CC BY
14Коваленко Н.В., БезновскаяВ.В?
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В ЭКОНОМИКЕ РФ С УЧЕТОМ РЕГИОНАЛЬНОГО КОМПОНЕНТА
Ключевые слова: моделирование; технологический уклад; конкурентоспособность экономики; инновационное развитие; инновационные процессы; инновационный потенциал регионов; отрасли промышленности; человеческий капитал; инновация; модель Р. Солоу.
Keywords: modeling; technological structure; competitiveness of economy; innovative development; innovative processes; innovative potential of regions; industries; human capital; innovation; Solow model.
Введение
Современные параметры развития национальной экономики определяют перспективы конкурентоспособности Российской Федерации на мировом рынке. В настоящее время конкурентоспособность страны не только определяет ее место в мире, но и обеспечивает национальную безопасность. Важнейшими факторами, обеспечивающими конкурентоспособность страны, являются темп экономического роста и эффективность промышленного производства. В условиях новой институциональной среды отмечается возрастающее влияние инноваций на экономический рост, технологическую эволюцию. Современное состояние развития общества характеризуется качественно новым уровнем активизации инновационной деятельности.
Эффективным механизмом создания и распространения новых технологий является формирование и развитие региональных инновационных систем. При этом политика государства должна быть направлена на выявление и поддержку территорий, обладающих наибольшим потенциалом2.
1. Рейтинги инновационного развития регионов
В настоящее время в РФ разработаны государственные программы инновационного развития на федеральном и региональном уровне, закрепленные нормативно-правовыми актами. В программах определены базовые принципы и инструменты поддержки инновационной деятельности, эффективные механизмы их реализации и управления, что позволяет обеспечивать прорыв в инновационном развитии экономики регионов3.
Проблемы оценки инновационной активности регионов РФ возникают из-за неравномерности их развития и отсутствия универсальных критериев и методики ее осуществления. При составлении рейтинга инновационного развития региона используются следующие показатели: уровень экономических и социальных условий для инновационной деятельности, уровень научных исследований и новых технологий, показатели инновационной деятельности, инновационной активности, качества инновационной политики и др.4 Так как группы лидирующих и отстающих регионов по разным методикам оказываются довольно близкими, то это позволяет выделить ряд регионов, чаще других оказывающихся на верхних позициях в рейтингах.
Неизменными лидерами являются г. Москва, г. Санкт-Петербург и Республика Татарстан. 25 мая 2018 года на площадке Петербургского международного экономического форума был представлен топ-20 регионов Национального инвестиционного рейтинга субъектов РФ5. Первое место в этом рейтинге в 2018 году занимает Тюменская область, поднявшаяся с 6 места рейтинга 2017 года. Второе, третье и четвертое место заняли, соответственно, г. Москва, Рес-
1 Коваленко Надежда Всеволодовна - к.э.н., доцент кафедры экономических теорий Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета.
Безновская Вера Викторовна - доцент кафедры экономических теорий Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета.
2 Постановление Правительства Российской Федерации от 31марта 2017 г. № 392 «О внесении изменений в государственную программу Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика». - http://government.ru/media/files/ FgpWCzdQLjc55KhEaNokf1vPhajt8xU2.pdf
3 Бабурин В. Л., Земцов С.П. Регионы-новаторы и инновационная периферия России. Исследование диффузии инноваций на примере ИКТ-продуктов // Региональные исследования. 2014. - № 3 (45). - С. 27-37.
4 Шпилькина Т.А., Жидкова М.А., Рыбьякова О.И. Инвестирование в промышленность и регионы страны как способ роста экономики России // Актуальные вопросы развития экономики Материалы межд. научно-практич. конференции к 100-летию Финансового университета при Правительстве РФ / Под ред. В.А. Ковалева, А.И. Ковалева. 2018. - С. 50-55.
5 Агентство стратегических инициатив. - https://asi.ru/investclimate/rating/
публика Татарстан и г. Санкт-Петербург. В табл. 1 представлены данные инновационной активности организаций по федеральным округам1 [15]
Таблица 1
Инновационная активность регионов РФ
2010 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г.
