Современные проблемы науки и образованияrae.ru
Сетевое научное издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428«Перечень» ВАКИФ РИНЦ = 0,936

МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РЕГИОНА ДЛЯ БИЗНЕСА НА ОСНОВЕ АГРЕГИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Нестерова С.И. 1
1НОУ ВПО «Международный институт рынка»

На современном этапе социально-экономического развития все большее значение приобретает управление конкурентоспособностью регионов, от которой в конечном итоге зависит положение страны на международной арене. На сегодняшний день, к сожалению, Россия рассматривается лишь как сырьевой придаток развитых стран, поскольку конкурентоспособность готовых отечественных изделий оценивается как крайне невысокая [8], поэтому выявление, создание и использование конкурентных преимуществ является актуальной задачей, стоящей перед всеми субъектами экономики.

Оценка конкурентоспособности региона считается важнейшим этапом управления ею. Результаты анализа позволяют выявить проблемы, мешающие развиваться социально-экономической системе мезоуровня, вскрыть резервы ее роста, сформировать ключевые направления, на которые следует устремить основные силы для достижения требуемого уровня конкурентоспособности.

На сегодняшний день существует множество методик оценки конкурентоспособности социально-экономических систем всех уровней. Причем большинство исследователей сходится во мнении (см., например, [2; 5]), что анализ должен проводиться не только по количественным, но и качественным показателям. Это позволяет учесть не только объективные параметры, выражающиеся в конкретных цифровых значениях, но и субъективную сторону, которая, хотя и существенным образом влияет на привлекательность территории, не находит своего отражения в статистических сборниках.

Под конкурентоспособностью региона будем понимать «его способность обеспечить высокий уровень жизни населения и дохода собственникам капитала, а также эффективно использовать имеющийся в регионе экономический потенциал при производстве товаров и услуг» [1]. Поэтому, на наш взгляд, оценку конкурентоспособности региона нужно проводить по двум направлениям: необходимо оценивать привлекательность территории с точки зрения ведения бизнеса и с точки зрения условий жизни для населения. Подробно вторая составляющая была рассмотрена в работе [3], поэтому в рамках настоящей статьи представим только оценочную модель конкурентоспособности для бизнеса.

Итоговую оценку конкурентоспособности региона для бизнеса предлагается определять по следующей формуле:

(1)

где KSb - конкурентоспособность региона для бизнеса; TR – значение фактора «Трудовые ресурсы»; S - значение фактора «Спрос»; SDK - значение фактора «Состояние и доступность капитала (реального и финансового)»; FSO - значение фактора «Финансовое состояние организаций»; NII – значение фактора «Научные исследования и инновации»; I - значение фактора «Инфраструктура»; ABB - значение фактора «Административные барьеры и безопасность»; PG – значение фактора «Природа и география»; SPS - значение фактора «Социально-политическая стабильность»; kTR – значимость фактора «Трудовые ресурсы», ; kS – значимость фактора «Спрос», ; kSDK – значимость фактора «Состояние и доступность капитала (реального и финансового)», ; kFSO – значимость фактора «Финансовое состояние организаций», ; kNII – значимость фактора «Научные исследования и инновации», ; kI – значимость фактора «Инфраструктура», ; kABB – значимость фактора «Административные барьеры и безопасность», ; kPG – значимость фактора «Природа и география», ; kSPS – значимость фактора «Социально-политическая стабильность», .

Использование в модели удельных весов факторов позволяет варьировать значимость каждого из них в зависимости от целей оценки [6]. Аналогично вводятся коэффициенты значимости и для критериев, входящих в факторы.

Проведем декомпозицию представленной модели (1) с учетом формирующих факторы конкурентоспособности количественных и качественных критериев.

При декомпозиции модели в целях совместного учета разноразмерных величин предлагается использовать метод нормирования. В качестве нормирующей базы выбрано значение одноименных критериев в среднем по России. Заметим, что названия количественных критериев, определяемых на основании данных Росстата, приводятся преимущественно в соответствии с принятым в статистических сборниках (например, [7]).

