CC BY
36
УДК 332.1:001.895(470+571)
ББК У046.1(2)-551
ИННОВАЦИИ КАК ФАКТОР УСТОЙЧИВОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РАЙОНОВ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ
В.П. Иваницкий, Л.Д. Зубкова
В статье рассмотрены тенденции развития инновационной деятельности районов стратегического значения, выявлены особенности взаимосвязи степени инновационной активности в регионах с уровнем научно-технического потенциала.
Ключевые слова: инновации, районы стратегического значения, инновационная активность.
В условиях глобализации инновационная активность в экономике любого государства приобрела особое значение как в целях достижения ощутимого стратегического успеха в условиях жесткой конкуренции, так и с необходимостью избежать упадка. В условиях мирового финансово-экономического кризиса переход на инновационный путь развития для России становится первоочередной задачей. В условиях проводимых в стране рыночных преобразований при сырьевой направленности экспорта возникли серьезные искажения структуры реального сектора экономики многих регионов РФ. Одним из определяющих условий модернизации экономики является переход к инновационной модели развития. При этом особую актуальность приобретает оценка интеллектуальных преимуществ с целью их дальнейшего перевода в экономические достижения.
Выявление особенностей протекания инновационного процесса государства в зависимости от уровня научно-технического потенциала должно проводиться с учетом региональных аспектов. Взаимосвязь интенсивности инновационной деятельности в регионах и уровня научно-технического потенциала рассмотрим на примере
субъектов РФ, относящихся к числу районов стратегического значения в силу сложившихся географических и историко-экономических причин: Красноярский край, Новосибирская область, Свердловская область, Томская область, Тюменская область, Челябинская область.
Рейтинги регионов по научно-техническому потенциалу, по агрегированным показателям научно-технической и инновационной деятельности являются весьма неустойчивыми ввиду естественных колебаний основных количественных параметров, отражаемых в статистической отчетности. В этой связи может быть предложена группировка регионов, являющаяся по нашему мнению более надежной и устойчивой. Причем, основные показатели научно-технического потенциала районов стратегического значения исследованы на период 2000-2007 гг., что позволяет проследить динамику его уровня. В табл. 1 проверяется устойчивость группировки регионов по показателям развития научного потенциала.
Как видно из табл. 1, практически во всех исследуемых регионах количество организаций, выполнявших исследования и разработки, превышает среднероссийский уровень данного показателя.
Таблица 1
Группировка регионов по показателям развития научного потенциала [1, с. 794-797]
Субъект федерации Количество научных организаций Численность исследователей, чел. Динамика численности, в % к 2000 г.
2000 г. 2005 г. 2007 г. 2000 г. 2005 г. 2007 г.
1 группа
Новосибирская область 139 119 109 25 168 24 791 22 561 89,6
Свердловская область 138 117 111 27 565 25 076 23 859 86,5
Челябинская область 40 40 52 16 376 17 839 15 174 92,6
2 группа
Красноярский край 64 60 61 7 196 7 102 6 685 92,8
Томская область 57 56 64 8 037 8 229 8511 105,8
Тюменская область 58 54 56 4 935 5 488 7 605 154,1
В среднем по России 46 40 44 9 974 9 137 9 001 90,2
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
Причем, рост данного показателя в рассматриваемом периоде наблюдался лишь в Челябинской (130 %) и Томской областях (112,2 %).
Негативная динамика числа научных организаций в период 2000-2007 гг. наблюдалась в Красноярском крае (95,3 %), Новосибирской (78,4 %), Свердловской (80,4 %) и Тюменской (96,5 %) областях. Кроме того, следует отметить, что все исследуемые регионы характеризуются уровнем развития инновационного потенциала, превышающим среднероссийские показатели. В этой связи все регионы могут быть объединены в одну группу -«научные доноры» [2, 3]. Однако, учитывая второй показатель, нужно отметить, что ряд регионов можно отнести ко второй группе. Исходя из численности персонала, занятого исследованиями и разработками, к первой группе могут быть отнесены: Новосибирская, Свердловская и Челябинская области, в которых данный показатель превосходит среднероссийское значение. Ко второй группе - Томская и Тюменская области, а также Красноярский край.
Вошедшие в первую группу регионы в значительной мере являются «научными донорами», регионы второй группы можно охарактеризовать как самодостаточные, в силу незначительных отклонений показателей от среднероссийского уровня. Полученная группировка отражает масштабы научного потенциала регионов.
С целью качественной оценки научного потенциала регионов и выявления уровня производительности их научно-инновационного комплекса был рассчитан удельный показатель - количество поданных патентных заявок на сто человек исследователей (как отношение количества поданных заявок и численности исследователей). При этом использовался показатель статистической отчетности «Поступление патентных заявок», выбранный в силу того, что в большей степени характеризует результаты деятельности научноинновационного комплекса на современном этапе, чем показатель «Количество полученных патентов», являющийся в большей мере характеристикой деятельности прошлых лет. Результаты показаны в табл. 2 и на рисунке.
