Система оценки и прогнозирования перспектив развития региональных промышленных систем с учетом инновационно-технологического фактора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Публикуемая научная статья посвящена необходимости комплексных и системных стратегий для содействия развитию регионального промышленного комплекса, что является важнейшим аспектом инновационных стратегий производственных единиц и позволяет регионам повысить свою производственную конкурентоспособность и привлечь дополнительные инвестиции. В статье определяется понятие «прогнозирование» в научных исследованиях и нормативно-правовых документах; представлена система показателей для оценки прогнозирования региональных экономических систем в пределах РФ; выделены элементы стратегии социально-экономического развития субъектов РФ; подчеркивается, что региональное прогнозирование включает в себя экономические, демографические и социальные прогнозы регионального развития; представлена конкретная классификация прогнозов по исследуемому периоду времени; проводится различие между поисковыми и нормативным прогнозами: поисковые прогнозы основаны на анализе сложившихся тенденций экономического роста, а нормативные прогнозы – на желаемом будущем состоянии региона, соответствующем целям исследования; утверждается, что на социально-экономическое развитие и промышленный комплекс региона значительное влияние оказывают инновационно-технологические факторы; для оценки инновационно-технологического фактора в статье предлагается проводить математическое моделирование инновационных процессов в рамках регионального промышленного комплекса; обозначены этапы моделирования этих инновационных процессов; обосновывается использование матрицы корреляционных показателей для выбора факторов, позволяющей систематически оценивать взаимосвязь между различными переменными, помогая выявить влияющие на региональное развитие факторы.

Полный текст

Введение

Инновации и технологии являются ключевыми движущими силами промышленного развития. Включив эти факторы в процесс оценки, заинтересованные стороны могут понять текущий технологический ландшафт, определить новые тенденции и технологии и спланировать их интеграцию в региональные промышленные системы.

Согласно Федеральному закону от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ (ред. от 31.07.2020 г.), прогнозирование – это процесс, осуществляемый участниками стратегического планирования с целью связанной с социально-экономическим развитием и национальной безопасностью РФ научной оценкой рисков, включающий определение направлений и показателей социально-экономического развития на национальном, региональном и местном уровнях.

Применительно к конкретному региону прогноз социально-экономического развития – это документ стратегического планирования, в котором излагается совокупность научно обоснованных представлений об ожидаемых результатах и направлениях социально-экономического развития в среднесрочной и долгосрочной перспективе [1].

 

Ход исследования

Система оценки и прогнозирования перспектив развития региональных промышленных систем с учетом инновационно-технологического фактора – совокупность методов сбора, анализа и моделирования данных в целях оценки текущего состояния и перспективного инновационного и технологического потенциала промышленных систем региона, выявления потенциальных рисков и возможностей, а так же в целях разработки рекомендаций для заинтересованных сторон по содействию инновациям, внедрению технологий и общему промышленному развитию. Данная система обеспечивает комплексный подход к пониманию, оценке и прогнозированию перспектив развития региональных промышленных систем с особым акцентом на инновации и технологические факторы [2].

Долгосрочные прогнозы регионального развития имеют две основные цели, как выделила в своем исследовании Михеева Н.Н.

  1. Определение конкретных стратегий и пропорций пространственного развития, необходимых для интеграции пространственных аспектов регионального развития в процесс макроэкономического планирования. Изучая пространственное распределение экономической деятельности, инвестиций, инфраструктуры и ресурсов, разработчики политики определяют регионы, которые могут стимулировать экономический рост, и стратегии, необходимые для поддержки их развития.
  2. Анализ существующих пространственных характеристик, таких как распределение населения, наличие инфраструктуры, природные ресурсы и экономическая деятельность, а также оценка того, как эти факторы могут повлиять на реализацию запланированной долгосрочной экономической политики. Понимая пространственный контекст, разработчики политики выявляют потенциальные барьеры, проблемы и возможности, которые могут возникнуть в разных регионах.

Стратегия развития социально-экономического роста региона в России создается в конкрет-
ных временных рамках, обычно соответствующих продолжительности долгосрочного прогноза
социально-экономического развития региона.

Стратегический документ социально-экономического развития региона включает в себя следу-
ющие ключевые элементы:

– приоритеты, цели, задачи, направления, показатели и ожидаемые результаты реализации стратегии;

– сроки и этапы реализации;

– необходимые финансовые ресурсы;

– информация государственных программах, которые были одобрены регионом для поддержки реализации стратегии;

– другие положения, определенные законодательством региона [3; 4].

Прогноз социально-экономического развития региона определяется на основе показателей, представленных на рисунке 1.

