Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Сенникова И.Л. 1 Вечтомова Ю.Е. 1

---

1 ФГБОУ ВПО «Вятский государственный гуманитарный университет»

В статье рассматривается новый метод оценки инновационного потенциала региона. Данный подход не использует статистические показатели инновационного развития региона. В основе метода лежит оценка трех элементов: инновационных нормативно-правовых актов, объектов инновационной инфраструктуры; механизмов поддержки инновационной деятельности. Данная оценка вырабатывается на основе мнений участников инновационной системы региона: студентов вузов экономических и технических специальностей, представителей бизнеса и организаторов инновационной деятельности региона. Представленные в статье диаграммы и таблицы иллюстрируют полученные авторами выводы. Результаты расчетов могут применяться в процессе принятия управленческих решений по развитию инновационного потенциала региона. При проведении исследования использовались такие методы, как анкетирование, интервьюирование, экспертная оценка, индексный метод, корреляционно-регрессионный анализ.

Статья в формате PDF

339 KB

инновации

инновационный потенциал региона

инфраструктура инновационной деятельности

механизмы поддержки

1. Балезина И. Л. Дисперсия нормального закона распределения ошибок и коэффициент вариации в методике Индекса ПРИМ оценки инновационного потенциала региона // Материалы IV международной научно – практической конференции «Государство и общество: проблемы взаимодействия». – Киров: Изд-во ВятГГУ, 2013. – С. 61-65.

2. Балезина И. Л., Караулов В. М. Применение корреляционно-регрессионного анализа для оценки инновационного потенциала регионов России // Проблемы и перспективы социально-экономического развития регионов: материалы ежегодной всероссийской научно - практической конференции, 8 нояб. 2012 г. – Киров: Редакция газеты «Нива», 2012. – С. 56–60.

3. Балезина И. Л., Якимец В. Н. Оценка инновационного потенциала региона на основе Индекса ПРИМ // Каспийский регион: политика, экономика, культура. – Астрахань, 2011. – № 4 (29). – С. 54–63.

4. Балезина И. Л., Якимец В. Н. Методологические основы оценки инновационного потенциала регионов России: монография. – Киров: Изд-во ООО «ВЕСИ», 2013.– 213 с.

5. Федеральный закон от 23.08.1996 N 127-ФЗ (ред. от 02.11.2013) «О науке и государственной научно-технической политике» (с изм. и доп. 01.01.2014).

Введение

Инновационный потенциал – это многомерное понятие, предполагающее множество подходов к его определению, трактовке и оценке. Как правило, данное понятие в литературе рассматривается через его структуру, включает в себя ресурсные составляющие: природные ресурсы, кадры, информация, инфраструктура, финансы и др., и большинство методик оценивают ИП региона через статистические показатели, описывающие эти ресурсы. В рамках нашего исследования инновационного потенциала региона на основе Индекса ПРИМ (правовое регулирование, институты, механизмы), опираясь на исследования зарубежных учёных (в частности, теории Й. Шумпетера, С. Кузнеца), а также Законов РФ в области науки и инноваций (согласно № 127-ФЗ от 23.08.1996 (ред. от 02.11.2013) «О науке и государственной научно-технической политике» (с изм. и доп. 01.01.2014)., государственная поддержка инновационной деятельности – совокупность мер, принимаемых органами государственной власти Российской Федерации в соответствии с законодательством Российской Федерации в целях создания необходимых правовых, экономических и организационных условий, а также стимулов для юридических и физических лиц, осуществляющих инновационную деятельность), можно предложить следующую трактовку инновационного потенциала региона [5]. Инновационный потенциал региона – это созданные в регионе условия: правовые нормы в сфере инновационной деятельности (ИД), инфраструктура поддержки и развития ИД, механизмы поддержки и развития ИД, оценивая степень информированности, значимости и действенности которых для инноваторов (участников инновационного процесса в регионе), можно управлять инновационным развитием региона при принятии управленческих решений.

Цель исследования – на основе описания и изучения институтов, нормативно-правовых актов и механизмов поддержки инновационной деятельности разработать и применить индекс оценки инновационного потенциала регионов России (в нашей статье – на примере Кировской области).

Для сбора мнений и оценок нами создан специализированный инструментарий в виде структурированной анкеты, которая по определенной процедуре используется для получения оценочной информации от разных категорий региональных инноваторов (потенциальные инноваторы – студенты ВУЗов экономических и технических специальностей, реальные инноваторы – представители бизнеса, а также организаторы ИД – представители объектов инновационной инфраструктуры региона). Собранная и систематизированная оценочная информация используется затем для расчета трех взаимодополняемых субиндексов инновационного развития региона, которые в совокупности образуют Индекс ПРИМ (рисунок 1).

