Статья: Оценка эффективности инновационной деятельности в регионах Приволжского федерального округа

Оценка эффективности инновационной деятельности в регионах Приволжского федерального округа

А.А. Носков, Е.А. Третьякова

ФГБОУВО «Пермский государственный национальный

исследовательский университет», г. Пермь, Россия

В статье оцениваются ресурсы и результаты инновационной деятельности в регионах Приволжского федерального округа. Результаты сравнительного анализа показали значительные различия исследуемых объектов как по ресурсному обеспечению, так и по результативности инновационной деятельности. Отмечены и значительные различия в эффективности использования ресурсов при получении инновационных результатов, зафиксировано проявление эффекта убывающей отдачи для регионов с высоким уровнем инновационного развития. Для повышения эффективности инновационной деятельности регионов Приволжского федерального округа был применен метод непараметрической оптимизации. С использованием программного обеспечения MaxDEA был произведен расчет меры эффективности, на основе метода бенчмаркинга были определены ориентиры повышения эффективности для регионов, чьи показатели находятся за границей эффективности и рассчитаны прогнозные оптимальные значения показателей инновационной деятельности.

Ключевые слова: инновации, инновационная деятельность, инновационное развитие, региональная экономика, непараметрическая оптимизация.

EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF INNOVATION ACTIVITIES IN THE REGIONS OF THE VOLGA FEDERAL DISTRICT

А.А. Noskov, Е.А. Tretiakova

Perm State National Research University, Perm, Russia

The article is devoted to the assessment of the innovation activity' resources and results in the regions of the Volga Federal District. Results of the comparative analysis showed significant differences in terms of the resourcing and the effectiveness of innovation activity. Considerable differences in the efficiency of resources use in obtaining innovative results were also noted, and the effect of diminishing returns for regions with a high level of innovation development was identified. Nonparametric optimization method was applied to improve the efficiency of innovation activities in the regions of the Volga Federal district. The efficiency was calculated using the MaxDEA software. Based on the benchmarking method, efficiency targets were determined for regions whose indicators are located outside the efficiency boundary and the forecast optimal values of innovation performance indicators were calculated.

Keywords: innovations, innovative activity, innovative development, regional economy, data envelopment analysis.

Введение

Исследованию процессов инновационного развития в российском научном сообществе уделяется большое внимание. Для регулирования уровня инновационной деятельности в регионах предлагаются различные инструменты, в том числе обеспечение связи инновационной политики в регионе с научно-технической политикой государства; организация свободного доступа к научно-технической информации, поддержка конкуренции и предпринимательства; развитие межрегионального и международного сотрудничества; конкурсное распределение государственной поддержки; создание одинаковых возможностей для всех участников инновационной деятельности и рациональное распределение ресурсов. Однако практика показывает, что далеко не всегда данные меры реализуются с высокой степенью результативности и в полном объеме. Одной из причин этого является недостаточная фокусировка на траектории, обеспечивающей конкретному региону оптимальное использование имеющихся ресурсов и должный уровень отдачи от их использования.

Объектом данного исследования явилась инновационная деятель-ность регионов Приволжского федерального округа. Цель исследования - совершенствование методического инструментария оценки эффективности инновационной деятельности субъектов федерации на основе использования методологии непараметрической статистики.

Инновационная деятельность и подходы к ее оценке

инновационная деятельность регион федеральный

В нормативно-правовых актах РФ инновационная деятельность трактуется как «деятельность (включая научную, технологическую, организационную, финансовую и коммерческую...), направленная на реализацию инновационных проектов, а также на создание инновационной инфраструктуры и обеспечение ее деятельности» [1, 2].

В определениях инновационной деятельности, которые даются авторами научных публикаций, она трактуется как «совокупность стадий инновационного процесса, которые обеспечивают взаимосвязь научной и производственной деятельности» [3], как «деятельность, направленная на получение социально-экономического, экологического и других эффектов от реализации инноваций» [4], как «многомерную деятельность, цель которой создавать инновационные продукты, технологии, услуги и обучать инновациям, воспроизводить инновационные кадры» [5].

