CC BY
8ИННОВАЦИИ В РОССИИ: МЕЗОУРОВНЕВЫЙ АНАЛИЗ
INNOVATIONS IN RUSSIA: REGIONAL ANALYSES К.И. ГРАСМИК,
доцент кафедры международных экономических отношений факультета международного бизнеса Омского государственного университета им. Ф.М. Достоевского, к.э.н. (г. Омск)
K.I. GRASMIK,
assistant professor of chair of International Economic Relations of the Faculty of International Business of Dostoevsky Omsk State University, Candidate of Economic Science (Omsk)
Аннотация
В статье выполнен анализ инновационной активности предприятий в региональном разрезе. В частности, с использованием корреляционного анализа дана характеристика зависимости уровня инновационной активности от факторов экономического, социального, управленческого и ресурсного порядка. Также построена регрессионная модель, показывающая взаимодействие указанных переменных.
Abstract
The analysis of the innovation activity of enterprises in regional dimension is fulfilled in this article. Using correlation analysis we describe dependence of innovation activity on economic, social, resource, managerial factors. In regression model we showed interaction of specified indicators.
Ключевые слова
1. Инновации
2. Инновационная деятельность предприятия
3. Региональная экономика
Key words
1. Innovations
2. Innovation activity of enterprises
3. Regional economy
Введение
Из теории инновационной системы следует, что инновационная активность предприятий имеет территориальную доминанту. Пространственная близость облегчает взаимодействие компаний, ускоряет потоки информации, трансфер технологий, позволяет добиться выгод от кооперационных взаимосвязей предприятий с органами власти и местным сообществом. Поэтому необходимость повышения инновационной активности в экономике России, столь активно декларируемая на всех уровнях власти, требует самого широкого и мотивированного участия регионов.
Ряд мероприятий правительства РФ, направленных на активизацию инновационной деятельности, а именно: особые экономические зоны, Российская венчурная корпорация, национальные проекты, технопарки и бизнес-инкубаторы, - в большинстве своем до конца не реализованы, поэтому о результатах говорить рано. Тем не менее в разных регионах эффективность различается существенно (далеко не все регионы смогли выиграть конкурсы на получение федеральных средств). Это может иметь следующие объяснения: историческая специализация региона, более развитая промышленность (регион находится на ведущих позициях в России), более эффективное управление территорией.
В настоящей работе мы сделали попытку с помощью статистических методов определить, какие факторы оказывают наиболее значимое воздействие на инновационную активность в регионе, а также предложить ряд мер, реализация которых сделает государственную политику, направленную на модернизацию экономики, более результативной и комплексной.
Инновационная активность в регионах
Инновационная активность промышленных предприятий в России остается относительно неизменной. Однако разумно предположить, что общероссийские значения того или иного показателя - это «средняя температура по больнице». В то время как в научной и периодической печати много пишут об инновационных мероприятиях таких субъектов Федерации, как Томская и Новосибирская области, Республика Татарстан, г. Санкт-Петербург, напрашивается вывод, что в России существуют группы «инновационных лидеров», «середняков» и «аутсайдеров».
С целью проведения углубленного анализа инновационной деятельности в России мы воспользовались региональной статистикой, прежде всего материалами Росстата, а также Института общественного проекти-
рования (www.inop.ru). Был собран довольно обширный массив информации, отражающий различные характеристики функционирования регионов: экономические, социальные, политические, - за 2000-2007 гг. Поскольку по некоторым территориям нет статистических данных за рассматриваемый период (например, по Чеченской Республике, Чукотскому а. о.), на протяжении последних лет было осуществлено объединение нескольких субъектов Федерации, мы исключили из анализа следующие регионы: Чеченскую Республику, Коми-Пермяцкий автономный округ, Агинский Бурятский а. о., Таймырский (Долгано-Ненецкий) а. о., Эвенкийский а. о., Усть-Ордынский Бурятский а. о., Корякский а. о., Чукотский а. о.