Прогноз социально-экономического развития субъекта составляется каждые шесть лет и охватывает период в 12 и более лет. Данный прогноз основан на долгосрочном прогнозе социально-экономического развития на региональном уровне с учетом достижений науки и техники.

Региональное прогнозирование – важнейшая составляющая экономических исследований, отличающаяся комплексным характером, включающая в себя расчет экономических, демографических и социальных прогнозов для оценки перспектив развития региона. Процесс прогнозирования является адаптируемым, что позволяет вносить коррективы в зависимости от меняющихся обстоятельств и переменных.

Прогнозы можно классифицировать в зависимости от продолжительности исследования:

– краткосрочный прогноз (2–3 года);

– среднесрочный прогноз (5–7 лет);

– долгосрочный прогноз (15–20 лет) [7; 8].

При анализе отечественных и зарубежных исследований было обнаружено, что для проведения расчетов показателей долгосрочного прогнозирования применяются два типа прогнозов: поисковый и нормативный. Поисковый прогноз основывается на анализе текущих тенденций экономического роста и позволяет прогнозировать долгосрочные результаты и экономическое развитие на основе имеющихся данных и исторических трендов. Нормативный прогноз, в свою очередь, основывается на исследовании желаемого состояния региона в будущем с учетом поставленных целей исследования и помогает определить, какие изменения и меры необходимы для достижения заданных целей [9; 10].

Большое влияние на социально-экономическое развитие региона оказывает инновационно-технологический фактор, играющий решающую роль в развитии регионального промышленного комплекса, и, как следствие, на общее социально-экономическое развитие региона.

Для определения наиболее значимых составляющих инновационно-технологического фактора рекомендуется проводить математическое моделирование инновационных процессов в рамках промышленного комплекса [11; 12].

 

Рисунок 1 – Показатели, используемые для прогноза социально-экономического развития региона [5; 6]

Figure 1 – Indicators used to forecast the socio-economic development of the region [5; 6]

 

При оценке и прогнозировании перспектив развития региональных промышленных систем с учетом инновационно-технологического фактора используется комплексный подход. В данном контексте под комплексным подходом понимается целостный метод оценки и прогнозирования развития промышленных систем, учитывающий множество факторов и переменных и включающий в себя изучение взаимодействия и взаимозависимости между этими факторами. Например, одних технологических инноваций может быть недостаточно для развития процветающей региональной промышленной системы, но они должны поддерживаться благоприятной политической средой, квалифицированной рабочей силой и доступом к финансированию и рынкам [13].

Принимая во внимание инновационно-технологический фактор наряду с другими важными факторами, комплексный подход позволяет провести более полную оценку состояния и составить более точный прогноз перспектив развития региональных промышленных систем с учетом роли инноваций и технологий в стимулировании экономического роста и конкурентоспособности.

 

Эффективная система оценки и прогнозирования перспектив развития региональных промышленных систем с учетом инновационно-технологического фактора должна соответствовать следующим требованиям.

  1. Сбор и анализ данных. Система должна иметь надежный механизм сбора данных для сбора соответствующей информации о региональных промышленных системах, включая экономические показатели, инновационные инициативы, технологические достижения и отраслевые тенденции.
  2. Наличие научно обоснованных показателей эффективности, отражающих ключевые аспекты региональных промышленных систем (таких как экономический рост, инвестиции в инновации, внедрение технологий, создание рабочих мест и экологическая устойчивость), которые будут служить ориентирами для оценки текущего состояния и прогнозирования перспектив развития региональных промышленных систем.
  3. Участие заинтересованных сторон: привлечение соответствующих заинтересованных сторон, включая государственные учреждения, отраслевые ассоциации, академические учреждения и экспертов в области технологий. Их вклад и опыт помогут определить конкретные факторы, которые следует учитывать, разработать точные модели прогнозирования и обеспечить актуальность и применимость системы.
  4. Технологическая оценка. Система должна включать всеобъемлющую основу для оценки инновационных и технологических факторов в региональных промышленных системах. Оценка должна учитывать такие элементы, как исследования и разработки, патентные заявки, темпы внедрения технологий, сотрудничество с университетами и научно-исследовательскими институтами, а также наличие инновационных кластеров или экосистем.
  5. Моделирование сценариев. Следует разработать модели сценариев, которые будут моделировать различные потенциальные результаты на основе различных факторов, включая инновации и технологии. Эти модели должны учитывать как оптимистичные, так и пессимистичные сценарии, чтобы предоставить различные варианты результатов для лиц, принимающих решения, и заинтересованных сторон.
  6. Наличие непрерывного мониторинга и обратной связи для отслеживания прогресса региональных промышленных систем и оценки точности прогнозов. Цикл обратной связи имеет решающее значение для выявления любых отклонений, обновления моделей и допущений и внесения необходимых корректировок для повышения точности прогнозирования с течением времени.
  7. Масштабируемость и адаптируемость. Система должна быть масштабируемой для охвата более крупных регионов или адаптации к различным промышленным секторам, а также она должна быть гибкой, чтобы приспосабливаться к изменениям в технологии, динамике рынка и основам политики, а также предоставлять точные оценки и прогнозы в различных контекстах.
  8. Коммуникация и распространение. Система должна включать механизмы для эффективной передачи результатов и прогнозов соответствующим заинтересованным сторонам с использованием отчетов и интерактивных инструментов визуализации для представления информации в доступной и понятной форме.

