Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН

Магомедгаджиев Ш.М. 1 Ибиев М.И. 1
1 ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный университет»
Статья посвящена анализу динамики инновационно-технологического развития Республики Дагестан. Предложена методика оценки уровня инновационно-технологического развития региона, которая основывается на рейтинговом подходе. Метод предполагает оценку интегрального индекса, который рассчитывается на основе четырех субиндексов, характеризующих общие социально-экономические условия инновационно-технологического развития, научно-техническую деятельность, инновационную деятельность предприятий и организаций региона и уровень применения современных информационных технологий и развития цифровой экономики региона. Расчет рейтинга был произведен как в динамике показателей Республики Дагестан с 2010 по 2018 г., так и в разрезе регионов России. С помощью графиков и диаграмм проанализированы тенденции каждого субиндекса и каждого показателя, входящего в интегральный индекс. Для оценки тенденции и прогнозирования инновационно-технологического развития также были применены линейные и нелинейные модели временных рядов интегральных показателей. Оценено качество полученных аналитических моделей. Разработаны варианты прогнозов интегральных показателей инновационно-технологического развития на основе линейных, степенных и полиномиальных уравнений временного ряда. Сделан вывод о том, что инновационная система Республики Дагестан находится в глубоком кризисе, негативная динамика уровня инновационно-технологического развития в регионе будет сохраняться и в последующие годы.
инновации
инновационно-технологическое развитие
моделирование
прогнозирование тенденций
Республика Дагестан
1. Васильева З.А., Рыжкова О.В., Улас Ю.В. Методика оценки интегральных эффектов технологического развития региона в краткосрочном и долгосрочном периодах // АНИ: экономика и управление. 2017. № 4 (21). С. 208–211.
2. Голова И.М., Суховей А.Ф. Институциональные аспекты стратегии инновационного развития // Экономический анализ: теория и практика. 2018. № 5 (476). С. 800–810.
3. Митяков С.Н., Митякова О.И., Мурашова Н.А. Инновационное развитие регионов России: ранжирование регионов // Инновации. 2018. № 1 (231). С. 36–42.
4. Магомедгаджиев Ш.М. Анализ динамики и прогнозирование показателей инновационной деятельности и информатизации регионов СКФО // Фундаментальные исследования. 2014. № 12–7. С. 1492–1497.
5. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Ахмедов А.С. Обоснование прогнозов показателей развития АПК региона: методы, модели, информационное обеспечение // Фундаментальные исследования. 2014. № 12–7. С. 1482–1487.

В условиях набирающего обороты глобального кризиса, причиной которого являются несовершенство структуры мировой экономики, международные конфликты и др., проблема формирования экономического роста регионов становится особенно важной. Обеспечение устойчивого социально-экономического развития в большой степени зависит от имеющегося инновационно-технологического потенциала и способности активно его использовать как ресурс развития.

Целью исследования является оценка анализ уровня инновационно-технологического развития Республики Дагестан, оценка его динамических тенденций и прогнозирование с помощью трендовых моделей.

Материалы и методы исследования

Объектом исследования выступают статистические показатели, характеризующие инновационно-технологическую систему Республики Дагестан за 2010–2018 гг. Для оценки уровня инновационно-технологического развития применен рейтинговый метод, а для анализа тенденций и их прогнозирования – аналитические модели временного ряда.

Результаты исследования и их обсуждение

В экономической литературе существует достаточно много подходов к оценке уровня развития регионов, одним из широко применяемых является рейтинговый метод. Обзор литературы показал, что большинство из них не учитывают в своих оценках такие компоненты, как состояние и использование основного капитала и уровень цифровизации, которые в отдельных случаях могут играть ключевую роль в реализации инновационно-технологического потенциала региона [1–3]. В предлагаемой нами методике интегральный индекс инновационно-технологического развития рассчитывается как среднее от четырех составляющих:

I. Субиндекс социально-экономических условий;

II. Субиндекс научно-технического развития;

III. Субиндекс инновационной деятельности;

IV. Субиндекс цифровизации экономики.

Для расчета субиндексов используются следующие формулы [4]:

magomed01.wmf и IИТР,t = magomed02.wmf magomed03.wmf, magomed04.wmf,

где Pit – индекс i-го показателя за t-й год; xit – i-й показатель за t-й год;

magomed05.wmf – среднее значение i-го показателя за исследуемый временной промежуток;

IИТР,t – индекс инновационно-технологического развития РД за t-й год;

k – число статистических показателей инновационного потенциала;

n – количество лет, за которые проводится оценка инновационного потенциала.

На рис. 1 приведена динамика индексов показателей, характеризующих социально-экономические условия инновационно-технологического развития Республики Дагестан в период с 2010 по 2018 г. Согласно применяемой методике, если индекс показателя за определенный год принимает значение больше единицы, это говорит о том, что его значение в этот год было выше, чем в среднем за исследуемый период. Если меньше единицы, соответственно ниже, чем в среднем за 2010–2018 гг.