1. Трудовые ресурсы:

(2)

где r - индекс, характеризующий значение критерия для региона; R - индекс, характеризующий значение критерия в среднем по России; - обозначение того, что критерий определяется экспертами; TR1 - коэффициент миграционного прироста на 10 тыс. человек населения, чел.; TR2 – численность экономически активного населения, тыс. чел.; TR3 - численность безработных, тыс. чел.; TR4 - численность работников, участвовавших в забастовках, тыс. чел.; TR5 – коэффициент демографической нагрузки (количество лиц нетрудоспособных возрастов, приходящееся на 1000 человек трудоспособного возраста), чел.; TR6 – среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организации, тыс. руб.; TR7 – уровень населения с высшим образованием на 1 тыс. чел. населения, чел.; TR8 - уровень населения с послевузовским образованием на 1 тыс. чел. населения, чел.; TR9 - уровень населения с неполным высшим образованием на 1 тыс. чел. населения, чел.; TR10 - уровень населения со средним профессиональным образованием на 1 тыс. чел. населения, чел.; TR11 - уровень населения с начальным профессиональным образованием на 1 тыс. чел. населения, чел.; TR12 – заболеваемость на 1000 человек населения, чел.; TR13 – легкость поиска, подбора и адаптации персонала, балл; TR14 – соответствие знаний, умений и навыков персонала заявленным, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Трудовые ресурсы».

2. Спрос:

 (3)

где * - обозначение того, что критерий рассчитывается на основе статистических данных, а не имеется в готовом виде; S1 – рост реальных денежных доходов населения, %; S2 – среднедушевые денежные доходы, руб.; S3 – рост оборота торговли и общественного питания, %; S4 – вывоз основных видов пищевых продуктов организациями-производителями и организациями оптовой торговли из субъектов Российской Федерации, млн руб.; S5 – вывоз основных непродовольственных потребительских товаров организациями-производителями и организациями оптовой торговли из субъектов Российской Федерации, млн руб.; S6 – вывоз автотранспортных средств и их принадлежностей организациями-производителями и организациями оптовой торговли из субъектов Российской Федерации, млн руб.; S7 – вывоз важнейших видов несельскохозяйственных промежуточных товаров организациями-производителями и организациями оптовой торговли из субъектов Российской Федерации, млн руб.; S8 – простота реализации продукции (товаров, работ, услуг), балл; S9 – непритязательность потребителей продукции (товаров, работ, услуг), балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Спрос».

3. Состояние и доступность капитала (реального и финансового):

, …, 0, (4)

где SDК1 – стоимость основных фондов, млн руб.; SDК2 – коэффициент ввода основных фондов, %; SDК3 – степень износа основных фондов, %; SDК4 – объем прямых иностранных инвестиций, тыс. долл.; SDК5 – объем портфельных иностранных инвестиций, тыс. долл.; SDК6 – средняя процентная ставка по кредитам для бизнеса, %; SDК7 – средняя процентная ставка по лизинговым операциям, %; SDК8 – доступность кредитных ресурсов, балл; SDК9 – доступность лизинга, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Состояние и доступность капитала».

4. Финансовое состояние организаций:

, …, 0, (5)

где FSO1 – вклады юридических лиц в рублях, привлеченные кредитными организациями, млн руб.; FSO2 – вклады юридических лиц в иностранной валюте, привлеченные кредитными организациями, млн руб.; FSO3 – сальдированный финансовый результат деятельности организаций, млн руб.; FSO4 – удельный вес убыточных организаций, %; FSO5 – доля просроченной дебиторской задолженности, %; FSO6 – отношение кредиторской задолженности к дебиторской, %; FSO7 – рентабельность основной деятельности, %; FSO8 – независимость организации от контрагентов, балл; FSO9 – возможность улучшения финансового положения, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Финансовое состояние организаций».

5. Научные исследования и инновации:

, …, 0, (6)

где NII1 – число используемых передовых производственных технологий, шт.; NII2 – инновационная активность предприятий, %; NII3 – затраты на технологические инновации, млн руб.; NII4 – объем инновационных товаров, работ, услуг, млн руб.; NII5 – степень доступности инновационных технологий, балл; NII6 – степень результативности использования инновационных технологий, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Состояние и доступность капитала».

6. Инфраструктура:

, …, 0, (7)

где I1 – отправление грузов железнодорожным транспортом общего пользования, млн т; I2 – перевозки грузов автомобильным транспортом организаций всех видов деятельности, млн т; I3 – плотность железнодорожных путей общего пользования, километров путей на 10 000 квадратных километров территории; I4 – плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, километров путей на 10 000 квадратных километров территории; I5 – удельный вес автомобильных дорог общего пользования с усовершенствованным покрытием в протяженности автомобильных дорог с твердым покрытием общего пользования, %; I6 – удельный вес организаций, использующих информационные и коммуникационные технологии, %; I7 – удельный вес организаций, имеющих веб-сайт, %; I8 – удельный вес организаций, использующих электронный документооборот, %; I9 – удельный вес организаций, использующих специальные программные средства, %; I10 – степень развитости транспортной инфраструктуры для ведения бизнеса, балл; I11 – степень развитости информационной инфраструктуры для ведения бизнеса, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Инфраструктура».