Доля Объем Доля Объем Доля Объем Доля Объем Доля Объем
иннова- иннова- иннова- иннова- иннова- иннова- иннова- иннова- иннова- иннова-
Наименование региона цион- цион- цион- цион- цион- цион- цион- цион- цион- цион-
ных ных ных ных ных ных ных ных ных ных
компа- работ, компа- работ, компа- работ, компа- работ, компа- работ,
ний, % услуг, % ний, % услуг, % ний услуг, % ний, % услуг, % ний, % услуг, %
Российская Федерация 9,5 4,8 10,1 9,2 9,9 8,7 9,3 8,4 8,4 8,5
Центральный федеральный округ 3,38 1,12 4,27 3,05 4,31 2,65 4,42 3,26 3,78 3,27
в том числе г. Москва 2,48 0,25 3,22 1,80 3,23 1,34 3,37 1,86 2,67 1,77
Северо-Западный федеральный округ 1,25 0,46 1,38 1,07 1,33 0,86 1,29 0,82 1,07 0,66
в том числе г. Санкт-Петербург 0,90 0,33 1,03 0,56 1,05 0,48 0,99 0,46 0,81 0,52
Южный федеральный округ 0,49 0,33 0,47 0,18 0,55 0,25 0,58 0,33 0,54 0,48
Северо-Кавказский федеральный округ 0,17 0,11 0,17 0,06 0,19 0,07 0,14 0,09 0,08 0,07
Приволжский федеральный округ 1,91 2,11 1,88 2,96 1,87 2,87 1,81 2,62 1,58 2,76
в том числе Республика Татарстан 0,31 0,62 0,48 0,85 0,48 0,82 0,50 0,82 0,51 0,76
Уральский федеральный округ 0,98 0,42 0,79 0,50 0,74 0,41 0,67 0,47 0,67 0,71
в том числе Тюменская область 0,00 0,11 0,09 0,04 0,09 0,07 0,09 0,10 0,09 0,34
Сибирский федеральный округ 0,94 0,18 1,02 0,40 0,99 0,45 0,92 0,50 0,75 0,41
Дальневосточный федеральный округ 3,57 0,06 0,38 0,97 0,36 1,14 0,30 0,31 0,27 0,14
Статистические данные характеризуют неравномерность распределения инновационных компаний по федеральным округам, в г. Москве находятся 30,5% всех российских компаний, осуществляющих инновационную активность, причем доля Москвы по Центральному Федеральному округу составляет 70,6% (ЦФО по России - 43,2%), в г. Санкт-Петербурге - 9,2% / 75,3% (СЗФО - 12,3%), в Республике Татарстан - 5,8% / 32,2% (ПФО - 18,1%), в Тюменской области - 1,1% / 13,8% (УФО - 7,67%) соответственно.
Следует отметить, что вклад инновационных компаний в производство инновационных работ и услуг меньше их доли в совокупной структуре. Исключением являются Республика Татарстан и Тюменская область.
2. Анализ инновационных процессов в экономике РФ с учетом регионального компонента
на базе инструментария модели Р. Солоу
Модель Р. Солоу выявляет механизм воздействия сбережений, роста населения и научно-технического прогресса на уровень жизни и его динамику. Следует подчеркнуть, что основными условиями действия этого механизма являются равенство сбережений и инвестиций, постоянство темпов роста численности населения.
В табл. 2 представлены данные, иллюстрирующие развитие реального сектора экономики РФ.
Таблица 2
Показатели развития реального сектора экономики РФ
Показатели 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Номинальный ВВП, млрд. руб. У" 79199,7 83387,2 86148,6 92037,2
Дефлятор ВВП Пег 1,075 1,080 1,035 1,052
Реальный ВВП, млрд. руб. Vя 73674,1 77210,4 83235,4 87487,8
Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел. ь 67813 68389 72065 72314,55
Валовое накопление основного капитала, млрд. руб. к 16828,1 16941,9 18402,7 19966,6
ИЧП е 0,798 0,804 0,810 0,811
Расходы на конечное потребление, млрд. руб. С 56510,7 58445,4 61060,2 64762,8
Инвестиции в основной капитал, млрд. руб. ] 13902,6 13897,2 14748,8 15966,8
Анализ статистических данных инновационного развития российской экономики проведен на базе инструментария модели Р. Солоу (табл. 4).