Построение Индекса ПРИМ и субиндексов, составляющих его, базируется на следующих пяти принципах:

1. Ориентация на то, что инновационный потенциал региона определяется активностью ключевых стейкхолдеров инновационной деятельности (ИД) в регионе – претенденты, устроители, участники, относительно которых исследуются состав, численность, информированность и мотивации.
2. Триединство значимых условий для ИД в регионе (НПА, институты, механизмы), наличие, полнота набора и качество функционирования которых составляют предпосылки для развития инновационного потенциала.
3. Оценки и суждения ключевых стейкхолдеров об условиях ИД в регионе – главное для оценки инновационного потенциала региона.
4. Использование социологических и экономических методов для сбора и обработки данных, необходимых для построения Индекса ПРИМ.
5. Встроенность Индекса ПРИМ в процесс принятия решений по развитию инновационной

Рисунок 1. Составные элементы Индекса ПРИМ оценки инновационного потенциала региона (на примере Кировской области)

Расчет всех трех субиндексов вели по ранее разработанным формулам [3]. Суть индексов ИНПА, ОИИ и МПИД – оценить информированность и восприятие инноваторами ключевых нормативно-правовых актов, объектов инновационной инфраструктуры и механизмов поддержки инновационной деятельности уровня субъекта РФ.

Индекс ПРИМ рассчитывается как среднее арифметическое субиндексов ИНПА, ОИИ, МПИД. Также разработаны коэффициенты информированности, значимости и полезности (действенности) ИНПА, ОИИ, МПИД региона [3].

В исследовании по оценке инновационного потенциала регионов с использованием Индекса ПРИМ применялась целевая выборка. В ходе интервью респондента, согласно разработанной анкете для каждого региона, просили оценить свою информированность, а также определить количественно значимость и оценить по заданной шкале действенность нормативно-правовых актов, институтов и механизмов для развития инновационной деятельности в регионе. Инструментарий исследования (в виде структурированной анкеты) разрабатывался с учётом имеющихся особенностей в регионах относительно ИНПА, ОИИ и МПИД. После обработки собранных анкет по региону, были получены сведения по информированности респондентов относительно ИНПА, ОИИ и МПИД региона, рассчитаны коэффициенты значимости по ИНПА, ОИИ и МПИД, а также оценки работоспособности их в регионе. Также рассчитан Индекс ПРИМ и составляющие его субиндексы ИНПА, ОИИ, МПИД для регионов. Полученная и визуализированная графически информация послужила основой для разработки ряда рекомендаций для принятия управленческих решений по инновационному развитию региона [4]. Информированность респондентов Кировской области (рисунок 2) можно отобразить на примере инновационных нормативно-правовых актов (ИНПА). В Кировской области более всего респонденты знакомы с положениями (ниже в скобках показана доля ответивших положительно представителей бизнеса, организаторов ИД и студентов в регионе соответственно): Закона о развитии малого и среднего предпринимательства (78 % и 93 %, 90 %); Программы по поддержке и развитию малого предпринимательства (72% и 90%, 87%); Долгосрочной программы социально-экономического развития региона (68 % и 80 %, 67 %); Закона по налогообложению организаций и предприятий (74 % и 70 %, 77 %). Менее всего респонденты информированы в отношении: Закона о науке и научно-технической политики (16 % и 30 %, 35 %) и Закона о промышленной политике (22 %, 30 %, 41 %). Неудивительно, что более информированными оказались организаторы ИД в регионе. Ведь эти ИНПА напрямую регулируют их работу. Представители бизнеса менее информированы относительно практически всех ИНПА по сравнению с организаторами ИД и студентами (их лепестковая диаграмма оказалась как бы «вложенной» в диаграмму организаторов и имеет наименьшую площадь). Напрашивается вывод о необходимости усиления просветительской работы среди бизнесменов по вопросам развития инновационной деятельности, улучшения инвестиционного климата, регулирования инвестиционной деятельности и защите интеллектуальной собственности.

На рисунке 3 представлены коэффициенты значимости ОИИ Кировской области.

Рисунок 2. Информированность о состоянии инновационной нормативно-правовой базы Кировской области

Сравним значения коэффициентов значимости различных объектов инновационной инфраструктуры (ОИИ) в регионе. В Кировской области три из них, а именно – Центр выставочно-ярмарочной деятельности (23 % по оценке бизнесменов и 15 % по оценке организаторов, 13,9 % по оценке студентов), Бизнес-инкубатор (22,4 % и 18,4 %, 23,3 %), Фонд поддержки малого и среднего предпринимательства (22 % и 21,5 %, 19,5 %) лидируют по оценке значимости. Следует отметить, что эти ОИИ выделяют представители бизнеса (суммарно их значимость составляет 67,4 %). Очевидно, что это объясняется не только неплохой информированностью респондентов относительно их деятельности, но и в связи с тем, что каждый из них располагает положительно оцениваемыми достижениями, качественными услугами для бизнесменов. Низкая значимость оставшихся объектов ИИ (центр аутсорсинговых услуг, информационно-инновационный центр, центр трансфера технологий, центр научно-исследовательских проектов и технопарк) говорит о том, что целесообразно обстоятельно разобраться с тем, как построена их деятельность, имеется ли практическая потребность в их услугах, если этими организациями таковые предоставляются, улучшить маркетинговую и информационную работу.

