CC BY
84
Б.А. Ахмадеев
ЭКСПЛИКАТИВНАЯ МОДЕЛЬ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ В ЭКОНОМИКЕ
В экономической литературе большое внимание уделяется внешним факторам-побудителям инновационной активности. К ним относятся стимулы, которые устанавливает государство в стратегических целях, а также отношения и связи между фирмами-агентами, участвующими в экономической деятельности в пределах территории. Помимо внешних факторов на инновационную активность оказывают воздействие и внутренние факторы. Это может быть поведенческий аспект внутри одной организации, где создаются или потенциально могут создаваться и внедряться инновации, личностные аспекты отдельных работников фирм-агентов. Проанализируем факторы, побуждающие фирмы-агенты или отдельные личности к созданию инноваций.
Экономические предпосылки инноваций
Рассмотрим инновационную деятельность с экономико-организационной точки зрения, а инновацию - как экономическую категорию и одновременно как результат инновационной деятельности, что отражает общие свойства, связи и отношения исследовательской и научно-конструкторской деятельности, а также производства и реализации нововведений, превращение инвестиций в новацию.
В постиндустриальном обществе инновационная стратегия является в большинстве случаев основополагающей для всех уровней управления и экономической деятельности, что относится как к малым инновационным предприятиям, так и к государствам и союзам (Европейский союз). Соответственно выделяют технологическую (с акцентом на роль НТП) и экономическую (с акцентом на рост рентабельности) концепции инноваций в предпринимательстве. Повышается актуальность институциональной концепции, базирующейся на анализе транзакционных издержек и сетевого взаимодействия субъектов предпринимательства.
Инновации в сфере предпринимательства определим как продукты научно-технической и иной творческой деятельности, обладающие характеристиками новизны и возможностью коммерциализации с целью получения дохода. Инновационная деятельность состоит в разработке, внедрении, производстве и коммерческой реализации инноваций, а также товаров и услуг, изготовленных с их использованием.
Основные этапы инновационной деятельности:
1) исследования и разработки;
2) передача инноваций в сферу производства, управления, образования, культуры, искусства;
58
3) реализация инноваций, производство продукции на основе их использования и получение дохода.
Последний этап характеризуется вовлечением различных групп субъектов инновационной деятельности:
- разработчиков и владельцев инноваций;
- посредников (это фонды венчурного капитала, информационные центры, консалтинговые фирмы, патентные поверенные, патентно-лицензионные службы);
- производителей инноваций (это техноцентры, инновационные предприятия, находящиеся в особых экономических зонах, научные организации, технопарки);
- государства как регулятора инновационной деятельности.
В качестве иллюстрации участия государства приведем меры, предпринимаемые правительством РФ по регулированию сферы инновационного предпринимательства по следующим направлениям:
1) прогнозирование и программирование инновационной деятельности в государственном и частном секторах в международном и национальном масштабе;
2) регулирование государственного предпринимательства в сфере исследований и разработок, в том числе государственно-частного партнерства в отраслях науки, образования, порядка участия государства в венчурном капитале;
3) применение системы адресных налоговых льгот, стимулирующих рост инноваций, определение порядка включения затрат на исследования и разработки в себестоимость продукции, ускоренной амортизации научного оборудования;
4) определение порядка льготного кредитования затрат на разработку и внедрение новшеств;
5) защита прав интеллектуальной собственности обладателей иннова-
ций1.
Макроэкономические факторы
Прежде чем анализировать санкции и стимулы на государственном уровне в экономике (особенно в развивающихся странах), остановимся на опыте развитых государств.
И.В. и С.В. Арженовские2 указывают на то, что в настоящее время Россия имеет конкурентные преимущества в инновационной деятельности в виде научного потенциала и перспективных заделов по многих отраслям экономики, включая разработку современных технологий. С другой стороны, сырьевое качество экономического роста и экспорта, стареющие основные фонды становятся камнем преткновения на пути развития России по пути инновационной экономики XXI в.
