Оценка и эффективность использования потенциала региональной экономики
Аннотация
В статье, с учётом обобщения литературных источников, рассматриваются вопросы сущности и методологии оценки экономической эффективности производства. На материалах субъектов Российской Федерации разрабатывается и реализуется методика оценки воспроизводственного потенциала территорий (с учётом занятых в экономике, основных фондов, инвестиций в основной капитал, инновационных возможностей), осуществляется оценка, с позиций измерения производительности живого и прошлого труда, эффективности функционирования региональных экономик.
Ключевые слова: оценка, эффективность, производительность, воспроизводственный потенциал, регион, инновационные возможности.
08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности)
За последние годы в Российской Федерации сформировалась существенно отличающаяся от исторических аналогов территориальная среда со специфическим набором проблем, прежде всего, с позиций межрегиональных противоречий и диспропорций, гипертрофии многих регионов с соответствующим хроническим депрессивным состоянием, резкой и по ряду показателей усиливающейся неравномерностью экономического состояния [1, 10].
В этих условиях обоснование и формирование региональной политики, направленной на устойчивое и эффективное социально-экономическое развитие территорий, затрудняется многократным расслоением субъектов Федерации по воспроизводственному, прежде всего, финансово-инвестиционному потенциалу, результативности экономической деятельности, уровню жизни населения. Поэтому, реализация необходимых императивов и перспективных трансформаций региональных экономик должна учитывать конкретные территориальные особенности организационно-экономической и социальной ситуации.
Сущностной основой экономического роста является двуединый воспроизводственный процесс. С одной стороны, необходимо формирование и увеличение потенциала развития (в системе живого и прошлого труда, с учётом специализации территорий), определяющегося, как относительно постоянными факторами, в виде основных фондов и занятых в экономике, которые в меньшей мере подвержены существенным трансформациям, так и инновационно-инвестиционной составляющей, претерпевающей в динамике и пространстве значительные и непрерывные изменения. С другой стороны, крайне важным является оценка и эффективное использование имеющихся объективных возможностей на основе организационно-экономического механизма функционирования территориальных экономик.
В экономической литературе имеются разные подходы к оценке эффективности производства [2, 4, 6, 9, 12 и др.]. Одни авторы сводят её к характеристикам рентабельности, другие предлагают систему показателей (отражающих использование рабочей силы, основных фондов, инвестиций, других ресурсов и факторов производства), третьи рассматривают проблему с позиций учёта различных результативных признаков.
Оценка эффективности на основе системы показателей чаще всего осуществляется исходя из соотношения характеристик результатов деятельности и использованных затрат (или ресурсов). Так, к результативным показателям на уровне предприятий относятся объемы выпуска и продаж конкретной продукции, стоимость произведенной, товарной продукции и выручки, валовой доход, прибыль.
Основными ресурсами, используемыми в процессе производства, являются природные, трудовые и материальные. Денежные средства характеризуются использованием их на текущее потребление и инвестиции. В итоге, рассчитываются частные характеристики производительности живого труда, фондоотдачи, инвестицеотдачи, окупаемости затрат, использования природных ресурсов и пр.
Очевидно, что каждый из этих показателей, применительно к одному и тому же субъекту хозяйствования, будет давать различные, иногда полярные оценки, затрудняющие целостную характеристику. Для интегральной оценки можно использовать балльный подход, на основе сопоставления исходных относительных показателей регионов со среднероссийскими, позволяющими рассчитать среднеарифметические простые баллы.
Однако, такой интегральной оценке характерен большой недостаток, обусловленный тем, что значимость влияния тех или иных факторов на итоговый результат различна, без учёта которой подобные расчёты также некорректны.
Учесть весомость живого и прошлого труда можно с помощью экспертных оценок, чаще всего, несовершенных вследствие субъективности мнений экспертов, или с помощью математического аппарата, например, коэффициентов детерминации в рамках корреляционно-регрессионного анализа.
Анализируяпредлагаемые в экономической литературе подходы, следует отметить ещё один принципиальный недостаток, сущность которого заключается в нарушении принципа адекватности, ибо по каждому из традиционных экономических показателей тот или иной результативный показатель (например, ВРП на уровне регионов, выручка или прибыль на уровне субъектов хозяйствования) делится на один из факторов производства.
