Перевалов А.А.
РЕЙТИНГ КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА СУБЪЕКТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ) *
Аннотация:
в статье рассмотрены теоретические и практические аспекты использования рейтинга как инструмента оценки инвестиционного потенциала субъекта Российской Федерации. Исследованы различные рейтинговые методики, произведено сравнение рейтингов Самарской области и других российских регионов, выделены сильные и слабые стороны инновационной деятельности Самарской области
Ключевые слова:
федеральный округ, субъект Российской Федерации, регион, инновационная деятельность, инновационный потенциал, инновационное развитие, рейтинг, рейтинговое число, ранг, индекс, субиндекс, индикатор инновационного развития региона
УДК 001.895
Перевалов А.А.
магистрант 1 курса департамента предпринимательства
Института финансов, экономики и управления
ФГБОУ ВО «Тольяттинский государственный университет»
(Россия, г. Тольятти)
РЕЙТИНГ КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНКИ
ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА
СУБЪЕКТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
(НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ)
Аннотация: в статье рассмотрены теоретические и практические аспекты использования рейтинга как инструмента оценки инвестиционного потенциала субъекта Российской Федерации. Исследованы различные рейтинговые методики, произведено сравнение рейтингов Самарской области и других российских регионов, выделены сильные и слабые стороны инновационной деятельности Самарской области.
Ключевые слова: федеральный округ, субъект Российской Федерации, регион, инновационная деятельность, инновационный потенциал, инновационное развитие, рейтинг, рейтинговое число, ранг, индекс, субиндекс, индикатор инновационного развития региона.
Одной из стратегических целей долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации является переход к инновационной социально ориентированной экономике. Такой тип экономического развития является приоритетом государственной политики, так как способствует экономическому росту, выступает важнейшим фактором повышения конкурентоспособности национальной экономики. При этом, общая результативность перевода национальной экономики на инновационные рельсы зависит от итогов инновационной деятельности регионов. Согласно подходу Росстата, «инновационная деятельность – вся исследовательская (исследования и разработки), финансовая и коммерческая деятельность, направленная на создание новых или усовершенствованных продуктов (товаров, услуг), значительно отличающихся от продуктов, производившихся ранее и предназначенных для внедрения на рынке; новых или усовершенствованных бизнес-процессов, значительно отличающихся от соответствующих бизнес-процессов, используемых ранее» [4]. Следовательно, инновационный потенциал региона, в общем случае, можно рассматривать как комплекс возможностей, позволяющих динамично и эффективно осуществлять инновационную деятельность. Как отмечает В.И.Бархатов, «инновационный потенциал региона проявляется в его возможностях и способностях изменять экономический потенциал региона с учётом рисков и научно-технического развития» [1, c.22].
Одной из ключевых проблем является определение уровня инновационного потенциала отдельного региона, для чего необходимо, во-первых, определение критериев оценки, и, во-вторых, параметров их количественного выражения. В условиях российской специфики, а именно особенностей территориального устройства и высокой степени дифференциации регионального развития, решение данной проблемы усложняется. В свою очередь, ранжирование регионов по уровню инновационности представляется необходимым, так как способствует повышению эффективности мониторинга и в целом результативности политики, реализуемой государством в инновационной сфере.
Ещё одна проблема, затрудняющая получение суждения об уровне инновационного потенциала региона связана с тем, что таковой является комплексной характеристикой и складывается из множества составляющих: собственно результатов научно-исследовательской деятельности, а также материально-технического, кадрового финансового, организационно-управленческого потенциалов, а также имеет тесные связи с инвестиционным и рыночным, производственным потенциалами [2, с.54]. В этой связи, отдельные критерии, которые, безусловно, являются информативными, но всё же представляют собой одностороннюю оценку (например, используемые Росстатом - уровень инновационной активности организаций; удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации; объём инновационных работ; удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объёме таковых и проч. [4]) не способны показать общую картину, что приводит к необходимости использования такого инструмента как рейтинг. Действительно, современные рейтинговые методики позволяют, за счет широкого спектра показателей, структурированных по определённым обобщающим критериям (направлениям), не просто ранжировать российские регионы по уровню инвестиционного потенциала, но и показать какие имеются проблемы и, тем самым, реализовать адресные и более эффективные действия в сфере их решения.