59
Одной из составляющих общероссийского развития является создание региональных инновационных систем, реализующих конкурентные преимущества регионов в конкретных наукоемких отраслях. Инновационная политика дифференцирована по регионам и ориентирована на решение территориальных проблем, включая эффективное использование материально-технического, сырьевого и трудового потенциалов, удовлетворение потребностей внутреннего рынка. Инновационная политика в регионах строится с учетом разной степени восприимчивости регионов к инновационному развитию и предусматривает несколько сценариев, отражающих региональную специфику. В этой связи изучение инновационного потенциала российских регионов, а также факторов, влияющих на его динамику, исследование процессов региональной инновационной деятельности представляется вполне актуальным3.
С этой целью проанализируем макроэкономические данные по отдельным странам по релевантным опубликованным показателям. Результатом должен стать рейтинг факторов, влияющих на инновационное развитие экономики.
Инновационный выход в масштабе экономики оценить сложно, поскольку результат должен учитывать как число зарегистрированных патентов на изобретения и производственные или управленческие процессы, так и нововведения внутри компаний, которые являются конфиденциальными сведениями. Сложность анализа инновационного выхода через количество патентов также в том, что многие из них не пригодны к использованию в какой-либо области производства. Возникает необходимость комплексного анализа макроэкономических показателей, чтобы исследовать динамику количества официально зарегистрированных патентов.
В построенной модели в качестве зависимой переменной был выбран инновационный выход в виде суммы официально зарегистрированных патентов в Американском (USPTO) и Европейском (EPO) патентных бюро. Такой выбор обосновывается тем, что несмотря на противоречия относительно патентов на инновационные продукты или процессы, которые значительно улучшают производственные процессы и являются коммерциализируемым новшеством, также существуют бесполезные изобретения, время которых либо не подошло, либо являющихся в корне неинновационными, а также тем фактом, что множество нововведений может быть не зарегистрировано официально в качестве патента или свидетельства. Между тем общее число патентов в каждой стране отражает динамику исследовательской и изобретательской деятельности как прообраза инновационной.
В исследуемые данные включены следующие показатели:
1. Число зарегистрированных патентов в USPTO и EPO.
2. Доля государственных исследователей в общем числе исследователей.
60
3. Доля государственных инвестиций в НИОКР в ВВП.
4. Общая сумма инвестиций, $.
5. Доля лиц с высшим образованием.
6. Социальные затраты государства, $ на душу населения.
7. Гранты независимым частным организациям, млн $.
8. Уровень инфляции.
9. Затраты государства на борьбу с безработицей, % ВВП.
10. Индекс коррупционности (рейтинг Transparency International).
11. Доля лиц, занятых на условиях частичной занятости (неполный рабочий день), % общей занятости.
12. Доля занятости женщин, % женского населения.
13. Доля лиц, имеющих второе высшее образование.
14. Доля лиц, получающих второе высшее образование.
15. Краткосрочные процентные ставки по кредитам, %.
16. Долгосрочные процентные ставки по кредитам, %.
17. Торговый баланс, млрд $.
18. Темп прироста экспорта, %.
По этим показателям по опубликованным ОЭСР данным были рассчитаны ежегодные изменения (темп прироста) за 4 года для 19 стран (табл.1).
Таблица 1. Динамика роста патентов в развитых странах в 2004-2007 гг.
Страна Сумма патентов USPTO и EPO
2004 2005 2006 2007
1 2 3 4 5
Швейцария 3362,34 3004,78 3122,63 2513,63
Япония 48715,5 43855,7 40951,2 30513,3
США 106833 96726,8 88056,1 71755,1
Финляндия 1661,94 1398,63 1373,95 1042,83
Германия 23957,7 21127,7 20912,7 15893,4
Швеция 2492,49 2269,86 2249,69 1942,03
Израиль 1487,83 1418,79 1337,1 951,032
Южная Корея 9807,86 10077,7 8618,41 6310,46
61
Продолжение табл. 1
1 2 3 4 5
Нидерланды 3085,22 2593,28 2769,43 2257,79
Дания 883,902 786,075 746,814 578,66
Австрия 1183,02 1015,07 1073,32 794,247
Канада 4579,43 4197,15 3979,4 3123,91
Франция 7756,58 6740,98 6773,66 5278,18
Бельгия 1228,78 976,827 911,284 728,496
Норвегия 471,656 469,655 403,261 281,752
Великобритания 5410,04 4579,69 4253,87 3102,73
Италия 3819,56 3217,48 3353,95 2565,16
Австралия 1277,4 1086,05 848,237 735,126
Испания 705,137 639,672 621,112 509,022
Источник: ОЭСР, http://www.oecd.org/statistics/
В результате процедуры спецификации уравнения линейной регрессии была выведена следующая модель в программе SPSS Statistics (табл. 2).