Таким образом, по существу, подразумевается, например, при расчёте производительности живого труда, фондоотдачи и окупаемости затрат, что тот или иной результат получен только благодаря численности занятых, или, аналогично, основных фондов, затрат, капитала, инвестиций и т.п.
Такие расчёты, во-первых, некорректны, во-вторых, как правило, они дают завышенные, по сравнению с реальной действительностью, оценки, так как результаты деятельности являются следствием функционирования системы факторов, прежде всего, совокупности характеристик живого и прошлого труда.
В связи с этим и разнонаправленностью частных оценок, применение системы показателей (даже таких важных, как рентабельность, производительность живого труда, фондоотдача, окупаемость инвестиций и пр.) не позволяет осуществить единую оценку эффективности деятельности того или иного субъекта хозяйствования, производства конкретного вида продукции, результативности региональной или национальной экономики.
Базовой для оценки эффективности является методология, исходящая из триединого подхода: эффект – это результат производства, характеризующийся различными показателями; эффективность – это частное от деления показателей эффекта на затраты, ресурсы, факторы или потенциал; многообразие исходных характеристик предопределяет необходимость расчёта системы частных показателей и, в конечном итоге, интегрального.
Следует отметить, что эффект характеризуется абсолютными показателями, тогда как эффективность – относительными. Это различие является принципиально важным, ибо в экономической литературе весьма распространено утверждение о том, что прибыль якобы является показателем эффективности [4, с.250; 12, с.238], тогда как в действительности это характеристика результата.
Обобщение экономической литературы [2, с.830, 843; 6, с.464, 475; 9, с. 793; 11, с.1550–1575], позволяет сделать выводы о том, что эффективность является интегральным понятием, базирующимся на сопоставлении результата и каких-либо факторов, с выделением, прежде всего, общественной (народнохозяйственной, на уровне национальной экономики), а также экономической эффективности функционирования соответствующих систем, на уровне регионов, отраслей и субъектов хозяйствования.
Главными проблемами адекватной, то есть, соответствующей реальным условиям, оценки экономической эффективности являются: необходимость интегрирования факториальных признаков, в связи с их разнокачественностью (занятые в экономике, основные фонды и инвестиции, инновационныевозможности и пр.), на основе математического аппарата; выбор наиболее приоритетного результативного признака, в системе множества возможных; обоснование лучшей, в совокупности имеющихся, концепции оценки экономической эффективности.
В экономической литературе, в зависимости от знаменателя итоговой формулы (в виде соотношения результата с затратами, ресурсами, факторами) имеются разные подходы и вытекающие из них предложения по методике оценки эффективности. Среди нихв качестве заключительной следует выделить концепцию использования имеющегося потенциала, то есть, объективных возможностей социально-экономической системы. Сущность ее в комплексировании различных факториальных характеристик(занятых в экономике, основных фондов, инвестиций, инновационных возможностей и пр.) в непосредственном виде не суммирующихся друг с другом. В итоге, такой подход позволяет осуществить оценку эффективности использования общественного (живого и прошлого) труда.
При этом, следует исходить из следующей системы основных факторов производства. Основой производственного процесса является живой труд, вооружённый средствами производства, поэтому при оценке эффективности необходим учёт количества занятых (или отработанного времени) и основных фондов. Поскольку в использующихся основных фондах не отражается их воспроизводственная составляющая, то целесообразен учёт инвестиций в основной капитал, базирующихся на инновационной составляющей.
Предложенный подход являются фундаментом для оценки экономической эффективности, применительно к тем или иным конкретным задачам:
– развития страны, округов и субъектов Федерации, предприятий и объединений, видов экономической деятельности во времени (оценка динамики путем измерения тенденций и выявления закономерностей, сопоставления факторов и результатов);
–сравнительного функционирования совокупности социально-экономических систем (регионов, отраслей и видов экономической деятельности, субъектов хозяйствования) в пространстве, как правило, за один, последний год или в среднем за ряд лет;
– внедрения в производство достижений научно-технического прогресса и инноваций, на основе экспериментов, сравнения вариантов, исходя из приведенных затрат, расчета непосредственного и опосредованного эффекта, системы социально-эколого-экономических показателей;
–динамики и статики конкретного производства на основе применения системы не только частных показателей (производительность труда, фондоотдача, инвестицеотдача и пр.), но и интегральных (сопоставления эффекта, результата с имеющимися объективными возможностями, в рамках интеграции факториальныххарактеристик, а также выбора приоритетной результативной характеристики).
