Научная статья на тему 'Дифференциация инновационных показателей регионов России в зависимости от типа инноваций и отраслевой специализации'

Дифференциация инновационных показателей регионов России в зависимости от типа инноваций и отраслевой специализации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
630
84
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
РЕГИОНАЛЬНАЯ ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ / СТАТИСТИКА ИННОВАЦИЙ / ПРОЦЕССНЫЕ И ПРОДУКТОВЫЕ ИННОВАЦИИ / ОТРАСЛЕВАЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ / REGIONAL INNOVATION SYSTEM / INNOVATION STATISTICS / PROCESS AND PRODUCT INNOVATIONS / BRANCH-WISE SPECIALIZATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Спицын Владислав Владимирович, Монастырный Евгений Александрович

Исследуется зависимость инновационных показателей регионов России от типа инноваций и отраслевой специализации. Анализ проводится на основе данных статистики и разработанной авторской методики. Тип инноваций в регионе связан с его отраслевой специализацией. Продуктовые инновации предполагают специализацию на производстве оборудования, процессные инновации на добывающей промышленности, металлургии, производстве кокса и нефтепродуктов. В результате анализа выявлены отличия инновационных показателей регионов-лидеров по продуктовым инновациям и регионов, в которых преобладают процессные инновации. На основе выявленных отличий сформулированы предложения по совершенствованию государственной инновационной политики, статистики инноваций и методик ранжирования регионов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Dependence of Russian regions innovation indices on innovation type and branch-wise specialization

There are many international and Russian methods to estimate and compare regional innovation activity. But most of them do not consider regional economic and branch differentiation, which influences innovation indices. The purpose of this work is the analysis of the dependence of innovation indices on regional economy innovation type and branch-wise specialization. The work is based on the Russian regions statistics data analysis. Hypothesis that regional innovation indices will depend on the innovation type predominating in regional economy is put forward and tested. The analysis is based on the authors methods, which allow finding the regions, which specialise in product innovations, process innovations and other regions; calculating average values of indices of these regions groups, describing their innovation results; finding out indices, in which the average values differences between regions are non-random, and analyze them. We receive the following results of our analysis. 1. Regional innovation type is connected with regional branch-wise specialization. Product innovations are associated with equipment manufacturing. Process innovations are associated with raw materials industry, metallurgy, coke and mineral oil industry. 2. Distinctions in innovation indices between regions leading in product innovations and process innovations were defined. Regions leading in product innovations have high rates of innovation activity indices but their enterprises suffer from financial difficulties. To solve financial problems it is necessary to form and realize state industry and investment policy and to make export promotion of their innovation enterprises. 3. Regions with process innovations have financial and economic advantages due to their branch-wise specialization. But innovations at these regions enterprises are usually forced by a parent company or difficult conditions of raw materials extraction. Economic and social effectiveness of these innovations is low. It is necessary to redirect the surplus of these enterprises financial resource to other economy branches innovation development. 4. According to the regional innovation indices distinctions it is necessary to improve innovation statistics and region-ranking methods. It is incorrect to calculate and compare regional innovation indices ignoring regional branch-wise specialization. Russian regional innovation statistics must form report data disaggregated by industry sectors.

Текст научной работы на тему «Дифференциация инновационных показателей регионов России в зависимости от типа инноваций и отраслевой специализации»

В.В. Спицын, Е.А. Монастырный

ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕГИОНОВ РОССИИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТИПА ИННОВАЦИЙ И ОТРАСЛЕВОЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта «Разработка аналитического подхода к выявлению и характеристике инновационных процессов в современной экономике России (на примере Томской области)» (проект № 10-02-64203а/Т).

Исследуется зависимость инновационных показателей регионов России от типа инноваций и отраслевой специализации. Анализ проводится на основе данных статистики и разработанной авторской методики. Тип инноваций в регионе связан с его отраслевой специализацией. Продуктовые инновации предполагают специализацию на производстве оборудования, процессные инновации - на добывающей промышленности, металлургии, производстве кокса и нефтепродуктов. В результате анализа выявлены отличия инновационных показателей регионов-лидеров по продуктовым инновациям и регионов, в которых преобладают процессные инновации. На основе выявленных отличий сформулированы предложения по совершенствованию государственной инновационной политики, статистики инноваций и методик ранжирования регионов.

