3-Потребность в ИМ

В статье обсуждается разработанная авто рами методика оценки потребности регионов в уп равленческих кадрах для сферы инновационной де ятельности по данным репрезентативного интер вьюирования руководителей предприятий и орга низаций. Методика позволяет уточнить состав, содержание, продолжительность и план реализа ции программ дополнительного профессионально го обучения различных категорий управленческих кадров. Приводятся результаты апробации пред лагаемой методики при исследованиях в г. Санкт Петербурге, Кемеровской, Пензенской, Калужской областях и в Ставропольском крае. Рассматри вается возможность определения агрегированно го показателя уровня инновационного развития региона по данным органов статистики и прогно зирования на этой основе региональных потреб ностей в различных категориях управленческих кадров для сферы инновационной деятельности. Разработанная методика позволяет органам го сударственной власти обосновывать решения об управляющих воздействиях на различные систе мы поддержки инновационной деятельности, а также дает возможность субъектам образова тельной деятельности принимать решения о со держании и объемах образовательных услуг в сфе ре инновационной деятельности.

In this article the technique of an estimation of need of regions developed by authors in the administrative staff for sphere of innovative activity according to representative interviewing heads of the enterprises and the organizations is discussed. The technique allows to specify structure, the maintenance, duration and the plan of realization of programs of additional vocational training of various categories of the administrative staff. Results of approbation of an offered technique are resulted at researches in a St. Petersburg, the Kemerovo, Penza, Kaluga and Stavropol regions. The opportunity of definition of the aggregated parameter of a level of innovative development of region according to bodies of statistics and forecasting on this basis of regional needs for various categories of the administrative staff for sphere of innovative activity is considered. The developed technique allows bodies of the government to prove decisions on operating influences on various systems of support of innovative activity, and also enables subjects of educational activity to make of the decision on the maintenance and volumes of educational services in sphere of innovative activity.

стве РФ уже 12 лет занимается подготовкой руково

дителей и менеджеров для инновационного бизнеса. Руководители и профессорско преподавательский

состав факультета не понаслышке знают, как важно

составить сбалансированную учебную программу, учитывающую состав и уровень подготовки обучае

мых.

При составлении региональных программ инно вационного развития еще более важно определить:

чему учить различные категории руководителей и

специалистов региона, а также, для каких отраслей и сколько необходимо подготовить инновационных

менеджеров. А это, в свою очередь, зависит от вос

приимчивости экономики региона, от уровня инно вационного развития региона, от региональных по

требностей в кадрах для инновационной деятельно

сти. Очевидно, что и программы обучения для реги онов с различным уровнем инновационного развития

будут отличаться. Для одного региона с низким уров

нем инновационного развития это должны быть оз накомительные короткие программы, в которых изу

чаются основы ведения инновационного бизнеса.

Программы, которые кроме обучающего эффекта должны мотивировать предпринимателей и сотруд ников предприятий заниматься инновационным биз несом. Для региона с высоким уровнем инновацион ного развития, в котором политиками, экономиста ми и предпринимателями в условиях жесткой кон куренции уже осознана необходимость повседневной инновационной деятельности, необходимы проектно ориентированные длительные учебные программы, развивающие компетенции инновационного руково дителя и менеджера. Такие учебные программы, ко торые помогут решить актуальную задачу инноваци онного развития бизнеса слушателя или помогут в реализации конкретного инновационного проекта, реализуемого слушателем или его организацией.

Таким образом, если подходить к проблеме под готовки кадров для инновационной деятельности со всей тщательностью, то перед формированием реги ональных программ подготовки инновационных уп равленцев необходимо провести специальное иссле дование, в котором на кабинетном этапе оценить уро вень инновационного развития по данным органов статистики, затем оценить потребности региона в кадрах с помощью кабинетного и полевого исследо вания. И, наконец, с помощью полевого исследова

ния, уточнить уровень инновационного развития ре

гиона, уточнить потребности в кадрах для инноваци онной деятельности, определить состав, содержание,

продолжительность и план реализации программ

дополнительного профессионального обучения инно вационных предпринимателей.