Дело в том, что, наряду с использованием и необходимостью учёта, при оценке эффективности, совокупности факторов производства, для экономических объектов характерным является наличие разнообразных признаков, в системе которых основными являются:
– на уровне страны валовой выпуск товаров и услуг, валовой внутренний продукт, чистая прибыль;
– на уровне регионов оборот организаций, валовая добавленная стоимость (ВРП), чистая прибыль;
– на уровне видов экономической деятельности оборот организаций, валовая добавленная стоимость (ВРП), сальдированный финансовый результат;
– на уровне предприятий выручка, валовой доход, сальдированный финансовый результат.
Подводя итоги выше сказанному, следует отметить, что оценить уровень деятельности социально-экономических систем можно с помощью ряда результативных признаков. Заменить один из них другим нельзя, так как все они имеют качественно-разное содержание и характеризуют эффективность производства с разных сторон, имея право на использование в тех или иных конкретных ситуациях. Возможно также интегрирование различных результативных характеристик, с учётом их перекрёстной значимости.
Иное положение с факториальными признаками, в качестве которых в народном хозяйстве выступают природные ресурсы, живой труд, в рамках численности занятых, основные и оборотные фонды, производственные затраты и др. Эти и иные факторы производства действуют в совокупности (формируя итоговые характеристики результативных признаков), определенным образом взаимозаменяются, что можно выявить на основе математического аппарата.
В этой связи очевидна теоретическая и практическая несостоятельность оценки эффективности той или иной деятельности на основе одного факториального признака. При этом, нарушается принцип адекватности, ибо совместно анализируются и сопоставляются: числитель итогового расчёта, в виде целого (эффекта, обусловленного объективными возможностями производства), и знаменатель, в виде части (одного из системы производственных факторов).
Подобный подход может быть в определённой мере использован при оценке эффективности производства по одному объекту в динамике, в случаях, когда одни факторы практически не меняются, а другие совершенствуются пропорционально, в одном направлении. В этом случае возможен расчет эффективности на основе соотношения результативного признака с важнейшим факториальным, например, инвестициями.
Перенос принципов динамического анализа в статический неправомерен. В пространстве наблюдаются самые различные сочетания факторов производства, вследствие чего каждый из полученных совокупных (результативно-факториальных) показателей отражает одну - и то неточно - из сторон эффективности процесса производства: использования материальных или трудовых затрат и т.д.
Дать итоговую оценку экономической эффективности производства ни один из частных показателей, ни их система не могут, как в силу сказанного выше, так и вследствие того, что в одном предприятии лучше используются инвестиции в основной капитал, в другом – занятые в экономике, в третьем – основные или совокупные фонды и т. д.
Исследование свидетельствует о необходимости применения интегрального, обобщающего показателя экономической эффективности, характеризующего использование имеющихся объективных возможностей производства. Рассчитать его, дать ответ на вопрос– в какой социально-экономической системе эффективность деятельности выше, в какой ниже, можно с помощью многофакторного корреляционно-регрессионного анализа. Его сущность, применительно к поставленной задаче, состоит в том, что с помощью математического аппарата можно определить в количественной форме влияние различных факторов на результаты производства, при прочих равных условиях.
Исходя из рассчитанных моделей (посредством сопоставления реальных результатов деятельности с расчетными, определенными по уравнению множественной регрессии, на основе подстановки в него фактических характеристик исследуемых факторов), исчисляется комплексный, интегральный показатель, который свидетельствует о степени эффективности использования имеющихся возможностей производства по каждому конкретному объекту в системе соответствующей совокупности наблюдений.
Приведенная методология оценки экономической эффективности на основе использования математического аппарата также является базисом для исследования зависимостей результативных и факториальных признаков, оценки уровней безубыточности и кризисности производства по субъектам хозяйствования.
Дело в том, что широко применяющийся в экономических расчетах и являющийся основанием маржинального анализа традиционный график безубыточности [10] имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, такие расчеты проводятся, при единых ценах, тогда как в реальной действительности они не только различаются на разных рынках, у тех или иных продавцов, но и имеют определенную тенденцию изменения по мере увеличения объема продаж.
