Статья: Оценка эффективности инновационной деятельности в регионах Приволжского федерального округа

* 2018 год по сравнению с 2012

Большие опасения вызывает общая тенденция регионов ПФО к снижению количества выпустившихся из аспирантуры и докторантуры с защитой диссертаций в расчете на 100 тысяч человек населения, так как при этом уменьшается кадровый потенциал инновационной деятельности на длительную перспективу. По абсолютному значению показателя лидерами являются Самарская область и Чувашская республика (табл. 8).

Таблица 8

Количество выпустившихся из аспирантуры и докторантуры с защитой диссертаций в расчете на 100 тысяч человек населения

* 2018 год по сравнению с 2012

Сопоставление индикаторов результативности и ресурсного обеспечения показало значительные различия регионов по уровню эффективности их инновационной деятельности. В частности, отдача от затрат на технологические инновации в виде объема используемых передовых производственных технологий в целом за период наиболее высока в Республике Марий Эл, Удмуртской Республике и Саратовской области (рис. 1).

С точки зрения отдачи от внутренних затрат на исследования и разработки в виде объема разработанных передовых производственных технологий лидируют Удмуртская Республика, республики Мордовия и Марий Эл (рис. 2).

Эти же регионы дают и наибольшую совокупную отдачу от внутренних затрат на исследования и разработки и затрат на технологические инновации в виде объема выпущенной инновационной продукции (рис. 3).

Рис. 1. Объем используемых передовых производственных технологий в расчете на млн. руб. затрат на технологические инновации в целом за 2013-2018 гг.

Рис. 2. Объем созданных передовых производственных технологий в расчете на тыс. руб. внутренних затрат на исследования и разработки в целом за 2013-2018 гг.

Рис. 3. Объем инновационной продукции в расчете на тыс. руб. совокупных внутренних затрат на исследования и разработки и затрат на технологические инновации в целом за 2013-2018 гг.

Рост эффективности использования ресурсов является важной задачей, способствующей стимулированию экономического прогресса территории. В связи с чем возникла необходимость в проведении оптимизационных расчетов на базе имеющихся данных и полученных результатов исследования. Для проведения расчетов использовалось свободно распространяемое ПО МахБЕЛ.

В качестве входов для оценки уровня инновационного развития регионов использовались: затраты на технологические инновации; внутренние затраты на исследования и разработки; численность аспирантов и докторантов. В качестве результирующих показателей (выходы) были задействованы следующие: используемые и разработанные производственные передовые технологии; количество выданных патентов; объем инновационных товаров, работ и услуг; количество выпустившихся из аспирантуры и докторантуры с защитой диссертаций; использование персональных компьютеров в организациях; доля продукции высокотехнологичных отраслей в валовом региональном продукте.

Результаты расчета меры эффективности инновационного развития регионов Приволжского федерального округа за 2013 и 2018 годы представлены в табл. 9. Параметр score, равный 1, свидетельствует об оптимальном уровне инновационного развития в регионе, то есть, когда сравнительные значения выходов превышают сравнительные значения входов. Все значения ниже единицы, свидетельствует о недостаточной сравнительной эффективности инновационной деятельности регионов внутри сравниваемой группы.

Таблица 9

Мера эффективности инновационного развития регионов Приволжского федерального округа

Важно отметить, что достаточно часто у регионов с высоким уровнем социально-экономического и инновационного развития параметр score ниже единицы (аналогичная ситуация отмечается и в регионах Приволжского федерального округа). В этом проявляется действие эффекта снижающейся отдачи. Метод DEA указывает на снижение эффективности использования затраченных ресурсов, вызванное, например, чрезмерными финансовыми вливаниями в экономику региона (не соответствующими темпам его экономической динамики), высоким уровнем коррупции при распределении ресурсов др. обстоятельствами.

В 2013 году среди исследуемых регионов пониженный уровень эффективности инновационной деятельности отмечался в Самарской области и в Республика Башкортостан. В 2018 году необходимы меры по повышению эффективности инновационной деятельности в Самарской, Кировской, Нижегородской областях и Республике Башкортостан. Необходимо отметить, что большинство регионов Поволжья в течение исследуемого периода пребывали на границе эффективности (табл. 9).

Для регионов, чья мера эффективности инновационной деятельности ниже оптимума, с использованием пакет MaxDEA были сформулированы ориентиры повышения эффективности на основе метода бенчмаркинга. Как следует из табл. 10, произошли изменения в составе регионов-ориентиров для обеспечения роста отдачи от используемых ресурсов в Республике Башкортостан и Самарской области.

Таблица 10

Ориентиры эффективности инновационного развития регионов
Приволжского федерального округа (при score <1)

Кроме нахождения ориентиров эффективности, метод DEA позволяет выявить показатели входов и выходов, которые следует изменить для достижения оптимального состояния. Результаты расчета этих показателей представлены в табл. 11. В частности, в республике Башкортостан для совершенствования региональной политики в области инновационного развития целесообразными представляются: оптимизация затрат на технологические инновации и внутренних затраты на исследования и разработки, а также корректирование количества квот на места в аспирантуру и докторантуру в вузах региона. Данные рекомендации позволят увеличить количество разработанных и используемых производственных передовых технологий и, тем самым, повысить долю продукции высокотехнологичных отраслей в валовом региональном продукте.

Таблица 11

Результаты моделирования оптимальных значений индикаторов
инновационной деятельности для ряда регионов Приволжского
федерального округа по состоянию на 2018 г.