Реферат: Методология определения инновационного потенциала экономической среды
Москва
Нижегородская обл. Пермский край Московская обл. С.-Петербург Самарская обл. Калужская обл. Тульская обл. Томская обл. Свердловская обл. Челябинская обл.
Калужская обл. Тульская обл. Новгородская обл. Республика Башкортостан Томская обл. Удмуртская Республика Нижегородская обл.
2005 г.
Нижегородская обл. Калужская обл. Томская обл. Московская обл. Новосибирская обл. С.-Петербург Владимирская обл. Воронежская обл. Москва Тульская обл. Ульяновская обл.
Нижегородская обл. Москва Пермский край С.-Петербург Московская обл. Самарская обл. Калужская обл. Республика Татарстан Свердловская обл. Челябинская обл. Томская обл.
Калужская обл. Новгородская обл. Республика Мордовия Удмуртская Республика Кировская обл. Саратовская обл. Ямало-Ненецкий АО Республика Саха (Якутия) Тульская обл. Нижегородская обл.
2006 г.
Нижегородская обл. Калужская обл. Московская обл. Томская обл. Новосибирская обл. С.-Петербург Владимирская обл. Воронежская обл. Москва
Ульяновская обл. Тульская обл.
Нижегородская обл. Пермский край Москва С.-Петербург Московская обл. Самарская обл. Калужская обл. Республика Мордовия Республика Татарстан Ульяновская обл. Свердловская обл.
Калужская обл. Тульская обл. Нижегородская обл. Московская обл. Вологодская обл. Новгородская обл. Республика Мордовия Удмуртская Республика Саратовская обл. Ямало-Ненецкий АО
Нижегородская обл. Томская обл. Калужская обл. С.-Петербург Новосибирская обл. Московская обл. Воронежская обл. Ульяновская обл. Владимирская обл. Тульская обл. Москва
В заключение отметим следующее.
Для оценки уровня инновационной деятельности регионов необходим такой комплексный показатель, как инновационный потенциал. Этот параметр может помочь в выборе стратегии инновационного развития соответствующего региона, а также в выработке взвешенных управленческих решений по ее реализации. При этом важным моментом является согласованность таких решений как на региональном, так и на федеральном уровне [15].
Отслеживаемый Росстатом набор статистических показателей, определяющий компоненты инновационного потенциала, не позволяет получить четко выраженные региональные кластеры, поскольку получившиеся в результате анализа матричные расстояния между отдельными регионами незначительны. В свою очередь предложенный выше подход позволяет не только ранжировать оцениваемые регионы, но и проследить изменения уровня их инновационного потенциала в динамике.
Оптимальных методик оценки инновационного потенциала в настоящее время не существует, поэтому целесообразно исследование известных и часто приме-няемьгх экспертных оценок. Накопление опыта в этой области позволяет в дальнейшем выработать рекомендации по совершенствованию методов присвоения региональных рейтингов инновационного потенциала.
Литература
1. www.finam.ru
2. Кравченко С.И., Кладченко И.С. Исследование сущности инновационного потенциала //Науч. труды Донецкого национального технического университета. Сер.: экономическая. Вып. 68. Донецк: ДонНТУ, 2003.
3. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001.
4. Шляхто И.В. Оценка инновационного потенциала региона // Управление общественными и экономическими системами. 2007. № 1.
5. Портер М. Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость /Пер. с англ. М: Альпина Бизнес Букс, 2005.
6. Валентей С.Д., Бухвальд Е.М. и др. Оценка возможностей субъектов Российской Федерации по проведению активной инновационной политики. Отчет о НИР, выполненной для Аппарата Правительства Российской Федерации, декабрь 2008.
7. Дюран М. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1977.
8. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.
9. Регионы России. Стат. сб. М.: Росстат, 2008.
10. Белокур А. С. Анализ существующих методик оценки инновационного потенциала регионов Российской Федерации. Дипломная работа по специальности «Экономика». М.: ГАУГН, 2009.
11. Голиченко О.Г., Щепина И.Н. Кластеры инновационной результативности регионов России //Вестник российской интеграции. 2008. № 3.