На современном этапе общественного развития составление различного рода рейтингов является частой практикой. Как известно, огромное значение для позиционирования отдельных субъектов, а также регионов, государства имеют кредитные рейтинги. Применительно к оценке тех или иных аспектов социально-экономического развития территорий составляют рейтинги конкурентоспособности, качества жизни, инвестиционной привлекательности (инвестиционного потенциала) и т.д. Также практикуется формирование рейтингов, иллюстрирующих результаты инновационной деятельности региона и его вклад в становление экономики страны, её инновационного развития. Данные рейтинги могут называться по-разному, но, по большому счёту, преследуют одни цели – «удовлетворение информационных потребностей органов федерального и регионального уровней, принимающих решения в области государственной инновационной политики» [3, с.123].
Одними из наиболее известных рейтингов в системе сравнительной оценки инвестиционного потенциала российских территорий выступают:
- Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации;
- Рейтинг инновационных регионов России / Рейтинг регионов SMART.
Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации, подготавливается Институтом статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ). В основе рейтинга находится комплекс субиндексов, отражающих:
- социально-экономические условия инновационной деятельности (ИСЭУ);
- научно-технический потенциал (ИНТП);
- ключевые индикаторы инновационной деятельности (ИИД);
- уровень инновационной экспортной активности (ИАА);
- качество региональной инвестиционной политики (ИКИП) [5].
Интегральным показателем используемой методики является российский региональный инновационный индекс региона (РРРИ), который формируется как взвешенное среднее значение указанных выше субиндексов. Веса каждому индексу присваиваются в зависимости от количества показателей, участвующих в его расчете. Всего, по используемым индексам исследуется 49 показателей – 13; 10; 9; 7 и 10 соответственно указанной выше их последовательности. При этом, весовое значение ИСЭУ, например, будет составлять 13/49, то есть, 02653 и так далее; а в сумме все веса составят 1 [5].
Кроме общего ранжирования по РРИИ и субиндексам в рамках данного рейтинга также выделяются четыре группы, дифференцируемые по уровню отставания значения индекса/субиндекса от соответствующего значения региона-лидера:
- I группа - ≤ 20%;
- II группа - >20%, ≤40%;
- III группа - >40%, ≤60%;
- IV группа - >60%.
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ рассчитывает рейтинг инновационного развития российских регионов начиная с 2012 г., а по итогам исследования публикует аналитический доклад. Наиболее актуальным является доклад 2021 г., где представлены сведения об РРИИ за 2019 и 2018 гг.
Рейтинг инновационных регионов России для целей мониторинга и управления был разработан Ассоциацией инновационных регионов России в 2012 г. совместно с Министерством экономического развития Российской Федерации. Рейтинг включал 29 индикаторов, которые были основаны не на экспертных оценках, а на количественных показателях, что повышало объективность рейтинга. Последний актуальный Рейтинг инновационных регионов России подводил итоги инновационной деятельности территорий за 2018 г. В настоящее же время Ассоциация инновационных регионов России формирует Рейтинг регионов SMART, что включает следующие направления оценки:
- S - science policy (научное лидерство региона);
- M - media policy (медиаактивность региона);
- A - anti-crisis policy (антикризисная поддержка и развитие МСП);
- R - regional policy/resilience (устойчивое развитие региона);
- T - technological policy (технологическая (инновационная) политика, включает следующие блоки: «Кадры для новой экономики»; «Экосистема поддержки создания хай-тек-бизнеса в регионе») [6].
В рамках данного рейтинга всего анализируются 14 показателей развития регионов, распределённых по 6 направлениям рейтинга. И в данном случае все регионы не только «получают» ранг, присваиваемый в соответствии с рейтинговым числом, рассчитываемым как среднее значение полученных по каждому показателю оценок, но и классифицируются в одну из четырёх групп:
1) А. Группа лидеров;
2) В. Группа относительно высокого уровня;
3) С. Группа среднего уровня;
4) D. Группа относительно слабого уровня.
Представляется целесообразным исследовать какое место в рейтинге регионов по инвестиционному потенциалу занимает Самарская область и сравнить её показатели с регионами-лидерами, а также с регионами, входящими в состав Приволжского федерального округа (ПФО).
