Инновационный климат как фактор повышения инвестиционной привлекательности экономических систем

Актуальность темы

исследования. В отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга инвестиционной привлекательности экономических систем различного уровня — от стран и регионов до предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.

Помимо оценки инвестиционной привлекательности, в связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития региональных систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности, причем эти рейтинги становятся одним из эффективных инструментов оценки инновационного уровня развития регионов, поскольку они позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояние изучаемых объектов. В то же время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незаполненной, методика их оценки является несовершеннойв частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение.

Проблеме оценки инвестиционной привлекательности региона посвящено большое число публикаций, широко распространен рейтинговый подход к подобным оценкам таких известных рейтинговых агентств, как Эксперт РА, АК&М. Так, в подходе, развиваемом Рейтинговой компании АК&М, в основу рейтинга инвестиционной привлекательности положены такие показатели, как рентабельность проданных товаров, продукции, работ, темпы роста объемов промышленной продукции, темпы роста прибыли, доля прибыльных предприятий, а также производительность труда — т. е. показатели, которые напрямую определяют уровень развития субъектов хозяйственной деятельности, а через них — инвестиционную привлекательность.

В то же время, в большинстве методик оценки инвестиционной привлекательности экономических систем не рассматриваются показатели инновационной привлекательности, тогда как если говорить об инвестиционной привлекательности, необходимо, в первую очередь, обратиться к показателям, которые отражают среду для развития инноваций.

Исходя из изложенного, актуальной является задача улучшения инновационного климата как условия инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях. Данная область исследований относится к направлению 2.3 Паспорта специальности 08.00.05 «Формирование инновационной среды как важнейшее условие осуществления эффективных инноваций. Определение подходов, форм и способов создания благоприятных условий для осуществления инновационной деятельности. Пути улучшения инновационного климата».

Степень разработанности проблемы. В исследование теоретико-методологических основ формирования инновационной среды как важнейшего условия осуществления эффективных инноваций и крупный вклад внесли такие зарубежные ученые, как Й. Шумпетер, П. Ф. Друкер, Ф. Хайек, Э. Мэнсфилд, А. Хостинг, Й. М. Пиннингс, Б. Санто и другие.

Л.И. Абалкин, А. И. Анчишкин, A.B. Бачурин, С. Ю. Глазьев, А. Б. Гусев, А. Илларионов, С. Д. Ильенкова, Е. Попов, А. Г. Поршнев, В. Ханжина, М. Хучек, A.B. Черезов, Ю. В. Яременко и другие российские ученые исследовали инновационный потенциал как стратегический фактор, определяющий условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем.

В научных трудах C.B. Валдайцева, Д. М. Гвишиани, П. Н. Казанцева, Ю. П. Морозова, А. И. Пригожина, З. П. Румянцевой, H.A. Соломатина, Д.В.

Соколова, А. Б. Титова, М. М. Шабановой, Р. А. Фатхутдинова, А.Н. Фоломье-ва исследованы проблемы и условия создания и использования инноваций.

Значительный интерес среди этих работ представляет исследования А. Б. Гусева, которым для построения рейтингов инновационного развития регионов предложено использовать комплекс показателей, отслеживаемых государственной статистикой. Учитываемые в рейтинге показатели инновационного развития территории разделены на факторы, описывающие уровень инновационной восприимчивости региона (факторы инновационной восприимчивости) и факторы инновационной активности региона. Представляется, что использование для характеристики инновационной привлекательности введенного А. Б. Гусевым в научный оборот понятия инновационной восприимчивости позволит выполнить анализ взаимосвязи этих двух сторон развития экономических систем на уровне территориальных образований.

Такая постановка задачи, однако, требует корректного обоснования правомочности объединения территориальных индексов инновационной восприимчивости в обобщенный рейтинг аддитивной структурытребуют уточнения также и веса территориальных индексов. Существует потребность в научном обосновании индикаторов инновационного климата на уровне территориальных образованиях, методики его объективной оценки, основанной на анализе этих индикаторов в реальном секторе экономики.

Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.

Объектом исследования являются экономические системы на уровне территориальных образований Российской Федерации, использующие инновации в реальном секторе экономики.

Предметом исследования являются экономические и организационно-управленческие отношения, складывающиеся в процессе развития инновационных процессов в территориальных образованиях Российской Федерации.