Рисунок 3. Коэффициенты значимости ОИИ Кировской области

Оценки действенности на примере МПИД региона выглядят следующим образом (рисунок 4).

Рисунок 4. Межгрупповые различия оценок действенности МПИД Кировской области

В Кировской области организаторы ИД поставили выше оценки практически по всем механизмам поддержки ИД. Наибольший разрыв в оценках групп (бизнес, организаторы, студенты) наблюдаем в отношении: субсидирования части лизинговых платежей (2.5 и 3.5 балла и 2.7 баллов); поддержки участия в выставках и ярмарках (2.7 и 3.6 балла и 3.3 балла студенты) и грантовой поддержки отдельных категорий граждан, желающих организовать свой бизнес (2.8 и 3.6 балла, 2.2 балла). Самых низких оценок бизнесмены и организаторы ИД удостоили: венчурное кредитование инновационных проектов субъектов малого предпринимательства (1.9 и 2.6 балла, 2.9 баллов студенты) и предоставление инвестиционного налогового кредита (2.4 и 2.9 балла, 3 балла).

При обработке и анализе полученных в ходе исследования статистических данных применяется так называемый нормальный закон распределения ошибок и рассчитывается коэффициент вариации [1]. В рамках нашего исследования применение этого закона является важной составляющей, так как количественные оценки (баллы), выставляемые респондентами при оценке инновационных нормативно-правовых актов, объектов инновационной инфраструктуры и механизмов поддержки инновационной деятельности регионов могут содержать ошибки и быть рассогласованными. Поэтому нам важно знать, чем меньше различия индивидуальных значений признака, подлежащих осреднению, тем однороднее совокупность, а, следовательно, точнее и надежнее средняя (Индекс ПРИМ), и наоборот. Таким образом, для проверки надежности полученных оценок групп респондентов (субиндексов) исследуемых регионов были вычислены коэффициенты вариации поставленных оценок действенности (баллов) респондентов по ИНПА, ОИИ и МПИД по трём исследуемым регионам. Анкеты были обработаны с использованием пакета MS Excel. В таблице 1 приведён пример по Кировской области.

Таблица 1

Коэффициенты вариации оценок действенности ИНПА, ОИИ и МПИД по Кировской области

Коэффициент вариации по Кировской области и другим регионам не превышает 33 %. Таким образом, полученные результаты оценок респондентов обладают свойством однородности, то есть содержат только случайные ошибки и не содержат систематических. А, значит, Индекс ПРИМ достаточно надёжен и применим для дальнейшего исследования. Кроме того, были получены следующие значения субиндексов Индекса ПРИМ для регионов, приведён пример для Кировской области (рисунок 5).

Рисунок 5. Значения субиндексов для Кировской области

Выводы и заключение

1. Таким образом, апробация разработанного Индекса ПРИМ в Кировской области позволила получить целый ряд информативных оценок, как относительно значимости и действенности отдельных нормативно-правовых актов, объектов инновационной инфраструктуры и механизмов поддержки инноваторов, так и в отношении степени информированности представителей трёх групп респондентов (потенциальные инноваторы, бизнесмены, организаторы ИД).
2. Как правило, те инструменты и механизмы, в отношении которых респонденты менее всего информированы, набирают и меньшие оценки значимости и работоспособности (действенности). Опираясь на результаты, можно сформировать набор целенаправленных рекомендаций по совершенствованию инновационной деятельности, использование которых может привести к повышению инновационного потенциала региона.
3. Не требует пояснения, почему для организаторов инновационной деятельности в регионе оценки каждого субиндекса выше, чем у двух других групп опрошенных – это сфера их основной работы. Низкие значения субиндексов для бизнесменов можно объяснить рядом причин, но, несомненно, одно – в отношении представителей малого и среднего бизнеса должны быть развернуты новые способы просвещения и методы информирования о возможностях инновационной инфраструктуры региона. Наибольший разрыв наблюдаем по Индексу МПИД, что требует дополнительных усилий в данном направлении со стороны лиц, принимающих управленческие решения в регионе.
4. Так, полученные субиндексы ИНПА, ОИИ и МПИД, а также индекс ПРИМ отражают во многом субъективные оценки, которые могут быть по-разному связанными с фактическим уровнем развития инноваций в регионах. Для проверки наличия достаточно однородной связи между оценками развития инновационного потенциала регионов с помощью Индекса ПРИМ и уровнем развития и финансирования инноваций в исследуемых регионах (абсолютными и относительными статистическими показателями) был проведен корреляционно-регрессионный анализ с использованием программы MS Excel [2]. Полученные результаты исследования неоднократно обсуждались на всероссийских и международных конференциях, реализация методики поддержана грантовым проектом «Условия, факторы и индикаторы модернизационного развития в регионах России: исследование с использованием количественных и качественных методов».

Рецензенты:

Зонова А.В., д.э.н., профессор, декан факультета экономики ВятГГУ, г. Киров.

Носов А.Л., д.э.н., профессор, зав. кафедрой информационных систем в экономике ВятГГУ, г. Киров.

Библиографическая ссылка