Процесс моделирования инновационных процессов в региональном промышленном комплексе состоит из следующих этапов (рисунок 2) [14].

На практике при построении регрессионной модели на пятом этапе оценки обычно используется лишь ограниченное число факторов, несмотря на возможность включения множества переменных. Исключение значимой переменной может привести к искажению оценок коэффициентов регрессии, в то время как включение ненужной переменной не повлияет на объективность оценок. Выбор факторов определяется путем оценки матрицы показателей корреляции, а именно парных коэффициентов корреляции [15].

При проведении матричного анализа рекомендуется начинать с начальной строки, представля-
ющей влияние каждого характеристического фактора на результирующую переменную.

Целесообразно исключить из модели показатели со слабыми звеньями, в эту категорию часто попадает инновационная активность организаций.

Дополнительно необходимо учитывать соотношение между знаками факторов. Общепринято, что допустим уровень корреляции r < 0,7. При сравнении абсолютных значений коэффициентов линейной корреляции следует исключить любые факторы с более слабой корреляцией с результирующим признаком, если какое-либо неравенство не выполняется.

 

 

Рисунок 2 – Этапы моделирования инновационных процессов в региональном промышленном комплексе

Figure 2 – Stages of modeling innovation processes in the regional industrial complex

 

Заключение

Необходимо подчеркнуть важность реализации комплексных и системных стратегий для содействия развитию регионального промышленного комплекса. Эти стратегии должны охватывать широкий спектр факторов, включая политические инициативы, развитие инфраструктуры, технологические достижения и развитие человеческого капитала.

Одним из ключевых направлений должно быть повышение эффективности производственных процессов за счет внедрения передовых технологий, таких как автоматизация и робототехника. Кроме того, инвестиции в исследования и разработки могут привести к открытию инновационных технологий производства, что еще больше повысит эффективность.

При этом крайне важно, чтобы органы государственной власти уделяли данному вопросу приоритетное внимание. Они должны сотрудничать с заинтересованными сторонами отрасли для выявления конкретных проблем и возможностей в региональном промышленном комплексе.

Таким образом, исследование подчеркивает необходимость комплексных и системных стратегий для содействия развитию регионального промышленного комплекса. Повышение производительности и эффективности производственных процессов является важнейшим аспектом этих стратегий и должно быть приоритетным для органов власти, поскольку позволяет регионам повысить свою конкурентоспособность, привлечь инвестиции и стимулировать экономический рост.

×

Об авторах

Артем Сергеевич Горький

Ассоциации «АУРА-Тех»

Автор, ответственный за переписку.
Email: maxim-gorkiy@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5427-5451