Цель исследования состоит в совершенствовании методов анализа показателей инновационного климата, направленных на выявление условий инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

— рассмотреть теоретико-методологические основы анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности;

— установить место рейтингов в системе оценки инновационной среды и инвестиционной привлекательности, экономических систем на мезои микроуровне;

— рассмотреть методические аспекты формирования рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем;

— выполнить статистический анализ показателей инновационной восприимчивости на мезоуровне;

— выявить взаимосвязь показателей" инновационной восприимчивости на уровне территориальных образований Российской Федерации и разработать региональные индикаторы инновационной привлекательности;

— рассмотреть вопросы применения индикаторов инновационной восприимчивости территориальных образований Российской Федерации в оценке инвестиционной привлекательности российских регионов.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили теоретические положения и методологические принципы, содержащиеся в исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного и инцестционного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применялся методологический аппарат инновационного и инвестиционного анализа, методы системного исследования, методы психофизического шкалирования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические методы моделирования.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических и экспертных данных.

Научная новизна проведенного исследования заключается в развитии методов анализа показателей инновационного климата территориальных образований Российской Федерации, что позволит выявить условия и пути повышения их инвестиционной привлекательности.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту.

1. Обосновано, что совершенствование методов анализа и оценки эффективности инновационной деятельности в реальном секторе экономики необходимо проводить в направлении разработки эконометрических моделей, связывающих показатели результативности инновационной деятельности с затратами на технологические инновации. Установлен комплекс информативных показателей, отражающих инновационные процессы на уровне федеральных округов, включающий в себя показатели интенсивности инновационной деятельности и уровня охвата организаций в территориальном образовании, показатели удельного веса и уровня затрат на технологические инновации, показатели результативности внедрения технологических инноваций в экономику.

2. Эмпирически обосновано, что начиная с 1998 г., абсолютные значения объема инновационной продукции, а также темпы их прироста в целом в РФ, опережали значения и темпы прироста затрат на технологические инновации. На уровне макрорегионов предложено оценивать результативность технологических инноваций с помощью коэффициента их эффективности, равного отношению получаемого результата — объема инновационных товаров, работ, услуг — к затратам на технологические инновации. Эмпирически обосновано, что доля инновационной продукции в макрорегионах коррелирует с коэффициентом эффективности технологических инноваций, причем с высокой эластичностью.

3. Предложено эффективность технологических инноваций в макрорегионах дополнительно оценивать по характеру отклонения реального объема инновационной продукции на одного занятого в экономике от расчетного значения, полученного по эконометрической модели, связывающей объемы инновационной продукции с затратами на технологические инновации. Обосновано, что получаемые при этом результаты коррелируют с расчетом коэффициента эффективности технологических инноваций.

4. Выполнена оценка эффективности технологических инноваций в федеральных округах Российской Федерации и в основных видах экономической деятельности, показавшая значительную территориальную дифференциацию показателей эффективности инновационной деятельности в стране.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГАСИС), II Международная научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2009), VI Международная научно-практическая конференция «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, Воронежский государственный университет, 2010).

Методика расчета обобщенного регионального индикатора инновационной привлекательности внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО «ГАСИС».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 6 работ. Общий объем публикаций 2,35 п.л., все — авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 181 страницу основного текста, в том числе 66 рисунков и 24 таблицы, список использованных источников из 144 наименований. Ниже приводится структура работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Результаты выполненных исследований, направленных на анализ показателей инновационного климата и выявление условий инвестиционной привлекательности экономических систем на мезоуровне, позволяют сделать следующие выводы.

1. Различные типы регионов и территорий в силу сложившихся истори-ко-географических, этнокультурных, социально-экономических особенностей своего развития имеют различную восприимчивость к инновациям, обладают различными конкурентными преимуществами, инвестиционными возможностями, и как следствие, существенно отличающимися целями и стратегиями развития, разными типами экономической политики, выбором приоритетов развития. При этом важнейшей составляющей социально-экономического климата экономических систем, отражающей способность территории к устойчивому развитию, является инновационный климат, как интегральная оценка состояния компонентов внешней инновационной среды.

При анализе инновационного климата полезным является использование категории «инвестиционная привлекательность», как интегральная характеристика объекта инвестирования с позиций перспективности развития, доходности инвестиций и уровня инвестиционных рисков.

