Необходимость повышения инновационного потенциала России в сфере малого и среднего предпринимательства на современном этапе

 

Предпринимательство во многом основано на инновационном поведении собственника предприятия, который обладает глубоким мышлением, базирующимся на его высоком интеллектуальном капитале.

Инновация, как составляющая предпринимательства, берет на себя роль локомотива, который двигает любой новый бизнес вперёд и всегда заставляет интересные идеи превращаться в реальность. Однако прежде чем задействовать малый и средний бизнес для решения приоритетных задач развития национальной экономики, необходимо проанализировать формы осуществления предпринимательской деятельности управленческие и другие технологии, что требует определённого уровня развития национальной экономики и образования. Необходимо отработать механизмы венчурного финансирования малых предприятий, так как без этой поддержки невозможно дальнейшее развитие инновационных МП.

Опыт прошедших лет свидетельствует, что кредитование малых предприятий при умелой организации работы является менее рисковым, чем кредитование крупных предприятий. Тем самым практика кредитования в России подтверждает, что малый бизнес - это динамично развивающийся сегмент рынка, нуждающийся в кредитных ресурсах и активном сотрудничестве с инфраструктурой поддержки предпринимательства, в том числе с банковской системой.

Устойчивость и здоровье экономики России напрямую зависит от количества малых предприятий и количества людей, включенных в этот бизнес. Чем больше количество, тем крепче экономика. Статистика показывает, что большая часть малых предприятий занята в рутинном бизнесе, защищенном от конкуренции узостью рыночной ниши.

Интересно в этой связи проанализировать показатели работы малого бизнеса Москвы, где малых предприятий более 200 тыс., с числом занятых 2,2 млн. человек, что составляет около 34% городского населения. Для более ясной картины рассмотрим распределение количества малых предприятий по классам. Основная часть малых предприятий (39%) относится к классу 51, то есть заняты торговыми операциями через посредников "оптом". Далее по доле в общем количестве малых предприятий следуют:

класс К "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг" - 18,7%;

класс D "Обрабатывающие производства" - 9,8%;

класс F "Строительство" - 8,3%;

класс 52 " Всевозможные торговые операции в розницу" - 6,3%. По официальным данным, к концу первого полугодия 2007 г. количество субъектов малого бизнеса Москвы достигло почти 307 тыс. ед., в том числе 208 тыс. малых предприятий и 99 тыс. индивидуальных предпринимателей. Показатель "плотности" малых предприятий Москвы постепенно приближается к среднеевропейским показателям (4-6 тыс. малых предприятий на 100 тысяч жителей). Необходимо отметить, что разрыв между регионом-лидером и регионами-аутсайдерами достигает десятки раз.

Наблюдая положительную тенденцию в развитии малого предпринимательства, тем не менее, отметим, что в целом настрой малого бизнеса остается пессимистическим. Так, 68,8% предпринимателей, опрошенных ВЦИОМом для выявления результатов работы малого бизнеса, уверены, что шансы отстоять свои законные интересы минимальны или их нет вовсе.

Вместе с тем, именно сейчас сложилась благоприятная обстановка для развития малого бизнеса. По результатам различных опросов, для развития малого бизнеса необходимо решить вопросы по нехватке нежилых площадей, упростить процесс получения кредитов, а также сократить большое количество бюрократических барьеров и всевозможных проверок.

В заключение отметим, что во всех развитых странах именно малый бизнес является основой среднего класса, степень развития которого предопределяет качество уровня жизни населения. По нашему мнению, без стабильного, систематично и поступательно развивающегося сектора малого бизнеса нет ни благополучного общества, ни цивилизованной государственной системы.

Предложена методика оценки инновационного потенциала экономической системы. Ее достоинством является единая формализация параметров, возможность использования как количественных, так и качественных показателей. Приведены примеры, иллюстрирующие применение методики для анализа различных типов экономических систем.

The method of estimation of innovative potential of economic system is introduced. Their main advantage is the formalization of different parameters and possibility of using quantitative and qualitative indexes. Examples of applying the methods for the analysis of different types of economic systems are given.

