CC BY
13
ISSN 1994-5D94
47
Yuri Anatolievich Doroshenko,
Doctor of Economics, рrofessor, director of the Institute of Economics and management, head of strategic management department, Belgorod state technology University of. V.G. Shukhov
Юрий Анатольевич Дорошенко,
доктор экономических наук, профессор, директор института экономики и менеджмента, зав. кафедрой стратегического управления, Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова
(£> 549709@mail.ru
Victoria Nikolaevna Ryapuhina, Виктория Николаевна Ряпухина,
PhD in Economics, кандидат экономических наук,
associate рrofessor of strategic management department, доцент кафедры стратегического управления,
Belgorodstate technology University of. V.G. Shukhov Белгородский государственный
технологический университет им. В.Г. Шухова
<i5> V.ryapuhina;<iro.ru
УДК 332.1
АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ В КОНТУРАХ ПОЛИТИКИ НЕОИНДУСТРИАЛИЗАЦИИ
Рост конкурентоспособности промышленного производства, а также увеличение его вклада в ВВП страны вызывает мультипликативный эффект ускорения темпов роста экономики, снижения уровня безработицы, развития социальной и транспортной инфраструктур. Индустриализация способствует также увеличению скорости внедрения инноваций и распространения технологий. Все эти императивы современного этапа промышленного развития актуализируют задачу углубления анализа уровня индустриализации российских регионов. Цель и задачи исследования состоят в классификации субъектов РФ по типам инновационного развития, выделенным в соответствии с вызовами четвертой промышленной революции, и в изучении связи между уровнем индустриализации российских регионов и их способности создавать инновационный продукт. На основе данных Росстата проведен корреляционно-регрессионный анализ связи между уровнем индустриализации регионов и их инновационной результативностью. По полученным данным построены матрицы моделей инновационного развития регионов. Сделан вывод, что выявленный для регионов тип модели инновационного развития является относительно стабильным. Наиболее устойчивая зависимость инновационной результативности от уровня промышленного развития характерна для регионов, реализующих модель неоиндустриального инновационного развития, наименее устойчивая - для регионов, практикующих индустриальную модель инновационной стагнации. Предложенная модель классификации типов инновационного развития регионов позволяет оценивать приемлемость проводимой в регионе промышленной политики с точки зрения ее соответствия вызовам четвертой промышленной революции и национальной концепции построения инновационной экономики, вносить необходимые коррективы в меры развития промышленного комплекса регионов.
Ключевые слова: инновационное развитие, неоиндустриализация, региональное развитие, модели инновационного развития.
ANALYSIS OF REGIONAL MODELS OF INNOVATIVE DEVELOPMENT IN THE CONTOURS OF NEO-INDUSTRIALIZATION POLICY
The increase in the competitiveness of industrial production, as well as the increase in its contribution to the country's GDP, causes a multiplier effect of accelerating economic growth, reducing unemployment, and developing social and transport infrastructures. Industrialization also contributes to increasing the speed of innovation and diffusion of technology. All these imperatives of the modern stage of industrial development actualize the task of deepening the analysis of the level of industrialization of Russian regions. The aim and objectives of the study are to classify the subjects of the Russian Federation according to the types of innovative development identified in accordance with the challenges of the fourth industrial revolution, and to study the relationship between the level of industrialization of Russian regions and their ability to create an innovative product. On the basis of Rosstat data, a correlation and regression analysis of the relationship between the level of industrialization of regions and their innovative performance was carried out. According to the obtained data, matrices of models of innovative development of regions are constructed. It is concluded that the type of innovative development model identified for the regions is relatively stable. The most stable dependence of innovation performance on the level of industrial development is typical for regions implementing the model of neo-industrial innovation development, the least stable-for regions practicing the industrial model of innovation stagnation. The offered model of classification of types of innovative development of regions allows to estimate acceptability of the industrial policy pursued in the region from the point of view of its compliance to challenges of the fourth industrial revolution and the national concept of creation of innovative economy, to make necessary adjustments in measures of development of an industrial complex of regions.
Keywords: innovative development, neoindustrialization, regional development, models of innovative development.