В данной работе под инновационной деятельностью понимается деятельность, которая обеспечивает возникновение, рациональную и эффективную реализацию множества инновационных процессов в организациях с целью создания инновационных продуктов.

Систематизация научной литературы позволила выделить ряд ключевых методических приемов, применяемых авторами при оценке инновационной деятельности регионов. Одним из наиболее распространенных является метод комплексной интегральной оценки, причем, набор показателей, «зашитых» в итоговый интегральный индекс, сильно варьируется у разных исследователей. Примерами использования такого подхода могут служить работы Д.Ю. Трещевского, Ю.В. Вертаковой, Т.Н. Плотниковой, А.А. Тер- Григорьянц, М.Л. Ушвицкого и др. [6, 7, 8, 9]. Кроме того, метод интегральной оценки часто используют составители различных рейтингов (например, составители Рейтинга инновационного развития субъектов РФ [10]). Помимо комплексных интегральных оценок широко используется метод ранжирования. При этом ранжированию подлежат как отдельные показатели, так и интегральные индексы. Примерами использования данного подхода могут служить работы О.А. Бельченко, Т.М. Кожевниковой, В.Н. Киселева, Е.Л. Чижевской, Ж.А. Кушкиной, М.В. Власова и др. [11, 12, 13, 14]. Нередко экономистами применяется кластерный анализ (Н.А. Тюленева, Н.А. Петухов, М.Ю. Архипова, Р.М. Нижегородцев, Н.П. Горидько, Я.М. Якимов и А.А. Моденова) [15, 16, 17, 18]. С этой целью также употребляются методы экспертных оценок, эконометрического анализа и др.

Среди используемых показателей чаще всего присутствуют такие как количество разработанных и использованных производственных передовых технологий, затраты на технологические инновации, внутренние затраты на исследования и разработки, количество объектов интеллектуальной собственности, в том числе патентов, лицензий, ноу-хау, объем инновационных товаров, работ и услуг, численность персонала, занятого в исследованиях и разработках.

Методика исследования

Первоначально на основе данных официальной статистической отчетности [19] была сформирована база данных по показателям, характеризующим инновационную деятельность регионов с позиций привлекаемых для этого ресурсов и достигнутых результатов. В качестве ресурсных показателей (показателей входа) региональной инновационной системы рассматривались такие ключевые индикаторы, как затраты на технологические инновации; внутренние затраты на исследования и разработки; численность аспирантов и докторантов. В качестве результирующих показателей (показателей выхода) анализировались используемые и разработанные производственные передовые технологии; количество выданных патентов; объем ин-новационных товаров, работ и услуг; количество выпустившихся из аспирантуры и докторантуры с защитой диссертаций; доля продукции высокотехнологичных отраслей в валовом региональном продукте.

Для обеспечения сопоставимости данных в регионах различных масштабов производился пересчет объемных показателей на 1000 или 100000 человек населения региона. После чего производилось сопоставление результирующих показателей с показателями ресурсного обеспечения для характеристики эффективности инновационной деятельности регионов Приволжского федерального округа.

Затем с использованием программного обеспечения MaxDEA опреде-лялись ориентиры для повышения эффективности и рассчитывались отве-чающие им оптимальные значения показателей инновационной деятельно-сти регионов.

Результаты исследования

Динамика показателей ресурсного обеспечения отражена в табл. 1-3. Как показало исследование, в большинстве регионов отмечается рост затрат на технологические инновации в расчете на тысячу человек населения (более, чем в два раза их уровень вырос в Ульяновской и Оренбургской областях и в Республике Татарстан). По абсолютному значению этого показателя лидируют Республика Татарстан и Нижегородская область (табл. 1).

Таблица 1

Затраты на технологические инновации в расчете на тысячу человек населения, млн. руб.

* 2018 год по сравнению с 2012.

По объемам внутренних затрат на исследования и разработки лидируют Нижегородская и Ульяновская области и Пермский край, по темпам прироста затрат - Удмуртская Республика и Кировская область (табл. 2).

Таблица 2

Внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на тысячу человек населения, тыс. руб.