Выбор характеристик инновационного потенциала для анализа может быть определен в зависимости от степени их влияния на инновационную деятельность в данном типе региона.
Для регионов с высоким потенциалом - это «инновационная мощность», которая включает: инновационную инфраструктуру, состояние кадров, материально-техническую базу, уровень финансирования, наличие действующих объектов интеллектуальной собственности, имеющиеся научные школы. Инновационная мощность позволяет заниматься прикладными исследованиями и доводить их до практического использования и реализации на рынке. Она может быть охарактеризована следующими показателями:
- количеством организаций инновационного сектора (НИИ прикладного профиля, малые инновационные предприятия, инновационно активные промышленные предприятия, осуществляющие разработку и внедрение новых или усовершенствованных продуктов и технологических процессов);
- численностью занятых по группам организаций и предприятий;
- объемом произведенных работ, который можно оценить размером внутренних затрат на выполнение исследований и разработок собственными силами организаций и затрат на технологические инновации предприятий по созданию новых или усовершенствованных продуктов или процессов, реализованных на рынке.
Эти данные фиксируются государственной статистикой и могут быть предметом анализа. Оценка инновационной мощности может быть произведена лишь по фактическим показателям, которые свидетельствуют о достигнутом ее уровне как исходной предпосылке разработки инновационной стратегии.
Конечно, абсолютные значения показателей не дают прямого ответа на вопрос об уровне инновационного потенциала. Необходимы удельные расчетные величины в сравнении с другими регионами и странами мира.
Кадровая составляющая является определяющим элементом инновационного потенциала. Государственной статистикой учитывается численность разработчиков, выполняющих исследования, а также пополнение исследователей из числа окончивших вузы. Динамика этих показателей позволяет выявить тенденции в численности занятых в инновационном секторе и пополнение его за счет молодых специалистов.
Главной характеристикой кадровой составляющей является интеллектуальный потенциал. Под интеллектуальным потенциалом понимается совокупность способностей и приобретенных знаний специалистов, их умений, навыков, которые могут быть приведены в действие и использованы для решения какой-либо задачи. Косвенно охарактеризовать интеллектуальный потенциал специалистов в регионе можно путем соотношения числа научных работников, имеющих ученую степень кандидата и доктора наук, к общей численности работников, выполнявших научные исследования и разработки на основе данных государственной статистики. Научная результативность разработчиков в большой степени связана с состоянием материально-технической базы и размерами финансирования научных исследований.
Особую роль в оценке инновационного потенциала играет интеллектуальная собственность, которая принадлежит физическим лицам, учреждениям и предприятиям региона. Она должна быть подтверждена охранными документами, где обозначаются и условия ее реализации в рыночной экономике. Интеллектуальная собственность фокусирует результаты инновационной деятельности и образует базу данных, характеризующих все изменения в экономической и социальной жизни. Она демонстрирует достижения в науке и инновационной деятельности, как отдельных предприятий, так и региона в целом. Здесь существует немало проблем, связанных с ее охраной и реализацией.
При оценке инновационного потенциала необходимо оценить и инновационный климат (ИК), условия которого могут оказаться решающими в процессе реализации инновационных целей. Другими словами, необходимо определить зависимость инновационного потенциала от внешних факторов. Это налоговый и таможенный режимы, законодательство, касающееся инновационной сферы, вопросы, связанные с использованием объектов интеллектуальной собственности.
В связи с этим, определим инновационный климат как совокупность внешних условий, от которых зависит способность хозяйствующего субъекта реализовать свои инновационные цели.
Наиболее сложным звеном инновационного климата является внешний инновационный климат, так как им нельзя управлять, а можно только приспосабливаться к нему.
Одна из попыток оценить инновационный потенциал России предпринята в 2001 г. сотрудниками МГУ им. М.В. Ломоносова, рассмотревшими науку как систему со «входом» и «выходом»
Вход – это ресурсные показатели: число ученых и инженеров на 1 тыс. населения; расходы на НИОКР в расчете на одного жителя страны (в долл.); расходы на НИОКР в расчете на одного исследователя (в долл.); доля финансовых отчислений на НИОКР от ВВП страны (в %).