В табл. 1 приведены итоги сравнительной оценки регионов по РРИИ и субиндексам.
Таблица 1 – Сравнительная оценка показателей рейтингования Самарской области и других российских регионов при присвоении Рейтинга инновационного развития субъектов Российской Федерации
|
Субъект РФ |
Ранг/ Группа по РРИИ 2018/ 2019 |
РРИИ |
Ранг по ИСЭУ |
Ранг по ИНТП |
Ранг по ИИД |
Ранг по ИЭА |
Ранг по ИКИП |
Изменение ранга по РРИИ: 2017/2018→ 2018/2019 |
Ранг/ Группа по РРИИ 2017/ 2018 |
|
Самарская область |
14/2 |
0,4092 |
6 |
48 |
30 |
31 |
8 |
-3 |
11/2 |
|
Регионы-лидеры |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
г. Москва |
1/1 |
0,5508 |
1 |
6 |
2 |
4 |
2 |
0 |
1/1 |
|
г. Санкт-Петербург |
2/1 |
0,5304 |
3 |
4 |
3 |
1 |
10 |
1 |
3/1 |
|
Республика Татарстан* |
3/1 |
0,4984 |
4 |
17 |
4 |
11 |
1 |
-1 |
2/1 |
|
Томская область |
4/1 |
0,4922 |
5 |
1 |
5 |
39 |
9 |
0 |
4/1 |
|
Нижегородская область* |
5/1 |
0,4813 |
25 |
5 |
6 |
9 |
6 |
0 |
5/1 |
|
Другие регионы ПФО |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Республика Башкортостан |
15/2 |
0,4017 |
18 |
9 |
38 |
40 |
12 |
-2 |
13/2 |
|
Кировская область |
53/3 |
0,3164 |
74 |
43 |
35 |
43 |
45 |
1 |
54/3 |
|
Республика Марий Эл |
37/2 |
0,3396 |
32 |
8 |
48 |
51 |
62 |
9 |
46/2 |
|
Республика Мордовия |
22/2 |
0,3770 |
78 |
69 |
7 |
42 |
7 |
0 |
22/2 |
|
Оренбургская область |
59/2 |
0,2966 |
29 |
52 |
56 |
37 |
73 |
4 |
63/3 |
|
Пензенская область |
31/2 |
0,3567 |
49 |
45 |
8 |
53 |
32 |
-8 |
23/2 |
|
Пермский край |
16/2 |
0,3968 |
34 |
18 |
22 |
23 |
15 |
1 |
17/2 |
|
Саратовская область |
32/2 |
0,3521 |
30 |
42 |
50 |
41 |
16 |
0 |
32/2 |
|
Удмуртская Республика |
54/3 |
0,3160 |
62 |
63 |
27 |
63 |
30 |
-2 |
52/3 |
|
Ульяновская область |
12/2 |
0,4140 |
41 |
2 |
21 |
36 |
26 |
8 |
20/2 |
|
Чувашская Республика |
30/2 |
0,3612 |
55 |
61 |
1 |
55 |
46 |
-6 |
24/2 |
*Регионы ПФО
Источник: составлено автором по данным [5].
Как видно из данных табл. 1, Самарская область находится на 14 месте из 85 возможных по уровню инновационного развития. При этом, регионами-лидерами являются Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Томская и Нижегородская области. Следует отметить, что 2 из регионов-лидеров (Республика Татарстан и Нижегородская область), входят в состав Приволжского федерального округа (ПФО) – как и Самарская область. Всего в составе ПФО присутствуют 14 российских регионов. Среди них Самарская область находится на 4 месте, проигрывая также ещё и Ульяновской области, занимающей 12-е место. Негативным является тот факт, что значение РРИИ Самарской области за 2018-2019 гг. ухудшилось по сравнению с 2017-2018 гг.: позиция снизилась на 3 пункта. Среди прочих регионов ПФО снизились позиции у 5 регионов, но также у 5 регионов наблюдалось улучшение позиций, а у 3 – они не изменились.
