Л. А. Карякина. Методы анализа факторов инновационного развития региона

Л. А. КАРЯКИНА

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ФАКТОРОВ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

КАРЯКИНА Лариса Александровна, доцент кафедры товароведения и технологии торговых процессов Саранского кооперативного института (филиала) Российского университета кооперации, кандидат экономических наук.

Ключевые слова: инновация, научно-техническое развитие, инновационный потенциал, статистические методы

Key words: innovation, scientific and technical development, innovative potential, statistic methods

Экономические преобразования в стране затрагивают все сферы деятельности. Важную роль при этом играет научно-техническое развитие. Наиболее гибким индикатором, характеризующим состояние национальной экономики и ее регионов, является инновационная деятельность. Ее высокий уровень свидетельствует о расширении базисных инноваций, об обеспечении инвестиционного подъема и социально-экономического роста. Отсутствие инноваций приводит к быстрому старению производственного аппарата, глубокому инвестиционному кризису и неблагоприятному развитию экономики в целом.

Преобразования, затронувшие российскую экономику в последние десятилетия, сопровождаются существенным снижением инновационной активности: с 60—70 % в 80-е гг. до 20 % в начале 90-х гг. и до 5 % во второй половине 90-х гг. Критерий экономической безопасности страны — пороговое значение доли инновационной продукции в общем объеме промышленного производства на уровне 6 %1. В России сегодня он не превышает 5,5 %. Такие тенденции характерны для всех регионов России. Приволжский федеральный округ не стал исключением. В связи с этим важной становится задача оценки и анализа инновационного потенциала региона, а также определение факторов, влияющих на его формирование.

Инновационный потенциал как объект инновационной политики представляет собой совокупность ресурсов общественного производства, которая включает в себя материальные, природные, трудовые, финансовые и информационные ресурсы. В составе последних все более важную роль играют знания. Именно от того, как общество или какая-либо система идентифицирует и развивает знания, как создает на их базе ключевые компетенции и трансформирует их в инновации, зависит и достижение поставленных целей, и конкурентоспособность системы.

Определение основных направлений научно-технической политики невозможно без знания закономерностей развития во времени научно-технического потенциала, который обусловливает необходимость учета десятков, а иногда и сотен показателей хозяйственной деятельности. Статистический анализ факторов, определяющих эффективность использования инновационного потенциала региона, существенно затрудняется с увеличением объема решаемых задач. Исследователь вынужден обращаться к методам сокращения размерности исходной системы показателей. Одним из методов многомерного статистического анализа, позволяющих решить эту задачу, выступает факторный анализ, успешно применяемый для исследования экономических явлений. С учетом взаимосвязи между частными характеристиками некоторых сторон изучаемого явления факторный анализ позволяет перейти к рассмотрению обобщающих показателей, количество которых значительно меньше размерности исходной системы.

Установление причинно-следственных связей в экономике — очень сложная задача. Анализ структуры взаимосвязей в системе показателей и классификация элементов статистической совокупности являются важнейшими функциями факторного анализа, но этим его возможности не исчерпываются. Если анализ состава группы исходных показателей, сгруппировавшихся около новой координатной оси, которая определена в процессе факторного анализа, позволяет успешно интерпретировать полученную переменную, то использование такой обобщающей шкалы существенно облегчает сравнение элементов статистической совокупности между собой. Анализ структуры совокупности в системе содержательно интерпретированных обобщающих факторов, на наш взгляд, гораздо полезнее, чем в пространстве обезличенных математических конструкций или в системе отдельных представителей групп коррелирующих показателей.

Существует общеизвестная модель факторного анализа. Она сводится к ортогональному преобразованию исходной системы координат в систему главных компонент, представляющих собой линейные комбинации исходных показателей. Новая координатная система строится таким образом, что каждая очередная компонента ортогональна всем предыдущим и содержит максимально возможную информацию о суммарной дисперсии исходных показателей. Если доля дисперсии, учтенная первыми q-компонентами, достаточно велика, то, исключив из рассмотрения остальные компоненты, можно сократить факторное пространство и сохранить при этом основную информацию о вариации переменных. Описанными свойствами обладают оси координат, направляющими векторами которых являются собственные числа этой матрицы, равные дисперсии новых синтезируемых переменных.

Для анализа и оценки факторов, определяющих инновационное развитие Мордовии, использованы методы факторного анализа. Была рассмотрена задача оценки возможности агрегирования информации. Исходным информационным массивом стали данные 27 основных технико-экономических показателей деятельности 10 организаций и предприятий научно-технического комплекса республики.

Х1 — объем научно-технических работ (продукции), млн руб.; Х2 — балансовая прибыль, млн руб.; Х3 — общая рентабельность, %; Х4 — производительность труда, млн руб./чел.; Х5 — фондовооруженность труда, млн руб./ чел.; Х6 — коэффициент обновления основных фондов, %; Х7 — коэффициент выбытия основных фондов, %; Х8 — среднесписочная численность работников, тыс. чел.; Х9 — среднесписочная численность исследователей НИОКР, тыс. чел.; Х10 — среднесписочная численность докторов наук, чел.; Х11 — среднесписочная численность кандидатов наук, чел.; Х12 — затраты на оплату труда исследователей, млн руб.; Х13 — коэффициент текучести работников, %; Х14 — внутренние текущие затраты на НИОКР, млн руб.; Х15 — внутренние капитальные затраты, млн руб.; Х16 — объем научно-исследовательских работ, млн руб.; Х17 — объем проектно-конструкторских работ, млн руб.; Х18 — объем работ по изготовлению опытных образцов, млн руб.; Х19 — объем научно-технических услуг, млн руб.; Х20 — объем собственных средств на НИОКР, млн руб.; Х21 — объем  средств федерального бюджета на НИОКР, млн руб.; Х22 — объем средств бюджетов территорий на НИОКР, млн руб.; Х23 — объем средств внебюджетных фондов на НИОКР, млн руб.; Х24 — количество опубликованных статей и выступлений, ед.; Х25 — стоимость системных программных средств, млн руб.; Х26 — количество единиц библиотечного фонда, тыс. ед.; Х27 — количество использованных изобретений, ед.