Из рис. 1 видно, что два показателя с 2016 г. имеют положительную тенденцию и выше 1: объем промышленного производства и объем инвестиций на душу населения, показатели остальных за последние годы снижались. А индекс рентабельности принимает отрицательные значения из-за того, что сальдированный финансовый результат дагестанских предприятий в последние годы всегда отрицательный.

На рис. 2 показана динамика индикаторов, характеризующих научно-техническую деятельность в Республике Дагестан. Из пяти индикаторов лишь характеризующий фондовооруженность труда уверенно рос и к 2018 г. составил 1,4. Таким образом, в 2018 г. он почти в полтора раза выше, чем в среднем за исследуемый период. Явно выраженную отрицательную тенденцию имеет индекс коэффициента обновления основных фондов, а индекс внутренних затрат на НИР в % к ВВП в 2018 чуть подрос, но все же остался ниже 1.

Magomedg1.wmf

Рис. 1. Динамика индикаторов «Социально-экономические условия инновационно-технологического развития РД»

Magomedg2.wmf

Рис. 2. Динамика индикаторов «Научно-техническое развитие РД»

Magomedg3.wmf

Рис. 3. Динамика индикаторов «Инновационная деятельность РД»

Примерно на одном уровне находится индикатор, характеризующий персонал, занятый НИР, за исключением 2016 г., когда он подрос.

На рис. 3 показана динамика индикаторов показателей третьей группы факторов инновационно-технологического развития, характеризующих непосредственно инновационную деятельность.

Индекс затрат на технологические инновации находился ниже 1 во все периоды, кроме 2014 г., когда он был выше среднего уровня почти в 6 раз. Индекс используемых передовых производственных технологий и выпуска инновационной продукции выше среднего только в 2010 г., а индекс изобретательской активности выше в период 2010–2013 гг., чем в 2014–2018 гг.

На рис. 4 показана динамика индексов показателей четвертой группы факторов инновационно-технологического развития, характеризующих цифровизацию экономики региона.

Динамика индикаторов показывает, что влияние на субиндекс цифровизации показателя «число ПК с доступом к Интернету в организациях» увеличивается, а показателя доля организаций, использовавших Интернет в своей деятельности, снижается. Динамика индекса инвестиций в основные фонды ИКТ до 2013 возрастала, затем резко снизилась в 2014 г., и потом также возрастала, и к 2018 была значительно выше 1.

На основе четырех субиндексов рассчитывается индекс инновационно-технологического развития (IИТР,t) республики Дагестан, который может служить для оценки уровня его развития. На рис. 5 показана динамика изменения в 2010–2018 гг. как самого индекса, так и субиндексов, его образующих.

Субиндекс социально-экономических условий на протяжении всего исследуемого периода ниже 1. Это связано с тем, что на всем исследуемом периоде сальдированный финансовый результат дагестанских предприятий и организаций отрицательный, а прибыль компаний является важнейшим источником финансирования инноваций и новых технологий.

Magomedg4.wmf

Рис. 4. Динамика индикаторов «Цифровизация экономики РД»

Magomedg5.wmf

Рис. 5. Динамика структуры индекса инновационно-технологического развития: I – субиндекс социально-экономических условий; II – субиндекс научно-технического развития; III – субиндекс инновационной деятельности; IV – субиндекс цифровизации экономики; Iитр – индекс инновационного развития

Субиндекс научно-технического развития выше среднего показателя в 2011–2017 гг., а в 2018 равняется единице. Его колебания по годам незначительное, поэтому научно-технические факторы инновационно-технологического развития существенно не менялись на протяжении исследуемого периода.

Субиндекс инновационной деятельности в 2,5 раза выше в 2010 г. и выше единицы в 2013 и 2014 гг., в остальные периоды он меньше 1, и минимальное значение принимает в 2018 г.

Разброс значений субиндекса цифровизации экономики также невелик в рассматриваемый период. В 2012, 2013 и 2017 гг. он выше единицы, в остальные периоды чуть ниже.

Таким образом, в целом индекс инновационно-технологического развития, рассчитанный относительно динамики входящих в него показателей, в целом имеет отрицательную тенденцию, с небольшим ростом в 2010 и 2014 гг. Максимальное значение в 2010 г. – 1,23, а минимальное значение в 2018 г. – 0,70.

С помощью разработанной компьютерной модели нами также был рассчитан индекс инновационно-технологического развития в разрезе регионов России за каждый период. Методика отличается тем, что значение каждого показателя делится не на среднее значение одного региона за несколько лет, а на среднее значение показателя среди регионов России за определенный год [4]. Таким образом, если индекс или субиндекс меньше единицы, тогда значение этого показателя меньше, чем в среднем по РФ, и наоборот.

