118
0
2
4
6
8
10
12
14
Малые
С редние Крупные
В се
Федеральное
обследование
Р егиональное
обследование
Рис. 5.9. Число приобратаемых новых технологий на 1000 работающих
Модель ССП предполагает и другие виды обработки и анализа информа-
ции. В частности, по каждой из проекций
ССП можно вычислить функцию
Ψ
i
,
определяющую
уровень инновационного развития системы в направлении,
соответствующем рассматриваемой проекции [127]:
,1
;
1
1
m
j
m
j
j
ij j
i
s ns
где
n
ij
– j-
й показатель
i-
й проекции, предварительно нормированный на еди-
ную безразмерную шкалу, в качестве которой обычно выбирают интервал
[0,1].;
s
j
–
рейтинг
– j-
го показателя;
m
число показателей в составе данной
составляющей инновационного потенциала региона.
Анализ функций Ψ
i
сам по себе интересен, так как дает возможность оце-
нить потенциал каждой проекции (обучение и развитие, внутренние бизнес-
процессы, клиенты, финансы, государственная поддержка, трансфер техноло-
гий по шкале от 0 до 1). При этом можно использовать следующую шкалу для
ранжирования индекса инновационного потенциала:
от 0 до 0,2 – крайне низкий потенциал;
от 0,2 до 0,4 – низкий потенциал;
от 0,4 до 0,6 – средний потенциал;
от 0,6 до 0,8 – достаточно высокий потенциал;
от 0,8 до 1 – очень высокий потенциал.
На рис. 5.10 приведен пример расчетов индексов инновационного развития
Нижегородского региона за 2004-2007 гг. по методике ССП [128].
Затем производится вычисление обобщенного индекса инновационного
потенциала региона как суммы инновационных потенциалов по всем проекци-