Когда рынок не насыщен данной продукцией, цены растут, тогда как по мере удовлетворения потребностей рынка, они стабилизируются или снижаются. Поэтому, выручка на графике и в расчетах должна иметь нелинейный характер. Во-вторых, традиционные расчеты базируются на стабильных нормативах постоянных затрат (тыс. руб.) и удельных переменных издержек (руб./ед.). Реальной жизни такая незыблемость несвойственна, ибо под влиянием инфляции, рисков и те и другие элементы затрат очевидно возрастают. При этом изменение постоянных и переменных издержек осуществляется с разной скоростью.
В связи с этим возникает необходимость изучения реальных закономерностей и корректировки маржинального анализа с их учетом. Для этого, в рамках разработанной методологии [1], проводятся необходимые расчеты, включающие пять этапов (по фактическим данным).
На первом этапе определяется, исходя из годовых или помесячных данных хозяйственной деятельности конкретной организации (или по совокупности предприятий за отдельный год), диалектика изменения и зависимости постоянных затрат от фактора времени и объемов продаж, как по видам продукции, так и в целом (для выручки, прибыли и т.п.).
На этой основе осуществляется расчет нормативных постоянных затрат на тот или иной плановый период для тех или иных результатов (в системе скользящего предвидения, когда плановые показатели на год вперед ежемесячно корректируются на основе непрерывного мониторинга).
На втором этапе, на основе перебора различных функций, осуществляется моделирование зависимостей переменных затрат (в том числе удельных – в расчете на единицу продукции, тысячу рублей результатов) от фактора времени и объемов продаж – по конкретным видам продукции и в целом. Исходя из этого, осуществляется обоснование соответствующих нормативов.
На третьем этапе проводится расчет ожидаемых прогнозных издержек (в целом) на основе зависимостей от фактора времени, а также с учетом финансового плана, исходя из фактической или ожидаемой прибыли отчетного года. Здесь же определяются зависимости объёмов продаж от затрат (как по отдельным видам продукции, так и в целом по результатам хозяйственной деятельности), осуществляется прогнозирование характеристик реализации.
Сущность четвертого этапа определяется вероятностным моделированием зависимостей цен от объемов продаж (как по видам продукции, так и в целом по предприятию) с выбором лучшей функции, среди ряда возможных, соответствующими расчетами на этой основе (или по фактическим данным) выручки, прогнозированием её на перспективу.
Логика пятого этапа заключается в сопоставлении выручки и затрат (с учетом условно-постоянных и условно-переменных), необходимом не только для расчетов прибыли и маржинального дохода, но также расчета двух точек: безубыточности и кризисности.
Дело в том, что по мере увеличения объемов продаж и насыщения рынка, как следствие – при стабилизации или падении цены, наступает кризисная фаза перепроизводства и убыточности производства. Необходимо, на основе рекомендуемой методологии, ее предвидеть с осуществлением определенных тактических и стратегических решений (по завоеванию новых рынков, изменению ассортимента, улучшению качества и т.п.) для предотвращения кризисного положения.
Для исследования характера и особенностей экономической деятельности на уровне субъектов Российской Федерации не только выбрана необходимая информация [3, 5, 7, 8], но и проведены расчеты по интегральной оценке, как объективных инновационных и воспроизводственных (с учётом занятых в экономике, основных фондов, инвестиций, инноваций и пр.)возможностей, так и соответствующих итогов, позволяющих выявить эластичность использования имеющегося потенциала.
Совокупность исходных показателей деятельности регионов включает, наряду с оборотом организаций, основными фондами (за минусом полностью изношенных), инвестициями в основной капитал, занятыми в экономике и качеством человеческого капитала, также инновационные характеристики, с позиций затрат на информационно-коммуникационные технологии, внутренних издержек на исследование и разработки, расходов на технологические инновации, числа научно-исследовательских и инновационно-активных организаций с их персоналом, количества выданных патентов на изобретения и полезные модели, численности созданных и использованных передовых производственных технологий, объема полученной инновационной продукции.
В рамках этой базисной информации, исходя из данных приведенных в экономической литературе, в разрезе субъектов Российской Федерации также использована информация, с одной стороны, о социальных инновациях (с учетом изучения индекса готовности регионов к электронному правительству), с другой стороны, о качестве человеческого потенциала [13].
