Управление инновационным развитием региона аграрно-индустриального типа в условиях неравновесной экономик

     Предлагаемая  нами схема зернового кластера Саратовской  области может быть представлена следующим образом (рис. 2).

     Таким образом, целенаправленное формирование  системы кластеров, как в АПК, так и промышленности, их взаимодействие способно создать синергетический эффект и повысить конкурентоспособность экономики Саратовской области. 

 

     

    Внешняя среда 

    Рис 2. Зерновой кластер Саратовской области

 

     

    5. В соответствии  с моделью, выделенными  особенностями управления аграрно-индустриальными регионами, эконометрическими моделями инновационной активности предприятий и организаций и сводным индексом инновационного развития и креативности в диссертации разработаны: методика индикативного управления инновационным развитием аграрно-индустриальных регионов и методические рекомендации по анализу инновационного развития данного типа регионов.

      В работе построены эконометрические модели инновационной активности предприятий и организаций (по данным 78 субъектов РФ), на основе которых выявлены существенно влияющие факторы и периоды их запаздывающего воздействия.

      В качестве результативных переменных выступали  такие показатели, как:

      – удельный вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность, в общем числе организаций (%) – y₁;

      – удельный вес инновационных товаров, работ, услуг (%)– y₂;

      – поступление патентных заявок на изобретения и полезные модели в расчете на тыс. жителей – y_3.

 Однако  собственно инновационная деятельность предприятий и организаций не является конечной целью функционирования экономики, а должна служить повышению уровня жизни населения и в первую очередь его доходов. Нами было проанализировано воздействие инновационных факторов развития экономики и связанных с ними показателей инвестиционной активности, фондовооруженности и др. на доходы населения.

     В качестве эндогенных (объясняемых) переменных выступили такие показатели доходов населения за 2008 г., как:

      – средняя месячная номинальная начисленная  заработная плата работников организаций (руб.) – y₄;

      – средняя месячная номинальная начисленная  заработная плата работников организаций по видам экономической деятельности, в которых занята наибольшая численность населения РФ и являющихся наиболее инновационно активными, а именно:

      – средняя месячная номинальная начисленная  заработная плата работников обрабатывающих производств (руб.) – y₅;

      – средняя месячная номинальная начисленная заработная плата работников по виду деятельности оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования (руб.) – y₆;

      – средняя месячная номинальная начисленная заработная плата работников по виду деятельности транспорт и связь (руб.) – y₇;

      – средний размер назначенных пенсий (руб.) – y₈;

      – удельный вес доходов от предпринимательской  деятельности в общем объеме денежных доходов населения (%) – y₉.

      Для всех факторных признаков определялся период запаздывания (лаг), с которым происходит воздействие на изменение показателей инновационной деятельности и доходов населения. Полученная система взаимосвязанных уравнений имеет вид:

;

;

;

;

;

;

;

;

;

,

где

           х_{1 2008} – число созданных в 2008 г. передовых производственных технологий в расчете на 1 млн жителей;

     х_{2 2008} и х_{2 2006} – степень износа основных фондов в 2008 и 2006 гг., %;

     х_{3 2008} – густота автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (на конец 2008 г.), километров дорог на 1000 квадратных километров территории;

     х_{4 2005} – внутренние затраты на исследования и разработки в 2005 г. (руб. на 1 занятого в экономике);

     х_{5 2005} и х_{5 2008} – удельный вес убыточных организаций в 2005 и 2008 гг. (в % от общего числа организаций);

     х_{6 2006} – инвестиции в основной капитал на душу населения в 2006 году, в фактически действовавших ценах (руб.).

     х_{7 2005} – число организаций, выполнявших исследования и разработки в 2005 г., в расчете на 1000 жителей;

     х_{8 2005} и х_{8 2008} – стоимость основных фондов в расчете на одного занятого в экономике региона в 2005 и 2008 гг. (тыс. руб.);

     х_{9 2007} – уровень экономической активности населения в 2007 г. (%);

     х_{10 2008} – объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по виду деятельности обрабатывающие производства в 2008 г. (млн руб.);

     х_{11 2005} – инвестиции в основной капитал по виду деятельности обрабатывающие производства в расчете на одного занятого в данном виде деятельности в 2005 году, в фактически действовавших ценах (руб.);

     х_{12 2005} – инвестиции в основной капитал по виду деятельности оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования в расчете на одного занятого в данном виде деятельности в 2005 г., в фактически действовавших ценах (руб.);

     х_{13 2005} – удельный вес исследователей с учеными степенями в 2005 г. (%).

