Курентоспособными будут регионы, обладающие развитым научно-производственным комплексом, способные реформировать, развивать и удерживать квалифицированные кадры

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
Кумакова С.В.

к.э.н., профессор Поволжской академии государственной службы


МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ОЦЕНОК ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ИННОВАЦИОННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ РЕГИОНОВ


В настоящее время основы стратегии инновационного развития России формируются на уровне субъектов РФ, так как есть понимание того, что в перспективе конкурентоспособными будут регионы, обладающие развитым научно-производственным комплексом, способные реформировать, развивать и удерживать квалифицированные кадры. В отсутствие утвержденной Правительством РФ государственной инновационной политики регионы вынуждены разрабатывать свои программы научно-технического и инновационного развития, в которых отсутствуют единые принципы и методология.

При разработке региональной инновационной политики недостаточное внимание уделяется анализу инновационного потенциала территории с точки зрения уровня его готовности к инновациям. Во многих субъектах РФ отсутствуют представления о методиках такой оценки. Необходимость оценки инновационного потенциала существует как на федеральном, так и на региональном уровнях.

На федеральном уровне должна определяться роль каждого региона в инновационной стратегии развития России с позиции его готовности к формированию точек роста инновационной экономики. На региональном уровне оцениваются внутренние возможности активации инновационной деятельности при разработке стратегии социально-экономического развития. Таким образом, вопрос оценки инновационного потенциала на различных уровнях управления представляется весьма актуальным.

В официальных публикациях Ростата система показателей для оценки инновационной деятельности представлена следующими блоками: инновационная активность предприятий; виды инновационной деятельности по уровню новизны; факторы, препятствующие инновационной деятельности.

Большинство научных статей содержит анализ отдельных показателей инновационной деятельности, в то же время недостаточно научных публикаций, где дается оценка инновационной деятельности с использованием интегральных показателей, содержащих методологические подходы к комплексной оценке инновационного потенциала и результатов инновационной деятельности на основе интегральных показателей инновационного развития.

В последнее время появились научные исследования, посвященные вопросам оценки инновационного потенциала регионов. Научный и практический интерес представляет методика, предложенная учеными Нижегородского государственного технического университета.1 Она основана на использовании методологии сбалансированной системы показателей (ССП) и может быть применена как для оценки инновационной активности отдельного региона, так и для составления рейтинга инновационной активности регионов РФ.

Классическая модель построения ССП была предложена Д.Нортоном и Р.Капланом2 и основана на увязке четырех перспектив предприятия: взаимоотношения с клиентами, внутренних бизнес-процессов, финансовых показателей, а также развития и обучения. ССП модель Нортона – Каплана дает возможность представить конкретную деятельность и стратегию в виде набора показателей, образующих систему стратегического контроля и управления.

При построении сбалансированной системы показателей региональной инновационной системы были выделены следующие проекции3 и предложена концептуальная схема ССП (рис. 1):
  1. Финансовая проекция (Ф)
  2. Клиентская проекция (К)
  3. Проекция внутренних процессов (В)
  4. Проекция обучения и развития (О)
  5. Проекция трансфера технологий (Т)
  6. Проекция государственной поддержки (Г)

Каждая из проекций может включать от трех до пяти основных показателей, отражающих инновационное развитие региона.





Рис. 1. Концептуальная схема ССП


При обследовании по данным 2006 г. с использованием «формы №4-инновация» предприятий Нижегородской области было проведено дополнительное региональное статистическое обследование с включением научно-производственных организаций и малых инновационно активных предприятий, информация о которых не находит отражение в форме № 4. От каждой проекции ССП было выбрано по одному показателю: 1 – количество собственных средств на технологические инновации в расчете на одного работающего; 2 – коэффициент конкурентоспособности – показатель, который изменяется от 0,5 до 1 и вычисляется по формуле:

k = (0,5a1 + 0,7a2 + a3)/(a1 + a2 + a3),

где a1 - товары, отгруженные в РФ;

a2 - товары, отгруженные в страны СНГ;

a3 - товары, отгруженные в дальнее зарубежье.

3 – доля инновационно активных предприятий; 4 – удельный вес затрат на выполнение исследований и разработок, приобретение новых технологий и программных средств в затратах на технологические инновации; 5 – число приобретаемых технологий на 1000 работающих; 6 – удельный вес затрат федерального бюджета и иных бюджетов в общем объеме затрат на технологические инновации.