2. В связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития экономических систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности. В то же время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незаполненной, методика их оценки является несовершеннойв частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение. Тем не менее, среди различных систем рейтинга выделяется рейтинг инновационного развития регионов, в котором используются показатели двух групп, отслеживаемые государственной статистикой. Первая группа включает показатели технологической эффективности региональной экономики (производительность труда, фондоотдача и экологичность производства), вторая — удельные затратные и результативные индикаторы инновационной активности (затраты на исследования и разработки на одного занятогозатраты на технологические инновации на одно} го занятоговыпуск инновационной продукции на душу населения региона).

3. Известные методики определения рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем, в конечном счете, сводятся к выбору эталона с последующим расчетом отношения показателя анализируемой системы к его значению для эталона, либо к нормированию показателя анализируемой системы на диапазон изменения его значений по «обучающей выборке». Таким образом, в первом способе нормирование производится в шкале отношений, во втором — в интервальной шкале, при этом результат оценки зависит от выбора региона-лидера и региона-аутсайдера. Другой аспект проблемы известных на сегодня методик расчета рейтинга состоит в принятии их авторами гипотезы о возможности объединения индексов по каждому из показателей в обобщенный) индекс по формуле среднего арифметического. Тем самым предполагается, что все включенные в рейтинг показатели коррелируют друг с другом и имеют одинаковую значимость (веса индексов равны), хотя это не является очевидным.

4. Для устранения отмеченных недостатков предлагается нормирование частных показателей проводить с помощью психофизических шкал, устанавливающих соответствие между их значениями и их субъективной оценкой в лингвистических категориях от «очень плохо» до «очень хорошо» функции желательности свойства, отражаемого показателями. Для монотонных по предпочтениям критериев, характерных для позитивных показателей инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем, предлагается использовать функцию желательности Харрингтона, аналитически выражаемую двойной экспонентой сигмообразной формы. Особенность этой функции в том, что для ее построения достаточно, чтобы эксперты указали интервал показателя, внутри которого соответствующее свойство можно считать удовлетворительным. В работе предложен алгоритм расчета этого интервала, в основе которого лежат статистические характеристики обучающей выборки — параметры центральной тенденции (медиана либо среднее арифметическое) и вариабельности (междуквартильный размах либо среднее квадратическое отклонение). Предложен также алгоритм выбора формы свертки частных индексов в обобщенный индекс, а также назначения весов индексов, основанный на результатах факторного анализа по методу главных компонент.

5. Сравнение эмпирических распределений исходных показателей инновационной восприимчивости федеральных округов с теоретическими нормальными распределениями показало, что все три показателя — производительность труда, фондоотдача и экологичность производства — характеризуются правосторонней асимметрией, причем логарифмическим преобразованием достигается их симметризация. В результате факторного анализа показано, что совокупность преобразованных показателей может быть сведена к двум главным факторам: фактору технологичности, положительно и сильно коррелирующему с логарифмом производительности труда и логарифмом фондоотдачи, и фактору экологичности производства.

6. Эмпирически на примере регионов Центрального федерального округа обосновано, что отмеченные закономерности распределения показателей инновационной восприимчивости сохраняются и на региональном уровне. Здесь также адекватной оказалась двухфакторная модель, сводящая логарифмически преобразованные показатели инновационной восприимчивости к фактору технологичности и экологичности производства.

7. Показана эффективность анализа инновационной привлекательности федеральных округов и регионов с помощью годографов, построенных в координатах главных факторов либо исходных показателей инновационной восприимчивости.

8. При анализе панельных (пространственно-временных) данных в целях исключения влияния инфляционных процессов предложено рассчитывать территориальные индексы инновационной восприимчивости как частные деления значений показателей в территориальных образованиях к уровню Российской Федерации в целом. Эмпирически обосновано, что все закономерности распределения индексов инновационной восприимчивости, выявленные для исходных показателей, сохраняются.

9. На примере ряда регионов показано, что можно выполнить оценку эластичности территориального индекса фондоотдачи по индексу производительности труда, с одной стороны, и оценку эластичности территориального индекса экологичности производства по индексу производительности труда, с другой.