1 Федеральная служба государственной статистики. - http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main
434
Таблица 4
Анализ инновационного развития РФ с учетом модели Р. Солоу
Показатели 2014-2015 гг. 2015-2016 гг. 2016-2017 гг.
Цепной коэффициент прироста ВВП «V 0,048 0,078 0,051
Цепной коэффициент прироста среднегодовой численности занятых в экономике ■п 0,0085 0,054 0,0035
Цепной коэффициент прироста валового накопления основного капитала 0,0068 0,086 0,085
Предельная производительность капитала 7,06 0,91 0,6
Предельная производительность труда МР| 5,65 1,44 14,57
Определение эффективности производства N МР] 12,71 2,35 15,17
Цепной коэффициент прироста расходов на конечное потребление сп 0,034 0,045 0,061
Цепной коэффициент прироста сбережений 0,0068 0,086 0,085
Сумма цепных коэффициентов прироста расходов на конечное потребление и сбережений с. 5п 0,0408 0,131 0,146
Прирост капитала ¿к 113,8 1460,8 1563,9
Прирост среднегодовой численности занятых в экономике Д1 576 3676 249,55
ИЧП 0,804 0,810 0,811
Капиталовооруженность Кп 0,20 0,40 6,27
Анализ развития реального сектора экономики страны показал, что в 2014-2017 гг. производство в РФ было неэффективным, так как сумма предельной производительности капитала и предельной производительности труда превышает единицу ■+ МР| >1). Это означает, что в рассматриваемый период наблюдался перерасход капитального ресурса.
Авторы выявили взаимосвязь экономической политики государства, степени внедрения достижений научно-технического прогресса на уровень жизни населения и его динамику. Следуя модели Р. Солоу, долгосрочное равновесие достигается при любом уровне сбережений: высокий уровень сбережений ведет к более быстрому экономическому росту, а это ускорение - движение к новому устойчивому состоянию.
Для определения нормы сбережений, обеспечивающей максимальный уровень ВВП в экономике РФ за 20142017 гг., проведена проверка выполнения «золотого правила» накопления капитала: МЕ5^ + Рл ■+
В 2014-2015 гг. «золотое правило» выполнялось 7,06>0,82), т.е. накопления капитала в экономике России обеспечивало наивысшее потребление. Такой уровень накопления капитала свидетельствует об устойчивом состоянии экономики. В последующие годы «золотое правило» накопления капитала не выполнялось (0,91<0,95 в 2015-2016 гг. и 0,6<0,9 в 2016-2017 гг.), т.е. экономика РФ развивалась с большим запасом капитала, чем она могла бы иметь по «золотому правилу». Можно утверждать, что моделирование экономической политики РФ в 2015-2017 гг. было направлено на снижение нормы сбережений.
Результаты исследования
Функционирование региональной инновационной системы направлено на реализацию конкурентных преимуществ региона и способствует его инновационному росту. Для построения модели инновационной экономической системы региона следует использовать социально-экономические и инновационные детерминанты.
Блок социально-экономических показателей включает:
- валовой региональный продукт на душу населения;
- численность занятых в экономике;
- стоимость основных производственных фондов и степень их износа;
- инвестиции в основной капитал на душу населения.
В блок инновационных показателей входят:
- доля персонала, занятого исследованиями и разработками;
- число выданных патентов на изобретения;
- затраты на технологические инновации;
- удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации;
- доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции.
Учет указанных детерминант позволит определить перспективные инновационные направления и выявить слабые места в развитии регионов.
Итак, исследование инновационных процессов в экономике РФ с учетом регионального компонента выявило несовершенство системы его управления. Дополнительное изучение опыта передовых стран мира позволит разработать оптимальную структуру управления инновационным развитием регионов, которая обеспечит:
- привлечение к инновационной деятельности и объединение усилий ученых и производителей инновационной сферы;
- формирование современной инновационной инфраструктуры, способной охватить все звенья инновационного процесса;
- объединение бюджетных и внебюджетных средств, направляемых на инновационное развитие отраслей экономики.
