Контрольная «Задание для аттестационной работы 1.»,
Региональное управление в Нижнем Новгороде

Задание для аттестационной работы 1. 1. Оцените инновационное развитие федеральных округов (ФО) РФ, применив приведенную ниже методику. 2. Проанализируйте полученные результаты расчетов. 3. Классифицируйте метод исследования региона. На основании трех методик — суммы мест, метода «Паттерн» и метода многомерной средней — проанализируйте особенности инновационного развития ФО страны и одновременно проверьте полученные результаты на релевантность, сопоставив полученные результаты. По последнему календарному году сгруппируйте в таблицу по девяти федеральным округам девять показателей (по данным Росстата), в наибольшей степени отражающих результаты инновационных процессов на территории страны (табл. 1.1): X1 — валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, тыс. руб.; X2 — количество выданных патентов на полезные модели, ед.; X3 — виды интеллектуальной собственности за 2019 г., ед.; X4 — розничный товарооборот на душу населения, руб.; X5 — объем платных услуг на душу населения, тыс. руб.; X6 — количество выданных патентов на изобретения, ед.; Х7 — инвестиции в основной капитал, млн. руб.; X8 — среднедушевой месячный доход населения, руб.; X9 — удельный вес занятого населения, %. В качестве второго шага в проведении дальнейших расчетов сформируйте таблицу, отражающую интегральную оценку инновационного развития федеральных округов методом суммы мест (табл. 1.2), и определите ранг каждого округа в общероссийском пространстве. Представленный в табл. 1.2 метод суммы мест имеет недостаток, выражающийся в том, что разница в один балл не всегда отражает объективные различия по исследуемой группе. Одновременно данная методика не предусматривает оценки весомости показателей на совокупное инновационное развитие территории. Следующий шаг исследования — проведение расчетов методом «Паттерн» (табл. 1.3). В основе данного метода лежит сопоставление частных параметров развития территории с наилучшим показателем по исследуемой группе. При этом расчет осуществляется как частное от деления индивидуального параметра (j) на лучший параметр по данной группе. Под j понимается значение показателя для каждого федерального округа (региона). Кроме того, данный метод дает представление об имеющемся разбросе показателей по каждому из представленных признаков. Метод многомерной средней (табл. 1.4) позволяет получить единый результат при сопоставлении региональных различий и одновременно сохраняет меру различий между анализируемыми территориями. Подобные расчеты позволят проводить более точный мониторинг социально-экономического развития, а, следовательно, осуществлять квалифицированное управление в соответствии с поставленными целями и задачами.