Постановление правительства Воронежской области от 26.03.2014 № 245

                  



                 Правительство Воронежской области

                           ПОСТАНОВЛЕНИЕ


    от 26.03.2014  N 245


     Об утверждении Прогноза научно-технологического развития
                 Воронежской области до 2030 года

    (В редакции Постановления правительства Воронежской области
                      от 05.06.2014 г. N 511)



    В   соответствии  с  постановлением  правительства  Воронежской  
области    от    04.04.2013    №   292   «О   разработке   прогноза   
научно-технологического  развития Воронежской области до 2030 года» 
и  в  целях  развития региональной инновационной системы и наиболее 
перспективных  областей  применения  науки и технологий, реализации 
конкурентных   преимуществ  и  обеспечения  нового  качества  жизни  
населения региона правительство Воронежской области

                     П О С Т А Н О В Л Я Е Т:

    1.   Утвердить   прилагаемый   Прогноз  научно-технологического  
развития Воронежской области до 2030 года.
    2. Контроль за исполнением настоящего постановления оставляю за 
собой.



Временно исполняющий обязанности
губернатора Воронежской области                    А. Гордеев



УТВЕРЖДЕН
постановлением правительства
Воронежской области
«Об утверждении Прогноза
научно-технологического развития
Воронежской области до 2030 года»
     (В  редакции  Постановления  правительства Воронежской области
от 05.06.2014 г. N 511)



                              ПРОГНОЗ
 научно-технологического развития Воронежской области до 2030 года

  1. Внешние условия научно-технологического развития Воронежской
                       области до 2030 года

    В   качестве   внешних  рассматриваются  условия,  связанные  с  
основными  тенденциями  развития  мировой  экономики. Эти тенденции 
отражают  изменения,  происходящие  в  основных секторах и отраслях 
мирового  хозяйства,  ключевых  сегментах  мирового рынка товаров и 
услуг.
    В составе этих условий следует выделить:
    1.  Глобализацию.  В  результате  расширения  мирохозяйственных  
связей  возрастет  совокупный  инвестиционный  потенциал  (частный,  
государственный,    международных   организаций),   что   обусловит   
повышательный   тренд   прямых  иностранных  инвестиций.  Ускорение  
международного  кругооборота предпринимательского капитала расширит 
масштабы  и  спектр  видов экономической деятельности, в управлении 
которыми возрастет роль организационных инноваций, апробированных в 
передовой   зарубежной   практике   корпоративного   и   публичного   
менеджмента.
    2.    Возрастание   роли   инновационного   фактора.   Начинают   
складываться   контуры   нового  технологического  уклада,  важными  
характеристиками  которого  могут  стать,  в  том  числе: внедрение 
экономически   приемлемых   технологий  альтернативной  энергетики,  
снижающих   зависимость  от  углеводородных  топливо-энергетических  
ресурсов;  использование  в  здравоохранении  генетических  методов  
лечения и биоинформатики.
    Комплексный  прогноз научно-технического развития, выработанный 
ведущими   мировыми   аналитиками,   выделяет   следующие  основные  
инновационные   контуры   начала   XXI   века:   информационные   и   
телекоммуникационные технологии, медицина и здравоохранение, защита 
окружающей среды.
    Формирование   современных   инновационных   контуров  включает  
следующие мировые технологические тренды:
    -   совместное   использование  новейших  достижений  генетики,  
информатики и нанотехнологий в здравоохранении;
    -  охрану  природы на основе широкого распространения принципов 
безотходного  производства  в  промышленности,  сокращения  вредных  
выбросов на транспорте;
    -  обеспечение  широкого  круга  пользователей новыми способами 
сбора,  хранения,  мониторинга,  обработки  и передачи информации в 
режиме реального времени;
    -    распространение    материалов   с   новыми   качественными   
характеристиками  (пластмассы,  текстильные  волокна  и  металлы  с  
заранее  заданными  свойствами,  специальные  покрытия  для режущих 
инструментов  и  металлов  для  применения  их  в особо агрессивных 
средах);
    -  глобальную  конкуренцию  за  установление  новых  отраслевых  
стандартов.  Создание базовых продуктовых платформ в производстве и 
потреблении  по широкому спектру новых направлений технологического 
развития;
    -   усиление   роли   международных   стандартов   качества   и   
экологического     соответствия     в     организации    глобальных    
производственно-территориальных систем.
    3. Вступление России во Всемирную торговую организацию (далее - 
ВТО),   системная   оценка   возможностей   и  рисков  которого  на  
национальном и региональном уровнях до сих пор отсутствует.
    В   составе  ожидаемых  последствий:  снятие  институциональных  
барьеров  для  внешнеторговых  связей; понижение ввозных таможенных 
пошлин на отдельные товары, не производимые в Российской Федерации; 
выравнивание  внутренних  цен  на  сырьевые  товары  и  продукты их 
первичных переделов внутри страны и на мировых рынках; рост тарифов 
на   транспортные  услуги  и  энергоснабжение;  усиление  борьбы  с  
контрафактными  товарами;  расширение  возможностей работы в стране 
иностранных банков и финансовых организаций.
    Наибольшие   выгоды   от   вступления   в  ВТО  смогут  извлечь  
экспортно-ориентированные     отрасли    (секторы    обрабатывающей    
промышленности,   ориентированные   на   экспорт,   –  металлургия,  
химическая промышленность).
    Сложности  будет  испытывать  обрабатывающая  промышленность  в  
защищенных  и  ориентированных  преимущественно на внутренний рынок 
секторах  (пищевая  и легкая промышленность; производство отдельных 
видов   строительных   материалов,   техники   и  оборудования).  В  
российской  сфере  бизнес-услуг  произойдет значительное увеличение 
объемов  прямых  иностранных  инвестиций  (далее  –  ПИИ)  и  числа  
действующих   иностранных  компаний.  Общий  уровень  занятости  не  
изменится, хотя возможны отраслевые и региональные перетоки рабочей 
силы.
    Повышение  открытости российского рынка выражается во включении 
Российской  Федерации  и  ее  регионов  в  зону действия глобальных 
торговых  систем,  действующих  как  в  розничном  ритейле, так и в 
торговле    продукцией   производственно-технического   назначения,   
например,  в  оптовом  рынке металлопродукции (так называемом рынке 
металлотрейдеров, или вторичном рынке металлов). Возрастет значение 
логистических и транспортных систем.
    Следует  ожидать внедрения в Российской Федерации международных 
норм разработки основных сырьевых ресурсов, в том числе ужесточения 
экологических   требований,   повышения  эффективности  действия  в  
Российской  Федерации  Киотского  протокола.  С  одной стороны, это 
создает условия для расширения рынков, появления новых возможностей 
для   борьбы   с  торговой  дискриминацией  российских  товаров  на  
зарубежных  рынках,  роста  выручки  поставщиков  сырья.  С  другой  
стороны, учитывая высокую материалоемкость и энергоемкость базового 
сектора  экономики  страны,  усилится конкуренция для российских, в 
том   числе   региональных   производителей,   причем   не   только   
высокотехнологичной  продукции,  но  и массовой продукции первичных 
переделов.
    Эффект  от вступления в ВТО для предприятий Воронежской области 
будет иметь дифференцированный характер.
    Наиболее  чувствительными  к  присоединению к ВТО по показателю 
соотношения  объемов  импорта  и внутреннего производства в текущих 
ценах   окажутся   такие   виды   экономической  деятельности,  как  
производство мяса и мясопродуктов, производство молочных продуктов, 
производство  машин  и  оборудования  для сельского хозяйства. Рост 
импорта   относительно   внутреннего   производства   будет   самым   
значительным  в  производстве  мяса,  мясных  и молочных продуктов. 
    Существенным   фактором,   в  силу  которого  доля  импорта  по  
отдельным  группам  может  вырасти,  является  соотношение  «цена – 
качество»:  например,  сельхозпроизводители  предпочитают  покупать  
импортную технику из-за эксплуатационных характеристик, несмотря на 
то, что стоимость ее гораздо выше отечественной.
    Усилится  конкуренция  в  сегментах,  где  и  в настоящее время 
ощущается давление иностранных производителей (сельскохозяйственная 
техника,  гражданское  авиастроение, оптовая и розничная торговля). 
Менее  драматичным вступление России в ВТО выглядит для предприятий 
химической  и  нефтехимической промышленности, что обусловлено либо 
их  масштабами  и  прочностью  позиций  на  национальном  и мировом 
рынках,  либо вхождением в крупные российские холдинги, либо тесным 
сотрудничеством с мировыми лидерами.
    Изменение   условий   доступа  на  рынок  услуг  затронет  лишь  
некоторые  секторы  услуг (финансовых, страховых, информационных) и 
соответствующих инструментов регулирования.
    В   отношении   большинства   секторов   услуг  и  инструментов  
регулирования   заметного   изменения  практики  применения  мер  и  
ограничений   не  произойдет,  поскольку  они  не  входят  в  сферу  
обязательств в рамках Генерального соглашения по торговле услугами. 
Кроме  того,  при общем низком уровне развития сектора услуг приток 
иностранных   капиталов   и   расширение  деятельности  иностранных  
поставщиков  услуг  способны  оказать  положительное  стимулирующее  
воздействие.  Возможно  ухудшение  положения  на рынке и ослабление 
конкурентных  позиций  некоторых  банковских  и страховых компаний, 
однако  эти  трудности  могут  испытывать  отдельные  фирмы,  но не 
экономика области в целом.
    Наряду  с  условиями  общесистемного  действия,  значимыми  для  
экономики  региона  в  целом,  важную  роль  будут  играть  внешние  
условия,  выступающие  в  качестве  значимого фактора, влияющего на 
состояние  и  перспективы  развития  отдельных  секторов и отраслей 
социально-экономической системы Воронежской области.
    Промышленность.
    В    структуре    промышленности   экономики   развитых   стран   
прогнозируется     существенное     повышение     удельного    веса    
машиностроения.  Такое предположение основано на следующих основных 
предпосылках:
    -      машиностроительный     комплекс     является     главной     
капиталообразующей отраслью хозяйства, в продукции которой получают 
материальное      воплощение     практически     все     достижения     
научно-технического   прогресса.  При  этом  роль,  которую  играет  
машиностроение  в  формировании  активной  части основного капитала 
экономики, неуклонно усиливается;
    -    продукция   машиностроения   имеет   важное   значение   в   
удовлетворении   спроса   населения  на  разнообразные  технические  
средства,  роль машиностроения в этой области неуклонно возрастает. 
    -   Основными   направлениями  качественного  совершенствования  
продукции машиностроения, расширения и обновления ее номенклатуры в 
прогнозном периоде будут следующие:
    -  рост технико-экономической эффективности новых видов машин и 
оборудования  в  расчете  на  единицу  веса,  потребляемой энергии, 
занимаемой  площади,  а  также стоимости (в отдельных случаях и при 
абсолютном снижении последней);
    -   дальнейшее   расширение  сферы  и  масштабов  автоматизации  
производственных процессов, создание комплексов или систем машин, а 
также  комплексных  систем  управления  и  контроля технологических 
процессов, режимов работы на базе самой разнообразной электронной и 
электронофицированной техники;
    -  электронофикация большинства видов техники (производственной 
и   бытовой)   как   важный   путь   повышения   эффективности   их   
использования;
    -   массовое   внедрение   разнообразной  электронофицированной  
техники  в  торговле, здравоохранении, в научных исследованиях, что 
обусловит  дальнейшее  радикальное  изменение характера и масштабов 
применения живого труда в указанных сферах;
    -  распространение энергосберегающих технологий и видов техники 
в промышленности, на транспорте, в сфере быта;
    - разработка и использование оборудования для малоотходных либо 
замкнутых,  безотходных  технологических  процессов в ряде отраслей 
промышленности;
    -  разработка специализированного оборудования для экологически 
чистых  технологических  процессов  и мониторинга окружающей среды; 
    - разработка и внедрение новых видов машин и оборудования в тех 
производствах,  где  резервы  дальнейшего  повышения  эффективности  
существующей техники близки к исчерпанию (энергетика, химия, черная 
металлургия, колесный транспорт, добыча полезных ископаемых и др.), 
а  также  в таких областях, как освоение космического пространства, 
прибрежного шельфа, морского дна;
    -    постепенное    внедрение    и   последующее   промышленное   
использование  оборудования для принципиально новых технологических 
процессов   на   базе   биотехнологий,   ферментных  катализаторов,  
мембранных   технологий,   молекулярных,   фотонных,  радиационных,  
лазерных методов и др.
    Изменение  отраслевой  структуры  машиностроительного комплекса 
будет   происходить   в   направлении   повышения   доли  продукции  
электронного    машиностроения    (включая   приборостроение)   при   
одновременном    снижении    доли    производства   металлоизделий,   
металлообработки и отчасти транспортного машиностроения. Достаточно 
стабильной  будет  в перспективе оставаться доля продукции общего и 
электротехнического машиностроения.
    В  развитии  машиностроительного комплекса в прогнозном периоде 
будут заметны следующие основные тенденции:
    -   автоматизация   будет   охватывать  все  существующие  типы  
машиностроительного  производства  независимо от уровня серийности; 
    -  более  широкое распространение получат так называемые гибкие 
технологии,  позволяющие  эффективно  изготовлять продукцию мелкими 
партиями  (либо  даже  в  единичных  экземплярах)  в соответствии с 
изменениями рыночного спроса;
    - повышение роли и значения мелких предприятий (до 100 занятых) 
как  важного  фактора,  обеспечивающего  гибкость  и  эффективность  
машиностроительного производства;
    -   постепенное   сокращение   станочного   парка   в  отраслях  
машиностроения  при  одновременном  увеличении его производственной 
мощности и технико-экономической эффективности;
    -  сокращение численности занятых (абсолютное или, как минимум, 
ее прироста), замедление темпов роста основного капитала и снижение 
капиталоемкости продукции.
    АПК.
    В  конце XX - начале XXI века передовые страны вступили в новую 
технологическую   стадию   информационно-биологического   сельского   
хозяйства,  которая  пришла  на  смену  машинной  стадии. Основными 
чертами новой стадии являются:
    -   автоматизация   ключевых   производственных   процессов   в   
растениеводстве и животноводстве;
    -  установление  непрерывно  действующих  виртуальных  прямых и 
обратных  бизнес-связей  (система  GPS  в  полеводстве,  непрерывно  
обновляемые   электронные   базы   данных   в   племенном   деле  в  
животноводстве и др.);
    -  сочетание  традиционных севооборотов с управлением участками 
(«битами») поля;
    -   постепенное   расширение   делового  применения  достижений  
биотехнологии.
    Мир  находится  на начальных этапах информационно-биологической 
стадии,  и  в  последующие  годы  нас  ожидают  еще  более  крупные  
технологические  сдвиги.  Процесс  будет  идти  по пути все большей 
интеграции    «информационной»   и   «биологической»   составляющих   
технологий.
    Учитывая  сложившуюся  специализацию  АПК  Воронежской области, 
следует,  прежде  всего,  зафиксировать  изменения, ожидаемые в его 
маслично-зерновом  секторе.  Высока  вероятность воздействия на его 
развитие  роста  мирового  рынка в связи с развитием биоэнергетики, 
что в обозримой перспективе приведет к дополнительному росту спроса 
в  мире  на  зерно  и  масличные,  прежде всего, для нужд экспорта. 
    Рост   внутреннего   спроса  на  зерно  произойдет  со  стороны  
производителей  в области животноводства (прогноз показывает, что в 
сопредельном   регионе   –   Белгородской   области   ожидается   в   
среднесрочном  периоде  «дефицит»  зернофуража  до  1  млн.  тонн).  
    При  вступлении  России в ВТО Правительству РФ удалось добиться 
достаточно  высокого  уровня выделения субсидий в агропро-мышленный 
комплекс,  принятого  за  базу  отсчета  в  так  называемой «желтой 
корзине».  Они согласованы на сумму 9 млрд. 200 млн. долларов США с 
последующим  поэтапным 20-процентным сокращением за каждые три года 
в  течение  6-летнего  периода  с  момента  присоединения.  Поэтому  
стратегическим    направлением    развития    станет   приоритетное   
использование   «зеленой   корзины»,  затраты  по  которой  ВТО  не  
лимитируются  и  потому  растут высокими темпами. «Зеленая корзина» 
включает  научные  исследования  и  разработки,  подготовку кадров, 
информационно-консультационное    обслуживание,    ветеринарные   и   
фитосанитарные    мероприятия,   страхование   урожая,   содержание   
продовольственных   запасов,   компенсации   ущерба   от  стихийных  
бедствий,  программы  регионального  развития и т.д. Именно по этим 
направлениям  будет  в  первую  очередь оказываться государственная 
помощь сельскому хозяйству.
    Комплекс связи.
    Одним из важнейших направлений развития материально-технической 
базы    телекоммуникаций   является   интеграция   –   максимальное   
объединение  различных  видов  информации  в  единой сети с едиными 
техническими   принципами   и  элементами.  Широкополосная  сеть  –  
«супермагистраль» ХХI века будет осуществлять прием и передачу всех 
видов  информации (мультимедийных услуг) независимо от их характера 
и объема.
    В   структуре  продукции  связи  следует  ожидать  значительных  
изменений.  Порог  насыщения  услугами традиционной телефонной сети 
пройден  в  середине 90-х гг. ХХ века и составил 50-60 стационарных 
телефонов  на  100  жителей.  Спрос  на  услуги мобильной (сотовой) 
радиотелефонной  связи вплотную приблизился к «планке», достигнутой 
традиционным  телефоном.  В  ведущих  развитых  странах,  а также в 
России  этот  рубеж  уже  позади,  уровень  насыщения  стремится  к  
100%-ному охвату.
    К  наиболее  перспективным  услугам  следует  отнести Интернет, 
факсимильную  (в  том  числе  цветную  в  стационарном  и мобильном 
исполнении) передачу данных (в том числе на широкополосной основе), 
конференц-связь,   радиотелефонную   связь,  цифровое  и  кабельное  
телевидение, видеотелефонный телетекст, электронную почту.
    Одновременно  идет  интеграция  различных  типов  терминального  
оборудования  в  единый «телекоммуникационный комбайн», выполненный 
на  основе  персонального  компьютера с унификацией доступа ко всем 
видам  связи, который и станет основой для использования технологии 
мультимедиа.  Объем информации, передаваемый новыми службами связи, 
будет  расти, как ожидается, в развитых странах на 15-20 % в год до 
2020 года.
    В  рассматриваемой перспективе следует ожидать расслоение рынка 
услуг   связи   на   три   категории   операторов:  основных  сетей  
(инфраструктурных),  которые,  по  некоторым  оценкам,  могут стать 
подотчетны   государству;  контент-провайдеры  (компании-операторы,  
создающие  содержательное  компьютерное  наполнение  для  различных  
каналов связи) и продавцов сервиса (розничных и оптовых).
    Образование.
    Анализ  мирового  рынка образовательных услуг позволяет сделать 
следующие заключения:
    - количество иностранных студентов в мире стабильно растет, и в 
условиях глобализации, формирования общества знаний, интеграционных 
процессов  в  сфере  высшего  образования  рост будет продолжаться; 
    -  экспорт  образовательных  услуг становится высоко прибыльной 
статьей в структуре общего экспорта страны;
    -  ориентация  на экспорт образовательных услуг и получаемые от 
него   значительные   финансовые  средства  содействуют  не  только  
модернизации   системы   высшего   образования,  но  и  активизации  
потребительского спроса в стране;
    -  основные предпочтения на рынке образовательных услуг связаны 
с  бизнес-образованием  (около  25  %  студентов),  техническими  и  
инженерными науками (20 %), естественными науками (20 %).
    Заметной   тенденцией   является   развитие  транснационального  
образования  и  создание  транснациональных университетов, которыми 
осуществляется     предоставление    образовательных    услуг    на    
международном уровне нетрадиционными провайдерами.
    В  настоящее время транснациональное образование осуществляется 
с  помощью  различных технологий обучения, которые в зависимости от 
способа   доставки   информации   студенту  можно  классифицировать  
следующим образом:
    -  «он-лайновые»  –  предоставляемые  через интернет, спутники, 
специальные сети;
    -  дистанционные – предоставляемые через все возможные средства 
связи;
    -   традиционные   –   предоставляемые  классическим  способом:  
посредством  общения  с  преподавателем  по  очной,  очно-заочной и 
заочной формам обучения.
    Важной   тенденцией   развития   профессионального  образования  
является  формирование  университетов  третьего  возраста,  которые  
решают  несколько задач: изменение стереотипа и жизненных установок 
пожилых  людей, формирование новой модели их личностного поведения, 
исключающей   пассивную  потребительскую  позицию  и  увеличивающей  
степень  участия  в  общественной жизни, решение проблем социальной 
отчужденности,  подготовка  к  пенсии  и расширение кругозора у лиц 
старшего  возраста,  подготовка к общественной деятельности. В США, 
Японии  и многих европейских странах университеты третьего возраста 
стали  открываться  в  70-80-е  годы  прошлого  века.  В России это 
явление   достаточно   новое:  подобные  учебные  заведения  начали  
открываться  только  в 2000-х годах в некоторых городах (Владимире, 
Тюмени, Омске и др.).
    Медицина, фармацевтика.
    Качественные  изменения  связаны,  прежде  всего,  с  процессом  
индивидуализации  оказания медицинской помощи, концепцией ее станет 
не  столько  реакция  на  появление у человека заболевания, сколько 
предупреждение  его  возникновения  и  отдаление  старения. К концу 
прогнозного    периода   на   базе   информационно-коммуникационных   
технологий   (далее  –  ИКТ)  будет  сформирована  система  полного  
персонализированного   обследования   пациентов,   консультаций   и   
оказания  амбулаторной  помощи  в  стенах  так  называемого «умного 
дома».
    Прогнозируется   использование   нанотехнологий:  микрочастицы,  
запущенные   в   организм  человека,  будут  отслеживать  состояние  
здоровья  и  «подправлять»  его. Потребители в области профилактики 
старения   будут   больше   полагаться  на  традиционные  методы  –  
индивидуальная  диета  в  сочетании с физической нагрузкой, а также 
обращение к лекарствам. Это означает, что значительных нововведений 
следует   ожидать  в  пищевой  промышленности  и  связанных  с  нею  
отраслях.  Уже сейчас пищевая промышленность выпускает разного рода 
«полезные»   продукты.   Однако,  они  рассчитаны  на  оздоровление  
человека     «вообще».     В     дальнейшем     появится     больше     
«специализированных»,   нацеленных   на   определенные  особенности  
человека продуктов.

2. Проблемы развития научно-технологического комплекса России и ее
                             регионов
                                                                      
    Совершенствование  научно-технологического  комплекса  страны и 
региона  (Воронежской  области)  возможно  только  на  основе  идеи  
инновационного  развития. Такой подход нашел отражение в документах 
федеральных   и   региональных   органов   власти   и   управления,   
регламентирующих   процессы  социально-экономического  развития,  в  
теоретических и практических работах региональных лидеров.
    В числе внутренних проблем, определяющих способы решения задач, 
следует выделить:
    1.    Запаздывание    в    постановке    задач   инновационного   
технико-технологического  развития. Анализ позволяет сделать вывод, 
что  в начале 2000-х годов точки зрения органов власти и управления 
(в   том   числе   региональных  лидеров)  отличались  значительным  
разнообразием.
    С  известной  степенью  условности  их  можно  разделить на три 
группы:
    -  слабое видение необходимости инновационного развития;
    -   достаточно   отчетливое   видение   проблемы   без  попыток  
разработать инструментарий инновационного развития;
    -  попытки  поставить  проблему  конструктивного воздействия на 
инновационное развитие.
    2.  Завышение  оценок  уровня технико-технологического развития 
регионов.
    Анализ  документарной  базы  регионов  показывает,  что  оценка  
состояния  технико-технологического состояния предприятий реального 
сектора экономики, как правило, завышена.
    Основной    акцент    сделан    на    объемах    финансирования    
безотносительно       направлений       научно-технического       и       
технико-технологического развития регионов.
    В   качестве   предпосылок  инновационного  научно-технического  
развития,   как   правило,   выделяются:   наличие   инновационного   
потенциала:   научной  базы  (научно-исследовательских  институтов,  
конструкторских  бюро,  высших  учебных  заведений),  значительного  
количества   специалистов  в  области  технических  наук,  большого  
количества  студентов.  Оценка  составляющих  указанного потенциала 
производится   без   достаточного   анализа   его   качественных  и  
количественных характеристик.
    В  то  же  время  в  документах  региональных  органов власти и 
управления   выделяются  реальные  проблемы  научно-технического  и  
технико-технологического развития:
    - значительная степень физического и морального износа основных 
производственных фондов;
    -   недостаток   средств   на   совершенствование   и  развитие  
производства;
    -  низкий  удельный  вес инновационной продукции в общем объеме 
производства;
    -  дефицит профессиональных кадров.
    3.   Обоснование  инструментария  развития  научно-технического  
прогресса  на  стадии  постановки проблемы являлось фрагментарным и 
слабо структурированным.
    В  составе  инструментов развития научно-технического прогресса 
(далее – НТП) преимущественно указываются:
    -  проведение конференций;
    -  организация выставок инновационных проектов;
    -  создание и поддержка технопарков;
    -  вручение премий в области науки и техники;
    -  вовлечение  в хозяйственный оборот объектов интеллектуальной 
собственности;
    -  осуществление мероприятий по энергосбережению;
    -  развитие  научно-образовательной  сферы  в  целях  повышения  
качества трудовых ресурсов;
    -  создание региональных центров научно-технической информации;
    -  активизация развития телекоммуникаций;
    -   использование   геоинформационных   систем   для   создания   
земельного кадастра;
    -    создание    «технологических    коридоров»,    связывающих    
региональный   центр   с  другими  административно-территориальными  
образованиями,  обладающими  значительным научным и технологическим 
потенциалом;
    -     придание     приоритетного     характера     производству     
интеллектуальных продуктов;
    -         проведение        научно-технической        конверсии        
оборонно-промышлен-ного   комплекса   (далее  –  ОПК),  создание  и  
использование технологий двойного назначения (выделения гражданских 
технологий из военных);
    -  развитие информационной индустрии;
    -  создание новейших технологий;
    -   развитие   инновационного   и   человеческого   потенциала.   
Определение  творческого  ресурса  российского  общества в качестве 
структурообразующего звена экономики;
    -  модернизация и развитие образовательных структур;
    -  воспитание  государственного  отношения у руководителей всех 
уровней  к  проблеме  развития  российской инновационной экономики; 
    -   научно-техническое   сотрудничество   с   отечественными  и  
зарубежными институтами;
    -   формирование   единой  информационно-аналитической  базы  и  
методики оценки проектов.
    4.  Совершенствование инструментария управления развитием НТП в 
современных условиях.
    Постановка   с   2005   года  проблемы  научно-технологического  
развития   в   стране   привела   к   реформированию  представлений  
региональных органов власти и управления о направлениях и механизме 
ее  решения. Инновационная составляющая отмечается как самое важное 
направление  социально-экономического развития регионов в целом. Во 
многих   регионах   акцент  сделан  на  формирование  инновационной  
инфраструктуры – технопарков и бизнес-инкубаторов.
    В    числе    мер   государственной   поддержки   инновационной   
деятельности отмечаются:
    - организация выставок, ярмарок и других рекламных мероприятий; 
    -   создание   системы   комплексной   поддержки  инновационной  
деятельности;
    -  развитие  производства,  повышение  конкурентоспособности  и  
экспорта наукоемкой продукции;
    -  развитие  инфраструктуры  инновационного  процесса,  включая  
системы    информационного    обеспечения,    систему   экспертизы,   
сертификации  и продвижения разработок, подготовки и переподготовки 
кадров;
    -  развитие  малого  инновационного  предпринимательства  путем  
формирования  благоприятных  условий  для  образования  и успешного 
функционирования  малых  высокотехнологичных организаций и оказания 
им  государственной  поддержки  на  начальном  этапе  деятельности;  
    -  совершенствование  конкурсной  системы  отбора инновационных 
проектов;
    -    создание    единой    региональной    системы    внедрения    
научно-технического    и    инновационного    продукта    (создание    
технопарков, бизнес-инкубаторов, венчурных фондов и других подобных 
структур);
    -   организация   информационного   обеспечения  (в  частности,  
создание  системы  учета  направлений  и  результатов  деятельности  
организаций    научно-технической   сферы   в   целях   мониторинга   
инновационных  процессов)  научной  и  инновационной  деятельности,  
популяризация достижений;
    -   подготовка  высококвалифицированных  кадров  для  работы  в  
инновационной и научной сферах.
    Комплексный анализ инновационного развития страны и ее регионов 
показал   выраженный  состав  факторов  инновационного  развития  в  
регионах:
    -    особенности    научно-технического   и   производственного   
потенциала;
    -  кадровое обеспечение;
    -  социальные и экологические проблемы инноваций;
    -  формирование инновационной инфраструктуры;
    -      региональный      характер     малого     инновационного     
предпринимательства;
    -   защита интеллектуальной собственности;
    -   влияние   внешнеэкономических   связей   на   инновационную   
активность;
    -  количественный и качественный состав занятости.
    В  составе  факторов региональной научно-технической политики и 
ее инструментов выделяются:
    -     высокая    эффективность    научно-исследовательских    и    
опытно-конструкторских работ (далее – НИОКР);
    -    гибкий    рынок   труда.   Высокий   уровень   предложения   
высококвалифицированной  рабочей  силы  и  ее  высокая мобильность; 
    -  правовая  среда,  в которой права собственности на инновации 
имеют четкое определение;
    -  низкие  процентные  ставки  по  кредитам  (в  особенности на 
проведение НИОКР);
    Для  регионов  с  крупным  инновационным потенциалом в качестве 
действенных   факторов   реализации   научно-технической   политики   
отмечаются:
    -  разработка  и  принятие комплекса нармативно-законодательных 
актов по поддержке инновационного предпринимательства;
    -    развитие    региональной    инфраструктуры   инновационной   
деятельности,  что  предполагает  создание  инновационных  центров,  
инновационно-инвестиционных     структур     (венчурных    фондов),    
координационных    советов   по   научной,   научно-технической   и   
инновационной деятельности;
    -  создание  системы  переподготовки  кадров  для инновационной 
сферы  и  системы услуг для малого наукоемкого предпринимательства; 
    -   сбор,   анализ,   экспертиза   информации   и  формирование  
региональных     баз    данных    приоритетных    высокоэффективных    
инновационных   технологий   по   основным   направлениям  развития  
территорий;
    -  организация регионального инновационного мониторинга;
    - проведение международных мероприятий, придающих региону черты 
инновационного центра.
    С   середины   прошлого   десятилетия  исследования  в  области  
инновационного    развития    регионов    кардинально   изменились.   
Инновационное  развитие  стало  смещаться  в  центры стратегических 
разработок  регионов и теоретических исследований. Многие процессы, 
в том числе и имеющие более широкое значение, стали рассматриваться 
с     позиций     их     влияния    на    инновационное    развитие    
административно-территориальных образований.
    Сектор  малого  и  среднего  инновационного предпринимательства 
имеет большое значение для регионального инновационного развития. В 
качестве   важного  инструмента  его  поддержки  называют  создание  
специализированных     организаций,     являющихся     проводниками     
государственной  политики  по поддержке инновационной деятельности, 
которые  обеспечивают  финансовую,  имущественную, образовательную, 
консультационную  поддержку  малых  предприятий  в  рамках  целевых  
комплексных программ.
    Особое  внимание  уделяется  механизмам государственно-частного 
партнерства.
    Существенное   значение   придается  венчурному  финансированию  
конкретных   объектов   и  направлений  развития  бизнеса,  имеющих  
существенное значение для регионального развития.
    В  составе  инструментов развития НТП следует отметить обучение 
руководителей  организаций  на  льготных  условиях  по направлениям 
создания   и   коммерциализации   новых   продуктов  и  технологий;  
консультирование    по   вопросам   имущественной,   финансовой   и   
организационной  поддержки;  аналитическое  сопровождение бизнеса и 
бизнес-идей.
    Анализ   опыта   управления  инновационным  развитием  регионов  
позволяет    определить    следующие    приоритетные    направления    
региональной инновационной политики:
    -  прогрессивные структурные преобразования;
    -    выявление    отраслевых    проблем,   требующих   развития   
инновационной деятельности;
    -  формирование  инновационных  региональных программ поддержки 
субъектов инновационной деятельности;
    -   проведение  конкурсов  и  иных  мероприятий  по  реализации  
инновационных программ и проектов;
    -    создание    и    развитие   инфраструктуры   инновационной   
деятельности;
    -    поддержка   производителей   отечественной   инновационной   
продукции на международном рынке;
    -  согласование  деятельности  учреждений  науки,  образования,  
предприятий   промышленного   и  финансового  секторов  в  развитии  
инновационной деятельности.
    Технико-технологическое   развитие  в  регионах  связывается  с  
решением двух стратегических задач:
    -  повышением качества жизни населения;
    -  созданием потенциала опережающего развития.
    В   качестве   наиболее   важных   ограничителей  развития  НТП  
отмечаются:
    -  недостаточная финансовая поддержка государства;
    -  ограниченность собственных источников финансирования;
    -  слабый спрос на инновационную продукцию;
    -  высокая стоимость нововведений;
    -  высокий риск экономических потерь.
    Опыт   решения  проблем  развития  НТП  в  лидирующих  регионах  
позволил выявить его основные компоненты.
    1.   Традиционно   декларируемое  повышение  качества  жизни  и  
сопровождающих    его    процессов:    технологического   развития,   
производства конкурентоспособной наукоемкой продукции и т.д. Данная 
декларация  является  обязательным  атрибутом  всех инновационных и 
любых иных стратегий, политик, программ и не несет особой смысловой 
нагрузки,  кроме  подчеркивания  общей  направленности деятельности 
органов власти и управления.
    2.  В  системе  целей  определяется единство процессов качества 
экономического роста и институциональных изменений, направленных на 
диверсификацию производства.
    3.   Совершенно   определенно   формулируется   общая   цель  в  
преобразовании  производственного комплекса – формирование новейших 
технологических   укладов   и   модернизация   связанных   с   ними   
производств.
    4.    Целевые    установки   имеют   хорошее   инструментальное   
обеспечение. В регионах развита инновационная инфраструктура, на их 
территориях    функционируют   практически   все   известные   виды   
технопарков   и   финансовых   институтов   развития  (технополисы,  
технологические  парки,  индустриальные  парки,  бизнес-инкубаторы,  
инвестиционно-венчурные фонды и др.).
    5. Ряд регионов в своих нормативных документах делает акцент на 
развитие  точек  (полюсов)  роста,  прежде всего – в обрабатывающей 
промышленности (авиастроение, транспортно-логистические комплексы), 
ориентированных  в  перспективе  на  интеграцию  в мировые системы. 
    6. В качестве инструментов инновационного развития складывается 
ориентация    на   создание   и   поддержку   кластеров,   особенно   
высокотехнологичных  (атомного, автомобильного, авиационного и др). 
    7.  В  качестве  эффективного  направления  называется создание 
территориальных  сетей  развития  взаимодействия  крупного и малого 
предпринимательства.   Основными   целями  таких  сетей  считаются:  
создание  информационного  поля для регионального крупного и малого 
бизнеса;  содействие  крупному  и  малому  бизнесу  в  установлении  
контактов  при  реализации  долгосрочных  проектов;  информирование  
бизнес-структур  о  проектах  развития малого предпринимательства и 
инновационной  деятельности,  реализуемых  региональными  органами;  
информирование    бизнес-структур   о   потенциальных   иностранных   
партнерах.

      3. Научно-технологический комплекс Воронежской области
     3.1 Тенденции развития научно-образовательных процессов в
                        Воронежской области

    3.1.1.    Эффективность    управления    научно-технологическим    
комплексом  зависит от региональных условий, в которых складываются 
отношения    между    высшей    школой,   научными   организациями,   
предприятиями  реального  и  финансового  секторов  экономики.  Для  
получения   теоретически   и   практически   значимых  результатов,  
характеризующих   состояние  научно-технологического  комплекса,  в  
настоящей   работе   используется   теоретико-методический  подход,  
включающий следующие основные позиции:
    1.   Состояние  и  динамика  научно-технологического  комплекса  
Воронежской  области  рассматривается  в  контексте  его развития в 
регионах  страны. Его слабые и сильные стороны оцениваются в рамках 
российского  регионального  социально-экономического  пространства.  
Необходимость   в   таком   подходе  вытекает  из  высокого  уровня  
обособленности       регионов       страны      от      общемировых      
научно-технологических  процессов  и  высокого уровня их (регионов) 
дифференциации  по  различным параметрам социально-экономического и 
научно-технологического развития.
    2.    Одним   из   существенных   требований   к   формированию   
информационного   массива   является   выбор  временного  интервала  
анализа.  Для  оценки  достаточно  длительных  процессов, к которым 
относится  развитие  научно-технологического  комплекса, минимально 
необходимым  является интервал в 8-10 лет, обеспечивающий получение 
индивидом  высшего,  послевузовского образования, некоторых научных 
результатов  и  включение  в  воспроизводственную систему региона в 
качестве  исследователя, руководителя или исполнителя, выполняющего 
функции, требующие высшего профессионального образования.
    Для   анализа   показателей   развития   научно-образовательной   
деятельности  в период с 2000 по 2010 гг. далее приводятся замеры в 
периоды  выхода  из  системного  кризиса  1990-х  годов  (2000 г.); 
окончания  подъема (2007 г.), выхода из кризиса 2008-2009 гг. (2010 
г.).  Таким  образом,  анализ  осуществлен  на  11-летнем временном 
интервале.
    3.   В  качестве  инструментария  формирования  информационного  
массива        использована        виртуальная        кластеризация        
научно-образовательного пространства (теоретические основы заложены 
И. Манделем, М. Олдендерфером, Р. Блэшфилдом).
    Подбор  показателей  для  кластерного анализа осуществлен таким 
образом, чтобы они характеризовали состояние научно-образовательной 
системы  региона  и  результаты ее функционирования, реализуемые на 
выходе из системы и, соответственно, входе в смежные.
    4. Институциональная целостность научно-образовательной системы 
региона    может   характеризоваться   соотношением   значений   ее   
показателей в статическом и динамическом плане. В настоящем анализе 
выделены   показатели,  представленные  в  официальной  статистике.  
Расчет  произведен  по  80  регионам страны; по десяти показателям, 
характеризующим   научно-образовательную  деятельность  в  регионах  
(таблица 1).

                                                          Таблица 1
 Показатели научно-образовательной деятельности в регионах страны
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|  Показатели  |                     Наименование показателей                      |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      1       |Число   образовательных   учреждений   высшего    профессионального|
|              |образования (на начало учебного года) (ЧОУ ВПО)                    |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      2       |Численность   студентов    образовательных    учреждений    высшего|
|              |профессионального  образования  (на  начало  учебного  года;  тысяч|
|              |человек) (ЧСОУ ВПО)                                                |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      3       |Прием    студентов    в    образовательные    учреждения    высшего|
|              |профессионального образования (тысяч  человек) (ПСОУ ВПО)          |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      4       |Численность   студентов    образовательных    учреждений    высшего|
|              |профессионального образования на 10000 человек населения (на начало|
|              |учебного года; человек) (ЧСОУ ВПО/10000)                           |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      5       |Число организаций, выполнявших научные  исследования  и  разработки|
|              |(ЧОВНИиР)                                                          |
|——————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      6       |Численность   персонала,   занятого   научными   исследованиями   и|
|              |разработками (человек) (ЧПНИиР)                                    |
|—————————————-|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      7       |Численность исследователей с учеными степенями (человек) (ЧИсУС)   |
|—————————————-|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      8       |Внутренние затраты на научные исследования и  разработки (тыс.руб.)|
|              |(ВЗнНИиР)                                                          |
|—————————————-|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|      9       |Число созданных передовых производственных технологий (ЧСППТ)      |
|—————————————-|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     10       |Число используемых передовых производственных технологий (ЧИППТ)   |
|—————————————-|———————————————————————————————————————————————————————————————————|

    5.  На  основании  избранных  показателей  анализа  выделены  5  
кластеров  и  произведено  их ранжирование: лучший по сумме средних 
значений  показателей,  на основании которых сформированы кластеры, 
обозначен    «А»,    остальные   занимают   позиции   в   следующей   
последовательности – «Б», «В», «Г», «Д».
    Распределение   значений   показателей   научно-образовательных   
кластеров в 2000 г. представлено в таблице 2.

                                                          Таблица 2

      Кластеры научно-образовательной деятельности в 2000 г.
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
| Показатели |  Кластер А   |  Кластер Б   |  Кластер В   |  Кластер Г   | Кластер Д |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     1      |   1,000000   |   0,195628   |   0,091635   |   0,044171   | 0,028209  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     2      |   1,000000   |   0,196412   |   0,105584   |   0,047340   | 0,025989  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     3      |   1,000000   |   0,209302   |   0,116795   |   0,050984   | 0,026737  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     4      |   1,000000   |   0,444884   |   0,395438   |   0,351599   | 0,220239  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     5      |   1,000000   |   0,222933   |   0,077856   |   0,023475   | 0,022408  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     6      |   1,000000   |   0,217209   |   0,041760   |   0,006760   | 0,011234  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     7      |   1,000000   |   0,116413   |   0,023127   |   0,005681   | 0,004870  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     8      |   1,000000   |   0,221117   |   0,037608   |   0,006111   | 0,009073  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     9      |   1,000000   |   0,439316   |   0,094017   |   0,014245   | 0,030261  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     10     |   0,955805   |   0,503895   |   0,224681   |   0,030883   | 0,043523  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|   Сумма    |   9,955805   |   2,767109   |   1,208502   |   0,581248   | 0,422543  |
|  значений  |              |              |              |              |           |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|

    3.1.2. Анализ показал следующие результаты
    Воронежская   область   входила   в   кластер  «В»,  включающий  
тринадцать  регионов: республики Башкортостан, Татарстан, Удмуртию; 
Пермский край; Воронежскую, Волгоградскую, Ростовскую, Саратовскую, 
Тюменскую,  Челябинскую,  Новосибирскую,  Омскую,  Томскую области. 
    Достаточно сильны позиции кластера по показателям: «численность 
студентов   образовательных  учреждений  высшего  профессионального  
образования на 10000 человек населения» (№ 4) и «число используемых 
передовых производственных технологий» (№ 10).
    Наиболее  слабые  показатели: «число образовательных учреждений 
высшего   профессионального   образования»   (№   1);  «численность  
персонала,  занятого научными исследованиями и разработками» (№ 6); 
«численность исследователей с учеными степенями» (№ 7); «внутренние 
затраты  на  научные  исследования  и  разработки»  (№  8);  «число  
созданных передовых производственных технологий» (№ 9).
    Таким   образом,  можно  говорить  о  наличии  трех  выраженных  
диспропорциях  в  научно-образовательном  комплексе  кластера  «В»:  
    -  более  высокий  уровень  использования  технологий,  чем  их  
создания;
    -  низкая  численность  персонала,  занятого  исследованиями  и  
разработками,    исследователей    с    учеными    степенями,    не    
соответствующая   высоким  позициям  в  формировании  студенческого  
контингента;
    -  существенные различия показателей, отражающие низкий уровень 
использования  студенческого  контингента в научных исследованиях и 
недостаточное финансирование их потенциала.
    Значения показателей кластеров в 2007 г. представлены в таблице 
3.

                                                          Таблица 3

     Кластеры научно-образовательной деятельности в 2007 году

|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
| Показатели |  Кластер А   |  Кластер Б   |  Кластер В   |  Кластер Г   |  Кластер Д  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     1      |   1,000000   |   0,168972   |   0,083286   |   0,032869   |  0,012545   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     2      |   1,000000   |   0,195490   |   0,119441   |   0,047864   |  0,017880   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     3      |   1,000000   |   0,204406   |   0,129572   |   0,052090   |  0,020083   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     4      |   1,000000   |   0,458333   |   0,440191   |   0,366239   |  0,246689   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     5      |   1,000000   |   0,272129   |   0,079375   |   0,028866   |  0,014822   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     6      |   1,000000   |   0,234476   |   0,043813   |   0,011793   |  0,004124   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     7      |   1,000000   |   0,143112   |   0,019784   |   0,010023   |  0,004136   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     8      |   1,000000   |   0,195821   |   0,031198   |   0,008389   |  0,003138   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     9      |   1,000000   |   0,558943   |   0,105691   |   0,035730   |  0,011665   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|     10     |   0,663780   |   0,498708   |   0,100141   |   0,055170   |  0,017617   |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|
|   Сумма    |   9,663780   |   2,930390   |   1,152494   |   0,649032   |  0,352698   |
|  значений  |              |              |              |              |             |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|—————————————|

    Кластер   «В»,   в  составе  которого  сохранилась  Воронежская  
область, количественно увеличился (14 регионов) и несколько изменил 
свой  состав.  Из  кластера  выбыли:  республика Удмуртия, Пермский 
край,  Волгоградская  область,  ухудшившие  свои  позиции. В состав 
кластера   вошли:  Самарская  область  (выбывшая  из  кластера  Б);  
Краснодарский,  Хабаровский,  Красноярский  края.  Состав  кластера  
достаточно  стабилен. Тем не менее, можно говорить о появлении ядра 
кластера и своеобразного «облака», периферии, образуемой регионами, 
входящими в кластер не во всех расчетных точках.
    Относительно  сильную  позицию  кластер  занимает по показателю 
«численность    студентов    образовательных   учреждений   высшего   
профессионального  образования  на 10000 человек населения» (0,44), 
по числу используемых передовых производственных технологий сильная 
позиция утрачена.
    Относительно  невысокий  уровень  (до  0,1)  сохранился по всем 
показателям,   выделенным   в   2000   г.:  «число  образовательных  
учреждений    высшего   профессионального   образования»   (№   1);   
«численность   персонала,   занятого   научными   исследованиями  и  
разработками»   (№   6);   «численность  исследователей  с  учеными  
степенями»  (№  7);  «внутренние  затраты на научные исследования и 
разработки»  (№  8);  «число  созданных  передовых производственных 
технологий» (№ 9).
    В  целом  положение  кластера  в  2007 году относительно лидера 
(г.Москва) несколько ухудшилось.
    В  достаточно благоприятном по экономической конъюнктуре 2010-м 
году   произошло   выравнивание   общего   состояния  кластеров  по  
совокупности  показателей,  характеризующих  научно-образовательное  
развитие (таблица 4).

                                                          Таблица 4
      Кластеры научно-образовательной деятельности в 2010 г.
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
| Показатели |  Кластер А   |  Кластер Б   |  Кластер В   |  Кластер Г   | Кластер Д |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     1      |   1,000000   |   0,159515   |   0,071642   |   0,029722   | 0,018897  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     2      |   1,000000   |   0,207452   |   0,117148   |   0,050022   | 0,032178  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     3      |   1,000000   |   0,223467   |   0,131258   |   0,056002   | 0,035925  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     4      |   1,000000   |   0,519041   |   0,464227   |   0,495344   | 0,325069  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     5      |   1,000000   |   0,261698   |   0,072638   |   0,026784   | 0,020916  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     6      |   1,000000   |   0,233546   |   0,043482   |   0,009599   | 0,005907  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     7      |   1,000000   |   0,127926   |   0,021994   |   0,007739   | 0,004824  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     8      |   1,000000   |   0,216287   |   0,030369   |   0,008027   | 0,004222  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     9      |   1,000000   |   0,343902   |   0,072195   |   0,016484   | 0,008969  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|     10     |   1,000000   |   0,551334   |   0,239355   |   0,052173   | 0,059586  |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|
|   Сумма    |  10,000000   |   2,844168   |   1,264308   |   0,751896   | 0,516494  |
|  значений  |              |              |              |              |           |
|————————————|——————————————|——————————————|——————————————|——————————————|———————————|

    Средний  по  уровню развития научно-образовательный кластер «В» 
сохранил  сформировавшееся  ранее  ядро  в  сокращенном  составе. В 
составе  ядра  определенно  закрепились  10  регионов: республики – 
Татарстан,   Башкортостан;   области   –  Воронежская,  Ростовская,  
Самарская,   Саратовская,  Тюменская,  Челябинская,  Новосибирская,  
Омская. Воронежская область заняла медианное положение в кластере с 
суммарным  значением средних нормированных показателей 1,277764 при 
среднем значении по кластеру 1,264308.
    Выбыли  из  состава  кластера  Красноярский, Хабаровский края и 
Томская   область.   Возвратились   в  состав  кластера  Удмуртская  
Республика  и  Пермский  край,  покинувшие его в 2007 году. Впервые 
заняли  позиции  в  кластере  «В»  Калужская  и  Тульская  области.  
Краснодарский  край,  не  входивший  в состав кластера в 2000 году, 
занял место в кластере «В», как и в 2007 году.
    Основные   характеристики   кластера  в  анализируемом  периоде  
демонстрирует рис. 1.

 Рис. 1 – Показатели научно-образовательной деятельности кластера
                    «В» в период 2000-2010 гг.

    Для    углубления    анализа    использован    второй   вариант   
кластеризации,   основанный   на   трех  важнейших  воспроизводимых  
ресурсах   –   основные   фонды,   функционирующая   рабочая   сила   
(среднегодовая   численность   занятых)   и  научно-образовательный  
потенциал    (сумма    нормированных    значений,   характеризующих   
научно-образовательную     деятельность).     Состав    показателей    
представлен  в  таблице 5. Ранги кластеров сохранены в том же виде, 
что  и  при  первом варианте кластеризации: «А1», «Б1», «В1», «Г1», 
«Д1».

                                                          Таблица 5
         Состав показателей ресурсного потенциала регионов
|————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
| Показатели |                     Наименование показателей                      |
|————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     11     |Стоимость основных фондов                                          |
|————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     12     |Среднегодовая численность занятых в экономике                      |
|————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     13     |Сумма нормированных показателей научно-образовательной деятельности|
|————————————|———————————————————————————————————————————————————————————————————|

    Анализ  данных  за  2000-2010  гг. показал существенное влияние 
научно-образовательного   потенциала   на   конфигурацию  кластеров  
ресурсного потенциала регионов.
    Позиции   регионов   в   кластере  В1  сохранились  практически  
неизменными  с  некоторым улучшением положения Воронежской области. 


Рис. 2 – Динамика показателей ресурсного потенциала кластера «В1» в
                       период 2000-2010 гг.

    Состав  кластера  «В1»  по  состоянию  на  2010 г.: Воронежская 
область,   Краснодарский   край,   Ростовская  область,  республики  
Башкортостан,  Татарстан,  Пермский  край,  Самарская, Саратовская, 
Тюменская,  Челябинская,  Новосибирская,  Омская,  Томская области. 
    Третий   вариант   кластеризации   предусматривает   расширение   
исходного  состава показателей (таблица 6) за счет включения в него 
показателей,   использованных   во  втором  варианте  кластеризации  
(стоимость  основных  фондов  и среднегодовая численность занятых). 
Ранги  кластеров  сохранены,  как  и  в предыдущих вариантах («А2», 
«Б2», «В2», «Г2», «Д2»).


                                                          Таблица 6

       Сводный состав показателей для кластеризации регионов
                                                                      
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
| Показатели |                      Наименование показателей                       |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     1      |Число образовательных учреждений высшего профессионального           |
|            |образования (единиц)                                                 |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     2      |Численность студентов образовательных учреждений высшего             |
|            |профессионального образования (тыс. чел)                             |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     3      |Прием студентов в образовательные учреждения высшего                 |
|            |профессионального образования (тыс. чел.)                            |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     4      |Численность студентов образовательных учреждений высшего             |
|            |профессионального образования на 10000 человек населения (человек)   |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     5      |Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки     |
|            |(единиц)                                                             |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     6      |Численность персонала, занятого научными исследованиями и            |
|            |разработками (чел.)                                                  |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     7      |Численность исследователей с учеными степенями (чел.)                |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     8      |Внутренние затраты на научные исследования и разработки (тыс.руб.)   |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     9      |Число созданных передовых производственных технологий (ед.)          |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     10     |Число используемых передовых производственных технологий (ед.)       |
|            |                                                                     |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     11     |Стоимость основных фондов (на конец года; по полной учетной стоимости|
|            |(млн. руб.)                                                          |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|
|     12     |Среднегодовая численность занятых в экономике (тыс.чел.).            |
|————————————|—————————————————————————————————————————————————————————————————————|

    Как  показано  на  рисунке  3,  наиболее  успешно  шло развитие 
кластера «В2» по «численности студентов на 10000 человек населения» 
(рост  показателя  на  протяжении  всего  периода  2000-2010  гг.);  
заметно  улучшение  по  «общей численности студентов» и их приему в 
вузы. Иначе говоря, в регионах кластера «В2» происходит активизация 
институциональной группы «население».

Рис. 3 – Динамика показателей научно-образовательного и ресурсного
         потенциалов кластера «В2» в период 2000-2010 гг.
         
    Скачкообразно изменялось положение кластера по «числу созданных 
передовых  технологий»  (рост  в период благоприятной экономической 
конъюнктуры  и  падение  до  уровня  2000-го  года  в посткризисный 
период).  Менее  выражена,  но  заметна  эта  тенденция в изменении 
численности занятых в экономике.
    Явно  выражено  ухудшение положения кластера «В2» по «стоимости 
основных   фондов»   вне  зависимости  от  состояния  экономической  
конъюнктуры.
    Выделенные   нами   в   качестве  ядра  научно-образовательного  
кластера   10   регионов   (Татарстан,   Башкортостан;   области  –  
Воронежская,   Ростовская,   Самарская,   Саратовская,   Тюменская,   
Челябинская,  Новосибирская,  Омская)  входят  в  кластер  при всех 
использованных нами вариантах кластеризации.

                                                          Таблица 7

  Динамика показателей экономического развития институциональных
                   подсистем Воронежской области
                                                                      
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|        Показатели         |         |   Годы    |           |Темп роста,|            |
|                           |         |           |           |     %     |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|                           |  2000   |   2007    |   2010    | 2007/2000 | 2010/2000  |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|Индекс             развития|  0,746  |   0,785   |   0,702   |   105,2   |    94,1    |
|человеческого    потенциала|         |           |           |           |            |
|(далее – ИРЧП)             |         |           |           |           |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|Валовой        региональный| 49523,9 | 222811,9  | 328770,8  |   449,9   |   663,9    |
|продукт (далее – ВРП) (млн.|         |           |           |           |            |
|руб.)                      |         |           |           |           |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|Доходы   консолидированного| 6323,1  |  41297,2  |  71235,3  |   653,1   |   1126,6   |
|бюджета (млн. руб.)        |         |           |           |           |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|Доходы              бизнеса|  3094   |   10847   |   2830    |   350,6   |    91,5    |
|(сальдированный  финансовый|         |           |           |           |            |
|результат) (млн. руб.)     |         |           |           |           |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|
|Доходы   населения    (млн.|43365,64 | 234167,68 | 388985,00 |   539,9   |   896,9    |
|руб.)                      |         |           |           |           |            |
|———————————————————————————|—————————|———————————|———————————|———————————|————————————|

    Воронежская  область  представляет  средний  по уровню развития 
научно-образовательный кластер «В».
    Обращает   на   себя   внимание   сильная  разбалансированность  
экономического и институционального развития региона. Прежде всего, 
необходимо  отметить  снижение  интегрального  показателя  (ИРЧП) в 
анализируемом периоде на 6 %.
    Экономический  рост,  свойственный  Воронежской области, хотя и 
ниже,  чем  в регионах, представляющих кластеры «А» и «Б», довольно 
высок (ВРП вырос в 6,6 раза).
    Текущее  экономическое  положение  населения улучшилось: доходы 
выросли  в 9 раз, в том числе за период 2007-2010 гг. – в 1,7 раза. 
    Ухудшилось  положение  бизнеса  в регионе – после более чем 3-х 
кратного  роста  его доходов в 2000-2007 гг. в период 2007-2010 гг. 
они уменьшились в 3,8 раза.
    Интенсивным   и   устойчивым   ростом   характеризуются  доходы  
консолидированного  бюджета: за 2000-2007 гг. они увеличились в 6,5 
раза, в целом за 2000-2010 гг. – в 11 раз.
    Экономический  рост институциональных подсистем регионов группы 
«В»  неравномерен:  наибольшая  динамика  свойственна  государству,  
несколько меньше – у населения, бизнес имеет отрицательную динамику 
доходов.  Экономический  рост,  выраженный  в  ВРП,  сопровождается  
ухудшением его институционализации (падение значений ИРЧП).
    В   общеобразовательных  учреждениях,  а  также  в  учреждениях  
начального  и  среднего  профессионального  образования Воронежской 
области  число  учащихся  стабильно снижается. Напротив, количество 
студентов  вузов,  аспирантов  и  докторантов  в  области возросло. 
    В  Воронежской  области  сохранилась  высокая ориентированность 
населения  на  получение высшего образования, о чем свидетельствует 
динамичный  рост  количества  вузов.  Так,  на  территории  области  
функционируют  22  учебных заведения, реализующих программы высшего 
профессионального  образования,  в  том  числе 17 государственных и 
муниципальных   учреждений   и  5  негосударственных  вузов.  Число  
государственных  вузов  увеличилось  с  14 в 2005 году до 17 в 2009 
году, количество негосударственных – сохранилось на прежнем уровне. 
По  числу высших учебных заведений Воронежская область занимает 3-е 
место  среди  18  регионов  в Центральном федеральном округе (после 
Москвы и Московской области).
    Имеют   место   существенные   расхождения  в  динамике  спроса  
населения  и объема государственного заказа – спрос населения более 
динамичен.  Отчасти  растущий спрос удовлетворяется предоставлением 
услуг негосударственными учебными заведениями.
    Как следствие, негосударственные вузы характеризуются еще более 
динамичным ростом численности студентов.
    Численность  студентов  вузов  в  расчете на 10 тысяч человек в 
Воронежской  области составляет 612 человек (8 место по РФ и третье 
по  ЦФО).  По Центральному федеральному округу выше этот показатель 
только  в  столице  России  (1213 человек) и в Курской области (638 
человек).  Общероссийский  показатель  —  523  человека  на  10 000 
населения.
    Численность   студентов  вузов  на  10  000  человек  населения  
практически  в  2  раза  выше, чем в начале 2000-х годов (612 и 316 
человек    соответственно).    При   этом   число   обучающихся   в   
государственных  вузах  на  10 000 населения составило 505 человек, 
что  в  1,7  раза больше чем в 2000 году (304 человека). Количество 
студентов  негосударственных  вузов  на  10  000  человек населения 
увеличилось в 9 раз (с 12 до 107 человек).
    Для  оценки  состояния  и  динамики  инновационных  процессов в 
Воронежской области, как и в случае оценки, научно-образовательного 
комплекса  региона,  использован  метод кластерного анализа. Анализ 
призван выявить положение Воронежской области по характеру и уровню 
развития  инновационных процессов, определить сходные с ней регионы 
и характеризующие их черты.
    1.  В процессе исследования выделены показатели, представленные 
в   официальной  статистике  по  78  регионам,  имеющим  устойчивую  
статистическую  базу, характеризующую их социально-экономическое, в 
том числе и инновационное развитие.
    2.  В  процессе  исследования выделено одиннадцать показателей, 
позволяющих   оценить   инновационное   развитие   с  точки  зрения  
используемых    ресурсов,   а   также   результатов   инновационной   
деятельности (таблица 8).

                                                          Таблица 8

            Показатели инновационного развития регионов

|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|  Номер   |                   Название показателя                   |  Единицы   |
|показателя|                                                         | измерения  |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    1     |Число организаций, выполняющих исследования и разработки |   Единиц   |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    2     |Численность персонала, занятого исследованиями и         |  Человек   |
|          |разработками                                             |            |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    3     |Внутренние затраты на исследования и разработки          |Млн. рублей |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    4     |Численность исследователей с учеными степенями           |  Человек   |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    5     |Число созданных передовых производственных технологий    |   Единиц   |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    6     |Число использованных передовых производственных          |   Единиц   |
|          |технологий                                               |            |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    7     |Число организаций, осуществляющих инновационную          |   Единиц   |
|          |деятельность                                             |            |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    8     |Удельный вес организаций, осуществляющих инновационную   |  Проценты  |
|          |деятельность                                             |            |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    9     |Затраты на технологические инновации                     |Тыс. рублей |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    10    |Объем инновационных товаров, работ, услуг                |Млн. рублей |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|
|    11    |Объем инновационных товаров, работ, услуг                |  Проценты  |
|——————————|—————————————————————————————————————————————————————————|————————————|

    Учитывая    разную   размерность   анализируемых   показателей,   
произведено их нормирование по формуле:

    (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 из выборки и конфигурации 
кластеров  в  2007  г.  (таблица  9,  рис.  4)  получили изменения. 

                                                          Таблица 9

        Деление регионов РФ по трем кластерам (2007 г., без
        регионов-лидеров с исключением показателей 7 и 8).
                                                                      
|—————————————————|————————————————|—————————————————|———————————————————————|
|   Средние по    |                |    Кластеры     |                       |
|   параметрам    |                |                 |                       |
|—————————————————|————————————————|—————————————————|———————————————————————|
|                 |   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,|3, 4, 6, 17, 35, 38, |
|                  |                  |        65        | 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).

                                                         Таблица 10

          Деление регионов РФ по трем кластерам (2010 г.)

|——————————————|————————————————————|——————————————————|————————————————|
|  Средние по  |                    |     Кластеры     |                |
|  параметрам  |                    |                  |                |
|——————————————|————————————————————|——————————————————|————————————————|
|              |     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,  | 15, 17, 36, 38,  |  49 регионов   |
|              |40, 52, 63, 64, 66, |      42, 53      |                |
|              |       67, 68       |                  |                |
|——————————————|————————————————————|——————————————————|————————————————|
|    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. 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   области   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   согласно   
приоритетным направлениям научно-технологического развития региона, 
определенным    Экспертным    Советом    по   разработке   Прогноза   
научно-технологического развития Воронежской области до 2030 года в 
соответствии  с постановлением правительства Воронежской области от 
04.04.2013 № 292.
    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   
производитель   ности   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.
    Развитие    традиционных   технологий   на   машиностроительных   
предприятиях    региона    будет    осуществляться   по   следующим   
направлениям:
    - в сфере проектирования новой техники – применение современных 
СЛБ-систем   «сквозного»   проектирования  изделий,  обеспечивающих  
переход к новому «цифровому» производству в машиностроении;
    -  в сфере раскроя заготовок из металлопроката (листа, профиля, 
прутка, трубы) – применение установок лазерной и плазменной резки с 
числовым   программным   устройством   (далее  –  ЧПУ),  раскройных  
фрезерных  станков  с  ЧПУ, в том числе для пакетного фрезерования, 
применение   автоматического   листоправильного  и  листозачистного  
оборудова  ния,  что позволит повысить КИМ и скорость производства, 
уменьшить   объём   слесарных   операций  и  избавиться  от  ручных  
разметочных операций;
    - в сфере литья – использование высокоточных методов (литьё под 
давлением, литьё в постоянные металлические формы - кокили, литьё в 
корковые оболочковые формы, центробежное литьё), рост автоматизации 
и механизации процессов литья;
    -  в  сфере объёмной кузнечной обработки - применение прессов с 
ЧПУ,  снижение удельного веса процессов свободной ковки и штамповки 
на молотах;
    -   в   сфере   формообразования   и   обработки   деталей   из   
металлопроката   -   применение  координатно-револьверных  прессов,  
листогибочных  прессов  и  трубогибочных  станков  с ЧПУ, фрезерных 
обрабатывающих  центров,  токарно  - давильных, раскатных станков с 
ЧПУ, постепенный отказ от использования штамповой оснастки;
    -  в сфере механообработки объёмных деталей - применение гибких 
производственных  модулей  и  систем на основе использования точных 
многокоординатных обрабатывающих центров, применение быстрорежущего 
сборного инструмента;
    -  в  сфере прочих методов обработки - применение технологий по 
верхностного   упрочнения   материалов   (термо-,  виброупрочнение,  
нанесение покрытий, ультразвуковые методы обработки);
    -  в  сфере  контроля  деталей  -  применение многокоординатных 
координатно-измерительных  машин  на основе лазерных или оптических 
технологий,  выполнение  автоматического контроля на обрабатывающих 
центрах без снятия изделий со станка;
    -  в  сфере  покраски  -  рост  уровня  автоматизации  за  счёт  
применения   современных  автоматизированных  окрасочных  камер.  В  
качестве    новых   прорывных   технологий   машиностроения   будут   
внедряться:
    - технологии изготовления оснастки из полимерных композиционных 
материалов  для  формообразования  деталей, изготавливаемых методом 
вакуум-автоклавного формования;
    -    технологии    стереолитографии    и   лазерного   спекания   
металлических  и  полимерных порошков, используемые для быстрого (в 
один  переход)  изготов  ления  готовых  деталей  сложной  формы  с  
требуемыми параметрами качества, а также прототипов, используемых в 
конструкторском проектировании новых изделий;
    -    технологии    стереолитографии   и   лазерного   спекания,   
используемые при изготовлении мастер-моделей для точного модельного 
литья.
    4.1.2. Оборонно-промышленный комплекс
    Научно-технологическое      развитие     оборонно-промышленного     
комплекса Воронежской области связано с разработкой:
    -  электроракетного  двигателя  для  межорбитальных  буксиров и 
межпланетных полетов;
    -  энергоустановок с использованием водородных технологий;
    - жидкостные ракетные двигатели (далее – ЖРД) для перспективных 
ракетоносителей тяжелого и сверхтяжелого классов;
    -  ЖРД для многоразового космического комплекса, в том числе на 
компонентах топлива «кислород-метан»;
    -  технологии  изготовления  рабочего  колеса  газовой  турбины  
турбонасосного   агрегата,  стойкого  к  возгоранию  при  работе  в  
окислительном газе, в том числе с применением наноструктурированных 
многофункциональных покрытий;
    -  будущего поколения средств и систем радиосвязи - когнитивное 
(«умное»)   радио.   Его  основным  отличительным  качеством  будет  
способность   к  наблюдению  за  радиоэлектронной  обстановкой,  ее  
анализу   и   автоматическому   управлению  параметрами  радиосвязи  
(рабочие  частоты, виды сигналов, режимы передачи и т.д.) адаптивно 
к радиоэлектронной обстановке;
    -  электронной  компонентной  базы,  в  том числе с применением 
технологий   3D-корпусирования,  ориентированной  на  применение  в  
профессиональной    радиоэлектронной   аппаратуре   (энергетическое   
оборудование,    телекоммуникационное   оборудование,   медицинская   
электроника,   промышленная   электроника,   системы  безопасности,  
автомобильная    электроника)    и   специальной   радиоэлектронной   
аппаратуре    (для    современных    систем   вооружения,   атомной   
промышленности, космической отрасли);
    -  конкурентоспособного электротехнического оборудования нового 
поколения  для  изделий и комплексов вооружения и военной техники и 
космических  аппаратов  с  повышенными в 5-10 раз функциональными и 
ресурсными  возможностями  при  ранее  недостижимых быстродействии, 
точности   и   динамических   критериях   на  основе  отечественной  
электромеханики, цифровых технологий механотроники (в т.ч. cледящих 
электроприводов  и  агрегатов на их основе; высокоресурсных шаговых 
микроприводов;   серводвижителей   прямого  линейного  перемещения;  
интегрированных   бесколлекторных  двигателей  постоянного  тока  с  
длительным   рабочим   режимом   в   условиях   глубокого  вакуума,  
многофункциональных      электроприводов      с     широкоформатным     
микропроцессорным управлением).
    4.1.3. Информационные технологии и связь
    Научно-технологическое развитие экономики Воронежской области в 
сфере  информационных  технологий  и  связи будет осуществляться по 
следующим основным направлениям:
    1) «Облачные вычисления».
    Концепция    облачных   вычислений   предлагает   пользователям   
совершенно  новые  возможности: ограниченные в ресурсах ИТ-компании 
могут  позволить  себе пользоваться бизнес-приложениями и почтовыми 
серверами,  обладая  при  этом  только  доступом к интернету. Cloud 
Computing  позволит  свести  затраты  на  модернизацию  и поддержку 
сложной  ИТ-инфраструктуры  к  обычной оплате “подписки” на услугу. 
    2) «Большие данные».
    В  «большие  данные» входят: сбор, хранение, обработка и анализ 
очень  больших объемов данных из различных источников, для работы с 
которыми  недостаточно возможностей традиционных систем баз данных. 
    Методы и техники анализа, применимые к большим объемам данных:
    -  методы  класса  Data Mining: обучение ассоциативным правилам 
(англ.    association   rule   learning),   классификация   (методы   
категоризации новых данных на основе принципов, ранее применённых к 
уже  имеющимся  данным),  кластерный  анализ, регрессионный анализ; 
    -  краудсорсинг  –  категоризация  и  обогащение  данных силами 
широкого,  неопределённого  круга  лиц,  привлечённых  на основании 
публичной оферты, без вступления в трудовые отношения;
    -  смешение  и  интеграция  данных  – набор техник, позволяющих 
интегрировать  разнородные  данные  из разнообразных источников для 
возможности глубинного анализа.
    В  качестве  примеров  таких  техник,  составляющих  этот класс 
методов приводятся:
    -  цифровая обработка сигналов и обработка естественного языка; 
машинное  обучение,  включая  обучение  с учителем и без учителя, а 
также  использование  моделей,  построенных на базе статистического 
анализа  или машинного обучения для получения комплексных прогнозов 
на основе базовых статистических данных;
    -  искусственные нейронные сети, сетевой анализ, оптимизация, в 
том числе, генетические алгоритмы;
    -  распознавание образов;
    -  прогнозная аналитика;
    -  имитационное моделирование;
    -  пространственный  анализ  (англ.  Spatial  analysis) – класс 
методов,     использующих    топологическую,    геометрическую    и    
географическую информацию в данных;
    -  статистический анализ;
    -  визуализация аналитических данных – представление информации 
в   виде   рисунков,   диаграмм,   с  использованием  интерактивных  
возможностей  и  анимации  как для получения результатов, так и для 
использования  в  качестве исходных данных для дальнейшего анализа. 
    3) «Интернет вещей».
    Существующая  и создаваемая телекоммуникационная инфраструктура 
будет применяться для развертывания вычислительных сетей физических 
объектов   («вещей»),   оснащённых   встроенными  технологиями  для  
взаимодействия   друг  с  другом  или  с  внешней  средой  (включая  
объединение   в  сети  средств  измерения,  средств  идентификации,  
построение  систем  межмашинного взаимодействия). Организация таких 
сетей перестроит экономические и общественные процессы, исключив из 
части действий и операций необходимость участия человека.
    4) «Цифровое производство».
    Цифровое   производство   –   это   концепция   технологической   
подготовки  производства  в  единой  виртуальной  среде  с  помощью  
инструментов     планирования,     проверки     и     моделирования     
производственных  процессов. Включает в себя: новые бизнес-процессы 
технологических  служб  предприятия (а в ряде случаев и технических 
служб);  программное  обеспечение,  позволяющее  реализовать  новые  
бизнес-процессы.
    5) «Электронная мобильность».
    Ускоренному   развитию   подвергнутся  программные  технологии:  
организации  и  систематизации  контента;  доставки  и отслеживания 
контента;  искусственного интеллекта; параллельной и распределенной 
обработки данных; ведения регламентированных процессов в интернете; 
организации   совместной   работы   (collaboration)  и  виртуальных  
сообществ   (community);   моделирования  и  прикладные  приложения  
информационных технологий; семантические и ассоциативно-адаптивные; 
когнитивные;    основывающиеся   на   новых   физических   методах;   
интерфейсов  «человек-объект  искусственного  интеллекта»,  включая  
системы   распознавания   и   реакции;   сервисные   информационные   
технологии,   базирующиеся  на  высокопроизводительных  системах  с  
элементами  искусственного  интеллекта,  действующие во всех сферах 
деятельности  человека;  роботов  и  нанороботов,  био- и квантовые 
вычислительные системы.
    6) «Кибербезопасность».
    Кибербезопасность  –  это  набор  средств,  стратегии, принципы 
обеспечения   безопасности,   гарантии   безопасности,  руководящие  
принципы,  подходы к управлению рисками, действия, профессиональная 
подготовка,  практический  опыт,  страхование и технологии, которые 
могут быть использованы для защиты киберсреды, ресурсов организации 
и   пользователя.   Ресурсы  организации  и  пользователя  включают  
подсоединенные  компьютерные  устройства, персонал, инфраструктуру, 
приложения,   услуги,   системы  электросвязи  и  всю  совокупность  
переданной    и/или    сохраненной    информации    в   киберсреде.   
Кибербезопасность состоит в попытке достижения и сохранения свойств 
безопасности  у ресурсов организации или пользователя, направленных 
против  соответствующих  угроз  безопасности  в  киберсреде.  Общие  
задачи  обеспечения  безопасности  включают следующее: доступность; 
целостность, которая может включать аутентичность и неотказуемость; 
конфиденциальность.
    7) «Конвергенция».
    Внедрение   стандарта   универсальной   платформы   электронных   
коммуникаций  для передачи мультимедийного 3D контента и приложений 
виртуальной   реальности,   объединяющей  возможности  спутниковых,  
эфирных и оптоволоконных информационно-коммуникационных технологий, 
после  приобретет  новое  качество,  за  счет  конвергентных NBIC – 
конвергенции  (NBIC=Nano+Bio+Info+Cognitive).  Проникновение  сетей  
когнитивного  радио  и беспроводного ШПД с СПД более 1 Гбит/с может 
быть   почти   полным   в  городах  и  вдоль  главных  транспортных  
магистралей   в  густонаселенных  регионах,  приблизившись  в  этом  
отношении к нынешним сетям GSM.
    4.1.4. Химия и нефтехимия
    Научно-технологическое  развитие химии и нефтехимии связывается 
с использованием:
    -  технологий  современных  каучуков  с  улучшенным  комплексом  
характеристик  для  применения  в шинной и военной промышленностях, 
производстве резинотехнических изделий (РТИ);
    -   технологии   производства   термоэластопластов  и  каучуков  
растворной полимеризации;
    -   технологии  безводной  дегазации  в  производство  каучуков  
растворной полимеризации;
    -  технологий производства новых антираковых препаратов;
    -   технологии   модернизации   наноструктурных  каталитических  
систем;
     -  технологии высокотемпературной очистки газов;
    -  технологии, обеспечивающей интенсификацию гидродинамических, 
тепло- и массообменных процессов;
    -     технологий    производства    органических    соединений,    
высокомолекулярных  соединений на основе биоресурсов, экологической 
биотехнологии    и    производства    наполненных    полимеров    и    
резино-технических изделий.
    4.1.5. АПК и пищевая промышленность
    Научно-технологическое   развитие   растениеводства  связано  с  
внедрением ресурсосберегающих технологий:
    -  Mini-till (минимальная обработка почвы).
    Обеспечивает  снижение энергетических и финансовых затрат путем 
уменьшения  числа  и  приемов  в  одном рабочем процессе, используя 
комбинированную широкозахватную технику;
    -  No-till (нулевая технология).
    Не предусматривает механической обработки почвы. Так называемый 
«прямой   высев»   проводят   специальными  стерневыми  сеялками  в  
необработанную  почву,  а  для  борьбы  с  сорняками,  болезнями  и  
вредителями  используют пестициды. К эффектам ее применения следует 
отнести: уменьшение затрат труда в 2,5 раза и финансовых ресурсов в 
2  раза  благодаря  отказу  от  многих операций по обработке почвы; 
обеспечение  стабильности урожая, особенно в сухие годы и в зонах с 
недостаточным   увлажнением,   поскольку   обеспечивается   большее   
накопление  и  сохранение  влаги  и  питательных  веществ  в почве; 
улучшение экологии; повышение плодородия почвы;
    -  Strip-till (полосное вспахивание).
    Система  полосной  обработки почвы с внесением сухих или жидких 
удобрений  на  15-20  см и посева пропашных культур (соя, кукуруза, 
подсолнечник,   сахарная  свекла)  в  эти  полосы.  Эта  технология  
позволяет   вносить  удобрения  полосами  непосредственно  в  место  
развития   корневой  системы.  Междурядье  не  обрабатывается,  оно  
покрыто мульчей из растительных остатков;
    -  ГИС-технологии.
    Геоинформационная  система  (ГИС)  представляет  собой  систему  
компьютерного     программного    обеспечения,    которая    служит    
универсальным  инструментом  сбора,  хранения, обработки, анализа и 
представления  информации в различной форме (преимущественно в виде 
карт, таблиц и графиков).
    Внедрение    ГИС-технологий    предусматривает    использование    
технологий     глобального     позиционирования,     дистанционного     
зондирования,  картирования  урожайности,  переменного нормирования 
внесения химикатов и др. Использование ГИС требует больших вложений 
в  покупку  программного  обеспечения, оборудования, цифровых карт, 
обучения   кадров   и  реорганизацию  всех  этапов  производства  и  
управления.  Такие  технологии  позволяют  учитывать неоднородность 
участков    каждого    поля   по   рельефу,   почвенному   покрову,   
агрохимическому  содержанию  и  подразумевают  применение на каждом 
участке    поля    разных   агротехнологий.   Применяя   их   можно   
дифференцированно   использовать  различные  средства  производства  
(семена,   удобрения,   пестициды,   орошение)   в  зависимости  от  
складывающихся  условий  поля  и  отдельного участка. Это позволяет 
оптимизировать   производственные  издержки  и  снизить  негативное  
воздействие на окружающую среду.
    Научно-технологическое   развитие   животноводства   связано  с  
внедрением следующих технологий:
    1)   Прогрессивных   и  инновационных  технологий  производства  
говядины в молочном и мясном скотоводстве:
    - агротехнологий, обеспечивающих производство бобовых культур и 
бобово-злаковых  смесей  в количестве 30-40% от общего производства 
вегетативных кормов;
    -   технологий,   обеспечивающих   производство   и   заготовку   
объемистых  кормов  с  содержанием  в 1 кг сухого вещества 0,85-1,0 
энергетических кормовых единиц (далее – ЭКЕ);
    -  технологии  производства силоса из целых растений кукурузы в 
фазе   восковой   спелости  зерна  с  использованием  биологических  
консервантов;
    -  технологии  нормированного  (по ЭКЕ) и детализированного (по 
комплексу   питательных   веществ)   кормления   в  зависимости  от  
половозрастных   и   производственных   групп  скота  и  уровня  их  
продуктивности;
    -  технологии  выращивания,  доращивания и откорма молодняка на 
промышленной  основе с комплексной автоматизацией, компьютеризацией 
всех технологических операций.
    2)   Прогрессивных   и  инновационных  технологий  производства  
свинины:
    -  в  кормопроизводстве  –  выращивание зернобобовых культур по 
интенсивным технологиям;
    -    в   кормоприготовлении   –   производство   полнорационных   
комбикормов,  заменителей цельного молока, престартеров, стартеров, 
белковых  минерально-витаминных добавок, премиксов и композиционных 
добавок;
    -   в  кормоиспользовании  –  самокормление  с  полнорационными  
комбикормами со свободным доступом к кормушкам;
    - в кормлении – использование детализированных норм кормления в 
соответствии   с   физиологическим   состоянием  и  продуктивностью  
животных;
    -   в  содержании  –  трехфазная  технология  с  мелкогрупповым  
содержанием  на  щелевых полах; ранний отъем поросят; автоматизация 
технологических процессов;
    -    в   селекционно-племенной   работе   –   совершенствование   
отечественных мясных пород, межпородная и межлинейная гибридизация; 
создание селекционных центров;
    -  в  организации  производства – внедрение миниферм для личных 
подсобных  хозяйств  (5-10  свиноматок), модулей для К(Ф)Х (100-200 
свиноматок)   и  комплексов  для  сельскохозяйственных  организаций  
(500-1000  свиноматок); межхозяйственная кооперация в переработке и 
реализации свинины;
    -  в  информационном  обеспечении  –  компьютеризация  основных  
производственных процессов.
    3) Прогрессивных и инновационных технологий в птицеводстве:
    - селекционно-племенные технологии и программы, направленные на 
совершенствование продуктивных качеств птицы; создание новых пород, 
линий  и  кроссов  всех  видов  сельскохозяйственной  птицы мясного 
направления; межпородная гибридизация;
    -  интенсивное промышленное выращивание на мясо молодняка птицы 
мясных кроссов;
    -  технология  прерывистого освещения помещений при выращивании 
молодняка мясных пород;
    -  технологии  регулирования энергетического обмена в организме 
молодняка птицы и повышение ее резистентности;
    -  безотходная  технология переработки продукции и биоконверсия 
отходов  производства;  высокотемпературная сушка и обеззараживание 
помета.
    Научно-технологическое  развитие пищевой промышленности связано 
с внедрением:
    -   технологий   получения   экологически   безопасных  пищевых  
продуктов      питания     нового     поколения     массового     и     
лечебно-профилактического    назначения    с   учетом   современных   
медико-биологических требований;
    -  технологий основных и вспомогательных пищевых компонентов;
    -  технологий  пищевых  продуктов  с  использованием добавок из 
нетрадиционного и дешевого сырья;
    -   технологий   пищевых   продуктов  на  основе  использования  
вторичных и побочных продуктов;
    -        ресурсосберегающих        технологий       переработки       
сельскохозяйственного сырья на базе новых физических, биохимических 
и микробиологических методов обработки;
    -  технологий  утилизации  отходов пищевых и микробиологических 
производств  в  других  отраслях  промышленности с целью экономии и 
высвобождения пищевого сырья;
    -  технологий диетических, лечебно-профилактических продуктов и 
продуктов детского питания нового поколения;
    - технологий производства ферментных препаратов, ароматизаторов 
и пищевых кислот на базе биоконверсии сельскохозяйственного сырья и 
использования методов мутагенеза и генной инженерии.