В настоящее время оценивание уровня иннова

ционного развития регионов осуществляется по со бираемым органами государственной статистики

данным. Некоторые из данных, предоставляемых

органами государственной статистики не всегда адек

ватны задачам оценки уровня инновационного раз вития. К таким показателям можно отнести, напри

мер, данные по затратам предприятий на инновации,

которые собирает федеральная служба государствен

ной статистики. Эти данные, на первый взгляд, явля

ются индикатором инновационного развития регио на, но ввиду того, что предприятия, по оценке неко

торых экспертов, в одном случае, не всегда могут пра

вильно оценить затраты на инновации или, в другом случае, не стремятся предоставить достоверные дан

ные по этому вопросу, этот показатель не может быть

использован. Ни один показатель, в чистом виде, из собираемых, в настоящее время, органами статисти

ки, ни может быть применен для оценки инноваци

онного развития региона. Одни ввиду их взаимоза висимости, другие — ввиду либо их недостаточной

адекватности целевым установкам, либо недостаточ

ности для комплексной оценки. Таким образом, не обходимы комплексные модели, учитывающие (с раз

ных точек зрения) соответствующие показатели ста

тистики, их взаимную корреляцию, а также резуль таты социологических полевых исследований, выяв

ляющих глубинные процессы, происходящие в эко

номике региона.

Внастоящее время факультет инновационно тех

нологического бизнеса Академии народного хозяй

ства при Правительстве РФ при поддержке Россий ского фонда фундаментальных исследований прово дит исследование «Методическое и модельно алго ритмическое обеспечение оценки уровня инноваци онного развития и инновационного потенциала ре гионов РФ».

Врамках этого исследования будут получены следующие научные результаты:

1.Методика сбора и оценки информации, необхо димой для оценивания уровня инновационного развития.

2.Методы классификации информации о показате лях инновационного развития региона РФ, уста новление их взаимной зависимости, учета взаи мозависимостей показателей.

3.Модели определения начальных значений пока зателей оценки уровня инновационного развития региона РФ.

4.Алгоритмы расчета начальных значений показа телей оценки уровня инновационного развития региона РФ.

5.Модели уточнения начальных значений показа теля оценки уровня инновационного развития ре гиона РФ с использованием специально заказан ных в органах статистики показателей и с помо

щью полевых исследований в регионах.

6.Модели постоянного уточнения показателей уровня инновационного развития по результатам

вновь получаемых данных из органов статисти

ки и по результатам вновь проводимых исследо ваний.

7.Обобщенный адаптивный по отношению к конк

ретному региону алгоритм оценки уровня инно вационного развития региона РФ.

8.Модели определения уровня инновационного

развития муниципальных образований и круп

ных предприятий.

9.Проведение полевых исследований с целью уточ

нения показателей и проверки достоверности раз

работанных моделей.

10. Оценка соответствия разработанных моделей ре

альности.

Разрабатываемая методология позволит:

органам государственной власти федерального и

регионального уровней в оперативном режиме контролировать изменения в структуре экономи

ки регионов для принятия решений об управля

ющих воздействиях на различные системы под держки инновационной деятельности и реагиро

вать на потребности инновационно ориентиро

ванных хозяйствующих субъектов;

хозяйствующим субъектам принимать решение

об инвестициях в инновационный сектор ре

гионов;

на базе получаемой с помощью разработанных

методик информации о потребностях инноваци

онного сектора экономики региона (муниципаль ного образования) субъектам образовательной де

ятельности — принимать решение об объеме рын

ка образовательных услуг в сфере инновацион ной деятельности.

Врамках проведенных ранее исследований был

получен алгоритм построения рейтинга инновацион ного развития регионов РФ.

При составлении рейтинга проведен анализ по казателей инновационного развития субъектов РФ, выполненный в следующей последовательности:

1.Выбор показателей инновационного развития субъектов РФ (17 показателей). Это такие пока затели, как: количество патентов в субъекте РФ, количество организаций, выполняющих исследо вания и разработки в субъекте РФ и др.

2.Определение абсолютных значений данных по казателей по каждому из субъектов.

3.Расчет относительных показателей инновацион ного развития субъектов (относительно числен ности населения, относительно числа действую щих предприятий и т. д.).

4.Выявление корреляции между различными ряда ми относительных показателей путем расчета коэффициентов корреляции. Расчет агрегирован ных коэффициентов корреляции для каждого из показателей, по которому обнаружена системати ческая и обусловленная связь с любым другим показателем (или несколькими показателями).

