Loading...
Loading...

Методический подход к определению перспективных отраслей региона в условиях турбулентности экономики Creative Commons

Link for citation this article Add this article in bookmark list
Титов Антон Борисович, доктор экономических наук, профессор Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Ваганова Оксана Валерьевна заместитель директора Института экономики НИУ «БелГУ» по научно-исследовательской и международной деятельности, кандидат экономических наук, доцент Белгородский государственный национальный исследовательский университет
Научный результат. Экономические исследования, Journal Year: 2015, Volume and Issue: 1(3), P. 56 - 63

Published: Jan. 1, 2015

This article is published under the license License

Loading...
Link for citation this article Related Articles

Abstract

Статья посвящена вопросам определения перспективных отраслей, способных повысить инновационный потенциал региона. Обосновывается выбор перспективных направлений развития региона на основе использования его потенциальных возможностей и ресурсов; обосновывается особое значение инновационного развития региона; оцениваются перспективы его развития в данном направлении

Keywords

Инновационная привлекательность региона, инновационный потенциал, региональная экономика, методы определения, инновационное производство, инновационная политика региона, основные направления развития


Введение. 


Во всем мире непрерывно растет поток научной литературы, посвященной управлению инновационной деятельностью в различных аспектах. Развитие методических подходов к управлению инновационной деятельностью региона в условиях турбулентности экономики уже само по себе является очень актуальной задачей, в данной статье предлагается рассмотреть вариант решения обозначенной проблемы посредством определения перспективных отраслей региона.


Правительством России взят курс на модернизацию и развитие экономики, о чем свидетельствуют некоторые документы, статьи и даже указы Президента от 7 мая 2012 года, изданные в день его инаугурации. Приведем некоторые целевые показатели социально-экономического развития:


− Создание и модернизация 25 млн. высокопроизводительных рабочих мест к 2020 году;


− Увеличение объема инвестиций не менее чем до 25 процентов внутреннего валового продукта к 2015 году и до 27 процентов к 2018 году;


− Увеличение доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей экономики в валовом внутреннем продукте к 2018 году в 1,3 раза относительно уровня 2011 года;


− Увеличение производительности труда к 2018 году в 1,5 раза относительно уровня 2011 года;


− Повышение позиции Российской Федерации в рейтинге Всемирного банка по условиям ведения бизнеса со 120-ой в 2011 году до 50-й – в 2015 году и до 20-й – в 2018 году [2].


В настоящее время мы идём с существенным отставанием от той траектории, которая нужна для достижения этих целевых показателей к 2020 году. Сегодня мы фактически оказались в зоне нулевого роста. Объём промышленного производства не растёт, инвестиции на прежнем уровне, капитал остаётся чрезмерным. В таких условиях становится ясно, что если инерционная тенденция возобладает, то нам выйти на эти целевые показатели в установленные сроки не удастся. Но ситуация не безнадежна, и как считает академик Глазьев С.Ю. экономика имеет возможность выйти на темпы роста не менее 6% в год, учитывая при этом рост инвестиций не менее 15% в год и рост производства наукоёмких товаров, рассчитывая при этом на опережающий темп развития нового технологического уклада[3].


Траектория перехода к новому технологическому укладу еще не сформировалась поэтому надеемся, что авторские методические разработки внесут свою лепту в определении траектории.


Основная часть. 


Ключевым вопросом активизации инновационного производства в регионе является выработка механизма стратегии развития инновационного производства на основе выявления приоритетов. В литературе предлагается три основных варианта инновационной стратегии развития:


− Технологический прорыв на основе собственных открытий и изобретений;


− Технологическое заимствование (по примеру Японии, стран Юго-Восточной Азии), когда собственные научно-технические разработки, новые технологии и выпуск новой продукции основываются на использовании приобретенных за рубежом патентов (догоняющая стратегия);


− Участие в изготовлении новой продукции (сборочные и тому подобные производства) [4].


Но нельзя однозначно сказать, что то, или иное направление будет достаточным для развития инновационного производства в регионе, поэтому целесообразно использовать смешанную стратегию инновационного развития. Такая смешанная инновационная стратегия основывается на следующих положениях:


− Локальный технологический прорыв по ряду технологий на основе собственных открытий и изобретений;


− Технологическое заимствование с учетом собственных научных разработок;


− Налаживание совместных производств на основе высокотехнологического перевооружения предприятий[5].


Реализация инновационной стратегии и отдельных ее направлений зависит от ряда факторов, которые можно рассматривать в качестве гипотез, требующих, дополнительного исследования. Наряду с определением турбулентности экономики и возможности ее перехода к новому технологическому укладу, могут быть отнесены следующие механизмы управления:


− Механизм управления интенсификацией инновационного производства и формирование региональных структур инновационного развития;


− Кластеризация региональной экономики с позиции обеспечения технологии прорыва;


− Формирование региональной системы подготовки кадров для инновационного производства;


− Финансовые механизмы обеспечения интенсификации инновационного производства.