Выход – показатели эффективности науки: количество научных публикаций на 1 тыс. жителей; количество публикаций на 1 тыс. ученых и инженеров; число заявок от резидентов на выдачу патента на 1 тыс. населения; число заявок от резидентов на выдачу патента на 1 тыс. ученых и инженеров; доля высокотехнологичной продукции в экспорте страны; число компьютеров на 1 тыс. населения.
Похожая методика используется для сравнения инновационной активности многими развитыми странами, в частности Японией, однако часто ограничивается сравнением с ближайшими конкурентами.
Практика показывает, что большинство методик рейтинговой оценки инновационного потенциала регионов строится на экспертных опросах. Однако их повсеместное применение создаёт множество проблем, связанных с проверкой их на достоверность.
Во-первых, эксперты находятся на разном расстоянии от сравниваемых объектов. Географическое пространство является фактором, который влияет на «полноту» информации. Исходя из методологических предпосылок пространственных теорий, можно считать, что уровень «информационной полноты», который доступен эксперту, обратно пропорционален расстоянию между ним и объектом оценки. Данная зависимость поддаётся математической интерпретации. Её количественные характеристики разработаны в моделях «контактного поля». Результатами исследований было доказано, что географическое пространство создаёт внутренние препятствия и вносит посторонние шумы в информационные потоки, которые влияют на конечные оценки экспертов.
Во-вторых, в региональной статистике набор индикаторов, характеризующих специфические особенности отраслевого выпуска, издержек, цен, рентабельности, эластичности спроса всегда существенно разнообразен, что является важным фактором для оценки конкурентных преимуществ.
В-третьих, оценки экспертов субъективны, на них оказывают влияние политические, культурные, социальные, образовательные и другие факторы, что приводит к различиям в интерпретации одних и тех же экономических индикаторов и явлений.
В-четвёртых, при публикации обобщенных рейтинговых систем, за кадром остаётся система статистических индикаторов, на основе которых формируются итоговые оценки, что не позволяет проверить их объективность. Да и к самой системе используемых в статистике показателей инновационного развития региона имеются много вопросов, о чем будет сказано ниже.
Исходя из вышесказанного, можно сделать несколько выводов:
1. Структурно инновационный потенциал может быть рассмотрен как с точки зрения ресурсной компоненты, характеризующей возможности отдельных ресурсов для осуществления инновационной деятельности в регионе; так и результативной компоненты, отражающей результат реализации использования ресурсных возможностей, т.е. характеризующей достигнутый уровень инновационного потенциала.
2. Соответственно, для оценки фактического состояния инновационного потенциала необходима совокупность показателей, отражающих его ресурсную и результативную компоненты. Тем самым будет определена способность региона к осуществлению инновационной деятельности.
3. Для определения уровня достаточности потенциала должна быть разработана нормативная модель, характеризующая пограничные параметры его удовлетворительного и неудовлетворительного состояния.
4. Сопоставление фактических и нормативных показателей позволит выделить сильные и слабые стороны развития инновационных процессов. Это в конечном итоге послужит основой для разработки мероприятий, направленных на поддержание позитивных и преодоление негативных тенденций инновационного развития.
О. Москвина предлагает алгоритм оценки инновационного потенциала на региональном уровне, представленный в виде трех последовательно реализуемых этапов (см. табл. 2.1).
Таблица 1 - Таблица 2.1 Алгоритм оценки инновационного потенциала региона
| Наименование этапа | Задачи этапа |
| I. Описание нормативной модели состояния инновационного потенциала через систему количественных и (или) качественных требований к ресурсным и результативным характеристикам потенциала. | Определение перечня показателей и их критических характеристик, применяемых для оценки инновационного потенциала региона. |
| II. Оценка фактического (текущего) состояния инновационного потенциала (с учетом разработанной нормативной модели). | Анализ рассогласования нормативных и фактических параметров потенциала - выделение его сильных и слабых сторон. |
| III. Характеристика возможных направлений усиления инновационного потенциала региона (с учетом результатов проведенного анализа). | Формирование инновационного профиля региона, его зонирование. Определение направлений реализации инновационных преобразований. |
Значимую роль в использовании инновационного потенциала региона играет организация мониторинга инновационной сферы, предусматривающего многоаспектное исследование по выявлению тенденций и перспектив дальнейшего развития инновационных процессов.