Профессор Куур О.В., преподаватель Струкова М.
Восточно-Казахстанский государственный технический университет им. Д.Серикбаева, Казахстан

Рейтинговая оценка инновационного потенциала регионов Республики Казахстан

Разработанная Правительством Республики Казахстан «Государственная программа форсированного индустриально-инновационного развития» ставит своей целью создание результативной и эффективно функционирующей национальной инновационной системы. В связи с этим особую актуальность приобретает вопрос оценки инновационного потенциала как республики в целом, так и отдельных ее регионов.

Инновационный потенциал региона представляет собой накопленный совокупный инновационный ресурс, обеспечивающий интенсивное развитие экономических субъектов региона и способствующий получению ими дохода.

В экономической литературе предлагаются различные методологические подходы к оценке инновационного потенциала региона с точки зрения его способности формировать инновационно-активную экономику. Как правило, для оценки инновационного потенциала предлагается использовать набор показателей, характеризующих отдельные его компоненты. Трудность состоит в том, чтобы привести эти показатели к сопоставимому виду, поскольку без этого невозможна интегральная оценка инновационного потенциала. Кроме того, наблюдаются весьма существенные различия инновационной активности хозяйствующих субъектов в зависимости от их региональной принадлежности, что связано с неоднородностью инновационной инфраструктуры регионов, а также с имеющимися различиями в обеспеченности последних научно-техническими, финансовыми, трудовыми и иными ресурсами. Иными словами можно сказать, что уровень инновационной активности регионов зависит от инновационного потенциала, которым они располагают, и особенностей их инфраструктуры. В свою очередь, существует и обратное влияние инновационной активности хозяйствующих субъектов региона на его инновационный потенциал.

В этой связи представляется целесообразным определить зависимость инновационного потенциала регионов от показателей инновационной активности его экономических субъектов. Интерес также представляет и проведение анализа степени реализации инновационного потенциала.

С учетом того, что конечным хозяйственным результатом деятельности регионов (областей), является валовый региональный продукт (ВРП), оценку инновационного потенциала следует базировать на построении модели ВРП в зависимости от показателей инновационной деятельности предприятий. К числу таких показателей, по нашему мнению, можно отнести: количество инновационно-активных предприятий и организаций; количество полученных авторских свидетельств и патентов на изобретения; затраты на технологические инновации; объем вновь внедренной и усовершенствованной инновационной продукции; инвестиции в основной капитал; стоимость основных фондов; численность занятых в сфере инноваций и др.

На основе многофакторного корреляционно-регрессионного анализа, расчета и перебора различных моделей, нам удалось выявить и обосновать удовлетворяющее установленным критериям уравнение зависимости валового регионального продукта от системы показателей, характеризующих инновационную активность областей Казахстана.

Используя метод последовательного включения, мы установили, что наиболее приемлемой является 5-факторная модель, имеющая следующий вид:

Y = 185384 + 13179X₁ + 18,52X₂ + 2,67X₃ + 917,3X₄ + 159,76X₅,

где Y - валовый региональный продукт, млн. тенге;
Х₁ - количество инновационно-активных предприятий и организаций, ед.;
X₂ - объем инновационной продукции, подвергавшейся усовершенство-ванию, млн. тенге;
X₃ - общий объем инновационной продукции, млн. тенге;
X₄ - инвестиции в основной капитал на душу населения, тыс. тенге/чел.:
X₅ - численность занятых, тыс. чел.

О тесной связи между выявленными факторами и валовым региональным продуктом свидетельствует высокий уровень коэффициента корреляции, приближающийся к единице (R = 0,98). Вариабельность Y на 96% объясняется изменениями включенных в модель показателей-факторов X₁, X₂, X₃, X₄ и X_5, о чем можно судить по коэффициенту детерминации (D = 0,9583). На долю прочих факторов, не учтенных в уравнении регрессии, приходится всего лишь 4 %.

Полученная модель послужила основой для оценки уровня инновационного потенциала областей Республики Казахстан и последующего их ранжирования по данному критерию. При определении уровня инновационного потенциала в интегральном виде нами была использована методика рейтингового анализа, основанная на расчете стандартизованных коэффициентов. Суть методики сводится к следующему.