С учетом выбранной инновационной стратегии необходима выработка позиции по приоритетной политике в области науки и технологий. В последнее время российские ученые интенсивно разрабатывают научно-технологический прогноз, призванный определить направления преодоления технологического отставания страны и реальные приоритеты технологического развития[6].


Учитывая все возрастающую значимость точечного выбора приоритетных направлений развития, необходимо руководствоваться следующими основными принципами:


− Комплексность – система выбора «горячих точек» инновационного производства должна охватывать весь спектр регионального жизнеобеспечения и развития;


− Системность, предполагающая с одной стороны, необходимость рассмотрения экономики региона, как части национальной инновационной системы, а с другой – как системы, состоящей из сложной совокупности взаимосвязанных объектов регионального уровня;


− Альтернативность, соблюдение которой повышает надежность процесса выделения «горячих точек», а также способствует обоснованию концепции межрегиональных и внешнеэкономических связей;


− Многовариантность, как в постановке задачи, так и в выборе путей и сроков достижения целей;


− Программность, выраженная в связи целей и требуемых ресурсов с финансовыми возможностями региона, с учетом вероятного привлечения внебюджетных источников финансирования;


− Сопоставимость прогнозных показателей «горячих точек» регионально инновационного производства по вертикали объектов инновационного потенциала региона;


− Комбинированность (многоуровневость) механизмов управления инновационным производством, что естественным образом обеспечивает повышение надежности получаемых оценок выбора «горячих точек» регионального инновационного развития; описывается столь большим количеством показателей, поэтому целесообразно использовать многоэтапную и многоуроневую схему расчетов.


Многообразие задач, которые приходится решать в ходе выявления приоритетных отраслей региона, можно свести к единой цели – обеспечения максимальной точности и возможности корректировки параметров в зависимости от сценарных макроэкономических условий.


Определение перспективных отраслей региона представляет собой не только сложный, но и трудоемкий процесс, который включает в себя обоснование темпов и динамику развития инновационного производства. Поэтому необходимо ориентироваться не только на методы прямого счета, но и на использование математического аппарата[7].


Среди многообразия методов определения направлений и прогнозирования развития инновационного потенциала можно выделить следующие их группы.


Формализованные методы. К ним относятся различные методы экстраполяции, регрессионные модели и адаптивные. Использование простой экстраполяции и экстраполяций для получения оценки развития инновационного потенциала на основе реализации направлений инновационного развития регионального производства в «горячих точках» очень ограничено, так как обычно в регионах отсутствуют устойчивые тенденции развития. Вследствие этого линейный рост показателя сменяется нелинейным и наоборот.


Интуитивные методы включают в себя: экспертное оценивание и в том числе метод Дельфи [8], с помощью которого определяются качественные составляющие оценки инновационного развития региона.


Комбинированные методы, к которым относятся адаптивно-рациональные модели, адаптивно - имитационные модели, и модели с применением принципа линейного программирования.


Анализ методов показывает, что подавляющее большинство имеет ограниченную степень применимости. Анализируя причины этого, можно выделить три основные проблемы: сложность практической реализации метода; неадекватность специфике прогнозируемых процессов, описывающих инновационное развитие региона; повышенные требования к информационному обеспечению. Преодолимой из этих трех причин является только первая, которую можно решить путем создания программного обеспечения. Две последние причины взаимосвязаны друг с другом: при построении статистически надежных моделей необходимо использовать выборочность совокупностей достаточно больших объемов[9]. Современная динамика развития инновационного производства в регионах не позволяет сформировать для этих целей однородные совокупности необходимых объемов.


Методика.


Анализ выше обозначенных проблем моделирования, а именно неопределенность условий функционирования инновационного производства в регионе, а также многомерность оцениваемых процессов в этой области, приводит нас к необходимости использовать метод линейно – адаптивного программирования при определении перспективных отраслей региона (рис.1).



Необходимым условием постановки и реализации задач линейного программирования является определение ограничений на ресурсы, величину спроса и критерия оптимального показателя инновационного развития региона.


В нашем подходе к определению перспективных отраслей региона использована информация, включаемая в традиционные региональные статистические сборники, в их числе сведения о выпуске инновационной продукции, численности занятых НИОКР, об объеме основных производственных фондов по видам экономической деятельности[10].


Первым этапом исследования было модельное представление зависимостей между элементами региональной экономики. В частности, для каждого вида экономической деятельности региона составлялись производственные функции Кобба-Дугласа, на базе которых была составлена следующая функция:


где α - темп прироста основных производственных фондов (%);


F2, F1- основные фонды инновационной деятельности в плановом и базисном периодах соответственно.


