Инновационный потенциал регионов России

• Автор: Земцов, Степан Петрович
• Шифр специальности: 25.00.24
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 233 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Теоретико-методологические основы исследования пространственного развития инновационных процессов
1.1. Определение основных понятий и теоретических подходов
1.2. Теоретические и прикладные исследования генерации инноваций
1.2.1. Факторы территориальной близости и разнообразия
1.2.2. Факторы формирования территориальных инновационных систем
1.2.3. Факторы локализации творческих профессий и творческих профессионалов.
1.3. Теоретические и прикладные исследования диффузии инноваций
1.3.1. Факторы диффузии инноваций
1.3.2. Моделирование диффузии инноваций
1.3.3. Пространственное моделирование диффузии инноваций
Глава 2. Методы исследования инновационного потенциала регионов
2.1. Общие методы исследования инновационного потенциала регионов
2.1.1. Основные статистические методы исследования
2.1.2. Метод исследования на основе производственной функции знаний
2.1.3. Методика построения рейтингов инновационного потенциала
2.2. Экономико-географические методы исследования инновационного потенциала регионов России
2.2.1. Методы анализа территориальной структуры инновационного потенциала
2.2.2. Методы оценки инновационного потенциала регионов России
2.2.3. Методы исследования пространственной диффузии инноваций
2.3. Методы исследования территориальных инновационных систем
2.3.1. Методы исследования региональных инновационных систем
2.3.2. Методы выявления инновационных кластеров и оценки их потенциала

Глава 3. Комплексная экономико-географическая оценка инновационного потенциала регионов России
3.1. Оценка инновационного потенциала регионов России
3.1.1. Территориальная структура инновационного потенциала
3.1.2. Креативность региональных сообществ России
3.1.3. Интегральная оценка инновационного потенциала
3.2. Оценка инновативности региональных сообществ России на основе анализа диффузии инноваций (на примере сотовой связи)
3.2.1. Пространственные закономерности диффузии инноваций
3.2.2. Абсорбционная способность и инновативность регионов России
3.2.3. Интегральная оценка инновативности регионов России
3.3. Исследование внутренних закономерностей функционирования
территориальных инновационных систем в России
3.3.1. Внутрирегиональные факторы и закономерности развития инновационных процессов на примере Тамбовской области
3.3.2. Выявление и оценка потенциала инновационных кластеров на примере перспективного направления «Рациональное природопользование»
Заключение
Список литературы
Приложения
Приложение А. Сокращения
Приложение Б. Таблицы
Приложение В. Рисунки и картосхемы

Введение
Актуальность темы исследования определяется снижением конкурентоспособности России в системе мирового хозяйства. Компании наиболее развитых стран перешли к конкуренции на основе инноваций, обладая лучшими условиями по разработке и внедрению новых технологий. Компании быстро развивающихся экономик (Китай, Индия, Бразилия), обладая низкой стоимостью квалифицированной рабочей силы, преимущественно заимствуют технологии и концентрируют стадии сборки и производства высокотехнологичной продукции. Все это вынуждает искать пути усиления конкурентоспособности российских компаний, в том числе путем создания и заимствования новых технологий, новых способов производства и т.д.
Возможность получения новых знаний, способность к обучению и последующему внедрению полученных знаний сегодня становятся условием формирования производственных цепочек, взаимодействия между компаниями и повышения их конкурентоспособности. Процесс зарождения нового знания, воплощение его в новой технологии, продукте или услуге и дальнейшее распространение (диффузия, трансферт) можно считать стадиями инновационного цикла.
Анализ зарубежных теоретических и прикладных исследований процессов создания и диффузии новых технологий показывает, что одним из эффективных элементов поддержки подобной деятельности является формирование и развитие территориальных инновационных систем. В развивающихся странах инновационные центры зачастую создаются с целыо трансферта технологий из-за рубежа. При этом политика государств направлена на выявление и поддержку территорий, обладающих наибольшим потенциалом к созданию и внедрению инноваций1.
В России разработан ряд методик оценки потенциала регионов в инновационной сфере (Независимый институт социальной политики, Ассоциация инновационных регионов России, Высшая школа экономики и др.). Ряд работ посвящен разработке интегральных индексов, оценивающих ресурсы и уровень развития инновационной системы. Методика построения индексов обладает существенными недостатками, в частности отсутствием должной верификации данных, громоздкостью построения и сложностью интерпретации результатов. Из содержательных недостатков выделяется отсутствие оценки способности региональных сообществ к восприятию и распространению инноваций.
Основываясь на предпосылке о зависимости инновационной активности от степени концентрации, разнообразия и взаимодействия субъектов инновационной деятельности, боль-
1 Одной из задач «Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 г.» является выделение и поддержка территорий инноваций, к которым относятся региональные инновационные системы и инновационные кластеры.

ной технологии, так как изначально неизвестно как следующая инновация будет воспринята сообществом. Но на втором подходе основана значительная группа моделей.
1.3.2. Моделирование диффузии инноваций
Модели диффузии инновации - один из наиболее разработанных и используемых инструментов анализа и прогнозирования распространения различных технологий, продуктов, услуг и институтов. Существуют десятки модификаций моделей с учетом фактора времени, ценовых факторов и др. (Mahajan, 1985; Meade, 2006).
Первые модели повторяли процесс заселения и описывались с помощью простейших s-образных или логистических кривых, например уравнением Ферхюльста. Исходное предположение: скорость размножения популяции, в нашем случае - скорость диффузии - приобретения продукта (dP/dt) пропорциональна численности приобретших новую технологию (Р) и численности неохваченных технологией потребителей, или емкости территории (К). Модель использовалась в географических исследованиях, в том числе для прогноза численности населения (Izard, 1982; Доманьский, 2010) и технологических изменений (Пространство циклов.., 2009). Модель сводится к дифференциальному уравнению:
dP/dt = rPx{-P/K), (9)
где t - время, г - параметр, характеризующий скорость роста. Точным решением уравнения (где Ро— начальная численность пользователей) является логистическая функция (2):
P(t) = KxPaxerl/К + Р0х(.еп -1), (10)
при условии, что limt_„(P(t)) = К.
Логистическое уравнение является частным случаем уравнения Гомперца (Meade, 2006). Начальная стадия роста логистической кривой приблизительно соответствует экспоненте (показательная функция). Затем, по мере насыщения, рост замедляется, проходит линейную фазу и, наконец, в зрелом периоде практически останавливается.
Модель может быть использована для описания ряда инноваций на отдельной территории, в том числе для описания роста инновационной отрасли экономики. Например, она использовалась автором для прогнозирования роста мирового объема продукции марикультуры (Гайван, 2012). С помощью программы MatLab были оценены параметры модифицированного уравнения логистической кривой (Meade, 2006):
Дх) = £/(1 + ехр(-ях(х-&))), (11)
где К = 64,68 - максимальное значение (млн. тонн в год), а =1,833, х - годы, нормированные по среднему 80 (1980 г.) и стандартному отклонению 19,47, b = 1,42. Коэффициент аппроксимации (детерминации) R2=0,9879 (рис. 6).