Экономическая система может быть определена как упорядоченная совокупность хозяйственных связей и отношении, которые устанавливаются в производстве, распределении, обмене и потреблении материальных и нематериальных благ. В этом смысле экономической системой можно считать и самые простые образования (например, отдельные хозяйствующие субъекты), и группы предприятий, объединенные общими интересами, и отдельные отрасли, регионы, федеральные округа, страны. Наиболее глобальной является мировая экономическая система, объединяющая экономические потенциалы отдельных стран.

В работе [1] был введен обобщенный показатель инновационного развития экономической системы: _ч£2 = №, где k - динамический индекс, характеризующий эффективность трансфера инновационных технологий, Ч* - инновационный потенциал, характеризующий наличие ресурсов для осуществления инновационной деятельности.

Данная статья посвящена описанию методики оценки инновационного потенциала экономической системы и ее апробации на ряде объектов. Впервые эта методика была изложена авторами данной статьи в работе [2] применительно к оценке инновационного потенциала учебно-научно-инновационного комплекса (УНИК) многопрофильного технического университета.

Предлагаемая методика включает следующие этапы:

1. Разбиение инновационного потенциала экономической системы на составляющие. Здесь используется принцип функциональной декомпозиции, позволяющий представить инновационный потенциал в виде иерархической структуры отдельных составляющих. Количество этих составляющих может меняться в зависимости от типа экономической системы и целей исследования. Так, для оценки инновационного потенциала УНИК использовалось разбиение на пять составляющих: кадровую, научно-техническую, организационно-управленческую, производственно-технологическую и финансово-экономическую.

2. Определение для каждой составляющей набора показателей. Отметим, что количество и функциональные особенности этих составляющих также могут меняться и зависимости от типа экономической системы и целей исследования. Эти показатели характеризуют:

• состояние, мощность и запас интеллектуального ресурса экономической системы;

• комплекс материально-технических, трудовых, информационных и финансовых ресурсов;

• качество инфраструктуры поддержки инновационной деятельности и т.д.

3. Оценка инновационного потенциала, осуществляемая с использованием следующего алгоритма:

1 шаг. Сбор информации о числовых значениях показателей для каждой составляющей инновационного потенциала.

2 шаг. Вычисление составляющих инновационного потенциала но формуле:

 (1)

 

Здесь Sij - весовой коэффициент j-ro показателя i-й составляющей инновационного потенциала (определяется экспертно, при этом

 

 

m_i - число показателей в составе i-й составляющей инновационного потенциала. Показатель n_ij вычисляется по формуле:

 

 (2)

 

Здесь k_ij - j-й показатель i-й составляющей инновационного потенциала; k_ij* - соответствующий показатель, усредненный по группе экономических систем (статическая модель), либо показатель данной экономической системы за предыдущий период (динамическая модель). Нетрудно видеть, что n_ij есть отображение показателя k_ij на отрезок действительной оси [0,1].

3 шаг. Вычисление инновационного потенциала по формуле:

 

 (3)

 

где r_i - весовой коэффициент i-й составляющей инновационного потенциала, определяемый экспертно М

(при этом ), М - число составляющих инновационного потенциала экономической системы.

Достоинством данной методики является приведение показателей k разных типов к единой безразмерной шкале. При этом показатели k_t могут иметь различную размерность, могут не иметь размерности (относительные показатели), либо являться булевыми переменными (0 - нет, 1 - да). После применения отображения (2) все и_г находятся в интервале [0,1]. Значение nij = 0,5 свидетельствует о среднем уровне или отсутствии изменений (при & = k*). Естественно, что выбираются только те показатели, увеличение которых стимулирует рост инновационной активности системы.

Результирующая функция инновационного потенциала Y также меняется от нуля до единицы. Значение Y > 0,5 свидетельствует о положительной динамике изменения инновационного потенциала по сравнению с базовым (предшествующим) периодом - при использовании динамической модели, либо о превышении инновационного потенциала экономической системы некоторого значения, усредненного по группе однородных систем (например, по отрасли) - при использовании статической модели.