5.Определение максимальных значений относи тельных показателей инновационного развития

по каждому из показателей. Принятие данных

максимальных значений за базисные значения по соответствующим показателям (17 базисных по

казателей).

6.Пересчет относительных показателей в индекс ные показатели инновационного развития путем

деления значений относительных показателей на

соответствующие базисные значения.

7.Ранжирование индексных показателей инноваци

онного развития с учетом их релевантности, ак

туальности и предполагаемой достоверности

(присвоение ранга каждому из 17 показателей: значения рангов находятся в диапазоне от 1 до 10,

чем выше ранг, тем больше данный показатель

влияет на агрегированный показатель).

8.Коррекция рангов показателей инновационного

развития, вызванная наличием корреляции меж ду значениями некоторых относительных пока

зателей. Коррекция рангов произведена путем пе

ремножения рангов показателей на соответству ющие агрегированные коэффициенты корреля

ции.

9.Расчет значимости (веса) каждого из 17 показа телей инновационного развития (путем деления

ранга соответствующего показателя на сумму ран

гов всех показателей). Сумма весов всех показа телей равна единице.

10.Значения агрегированных удельных2 показателей

инновационного развития субъектов рассчитаны путем суммирования произведений индексных по

казателей (п. 6) на значения скорректированных

весов показателей (п. 9) по каждому региону.

11.Формирование рейтинга удельного инновацион

ного развития регионов было проведено путем

сортировки субъектов РФ по убыванию значений агрегированных удельных показателей инноваци

онного развития.

Ранее были проведены полевые исследования в Санкт Петербурге, Пензенской и Кемеровской обла стях.

На базе полученных данных из трех регионов, а также данных, предоставленных органами государ ственного управления Томской области, был постро ен рейтинг удельного инновационного развития ре гионов РФ. Определены количественные показате ли и структура потребности в специалистах для ин новационной деятельности указанных регионов, а также построены аппроксимационные модели опре деления потребностей для всех регионов РФ.

При построении данных моделей использовано допущение, что потребность в специалистах (выра женная в относительных единицах) линейно зависит от агрегированного показателя уровня инновацион ного развития региона.

Три другие леммы исследования звучат следую щим образом:

при уровне инновационного развития региона равном нулю, потребность в кадрах равна нулю (блика к нулю);

с ростом уровня инновационного развития реги она, потребность в кадрах не уменьшается;

с увеличением количества измерений (с увеличе

нием количества регионов, в которых проведены

специальные полевые исследования по определе нию потребностей в кадрах для инновационной

деятельности) возможно уточнение (улучшение)

модели определения потребностей в других реги онах РФ (в тех регионах РФ, которых специаль

ные полевые исследования по определению по

требностей в кадрах для инновационной деятель ности не проводились)

Функция потребности в специалистах выражена

в относительных единицах — в количестве специа

листов на душу регионального населения (чел./душу населения).

2 Относительно количества населения.

Такую же процедуру можно осуществить по сред

ним показателям (осредненным по трем регионам).

Модель, основанная на данных как исследования по Санкт Петербургу («средняя» Санкт Петербург ская модель), так и по Пензенской области, приведе на на рис. 4.

Данная модель представлялась нам наиболее близкой к действительности (это же подтверждает величина достоверности аппроксимации этой моде ли R2 = 0,954, т. е. R2 стремится к 1) и учитывала толь ко 2 измерения, полученных в результате исследова ний в Санкт Петербурге и в Пензенской области. Однако при поступлении новых измерений, получен ных по результатам полевых исследований в Кеме ровской области, Ставропольском крае и Калужской области, показатель достоверности линейной аппрок симации снизился до 0,7959 (см. сплошную линию на рис. 5).

Возникла необходимость уточнения модели с уче том вновь поступивших измерений.

Исходные данные для построения модели приве дены в табл. 1. На рис. 5–7 эти полученные в резуль тате полевых исследований, проведенных в указан ных в табл. 1 регионов, данные изображены квадра

тиками зеленого цвета и обозначены в легенде как

измерения, полученные при исследованиях в регио нах.