48 ♦-
Вестник СГСЭУ. 2019. № 4 (78) -♦
Определяющим вектором инновационного развития региона является индустриализация. Индустриальное общество традиционно характеризуется высоким уровнем технологического развития, соответствующей ему квалификацией трудовых ресурсов, преобладанием крупных предприятий (как правило, корпораций), ориентацией производства продукции на массовый спрос [1]. По некоторым оценкам, инвестиции европейских стран в четвертую промышленную революцию до 2020 г. года составят 140 млрд евро в год [2]. Выполняя программы реиндустриализации, развитые страны перемещают производственные мощности, ранее размещенные на территориях с более дешевой рабочей силой, обратно, поскольку, внедряя передовые технологии и уменьшая зависимость от дешевых трудовых ресурсов, они рассчитывают увеличить производительность и результативность производства. Западные экономисты полагают, что процесс реиндустриализации обусловлен также планомерной политикой государства по увеличению доли промышленного сектора в ВВП [9; 10]. Среди исследователей встречаются противоположные мнения, указывающие на высокую вероятность того, что вклад промышленности в структуру национальных экономик в результате реиндустриа-лизации не изменится, но ее качественные характеристики кардинально трансформируются [3]. В любом случае решающим преимуществом стран в условиях четвертой промышленной революции является конкурентоспособная обрабатывающая промышленность.
Необходимость модернизации российской промышленности подтверждается тем, что в российской экономике рост ВВП опережает рост машиностроения, электронной промышленности и строительства [8]. Также специалисты отмечают недостаточно высокий вклад обрабатывающей промышленности в добавленную стоимость, низкий уровень коммерциализации и неэффективность инноваций [4; 11; 12], недостаточную активность малого бизнеса в инновационном процессе [7], относительно низкие темпы роста конкурентоспособности секторов промышленности [5; 6], что, безусловно, тормозит появление признаков четвертой промышленной революции в России. Отсутствие конгруэнтности между внешними вызовами и состоянием индустриальной базы российской экономики подчеркивает актуальность проблемы исследования уровня промышленного потенциала российских регионов в контексте способности создавать инновационный продукт.
Предлагается на основе данных Росстата исследовать связь между уровнем индустриализации регионов и их инновационной результативностью. Уровень индустриализации (УИ) определяется нами как вклад всех секторов промышленности в ВРП:
УИ = ВДС> + ^ + ^ + ^ хШ0 (1) ВРП '4 '
где ВДС1 - валовая добавленная стоимость в добыче полезных ископаемых в регионе; ВДС2 - ва-
ловая добавленная стоимость в обрабатывающих производствах в регионе; ВДС3 - валовая добавленная стоимость в обеспечении электрической энергией, газом и паром, в кондиционировании воздуха в регионе; ВДС4 - валовая добавленная стоимость в водоснабжении, водоотведении, организации сбора и утилизации отходов, деятельности по ликвидации загрязнений в регионе.
УИ = ВДС\ + ВДС2 + ВДСз
(2)
где ВДС1 - валовая добавленная стоимость в добыче полезных ископаемых в регионе; ВДС2 - валовая добавленная стоимость в обрабатывающих производствах в регионе; ВДС3 - валовая добавленная стоимость в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды в регионе.
Формула (1) используется для данных 2016 и 2017 гг., а формула (2) - для данных по 2015 г. включительно.
Инновационная результативность региона выражается долей инновационной продукции в отгрузке промышленности:
ОИТ
ИР = —-х100
ООТ
(3)
где ОИТ - объем инновационных товаров, выпущенных в регионе; ООТ - объем отгруженных товаров собственного производства в регионе.
На основе полученных данных предлагается построить матрицу моделей инновационного развития (рис. 1).
Критериальным значением, определяющим середину каждой оси в матрице, является среднее значение показателя по Российской Федерации.
Моделям инновационного развития регионов (МИРР) может быть дана следующая характеристика:
1. Неиндустриальная модель инновационной стагнации характерна для регионов с относительно низким уровнем индустриализации и малой долей инновационной продукции в отгрузке промышленности. Главным образом, это регионы с аграрной или сервисной специализацией.
2. Постиндустриальная модель инновационного развития имеет место в регионах с относительно низким уровнем индустриализации и высокой долей инновационной продукции в отгрузке промышленности. Структура экономики этих регионов соответствует идеологии постиндустриальной экономики (в них высок вклад сферы услуг в ВРП), вместе с тем промышленный сектор в них имеет главным образом высокотехнологичный характер, что позволяет вырабатывать относительно высокий процент инновационной продукции.
3. Неоиндустриальная модель инновационного развития указывает на регионы, являющиеся ориентиром инновационного развития в условиях четвертой промышленной революции, поскольку в них отмечается относительно высокий вклад промышленности в ВРП, который одновременно сопровождается относительно большой долей инновационной продукции в совокупном выпуске промышленности.