Рассмотрим примеры применения описанной методики для оценки инновационного и промышленного потенциала различных экономических систем.

1. Промышленное предприятие. На рис.1 приведены результаты расчета уровней развития различных составляющих инновационного потенциала, полученные на предприятии радиоэлектронной промышленности Нижегородского региона [3].

Базовые значения показателей были выбраны на основе экспертных оценок работников предприятия, а по финансовой части - рекомендуемые значения. Проблемной областью предприятия является научно-технический потенциал. В тоже время у предприятия имеются хорошие производственные ресурсы. Значение общего показателя инновационного потенциала предприятия составило 0,435. Это свидетельствует, что значение инновационного потенциала меньше, чем в среднем по отрасли.

2. Отрасли промышленности. Использовались данные динамики отраслей промышленности регионов Приволжского Федерального округа за 2003 год но сравнению с 2002 годом. Для анализа были выбраны наиболее характерные для данного округа отрасли. Результаты исследования приведены на рис.2, где по горизонтальной оси отложен уровень промышленного развития отрасли [4].

Анализ результатов свидетельствует о неудовлетворительном состоянии дел в деревообрабатывающей промышленности округа. В то же время определенный оптимизм вызывает ускорение темпов роста производства грузовых автомобилей, проката черных металлов, производство бумаги и др.

3. Оценка уровня развития регионов. Использовались данные статистической отчетности регионов При - волжского федерального округа за 2003 год по сравнению с 2002 годом. Для анализа были выбраны следующие показатели:

• индекс промышленного производства в % к 2002 году;

• объем инвестиций в основной капитал, в млрд. руб.;

• иностранные инвестиции, в тыс. дол. США;

• индекс цен производителей промышленной продукции, %;

• среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.;

• безработные, тыс. чел;

• профицит (дефицит) бюджета, тыс. руб.

В качестве базовых значений показателей были приняты значения, усредненные по всем регионам Приволжского федерального округа. Результаты исследования приведены на рис.3 [4].

4. Оценка уровня развития федеральных округов. Для сравнения уровня промышленного 11 инновационного развития федеральных округов были использованы аналогичные показатели и процедуры, как и для сравнения регионов. Результаты исследования приведены на рис.4 [4].

 

Анализ результатов показывает, что самый высокий уровень промышленного и инновационного развития имеет Уральский федеральный округ. Это обусловлено хорошей инвестиционной активностью, лидерством в регионе по уровню занятости и заработной платы. Самый низкий показатель промышленного и инновационного развития наблюдается у Южного федерального округа. Этот округ имеет очень низкий уровень инвестиций в основной капитал, а также практическое отсутствие иностранных инвестиций и высокий уровень безработицы.

5. Оценка уровня инновационного развития России. Использовались статистические данные экономического развития России за 1995-2003 гг. Для анализа были выбраны следующие показатели:

• число занятых в экономике, чел.:

• число студентов на начало учебного года, чел.;

• выпуск специалистов государственными средними специальными учебными заведениями, чел.;

• число поданных патентных заявок, шт.;

• число действующих патентов, шт.;

• уровень рентабельности продукции, %;

• коэффициент обновления оборудования, %;

• объем экспорта, руб.;

• объем выпуска промышленной продукции, руб.;

• внутренние затраты на новые исследования и разработки, руб.;

• доля финансирования из внебюджетных фондов, руб.;

• инвестиции в основной капитал, руб.

Все эти показатели были разделены на три группы. К первой группе были отнесены показатели, характеризующие кадровый и научно-технический потенциал, ко второй группе - показатели, характеризующие уровень развития производства, к третьей группе - обеспеченность финансовыми ресурсами. По каждой группе показателей вычислялась функция, определяющая вклад в суммарный уровень инновационного потенциала. В качестве базовых значении показателей были приняты соответствующие значения по предыдущему году. Результаты расчетов представлены на рис.5 [4].