Объемы инновационного производства при изменении стоимости основных производственных фондов на α [%] вычисляются по формуле:



где X2 , X1 - объем производства по каждому виду инновационной деятельности (соответственно в плановом и базисном периодах);


β - показатель эластичности выпуска продукции по производственным фондам;


Или после подстановки (1) в (2) планируемый объем инновационного производства можно рассчитать по формуле:



После преобразования формула (3) принимает вид:



Валовое производство региона (Х) определяется суммой выпусков продукции по видам экономической деятельности:



Из (4) и (5) выводится целевая функция для расчета развития экономики региона:



Результат. 


Выявление перспективных отраслей в регионе, на основе которых может произойти реструктуризация региональной экономики, мы можем продемонстрировать на примерах Белгородской, Воронежской и Курской областей.


В стратегии развития этих областей до 2025 года содержаться данные о запланированных темпах роста инновационного вида продукции. По значениям коэффициентов эластичности выпуска продукции, по объему стоимости основных фондов и темпам роста выпуска продукции по видам деятельности определяется структура основных фондов, обеспечивающих желаемый прирост выпуска продукции.


Линейное программирование предполагает выделение ограничений задачи[11]. В нашем случае основным ограничением является финансирование инновационной деятельности. Принято допущение: в плановом периоде 1 руб. инвестиций создает 1 руб. основных производственных фондов; в таком случае прирост основных фондов не должен превышать плановую сумму финансирования.


Расчеты выявили, что необходимый прирост стоимости основных производственных фондов выше запланированного, т.е. отраслевая структура экономики должна быть реструктуризирована. Вариантом реструктуризации может стать выделенная «горячая точка» регионального инновационного производства с целью достижения максимально возможного выпуска инновационной продукции в пределах запланированных темпов роста. Последние были приняты ограничениями задачи линейного программирования; целевой функцией выступает зависимость выпуска продукции от стоимости основных производственных фондов по видам экономической деятельности (см. формулу (6)).


Объем основных производственных фондов рассчитан с учетом финансирования инновационных производств из бюджетов разных уровней и государственных внебюджетных фондов, а также финансирования за счет собственных средств предприятий. Абсолютные значения стоимости основных средств по видам экономической деятельности в 2014 году не снижаются. Возрастает доля основных фондов следующих видов экономической деятельности: сельское хозяйство и производство пищевых продуктов. Постепенно снижается доля основных фондов в добыче полезных ископаемых, тем самым создаются предпосылки для развития других видов экономической деятельности в регионе.


Заключение.


На основе предложенной методики расчета данных сформирована таблица 1, отражающая перспективные отрасли Белгородской, Воронежской и Курской областей.



Выводы. Наиболее перспективными видами деятельности в рассмотренных регионах являются: научная деятельность; авиастроительство и распределение электроэнергии, газа, воды. Они будут образовывать основную долю инновационного регионального продукта в регионах. Выделенные отрасли, в которые необходимо вкладывать финансовые ресурсы с целью повышения уровня инновационного потенциала региона, мы предлагаем объединить в обособленную территориальную научно-промышленную единицу, которая может реализовать стратегию технологического прорыва.




Список литературы



  1. The Global Competitiveness Report 2008-2009. World Economic Forum. 2008.

  2. Ивантер В.В. Росиия может совершить рывок // «Российская газета». 04.12.2012

  3. Глазьев С. Ю. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов // Вопросы экономики. 2009. № 4.

  4. Полтерович В. Принципы формирования национальной инновационной системы //Проблемы теории и практики управления. 2008. №11

  5. Титов А.Б. Системный подход в управлении инновационной деятельностью. – СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2008.

  6. Научно-технологический прогноз – важнейший элемент стратегии развития России: Дневник научной сессии общего собрания РАН // Вестник Российской академии наук. 2009. Том 79, № 3.

  7. Kline S., Rosenberg N. An Overview of Innovation. The Positive Sum Strategy / Landan and Rosenberg (Eds.). Washington. 1986.

  8. Давнис В.В. Применение матричного предиктора в задачах имитационного моделирования показателей экономического развития региона/ В.В. Давнис, С.Ю. Зеленцова // Теоретические основы и опыт стратегиоческого планирования развития территорий: материалы Междунар. науч.-практ.конф.27 мая 2005г./ под ред. И.Е.Рисина, Ю.И.Трещевского. – Воронеж. гос.ун-т,2005. С. 193-217

  9. Blanchet-Scalliet C., Karoui N. El., Jeanblanc M., Kupriyanov, Martellini L. Optimal investment decisions when time-horizon is uncertain. Journal of Mathematical Economics. 2008. 44(11). Pp. 1100-1113.

  10. Glagolev S.N. Vaganova O.V. Specific Determinants for Structuring the Economy, Taking into Account the Factor of Integration. World Applied Sciences Journal. 2013. 24 (10). Pp. 1322-1329.

  11. Bork R. H. Vertical integration and the Sherman Act: The Legal History of Economic Misconception // University of Chicago Law Review. 1954. Vol. 22. Autumn. Pp. 157-201.

  12. Стенографический отчет о заседании Совета по науке, технологиям и образованию. 30 ноября 2007 года, Москва // Инновации. 2008. № 1.