Интегральная оценка готовности регионов Российской Федерации к реализации услуг электронного правительства, в виде соответствующего индекса, осуществлена исходя из частных оценок, в том числе, доступа органов власти к информационно-коммуникационным технологиям (ИКТ), веб-присутствия органов власти региона, доступа организаций и домохозяйств к ИКТ, использования технологий электронного правительства организациями, а также параметров человеческого капитала.
В свою очередь, оценка человеческого капитала, исходя из международной практики, осуществлялась на базе шести показателей: удельного веса населения, имеющего высшее профессиональное образование; численности ученых и студентов, соответственно на 10000 и 1000 чел. населения; приема студентов и выпуска специалистов по специальностям в сфере ИКТ в расчете на 10000 чел. населения; удельного веса населения, использующего Интернет.
Расчеты, проведенные исследователями [13] в рамках пятибалльного подхода, позволили выявить, что максимальные характеристики, как частных, так и интегрального индекса электронного развития, как правило, наблюдаются по Москве и Санкт-Петербургу.
Итоговый индекс готовности регионов России к информационному обществу и электронному правительству колеблется от 4,46 и 4 по выше указанным городам, до 1,45 по республике Ингушетия и 1,35 по Усть-Ордынскому Бурятскому автономному округу.
Интегральный индекс человеческого капитала в городах федерального значения, соответственно, равен 4,88 и 4,43, тогда как по Усть-Ордынскому Бурятскому автономному округу он составляет 1,18, по Корякскому автономному округу – 1,29.
С учётом исходной информации о живом и прошлом труде, для оценки значимости каждого из системы выбранных показателей, характеризующих различия и специфику воспроизводственной деятельности по регионам Российской Федерации, рассчитана матрица коэффициентов корреляции исследуемых показателей, как между собой, так и с оборотом организаций субъектов РФ.
На этой основебыли определены соответствующие коэффициенты детерминации (свидетельствующие о том, на сколько процентов изменяется результативный признак при изменении того или иного факториального на единицу). Расчеты инновационного потенциала показали, что коэффициенты детерминации колеблются от 0,592 по численности персонала занятого исследованиями и разработками до 0,233 по индексу человеческого капитала, в рамках показателей инновационных итогов, от 0,602 по выдаче патентов на полезные модели до 0,243 по объемам производства инновационной продукции.
Наряду с этим, по каждому из исходных инновационных показателей были рассчитаны соответствующие бальные оценки, полученные на основе сопоставления фактических уровней со средними по субъектам Российской Федерации. Максимальные параметры большинства показателей присущи Москве, за исключением затрат на технологические инновации, которые выше по Тюменской области, республике Татарстан и Санкт-Петербургу, а также числа использованных передовых производственных технологий, превалирующих в Нижегородской области.
Минимальные значения инновационных характеристик, как правило, наблюдаются по Усть-Ордынскому Бурятскому и Агинскому Бурятскому автономным округам, а также республикам Ингушетия и Калмыкия, Чеченской республике, Еврейской автономной области и Чукотскому автономному округу, республикам Тыва, Хакасия и Бурятия.
Исходя из частных балльных оценок и коэффициентов весомости тех или иных показателей, осуществлена за 2007г. интегральная оценка, как инновационных, так и воспроизводственных объективных возможностей, а также соответствующих итогов деятельности по каждому из регионов России в рамках федеральных округов.
По Южному федеральному округупроведенные расчёты свидетельствуют о значительных различиях исследуемых субъектов Российской Федерации, как по результатам деятельности (с позиций оборота организаций), так и воспроизводственных возможностей, в рамках живого и прошлого труда.
Максимальные объёмы оборота организаций характерны для Краснодарского края (836,6 млрд. руб.), а также Ростовской и Волгоградской областей (652,6 и 534,8 млрд. руб.), при минимальных по республикам Адыгея (24,5 млрд. руб.), Калмыкия и Ингушетия (8,5 и 3,6 млрд. руб.).
Самая высокая численность занятых в экономике, значительно превышающая один миллион человек, наблюдается по Краснодарскому краю, Ростовской и Волгоградской областям, тогда как соответствующие параметры по республикам Ингушетия, Калмыкия и Адыгея колеблются от 65,5 до 153,2 тыс. чел.
При этом, индекс человеческого капитала выше всего по Ростовской области (2,34), республике Северная Осетия-Алания и Ставропольскому краю (2,06 и 2,05), на фоне самых низких по республикам Ингушетия, Чеченской и Калмыкии (от 1,48 до 1,61).