      Таким образом, инновационная деятельность предприятий и организаций напрямую связана с объемом инвестиций в основной капитал и степенью годности основных фондов, результатами финансовой деятельности, затратами на исследования и разработки, внедрением передовых производственных технологий, изобретательской активностью и развитостью инфраструктуры региона. Результаты от действия большей части данных факторов проявляются с запаздыванием в 2-3 года.  В свою очередь, различные виды доходов населения формируются при непосредственном влиянии инновационных факторов и связанных с ними инвестициями в основной капитал, фондовооруженности труда и степени износа основных фондов, квалификации исследователей. Лаг, с которым проявляется воздействие большинства выявленных факторов на уровень жизни населения, составляет 1–3 года.

      На  основании сопоставления фактического значения среднего размера начисленной  заработной платы от расчетного уровня для Саратовской области можно говорить о значительной диспропорции между уровнем инновационной активности предприятий обрабатывающих производств и сложившейся на них средней заработной платой работников. Для средней заработной платы в остальных видах экономической деятельности и среднего размера назначенных пенсий существенных отклонений Саратовской области от среднероссийских тенденций не выявлено. Полученные посредством эконометрического моделирования данные подтверждают данные когнитивного моделирования, что обосновывает предложенную автором когнитивную модель инновационного развития аграрно-индустриальных регионов.

      Данные  моделирования доказывают, что программы  инновационного развития аграрно-индустриальных регионов должны разрабатываться на среднесрочный и долгосрочный периоды, так как эффект от мер по стимулированию инновационной активности предприятий и организаций начинает проявляться минимум через 5-6 лет. Эффективность программ инновационного развития регионов напрямую зависит от мер по стимулированию инвестиционной, изобретательской и инновационной активности, финансового оздоровления экономики, развития инфраструктуры регионов.

    На  основе разработанной когнитивной  модели определены целевые и управляющие  факторы, а также начальные тенденции базисных факторов, проведено сценарное моделирование развития ситуации.

     В работе доказано, что в качестве основного индикатора инновационного развития аграрно-индустриального региона выступает сводный индекс инновационного развития и креативности.

    На  основе выбранных сценариев и  анализа методов комплексных оценок социально-экономического состояния регионов автором были выделены пять подходов к анализу инновационного развития региона: метод установления тесноты связей между базовыми показателями; метод суммирования индексов; метод интервальной балльной оценки; метод построения интегрального показателя на основе ранжирования всех регионов по каждому из базовых оценочных индикаторов; метод безынтервального пофакторного ранжирования регионов во взаимоувязке с методом балльной оценки. Общее слабое место перечисленных методик – невозможность оценить размах вариации и степень отставания одного региона от другого.

     Отмеченные  недостатки можно устранить за счет использования метода построения сводного латентного показателя. Этот метод позволяет выявить реальное (а не ранговое) положение каждого региона среди других по всем показателям креативности. В соответствии с ним все показатели переводятся в безразмерные индексы, так чтобы все регионы выстроились от 0 (худшее значение) до 1 (лучшее значение).

     Ri=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin),

или

     Ri=1-((Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin))

     Частные индексы рассчитывались как среднее  арифметическое из составляющих их показателей. Совокупный показатель (сводный индекс инновационного развития и креативности) рассчитывался как среднее арифметическое частных показателей.

     Методика  расчета сводного индекса инновационного развития и креативности российских регионов базируется на исследовании Р. Флориды, проведенном для 45 стран мира. В соответствии с этой методикой сводный индекс инновационного развития и креативности образуется из трех индексов: таланта, технологий и толерантности.

     По  расчетам, сводный индекс инновационного развития и креативности России оказался равным 0,39, что совпадает с оценкой Р. Флориды и подтверждает достоверность выбранных индикаторов. Данный показатель, характеризующий основные процессы развития региональной экономики, позволяет определить как возможные сценарии развития региона, так и с учетом определенных временных лагов совокупный социально-экономический эффект от него. Все это создает условия для совершенствования стратегического управления инновационным развитием данного типа регионов.

    Методика  индикативного управления инновационным развитием аграрно-индустриальных регионов (рис. 3) устанавливает основные положения, принципы, систему целевых индикаторов и алгоритм комплексной оценки деятельности хозяйствующих субъектов региона в целях обеспечения его инновационного развития.

        Она опирается на модель инновационного развития аграрно-индустриальных регионов и основывается на реализации следующих основополагающих принципов:

• комплексность, обеспечивающая учет важнейших составляющих социально-экономического (в том числе инновационного) развития региона и деятельности региональной власти;
• системность, предполагающая оценку показателей как по темпам роста, так и по уровню развития;

 

    Рис. 3. Алгоритм реализации методики индикативного управления инновационным развитием региона 

    

• достоверность исходных данных при выборе основных показателей инновационного развития аграрно-индустриального региона;
• наиболее полная адаптация системы используемых индикаторов к возможностям существующей статистической отчетности;
• сочетание общеэкономических индикаторов с показателями, отражающими результативность институционального проектирования при решении важнейших экономических и социальных проблем.