Итак, из приведенных данных можно сделать вывод о том, что регионы второй группы согласно основной классификации регионов по численности исследователей (см. табл. 1) характеризуются более высокими показателями, превышающими их значения, как для регионов первой группы, так и среднероссийское значение данного показателя. Однако оценка эффективности деятельности исследователей осложняется тем, что статистические данные учитывают патентные заявки без выделения источников. Кроме того, распределение потока патентных заявок между организациями, ведущими фундаментальные и прикладные исследования, неизвестно.
Используя ключевые статистические показа-
тели развития науки и инноваций районов стратегического значения за 2007 год, была охарактеризована инновационная деятельность территорий (табл. 3).
В каждом столбце жирным шрифтом обозначены максимальные значения, что позволяет выявить относительную независимость показателей между собой. Например, Новосибирская область, практически лидер по научному потенциалу, не лидирует ни по одному абсолютному показателю инновационной деятельности. Свердловская область лидирует по трем абсолютным показателям инновационной деятельности: по числу выданных патентов на изобретения, числу организаций, осуществляющих инновационную деятельность, числу использованных технологий. Челябинская область - по числу выданных патентов на полезные модели. Это можно объяснить разной специализацией регионов в промышленном производстве. Так, Свердловская и Челябинская области являются мощными индустриальными центрами.
Еще большее несовпадение с группировкой регионов по научному потенциалу можно получить при использовании удельных показателей инновационной деятельности. По удельному весу организаций, осуществлявших инновационную деятельность, лидирует Томская область, как развитый научный центр. По доле инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции вновь лидирует Свердловская область.
Таким образом, необходимо отметить, что группировка регионов по абсолютным и удельным показателям инновационной деятельности не всегда дает совпадающие результаты, то есть масштабы инновационной деятельности не обязательно связаны с ее интенсивностью (табл. 4).
Отличительные особенности рейтингов регионов по показателям развития научного потенциала и инновационной деятельности явились причиной для проверки зависимости инновационной деятельности от экономических факторов, лежащих вне блока научной деятельности. Проверка влияния обобщающих экономических показателей на инновационную активность региона дала отрицательный результат. Тем не менее, наличествует определенная взаимосвязь абсолютных показателей от масштабов развития экономки регионов.
Лидерами в области развития научного потенциала и лидерами в развитии инновационной деятельности являются разные регионы, лишь отчасти пересекающиеся ввиду общей зависимости всех абсолютных показателей от масштаба экономической деятельности регионов. При рассмотрении интенсивности (удельных показателей) инновационной деятельности, свободных от влияния масштабов региона, то отличие становится еще более существенным. В группе отстающих по всем показателям неизменно находятся регионы, в которых сам масштаб экономики недостаточен для
Таблица 2
Зависимость между численностью исследователей в регионе и числом поданных патентных заявок
[1, с. 794-797, 822-823]
Субъект федерации Численность исследователей, чел. Количество патентных заявок на 100 чел. исследователей
2000 г. 2005 г. 2007 г. 2000 г. 2005 г. 2007 г.
1 Г] руппа
Новосибирская область 25 168 24 791 22 561 4,2 2,9 3,4
Свердловская область 27 565 25 076 23 859 5,2 3,9 4,2
Челябинская область 16 376 17 839 15 174 6,6 5,1 5,8
По группе - - - 5,3 3,9 4,5
2 г руппа
Красноярский край 7 196 7 102 6 685 8,7 6,6 7,8
Томская область 8 037 8 229 8511 7,1 5,8 6,9
Тюменская область 4 935 5 488 7 605 ИД 6,3 4,5
По группе - - - 8,9 6,2 6,4
В среднем по России 9 785 9 137 9 001 5,3 4,0 4,6
■ Новосибирская область 22561 □ Свердловская область 23859
Ш Челябинская область 15174 и Красноярский край 7102
ИЗ Томская область 8229 □ Тюменская область 5488
Число патентных заявок на 100 исследователей в районах стратегического значения в 2007 году
развития инновационной деятельности. Таким образом, данный анализ свидетельствует о том, что группировка регионов по научно-инновационному потенциалу (научному потенциалу и потенциалу инновационной деятельности) может являться некорректной.
Взаимосвязь показателей инновационной деятельности регионов с основным показателем развития научного потенциала продемонстрирована в табл. 5.
В первом столбце таблицы приведены списки регионов в двух группах, образованных условно по численности научных кадров по сравнению со среднероссийским значением данного показателя. В соответствующих группах регионов по показателям инновационной деятельности регионы перечислены в порядке убывания показателей. Жирным шрифтом выделены регионы, составившие неизменное ядро в двух группировках. В первом
столбце знаками минуса и плюса обозначено направление изменения группы региона по инновационным показателям в отличие от исходной группы по научному потенциалу.
Таким образом, необходимо отметить, что по основным показателям развития науки и инноваций Государственного комитета статистики к числу районов стратегического значения РФ, характеризующихся наибольшей инновационной активностью, можно отнести Свердловскую и Челябинскую области. Причем по всем ключевым показателям лидирующую позицию занимает Свердловская область. Кроме того, следует отметить, что на интенсивность инновационной деятельности в регионе существенное влияние оказывает величина научного потенциала, масштабы экономического развития региона, положительная динамика затрат на освоение новых технологий, а также развитый уровень подготовки специалистов высокой квалификации.