Как следует из данных об инновационной активности, отстающие регионы состоят главным образом из национальных территорий, прежде всего республик Северного Кавказа, тогда как инновационно-активные регионы представлены в основном территориями, расположенными в Центральной России. Это может быть обусловлено близостью к рынкам сбыта, многонациональным составом населения, живущего в данных регионах, что обеспечивает разнообразие идей, подходов к решению жизненных проблем.
Инновации на региональном уровне характеризуются крайне высокой волатильностью. Так, коэффициент вариации доли инновационной продукции в отгруженной1 составил в 2000 г. 1,32, в 2005 г. - 1,65, в 2006 г. - 1,6. Вариация по показателю удельного веса инновационно-активных предприятий (т.е. осуществляющих технологические инновации) несколько меньше, но тоже довольно высока: 0,68 в 2000 г., 0,48 - в 2007 г. В принципе системность поддержки инноваций на региональном уровне должна вести к уменьшению волатильности соответствующих показателей. Рассчитав коэффициент вариации, мы пришли к выводу, что в нашей стране самыми стабильным регионами в этом плане могут считаться Республика Татарстан (0,156), Саратовская обл. (0,134), Липецкая обл. (0,146), Смоленская обл. (0,109). Показатели других лидеров рейтинга, представленных в табл. 1, выше, но не слишком отклоняются. При этом корреляция между удельным весом инновационно-активных предприятий (взято как среднее за 1999-2007 гг.) и коэффициентом вариации (среднее за тот же период) составляет - 0,42. Если же мы рассчитаем среднюю долю инновационной продукции в ВРП и используем в расчетах, то результат несколько вырастет: - 0,33, - но принципиально не
1 Коэффициент вариации исчисляется как отношение стандартного отклонения к средней арифметической.
изменится2. Это позволяет прийти к выводу, что постоянство поддержки инноваций в регионе в конце концов приводит и к росту инновационной активности местных предприятий. Иначе говоря, происходит накопление социального капитала; растет степень доверия между участниками инновационного процесса. Добавим, что 1-тест для коэффициента корреляции показал: оба коэффициента значимы при 5 и 1%-ных уровнях значимости.
Инновационная активность зависит от размера экономики региона. Этому можно выдвинуть следующие объяснения:
- Размер региональной экономики означает и более высокий уровень спроса, а значит, дает больше шансов для успешных инноваций.
- Чем больше экономика региона, тем больше предприятий она в себя включает, тем соответственно больше уровень конкуренции, больше потенциал для создания кластеров.
Расчеты показали, что связь между параметрами, характеризующими доход, состояние экономики региона, и долей инновационной продукции в ВРП, как правило, ниже. Возможно, это обусловлено тем, что не всегда инновационная деятельность (НИОКР, маркетинговые исследования и т.д.) приводит к выпуску продукции с улучшенными свойствами. Примечательно, что связь с параметрами инноваций в последние годы становится более отчетливой, выраженной. Это указывает на повышение значимости региональных рынков для предприятий, что нельзя расценивать однозначно положительно.
Оценить наличие кластерных взаимосвязей на региональном уровне (приблизительно) можно посредством сопоставления доли отгруженной инновационной продукции в ВРП и затрат на разработки к ВРП. Результаты подтверждают наличие положительной связи: коэффициент корреляции равен 0,3 в 2005 г. и 0,38 в 2006 г. и значим для уровня 1%. Отметим, что в предыдущие годы корреляция была довольно низкой. Также мы сопоставили долю инновационной продукции в ВРП (среднее значение за 2000-2006 гг.)3 и среднее количество созданных передовых производственных технологий в регионе (среднее значение за 2000-2006 гг.)4. Мы исходили из того, что технология создается прежде всего для пред-
2 Из расчета были исключены Ненецкий а.о., Ингушетия, Калмыкия и Тыва, поскольку по данным территориям невозможно было рассчитать коэффициент вариации.
3 Взято именно среднее, поскольку количество создаваемых технологий существенно варьирует по годам практически во всех регионах.
4 По причине отсутствия данных о количестве созданных передовых производственных технологий из рассмотрения были исключены следующие регионы: Ивановская область, Липецкая область, Ингушетия, Калмыкия, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия-Алания, Республика Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия. Итого в выборке остался 71 регион.
приятий данного региона, как правило, силами самого предприятия иди при его участии. Коэффициент корреляции в этом случае равен 0,21 -связь положительная, но не значимая даже при уровне 5%. Однако когда из рассмотрения были исключены гг. Москва и Санкт-Петербург - интеллектуальные доноры страны (в Москве, к примеру, в среднем в год создается 131 передовая технология), корреляция резко выросла - до 0,49 - и стала значимой при 1%.
Регрессионный анализ
Чтобы проверить, как переменные, влияющие на инновации, работают в комплексе, мы предприняли построение линейной регрессионной модели. В качестве независимых переменных были взяты следующие: доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (доля ПРМИН), доля затрат на разработки в ВРП (Р/ВРП), число исследователей на 10 тыс. жителей в регионе (ИССЛ/10000), число используемых передовых производственных технологий (ППТиспольз.), количество используемых патентов (ПАТиспольз.), % уловленных и обезвреженных загрязняющих веществ (% уловл.), размер ВРП (ВРП), а также параметры, характеризующие власть губернаторов5. В качестве зависимой переменной была выбрана доля предприятий, осуществляющих технологические инновации. С целью временного сопоставления данных мы рассчитали средние значения за 2005-2007 гг6. Поскольку набор регионов по отдельным показателям не совпадал, мы были вынуждены исключить из рассмотрения следующие территории: Бурятия, Ингушетия, Адыгея, Тыва, Республика Алтай, Ненецкий автономный округ, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа, Еврейская автономная область. В итоге выборка составила 72 региона.
На первом этапе анализа мы осуществили графический анализ зависимости между инновационной активностью и выбранными параметрами. Результаты показали, что явной зависимости какого-либо вида (линейной, экспоненциальной и т.п.) не просматривается ни в одном из случаев. Далее мы начали подбирать количество независимых переменных, оценивая качество получаемой модели посредством Б-критерия. Результаты показали, что довольно хорошей объясняющей способностью обладает модель 1 с тремя переменными (см. табл. 1).
5 Согласно данным, полученным Институтом общественного проектирования в результате изучения российской элиты.
6 По параметрам «доля затрат на разработки в ВРП» и «число используемых передовых производственных технологий» были рассчитаны данные за 2004-2006 гг.
Таблица 1
Результаты эконометрического анализа инноваций в регионах России
Наименование переменной, коэффициент Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5
Свободный член 10,8** 10,85** 11,04** 11,09** 11,84**
доля ПРМИН -0,177** -0,178** -0,177** -0,178** -0,187**
ВРП 6,38*106** 6,47*106** 7,03*106** 6,95*106** -7,29*106**
ПАТиспольз. 0,016** 0,0168** 0,018** 0,018** 0,0185**
ППТиспольз. - 6,13*105 -1,14*105 1,43*106 8,09*107
Р/ВРП - - -62,75 -55,73 -58,36
ИССЛ/10000 - - - -0,001 -0,001
% уловл. - - - - -0,01
Я2 0,437 0,439 0,45 0,45 0,4545
Б-статистика 17,62* 13,09* 10,82** 8,88** 7,61**
* Переменная значима только при уровне значимости 5%. ** Переменная значима при уровне значимости 1%. Источник: рассчитано автором.
По сути, модель 1 иллюстрирует перечень главных переменных, влияющих на инновации в регионе. Обратим внимание, что две из них представляют влияние спроса в регионе. Примечательно, что доверительный интервал для переменной ВРП включает в себя нулевое значение, т.е. пока нельзя сказать, связан ли позитивно размер экономики региона с инновационной активностью.
В модели 2 качество оценки повышается: критическое значение Б-статистики для уровня значимости 1% составляет всего 13,65! Однако новая переменная не является значимой, что несколько непонятно. Возможно, инновации в России в массе своей являются мелкомасштабными, низкотехнологичными, по крайней мере за последние три года. Последующие три модели обладают несколько лучшей объясняющей способностью, о чем говорит значимость Б-статистики, однако коэффициент детерминации улучшился ненамного. Кроме того, ряд переменных, а именно последние четыре, не могут быть четко охарактеризованы по направлению воздействия, поскольку доверительный интервал содержит 0.
Возможно, это говорит о том, что их воздействие настолько невелико, что они практически не вносят никакого вклада.
Учитывая господствующий неформальный характер деловых отношений в России, мы осуществили расчеты с использованием данных Института общественного проектирования. Выборка была уменьшена до 32 регионов; в регрессионном анализе были использованы данные о значимых параметрах из предыдущего анализа: ВРП, доля ПРМИН, ПАТиспольз. Поскольку между параметрами, по которым ИНОП измерял влияние губернаторов, существует довольно сильная корреляционная связь, то во избежание появления мульти-коллинеарности в модели мы поочередно пробовали одну из переменных, связь которой с инновационной активностью была наиболее значимой при проведении расчетов коэффициента корреляции: влияние на процесс принятия решений (ПРРЕШ), влияние на расстановку кадров (КАДР), влияние на экономические процессы (ЭКПРОЦ), общий уровень политического влияния в регионе (ОБЩВЛИЯН). Полученные результаты оказались следующими.
Если в качестве регрессоров используются только три экономические переменные: ВРП, доля ПРМИН и ПАТиспольз., - то объясняющая способность модели резко падает (Б-статистика становится незначимой). Кроме того, становится незначимым и коэффициент при ПРМИН. Если мы вводим переменную ПРРЕШ, то качество оценки модели резко повышается: Я2=0,59, Б-статистика=9,89 (9,38)7. Размер экономики по-прежнему остается незначимым.
Замена ПРРЕШ на КАДР приводит к незначительному повышению качества оценивания: Я2 =0,595, Р-статистика=9,92. Однако по каким-то причинам параметры ЭКПРОЦ и ОБЩВЛИЯН приводят к ухудшению качества оценки: Я2 =0,52 (0,47), Р-статистика=7,45 (6,07). Возможно, в ряде случаев жесткая рука губернатора приводит и к росту эффективности региональной экономики. Другими словами, здесь нет однозначной зависимости. В конце концов, как свидетельствуют результаты исследования, проведенного ГУ-ВШЭ8, финансовая поддержка предприятий региональными властями оказывается примерно в равной мере на неэкономической и экономической основах, т.е. исходя из эффективности их функционирования.
Таким образом, в результате проведения исследования было выяснено, что переменные, оказывающие существенное воздействие на инновационную активность предприятий, отсутствуют. Наиболее значимыми параметрами выступают следующие: уровень спроса в
7 В скобках указано критическое значение для Б-статистики при соответствующем количестве степеней свободы.
8 См.: Яковлев А. Российская корпорация и региональные власти: модели взаимоотношений и их эволюция // Вопросы экономики. - 2007. - № 1. - С. 124-139.
региональной экономике, ее размер, умение управлять и использовать интеллектуальную собственность, а также влияние губернаторов. Отметим, что высокое социальное неравенство в регионе де-факто означает еще и бедность весомой доли населения региона. Следовательно, существует возможность оказания давления на такое население со стороны предпринимателей, снижающее стимулы последних к инновациям .
Заключение
Низкий уровень инновационной активности в экономике России не является отражением национального менталитета, как полагают некоторые ученые. Подтверждением этому является тот факт, что ряд средних фирм России вполне конкурентоспособен по мировым меркам, их продукция признана на мировом рынке. Однако успешное тиражирование моделей инновационного развития требует (на данном этапе) высокой роли государства, поскольку наша страна находится на этапе модернизации, т. е. должна из имеющегося материала построить новое (и конкурентоспособное) целое. Значимой составляющей инновационной политики должно стать повышение роли региональных властей (конечно, при наличии возможности их замены федеральной властью). Думается, что необходимо стремиться к реальному разделению властей, что позволит гармонизировать интересы отдельных групп.
Библиографический список
1. Афанасьев Мст., Кривогов И. Модернизация государственных финансов России // Вопросы экономики. - 2006. - № 9. - С. 103-111.
2. Бухвальд Е. Российский федерализм на критическом рубеже развития // Вопросы экономики. - 2008. - № 9. - С. 70-83.
3. Гурков И. Инновационное развитие и конкурентоспособность. Очерки развития российских предприятий / И. Гурков. - М.: ТЕИС, 2003.
- 236 с.
4. Гурков И. Так ли пышен инновационный расцвет? // ЭКО. - 2005.
- № 10. - С. 17-36.
5. Курбатова М., Левин С. Деформализация правил взаимодействия государства и бизнеса // Вопросы экономики. - 2005. - № 10. - С. 119131.
9 Действительно, зачем внедрять современные технологии, когда можно практически за бесплатно нанять дополнительных рабочих, о социальном страховании которых к тому же не нужно особо заботиться?
6. Паппэ Я., Галухина Я. Внешнеэкономические факторы трансформации крупного бизнеса в России // Вопросы экономики. - 2005. - № 10. - С. 72-89.
7. Российская промышленность на перепутье: что мешает нашим фирмам стать конкурентоспособными // Вопросы экономики. - 2007. -№ 3. - С. 4-34.
8. Российский статистический ежегодник. 2003: стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2003. - 674 с.
9. Российский статистический ежегодник. 2004: стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2004. - 751 с.
10. Российский статистический ежегодник. 2005: стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2005. - 819 с.
11. Российский статистический ежегодник. 2007: стат. сб. / Госкомстат России. - М., 2007. - 865 с.
12. Швецов Ю. Эволюция российского бюджетного федерализма // Вопросы экономики. - 2005. - № 8. - С. 76-83.
13. Яковлев А. Российская корпорация и региональные власти: модели взаимоотношений и их эволюция // Вопросы экономики. - 2007. - № 1. -С. 124-139.
Bibliographical list
1. Afanasyev Mst., Crivogov I. Modernization of Russian state financial system // Voprosy economiki. - 2006. - № 9. - P. 103-111.
2. Buhvald E. Russian federalism on critical border of development // Voprosy economiki. - 2008. - № 9. - P. 70-83.
3. Gurkov I. Innovation development and competitiveness. Essays on development of Russian enterprises / I. Gurkov. - M.: TEIS, 2003. - 236 p.
4. Gurkov I. Is innovation activity very high? // ECO. - 2005. - № 10. -P. 17-36.
5. Curbatova M., Levin C. Deformalization of rules of interaction between state and business // Voprosy economiki. - 2005. - № 10. - P. 119-131.
6. Pappe Y., Galuhina Y. External economic factors of transformation of big business in Russia // Voprosy economiki. - 2005. - № 10. - P. 72-89.
7. Russian industry on cross-roads: what interfere our firms to become competitive // Voprosy economiki. - 2007. - № 3. - P. 4-34.
8. Russian statistical yearbook. 2003: stat. coll. / Goscomstat of Russia. -M., 2003. - 674 p.
9. Russian statistical yearbook. 2004: stat. coll. / Goscomstat of Russia. -M., 2004. - 751 p.
10. Russian statistical yearbook. 2005: stat. coll. / Goscomstat of Russia. -M., 2005. - 819 p.
11. Russian statistical yearbook. 2007: stat. coll. / Goscomstat of Russia. -M., 2007. - 865 p.
12. Shvetsov Y. Evolution of Russian budget federalism // Voprosy economiki. - 2005. - № 8. - P. 76-83.
13. Yakovlev A. Russian corporations and regional government: models of interaction and its evolution // Voprosy economiki. - 2007. - № 1. - P. 124139.
Контактная информация
644077, г. Омск, проспект Мира, 55а,
Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского.
Тел.: (3812) 67-01-06
E-mail: simpfor@rambler.ru
Contact links
644077, Omsk city, Mira Prospekt, 55a,
Dostoevsky Omsk State University.
Tel.: (3812) 67-01-06
E-mail: simpfor@rambler.ru