Предлагаемые мероприятия по совершенствованию системы управления приведут к росту эффективности инновационного процесса на общегосударственном и региональном уровнях, адаптируют предпринимательство к инновациям в различных отраслях экономики, повысят интерес инвесторов и поднимут экономику города и региона. Развитие человеческого потенциала в регионах возможно путем развития региональной сети бизнес-инкубаторов и научно-технических парков.
Необходимость активизации процессов распространения и обмена знаний определяет объективную потребность в развитии системы аутсорсинга знаний. Образование, научные исследования и инновации составляют единый комплекс знаний, который формирует инновационную экономику1. Создание продуктивного альянса науки и бизнеса является наиболее перспективным направлением развития человеческих ресурсов в инновационной сфере2. Общество выигрывает от инвестиций в образование и науку тогда, когда научно-исследовательская деятельность ведет к созданию новых продуктов и услуг, появлению новых предприятий и рабочих мест.
Заключение
В настоящее время государство реализует различные направления стимулирования инновационной деятельности в стране, однако пока не способно целиком нейтрализовать слабые стороны, препятствующие развитию инновационной деятельности:
- недостаток спроса на инновации со стороны частного сектора;
- неравномерная структура финансирования инновационных процессов (основное инвестиционное «бремя» несет государство);
- низкая степень эффективности использования объектов инновационной инфраструктуры в системе инновационного предпринимательства;
- наличие «узких» мест в законодательстве, регулирующем инновационную деятельность;
- слабый уровень взаимодействия между различными элементами НИС России: наукой и бизнесом, государственным и частным сектором и т.д.
Россия все еще находится на этапе перехода от сырьевой экономики к инновационной модели экономического роста. Использование имеющихся в достаточном количестве природных ресурсов совместно с разработанным комплексом мероприятий по созданию стимулирующих условий для развития инновационного предпринимательства, позволит России эффективно использовать свой научно-технический потенциал и выйти на международный рынок с конкурентоспособной высокотехнологичной продукцией3.
Для развития технологической составляющей инновационного развития региона важно обеспечить активный рост технологических изменений, суть которых заключается в двух аспектах:
- быстрое распространение технологий пятого технологического уклада, основу которого составляют достижения микроэлектроники и вычислительной техники, информатики и материаловедения;
- параллельное освоение шестого технологического уклада, основу которого составляют нанотехнологии, биотехнологии, мультимедийные интерактивные информационно-коммуникационные системы, тонкая химия, компьютерное моделирование и проектирование.
Отдельно взятый регион не может занять лидирующие позиции по всем направлениям технологического развития, необходимо, исходя из имеющегося научного потенциала, выбрать собственные приоритеты, связанные с приоритетами технологической модернизации на федеральном уровне. Среди них следует выделить энергоэффективность и энергосбережение, ядерные, космические, медицинские и информационные технологии, экология и рациональное природопользование.
Инновационная деятельность возможна не только за счет оптимизации структуры управления инновационным развитием, но и на основе механизмов стимулирования, способных привлекать к активной инновационной деятельности широкие слои участников научной и производственной инновационной сферы. Эффективные нормы и средства управления должны обеспечить необходимую степень интенсивности инновационного процесса, которую требуют современные социальные и экономические реалии.
1 Безновская В.В., Коваленко Н.В., Константинов И.М. Зарубежный опыт стимулирования инновационных процессов // Актуальные проблемы в современной науке: теория и практика. 2018. - С. 5-12.
2 Кирилова А.А. Взаимодействие бизнеса и науки // Управленческие науки в современной России. 2014. - № 2. - С. 11-13.
3 Коваленко Н.В., Безновская В.В. Бизнес-модель инвестиционного проекта // Актуальные проблемы в современной науке и пути их решения / Под ред. О.Н. Дидманидзе и др. - М.: ООО УМЦ «Триада», 2017. - С. 138-143.