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
Таблица 3
Показатели инновационной деятельности в районах стратегического значения Российской Федерации
за 2007 год [1, с. 822-833]
Регионы Выдано патентов на изобретения Выдано патентов на полезные модели Число организаций, осуществлявших инновационную деятельность Уд. вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность, % Число использованных технологий Затраты на технологические инновации, млн руб. Доля инновационной продукции, % от общего объема отгруженной продукции
Новосибирская обл. 449 162 48 4,9 1 860 2 537 1,1
Свердловская обл. 492 146 143 14,3 9 953 13 933 8,1
Челябинская область 392 366 95 14,1 4 121 15 211 2,9
Красноярский край 279 141 66 12,3 1 354 5 644 2,0
Томская область 303 163 42 16,9 624 2 371 2,6
Тюменская область 169 146 70 6,6 4 203 19 399 0,6
Среднероссийское 207 104 37,5 10,0 2 026 2 629 4,6
значение
Таблица 4
Рейтинг регионов по различным показателям инновационной деятельности
Регионы Группировки регионов по абсолютным показателям Группировки регионов по удельным показателям
Выдано патентов на изобретения Выдано патентов на полезные модели Число организаций, осуществлявших инновационную деятельность Затраты на технологические инновации, млн руб. Число использованных технологий Уд. вес организаций, осуществлявших инновационную деятельность, % Доля инновационной продукции, % от общего объема отгруженной продукции
Новосибирская область 2 5 5 4 6 5
Свердловская область 1 4-5 1 3 1 2 1
Челябинская область 3 1 2 2 3 3 2
Красноярский край 5 6 4 4 5 4 4
Томская область 4 2 6 6 6 1 3
Тюменская область 6 4-5 3 1 2 5 6
Таблица 5 Группировка регионов по показателям инновационной деятельности в сопоставлении с группировкой по научному потенциалу
В процессе усиления взаимозависимости интенсивности инновационной деятельности в регионах и уровня научно-технического потенциала особая роль должна принадлежать государству.
При этом государство должно стать агентом «принуждения к инновациям» большинства участников рынка [2]. Именно со стороны государства посредством различных рычагов должен инициироваться процесс трансформации характера взаимоотношений научно-исследовательского и производственного секторов; встраивания институциональных механизмов «принуждения к инновациям» в структуру управления модернизационным процессом. Рациональная инновационная политика должна стать мощным рычагом, с помощью которого возможно преодоление спада в экономике страны и регионов, обеспечение ее структурной перестройки и насыщение рынка разнообразной конкурентоспособной продукцией.
Литература
1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: стат. сб./Росстат. - М., 2008. - 999 с.
2. Андреев, А.Ю. Мониторинг региональной научно-технической политики / А.Ю. Андреев // Регионология. - 2005. - № 3.
3. Иноземцев, В. Инновации с принуждением / В. Иноземцев // Российская газета - Федеральный выпуск № 4958(134) от 23 июля 2009 г.
Поступила в редакцию 4 сентября 2009 г.
По численности исследователей По числу инновационно-активных организаций По объему отгруженной инновационной продукции
Свердловская область Новосибирская область- Челябинская область Свердловская область Челябинская область Тюменская область+ Свердловская область Челябинская область Томская область+
Томская об- ласть+ Тюменская область+ Красноярский край Красноярский край Новосибирская область-Томская область Красноярский край Новосибирская область-Тюменская область
Иваницкий Виктор Павлович. Доктор экономических наук, профессор, научный руководитель университета, заведующий кафедрой ценных бумаг, корпоративных финансов и инвестиций Уральского государственного экономического университета, г. Екатеринбург. Область научных интересов - финансово-инвестиционный механизм регионального развития. Контактный телефон: (8-343) 257-37-06. E-mail: nvp@usue.ru
Ivanitsky Victor Pavlovich is Dr.Sc. (Economics), Professor, Academic Adviser of the University, Head of the Security, Corporate Finance and Investments Department of Ural State University of Economics, Ekaterinburg. Research interests: financial and investment mechanism of the regional development. Tel.: 8 (343) 257-37-06. Address: 620219, Ekaterinburg, 8 Marta Street, 62. E-mail: nvp@usue.ru
Зубкова Лариса Дмитриевна. Кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, денежного обращения и кредита Тюменского государственного университета, г. Тюмень. Область научных интересов - финансово-инвестиционный механизм формирования инновационной неотвратимости на субфедеральном уровне. Контактный телефон: (8-908) 873-55-50. E-mail: Lasasha@rambler.ru
Zubkova Larisa Dmitrievna is Cand.Sc. (Economics), Associate Professor of the Finance, Currency and Credit Department of Tyumen State University, Tyumen. Research interests: financial and investment mechanism of forming of the innovative inevitability on the subfederal level. Tel.: 8 (908) 873-55-50. E-mail: Lasasha@rambler.ru
