Assessing the effectiveness of the innovation system of the Far Eastern Federal District regions

Введение

В современных условиях, когда инновационное составляющее является ключевым фактором развития экономики региона, проблемы измерения различных аспектов инновационного развития, включая вопрос оценки эффективности инновационной деятельности региона, являются весьма актуальной научно-практической задачей. Например, в работе [1] (Avramchikova, Volkov, 2018) отмечается, что в условиях динамично развивающихся экономических отношений, санкций со стороны США и Европейского союза, а также ограниченности бюджетных ресурсов особую актуальность приобретает совершенствование механизма управления и оценки эффективности государственной поддержки инновационной деятельности.

На сегоднящний день существуют труды ряда зарубежных и отечественных ученых по проблемам методологических подходов, методов оценки инновационного развития регионов (ИИР) и методов рейтингования [2, 4, 5, 7, 8, 10, 13, 20] (Barinova, Zemcov, 2016; Bortnik, Zinov, Kocjubinskij, Sorokina, 2013; Egorov, 2022; Il'ina, Zharova, Agamirova, Kamenskij, 2018; Krasova, 2019; Mitjakov S.N., Mitjakova O.I., Murashova, 2017; Poljanskaja N.M., Kolesnjak A.A., Kovalenko, 2022; Egorov, 2021). Имеются также работы, посвященные оценке эффективности ИД региона [1, 3, 6, 9, 12, 19] (Avramchikova, Volkov, 2018; Batrasova A.D., Konovalova T.V., Komarov P.I., 2022; Erohina, 2013; Lezina, Inshakov, Maksimova, 2019; Jashin, Tukkel', Koshelev, Makarov, Korobova, 2018; Rjapuhina, 2018).

Опираясь на результаты собственных многолетних исследований и труды других ученых по схожим проблемам, авторами статьи проведена оценка эффективности инновационной деятельности (ИД) региона или региональной инновационной системы (РИС). Авторами предлагается методика оценки эффективности инновационной деятельности региона, на основе которой выполнен расчет коэффициентов эффективности ИД субъектов Дальневосточного федерального округа (ДФО).

Научная новизна исследования состоит в том, что авторами предложена методика оценки эффективности инновационной деятельности региона, на основе которой выполнены расчеты коэффициентов эффективности субъектов Дальневосточного федерального региона.

Целью исследования является оценка эффективности инновационной деятельности региона или региональной инновационной системы на примере субъектов Дальневосточного федерального округа.

Авторская гипотеза основана на том, что эффективность инновационной деятельности региона можно оценивать количественно различными методами, а также результаты рейтинга инновационной деятельности региона показывают уровень эффективности инновационной системы.

Материалы и методы исследования

Важным критерием оценки результативности инновационной деятельности региона или региональной инновационной системы является показатель эффективности, характеризующий соотношение конечного результата и затраченных на его получение ресурсов.

В качестве ресурсов рассматриваются инновационный потенциал и финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности РИС. Исходя из этого, по мнению авторов, эффективность ИД региона в количественном выражении можно оценить посредством коэффициента эффективности (K_эфф), рассчитываемого через выражение:

K_эфф = (1)

где

– среднее значение всех входных показателей, характеризующих научно-инновационный потенциал и финансовую поддержку ИД в регионе (входной показатель).

Y – выходной показатель, характеризующий результативность ИД.

Для оценки эффективности ИД в регионе авторами определена следующая система выбранных ключевых (значимых) показателей на основе статистических данных (табл. 1) [14] (Regiony Rossii. Social'no-jekonomicheskie pokazateli. 2021: Stat. sb.).

Таблица 1

Система ключевых (значимых) показателей для оценки ИД региона

Результаты исследования и их обсуждение

В качестве примера рассматриваются субъекты Дальневосточного федерального округа. В целом, авторы, поддерживая позицию в работе [1] (Avramchikova, Volkov, 2018), отмечают, что эффективность инновационной деятельности региона можно оценивать и по результатам соответствующих рейтингов, выполняемых различными организациями [11, 15-18]. На основе выбранных ключевых показателей инновационного развития регионов (ИРР) авторами также выполнена рейтинговая оценка по регионам ДФО за период 2015-2021 гг. (рис. 1).

Рисунок 1. Рейтинг ИРР ДФО за период 2015-2021 гг.

Источник: составлено авторами.

Исходя из результатов расчетов, среди субъектов ДФО, лидирующие позиции занимают Хабаровский и Приморский края, Республика Саха (Якутия), что, по нашему мнению, показывает близкие значения в сравнении с результатами других рейтинговых оценок (табл. 2). Таким образом, авторскую методику оценки и выбранные показатели можно считать адекватными и достаточными для сравнительной оценки уровня ИРР.

Таблица 2

Сравнение рейтингов инновационного и научно-технологического развития субъектов ДФО за 2018-2021 годы

Для расчёта коэффициента эффективности ИД субъектов ДФО (K_эфф) по формуле (1) использованы показатели таблицы 1, распределенные по входному и выходному блокам РИС за период с 2015 по 2021 гг. Результаты расчёта приведены на рис. 2.

Рисунок 2. Рейтинг коэффициента эффективности ИД регионов ДФО по входным и выходным показателям 2015-2021 гг.