В результате, по Нижегородской области, было выявлено превышение уровня инновационной активности по большинству показателей, по сравнению с федеральным обследованием по форме № 4 – инновация.1

Модель ССП позволяет проводить и другие виды анализа информации: определить уровень инновационного развития региона в отношении отдельной проекции; оценить потенциал каждой проекции; вычислить сводный индекс инновационного потенциала региона как суммы инновационных потенциалов по всем проекциям ССП.1

Распространенная методика была применена и для анализа инновационного развития регионов Приволжского федерального округа (ПФО), на основе данных за 2006 год. Анализ уровня инновационной активности и уровня трансфера технологий показывает, что лидером среди регионов ПФО является Пермский край.2

Т.А.Штерцер, исследуя факторы, влияющие на инновационную активность в регионах, использует метод регрессивного анализа.3 На основе статистического материала за 1998-2003 гг. по 76 субъектам Федерации он построил регрессионные уравнения, описывающие зависимость между числом поданных заявок на изобретения и выделенными основными факторами, влияющими на инновационную активность (объемы финансирования исследований, инвестиционная активность в регионе, расширение спроса, величина человеческого капитала с высоким качеством и др.). По результатам расчетов и их анализа были выделены факторы как положительно, так и отрицательно влияющие на уровень инновационной активности в каждом регионе.

С.В.Картов предложил методику структурного анализа инновационной активности региона в отраслевом разрезе.4 В качестве показателя наукоемкости отрасли он использует индекс наукоемкости отрасли (ИНО), рассчитываемый как отношение суммы затрат на науку и покупку технологий в рамках международного технологического обмена (по импорту) к объему выпуска промышленной продукции отраслью на данной территории. Ранжируя по величине показатель наукоемкости отрасли, он проводит «отраслевой срез» экономики, характеризующий инновационный потенциал отраслей. С помощью рассчитанного ИНО определяется степень наукоемкости технологий, используемых отраслями региона.

Следует отметить, что Т.А.Штерцер и С.В.Кортов, определив с помощью предложенных методик тип инновационного развития региона и уровень его инновационной восприимчивости, пытаются строить инновационную стратегию и прогнозировать дальнейшее направления развития региона.

В.В.Печенкова и В.В.Мартемьянов провели расчет интегрального индекса технологического развития регионов на основе статистической информации по 63 регионам РФ (ограничение регионов связано с отсутствием необходимых данных) семи федеральных округов.1 Были учтены основные составляющие технологического развития: технологическая активность (удельный вес затрат на технологические инновации в валовом региональном продукте (ВРП)); технологическая концентрация (удельный вес объема продукции инновационно-активных предприятий и организаций в ВРП); технологическая результативность (удельный вес инновационной продукции в ВРП).

Для округления интегрального индекса технологического развития был проведен факторный анализ показателей технологического развития. Интегральный индекс технологического развития рассчитан как средневзвешенное индексов по отдельным показателям. Весовые коэффициенты рассчитаны пропорционально факторным нагрузкам показателей таким образом, что их сумма равна единице. Представление индекса технологического развития как отношение уровня по региону к уровню по РФ, принятого за 100%, позволило разделить регионы по убыванию индекса на группы с уровнем технологического развития выше и ниже среднероссийского.2

Распределение регионов по группам технологического развития показало, что 26 регионов попало в группы с уровнем технологического развития выше среднероссийского, а 37 – ниже уровня РФ. Самый высокий уровень технологического развития из исследованных регионов имеют промышленно-развитые регионы, чей уровень более чем на 100% превышает среднероссийский (Свердловская область, Вологодская область, Самарская область, Республика Татарстан, Нижегородская область). Можно сказать, что эти регионы составляют основу технологического развития РФ.

Аналогично был рассчитан интегральный индекс технологического развития по федеральным округам (ФО): Приволжский ФО – 195,20; Уральский ФО – 166,05; Северо-Западный ФО – 99,75; Сибирский ФО – 71,46; Центральный ФО – 52,3; Дальневосточный ФО – 49,71; Южный ФО – 37,52.3 На основе рассчитанных индексов можно сказать, что основной технологический потенциал сосредоточен в Приволжском и Уральском ФО. Именно здесь расположены крупные предприятия, входящие, в том числе в «рейтинг – 200», составленный агентством – РА.1 А это значит, что эффективность технологического развития на основе внедрения инноваций выше на крупных предприятиях.