Наиболее активная инвестиционная деятельность свойственна Краснодарскому краю (224893 млн. руб.), а также Ростовской и Волгоградской областям (126259 и 61425 млн. руб.), при многократно меньших характеристиках республик Ингушетия, Калмыкия и Карачаево-Черкесия (от 5573 до 9058 млн. руб.).
С позиций материально-технической базы также превалируют Краснодарский край (1234556 млн. руб.), Ростовская и Волгоградская области (876397 и 766739 млн. руб.), а по республикам Ингушетия, Адыгея и Карачаево-Черкесия объёмы основных фондов составляют от 29911 до 83980 млн. руб.
Значительная асимметрия по регионам Южного федерального округа(ЮФО) наблюдается также по инновационным возможностям территорий (и их использованию), с позиций которых выделяется ряд специфических кластеров.
В первый кластер входят Ростовская и Волгоградская области, Краснодарский край (с оценками инновационного потенциала 172,1 балла, 100,2 и 102,3 баллов), при значительных различиях по эластичности его использования (1,261% по краю, 0,867 и 0,735% по анализируемым областям).
Второй кластер, со значительно меньшими, по сравнению со стопроцентным среднероссийским уровнем, инновационными возможностями представлен Ставропольским краем (49,9 балла, с его использованием на уровне 114,5%), а также Астраханской областью (37,5 баллов и 62,1%) и республикой Дагестан (33,8 баллов и 162,3%).
В средний, третий кластер входят республики Северная Осетия-Алания и Кабардино-Балкария, по которым оценки инновационного потенциала, соответственно, составляют 24,8 и 23,5 баллов, при очень низких уровнях его использования (36,5 и 40,6%).
Четвертый кластер представлен республиками Карачаево-Черкесия и Адыгея с оценками инновационных возможностей в пределах от 18,8 до 18,6 баллов, с характерными крайне низкими параметрами использования (10,9 и 1,9%).
Самые худшие характеристики инновационного потенциала имеют республики Калмыкия, Ингушетия и Чеченская (от 15,1 до 8 баллов), который по существу не используется, ибо соответствующие параметры составляют 1,1%, 2 и 3%.
Несколько иная ситуация наблюдается с позиций интегральной оценки воспроизводственных, то есть, инновационно-экономических, возможностей регионов РФ (исходя из численности занятых в экономике и индекса человеческого капитала, инвестиций в основной капитал и основных фондов, а также инновационного потенциала) и уровней их использования, с позиций оборота организаций.
Как показывают расчеты, полярная асимметрия воспроизводственных возможностей по регионам ЮФО составляет свыше 22 раз, а исследуемые субъекты Российской Федерации по инновационно-экономическому потенциалу располагаются в следующем ранжированном порядке:
– Краснодарский край характеризуется самыми высокими воспроизводственными возможностями на уровне 203,6 балла, хотя их использование на 20% хуже стопроцентного среднероссийского;
– по Ростовской области итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 171,7 балла, при 74%-ном уровне его использования;
– Волгоградская область характеризуется воспроизводственными возможностями, превышающими средне-российский уровень (110,6 балла), а уровень их использования является самым высоким в ЮФО (94,1% против 80 – 9% по другим регионам);
– по Ставропольскому краю итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 84,1 балла, при 70,5%-ном уровне его использования;
– республика Дагестан характеризуется воспроизводственными возможностями на уровне 67 баллов, а их использование в 6,4 раза хуже стопроцентного средне-российского;
– по Астраханской области итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 46,9 балла, при 44,6%-ном уровне его использования;
– Чеченская республика характеризуется воспроизводственными возможностями на уровне 24,1 балла, а их использование в 3 раза хуже стопроцентного средне-российского;
– по Кабардино-Балкарской республике итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 22,9 балла, при 24,6%-ном уровне его использования;
– республика Северная Осетия-Алания характеризуется воспроизводственными возможностями на уровне 22,8 баллов, а их использование в 3,4 раза хуже стопроцентного среднероссийского;
– по Карачаево-Черкесской республике итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 15,7 балла, при 32,1%-ном уровне его использования;
– республика Адыгея характеризуется воспроизводственными возможностями на уровне 14,5 баллов, а их использование в 3 раза хуже стопроцентного среднероссийского;
– по республике Калмыкия итоговая оценка инновационно-экономического потенциала составляет 12,7 балла, при 13,1%-ном уровне его использования;
– республика Ингушетия характеризуется воспроизводственными возможностями на уровне 7,8 баллов, а их использование в 11 раз хуже стопроцентного среднероссийского.
