Прогноз научно-технологического развития Воронежской области до 2030 года (стр. 5 )

(1)

Где: - нормированное значение выбранного показателя, – значение нормируемого показателя, – минимальное значение соответствующего показателя в выборке, – максимальное значение соответствующего показателя в выборке.

Расчеты произведены по годам, характеризующим переломные точки фаз макроэкономического цикла: 2000 г., 2007 г., 2010 г.

Для проведения анализа использованы программы MS Excel и Статистика 6.1.

3. Определение состава регионов в кластерах осуществлялось в евклидовом пространстве, нормирование показателей – по формуле 1. Построенная дендрограмма позволила выделить не менее пяти кластеров.

Кластерный анализ произведен в несколько этапов: из общего информационного массива исключены Москва и другие регионы-лидеры инновационного развития: Республика Татарстан, Пермский край, Московская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Челябинская области, г. Санкт-Петербург.

Следующий этап – расчленение основной массы регионов на отдельные составляющие. В составе группы, которая на предыдущих этапах выглядела однородной, в 2000 году явно выделились три кластера.

В то же время потребовалась корректировка исходного состава показателей. Анализ показал довольно выраженную закономерность – низкий уровень инновационного развития по показателям 7 и 8 лидирующих регионов. Очевидно, проблему представляет то, что он фиксируется по данным выборочных наблюдений и объективность результата может быть различной в зависимости от репрезентативности выборки. В связи с этим данные показатели исключены из выборки и конфигурация кластеров в 2007 г. (таблица 9, рис. 4, Воронежская область – регион под номером 4 входит в кластер 3) получила изменение.

Таблица 9

Деление регионов РФ по трем кластерам (2007 г., без регионов-лидеров с исключением показателей 7 и 8).

Средние по параметрам	Кластеры
Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3
1	0,176482	0,197531	0,571759
2	0,084372	0,097296	0,443871
3	0,083844	0,100848	0,450100
4	0,051781	0,030922	0,260385
5	0,070000	0,280303	0,545455
6	0,124901	0,187100	0,318325
9	0,134288	0,286363	0,517410
10	0,102804	0,736491	0,313770
11	0,071129	0,375896	0,093190
Регионы	50 регионов	1, 22, 23, 42, 53, 65	3, 4, 6, 17, 35, 38, 39, 40, 52, 63, 66, 68
Сумма	0,899601	2,292750	3,514265

Рис. 4. Состояние кластеров инновационного развития по средним значениям нормированных показателей (2007 г., без регионов-лидеров, без показателей 7 и 8).

Анализ данных, представленных в таблице 9 и на рис. 4, позволяет выделить следующие характеристики кластера 3, сложившиеся в 2007 г. (пик фазы подъема): Республика Башкортостан, Краснодарский, Красноярский края, Владимирская, Воронежская, Калужская, Ярославская, Волгоградская, Ростовская, Саратовская, Новосибирская, Томская области.

В целом кластер 3 характеризуется следующим образом: высокий уровень развития по показателям 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9; относительно низкий уровень производства инновационных товаров, работ, услуг (показатели 10, 11). Иначе говоря, кластер отличает относительно высокий потенциал инновационного развития, активность в продуцировании и использовании передовых производственных технологий (показатели 5, 6, 9), но низкий уровень производства инновационной продукции (показатели 10, 11). Кластер можно охарактеризовать как «активный разработчик».

В период экономического кризиса произошли некоторые изменения в конфигурации кластеров (таблица 10, рис. 5, Воронежская область – регион под номером 4 входит в кластер 1).

Таблица 10

Деление регионов РФ по трем кластерам (2010 г.)

Средние по параметрам	Кластеры
Кластер 1	Кластер 2	Кластер 3
1	0,531553	0,231392	0,154944
2	0,428944	0,196932	0,062836
3	0,419063	0,205530	0,064653
4	0,250616	0,084647	0,044152
5	0,433333	0,113333	0,071837
6	0,439321	0,264841	0,128401
9	0,394626	0,257073	0,100163
10	0,211978	0,442553	0,053203
11	0,168111	0,610052	0,133502
Регионы	4, 6, 16, 35, 39, 40, 52, 63, 64, 66, 67, 68	15, 17, 36, 38, 42, 53	49 регионов
Сумма	3,277546	2,406353	0,813690

Рис. 5. Состояние кластеров инновационного развития по средним значениям нормированных показателей (2010 г., без регионов-лидеров, без показателей 7 и 8)

Анализ показывает, что регионы, входившие в период высокой экономической конъюнктуры в состав кластера, идентифицированного в качестве «активного разработчика», преимущественно сохранили положение. В конфигурации кластеров по состоянию на 2010 год он представлен как кластер 1. Выбыли из состава кластера Владимирская, Волгоградская и Ярославская области, вошли в его состав Иркутская, Омская и Тульская области. Воронежская область занимает в нем прочное положение.

Таким образом, результаты поэтапного кластерного анализа показали, что российские регионы можно разделить на пять отличающихся друг от друга групп, сохраняющих устойчивость при изменении экономической конъюнктуры.

В первую группу входит только г. Москва, отличающаяся значительным развитием по большинству показателей инновационного развития. Кризис ослабил положение столицы как инновационного центра страны. Данную ситуацию следует считать закономерной и оправданной в стратегическом плане, поскольку инновационное развитие необходимо распространять на всю территорию страны.

Вторую группу составляют развитые промышленные регионы: Республика Татарстан, Пермский край, Московская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Челябинская области, г. Санкт-Петербург. Они оказались устойчивыми к кризисным проявлениям и сохранили свои позиции, что свидетельствует о рациональности проводимой в них инновационной политики.

Третья группа включает регионы с относительно высоким уровнем генерирования инноваций («активные разработчики»). Это – Республика Башкортостан, Краснодарский, Красноярский края, Владимирская, Воронежская, Калужская, Ярославская, Волгоградская, Ростовская, Саратовская, Новосибирская, Томская области. В 2010 году выбыли из состава кластера Владимирская, Волгоградская и Ярославская области и вошли в его состав Иркутская, Омская и Тульская области. Группа оказалась весьма устойчивой к кризисным проявлениям. Слабой стороной этой группы в период кризиса и высокой экономической конъюнктуры является производство инновационной продукции. Возможны альтернативные пути развития регионов: внедрение новых разработок и расширение спектра исследований.

Четвертая группа отличается низким уровнем генерирования инноваций, относительно высокой долей инновационной продукции и достаточно развитой промышленностью. Состав группы подвержен влиянию экономической конъюнктуры. Это вполне объяснимо с позиций изменения структуры спроса при переходе от высокой экономической активности к кризису. Регионам данной группы вряд ли есть смысл наращивать объем генерирования инноваций. Полагаем, что ускоренное распространение существующих инноваций, созданных в других регионах страны и за рубежом, является единственно возможной стратегией инновационного развития этих регионов.

Пятая группа – наиболее значительная по числу регионов, имеет низкий и слабо используемый потенциал инновационного развития. Причем, и состав группы, и показатели ее развития не подвержены сильным изменениям при изменении экономической конъюнктуры. Рекомендуемая стратегия – формирование инновационных точек роста с целью совершенствования институциональной среды.

4. Направления и ожидаемые результаты научно-технологического развития Воронежской области

4.1. Направления научно-технологического развития отраслей народного хозяйства.

Состав рассматриваемых отраслей сформирован в соответствии с заданием (постановление правительства Воронежской области № 000 от «4» апреля 2013 г.).

4.1.1. Машиностроение.

Развитие технологий в машиностроении будет осуществляться по направлениям:

- совершенствование традиционных технологий, основанных на применении традиционных материалов при внедрении нового оборудования и/или инструмента, нацеленное на повышение производитель­ности и рост конкурентоспособности продукции предприятий;

- внедрение новых перспективных (прорывных) технологий, основанных на применении новых материалов и оборудования, обеспечивающих многократную интенсификацию производства и значительный рост в сфере производительности и/или качества, а также рост коэффициента использования материалов.