Э.П.Амосенок и В.А.Баксанов проводили оценки инновационного потенциала регионов РФ с позиций федерального уровня, используя для этого метод главных компонент, который обычно относят к статистическому фактору анализа. Этот метод используется при исследовании данных с целью:
  • изучения корреляции большого числа взаимосвязанных количественных переменных в значительно меньшее число – агрегированных признаков (компонент), являющихся линейной комбинацией первоначальных признаков. После объединения коррелированность переменных внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с переменными из других факторов;
  • содержательной интеграции каждого фактора с учетом смысловой нагрузки входящих в него переменных.

Целесообразность применения данного метода для изучения различных экономических процессов обусловлена возможностью интерпретировать полученные агрегированные признаки в соответствии с целями и содержанием проводимых исследований.

В первом своем исследовании инновационного потенциала регионов 2006 г. авторы использовали 50 показателей (по 25 в каждой группе) в динамике с 1998 по 2003 г.2 Матрица, сформированная для анализа и расчетов, состояла из 516 строк и 50 столбцов. К этому массиву информации был применен метод главных компонент.

Примененный метод выявил 6 главных компонент (факторов), которые были использованы в качестве интегральных показателей, или оценок отдельных частей инновационного потенциала регионов:
  • фактор 1 – исследовательский потенциал населения;
  • фактор 2 – затратоемкость ВРП по исследовательским работам;
  • фактор 3 – «наукоемкость» по факторам наук;
  • фактор 4 - «наукоемкость» ВРП по исследователям с научными степенями;
  • фактор 5 – изобретательский потенциал;
  • фактор 6 – уровень инновационной активности организаций.

Интерпретация факторов как интегральных показателей осуществлялась по показателям, на которые падали наиболее значимые нагрузки факторов (выше 0,7). Входящие в состав факторов экономические показатели позволяют интерпретировать их как интегральные оценки основных параметров инновационного потенциала.1

Все регионы были разделены на четыре группы. Первая группа – регионы, составляющие инновационное ядро России (с наиболее высокими средними факторными нагрузками). В них сосредоточена значительная часть научных организаций страны, крупнейшие университеты и наукограды. К этой группе кроме Московской агломерации и Московской области относятся Санкт-Петербург и Ленинградская область, Ульяновская, Нижегородская, Свердловская и Пермская область.

Вторая группа – инновационно-активные регионы, где сочетаются прикладные исследования, опытные разработки и подготовка кадров высшей квалификации, есть возможность создавать и производить инновации. Сюда входят такие регионы как Новосибирская область, Ярославская область, Республика Татарстан, Республика Башкортостан и др.

Третья группа регионов – Омская, Кемеровская области и др. – регионы восприятия и диффузии инноваций, характеризуются меньшим инновационным потенциалом. Они могут быть «передаточным» звеном инноваций в последнюю группу регионов.

Четвертая группа – регионы реципиенты инноваций (в основном национальные республики Южного и Сибирского федеральных округов).

Э.П.Амосенок и В.А.Бажанов провели ранжировку федеральных округов по убыванию суммарных значений факторных нагрузок по каждому фактору или интегральному показателю. Расположение округов по среднему значению их мест в ранжировке по всем факторам отражает современное размещение инновационного потенциала по регионам в РФ.

Дальнейшее исследование интегральных оценок инновационных потенциалов регионов позволило ученым прийти к выводу, что для более корректной их оценки необходимо использовать не только показатели, характеризующие научную, кадровую, финансовую (затратную) и результативную составляющие инновационных процессов, но и показатели промышленного и инфраструктурного уровней развития регионов, отражающие возможность внедрения, производства и распространения инноваций. Таким образом, для расчетов оценок инновационных потенциалов регионов были использованы следующие показатели:1
  • показатели оценки высококвалифицированных кадров;
  • показатели кадрового потенциала исследований;
  • внутренние затраты на исследования и разработки и входящие в них затраты на фундаментальные и прикладные исследования;
  • показатели уровня технико-технологической развитости;
  • количество созданных передовых производственных технологий как результат научных и прикладных исследований;
  • показатели, характеризующие уровень активности инновационных процессов в регионе.

В результате применения метода главных компонент были выявлены две главные компоненты: первая – инновационно-креативная, вторая – промышленно-инновационная. Каждый регион по результатам расчетов получил оценку своего инновационного потенциала по двум составляющим: инновационно-креативной и промышленно-инновационной. По их нормированным значениям при помощи кластерного анализа происходило выделение относительно однородных по уровню инновационной активности регионов. Полученные группы были упорядочены по убыванию инновационных составляющих. С помощью кластерного анализа было получено восемь групп регионов в соответствии с убыванием уровня инновационного потенциала (табл.1)2

Таблица 1. Интервалы нормированных значений инновационно-креативной и промышленно-инновационной составляющих в выделенных группах регионов России (по данным 2006 г.)

Номер группы по степени убывания промышленно-инновационной составляющей

Количество регионов в группе

Нормированное значение инновационно-креативной составляющей

Нормированное значение промышленно-инновационной составляющей

max

min

max

min

1

2

3

4

5

6

7

8


1

6

4

3

3

11

20

31

1.000

0.757

0.254

0.081

0.050

0.070

0.042

0.017


-

0.388

0.095

0.074

0.037

0.038

0.016

0.00003

1.000

0.922

0.456

0.120

0.110

0.088

0.062

0.028

-

0.467

0.170

0.088

0.087

0.063

0.024

0.0004


Первая группа включает только г. Москву. Ближайшим по нормированным значениям инновационно-креативной (0,76) и промышленно-инновационной (0,92) составляющих регионом является Самарская область. В трех группах регионов в 2006 г. был сосредоточен основной инновационный потенциал страны – 74% от суммарного значения инновационно-креативной составляющей и почти 70% - от промышленно-инновационной.1

Исследование показало, что в 2006 г. более 86% инновационного потенциала России сосредоточено в 35% регионов, при этом на долю г. Москвы приходилось 15,6% инновационно-креативной и около 12% промышленно-инновационной составляющей.2

Первые три группы регионов формируют ядро инновационного потенциала страны, где сосредоточены ресурсы для создания производства и тиражирования как оазисных, так и дополняющих инноваций. Эти регионы более восприимчивы к технологиям пятого и шестого технологического укладов. Здесь находится более половины объема машиностроительного производства в РФ, что подтверждается неоднократными выводами многих исследователей о том, что эта отрасль, являющаяся основным потребителем, производителем и распространителем технико-технологических инноваций, является важнейшей составляющей инновационного потенциала региона.

Четвертая, пятая и шестая группы регионов, куда входят 18 субъектов Федерации относятся к регионам-донорам, имеющим возможности для создания и тиражирования улучшающих инноваций. Последние, седьмая и восьмая группы регионов (50 субъектов Федерации) – реципиенты инноваций, и то при условии модернизации производства и развития региональной инфраструктуры.

Приняв за образец систему индикаторов Европейской шкалы инноваций,1 в которой содержится 26 индикаторов, исходя из отечественной статистики и руководствуясь принципом простоты и надежности показателей, а также минимизации их числа С.В.Казанцев предлагает использовать для оценки инновационной деятельности регионов России систему из 9 показателей (табл. 2)

Таблица 2. Показатели инновационной деятельности регионов России

Класс показателей

Показатель

Индикаторы потенциальных возможностей

ВРП в расчете на душу населения

Инвестиции в основной капитал в расчете на душу населения

Среднемесячные денежные доходы населения

Занятые в НИОКР, в % от занятых в экономике

Индикаторы создания инновационных объектов

Выдано патентов (на изобретения, полезные модели) в расчете на душу населения

Число созданных передовых производственных технологий, ед. на 1000 предприятий

Доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции промышленности

Индикаторы спроса на инновации

Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем объеме организаций, %

Число использованных передовых, производственных технологий, ед. на 1000 предприятий


Источником информации служат данные статистических сборников Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели». С.В. Казанцев предлагает технику расчета обобщающих показателей инновационной деятельности регионов.2

Интегральный показатель инновационной активности региона (Zj,t) показывает удаленность индикаторов инновационной активности этого региона от гипотетически лучшего состояния и рассчитывается как метрика:

Zj,t = [ ∑ (Yp – yp,j,t)2]0,5

p

Поскольку Yp выражен в долях единицы, его не надо нормировать.