финансовый директор 

Россия, 129085, Российская Федерация, г. Москва, пр-т Мира, 101, стр. 1

Список литературы

  1. Tyukavkin N.M., Anisimova V.Y., Kurnosova E.A. Network Model Of The Regional Innovation System Based On Industrial Complex Clustering // European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS, Samara, 19–20 декабря 2019 года. Vol. 82. Samara: European Publisher, 2020. P. 302–310. DOI: https://doi.org/10.15405/epsbs.2020.04.39.
  2. Балабанов И.Т. Инновационный менеджмент. Санкт-Петербург: Питер, 2001. 304 с.
  3. Тюкавкин Н.М., Курносова Е.А. Теоретические подходы к исследованию категории «инфраструктура обеспечения инновационной деятельности» // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 4. С. 1329–1340. DOI: https://doi.org/10.18334/vinec.9.4.41323. EDN: https://elibrary.ru/simfid.
  4. Винокурцева Е.А. Системы оценки и прогнозирования перспектив развития региональных экономических систем // Исследования молодых ученых: материалы XLV Междунар. науч. конф. (г. Казань, октябрь 2022 г.). Казань: Молодой ученый, 2022. С. 22–26. URL: https://moluch.ru/conf/stud/archive/460/17417.
  5. Курносова Е.А. Обеспечение конкурентоспособности предприятий сферы услуг: формирование инновационного поведения // Российский экономический интернет-журнал. 2009. № 1. С. 598–607. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17964687. EDN: https://www.elibrary.ru/pddduz.
  6. Горькая Ж.В., Горький А.С. Некоторые аспекты применения проактивной стратегии обучения в вузе // Образование в современном мире: стратегические инициативы: сборник научных трудов Всероссийской научно-методической конференции с международным участием, посвященная 75-летию университета, Самара, 14 апреля 2017 года. Самара: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2017. С. 466–472. URL: http://repo.ssau.ru/handle/Obrazovanie-v-sovremennom-mire/Nekotorye-aspekty-primeneniya-proaktivnoi-strategii-obucheniya-v-vuze-65999?ysclid=ln48jipis0328347668; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30532297. EDN: https://www.elibrary.ru/zsdpfd.
  7. Горький А.С., Подборнова Е.С., Тюкавкин Н.М. Теоретические вопросы исследования диверсификации промышленных предприятий // Инновационные процессы в формировании интегрированных структур региональных промышленных комплексов Поволжья: сборник материалов международной научно-практической конференции, Самара, 27 февраля 2017 года. Самара: АНО «Издательство СНЦ», 2017. С. 51–56. URL: http://repo.ssau.ru/handle/INNOVACIONNYE-PROCESSY-V-FORMIROVANII-INTEGRIROVANNYH-STRUKTUR-REGIONALNYH-PROMYShLENNYH-KOMPLEKSOV-POVOLZhYa/Teoreticheskie-voprosy-issledovaniya-diversifikacii-promyshlennyh-predpriyatii-63449?ysclid=ln48r2rjl5764461102; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28967630. EDN: https://www.elibrary.ru/yjxjgd.
  8. Холодковская Н.С. Оценка экономических показателей устойчивого развития региональной экономики // Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. 2021. № 2. С. 11–19. DOI: https://doi.org/10.25586/RNU.V9276.21.02.P.011. EDN: https://www.elibrary.ru/ovgxbl.
  9. Шокиров Р.С., Илхом Сангин. Теоретические аспекты размещения производства в региональной экономике // Вестник Таджикского государственного университета права, бизнеса и политики. Серия общественных наук. 2022. № 1 (90). С. 86–97. DOI: http://doi.org/10.24412/2411-1945-2022-1-86-97. EDN: https://www.elibrary.ru/fpqikc.
  10. Штофер Г.А. Оценка эффективности функционирования региона: основы понятийного и методического аппарата // Экономика строительства и природопользования. 2017. № 1 (62). С. 16–20. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-funktsionirovaniya-regiona-osnovy-ponyatiynogo-i-metodicheskogo-apparata?ysclid=ln49i4ixig210965337; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29970123. EDN: https://www.elibrary.ru/zfvtaj.
  11. Федеральный закон от 28.06.2014 г. № 172-ФЗ (ред. от 31.07.2020 г.) «О стратегическом планировании в Российской Федерации». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/?ysclid=ln49s6a7ui309210481.
  12. Янсен Ф. Эпоха Инноваций: пер. с англ. Москва: ИНФРА-М, 2002. 308 c. (Серия «Менеджмент для лидера».)
  13. Региональные инновационные системы как фактор развития цифровизации / В.Ю. Анисимова, Г.П. Гагаринская, О.Н. Киселева [и др.]; Министерство науки и высшего образования РФ, Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет). Самара: Самарама, 2022. 157 с. URL: http://repo.ssau.ru/handle/Monografii/Regionalnye-innovacionnye-sistemy-kak-faktor-razvitiya-cifrovizacii-97496?mode=full&ysclid=ln4a33okq3921405474.
  14. Курносова Е.А. Модели и инструменты оценки эффективности инфраструктуры инновационной деятельности промышленного сектора экономики региона; Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева. Самара: ООО «САМАРАМА», 2022. 179 с. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48010000. EDN: https://www.elibrary.ru/pqgrej.
  15. Гусева Д.А., Миронова Е.А. Теоретические подходы к исследованию инновационной активности регионального промышленного комплекса // Вестник Самарского университета. Экономика и управление Vestnik of Samara University. Economics and Management. 2022. Т. 13, № 2. С. 23–31. DOI: https://doi.org/10.18287/2542-0461-2022-13-2-23-31. EDN: https://www.elibrary.ru/ewefdq.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Экономика и управление, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах