение среднего возраста работников инновационной сферы.
- отсутствие взаимосвязи научно-исследовательских организаций с конкретными промышленными предприятиями, отсутствие опыта коммерциализации высоких технологий.
- неустойчивое финансовое положение предприятий.
- невостребованность исследовательских работ.
- низкая результативность воздействия инновационной деятельности на развитие производства.
Основными факторами, препятствующими инновациям, являются: недостаток собственных денежных средств, недостаток финансовой поддержки со стороны государства, высокая стоимость нововведений, высокий экономический риск, недостаток квалифицированного персонала.
Решение этих проблем может быть достигнуто путем стратегического управления инновационным развитием Владимирской области.
Для перевода экономики Владимирской области на инновационный путь требуется целый комплекс мер, связанный с совершенствованием законодательной базы инновационной деятельности, дальнейшим развитием инновационной инфраструктуры региона, разработкой и реализацией мероприятий по поддержке малого инновационного бизнеса, развитием системы подготовки и переподготовки кадров для инновационной сферы.
Важнейшее значение имеет государственная поддержка инновационной деятельности, основными мерами которой являются: субсидирование процентных ставок по кредитам и по лизингу, поддержка экспорта высокотехнологичной продукции с защищенными правами на интеллектуальную собственность, финансирование инновационных проектов на конкурсной основе, формирование системы страхования рисков для инвесторов, развитие системы венчурного финансирования и др. Важнейшее значение имеет государственная поддержка инновационной деятельности, основными мерами которой являются:
- создание системы налогообложения, стимулирующей развитие инновационных предприятий;
- субсидирование процентных ставок по кредитам и по лизингу;
- поддержка экспорта высокотехнологичной продукции с защищенными правами на интеллектуальную собственность;
- формирование системы страхования рисков для инвесторов;
- развитие системы венчурного финансирования и др.
В современных экономических условиях оптимальной для региона может быть признана стратегия поддержки приоритетных направлений и разработок. Серьезное внимание следует уделить ведущей отрасли во Владимирской области – машиностроению.
Именно высокоразвитое машиностроение, представленное наукоемкими подотраслями, составляет основу материальной базы экономики инновационного типа, и тогда будущее Владимирской области в создании высокоразвитой промышленности, опирающейся на научные разработки, приведет регион к высоким интегральным показателям.
Список используемой литературы
- Болдыревский П.Б. Основные элементы внутреннего потенциала предприятия//Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2017, № 3 (3), С. 31-34.
- Козловская Э. А., Яковлева Е.А., Бучаев Я. Г., Гаджиев М. М., Демиденко Д. С., Экономика и управление инновациями. 3-е издание (учебник: гриф УМО 080200 Менеджмент (профиль «Инновационный менеджмент»)). М.: Экономика, 2017., 357 с.
- Серебрякова Н.А. Основные проблемы развития инновационно-инвестиционного потенциала предприятия /Н.А. Серебрякова, Е.Л. Смольянова//Региональная экономика: теория и практика. 2019. № 2. С. 52-60.
- Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020:
Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2020., 1242 с.