Таким образом, как показывают расчеты, по мере снижения параметров инновационно-экономического потенциала уровень его использования практически последовательно уменьшается. Об этом также свидетельствуют данные аналитических группировок, характеризующие тот факт, что с ростом как инновационных, так и воспроизводственных возможностей регионов увеличиваются оборот организаций, а также уровни использования имеющихся объективных условий экономической деятельности.
Итоговая сравнительная, то есть, балльная оценка всех регионов Российской Федерации свидетельствует о наличии огромной полярной асимметрии по конкретным социально-экономическим характеристикам, в том числе, живого труда: численности занятых в экономике в 195,9 раз – от 4 баллов по Ненецкому автономному округу до 783,7 по г. Москве; индекса человеческого капитала в 4,1 раза – от 59,5 баллов по Усть-Ордынскому АО до 246,2 по г.Москве.
Значительная дифференциация, соответственно, наблюдается и по характеристикам прошлого труда, а также их интегральным показателям: инвестициям в основной капитал в 365,8 раз – от 2,5 баллов по республике Тыва до 914,5 по Тюменской области; основным фондам в 1090 раз – от 1,2 баллов по Усть-Ордынскому АО до 1307,5 по г.Москве; инновационному потенциалу в 212,3 раза – от 8 баллов по Чеченской республике до 1698,2 по г.Москве; по обороту организаций в 6261 раз – от 0,3 баллов по Усть-Ордынскому АО до 1878,4 по г.Москве; по инновационно-экономическим возможностям в 239,4 раза – от 4,9 баллов по Усть-Ордынскому АО до 1307,5 по г.Москве.
Для выявления различий исследуемых характеристик по федеральным округам России (в среднем на один регион) и характерных закономерностей взаимосвязей изучаемых социально-экономических показателей проведены соответствующие расчёты, позволяющие сделать ряд важных выводов.
В разрезе федеральных округов страны наблюдаются существенные различия среднерегиональных характеристик. С позиций численности занятых в экономике, основных фондов и инвестиций в основной капитал доминирует Уральский макрорегион, тогда как по индексу человеческого капитала и инновационному потенциалу выделяется Центральный. Худшие характеристики по этим показателям наблюдаются, как правило, по Дальневосточному, в ряде случаев – по Южному округу.
По использованию инновационных возможностей макрорегионы России располагаются в ранжированном порядке от Приволжского федерального округа (ПрФО) и Центрального федерального округа (ЦФО) до Уральского федерального округа (УФО), Северо-Западного федерального округа (СзФО), ЮФО, Сибирского федерального округа (СФО) и Дальневосточного федерального округа (ДФО) с колеблемостью соответствующих уровней от 141,8% по Приволжскому федеральному округу до 35,5% по Дальневосточному, с полярной асимметрией, достигающей 4 раз.
Несколько иная ситуация наблюдается по производительности общественного труда. Здесь превалируют характеристики ЦФО и УФО, с дальнейшим ранжированием регионов от ПрФО, СзФО и СФО до ДФО и ЮФО. Полярная асимметрия в данном случае между Центральным федеральным округом (122,9%) и Южным (64,3%) составляет 1,9 раза.
Итоговая группировка субъектов Российской Федерации по инновационным возможностям позволяет выявить закономерности взаимосвязей между исследуемыми социально-экономическими показателями, сделать ряд важных выводов.
В первую группу с мизерным инновационным потенциалом входят 16 регионов РФ, начиная от Чеченской республики с оценкой 8 баллов, до Магаданской области (25,5 балла), в том числе 7 регионов ЮФО, 5 – СФО, 3 – ДФО и 1 –СзФО. Этой группе субъектов Федерации свойственны самые низкие характеристики живого и прошлого труда, в целом инновационно-экономических возможностей (15,3 балла к 100 среднерегиональным по России), а также производительности общественного труда.
