Севкер и рынок. 2019, №4.

сравнительной простотой расчетов, наглядностью полученных результатов и применимостью данного метода к любым территориям, так как статистические данные для расчета показателей являются открытыми. Методология Таким образом, подробнее изучив методики оценки инновационного потенциала мы провели сравнительный анализ подходов, которые применяются для разработки таких методик (табл. 2). Таблица 2 Сравнительный анализ методик оценки инновационного потенциала Название метода Преимущества Недостатки Экспертный метод Все данные для анализа имеются в открытом доступе. Четкость системы показателей для анализа Не в полной мере учитываются специфические особенности развития региона. Невозможность расчета прогнозов. Вероятность получения необъективных оценок экспертов Комплексный анализ Четкость последовательности этапов анализа Вероятность получения необъективных оценок экспертов Сравнительный рейтинговый подход Позволяет выявить тип, к которому относится регион Не в полной мере учитываются специфические особенности развития региона Нечетко­ множественный подход Наглядность результатов. Возможность оценки текущего развития инновационного потенциала с данными за один-два года. Возможность включения не только количественных, но и качественных показателей Невозможность включения в модель большого количества показателей, так как результат может оказаться недостоверным Корреляционно­ регрессионный анализ Исследуемая территория рассматривается с различных точек зрения (с экономической, экологической, социальной). Возможность прогнозирования дальнейшего развития. Определение взаимосвязи между интересующими показателями. Выявление слабых мест Достаточно сложный процесс моделирования. Для качественного результата необходим большой массив количественных показателей за длительный промежуток времени После рассмотрения и анализа характеристик различных подходов к разработке показателей оценки инновационного потенциала в качестве приоритетных были выбраны эконометрические модели и модели, основанные на нечеткой логике, поскольку они оперируют объективными данными, а также дают возможность сформировать интегральную оценку для принятия решений. Базовые индикаторы, отобранные для моделирования на примере Республики Саха (Якутия), представлены в табл. 3. Одна часть индексов отражает статическое состояние региона, другая — динамику экономического развития территории. Однако эти индексы косвенно говорят о финансовой обеспеченности модернизации регионов Арктики («Темп роста ВРП на душу населения, %») и эффективности инновационных технологий добычи полезных ископаемых («Индекс производства по добыче полезных ископаемых, %»), что позволило использовать их для дальнейшего анализа. На основании предложенных индикаторов был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Каждый рассматриваемый фактор может по-разному влиять на объем инновационных работ, товаров и услуг. Поэтому для определения был проведен анализ коэффициентов парной корреляции. По полученным данным корреляционного анализа можно сделать следующие выводы: • показатель «Объем инновационных товаров, работ, услуг» (Y) тесно связан с показателем «ВРП на душу населения (x1) прямой корреляционной зависимостью (коэффициент корреляции +0,96);