Опустив последовательность проведения расчетов, можно сказать, что первые двенадцать компонент учитывают всю дисперсию исходных показателей, а на первые четыре приходится 93,4 % суммарной дисперсии. Можно констатировать, что эти компоненты в первую очередь определяют инновационное развитие регионов.

Из анализа этой группы показателей следует, что они связаны между собой и в рамках имеющегося набора характеризуют с той или иной стороны укрупненную структуру затрат, уровень организации труда и инновационного процесса, способность и возможность привлекать для научно-технической деятельности финансы из разных источников. При этом наряду с преобладающими положительными значениями нагрузок показателей для некоторых из них характерна отрицательная взаимосвязь с первой компонентой. Так, отрицательный коэффициент корреляции первой компоненты с показателем текучести работников показывает, что увеличение этой компоненты приведет к стабильности кадров в регионе. В свою очередь способность формировать широкий спектр финансовой базы исследований и разработок зависит от возможностей организации и охвата всех стадий инновационного процесса, способствующих передаче на рынок научно-технической продукции для потребителя.

Сильные конкурентные позиции на рынке способствуют привлечению заемных финансовых средств из разных источников, что более предпочтительно по сравнению со схемой самофинансирования, о чем также свидетельствует отрицательная взаимосвязь показателя использования собственных средств с анализируемой компонентой. Повышение уровня специализации увеличивает удельный вес внутренних текущих затрат на проведение исследований и разработок и в то же время может привести к экономии на капитальных затратах. Таким образом, следует, на наш взгляд, интерпретировать первую компоненту как уровень концентрации и организации научно-технической деятельности организаций и предприятий региона.

Во второй компоненте сосредоточено преимущественное влияние десяти показателей, имеющих высокие положительные коэффициенты связи (от 0,690 до 0,923) и образующих определенные однородные подгруппы. Представляется возможным осуществить интерпретацию анализируемой компоненты на основе выявления внутрисистемных связей между составляющими научно-технического потенциала. Уровень подготовки и квалификация кадров (прежде всего, имеющих ученые степени и звания) во многом определяют результаты деятельности в научно-технической сфере (открытия, патенты, статьи и выступления). Способность получать высокие научные результаты благодаря квалифицированным кадрам и аппаратурной оснащенности (о чем косвенно свидетельствует показатель фондовооруженности) повышает заинтересованность заказчика научно-технической продукции, что выражается в увеличении выделяемых средств на исследования и разработки. Специфика ценообразования на научно-техническую продукцию в условиях проводимой налоговой политики позволяет рассматривать показатели выделяемых средств на исследования и заработную плату не столько как фактор затрат, сколько как фактор, обеспечивающий получение высокого научного результата. В целом, на наш взгляд, вторую компоненту можно охарактеризовать как отражающую рыночный спрос на научный результат. Логично было бы определить третью компоненту как характеризующую ресурсообеспеченность и ресурсосбережение инновационной деятельности. Четвертая компонента играет роль обобщающей характеристики экономической эффективности научно-технической деятельности.

Таким образом, в основе изменения выделенных показателей лежит влияние четырех независимых, хорошо интерпретируемых главных компонент (уровень концентрации и организации, рыночная востребованность научного продукта, ресурсообеспеченность и ресурсосбережение, экономическая эффективность). Группировка исходных показателей, полученная при построении независимых характеристик, может служить основой для сокращения статистической отчетности, а также выбора основных направлений при формировании региональной научно-технической политики.
Проведенный анализ позволил сделать вывод о том, что основное содержание категории научно-технического потенциала раскрывают возможности субъектов научно-технической деятельности осуществлять стадии формирования концепции, проверки ее реализации и разработки новшества. Следовательно, отсутствует прямая причинно-следственная связь между научно-техническим потенциалом и конечным эффектом использования нововведения, поскольку масштабы нововведений и темпы их осуществления определяются не внутренними, а внешними факторами (экономическими и организационными). Поэтому принципиально важно понимать, что методологически правильно говорить лишь об эффективности использования потенциала в области научно-технической деятельности, а не об эффективности его функционирования.

Таким образом, проблема повышения экономической отдачи научно-технической сферы Республики Мордовия заключается в реструктуризации самой системы исследований и механизме реализации инноваций, а точнее, в способности быстро развернуть эффективное массовое производство, определив перспективные рынки и сконцентрировав усилия разработчиков и исследователей на этих направлениях. Представленный алгоритм анализа факторов, определяющих эффективность использования инновационного потенциала в регионе, положен в основу разработки методики оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на формирование инновационного потенциала предприятий региона. Ее использование позволит более достоверно оценить факторы, ранжировать их по степени влияния на эффективность использования научно-технического потенциала региона.

ПРИМЕЧАНИЕ

1 См.: Глазьев С.Ю. О Концепции макроэкономической политики в свете обеспечения экономической безопасности страны. URL: http://www.glazev.ru/ art/2369 (дата обращения: 15.04.2012). Поступила 01.08.12.