НБЫ1994-5094 ♦-
49 -♦
К с
Й * 2 к
й й
и Ь § £
Модель 2 Постиндустриальная модель инновационного развития Модель 3 Неоиндустриальная модель инновационного развития
Модель 1 Неиндустриальная модель инновационной стагнации Модель 4 Индустриальная модель инновационной стагнации
Низкий Высокий
Уровень индустриализации
Рис. 1. Модели инновационного развития регионов (составлено автором) Источник: составлено авторами.
4. Индустриальная модель инновационной стагнации характерна для старопромышленных регионов, использующих низко- и среднетехнологиче-ские производства, медленно осуществляющих программы технологической модернизации, что в итоге затрудняет рост промышленного выпуска инновационной продукции в них.
Обобщение данных статистики и результаты определения типа используемой модели инновационного развития представлены на рис. 2, 3.
Для представленных моделей проведен корреляционно-регрессионный анализ (таблица), устанавливающий наиболее высокий уровень детерминации и тесноту обратной связи между исследуе-
мыми параметрами в регионах, реализующих индустриальную модель инновационной стагнации.
Иными словами, в регионах с высоким уровнем промышленного потенциала снижение уровня индустриализации за счет сокращения низкотехнологичных производств, их модернизации и открытия новых инновационных технологических площадок позволит осуществить переход к неоиндустриальной модели инновационного развития. Дальнейшее увеличение уровня индустриализации в рамках уже проводимой политики промышленной модернизации в регионах, реализующих модель 3, позволит укрепить установившуюся прямую тесную связь между индустриализацией и инновационной результативностью.
МИРР 2: Постиндустриальная модель инновационного развития г. Москва, Республика Бурятия, Московская область, Ярославская область, г. Санкт-Петербург, Республика Адыгея, Ростовская область, Ставропольский край, Республика Мордовия, Чувашская Республика, Новосибирская область, Хабаровский край, Республика Марий Эл МИРР 3:Неоиндустриальная модель инновационного развития Ульяновская область, Липецкая область, Тульская область, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Самарская область, Вологодская область, Сахалинская область
МИРР 1: Неиндустриальная модель инновационной стагнации Воронежская область, Ивановская область, Орловская область, Смоленская область, Тверская область, Мурманская область, Псковская область, Республика Калмыкия, Республика Крым, г. Севастополь, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Саратовская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Алтайский край, Забайкальский край, Камчатский край, Приморский край, Амурская область, Еврейская автономная область, Брянская область, Тамбовская область, Краснодарский край, Пензенская область, Республика Карелия, Астраханская область, Кировская область, Магаданская область МИРР 4: Индустриальная модель инновационной стагнации Калининградская область, Волгоградская область, Костромская область, Белгородская область, Владимирская область, Курская область, Архангельская область, Свердловская область, Калужская область, Рязанская область, Республика Коми, Ленинградская область, Новгородская область, Республика Башкортостан, Оренбургская область, Тюменская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Омская область, Томская область, Республика Саха (Якутия), Чукотский автономный округ
Низкий Высокий
Уровень индустриализации
Рис. 2. Модели инновационного развития российских регионов в 2014 г. Источник: составлено авторами.
50 Вестник СГСЭУ. 2019. № 4 (78)
МИРР 2: Постиндустриальная модель инновационного развития Брянская область, Тамбовская область, Краснодарский край, Пензенская область, Московская область, Ярославская область, г. Санкт-Петербург, Республика Адыгея, Ростовская область, Ставропольский край, Республика Мордовия, Чувашская Республика, Новосибирская область, Хабаровский край, Ульяновская область, Костромская область МИРР 3:Неоиндустриальная модель инновационного развития Республика Марий Эл, Липецкая область, Тульская область, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Самарская область, Белгородская область, Владимирская область, Курская область, Архангельская область, Свердловская область
МИРР 1: Неиндустриальная модель инновационной стагнации Воронежская область, Ивановская область, Орловская область, Смоленская область, Тверская область, Мурманская область, Псковская область, Республика Калмыкия, Республика Крым, г. Севастополь, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Чеченская Республика, Саратовская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Алтайский край, Забайкальский край, Камчатский край, Приморский край, Амурская область, Еврейская автономная область, г. Москва, Республика Бурятия, Калининградская область, Волгоградская область МИРР 4: Индустриальная модель инновационной стагнации Республика Карелия, Астраханская область, Кировская область, Магаданская область, Вологодская область, Сахалинская область, Калужская область, Рязанская область, Республика Коми, Ленинградская область, Новгородская область, Республика Башкортостан, Оренбургская область, Тюменская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Омская область, Томская область
Низкий Высокий
Уровень индустриализации
Рис. 3. Модели инновационного развития российских регионов в 2017 г. Источник: составлено авторами.