Как показало исследование, 2 из регионов ПФО относятся к первой группе, то есть, значение РРИИ отстают от региона-лидера не более чем на 20%, а оставшиеся 12 регионов ПФО, включая Самарскую область, относятся ко 2 группе, то есть РРИИ отстаёт от аналогичного значения региона-лидера не более чем на 40%, но более чем на 20%. В частности, отставание Самарской области от лидера (Москвы) составляет 25,7%, а её ближайшего конкурента по ПФО – Ульяновской области – на 24,8%.
В разрезе отдельных индексов, участвующих в расчете итогового рейтинга, наиболее сильны у Самарской области позиции по таким блокам оценки как «социально-экономические условия инновационной деятельности», где регион находится на 6 месте, уступая среди регионов ПФО только Республике Татарстан (4 место), а также «качество региональной инновационной политики», где регион занимает 8 место, уступая Нижегородской области (6 место) и Республике Татарстан (1 место).
Если рассматривать наивысшие оценки Самарской области в разрезе отдельных показателей, то она, вместе с другими регионами, разделяет первое место (в результате получения наивысшей оценки в 1 балл) по таким критериям как стратегия инновационного развития, выделение территорий инновационного развития, региональное законодательство об инновациях, наличие программ поддержки инноваций, управление инновационной деятельностью. Также высокие и выше средних оценки были получены в таких сферах как:
- доля занятых в высокотехнологичных отраслях промышленности (0,967);
- число федеральных институтов развития, поддерживающих инновационные проекты (0,800);
- доля студентов программ подготовки специалистов среднего звена в области STEM (0,726);
-интенсивность затрат на технологические инновации (0,679);
- численность студентов программ среднего профессионального образования на 10 тыс. человек (0,673);
- число объектов инновационной инфраструктуры поддержки МСП (0,667);
- экспорт технологий (0,626).
В то же время, получены крайне низкие оценки по таким параметрам как:
- доля регионального бюджета в затратах на технологические инновации 0,0);
- доля ассигнований на науку в бюджете (0,018);
- доля исследователей, имеющих учёную степень 0,018);
- доля инновационной продукции, новой для рынка (0,088);
- доля бизнеса в финансировании исследований и разработок (0,112);
- доля экспорта в инновационной продукции (0,142);
- доля затрат на исследования и разработки в ВРП (0,163);
- доля занятых в наукоёмких отраслях сферы услуг (0,164).
- доля организаций, разрабатывающих технологические инновации собственными силами (0,18);
- доля организаций, участвовавших в научной кооперации (0,199).
В табл. 2 приведены итоги сравнительной оценки регионов по Рейтингу регионов SMART.
Таблица 2 – Сравнительная оценка показателей рейтингования Самарской области и других российских регионов при присвоении Рейтинга регионов SMART по итогам 2021 г.
|
Субъект РФ |
Ранг |
Группа |
Рейтинговое число |
% от среднего |
|
Самарская область |
8 |
А |
0,52 |
105,7 |
|
Регионы-лидеры |
|
|
|
|
|
г.Москва |
1 |
А |
0,76 |
154,8 |
|
г.Санкт-Петербург |
2 |
А |
0,59 |
120,1 |
|
Республика Татарстан* |
3 |
А |
0,57 |
116,3 |
|
Томская область |
4 |
А |
0,57 |
115,5 |
|
Нижегородская область* |
5 |
А |
0,55 |
111,6 |
|
Другие регионы ПФО |
|
|
|
|
|
Республика Башкортостан |
12 |
В |
0,47 |
96,8 |
|
Кировская область |
33 |
С |
0,41 |
84,1 |
|
Республика Марий Эл |
51 |
С |
0,38 |
77,2 |
|
Республика Мордовия |
19 |
В |
0,46 |
94,5 |
|
Оренбургская область |
50 |
С |
0,38 |
77,2 |
|
Пензенская область |
27 |
В |
0,44 |
89,1 |
|
Пермский край |
10 |
В |
0,48 |
98,6 |
|
Саратовская область |
39 |
С |
0,39 |
80,1 |
|
Удмуртская Республика |
24 |
В |
0,44 |
89,7 |
|
Ульяновская область |
47 |
С |
0,38 |
78,1 |
|
Чувашская Республика |
30 |
В |
0,42 |
86,6 |
*Регионы ПФО
Источник: составлено автором по данным [5].