На первом этапе наилучшему показателю (в нашем случае - имеющему наибольшее значение) среди регионов присваивается максимальное значение — 1, по отношению к которому рассчитываются в долях единицы величины показателей остальных регионов. Такой подход позволяет уравновесить значения анализируемых показателей и привести их к сопоставимому виду.

На втором этапе полученные значения возводятся в квадрат.

Но так как значимость показателей в уравнении регрессии различна, на третьем этапе мы посчитали необходимым рассчитать весомость каждого показателя по степени его влияния на ВРП и использовать полученные весовые коэффициенты (умножая их на соответствующие стандартизованные коэффициенты, рассчитанные на втором этапе) для определения средневзвешенных значений уровней инновационного потенциала рассматриваемых регионов. Результаты выполненных расчетов представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Исходные данные для оценки инновационного потенциала регионов Республики Казахстан

Область	Показатели-факторы
	X1	X2	X3	X4	X5
Акмолинская	0,00164	0	0,00014	0,00293	0,00020
Актюбинская	0,01085	0	0,00153	0,01290	0,00016
Алматинская	0,00657	0	0	0,00160	0,00076
Атырауская	0,00271	0	0,00002	0,21521	0,00007
Восточно-Казахстанская	0,05631	0,00001	0,00020	0,00103	0,00061
Жамбыльская	0,01772	0	0,00029	0,00114	0,00033
Западно-Казахстанская	0,00566	0	0,00000	0,01057	0,00011
Карагандинская	0,13721	0,00019	0,00210	0,00193	0,00058
Костанайская	0,00566	0	0,00013	0,00118	0,00032
Кызылординская	0,00214	0	0,00000	0,00561	0,00010
Мангыстаусская	0,00335	0	0,00019	0,06425	0,00004
Павлодарская	0,01209	0	0,01119	0,00312	0,00019
Северо-Казахстанская	0,00335	0	0,00008	0,00032	0,00016
Южно-Казахстанская	0,00968	0	0,00002	0,00058	0,00130
г. Алматы	0,92308	0,00008	0,00089	0,01001	0,00051
г. Астана	0,00754	0	0,00000	0,04007	0,00013

Далее содержащиеся в таблице 1 значения коэффициентов были суммированы по каждому региону. Полученные таким образом интегральные показатели уровня инновационного потенциала были использованы для ранжирования регионов Республики Казахстан (таблица 2).

Таблица 2 – Уровень инновационного потенциала регионов Республики Казахстан в 2008 году

Регион	Балл	Оценка
г. Алматы	93,46	Высокий
Атырауская область	21,80
Карагандинская область	14,20
Мангыстауская область	6,78	Средний
Восточно-Казахстанская область	5,82
г. Астана	4,77
Павлодарская область	2,66
Актюбинская область	2,54
Жамбыльская область	1,95
Западно-Казахстанская область	1,63
Южно-Казахстанская область	1,16
Алматинская область	0,89	Низкий
Кызылординская область	0,79
Акмолинская область	0,76
Костанайская область	0,73
Северо-Казахстанская область	0,39

Как видно из таблицы 2 инновационный потенциал областей колеблется от 93,46 баллов в г. Алматы до 0,39 баллов в Северо-Казахстанской области. Таким образом, наблюдается достаточно большой разрыв между максимальным и минимальным значениями данного показателя.

Анализ полученных данных позволяет выделить три группы областей по уровню инновационного потенциала:

• с низким уровнем: Северо-Казахстанская, Акмолинская, Кызылординская, Костанайская и Алматинская области;
• со средним уровнем: Павлодарская, Западно-Казахстанская, Южно-Казахстанская, Жамбыльская, Актюбинская, Восточно-Казахстанская, Мангыстауская области и г. Астана;
• с высоким уровнем: г.Алматы, Атырауская и Карагандинская области.

Итак, для Республики Казахстан характерны существенные различия в уровне инновационного потенциала регионов, при этом инновационные возможности большинства областей могут быть оценены как средние.

В заключение отметим, что мониторинг инновационного потенциала регионов создает предпосылки для корректировки инновационной политики, придания ей большего динамизма, что в конечном итоге способствует повышению ее результативности.