Выполненные с использованием вышеприведенной методики расчета (данные 2005 г.) позволили выявить у 13 из 81 субъектов РФ превышающее среднее по стране потенциальные возможности осуществления инновационной деятельности (табл. 3). Еще у 35 регионов обобщающие показатели возможностей инновационной деятельности оказались хуже средних по России не более чем на 15%. Это говорит о том, что в рассматриваемый отрезок времени далеко не все субъекты РФ имели объективные возможности для проявления инновационной активности.

Таблица 3. Регионы-лидеры по показателям инновационного потенциала и результатам инновационной деятельности в 2005 г.

По показателю инновационного потенциала

По результатам инновационной деятельности

Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, Москва, Чукотский автономный округ, Санкт-Петербург, Сахалинская и Московская области, Республика Саха (Якутия), Томская и Новгородская области, Республика Коми, Самарская и Тюменская (без Ямало-Ненецкого и Ханты-Мансийского автономных округов) области

Самарская и Орловская области, Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Московская, Нижегородская, Свердловская, Челябинская и Ульяновская области, Пермский край, Воронежская и Томская области, Республика Мордовия, Новосибирская, Калужская и Владимирская области.


Примечание: в табл. 3 регионы расположены в порядке ухудшения значений рассматриваемых обобщающих показателей инновационного потенциала и результатов инновационной деятельности.


Для выявления состояния инновационной деятельности в регионах Аналитический центр при Правительстве РФ в 2008 г. провел опрос руководителей субъектов РФ.1 В опросе приняли участие более 400 экспертов, имеющих отношение к инновационной деятельности в регионах, из 77 субъектов РФ. Цель опроса – получение качественной информации о состоянии инновационной деятельности в регионах. Результаты опроса приводят в разрезе семи федеральных округов.

Экспертная оценка дана:
  • сложившегося уровня инновационного потенциала и инновационной активности (в промышленном производстве, строительстве, сельском хозяйстве, транспорте, сфере услуг, малом бизнесе);
  • уровня развития основных элементов инновационного потенциала регионов (научно-технический, кадровый, информационный, организационный, финансовый);
  • наиболее характерных для регионов видов инноваций (технологические, продуктовые, организационные, маркетинговые);
  • субъектов инновационной деятельности регионов (инновационно-технологические центры, бизнес-инкубаторы, технопарки, учебно-деловые центры);
  • организационных и правовых мер, применяемых в регионах для развития инновационной деятельности (методологическое сопровождение инноваций; система подготовки: научно-исследовательских кадров, инновационного менеджмента, инженерно-технических работников, рабочих; развитие законодательной базы региона);
  • источников финансирования инновационной деятельности в регионах (собственные средства предприятий, средства федерального бюджета, кредиты банка, средства иностранных инвесторов, средства инвестиционных фондов, средства заказчика);
  • уровня спроса на инновационную продукцию и услуги со стороны бизнеса (крупного, среднего, малого);
  • результатов инновационной деятельности (освоение принципиально новых видов продукции, совершенствование продукции, освоение новых технологий, замещение импорта, снижение собственности продукции, экономия материальных ресурсов, повышение производительности труда, рост объема продаж инновационной продукции в России и за рубежом, улучшение условий труда работников, сохранение и улучшение окружающей среды);
  • факторов, препятствующих инновационной деятельности организаций (недостаток собственных бюджетных средств, моральный и физический износ машин и оборудования, недостаточное бюджетное финансирование инновационных проектов, длительный период окупаемости инноваций, высокий экономический риск, дефицит квалифицированных кадров, отсутствие собственной научно-технической и экспериментальной базы, высокий уровень налогов, сложность в получении кредитов, несовершенство нормативно-правовой базы инновационной деятельности, недоступность коммерческого кредита, недостаток информации о потребностях рынка в инновационной продукции, недостаточные структурные преобразования в экономике региона.

Результаты опроса свидетельствуют о том, что для инновационной деятельности в субъектах РФ в настоящее время характерны:
  • низкий уровень инновационной активности, обусловленный в основном недостатком собственных финансовых средств и ограниченным бюджетным финансированием инновационных проектов, а также моральным и физическим износом машин и оборудования;
  • недостаточное развитие инфраструктуры поддержки инновационной деятельности;
  • значительная дифференциация всех показателей инновационной деятельности по федеральным округам.