Magomedg6.wmf

Рис. 6. Динамика структуры индекса инновационно-технологического развития РД в разрезе регионов России за 2010–2018 гг. I – субиндекс социально-экономических условий; II – субиндекс научно-технического развития; III – субиндекс инновационной деятельности; IV – субиндекс цифровизации экономики; Iитр – индекс инновационного развития

Прогноз индекса инновационно-технологического развития РД

Индекс по данным Республики Дагестан

Модель временного ряда

R^2

2018 (факт)

2019

2020

2021

Линейная

IИТР = 1,12 – 0,04•t

0,419

0,70

0,68

0,64

0,59

Степенная

IИТР = 1,14•t–0,18

0,416

0,76

0,74

0,73

Параболическая

IИТР = 1,08 – 0,02•t – 0,002•t2

0,423

0,65

0,58

0,51

Индекс по данным Республики Дагестан в разрезе регионов России

Модель временного ряда

R^2

2018 (факт)

2019

2020

2021

Линейная

IИТР = 0,69 – 0,03•t

0,721

0,42

0,42

0,39

0,37

Степенная

IИТР = 0,7•t–0,17

0,570

0,47

0,47

0,46

Параболическая

IИТР = 0,63 + 0,01•t – 0,004•t2

0,785

0,35

0,29

0,21

 

Диаграммы на рис. 5 и 6 тесно коррелируют, но на рис. 6, показывающем изменение уровня инновационно-технологического развития относительно регионов, более четко прослеживается отрицательная тенденция. Все индексы меньше единицы. Чуть ближе к среднероссийским цифрам показатели субиндекса научно-технологического развития, почти все остальные составляют меньше 50 % от средних значений среди регионов РФ. А третий субиндекс, характеризующий непосредственно инновационную деятельность в Республике Дагестан в 2018 г., составляет 0,12, меньше только в Республика Тыва (0,11) и Чеченской Республике (0,04).

Выразить динамические тенденции можно с помощью эконометрических моделей временных рядов. Такие модели можно использовать и для прогнозирования [5]. В таблице приведены варианты прогноза уровня инновационно-технологического развития РД, рассчитанные с помощью линейной, степенной и параболической моделей по индексам, рассчитанным как в динамике, так и в разрезе регионов.

Если судить о качестве полученных прогнозных моделей в соответствии с коэффициентом детерминации, то прогнозы индекса инновационно-технологического развития по данным Республики Дагестан в разрезе регионов являются более достоверными, так как коэффициенты детерминации для них значительно выше. Коэффициент регрессии при переменной в линейной модели говорит о том, что ежегодно индекс инновационного развития в Дагестане в среднем будет снижаться на 0,03–0,04 пункта. Согласно модели степенного вида также будет происходить ежегодное снижение индекса инновационного развития (коэффициенты моделей –0,17 и –0,18).

Еще менее оптимистические прогнозы нам дают параболические модели временного ряда, согласно которым прогнозируется снижение уровня инновационно-технологического развития к 2021 г. в 1,5–2 раза. Прогноз, полученный по параболической модели, можно считать нижней границей прогнозного интервала, а по степенной модели – верхней границей.

Тогда индекс по данным Республики Дагестан в 2019 г. прогнозируется в интервале от 0,65 до 0,76; в 2020 г. от 0,58 до 0,74; в 2021 г. от 0,51 до 0,73.

Индекс по данным Республики Дагестан в разрезе регионов России согласно прогнозу в 2019 г. будет находиться в интервале от 0,35 до 0,47; в 2020 г. от 0,29 до 0,47; в 2021 г. от 0,21 до 0,46.

Заключение

Предложенная в исследовании авторская методика расчета индексов инновационно-технологического развития регионов может быть эффективно использована как для ранжирования регионов, так и для исследования динамики инновационно-технологического развития отдельных регионов.

Анализ тенденций показателей инновационно-технологического развития показывает, что инновационная система Республики Дагестан находится в глубоком кризисе. И если некоторые из показателей, в основном связанные с социально-экономическими условиями развития, и демонстрируют положительную динамику, то остальные, особенно непосредственно связанные с научно-технической и инновационной деятельностью, много лет деградируют, и возможностей перейти на инновационный тип развития экономики в Республике Дагестан остается все меньше.

Динамика индекса, характеризующего инновационно-технологическое развитие РД за исследуемый период, также демонстрирует в целом отрицательную тенденцию, с небольшим ростом в 2010 и 2014 гг. Изменение индекса, рассчитанного относительно регионов, более четко показывает отрицательную тенденцию. Все индексы за все 9 рассматриваемых лет меньше единицы. Таким образом, уровень инновационно-технологического развития Республики Дагестан за исследуемый период оставался низким, кроме того, наблюдается вполне определенная отрицательная тенденция его динамики.

Варианты прогнозов индекса инновационно-технологического развития, рассчитанные по различным моделям, свидетельствуют о том, что негативная динамика уровня инновационно-технологического развития в РД будет сохраняться и в последующие годы.


Библиографическая ссылка

Магомедгаджиев Ш.М., Ибиев М.И. ОЦЕНКА ТЕНДЕНЦИЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН // Фундаментальные исследования. – 2020. – № 7. – С. 48-53;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42804 (дата обращения: 29.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674