Ключевые слова: региональная инновационная деятельность; статистика инноваций; процессные и продуктовые инновации; отраслевая специализация.

В международной и российской практике разработано множество методик сравнения инновационной активности регионов. В ЕС сравнение уровня инновационного развития различных стран, регионов и отраслей проводится по Summary Innovation Index и ежегодно публикуется в European Innovation Scoreboard [1]. Это табло включает в себя несколько групп индикаторов. Начиная с 2008 г. была изменена методика анализа [2], а число анализируемых размерных данных увеличено до 7 и они сгруппированы в 3 основных блока, а именно:

— «Содействие инновациям» включает следующие подразделы: трудовые ресурсы, финансы и поддержка;

— «Деятельность предприятий» — собственные инвестиции предприятий, связи и предпринимательство, результативность как создание прав интеллектуальной собственности и платежи по ним;

— «Результаты инновационной деятельности» — инноваторы, экономический эффект.

Сводный показатель инновативности (SII) дает приблизительное представление об общенациональной (по стране) эффективности инноваций и рассчитывается по 29 сводным индикаторам. В рамках данной методики используется большое число показателей для формирования сводного показателя инновативности. Однако не учитываются отраслевая структура и экономическая специфика отдельных стран и территорий.

Ранжирование штатов в США проходит на основе State Technology and Science Index, определяемого Milken Institute с 2002 г. [3, 4]. В качестве российских методик ранжирования регионов выделим работы А.А. Быковой, М.А. Молодчик [5] и С.А. Тихоновой [6]. Особенности этих методик, их достоинства и недостатки проанализированы авторами настоящей статьи в работе [7].

В 2010 г. Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ) разработала и апробировала новую методику ранжирования регионов России [8]. В Интернете получил широкое распространение «Рейтинг инновационной активности регионов 2009». Методология рейтинга разработана НАИРИТ на основе методики ведущих мировых аналогов (в первую очередь европейского рейтинга European Innovation Scoreboard).

В декабре 2009 г. на Российском экономическом конгрессе О.Г. Голиченко и И.Н. Щепина представили методику ранжирования регионов, предполагающую разделение регионов на четыре группы: «активные инноваторы», «активные диффузоры», «концентрированная инновационная деятельность на малых ядрах», «низкая концентрированная инновационная деятельность» [9]. Методика предлагает дифференцированный подход к оценке инновационной активности регионов, но не связывает кластеризацию регионов с их экономическими особенностями.

Все эти методики предлагают и экономически обосновывают определенные наборы показателей для ранжирования регионов. Однако они упускают из вида главное: отраслевую и экономическую дифференциацию регионов, которые могут оказывать существенное влияние на значение показателей инновационной деятельности. В результате применение разработанных рейтингов для определения регионов-лидеров и их последующей поддержки представляется сомнительным. В лучшем случае оно приведет к стимулированию регионов со сходными экономическими характеристиками и отраслевой специализацией, которые и обусловливают более высокие инновационные показатели. В худшем случае — к неверному определению регионов — лидеров.

Целью настоящей работы является анализ зависимости инновационных показателей региона от преобладающего в нем типа инноваций и его отраслевой специализации.

Задачи работы:

— обоснование зависимости инновационных показателей региона от преобладающего в нем типа инноваций и его отраслевой специализации;

— выявление отличий инновационных показателей регионов-лидеров по продуктовым инновациям и регионов, в которых преобладают процессные инновации, от прочих регионов;

— разработка рекомендаций по совершенствованию государственной инновационной политики, статистики инноваций и методик ранжирования регионов.

Работа выполняется на основе анализа статистических показателей регионов России (данные Росстата) [10-12]. Выдвигается и проверяется гипотеза, что ин-

новационные показатели регионов России будут зависеть от типа инноваций: продуктовые или процессные. Для анализа используется широкий перечень показателей, отражающих результаты инновационного и социально-экономического развития регионов:

— доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, %;

— доля инновационного сектора в экспорте продукции, %;

— доля экспорта в общем объеме производства, %;

— доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, %;

— соотношение инвестиций и объема производства, %;

— доля работников инновационного сектора, %;

— производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел.;

— производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел.;

— доля работников с высшим образованием — инновационный сектор, %;

— доля работников с высшим образованием — неинновационный сектор, %;

— доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, %;

— доля работников НИОКР (всего), %;

— доля организаций, осуществляющих технологические инновации, %;

— доля инновационной продукции, %;

— доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, %;

— доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, %;

— среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб.;

— темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз;

— ВРП на душу населения (2007 г.), руб.;

— темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз;

— объем производства (всего), млн. руб.;

— доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, %;

— доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, %.

Методика анализа:

1. Из общего числа регионов РФ были исключены автономные округа и узкоспециализированные регионы, объемы производства которых в 2008 г. составили менее 80 000 млн руб.

Также исключены из анализа регионы, имеющие принципиальные отличия:

— г. Москва (столичный регион);

— Республика Саха (Якутия) — единственный регион в России, специализирующийся на добыче алмазов, которая дает более 80% объема промышленного производства;

— Сахалинская область — регион, специализирующийся на добыче нефти на основе реализации совместных проектов с зарубежными партнерами (Сахалин 1 и Сахалин 2). При этом совместные предприятия не позиционируют себя как инновационные: доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг составила в 2008 г. всего 0,4%.

2. После реализации 1-го этапа методики для анализа остался 51 регион. По каждому из оставшихся регионов были рассчитаны вышеприведенные показатели.

3. Были выявлены регионы — лидеры по продуктовым инновациям (16 регионов) и прочие регионы (35). Аналогично были выявлены регионы, в которых преобладают процессные инновации, и прочие регионы (25 и 26).

Признаком, характеризующим наличие в регионе продуктовых инноваций, является инновационная продукция. Регионы — лидеры по продуктовым инновациям были определены по среднему значению показателя «доля инновационной продукции региона в общем объеме производства» за 2006—2008 гг. (табл. 1).

Т а б л и ц а 1

Регионы - лидеры по доле инновационной продукции в общем объеме производства за 2006-2008 гг.

Регионы - лидеры Средняя доля инновационной продукции за 2006-2008 гг., %

Самарская область 24

Республика Мордовия 20

Ульяновская область 16

Республика Т атарстан 16

Пермский край 15

Калининградская область 11

Брянская область 9,7

Ставропольский край 8,3

Новгородская область 8

Воронежская область 7,9

Свердловская область 7,8

Московская область 7,1

Чувашская Республика 6,7

Вологодская область 6,4

Ярославская область 6,1

Тверская область 6,1

Признаком, характеризующим наличие в регионе процессных инноваций, является наличие затрат на технологические инновации. Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, были выделены исходя из специализации регионов России по видам экономической деятельности (в статистике России с 2005 г. вместо отраслей используется классификация по видам экономической деятельности (ВЭД), однако термин «отрасль» тоже сохранился: в статсборнике внутри ВЭД «Обрабатывающие производства» авторы выделяют высокотехнологичные, среднетехнологичные и низкотехнологичные отрасли) [11].

Решение этой задачи было выполнено в два этапа:

— определение ВЭД промышленности России, в которых преобладают процессные инновации;

— определение регионов России, в структуре промышленности которых преобладают ВЭД с процессными инновациями.

Выделение ВЭД, в которых преобладают процессные инновации, было проведено на основе анализа соотношения затрат на продуктовые и процессные инновации по каждому ВЭД. Согласно статистическим данным по промышленности России [10. С. 74—75], затраты на процессные инновации преобладали в пяти ВЭД1 (табл. 2). Однако только первые три из выявленных ВЭД доминировали в структуре промышленного производства тех или иных регионов России.

На основе анализа данных статистики [11] нами были выделены 25 регионов, в структуре промышленности которых доминировал хотя бы один ВЭД с указанной специализацией (табл. 3).

4. Было проведено сравнение средних значений вышеприведенных инновационных показателей2 по парам групп:

— регионы — лидеры по продуктовым инновациям — прочие регионы;

— регионы, в которых преобладают процессные инновации, — прочие регионы.

С помощью статистического аппарата Microsoft Excel (функция ТТест3) была проверена гипотеза о случайном расхождении средних значений показателей при сравнении каждой пары групп [13, 14].

Результат вычисления функции ТТест показывает вероятность случайного расхождения. Если он меньше 0,2 (20%), то можно говорить о том, что средние значения

показателей сравниваемых групп существенно различаются и рассматриваемый инновационный показатель зависит от выбранного критерия выделения групп регионов.

Регионы — лидеры по продуктовым инновациям и прочие регионы. Особенности специализации по ВЭД регионов — лидеров продуктовых инноваций: 11 из 16 регионов (70%) в качестве специализации по ВЭД имеют производство оборудования (т.е. представляют обрабатывающую промышленность). Показатели регионов приведены в табл. 4.

Для регионов — лидеров по продуктовым инновациям характерно лидерство по доле инновационной продукции (критерий ранжирования регионов); более высокие значения показателей: доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, доля инновационного сектора в инвестициях, доля затрат на инновации в общем объеме производства, доля работников инновационного сектора, доля работников НИОКР.

Т а б л и ц а 2

Соотношение затрат на технологические продуктовые и процессные инновации в разрезе ВЭД промышленности России (2007 г.), %

Виды экономической деятельности Затраты на технологические инновации

всего продуктовые процессные

Всего по промышленности 100 48,5 48,9

Добыча полезных ископаемых 100 10,0 87,6

в том числе топливно-энергетических 100 5,7 92,7

Металлургическое производство 100 29,6 69,6

Производство кокса и нефтепродуктов 100 24,0 74,1

Текстильное производство 100 8,3 90,9

Обработка древесины и производство изделий из дерева и пробки, кроме мебели 100 37,3 60,9

Т а б л и ц а 3

Регионы, в структуре промышленности которых доминируют ВЭД с процессными инновациями (2008 г.), %

Регионы - лидеры Доля ВЭД в общем объеме промышленного производства региона

Добывающая промышленность Металлургическое производство Производство кокса и нефтепродуктов

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Тюменская область* 74 0 17

Республика Коми* 53 0 18

Томская область* 50 1 2

Архангельская область* 46 1 0

Кемеровская область* 45 27 4

Оренбургская область* 45 20 3

Мурманская область 43 24 0

Удмуртская Республика* 37 9 0

Республика Карелия 32 9 0

Республика Татарстан* 29 4 10

Курская область 24 2 0

Вологодская область 0 62 0

Липецкая область 1 62 1

Челябинская область 2 55 2

Красноярский край 8 53 1

Свердловская область 6 50 0

Белгородская область 18 30 0

Тульская область 1 23 0

Иркутская область 11 20 3

Омская область 1 1 63

Республика Башкортостан 17 4 38

Волгоградская область 6 19 36

Нижегородская область 0 15 29

Пермский край 13 6 24

Хабаровский край 13 14 23

Примечание. Полужирным шрифтом выделена доля в промышленном производстве доминирующего ВЭД региона; звездочкой отмечены регионы, в которых преобладает добыча топливно-энергетических полезных ископаемых.

Показатели интенсивности и результативности инновационных процессов Средние значения показателей ТТест

Регионы -лидеры Прочие регионы

Доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, % 45,6 36,4 0,05

Доля инновационного сектора в экспорте продукции, % 76,5 49,2 0,00

Доля экспорта в общем объеме производства, % 13,5 15,7 0,51

Доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, % 39,5 31,6 0,12

Соотношение инвестиций и объема производства, % 9,6 14,6 0,00

Доля работников инновационного сектора, % 38,1 31,3 0,06

Производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел. 2066,0 1927,3 0,75

Производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел. 1356,9 1441,9 0,66

Доля работников с высшим образованием - инновационный сектор, % 21,7 23,7 0,06

Доля работников с высшим образованием - неинновационный сектор, % 22,0 22,5 0,57

Доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, % 64,3 56,9 0,29

Доля работников НИОКР (всего), % 1,4 1,1 0,21

Доля организаций, осуществляющих технологические инновации, % 9,1 8,1 0,43

Доля инновационной продукции, % 11,2 3,2 0,00

Доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, % 2,0 1,4 0,08

Доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, % 1,3 1,5 0,76

Среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб. 13803,9 15201,9 0,20

Темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз 2,04 1,96 0,07

ВРП на душу населения (2007 г.), руб. 140385,5 162595,8 0,34

Темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,61 1,57 0,31

Объем производства (всего), млн. руб. 400018,8 384687,3 0,90

Доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, % 26,3 9,9 0,00

Доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, % 4,5 4,6 0,97

* Если не указано иное, данные приведены за 2008 г.

Также отмечаются более высокий удельный вес инновационно-активных организаций, который может объяснять лидерство по некоторым из вышеназванных показателей, но он сильно варьирует (вероятность статистического совпадения средних 43%); лидерство по доле инновационного сектора в экспорте продукции; более высокий темп роста средней зарплаты и ВРП в предкризисный период.

Для данной группы регионов можно выделить ряд проблем:

— низкая доля экспорта в общем объеме производства (хотя здесь вероятность статистической ошибки составляет 51%);

— низкая доля инвестиций в общем объеме производства, низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе, низкие показатели средней зарплаты и ВРП на душу населения;

— низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе.

Таким образом, регионы — лидеры по продуктовым инновациям характеризуются определенной специализацией по ВЭД, наличием социально-экономических проблем, невысокой долей экспортного производства. В этих сложных условиях они рассматривают инновации как способ преодоления трудностей и активно занимаются ими, что соответствует положениям теории Й. Шумпетера [15]. Более высокие темпы роста средней зарплаты и ВРП в докризисный период можно трактовать как результаты активной инновационной деятельности в этих регионах. Также внушает определенный оптимизм высокая доля экспорта инновационного сектора.

Однако экономические и финансовые проблемы пока преобладают. Низок удельный вес инновационноактивных предприятий, которые пока не доминируют в экономике и экспорте. У предприятий нет денег на ин-

новации и инвестиции. Низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе, вероятно, связана с экономическими и финансовыми проблемами и нежеланием молодых специалистов идти на эти производства.

На уровне регионов или отдельных предприятий решить вышеуказанные финансовые проблемы чрезвычайно сложно. Необходимы формирование территориальноструктурной промышленной и инвестиционной политики России и ее целенаправленная реализация с привлечением дифференцированных и обоснованных механизмов стимулирования инновационной деятельности в потенциальных точках роста, а также государственная поддержка и стимулирование экспорта инновационных предприятий данной группы регионов.

Регионы, в которых преобладают процессные инновации, и прочие регионы. В данном случае критерием разделения выступала специализация регионов на добывающей промышленности, металлургии и производстве кокса и нефтепродуктов (табл. 5).

Для регионов, специализирующихся на процессных инновациях, характерны:

— высокая относительно прочих регионов доля инновационно-активных организаций и, как следствие, высокие доли инновационного сектора в производстве товаров и услуг, в инвестициях; высокая доля работников инновационного сектора;

— высокие социально-экономические показатели (ВРП на душу населения и средняя зарплата), высокая доля экспортируемой продукции;

— высокая производительность труда как в инновационном, так и в неинновационном секторах. Однако, на наш взгляд, она объясняется не результатами инновационной деятельности, а ценой на продаваемые сырьевые ресурсы.

Показатели интенсивности и результативности инновационных процессов Средние значения показателей ТТест

Регионы -лидеры Прочие регионы

Доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, % 46,2 32,8 0,00

Доля инновационного сектора в экспорте продукции, % 58,1 56,9 0,89

Доля экспорта в общем объеме производства, % 21,2 9,5 0,00

Доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, % 40,5 28,2 0,01

Соотношение инвестиций и объема производства, % 14,1 12,2 0,29

Доля работников инновационного сектора, % 37,4 29,7 0,01

Производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел. 2514,0 1482,7 0,01

Производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел. 1629,3 1226,0 0,02

Доля работников с высшим образованием - инновационный сектор, % 22,8 23,4 0,65

Доля работников с высшим образованием - неинновационный сектор, % 21,7 22,9 0,29

Доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, % 60,9 57,6 0,62

Доля работников НИОКР (всего), % 1,1 1,3 0,27

Доля организаций, осуществляющих технологические инновации, % 9,9 7,1 0,00

Доля инновационной продукции, % 4,1 6,9 0,03

Доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, % 1,7 1,6 0,75

Доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, % 0,9 1,9 0,02

Среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб. 16335,9 13390,5 0,01

Темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,92 2,04 0,00

ВРП на душу населения 2007, руб. 193872,8 121978,3 0,02

Темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,54 1,61 0,08

Объем производства (всего), млн. руб. 542902,0 252185,1 0,03

Доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, % 9,2 20,0 0,00

Доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, % 3,9 5,1 0,17

* Если не указано иное, данные приведены за 2008 г.

Однако для данной группы регионов также можно выделить ряд проблем:

— низкие доли инновационной продукции, затрат на инновации в инновационном секторе, внутренних текущих затрат, работников НИОКР;

— низкий темп роста средней зарплаты и ВРП.

Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, благодаря своей отраслевой специфике находятся в относительно благоприятных экономических условиях. Вокруг предприятий добывающих отраслей или металлургии формируется пояс обслуживающих их инновационных предприятий. Да и сами крупнейшие предприятия этих регионов позиционируют себя как инновационные и показывают затраты на инновации. Можно утверждать, что циркулирующие в таких регионах финансовые ресурсы стимулируют инновационную активность и приводят к тому, что удельный вес инновационно-активных предприятий оказывается выше. Но означает ли это более высокую эффективность инновационной деятельности таких регионов в целом?

На наш взгляд, нет. И в первую очередь данный вывод касается регионов, специализирующихся на добыче нефтегазовых ресурсов. Дело в том, что другие важные показатели — доля инновационной продукции, доля затрат на инновации в инновационном секторе, доля работников НИОКР — оказываются низкими. Таким образом, данные регионы и их предприятия только позиционируют себя как инновационные в имиджевых целях, а в реальности их инновационная активность низкая. По сути, доходы этих предприятий и их работников, а также финансовое благополучие региона в целом зависят от спекулятивной динамики рыночных цен на нефть и газ (природная рента) и от политики головных компаний, а не от результатов инновационной деятельности. У регионов и предприятий нет сти-

мулов к инновациям, которые предполагает теория Й. Шумпетера [15]. Инновации носят во многом вынужденный характер, задаваемый головной компанией или определяемый сложными условиями добычи сырьевых ресурсов.

Добывающая промышленность должна сыграть важную роль в развитии экономики России, но не прямую, а опосредованную. Доходы отрасли зависят от цен на сырье на мировом рынке, на которые Россия повлиять не может. Увеличение объемов добычи и продаж тоже практически невозможно из-за квотирования объемов предложения. Но избыток финансовых ресурсов может и должен быть направлен через финансовый механизм на инновационное развитие других отраслей экономики, в том числе нефтепереработки, а также развитие человеческого капитала. Этот механизм может быть реализован только на корпоративном или федеральном уровнях. Регион на этот процесс влияет лишь в исключительных случаях.

Возможна ли практическая реализация данных выводов и рекомендаций?

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В анализируемой группе есть очень интересный регион — Республика Татарстан. Исторически сложилось так, что он обладает несколько большими возможностями влияния на формирование и реализацию региональной промышленной и инвестиционной политики. Его специализациями являются добыча топливноэнергетических ископаемых, производство транспортного оборудования. Регион находится в группе лидеров как по процессным, так и по продуктовым инновациям. На примере этого региона целесообразно изучить механизмы комплексного развития региона на основе формирования центров дохода в добывающих отраслях (природная рента), обрабатывающей промышленности (трудовая рента), научно-образовательном комплексе и

наукоемком секторе (инновационная рента) и оценить возможность их применения в других регионах и на федеральном уровне.

Проведенный анализ позволил выявить существенные отличия инновационных показателей регионов в зависимости от преобладающего в них типа инноваций и отраслевой специализации. Регионы — лидеры продуктовых инноваций имеют высокие (на уровне России) показатели инновационной активности, но их предприятия испытывают серьезные финансовые трудности. Для их преодоления требуются формирование государственной промышленной и инвестиционной политики, поддержка и стимулирование экспорта инновационных предприятий данной группы регионов.

Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, благодаря своей отраслевой специфике находятся в относительно благоприятных финансовых и экономических условиях. Однако инновации в этих регионах носят во многом вынужденный характер, задаваемый головной компанией или определяемый сложными условиями добычи сырьевых

ресурсов. Экономическая и социальная результативность инноваций оказывается невысокой. Избыток финансовых ресурсов данной группы регионов может и должен быть направлен через финансовый механизм на инновационное развитие других отраслей экономики.

Существенные отличия инновационных показателей регионов в зависимости от преобладающего в них типа инноваций и отраслевой специализации также требуют совершенствования статистики инноваций и методик классификаций регионов. Некорректным оказывается расчет показателей по региону в целом без разделения по отраслевой специализации. Для корректного сравнения регионов и их инновационной активности требуется существенное расширение объема данных региональной статистики инноваций. В статистических сборниках должны приводиться данные по инновационному и неинновационному секторам региона с дальнейшей их детализацией по отраслям (видам экономической деятельности).

ПРИМЕЧАНИЯ

1 В остальных отраслях промышленности России по данным за 2007 г. преобладали затраты на продуктовые инновации [11].

2 Проводилось арифметическое усреднение всех вышеприведенных показателей по формуле ХореЛ = ЕХг / N. Однако часто усредняемые показатели сами являлись расчетными. Например, доля инновационной продукции, доля экспорта и т.д. Это расчетные показатели, которые получены по формуле: Хг = Лг / Вг. С математической точки зрения их усреднение было бы более корректным по формуле: Хсред = ЕЛг / ЕВг. Однако поскольку в большинстве расчетных показателей в качестве Вг выступал объем производства региона, такое усреднение привело бы к тому, что крупнейшие по объему производства регионы (Тюменская, Московская области и т.д.) играли бы определяющую роль и скрывали влияние других регионов. Тем не менее для проверки корректности выводов нами выборочно проводились такие расчеты и было установлено, что при устойчивом расхождении средних двух сравниваемых групп (рассчитываемых по формуле х = ЕХг / N, если ТТест < 0,2) расчет средних по формуле х = ЕЛг / ЕВг, также показал их существенное расхождение.

3 Функция ТТест позволяет определить, вероятность того, что две выборки взяты из генеральных совокупностей, которые имеют одно и то же среднее. Вероятность соответствует парному критерию Стьюдента с двусторонним распределением. Чем меньше значение ТТест, тем меньше вероятность случайного расхождения средних. Однако необходимо учитывать, что критерий Стьюдента разработан для выборки с нормальным распределением. В данном случае проверка того, подчиняются ли закону нормального распределения рассматриваемые выборки, не проводилась из-за маленького объема данных (для корректной проверки требуется в каждой выборке не менее 40 наблюдений).

ЛИТЕРАТУРА

1. European Innovation Scoreboard. URL: http://www.trendchart.org/scoreboards

2. Measuring innovation: the European Innovation Scoreboard. URL: http://www.eis.eu

3. The 2002 State New Economy Index / Robert D. Atkinson. The Progressive Policy Institute. Technology, Innovation, and New Economy Project.

URL: www.neweconomyindex.org/states/2002/index.html

4. State Technology and Science Index: Enduring Lessons for the Intangible Economy / Ross DeVol, Anita Charuworn, Soojung Kim. URL:

http://www.milkeninstitute.org/publications/publications.taf?function=detail&ID=38801155&cat=resrep

5. Быкова А.А., МолодчикМ.А. Проблемы позиционирования региона в новой экономике // Инновации. 2007. № 1.

6. Тихонова С.А. Сравнительный анализ уровней использования инновационных потенциалов субъектов Российской Федерации // Альманах

«Наука. Инновации. Образование». М. : Языки славянской культуры, 2008. Вып. 6. С. 139-151. URL: http://www.riep.ru/works/alma-nach/0006/almanach0006_139-151.pdf

7. Монастырный Е.А., Спицын В.В., Грик Я.Н. Методологический подход к оценке эффективности инновационного развития региона // Инно-

вации. 2010. № 1 (135). С. 80-86.

8. НАИРИТ составила рейтинг инновационной активности регионов 2009 / Национальная ассоциация инноваций и развития информационных

технологий. URL: http://www.nair-it.ru/news/17.03.2010/135

9. Голиченко О.Г., Щепина И.Н. Регионы России: лидеры и аутсайдеры процесса распространения инноваций : доклад на Российском экономи-

ческом конгрессе. М., 2009.

10. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009 : стат. сб. / Росстат. М., 2009. 990 с. URL: http://www.gks.ru/

11. Индикаторы инновационной деятельности. 2009 : стат. сб. URL: http://www.gks.ru/

12. Федеральная служба государственной статистики РФ. URL: http://www.gks.ru/

13. Критерии значимости и проверка гипотез. URL: http://bars-minsk.narod.ru/stud/VM/lecture4_1.htm

14. Проверка гипотез в MS Excel. URL: http://www.tormix.com/portal/media/s4/tv/Statistika_v_MS_Exxcel_2_u.doc

15. Шумпетер Й. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры) : пер. с нем. / под ред. А.Г. Милейковского. М. : Прогресс, 1982. 454 с.

Статья представлена научной редакцией «Экономика» 16 ноября 2011 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.