Источник: составлено авторами.

Анализ предствленной иллюстрации показывает, что лидерами по эффективности ИД среди субъектов ДФО являются Хабаровский край (1,49), Амурская область (1,38) и Еврейский АО (1,28).

Для более детальной оценки эффективности ИД выполнены расчеты значения K_эфф отдельно по блокам: Х1 – научно-инновационный потенциал (4 показателя) и Х2 – финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности (3 показателя). Выходные показатели (Y) – результаты ИД состоят из 4 показателей. Результаты оценки K_эфф по блоку Х1 представлены на рис. 3.

Рисунок 3. Рейтинг коэффициента эффективности ИД регионов ДФО по научно-образовательному блоку Х1 за 2015-2021 гг.

Источник: составлено авторами.

Анализ рис. 3 показывает, что лидерами по данному рейтингу являются Хабаровский край (1,39), Приморский край (0,92) и Амурская область (0,63).

Далее на рис. 4 представлены результаты расчета коэффициента эффективности ИД по блоку Х2 – финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности.

Рисунок 4. Рейтинг коэффициента эффективности ИД регионов ДФО по блоку Х2 – финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности за 2015-2021 гг.

Источник: составлено авторами.

По данному рейтингу лидирующие позиции занимают Еврейский АО (3,43), Амурская област (2,19) и Хабаровский край (1,64).

С практической точки зрения представляет интерес выявление взаимной связи между входными и выходными параметрами ИД. Для этого необходимо определить их степень корреляции и регрессионную зависимость. При этом в качестве входного параметра эффективности ИД (X) приняты значения показателей, а выходного параметра (Y) –показатели результативности ИД. Результаты выполненного корреляционного анализа для модели парной линейной регрессии приведены на рис. 5.

Рисунок 5. Корреляционно-регрессионная зависимость между входными и выходными параметрами ИД регионов ДФО

Источник: составлено авторами.

Как следует из рис. 5, наблюдается положительная тесная взаимосвязь между входными и выходными показателями(коэффициент корреляции R составляет 0,64), что позволяет использовать регрессионную формулу зависимости вида y=а+bx для моделирования прогнозных оценок эффективности ИД региона.

Далее выполнен расчет корреляционной взаимосвязи между входными показателями (Х1 и Х2) и коэффициентом эффективности по блокам (K_эфф) (рис. 6 и рис. 7).

Рисунок 6. Корреляционно-регрессионная зависимость между входными показателями К1 и K_эфф регионов ДФО

Источник: составлено авторами.

Рисунок 7. Корреляционно-регрессионная зависимость между входными показателями К2 и K_эфф регионов ДФО

Источник: составлено авторами.

Анализ рисунков 6 и 7 показывает, что наблюдается тесная взаимосвязь (коэффициент корреляции R(К1) = 0,75 и R(К2) = 0,81). Более высокая теснота взаимосвзи наблюдается у второго блока – Финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности, чем у первого блока – Научно-инновационный потенциал, что характеризует преобладающее влияние финансовой поддержки на результативность ИД регионов ДФО.

Заключение

На основе анализа работ, посвященных измерению инновационного развития регионов и опираясь на результаты собственных исследований, авторами предложена методика оценки эффективности инновационной деятельности региона, позволяющая оценивать коэффициент эффективности инновационной деятельности через соотношение входных и выходных параметров.

Представлен сравнительный анализ результатов рейтинговых оценок субъектов ДФО, выполненных различными организациями методами рейтингования. Результаты оценки показывают лидирующие позиции Хабаровского и Приморского краев, Республики Саха (Якутия) среди регионов Дальнего Востока.

Анализ результатов расчета коэффициента эффективности ИД регионов Дальневосточного федерального округа по предлагаемой авторской методике показывает, что лидерами являются Хабаровский край (1,49), Амурская область (1,38) и Еврейский АО (1,28). Тройку рейтинга по блоку Х1 (Научно-инновационный потенциал) занимают Хабаровский край (1 место), Приморский край (2 место) и Амурская область (3 место). По второму блоку – финансовое обеспечение ИД 1 место занял Еврейский АО, 2 место - Амурская область и Хабаровский край - 3 место. То, что Еврейский АО и Амурская область показывают лучшие позиции, можно объяснить более высокии показателями финансовой поддержки ИД данных субъектов ДФО.

Анализ корреляционно-регрессионной зависимости между входными и выходными параметрами ИД регионов ДФО показывает положительную тесную взаимосвязь с коэффициентом корреляции R=0,64, что дает возможность использования стандартной регрессионной формулы вида y=а+bx для моделирования прогнозных оценок эффективности ИД региона.

Анализ корреляционной взаимосвязи между входными показателями (Х1 и Х2) и коэффициентом эффективности по блокам (K_эфф) показывает, что более высокая теснота взаимосвзи наблюдается у второго блока – финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности, чем у первого блока – научно-инновационный потенциал, что характеризует о доминирующем влиянии финансовой поддержки на результативность ИД регионов ДФО.

Результаты иследования могут быть полезны местным органам исполнительной власти для принятия различных управленческих решений по мониторингу и повышению уровня инновационной деятельности регионов.