Разработка и применение методик, позволяющих объективно оценить инновационный потенциал и результаты инновационной деятельности, необходимы для выработки стратегических направлений инновационного развития. Для мониторинга инновационного развития регионов важным является выбор системы оценочных показателей. До сих пор у различных исследователей нет единого мнения по этому вопросу.

Исследования различных ученых показывают, что наибольшая связь с интегральным индексом технологического развития отмечается у показателя среднедушевого объема промышленного производства, что свидетельствует о его определяющей роли в технологическом развитии регионов России.

Использование интегральных оценок инновационных потенциалов регионов, дает возможность их количественного сопоставления по крупным агрегатам составляющих потенциалов, что является более эффективным по сравнению с использованием первичных статистических данных при разработке инновационной политики как в целом по РФ, так и в разрезе регионов. Расчет и анализ интегральных оценок могут стать основой для принятия решений по дальнейшей поддержке инновационного развития экономики региона или смене направлений и приоритетов формирования инновационной политики.

Развитие методологии исследования инновационной деятельности связано с совершенствованием системы оценок результирующих показателей в инновационной сфере (оценки роли инноваций в повышении конкурентоспособности производства и продукции, оценки деятельности организаций инновационной инфраструктуры и др.), а также интеграционных связей.

1 Максимов Ю., Митяков С., Митякова О., Бляхман А., Бондин Д. Сбалансированная система показателей инновационного развития региона // Инновации. – СПб., 2008. - № 11.

2 Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд. / Пер. с англ. - М.: Олимп – Базис, 2004.

3 Бандин Д.В., Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Сбалансированная система показателей инновационного развития региона // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Региональные проблемы экономики и менеджмента». - Н.Новгород: НГТУ, 2007.

1 Бандин Д.В., Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Сбалансированная система показателей инновационного развития региона // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Региональные проблемы экономики и менеджмента». - Н.Новгород: НГТУ, 2007.

1 Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И., Федосеева Т.А. Инновационное развитие экономической системы: оценка инновационного потенциала // Инновации. – СПб., 2006. - № 6.

2 Бандин Д.В., Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Сбалансированная система показателей инновационного развития региона // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Региональные проблемы экономики и менеджмента». - Н.Новгород: НГТУ, 2007. - С.98.

3 Штерцер Т.А. Эмпирический анализ факторов инновационной активности в субъектах РФ // Вестник НГУ. Сер. Социально-экономические науки. 2005. – Т.5, вып.2.

4 Картов С.В. Анализ инновационного развития территории на базе эволюционного подхода // Инновации. – СПб., 2004. - № 6.

1 Мартемьянов В.В., Печенкина В.В. анализ технологического развития регионов России // Инновации. – СПб., 2008. - № 8.

2 Там же, с.41.

3Мартемьянов В.В., Печенкина В.В. анализ технологического развития регионов России // Инновации. – СПб., 2008. - № 8.

1 Справочно-информационный Интернет-портал Агентства Бизнес новостей. 2008. s.ru.

2 Амосенок Э.П., Бажанов В.А. Интегральная оценка инновационного потенциала регионов России // Регион: экономика и социология. 2006. - № 2.

1 Там же, с.138-140.

1 Амосенок Э.П., Бажанов В.А. Методические подходы к анализу и оценке инновационного потенциала регионов // Регион: экономика и социология. 2008. - № 4.

2 Там же, с. 196.

1 Амосенок Э.П., Бажанов В.А. Методические подходы к анализу и оценке инновационного потенциала регионов // Регион: экономика и социология. 2008. - № 4. - С. 197.

2 Там же, с. 198.

1 Methodology Report on European Innovation Scoreboard 2005; Коммерциализация результатов научно-технической деятельности: европейский опыт, возможные уроки для России. - М.: ЦИПРАн РАН, 2006. - С. 99-117. http//trend-chart.cordis.lu/scoreboard2005/index.cfm.

2 Казанцев С.В. Инновационное развитие регионов России // Экономика и управление. 2007. - № 6.

1 Зверев А.В. Инновационная деятельность в Российской Федерации // Инновации. – СПб., 2008. - № 8.