Как следует из данных табл. 2, регионы лидеры Рейтинга регионов SMART - 2021, те же самые, что и РРИИ-2018/2019 г., более того, расположены на тех же местах. Однако место Самарской области в данном рейтинге выше – она занимает 8 место и входит в Группу лидеров (А), наряду с Республикой Татарстан и Нижегородской областью. Регионы данной группы имеют значения выше среднего по России.
Все остальные регионы ПФО входят либо в Группу относительно высокого уровня (В), либо в Группу среднего уровня (С). Характерно, что Ульяновская область, которая в РРИИ занимала позицию выше, нежели Самарская область (12), в данном рейтинге находится только на 47 месте, а Удмуртская Республика, напротив занимает 24 место, в то время как в РРИИ – только 54 место.
Таким образом, проведённое исследование показало, что рейтинг позволяет определить уровень инновационного потенциала региона, выделить сильные и слабые стороны результатов инновационной деятельности. Главные проблемы Самарской области, снижающие её инновационный потенциал, связаны с нехваткой финансирования технологических инноваций, научных исследований; низкими объёмами участия бизнеса в финансировании инновационной деятельности; низкой динамикой развития наукоёмких отраслей сферы услуг; низкими уровнями числа организаций, самостоятельно разрабатывающих инновации и участвующих в научной кооперации. В то же время, Самарская область входит число лидеров регионов – субъектов ПФО по масштабу инновационного потенциала, а также ненамного отстаёт от регионов – лидеров рейтинга в целом по Российской Федерации.
Идентификация проблем инновационного развития региона, выявленных по итогам присвоения соответствующих рейтингов, послужит принятию адресных управленческих решений в тех сферах, которые требуют более пристального внимания и немедленного воздействия, что выступит фактором укрепления инновационного потенциала Самарской области.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Бархатов В.Т. Инновационный потенциал регионов в условиях неопределённости и возрастающих рисков / В.Т.Бархатов // Вестник Челябинского государственного университета. – 2022. - №4 (402), Экономические науки. Вып.76. – С.21-29.
Деревянко С.В. Формирование инновационного потенциала региональных хозяйственных систем [Электронный ресурс] / С.В.Деревянко. - URL/: https://core.ac.uk/download/pdf/268924356.pdf (дата обращения 22.07.2022 г.).
Жихарева А.К. Инновационные рейтинги российских регионов: методологические особенности их формирования и практика применения / А.К.Жихарева // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2020. - №2. – С.121-136.
Наука, инновации и технологии: официальная статистика [Электронный ресурс] / Росстат. - URL/: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения 22.07.2022 г.).
Рейтинг инновационного развития субъектов РФ. Выпуск 7. Москва 2021 г. / ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. - URL/: https://www.hse.ru/primarydata/rir (дата обращения 22.07.2022 г.).
Рейтинг регионов SMART версии 2022 [Электронный ресурс] / Ассоциация инновационных регионов России. - URL/: https://i-regions.org/reiting/reyting-regionov-smart/ (дата обращения 22.07.2022 г.).
Perevalov A.A.
1st year Master's student of the Department of Entrepreneurship
of the Institute of Finance, Economics and Management
Togliatti State University
(Russia, Togliatti)
RATING AS A TOOL FOR ASSESSING
THE INVESTMENT POTENTIAL OF A SUBJECT
OF THE RUSSIAN FEDERATION
(ON THE EXAMPLE OF THE SAMARA REGION)
Abstract: the article examines the theoretical and practical aspects of using the rating as a tool for assessing the investment potential of a subject of Russian Federation. Various rating methods are investigated, ratings of Samara region and other Russian regions are compared, strengths and weaknesses of innovative activity of the Samara region are highlighted.
Keywords: federal district, subject of Russia, region, innovation activity, innovation potential, innovative development, rating, rating number, rank, index, subindex, indicator of innovative development of region.
Номер журнала Вестник науки №8 (53) том 2
Ссылка для цитирования:
Перевалов А.А. РЕЙТИНГ КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА СУБЪЕКТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ) // Вестник науки №8 (53) том 2. С. 13 - 25. 2022 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/6118 (дата обращения: 25.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2022. 16+