Связь между уровнем индустриализации региональных экономик (ось х) и выпуском инновационной продукции (ось у) в субъектах РФ с разными типами МИРР
МИРР Диаграмма рассеивания Уравнение регрессии Коэффициент детерминации Коэффициент корреляции
1 8 6 4 2 0 . . • • .---- ■ • г . . . • Ю 2о зо 4о у = 0,041х + 1,037 0,041 0,203
2 о о о о " * .---- о 2о 3о 4о у = 2,333х + 0,499 0,109 0,253
3 о о о о о 4о 5о 6о у = 0,005х2 - 0,251х + 13,15 0,183 0,425
4 8 6 4 2 о 3 * ■ о 4о 5о бо 7о у = 0,010х2 - 1,143х + 32,66 0,352 -0,472
Источник: составлено авторами.
ISSN 1994-5094 ♦-
51 -♦
В условиях кризиса постиндустриальной доктрины, истощения прежних источников экономического роста преодоление последствий деиндустриализации рассматривается как основной фактор, сдерживающий экономическое развитие. Формирующаяся четвертая промышленная революция отличается массовым применением технологических решений, качественным изменением статуса человека в производственном процессе.
Предложенная модель классификации типов инновационного развития регионов позволяет оценивать приемлемость проводимой в регионе промышленной политики с точки зрения ее соответствия вызовам четвертой промышленной революции и национальной концепции построения инновационной экономики. Выявлено, что 64,6% российских регионов имеют уровень инновационной результативности ниже среднего по РФ, из них 36,6% субъектов РФ реализуют неиндустриальную модель инновационной стагнации, 28% российских регионов используют индустриальную модель инновационной стагнации. В 19,5% российских регионов формируется постиндустриальная модель инновационного развития, и только 15,9% субъектов РФ имеют неоиндустриальную модель инновационного развития.
1. Коровин Г.Б. Теоретические аспекты новой индустриализации России // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал). 2014. № 6. С. 18.
2. Кузнецова С.Б. Четвертая промышленная революция как результат инновационно-технологического развития производственных систем // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 3 (59). С. 419-422. URL: https://doi.org/10.1007/s10368-013-0256-5.
3. ЛенчукЕ.Б. Курс на новую индустриализацию - глобальный тренд экономического развития // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3. С. 132-143.
4. Сомина И.В. Структурирование показателей экономической эффективности инновационных процессов на макро- и мезоуровне // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2015. № 6. С. 277-280.
5. СтариковаМ.С. Оценка и направления повышения конкурентоспособности отраслей российской промышленности // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2016. № 9. С. 199-205.
6. Щетинина Е.Д., Смольникова А.В. Изучение инновационной деятельности как фактора укрепления конкурентоспособности // Белгородский экономический вестник. 2018. № 4 (92). С. 39-52.
7. Doroshenko Y.A., Minaeva L.A., Avilova Z.N., Somina I.V., Leonova O.V. Socio-economic aspects of development of small innovative business in Russia // Journal ofApplied Engineering Science. 2015. Vol. 13. No 4. P. 293-298.
8. Gubanov S.S. Neo-industrial development model and its system algorithm // Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2014. No (33). Р. 23-44.
9. Miller J., Walton T., Kovacic W., Rabkin J., Walton T. Industrial policy: reindustrialization through competition or coordinated action? // Yale Journal o Regulation. 2014. No. 2(1). Р. 1-37.
10. RodrikD. Unconditional Convergence in Manufacturing // The Quarterly Journal of Economics. 2015. Vol. 128. No. 1. Р. 165-204.
11. SchetininaE.D., Doroshenko Y.A., OvtcharovaN.V. The problems of innovations commercialization and approaches to their decision // International Business Management. 2015. Vol. 9. No 6. Р. 1074-1078. URL: https://doi.org/10.15838/esc/2014.3.33.3.
12. Schetinina E.D., Starikova M.S., Borzenkova K.S., ChizhovaE.N., Androsova G.A. The development of the business strategy based on the commercialization of innovations // International Journal of Applied Engineering Research. 2014. Vol. 9. No 22. Р. 16881-16890.
