INNOVATIVE POTENTIAL OF THE REGION: CLUSTER ANALYSIS OF RUSSIAN REGIONS
INNOVATIVE POTENTIAL OF THE REGION: CLUSTER ANALYSIS OF RUSSIAN REGIONS
Abstract
The article is dedicated to the formation of a methodology for assessing the level of innovation potential of the Russian Federation regions. The basis of the proposed methodology is the functional dependence of indicators affecting the level of innovation potential of the region. The weight coefficients of indicators calculated on the basis of their empirical data reflect the significance of the corresponding factor.
In the current conditions of sanctions pressure on the economy of the Russian Federation, it is the innovative potential of the region that predominantly determines the efficiency of regional economic development based on scientific and technological progress. Timely evaluation of the level of innovative potential of the region with the use of mathematical models contributes to the implementation of competitive advantages by the regions.
1. Введение
В современных условиях практически невозможно выделить направления социально экономического развития региона без инновации. Понимание и использование инновационного потенциала стали обязательными для навигации по сложностям современного мира. В научной литературе отсутствует однозначное определение этого понятия. В отечественной практике под инновациями понимают внедрение новых идей, продуктов, процессов или методов, которые приносят пользу обществу, экономике или организации
, , . Ю.А. Дорошенко, А.А. Иноземцева определяют инновационный потенциал региона как «сложную экономическую категорию, формирующуюся под воздействием множества факторов» . Инновационный потенциал, в свою очередь, – это способность субъекта к созданию, внедрению и развитию инноваций. Это может включать в себя научные исследования, финансовые ресурсы, уровень образования и другие факторы, способствующие инновационной деятельности , .Разработке методов, позволяющих оценить уровень инновационного потенциала хозяйствующего субъекта, посвящены ряд исследований. Подавляющее большинство исследователей структурируют показатели, оказывающие, по их мнению, влияние на уровень инновационного потенциала субъекта, либо на экспертной основе , , либо с применением методов факторного анализа . Значимость показателей определяется на основе их весовых коэффициентов. Мнения исследователей расходятся в методах оценки этих коэффициентов. Одни предпочитают экспертные оценки , , другие склонны к расчету этих оценок на основе статистических методов , . В предлагаемой работе показатели структурированы в смысловые блоки, весовые коэффициенты показателей и блоков определены с применением математических методов.
2. Материалы и методы исследования
Уровень инновационного потенциала региона находится в прямой зависимости от состояния его социально-экономического развития. Поэтому при формировании методики оценки инновационного потенциала региона нами проведен анализ основных показателей, которые, по мнению ряда исследователей, оказывают существенное влияние на эффективное функционирование экономики региона
, . В результате выделено 16 показателей, которые разбиты на четыре смысловых блока (рис.1).
Рисунок 1 - Показатели блоков инновационного потенциала региона
Отсутствие единой методики оценки инновационного потенциала региона обуславливает применение исследователями различных подходов
, , . Для оценки инновационного потенциала региона воспользуемся методом расчета интегральной оценки как многомерного динамического объекта. С этой целью:• рассчитаны стандартизованные значения показателей по формуле
;
• определены эталонные значения показателей по формуле
.
Предварительно произведена оценка закона распределения исходных показателей по статистическим данным. Первое представление о законе распределения нами получено на основе гистограммы распределения эмпирических данных и соответствует нормальному для всех выбранных выше показателей. Для убедительности проведена проверка гипотезы о соответствии нормальному закону по критерию Пирсона. Расчеты показали, что с надежностью 0,95 эмпирические данные показателей соответствуют нормальному закону распределения.
• рассчитаны стандартизованные значения эталонов по формуле
;
• рассчитаны веса показателей в интегральной оценке по каждому блоку по формуле
;
• определены значения потенциальной функции по k-ому блоку для i-ого региона по формуле
.
3. Основные результаты
В соответствии с приведенной методикой нами определены потенциальные функции каждого блока и обобщенная потенциальная функция блоков.
Весовые коэффициенты показателей первого блока примерно одного порядка. Наиболее значимым по нашим расчетам, и это логично, является , отражающий количество используемых передовых производственных технологий.
Во втором блоке весовые коэффициенты двух показателей и
доминируют.
Вклад показателей третьего и четвертого блоков в оценку инновационного потенциала является практически равнозначными.