Вторая группа представлена 18 регионами с крайне низким уровнем инновационных возможностей включая 5 субъектов федерации из ЦФО, по 3 - из ДФО и СФО, по 2 - из СзФО, ЮФО и ПрФО, 1- из УФО. Здесь характеристики живого и прошлого труда также находятся на низком уровне, оценка инновационно-экономических возможностей составляет 48,9 баллов, с использованием их на 63,6 %.
В третью группу с низким инновационным потенциалом входят 16 регионов РФ, в том числе 6 субъектов из ЦФО, по 4 из СзФО и ПрФО, по 1 из ДФО и ЮФО. Характеристики социально-экономических возможностей по всем показателям ниже среднего уровня по РФ. В итоге оценка инновационно-экономических возможностей находится на уровне 64,1 балла, при производительности общественного труда в размере 78,9 %.
Четвертая группа представлена 16 регионами с инновационными возможностями ниже среднего уровня, включая 6 из ЦФО, 4 из СФО, 3 из ПрФО, 2 из ДФО и 1 из СзФО. В этой группе численность занятых в экономике и индекс человеческого капитала несколько превышают среднерегиональный (по РФ) уровень, тогда как характеристики прошлого труда существенно ниже, а оценка инновационно-экономических возможностей составляет 77,2 балла с их использованием на 80%.
В пятую группу с высоким уровнем инновационных возможностей входят 19 регионов РФ, в том числе 5 из ПрФО, 4 из УФО, по 3 из СФО, ЦФО и ЮФО, а также 1 из СзФО. Здесь все показатели значительно превышают среднероссийский уровень, оценка инновационно-экономических возможностей составляет 269,1 балла, а производительность общественного труда находится на уровне 118,5 %.
Интересные выводы явствуют из структуры составных элементов инновационно-экономических возможностей. Если в первой группе регионов удельный вес живого труда, с учетом индекса человеческого капитала, составляет 52,3 %, во второй – четвертой группах колеблется от 37,6 до 40,9 %, то в пятой группе снижается до 25,6 %.
Иная ситуация наблюдается по доле инновационно-инвестиционной составляющей. Если в первой группе субъектов РФ значение этого показателя находится на уровне 35,6 %, во второй-четвертой варьирует от 37,2 до 40%, то в пятой группе составляет 49,3 %.
В итоге,проведенное исследование свидетельствует, с одной стороны, о размерах и условиях экономической деятельности субъектов Российской Федерации (начиная от крайне мелких и заканчивая масштабными регионами), с другой стороны, о том, что имеющиеся, как инновационные, так и совокупные воспроизводственные (инновационно-экономические) возможности лучше используются в крупных регионах, последовательно увеличиваясь от первой группы к пятой.
Следовательно, синергизм размеров, сочетания и структуры исследуемых факторов производственного процесса обусловливает опережающий рост результатов экономической деятельности, по сравнению с имеющимися объективными возможностями, приводя к существенному росту производительности общественного труда.
Литература
1. Бабков Г.А., Муратова Л.И., Понамаренко С.А. Методика экономических исследований и расчётов в региональной и сервисной экономике. – Шахты: ЮРГУЭС. – 2009.
2. Большая советская энциклопедия. Т. 30. - М.: Советская энциклопедия. – 1980.
3. Информационные и коммуникационные технологии в Российской экономике. – М.: Росстат. – 2007.
4. Мокий М.С., Скамай Л.Г., Трубочкина М.И. Экономика предприятия. – М.: ИНФРА-М. – 2002.
5. Национальные счета России в 1998-2007гг. – М.: Росстат. – 2008.
6. Райзберг В.А., Лазовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. – М.: ИНФРА-М. – 2005.
7. Регионы России: социально-экономические показатели. – М.: Росстат. – 2008.
8. Российский статистический ежегодник. – М.: Росстат. – 2008.
9. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. – М.: ИНФРА-М. – 2008.
10. Понамаренко С.А., Сахнов С.Н. Воспроизводственный потенциал регионов РФ: оценка и использование. – Краснодар: КФ МНТК МГ. – 2010.
11. Советский энциклопедический словарь. – М.: Советская энциклопедия. – 1980.
12. Татарников Е.А., Богатырёва Н.А., Бутова О.Ю. Микроэкономика. – М.: Экзамен. – 2007.
13. Шапошник С.Б. Рейтинг готовности регионов России к электронному правительству// Вопросы государственного и муниципального управления. – 2007. - №1.