Таблица 2. Характеристики регрессионной модели
R R-квад- рат Скорректи- рованный R-квадрат Стд. ошибка оценки F ст.св.1 ст.св.2 Значимость F Дарбин- Уотсона
0,922a 0,850 0,814 4,72580 23,803 5 21 0,0 1,463
a. предикторы (конст.): соц. затраты на душу населения, торговый баланс, доля лиц, получающих второе высшее образование, долгосрочные процентные ставки, инвестиции в НИОКР;
b. зависимые переменные: общее число патентов (сумма американского и европейского патентных бюро).
Из результатов (табл. 2) следует, что доля необъяснимых факторов составляет 7,8%, тогда как 92,2 % - значимые факторы, влияющие на инновационное развитие страны.
62
Таблица 3. Характеристики и интервальные оценки коэффициентов построенной модели
Модель Нестандар- тизованные коэффициенты Стандар- тизованные коэффи- циенты t Знч. 95,0%-й доверительный интервал для В Корреляции Статистики коллинеар- ности
в Стд. ошиб- ка Бета Нижняя граница Верхняя граница Нулевой порядок Част- ная Частич- ная Толе- рант- ность КРД
Константа -17,389 1,693 -10,271 0,0 -20,910 -13,868
Инвестиции в НИОКР -0,970 0,294 -0,311 -3,292 0,003 -1,582 -0,357 -0,196 -0,583 -0,278 0,801 1,249
Доля получающих второе высшее образование -0,371 0,167 -0,195 -2,218 0,038 -0,718 -0,023 -0,141 -0,436 -0,187 0,928 1,078
Долго- срочные процентные ставки -0,519 0,067 -0,708 -7,801 0,000 -0,657 -0,381 -0,842 -0,862 -0,659 0,866 1,155
Торговый баланс 0,007 0,003 0,189 2,170 0,042 0,000 0,013 0,323 0,428 0,183 0,946 1,058
Соц. затраты на душу населения 0,816 0,259 0,314 3,153 0,005 0,278 1,355 0,331 0,567 0,266 0,720 1,388
о\
U)
а. зависимая переменная: сумма патентов в американском и европейском патентных бюро
Уравнение регрессии может быть представлено в следующем виде:
у = - 17,389 - 0,97х1 - 0,371х2 - 0,519х3 + 0,007х4 + 0,816х5 ,
где у - количество патентов, нормированное на душу населения, х1 - прирост инвестиций в НИОКР, % (-1 лаг),
х2 - прирост доли лиц, получающих второе высшее образование, % (-2 лаг),
х3 - прирост долгосрочных процентных ставок, % (-2 лаг),
х4 - прирост торгового баланса, % (-1 лаг),
х5 - прирост соц. затрат на душу населения, % (-1 лаг).
Вычислим долю влияния каждого фактора на количество патентов. Для этого пронормируем каждый коэффициент при соответствующем предикторе на сумму общих коэффициентов, принимая во внимание неучтенные факторы.
УУ 0,97 + 0,371+0,519+0,007+0,816= 2,683;
Инвестиции в НИОКР:
64
Доля получающих второе ВО:
0,371
I
х 0,922 =0,127236;
0,519
Долгосрочные процентные ставки: х 0,922 = 0,127236;
0 007
Торговый баланс: х 0,922 = 0,002766;
Соц. затраты на душу населения:
Рис. 2. Оценка влияния факторов на количество патентов по построенной модели
65
В результате проведенного регрессионного анализа было выявлено 5 факторов, оказывающих значимое влияние на инновационное развитие страны:
• социальные затраты на душу населения (28%), лаг в (-1) год,
• торговый баланс (0,2%), лаг в (-1) год,
• доля лиц, получающих второе высшее образование (-13%), лаг в (-2) года,
• долгосрочные процентные ставки (-18%), лаг в (-2) года,
• инвестиции в НИОКР (-33%), лаг в (-1) год.
Данные факторы оказывают влияние лишь спустя 1-2 года, что объясняется длительностью как самого инновационного процесса, так и процесса регистрации патентов (может уйти от нескольких месяцев, например, патент на полезную модель, до 2 лет в зависимости от экспертизы, например, патент на изобретение или промышленный образец).