Проведённый анализ позволил установить, что макроэкономические показатели наиболее значимы при оценке инновационного потенциала региона, в то время как показатели, характеризующие экологическую ситуацию, оказались менее значимыми.
На основе полученной функциональной зависимости уровня инновационного потенциала региона, получены соответствующие оценки для 82 субъектов РФ. Для получения более полного представления об уровне инновационного потенциала регионов необходимо провести их классификацию. Разбиение регионов России на группы при оценке инновационного потенциала является необходимым шагом для более эффективного управления и поддержки инновационного развития. Это позволит стране использовать свои ресурсы более эффективно, создавать условия для развития инноваций в каждом регионе и повышать конкурентоспособность страны в мировой экономике.
С учетом евклидового расстояния между объектами построена иерархическая древовидная диаграмма, из которой следует необходимость выделения 4 кластеров. Разбиение регионов РФ на кластеры производилось по методу k-средних (рис.2)
Рисунок 2 - Классификация регионов РФ по инновационному потенциалу
• кластер 1 — субъекты РФ лидеры по инновационному потенциалу;
• кластер 2 — субъекты РФ с высоким инновационным потенциалом;
• кластер 3 — субъекты РФ со средним инновационным потенциалом;
• кластер 4 — субъекты РФ с низким инновационным потенциалом.
Результаты кластеризации показывают, что такие субъекты, как г. Москва и Тюменская область (кластер 1), Свердловская область (кластер 2), Кемеровская область (кластер 3) и Ульяновская область (кластер 4) находятся в центре кластеров, что означает стабильность тенденций в использовании в этих регионах инновационных технологий.
4. Заключение
Анализируя результаты кластерного анализа (рис.3), следует отметить, что более половины регионов (73% из 100%) отстают в инновационном развитии. Эти регионы, в основном, расположены на удаленных от центра территориях и имеют сравнительно низкий уровень экономического развития. Они характеризуются низкими значениями ВРП и среднедушевых доходов. Особенно северные регионы, а также регионы Сибири и Северного Кавказа, имеют низкий инновационный потенциал.
Рисунок 3 - Результаты классификации регионов
Около 18% регионов, получающих финансовую поддержку, обладают средним уровнем потенциала в области инноваций. Эти территории во многом аналогичны предыдущей группе регионов, однако характеризуются более благоприятной экономической обстановкой, повышенным уровнем доходов и большим количеством научно-исследовательских предприятий.
Примерно 6% регионов обладают высоким потенциалом инноваций, что указывает на их способность стать центрами инновационного развития и оказать значительное влияние на формирование инновационной системы в Российской Федерации. Эти территории представляют собой перспективные зоны для ускоренного инновационного роста и могут стать катализаторами инновационных изменений в стране.
Лишь два субъекта Российской Федерации выделяются своим ведущим инновационным потенциалом: Москва и Тюменская область. В этих регионах преимущественно проводят испытания новых разработок, а в их научных лабораториях действуют выдающиеся умы страны. Неудивительно, что именно эти субъекты занимают лидирующие позиции по уровню инновационного потенциала в сравнении с другими регионами.
Для разработки мер по повышению уровня инновационного потенциала регионов воспользуемся линейным графиком средних значений каждого блока выделенных кластеров (рис. 4).
Рисунок 4 - График средних значений кластеров
Для регионов, которые относятся ко второму кластеру, целесообразно сосредоточить усилия на улучшении показателей, связанных с инвестиционной привлекательностью. Это позволит более точно определить перспективы развития и потенциал экономического роста в данных регионах.
Субъектам, входящим в третий кластер, следует сосредоточить своё внимание на улучшении показателей, связанных с инвестиционной привлекательностью и экологической устойчивостью. Анализ инвестиционных и экологических показателей поможет выработать эффективные меры по стимулированию устойчивого экономического роста и сохранению окружающей среды в данных регионах.
Для регионов четвёртого кластера, который содержит 60 субъектов РФ, важно уделить особое внимание анализу всех показателей с акцентом на показателях, связанных с инвестиционной деятельностью и уровнем экологической устойчивости.
Таким образом, представлены рекомендации для улучшения уровня инновационного потенциала для регионов, вошедших в каждый из выделенных выше кластеров на основе их среднего значения блоков.