10. В результате анализа динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдача и экологичости производства выявлено, что они характеризуются значительной стохастической составляющей, и лишь для немногих регионов ЦФО наблюдается статистически значимый линейный тренд. Предложено описывать пространственно-временные данные по инновационной восприимчивости изучаемых территориальных образований совокупностью двух параметров линейных моделей, один из которых отражает среднее значение территориального индекса, а второй — среднегодовой прирост индекса. Преимущество такого метода расчета в том, что при этом даются не только МНК-оценки параметров линейных моделей динамики территориальных индексов, но и оценка характеристик их качества. Получены оценки параметров и критерии качества линейных моделей динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдачи и экологичности производства для регионов Центрального федерального округа. Выполнено ранжирование регионов по значениям параметров моделей динамики указанных территориальных индексов.

11. По однородной выборке регионов ЦФО (без г. Москвы) выявлена положительная корреляция между параметрами моделей динамики территориального индекса производительности труда, с одной стороны, и параметрами моделей динамики территориального индекса фондоотдачи, с другой. € помощью визуального и формального методов типологизации предложены пространственные пятикластерные модели, отражающие распределение регионов ЦФО на плоскости параметров моделей динамики данных территориальных индексов. Выполнена идентификация выделенных кластеров.

12. Показано, что в случае территориального индекса экологичности производства корреляция между параметрами моделей динамики этого индекса не прослеживается. Предложена четырехкластерная пространственная модель, отражающая распределение регионов ЦФО на плоскости параметров моделей динамики территориального индекса экологичности производства, выполнена идентификация выделенных кластеров.

13. Предложен алгоритм перехода от порядковых рейтинговых шкал к количественным шкалам, предполагающий расчет коэффициента Фишберна для однородной выборки регионов, в пределах которой можно полагать, что «расстояния» между рангами примерно одинаковы. Показано, что множество коэффициентов Фишберна, рассчитанных для составляющих инвестиционного потенциала, может быть сведено к трем главным факторам, один из которых интерпретируется как фактор развития экономики-региона, второй — как инфраструктурный фактор и третий — как рекреационный фактор инвестиционного потенциала региона. Выполнена интерпретация размещения регионов. ЦФО на плоскостях, образованных метками главных факторов.

14. Получены регрессионные модели, связывающие интегральный коэффициент Фишберна регионов РФ с коэффициентами Фишберна слабо коррелирующих между собой компонент инвестиционного потенциала — потребительского, инфраструктурного и рекреационного (туристического). Показано, что в случае регрессии на главных факторах адекватной является двухфакторная модель, причем фактор развития региона оказывает значительно большее влияние на интегральный инвестиционный потенциал, чем рекреационный фактор. В случае регрессии на коэффициентах Фишберна адекватной является однофакторная модель, связывающая интегральный' коэффициент Фишберна регионов РФ с коэффициентом Фишберна для потребительской компоненты инвестиционного потенциала.

15. Показано, что между долей регионов ЦФО в инвестиционном потенциале РФ и территориальными индексами компонентов инновационной привлекательности (производительности труда, фондоотдачи и экологично-сти производства) наблюдаются положительные корреляции средней силы, однако эти корреляции, ввиду малого объема выборки регионов, не являются статистически значимыми.

16. На примере территориального индекса производительности труда показано, что введенные по данным 2000;2006 гг. частные функции желательности «срабатывают» и в последующие интервалы времени. Анализ динамики функции желательности индекса производительности труда врегионах ЦФО в период 2000;2008 гг. показал, что функции желательности территориальных индексов показателей инновационной" привлекательности" являются чувствительным инструментом мониторинга их временных изменений.

17. Разработана типология регионов ЦФО по комплексу параметров динамики функции желательности территориальных индексов производительности труда. Обосновано, что средний уровень функции желательности производительности труда в 2000;2008 гг. фактически является параметром, дискриминирующим кластеры.

18. Получена двухфакторная модель, связывающая инвестиционную привлекательность регионов ЦФО с функциями желательности индексов производительности труда и экологичности производства. Показано, что оба фактора в равной мере влияют на инвестиционную привлекательность регионов.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что результаты исследования позволили обосновать необходимость применения индикаторов инновационной восприимчивости регионов в оценке их инвестиционной привлекательности.

Полученные результаты позволяют проводить мониторинг инновационной восприимчивости регионов ЦФО, что, в конечном счете, позволит управлять их инвестиционной привлекательностью.