Изменение таких показателей, как доля лиц, получающих второе высшее образование, и доля долгосрочных кредитных ставок, начинает оказывать действие лишь спустя 2 года.
На рис. 3 представлено влияние значимых показателей построенной модели на динамику изменения зарегистрированных патентов (светлыми стрелками указана положительная связь, а темными - отрицательная; толщина стрелок отражает силу влияния факторов).
Как видим, фактор социальных затрат на душу населения имеет сильное положительное влияние на число патентов с лагом в (-1) год, что, на наш взгляд, вполне логично. В развитых странах уровень социальных затрат на душу населения характеризует благосостояние общества, развитости как экономики страны, так и социума. Это справедливо для группы исследователей и изобретателей, которые нуждаются в социальной стабильности и уверенности в завтрашнем дне. Сошлемся на колоссальный отток научных и квалифицированных кадров из нашей страны в США и Европу в 1990-е гг., что, к сожалению, продолжается по настоящее время.
Торговый баланс, влияющий с лагом (-1) год, является логичным продолжением описания построенной регрессионной модели: чем активнее мировая торговля, тем быстрее развивается экономика этих стран и соответственно возрастают инвестиции в разные отрасли. Это же представляется справедливым и к созданию инноваций.
Процент по долгосрочным кредитным ставкам в данном случае влияет с аналогичным лагом (-1) год, но отрицательным вектором связи, что объясняется тем, что чем ниже кредитная ставка, тем выше привлекательность кредитного предложения, особенно на долгосрочную перспективу, когда «длинные» деньги берутся под крупные проекты.
66
Рис. 3. Степень влияния отдельных факторов
Доля лиц, получающих второе высшее образование, с лагом (-2) года имеет незначительное (12%) отрицательное влияние. Как видим, чем больше людей получают второе высшее образование в конкретный год, тем меньшее количество патентов затем регистрируется спустя 2 года. На первый взгляд подобный результат кажется противоречивым и нелогичным. Однако допускаем, что отвлечение на длительную учебную деятельность может действительно послужить негативным фактором в инновационных процессах в экономике, поскольку, обучаясь, люди, уже имеющие высшее образование, могут работать в реальном секторе экономики и вносить вклад в исследовательскую и изобретательскую деятельность. Можно также отнести это допущение к профессорскопреподавательскому составу, обучающему студентов по программе второго высшего образования.
Доля государственных инвестиций в НИОКР с лагом (-1) год стала в рассматриваемой модели наиболее неожиданным фактором. Данный показатель оказывает самое сильное влияние (33%) на патентную деятельность, хотя имеет отрицательный вектор связи. Возможным объяснением может служить то, что в модели оценивались значения прироста в 2004-2007 гг. Так, государственные инвестиции в НИОКР могут увеличиваться из года в год, но прироста числа патентов не происходит. К сожалению, государственные инвестиции на исследования не всегда доходят до адресатов. Государство отмечает, что число патентов падает, и усиливает инвестиционные вложения в НИОКР, но это никак не влияет на процесс, поскольку свидетельствует об отсутствии обратной связи.
67
Примечания
1 Игнатова Т.В. Специфика инновационной деятельности в сфере предпринимательства и ее государственная поддержка // Российское предпринимательство. 2007. № 8. Вып. 1(95). http://www.creativeconomy.ru/articles/9938/
Ignatova T. V. Specifika innovacionnoj dejatel'nosti v sfere predprinimatel'stva i ee gos-udarstvennaja podderzhka // Rossijskoe predprinimatel'stvo. 2007. № 8. Vyp. 1(95).
2 Арженовский И.В., Арженовский С.В. Моделирование инновационной активности ре-гионов // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2011. № 2.
Arzhenovskij I.V., Arzhenovskij S.V Modelirovanie innovacionnoj aktivnosti regionov // Vestnik JuRGTU (NPI). 2011. № 2.
3 И.В. Арженовский, С.В. Арженовский. Моделирование инновационной активности регионов // Вестник ЮРГТУ (НПИ). 2011. № 2.
Arzhenovskij I.V., Arzhenovskij S.V Modelirovanie innovacionnoj aktivnosti regionov // Vestnik JuRGTU (NPI). 2011. № 2.
68