7. Административные барьеры и безопасность:

, …, 0, (8)

где ABB1 – уровень коррупции, балл; ABB2 – высота входных барьеров при открытии бизнеса, балл; ABB3 – тяжесть налогового бремени, балл; ABB4 – тяжесть коррупционного гнета, балл; ABB5 – реальность поддержки со стороны администрации, балл; ABB6 – степень защищенности от криминала, балл; ABB7 – успешность борьбы с преступностью, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Административные барьеры и безопасность».

8. Природа и география:

, …, 0, (9)

где PG1 – привлекательность климата, балл; PG2 – территориальное размещение в пределах страны, балл; PG3 – удаленность от международных бизнес-центров, балл; PG4 – наличие природных ресурсов, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Природа и география».

9. Социально-политическая стабильность:

, …, 0, (10)

где SPS1 – преемственность политического курса, балл; SPS2 – отсутствие противоречий между органами власти разных уровней, балл; SPS3 – отсутствие социальных волнений, балл; SPS4 – слабость профсоюзов, балл; ,…, - коэффициент значимости соответствующего критерия фактора «Социально-политическая стабильность».

Для недопущения включения в модель дублирующих друг друга критериев для каждого из факторов составлялась матрица межкритериальной корреляции. Так, для фактора «Трудовые ресурсы» она представлена в таблице 1. Проведенное исследование позволило выявить, что ни в один из факторов не входят критерии, связанные друг с другом более чем на 0,7, следовательно, дублирующие критерии отсутствуют. Аналогичный анализ был проведен и для факторов, включенных в модель. Полученные результаты также позволили выявить допустимую связь факторов друг с другом, что свидетельствует об адекватности предлагаемой модели.

Таблица 1

Матрица межкритериальной корреляции фактора «Трудовые ресурсы»

 

TR1

TR2

TR3

TR4

TR5

TR6

TR7

TR8

TR9

TR10

TR11

TR12

TR13

TR14

TR1

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TR2

0,67

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TR3

0,47

0,68

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TR4

-0,34

-0,20

-0,09

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TR5

0,12

0,10

0,17

0,48

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TR6

0,68

0,69

0,68

-0,27

0,18

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

TR7

0,67

0,30

0,01

-0,34

-0,24

0,24

1,00

 

 

 

 

 

 

 

TR8

0,59

0,52

0,35

-0,37

0,09

0,54

0,48

1,00

 

 

 

 

 

 

TR9

0,68

0,66

0,36

-0,51

-0,30

0,59

0,68

0,59

1,00

 

 

 

 

 

TR10

0,00

0,24

0,27

-0,05

0,23

0,26

-0,26

0,18

-0,06

1,00

 

 

 

 

TR11

-0,42

-0,03

0,27

0,23

-0,13

-0,08

-0,61

-0,18

-0,48

-0,07

1,00

 

 

 

TR12

0,28

0,21

0,23

-0,25

-0,28

0,30

0,10

0,26

0,19

0,14

-0,01

1,00

 

 

TR13

0,14

0,15

0,12

0,08

0,09

0,10

-0,02

0,02

0,22

0,35

0,04

-0,24

1,00

 

TR14

0,11

0,23

0,17

0,08

0,28

0,23

0,04

0,02

-0,12

0,44

-0,18

-0,39

-0,08

1,00

Безусловно, ни одна интегральная модель оценки конкурентоспособности региона не может быть признана единственно верной, что приводит к тому, что рейтинги, составленные на основе разных методик, могут давать отличающиеся результаты [4]. Предложенная оценочная модель позволяет получить достаточно объективную сводную картину текущего социально-экономического состояния регионов, поскольку предусматривает анализ агрегированных показателей, полученных как на основе обработки данных, приводимых в статистических сборниках, так и с использованием экспертных методов.

Рецензенты:

Дровяников В.И., д.э.н., профессор, проректор по учебной и воспитательной работе НОУ ВПО «Международный институт рынка», г. Самара.

Рамзаев В.М., д.э.н., профессор, проректор по научной работе и экономическому развитию НОУ ВПО «Международный институт рынка», г. Самара.


Библиографическая ссылка

Нестерова С.И. МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РЕГИОНА ДЛЯ БИЗНЕСА НА ОСНОВЕ АГРЕГИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. С. 430-430;
URL: https://science-education.ru/article/view?id=11034 (дата обращения: 22.08.2026).