На рис. 5 приведены различные способы постро

ения моделей определения потребностей в кадрах для

инновационной деятельности. В данном случае ис пользовались встроенные возможности MS Excel по аппроксимации данных. Рядом с линиями трендов приведены формулы сглаживания и значения вели чин достоверности аппроксимации. Наилучший с точки зрения достоверности аппроксимации полу ченных измерений результат дает полином третьей степени (точечно прерывистая линия). Однако, он искажает физический смысл функции потребности в кадрах, которая не должна уменьшаться вместе с увеличением рейтинга инновационного развития (ос новная лемма исследования). Аппроксимация поли номом второй степени (пунктирная линия) мало от личается от линейной аппроксимации (сплошная линия) и по виду и по величине достоверности апп роксимации (0,8019; 0,7959, соответственно). Наи худший результат по достоверности аппроксимации (0,7438) дает экспотенциальная аппроксимация (пре рывистая линия). Таким образом, из рассматривае мых методов аппроксимации вполне может быть ис пользован метод линейной аппроксимации как с од ной стороны наиболее простой и с другой стороны

довольно достоверный.

Однако, использование линейной аппроксима ций, а также то обстоятельство, что вычисленные ко

ны обобщенные результаты исследований по всем

предприятиям Ставропольского края.

Первое место в рейтинге направлений повыше

ния квалификации для работников и руководителей

предприятий Ставрополья занимает такой вид инно вационной деятельности как «Оценка и экспертиза

коммерческой эффективности новшеств» — 64,3%.

Второе место поделили между собой «Маркетинго вые исследования, связанные с выводом на рынок

новых продуктов» и «Бизнес планирование процес

са создания и продвижения нового продукта на ры нок» — 57,1%. Количественные результаты вполне со

ответствуют содержательным оценкам экспертов.

Впроцессе исследования в Ставропольском крае был также определен востребованный перечень

курсов учебных программ переподготовки и повы

шения квалификации специалистов инновацион ной деятельности. В результате получен общий

рейтинг востребованных учебных программ в сфе ре инновационной деятельности, который пред

ставлен на рис. 9.

Для демонстрации тезиса о том, что для разных

регионов, а также для специалистов по инновацион

ной деятельности различного квалификационного уровня состав и содержание программ будут различ

ными на рис. 10 приведены сравнительные результа

ты исследования в наукограде Фрязино. Можно за метить, что в Ставропольском крае на первое место

выходит курс «Бизнес планирование процесса созда

ния и продвижения новой продукции». В наукогра

де Фрязино, в городе с более высоким уровнем инно вационного развития, эта дисциплина занимает одно из последних мест.

Втабл. 6 приведено ранжирование по результа там исследования в трех регионах курсов программ переподготовки и повышения квалификации специ

алистов для инновационной деятельности. По резуль

татам данных о том, сколько опрашиваемых выбра ли этот курс как необходимый для изучения лично

руководителем или сотрудниками проставлено мес

то курса. Первое место означает, что большинство опрашиваемых выбрало этот курс как наиболее зна

чимый и необходимый для подготовки специалистов

в сфере инновационной деятельности.

Из табл. 6 можно сделать вывод, что при проек

тировании программ дополнительного профессио

нального образования, а также индивидуальных об разовательных траекторий обучаемых необходимо

учитывать не только региональную принадлежность

слушателей, но и место работы (крупное или малое предприятия), а также (этот вывод не следует из

табл. 6, а получен в рамках исследования) принадлеж

ность данного слушателя к категории руководителей или специалистов.

Таким образом, подготовка по универсальной программе представляется мало эффективной. Для

каждого региона, перед проектированием программ ДПО необходимо проводить специальные исследо

вания о потребностях в обучении.

Несомненно существуют курсы, которые во всех регионах и для всех категорий специалистов стабиль

но выделяются опрошенными как необходимые. К

ним можно отнести:

1.Поиск потребителя новых продуктов. Маркетин

говые исследования рынков новой продукции.

2.Бизнес планирование процесса создания и про

движения новой продукции.

Вместе с тем такой курс, как структурные, финан сово экономические, кадровые, информационные и иные инновации при выпуске и сбыте продукции в одних регионах и для одной категории предприятий отмечен как наиболее востребованный, в других слу