Из диаграммы видно, что блок "кадры, наука, инновации" ведет себя достаточно стабильно. Вместе с тем, можно наблюдать неблагоприятные тенденции и динамике результатов по производственному и финансовому блокам. До 1998 год наблюдается некоторый спад. Кризис 1998 года спровоцировал резкое улучшение ситуации в этих блоках, т.к производимая продукция стала более конкурентоспособной за счет низкой цены, но, вероятно, производители не смогли к полной мере использовать это преимущество и к 2002 году заметен некоторый спад в этих блоках.

Анализируя полученные данные, можно отметин, положительное влияние кризиса 1998 года на уровень инновационного развития. К сожалению, эффективно использовать данный фактор не удалось, и к 2002 году отмечается спад инновационной активности.

6. Оценка уровня инновационного развития различных стран. Для оценки инновационного развития использовались официальные данные Госкомстата России. Таблица 1 содержит показатели инновационного развития США, Китая, Японии и России за 2000 год. На Рис.6 представлен сравнительный анализ инновационного развития описанных стран за 2000 год [5].

Россия пока проигрывает другим странам в уровне развития инновационной системы. Вместе с тем, главное преимущество нашей страны - относительно низкая себестоимость ведения проектно-конструкторских работ, обилие природных ресурсов и развитость фундаментальной науки - делает ее привлекательной для привлечений инвестиций и вселяет надежду на дальнейший экономический рост.

Приведенные примеры демонстрируют высокую эффективность предложенной методики, ее применимость для различных показателей, моделей, типов экономических систем. Разработанная методика дает возможность осуществления всех видов мониторинга инновационного потенциала экономической системы. Динамический анализ проводится с использованием информации о текущем значении инновационного потенциала и его значении за предыдущие периоды. При этом анализ временных рядов может быть проведен с использованием методов математической статистики. Он позволяет определить тенденцию инновационного развития экономической системы, осуществить прогноз на последующие периоды.

Сравнительный анализ проводится на группе экономических систем.

При этом осуществляется позиционирование исследуемой экономической системы, определяется степень ее инновационного развития по сравнению с другими.

Универсальность предложенной методики позволяет эффективно применять ее, используя при этом разные группы и наборы показателей.

 Сравнительный анализ инновационного развития за 2008 г

 

Таблица 1

	США	Китай	Япония Россия
Численность студентов на 1000 человек населения	54	4	29	50
Экспорт товаров и услуг % от ВВП	16%	19%	28%	14%
ВВП млн. дол.	9 837 406	1 079 948	4 841584	251 106
ВВП на душу населения $	34 100	1000	34 276	1729
Среднегодовая численность занятых в экономике (млн. чел)	135	712	65	64,3
Инвестиции в основной капитал млрд. руб.	408 797	670 439	1 375 135	1 165
Доля экспорта высокотехнологической продукции промышленности	34%	19%	18%	14%
Доля стран в мировом экспорте	13,0%	4,1%	8,0%	1,7%
Экспорт (млрд. $)	781,1	249,3	479,2	103,1
Индекс производства промышленной продукции (1990=100%)	147,0	448,0	100,5	57,0
Золотые запасы органов денежно-кредитного регулирования (миллионов тройских унций)	261,61	12,70	24,55	12,36

 

Литература

 

1. Большая Советская Энциклопедия. - М., 1967. - Т. 20. - С.428.

2. Друкер П.Ф. Эффективное управление. Экономические задачи и оптимальные решения / пер. с ан. М. Котельниковой. - М.: ФАРТ-ПРЕСС, 1998. - 288 с.

3. Карданская Н.Л. Основы принятия управленческих решений: учебное пособие. - М.: Русская Деловая Литература, 1998. - 180 с.

4. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность - М.: Экзамен, 2001. - 576 с.

5. Самостроенко Г.М. Формирование стратегии развития региона на основе интеграционного маркетинга: монография. - Орёл: Изд-во ОРАГС, 2002. - 304 с.

6. Титов А.Б. Маркетинг и управление инновациями. - СПб.: Питер, 2001. - 240 с.

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: