CC BY
32
A MERlCA
Ошши Hi* * lb {
'JtrJJJ CM 1
(Г I iJ Hf-
-J i T5"1
егианапистика
ДОМ НИЧ Егор Лсонидович
Кандидтт экономических научный
сотрудник
экономических иссэедованийДВОРАН, СЛ.Тихдокчдддэая,155, Хабаровск, Россия, 680042
DOMIMICH Yegor
Leonidovich
Ph.D.ineconomics, seniorreserFchfeNow
EconomicReserFch InsFiteeFE CRAS, 153, ,
Khabnrovsk,Russia,680042
vV'-W r4 f) ч wr;v\Vx N/ X.4 : 10.14530/reg.2017.5 2017 ■ То
\
, :■ : . I .
УДК 330.3 + 311.3 + 332.1
О ДОБРОСОВЕСТНОСТИ И ДОСТОВЕРНОСТИ СТАТИСТИКИ ИННОВАЦИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ
В статье обсуждаются проблемы экономического толкования российской статистики инноваций как специфического массива данных, собранных посредством доверительного опроса невоспроизводимым способом. Основной акцент сделан на детализации и интерпретации противоречий в динамике демографических и стоимостных индикаторов предприятий, осуществлявших технологические инновации. Раскрыты аналитические возможности и ограничения экономического анализа технологических инноваций в промышленности страны.
Регионы России, отрасли промышленности, технологические инновации, статистика инноваций, экономический анализ ■ ■ ■
ABOUT CONSCIENTIOUSNESS AND RELIABILITY OF INNOVATION STATISTICS IN RUSSIAN INDUSTRY
We discuss a burning-day problems of economical interpretation of Russian technological innovation statistics. Such kind of statistics can be described as specific data derived by irreproducible method of confidence survey. We assumed the main emphasis of research on detailed elaboration and interpretation of contradictions between demographical and value-only indicators of industrial innovative enterprises. The research revealed analytical power and limitations of technological innovations statistics in the branches of Russia's industry.
Russian regions, branches of industry, technological innovations, statistics of innovations, economic analysis
© Домнич Е.Л., 2017
А
А М.ЕЯ1СА
[Ь т
•Лжм 1
I сгг.,1
'
N
ч
) V 5 -' -Ж.
>егионапистмка
и.
\
01: 10.14530/гед.2017.5 2017 ■ Том 4 . № 5
/
!>ЛМ/
Введение
Национальная статистика инноваций, описывающая ситуацию на макроуровне, переживает длительный этап становления. Внедрение международных стандартов в этой области государственной статистики пока ещё не может обеспечить исследователей достоверным и адекватно структурированным эмпирическим материалом. Низкая достоверность статистических данных, неполнота информации в области науки и инноваций, несопоставимость с международными показателями по-прежнему остаются проблемами, требующими решения [4, с. 163].
Статистическая информация, собираемая по форме «Сведения об инновационной деятельности организации», относится специалистами к разряду «профессиональных суждений» [4, с. 168]. Предполагается, что профессиональное суждение есть добросовестно высказанное работником мнение о хозяйственной ситуации, полезное как для её описания, так и для принятия действенных управленческих решений. В условиях рыночной экономики профессиональное суждение — это именно то, что думает сам профессионал, независимо от предписаний нормативных документов. Институт профессионального суждения импортирован в Россию из англоязычных стран, где он формировался веками на основе прецедентного права. В отличие от статистики, собранной на основании первичной бухгалтерской отчётности, где основной акцент делается на достоверности передаваемой и обобщаемой информации, статистика, основанная на профессиональных суждениях, исходит из добросовестности экспертных оценок, в том числе добросовестности заблуждений. Концептуальные противоречия между двумя типами статистической информации усугубляются чисто практическими проблемами их сбора и осмысления.
Массив данных о технологических инновациях (ТИ), накопленных с начала XXI в., может быть разбит на три части в соответствии с тремя временными интервалами: 2000-2005 гг., 2006-2010 гг. и 2011-2015 гг. Методологические и структурно-экономические особенности каждого периода позволяют говорить о трёх отдельных множествах, описывающих значимо отличающиеся друг от друга социально-экономические объекты и реалии. Прямые экономические «содержательные» интерпретации и суждения на основе централизованной статистики ТИ, по-видимому, ещё долго будут невозможны, а любые эконометрические оценки включают довольно «громкие шумы», обусловленные особенностями методологии статистического наблюдения инноваций в стране. Эффекты, оказываемые на ТИ душевыми доходами и предыдущей траекторией развития, сильно дифференцированы по регионам. Доказано наличие многочисленных пространственно-временных лакун, где динамика инновационных индикаторов плохо соотносится как с предшествующей историей развития, так и с общеэкономической ситуацией в регионе [1; 2].
В основе статистического наблюдения технологических инноваций (ТИ) в промышленности страны лежит ежегодный выборочный опрос крупных и средних предприятий. Именно менеджмент крупных и средних предприятий в основном определяет, насколько добросовестной и достоверной будет национальная статистика ТИ. Поэтому уместно посвятить специализированное исследование проблематике оценки демографии предприятий, осуществляющих ТИ, во взаимосвязи с основными количественными результатами инновационной деятельности отраслей промышленности. Исследование имело целью разобраться в следующих вопросах:
• Насколько противоречива статистика инноваций в контексте общеэкономической статистики?
• Как ситуация в промышленности отражается на статистике ТИ?
• Кто осуществляет ТИ в промышленности России?
• Занижаются ли масштабы ТИ в промышленности России?
А -И Г- К I С А
• • ' ' ' '' Ж А 1
¿Л* ггм|
Ту ;. ' ' ''
) V $ -' -Ж.
а
Ч /7,г % .X 1 \ '--»К. \ V"
>егионапистмка
\ ^ А
\
/
■ ■ ~ ■ ■ : ' . Ш
1 ■■■ V -' ■ .41 ."'Ч . " ■
Изучению данных вопросов посвящены соответственно первая, вторая, третья и четвёртая части работы. В заключении резюмируются содержательные результаты исследования и обосновываются актуальные вызовы, развивающие заданную проблематику.
1. Насколько противоречива статистика инноваций в контексте общеэкономической статистики?
Прежде всего возникает естественное желание сопоставить статистику ТИ в промышленности со статистикой российской промышленности в целом, обозначив удельный вес, вклад инноваций в общенациональное, региональное и отраслевое развитие. И здесь обнаруживаются первые серьёзные затруднения и противоречия.
Согласно данным Центральной базы статистических данных (ЦБСД)1, с января 2005 г. по январь 2017 г. число крупных и средних предприятий и организаций промышленности в России монотонно сократилось с 24 336 до 16 991 (в 1,4 раза). Наибольшие потери понесли обрабатывающие производства, где число крупных и средних предприятий и организаций сократилось с 18 494 до 11 700. В разрезе размерной структуры депопуляция в большей степени затронула крупные предприятия, которые численно превалируют и при этом понесли наибольшие потери. В то же время число средних предприятий обрабатывающей промышленности, согласно данным Единой межведомственной информационной статистической системы (ЕМИСС), с 2008 по 2016 гг. даже немного возросло - с 3 755 до 3 9012. Общее же число промышленных предприятий и организаций (включая малые) демонстрирует медленный, но устойчивый рост, увеличившись за 2010-2015 гг. с 450,1 до 463,4 тыс.3
На этом фоне вызывает недоумение, каким образом статистическим органам на протяжении десятилетия удаётся поддерживать число обследуемых по форме № 4-«инновации» крупных и средних организаций промышленности на уровне 24,2-24,6 тыс. ежегодно4. И.И. Елисеева и П.А. Макарова, сравнивая совокупность обследованных предприятий в России и за рубежом, приводят цифру в 19 382 предприятия обрабатывающей промышленности за 2006 г. и утверждают, что она могла бы быть больше и «не соответствует промышленному потенциалу нашей страны» [4, с. 168]. Такое утверждение представляется по меньшей мере странным, учитывая, что по состоянию на 1 января 2006 г. ЦБСД зафиксировало в целом по стране 17 438 крупных и средних предприятий и организаций обрабатывающей промышленности, а на 1 декабря - уже только 15 854.
Недоумение усугубляется отсутствием в официальных изданиях данных о фактической численности организаций, осуществлявших технологические инновации («индикатор не разрабатывается»). Данный индикатор подменяется «долей организаций, осуществлявших ТИ, в общем числе обследованных организаций», который «топчется» на уровне 9-10%5. Также нет никаких сведений о том, каким образом ежегодно обследуемые 24 500 предприятий распределены в региональном и отраслевом разрезе российской промышленности.
Согласно приведённым выше сведениям о демографии промышленных предприятий, размерная структура российской промышленности неуклонно мельчает, крупные предприятия замещаются малыми. Очевидно, при этом также происходит фактическое изменение
1 http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBinet.cgi
2 https://www.fedstat.ru/indicator/31156
3 Промышленное производство в России. 2016: Стат.сб. / Росстат. М., 2016. С. 66-67.
4 http://www. gks.ru/free_doc/new_site/business/nauka/ind_2020/pril4.pdf
5 gks.ru/free_doc/new_site/business/nauka/pril4/11.xls
АлМ--*' тЬ т
.т^^¿.-«л- ; LiiVrr.il
N
ч
/Г.'-}' м.
) V 5 -' -Ж.
егианапистика
и.
\
01: 10.14530/гед.2017.5 2017 ■ Том 4 . № 5
¡>ЛМ/
технологического базиса и отраслевых компетенций выживших и вновь созданных предприятий, что практически не находит отражения в официальной статистике. При этом темп роста численности крупных и средних промышленных предприятий не коррелирует ни с индексом промышленного производства, ни с темпами роста затрат на технологические инновации (ЗТИ)1 и объёма инновационных товаров (ОИТ)2 в постоянных ценах. Динамика стоимостных индикаторов развивается независимо от демографии промышленных предприятий и организаций.
Зато демография крупных и средних промышленных предприятий весьма наглядно соотносится с численностью занятых на них работников. Согласно ЕМИСС, за 2009-2016 гг. среднесписочная численность работников по полному кругу организаций в обрабатывающей промышленности снизилась с 8,1 до 7 млн человек, а в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды - с 1,8 до 1,7 млн человек. Лишь в добыче полезных ископаемых рваная динамика занятости в итоге привела к увеличению среднесписочной численности работников с 914,7 до 943 тыс. человек, что, конечно, не может компенсировать потерю более чем миллиона работников в целом по промышленности страны. Рост числа малых предприятий (весьма, кстати, умеренный) не компенсирует выбытия столь большого числа работников, а возможно, даже провоцирует его.
Неизбежен вопрос: кто же осуществляет все эти ТИ в промышленности, стоимостные показатели которых, если верить статистике, начали активно расти как раз в начале второго десятилетия XXI в.? Если за 2006-2010 гг. ЗТИ крупных и средних промышленных предприятий совокупно составили 1,4 трлн рублей, то за 2011-2015 гг. - уже 3,3 трлн рублей. Соответственно, совокупный ОИТ, отгруженных этими предприятиями, в первый временной интервал составил 4,7, а во второй - уже 13,7 трлн рублей. Пересчёт в постоянные цены сокращает величину итоговых показателей примерно вдвое; таким образом, в реальном исчислении относительно уровня 2006 г. они «всего лишь» удвоились к 2015 г., а не учетверились (рис. 1).
Для сравнения: себестоимость товаров, продукции, работ и услуг, проданных за это десятилетие промышленными предприятиями, увеличилась в постоянных ценах в 1,8 раза, а объём отгруженных товаров собственного производства - только в 1,4 раза. С точки зрения стоимостных индикаторов получается, что скорость роста некоего инновационного сектора, локализованного внутри российской промышленности, в течение последнего десятилетия превосходила темпы увеличения экономических масштабов промышленности как таковой. Учитывая масштабное сокращение числа промышленных предприятий и численности работников, такое наблюдение выглядит как статистический нонсенс. Поэтому представляется логичным увязать адекватность статистики ТИ в российской промышленности с её способностью объяснить очевидные расхождения между динамикой индикаторов демографии предприятий и стоимостных индикаторов.
1 Выраженные в денежной форме фактические расходы, связанные с осуществлением различных видов инновационной деятельности, выполняемой в масштабе организации (отрасли, региона, страны). В составе затрат на технологические инновации учитываются текущие и капитальные затраты. Для пересчёта ЗТИ в постоянные цены использовался индекс цен на продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения в добывающей промышленности, обрабатывающей промышленности и в производстве и распределении электроэнергии, газа и
2 Включает товары, работы, услуги, подвергавшиеся в течение последних трёх лет в той или иной степени технологическим изменениям. Для пересчёта ОИТ в постоянные цены использовался индекс цен производителей в добывающей промышленности, обрабатывающей промышленности и в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды.
,, , .Лдорай* А.,¿л'--" 1 '.■вх^, .>Ь.г,Ь л/ки.' 'ЛгШ I
I Л'-• '•« ■''■ ^ '
а « > ' • \ :
егмонапмстикаЖ
_ 4
5 шт 12017 ■ - -
3,5 3 2,5 2 1,5 1
0,5 0
£ «=» «=» «= «=>
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
ЗТИ в действующих ценах сэ^э ЗТИ в ценах 2006 г. ОИТ в действующих ценах=*= ОИТ в ценах 2006 г.
Рис. 1. Динамика индикаторов технологических инноваций в промышленности России (крупные и средние предприятия) в действующих и постоянных ценах 2006 г.
в 2006-2015 гг., трлн рублей
Ист очники: рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/31039, https://www.fedstat.ru/indicator/31278, https://www.fedstat.ru/indicator/31111, https://www.fedstat.ru/indicator/40611, https://www.fedstat.ru/indicator/43561
2. Как ситуация в промышленности отражается на статистике технологических инноваций?
Отсутствие значимой корреляции между количеством предприятий и индексом промышленного производства, а также стоимостными индикаторами вообще, по-видимому, характеризует более общую макроэкономическую проблему, в рамках которой ситуация в инновационном секторе является лишь показательным примером.
Относительно января 2006 г. индекс промышленного производства в промышленности страны составил в декабре 2016 г. 143,7% (прирост - 43,7%), в то время как темп роста числа крупных и средних предприятий и организаций - 71,4% (сокращение - 28,6%)1. Основной причиной статистического парадокса видится хроническое недоиспользование производственных мощностей. Так, наприм0р, средний за 90011-2016 уровень использования среднегодовой производственной мощностив производствелегковыхавтомобилей составил60,6%,антибиоти-ков - 9,2%, приёмной телевизионной аппаратуры - 48,5%, кормового белка - 37%, вертолётов -13,8%, водки - 25,6%, двигателей внутреннего сгорания для автотранспортных средств и мотоциклов - 49,1%, картона - 80%, керамического кирпича - 77,9%, зерноуборочных комбайнов - 43,5%, кондитерских изделий - 61,2%, башенных кранов - 27,5%, мяса и субпродуктов -70,3%, пластмасс в первичных формах - 74,4%, мороженой рыбы - 49,6%, денатурированного этилового спирта - 42,4%, стали - 83,6%, металлорежущих станков - 16%, гидравлических турбин - 55,6%, угля - 81%, чугуна - 91,9%2. Низкая загрузка мощностей на большинстве
1 Рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/43046, http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBinet.cgi
2 https://www.fedstat.ru/indicator/40641
/
Ос Г А У
у'-г. . I. 12: ,
—
Ш я
\ о-'-'1
XЖ~Чу:3 I\х X V
7
производств обуславливает плохую согласованность сравнительной динамики стоимостных и демографических индикаторов, в том числе в сфере ТИ.
Показательно, что сравнительное распределение темпов роста количества крупных и средних предприятий и индекса промышленного производства по регионам состоит, в основном, из двух взаимно ортогональных фрагментов, аналитическая ценность которых обратно пропорциональна их размеру (рис. 2). Первый фрагмент, горизонтальный и наиболее весомый по числу наблюдений, объединяет случаи, когда значительные по амплитуде колебания числа предприятий сопрввождались пракввческиввлевымприращением промышленвеего провеводствв. Иными словами, значительная часть изменений в демографии промышленных организаций сегодня влечёт минимальныепоследствгы для економики,оставаясь нвболее чем статистическим фактом. Второй фрагмент, вертикальных и коназдо мепыпийко колвчеству точек на графике, описывает прецеденты, когда при постоянном числе предприятий индекс промышленного производства изменялся в широком диапазоне. В основном именно этот фрагмент сравнительного распределения и задавал вялую экономическую динамику в промышленности регионов страны.
о а
Б
л
о
а
со ^
О
О
к к е
ц 3
о
е л к
гвв
050
ывв
еИв
евв
Ив
,1Ч1Лх + 11Л,ВВ R2 = 0,00ЧЛ
Ив
70 90 110 130 150
Ыемп росто количество крупных и средних предприятий и организаций
Рис. 2. Сравнительная динамика темпа роста количества крупных и средних предприятий и индекса промышленного производства в промышленности 70 регионов России, помесячно с февраля 2006 г. по декабрь 2016 г., %
Примечания: 1) Выборка включает 8 960 наблюдений.
2) Исключены Республика Коми, Ненецкий автономный округ, Республика Адыгея, Республика Ингушетия, Чеченская республика, Республика Калмыкия, Республика Крым, г. Севастополь, Республика Алтай, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Тува, Республика Хакассия, Магаданская область, Еврейская автономная область и Чукотский автономный округ.
Источники: рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/43046, http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBinet.cgi
Две закономерности, вьгявленные в ходе анализа рисунка 2, важны для понимания экономического содержания статистики ТИ в регионах и отраслях страны, где численность так называемых «инновационно активных» крупных и средних предприятий является важнейшим, а иногда и единственным доступным индикатором инновационного развития. В экономическом пространстве огромной страны наличествуют многочисленные лакуны с нулевой эластично-
0
7
стью стоимостных показателей по числу хозяйствующих субъектов. Насколько точно эти закономерности повторяются в инновационном секторе российской промышленности? Статистика, собранная на основании строгих нормативных предписаний, всегда плохо соотносится с данными, полученными посредством доверительного опроса некой группы профессионалов, которая плохо описана сама по себе.
Для статистики ТИ характерны значительные колебания величины стоимостных индикаторов (рис. 3). В рамках отдельных пространственно-временных лакун темп роста ОИТ может превосходить 1 000%, а статистика по форме «Сведения об инновационной деятельности организации» не может предоставляться чаще, чем раз в год. Поэтому отследить столь же очевидные визуально фрагменты, как представленные на рисунке 2, не представляется возможным. Однако можно сделать вполне правдоподобное предположение-прогноз об асимптотической сходимости этих распределений по мере накопления наблюдений и повышения профессионального уровня менеджеров предприятий в части заполнения статистической отчётности. Нельзя исключать и наличия в составе распределений, представленных на рисунках 2 и 3, неких неочевидных закономерностей, существующих в рамках отдельных пространственно-временных лакун, детализация которых выходит за рамки настоящего исследования.
Рис. 3. Сравнительная динамика темпов роста количества крупных и средних предприятий и объёма инновационных товаров в промышленности 70 регионов России в 2006-2015 гг., %
Примечания: 1) Выборка включает 700 наблюдений.
2) Для пересчёта объёма инновационных товаров в постоянные цены использовался индекс цен производителей в добывающей промышленности, обрабатывающей промышленности и в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды.
3) В силу статистических ограничений из выборки регионов исключены Республика Коми, Ненецкий автономный округ, Республика Адыгея, Республика Ингушетия, Чеченская республика, Республика Калмыкия, Республика Крым, г. Севастополь, Республика Алтай, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Тува, Республика Хакассия, Магаданская область, Еврейская автономная область и Чукотский автономный округ.
Источники: рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/31278, http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBinet.cgi
7
3. Кто осуществляет технологические инновации в промышленности России?
Попробуем детализировать взаимосвязи между стоимостными и демографическими индикаторами ТИ посредством региональной и отраслевой декомпозиции промышленной статистики. Сокращение численности промышленных предприятий на протяжении последних 10 лет в региональном и отраслевом разрезе происходило крайне неравномерно.
Во-первых, ряд крупных отраслей промышленности в целом сохранил и даже немного увеличил численность своих предприятий. С января 2005 г. по январь 2016 г. количество крупных и средних предприятий в химической промышленности (раздел DG)1 увеличилось с 613 до 656; правда, к январю 2017 г. оно уменьшилось до 615. Умеренный рост числа предприятий наблюдался в важнейших подотраслях химической промышленности страны: производстве основных химический веществ (код 24.1) - с 235 до 241, производстве красок и лаков (код 24.3) - с 71 до 74, производстве фармацевтической продукции (код 24.4) - с 142 до 151. Сходная динамика характерна и для производства транспортных средств и оборудования (раздел DM). С января 2005 г. по январь 2016 г. число крупных и средних предприятий в отрасли выросло с 782 до 807, но к январю 2017 г. уменьшилось до 785. Положительный тренд задавался главным образом предприятиями, производящими автомобили (код 34.1), количество которых увеличилось со 109 до 128, железнодорожный подвижной состав (код 35.2) - со 119 до 131, а также летательные аппараты, включая космические (код 35.3) - со 134 до 146. Наконец, в добыче топливно-энергетических полезных ископаемых (раздел СА) число крупных и средних предприятий увеличилось с 596 до 654 за счёт добычи сырой нефти и природного газа (раздел 11), где имел место существенный рост числа предприятий (с 331 до 475).
Во-вторых, в структуре ряда «вымирающих» отраслей число крупных и средних предприятий, занятых отдельными видами экономической деятельности, существенно возросло. Так, например, если общее число предприятий в металлургическом производстве и производстве готовых металлических изделий (раздел DJ) в период с января 2005 г. по январь 2017 г. сократилось с 1 236 до 1 197, то в металлургическом производстве (код 27) оно выросло с 297 до 374. Аналогично, в производстве электрооборудования, электронного и оптического оборудования (раздел DL) количество предприятий сократилось с 1 529 до 1 393, однако в производстве приборов и инструментов для измерений, контроля, навигации и испытаний (код 33.20) оно немного увеличилось (с 300 до 308).
В-третьих, отрасли, где масштабы депопуляции были наибольшими, относятся главным образом к средне- и низкотехнологичному сегменту российской промышленности. Наибольший демографический урон в абсолютном исчислении понесла пищевая промышленность (раздел DA). С января 2005 г. по январь 2017 г. количество крупных и средних предприятий, производящих пищевые продукты, включая напитки, сократилось почти вдвое - с 4 631 до 2 464. В том числе количество предприятий, производящих продовольственные товары, снизилось с 4 032 до 2 115. В текстильном производстве (раздел DB) количество крупных и средних предприятий сократилось в 3,6 раза - с 1 340 до 372, что можно признать наибольшим относительным снижением.
Серьёзный демографический шок ощутили в том числе и среднетехнологичные отрасли гражданского машиностроения. В рамках раздела DK (производство машин и оборудования без
1 Здесь и далее используется Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОК 029-2001 (ОКВЭД) (КДЕС Ред. 1), введённый в действие постановлением Госстандарта РФ № 454-ст от 6 ноября 2001 г. и просуществовавший до 2017 г.
/ -
Ос Г А У
—
\ о-'-'1
у'-г. . I. 12: ,
Ш я
Региона ЛМСТИКа й0!: 10.14530/^.2017.5 2017 ■ Том 4 № 5
^ - ■ ■ - -■■ ■ - " • - "
■ \ N -^ / ■■ ,
производства оружия и боеприпасов) количество крупных и средних предприятий сократилось с 1 894 до 1 187. Значительный урон понесли производство механического оборудования (код 29.1) - произошло сокращение с 305 до 247 предприятий, производство прочего оборудования общего назначения (код 29.2) - с 546 до 459, производство машин и оборудования для сельского и лесного хозяйства (код 29.3) - с 358 до 78, производство станков (код 29.4) - со 161 до 47.
Несмотря на столь серьёзные и неравномерные в отраслевом разрезе демографические потрясения, десятилетние изменения в отраслевой структуре стоимостных индикаторов оказались весьма незначительными. Стабильность обеспечивается высоким удельным весом обрабатывающих производств: на уровне 75-80% ЗТИ и 80-85% ОИТ. Исключение составил лишь кризисный 2009 г., когда обрабатывающая промышленность смогла обеспечить незначительное приращение ЗТИ (с 234,4 до 239,1 млрд рублей), тогда как совокупный ОИТ обрабатывающих производств даже снизился (с 897,8 до 713 млрд рублей). Напротив, предприятия, добывающие сырую нефть и природный газ, в этот год обеспечили рекордные ЗТИ в размере 87,2 млрд рублей, что единовременно увеличило удельный вес добывающей промышленности со средних 12-15% сразу до 25%.
Позволим себе небольшую методологическую вольность и рассчитаем удельные стоимостные индикаторы, то есть сколько ЗТИ и ОИТ приходилось в среднем на одно крупное и среднее предприятие промышленности по мере их вымирания в 2006-2015 гг. (табл. 1). Из расчётов следует, что по мере ухудшения демографии российских промышленных предприятий их усреднённая инновационная активность, выраженная в стоимостном эквиваленте, напротив, увеличивалась. Так, если средние ЗТИ на одно промышленное предприятие в 2006 г. составляли 7,9, то в 2013 г. - уже 21,2, а в 2015 г. - 18,2 млн рублей. Усреднённый по промышленности удельный ОИТ за те же 10 лет увеличился с 30 до 80 млн рублей. Удвоение средних индикаторов с выходом на новое плато произошло на рубеже 2010/2011 гг., что подтверждает обоснованность выделения двух пятилетних периодов (2006-2010 гг. и 2011-2015 гг.).
Таблица 1
Среднегодовые индикаторы технологических инноваций в расчёте на одно крупное и среднее предприятие в промышленности России в 2006-2015 гг. в постоянных ценах 2006 г., млн рублей
Коды ОКВЭД 2001 Затраты на техноло- Объём инновацион-
Виды экономической деятельности гические инновации ных товаров
2006- 2006- 2011- 2006- 2006- 2011-
2015 2010 2015 2015 2010 2015
пром. Промышленность 13,5 9,4 18,3 52,6 33,7 74,8
С Добыча полезных ископаемых 34,6 27,9 41,3 138,5 82,7 194,3
СА Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых 59,7 49,9 68,8 250,5 149,5 344,9
10 Добыча каменного угля, бурого угля и торфа 2,5 3,0 2,0 10,6 1,1 20,9
11 Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях 88,6 76,9 98,8 375,1 238,4 493,8
СВ Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических 6,3 4,8 7,8 15,0 14,7 15,3
D Обрабатывающие производства 14,7 10,2 20,1 62,1 40,1 88,5
'¿г .V "'XV Чп 'Ш'йдуу X/ -'Vх
Мл» ■ -АЛ-
\ X
2017.5
ш.с-1
\
Продолжение таблицы 1
Коды ОКВЭД 2001 Виды экономической деятельности Затраты на технологические инновации Объём инновационных товаров
20062015 20062010 20112015 20062015 20062010 20112015
БА Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака 3,0 2,2 4,0 20,6 17,8 24,5
БВ Текстильное и швейное производство 0,9 0,8 0,9 3,2 2,5 4,6
БС Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви 0,4 0,4 0,4 4,0 4,4 3,4
ББ Обработка древесины и производство изделий из дерева 1,6 1,2 2,3 7,4 6,0 9,2
БЕ Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность 3,4 2,8 4,1 9,3 5,4 14,4
БG Химическое производство 37,3 35,5 39,1 128,7 123,3 133,8
БН Производство резиновых и пластмассовых изделий 7,0 8,4 5,8 39,8 30,5 47,6
Б1 Производство прочих неметаллических минеральных продуктов 4,6 3,3 5,9 11,7 8,9 14,9
БJ Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 34,2 35,6 32,8 105,9 78,3 134,1
27 Металлургическое производство 114,8 129,4 101,4 362,1 277,2 440,7
БК Производство машин и оборудования (без производства оружия и боеприпасов) 5,6 4,9 6,4 22,7 20,2 25,9
БL Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 14,0 10,0 18,2 41,8 31,4 52,7
30 Производство офисного оборудования и вычислительной техники 11,6 11,5 11,7 48,2 57,9 40,2
31 Производство электрических машин и электрооборудования 7,8 7,5 8,1 27,6 27,6 27,6
32 Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи 22,8 13,5 34,0 60,9 42,1 83,4
33 Производство медицинских изделий, средств измерений, контроля, управления и испытаний; оптических приборов, фото и кинооборудования; часов 16,0 10,6 21,3 48,6 24,2 73,0
БМ Производство транспортных средств и оборудования 39,9 27,8 52,2 332,9 223,7 443,1
34 Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов 42,6 33,1 51,5 563,0 381,2 732,8
35 Производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств 37,7 23,8 52,7 164,5 97,8 236,3
Е Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 4,5 2,7 6,7 2,5 2,5 2,5
Источники: рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/31039, https://www.fedstat.ru/indicator/31278, http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBinet.cgi
АлМ--*' тЬ т
.т^^¿.-«л- ; LiiVrr.il
■ = ".А г-А
) V $
егианапистика
и.
\
01: 10.14530/гед.2017.5 2017 ■ Том 4 . № 5
Результаты расчётов, приведённые в таблице 1, демонстрируют также значительное межотраслевое неравенство средних удельных ЗТИ и ОИТ. Среднестатистическое предприятие добывающей промышленности в среднем за 10 лет ежегодно инвестировало в ЗТИ 34,6 млн рублей, и реализованный ОИТ составил 138,5 млн рублей. Для среднестатистического предприятия обрабатывающей промышленности аналогичные показатели составили соответственно 14,7 и 62,1 млн рублей, а для предприятия, занятого производством и распределением электроэнергии, газа и воды - лишь 4,5 и 2,5 млн рублей. Неравенство сохраняется и при детализации отраслевых индикаторов внутри разделов С, D, Е и, очевидно, прослеживается вплоть до конкретных проектов на микроуровне. Важнейшие такие проекты были реализованы в отраслях, сохранивших и увеличивших численность предприятий: добыче сырой нефти и природного газа, химическом производстве, металлургии, автомобиле-, судо- и авиастроении. Удельные стоимостные индикаторы ТИ предприятий, занятых этими видами экономической деятельности, исчисляются сотнями миллионов рублей и несопоставимы с показателями инновационной активности прочих отраслей.
Поэтому вымирание крупных и средних предприятий, производящих каменный уголь и торф, продукты питания и одежду, обработанные пиломатериалы и бумагу, газовые турбины и станки, офисное оборудование и вычислительную технику не смогло оказать значимого влияния на общероссийские макроэкономические тренды, измеренные в рублях. Данные же, приведённые в таблице 1, можно толковать не только как статистическую иллюстрацию нарастания межотраслевых диспропорций, но также и как оформление отраслевой специализации посредством выделения отраслей - лидеров инноваций. И тогда кажется уместным не только не опасаться углубления этой тенденции, но даже вписать её в общемировой контекст. Действительно, в рамках отдельно взятой национальной экономики отличительно высокую инновационную активность обыкновенно проявляет ограниченное число экспортных отраслей специализации, причём не обязательно высокотехнологичных [3]. Не являясь чисто российской тенденцией, анализируемый тренд, однако, заставляет задуматься над системой приоритетов национальной промышленной политики и их детализации по отраслям и регионам.
4. Занижаются ли масштабы технологических инноваций в промышленности России?
Важной частью этой системы управления являются господствующие в экспертном сообществе представления о ТИ как таковых и о степени инновационности тех или иных бизнес-процессов и видов продукции. Являясь своеобразной идеологической надстройкой над сложившимся в постсоветской России экономико-технологическим базисом, они в значительной степени определяют экономический базис будущего, воздействуя на решения в области государственной промышленной политики. Обыкновенна ситуация, когда менеджеры предприятий ряда отраслей сообщают излишне завышенные или заниженные данные о ТИ, руководствуясь некими личными или корпоративными интересами и стереотипами. Специалисты сходятся на том, что оценки индикаторов ТИ, отображаемые централизованной статистикой, являются сильно заниженными, а содержательные выводы, сделанные на её основе, - излишне пессимистичными [4; 5; 6].
Согласно методологии анкетирования, охват статистическим наблюдением субъектов инновационной деятельности изначально неполон, причём ряд инновационных секторов экономики оказывается за границами обследования. В секторах, охваченных статистическим наблюдением, неполно учитываются сами процессы, происходящие в инновационной сфере. Предоставление информации не даёт организациям коммерческой выгоды, требуя дополни-
Региона ЛМСТИКа й0!: '10.14530/^.2017.5 2017 ■ Том 4 № 5
^ - ■ ■ - -■■ ■ - " • - "
■ \ N -^ / ■■ ,
тельных усилий по сбору информации в задаваемых разрезах и форматах, которые не соответствуют организации первичного учёта на предприятии. Система налоговых льгот не решает проблемы, поскольку предприятия уверены, что, показав ЗТИ и ОИТ в статистической отчётности и не подав заявку на предоставление льгот в налоговые органы, они обязательно попадут под проверку со стороны налоговой службы. У менеджеров подлинно инновационных предприятий занижены оценки в отношении своих инноваций.
Судить о недооценке или переоценке тех или иных экономических показателей принято на основании анализа производных от них относительных индикаторов. В качестве базы сравнения для индикаторов, оцениваемых по форме № 4-«инновации», уместно использовать финансовую статистику крупных и средних предприятий, полученную на основании формы «Сведения о финансовом состоянии организации» № П-3. Оценим удельный вес ЗТИ в себестоимости и удельный вес ОИТ в выручке от продажи товаров, продукции, работ, услуг промышленных предприятий в 2006-2015 гг.
С 2006 г. по 2015 г. себестоимость проданной промышленными предприятиями России продукции в действующих ценах утроилась (с 12,6 до 37,9 трлн рублей), в то время как ЗТИ в промышленности почти учетверились, увеличившись со 188,5 до 735,6 млрд рублей. Тем не менее, в себестоимости проданной продукции удельный вес ЗТИ в целом по стране не превышает 1,5-2%. Столь же низкие значения относительного индикатора наблюдаются в большинстве отраслей, за исключением отдельных высокотехнологичных производств в обрабатывающей промышленности, однако и там они не превышают 7-8% (табл. 2).
Таблица 2
Удельный вес индикаторов технологических инноваций в себестоимости и выручке крупных и средних промышленных предприятий России в 2006-2015 гг., %
Коды ЗТИ в себестоимости ОИТ в выручке
ОКВЭД 2001 Виды экономической деятельности 20062015 20062010 20112015 20062015 20062010 20112015
пром. Промышленность 1,9 1,6 2,1 5,6 4,2 6,4
С Добыча полезных ископаемых 1,6 1,5 1,7 4,6 2,6 5,5
СА Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых 1,7 1,6 1,7 5,0 2,8 6,1
10 Добыча каменного угля, бурого угля и торфа 0,2 0,3 0,2 1,2 0,1 1,8
11 Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях 1,8 1,7 1,9 5,4 3,0 6,5
СВ Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических 1,2 1,0 1,2 1,7 1,9 1,5
Б Обрабатывающие производства 2,3 2,0 2,5 7,4 5,8 8,3
БА Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака 0,7 0,7 0,7 4,0 4,2 3,8
БВ Текстильное и швейное производство 0,8 1,1 0,6 2,5 2,6 2,4
БС Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви 0,3 0,3 0,2 2,2 2,8 1,8
ББ Обработка древесины и производство изделий из дерева 0,8 0,6 0,8 2,8 2,9 2,7
БЕ Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность 1,8 1,8 1,8 4,0 2,8 4,6
V .V "'XV Чп '^¿ЛУх Ч/ ЧЧ
Мл» ■ -АЛ- Ч
2017.5
\
УЧЧ.. Ч ;
ЧЧ;: Л
Продолжение таблицы 2
Коды Виды экономической деятельности ЗТИ в себестоимости ОИТ в выручке
ОКВЭД 2001 20062015 20062010 20112015 20062015 20062010 20112015
DG Химическое производство 3,9 4,0 3,9 9,3 10,0 8,9
DH Производство резиновых и пластмассовых изделий 1,7 2,2 1,4 7,3 6,2 7,9
DI Производство прочих неметаллических минеральных продуктов 1,6 1,2 1,8 3,0 2,5 3,4
DJ Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 2,5 3,0 2,2 5,9 4,6 6,8
27 Металлургическое производство 2,7 3,4 2,3 6,4 4,8 7,4
DL Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 4,2 3,3 4,7 9,7 8,5 10,4
30 Производство офисного оборудования и вычислительной техники 1,8 1,7 1,9 5,5 6,2 5,0
31 Производство электрических машин и электрооборудования 1,9 2,0 1,9 5,9 6,4 5,6
32 Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи 6,4 4,3 7,6 11,6 10,2 12,4
33 Производство медицинских изделий, средств измерений, контроля, управления и испытаний; оптических приборов, фото и кинооборудования; часов 6,7 5,7 7,2 14,4 9,9 16,4
DM Производство транспортных средств и оборудования 2,8 2,4 3,0 19,9 16,0 21,7
34 Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов 2,1 1,9 2,3 22,4 18,5 24,2
35 Производство судов, летательных и космических аппаратов и прочих транспортных средств 3,9 3,2 4,2 15,7 10,9 17,9
Е Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 0,8 0,6 1,0 0,4 0,5 0,4
Источники: рассчитано по данным https://www.fedstat.ru/indicator/31039, https://www.fedstat.ru/indicator/31278, https://www.fedstat.ru/indicator/30984, https://www.fedstat.ru/indicator/31435
Доля инновационной компоненты в себестоимости промышленной продукции значительно дифференцирована в региональном и отраслевом разрезах. Например, в добывающей промышленности доля ЗТИ в себестоимости отгруженной продукции колеблется от 0 до 53,5% в зависимости от года и субъекта РФ, в обрабатывающей промышленности - от 0,05 до 20,2%, а в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды - от 0 до 19,8%. Проблема в том, что количество пространственно-временных лакун, где доля ЗТИ в себестоимости превышает 10%, крайне невелико. На уровне промышленности в целом здесь можно выделить только 6 регионов: Ленинградскую область в 2013 г. (17,9%), Карачаево-Черкесскую Республику в 2008 г. (13,8%), Республику Мордовия в 2011 г. (17%), Липецкую область в 2009-2011 гг. (10,6-13,6%), Омскую область в 2010-2015 гг. (11,2-14,4%) и Сахалинскую область в 2009-2015 гг. (10,5-44,3%).
АлМ--*' тЬ т
.т^^¿.-«л- ; ОР-ncr.il
/г.'-}- пк
) V $
егианапистика
и.
\
01: 10.14530/гед.2017.5 2017 ■ Том 4 . № 5
¡>ЛМ/
Таким образом, последние 10 лет с точки зрения структуры расходов стабильно высокую инновационность демонстрировала промышленность одного единственного, очень специфичного и фактически монопродуктового региона, осуществлявшего масштабные капиталовложения в освоение углеводородных месторождений - Сахалинской области. Если же удельный вес ЗТИ в себестоимости промышленных предприятий прочих регионов округлить до целого, то мода такого массива данных (690 наблюдений) будет на уровне 0-1%. По регионам инновационная компонента совокупных расходов российской промышленности увеличивается в период реализации крупных проектов, которые, во-первых, имеют значимый экономический вес, а во-вторых, артикулируются в явном виде, что не позволяет менеджменту предприятий «забыть» о них во время заполнения анкеты. По окончании реализации таких проектов показатель часто снижается до уровня статистической погрешности.
Сходные выводы можно сделать на основании анализа индикатора инновационности выручки проданных товаров. Удельный вес ОИТ в выручке от реализации российской промышленности, увеличившийся за 2006-2015 гг. с 4,3 до 6,4%, в среднем в 2-3 раза выше индикатора инновационности проданных товаров по себестоимости. Таким образом, по аналогии с предыдущим индикатором, за рассматриваемые 10 лет рост (в 4,6 раза) ОИТ опережал увеличение (в 3,1 раза) выручки от реализации.
Однако доля инновационной компоненты в выручке от реализации заметно дифференцирована по отраслям, что не характерно для доли инновационной компоненты в себестоимости проданной продукции. Наибольшая инновационность характерна для предприятий, производящих автомобили, прицепы и полуприцепы, суда, летательные и космические аппараты, медицинские изделия, средства измерений, контроля, управления и испытаний, оптические приборы, фото и кинооборудование, часы, электронные компоненты, аппаратуру для радио, телевидения и связи, а также предприятий химической промышленности. Удельный вес ОИТ в выручке от реализации в этих отраслях может превосходить среднее по промышленности значение в 3-4 раза.
По аналогии с предыдущим индикатором, межрегиональная дифференциация инновационной компоненты и в данном случае заметно превышает дифференциацию межотраслевую и в целом является более выраженной. Выделяются четыре региона, обладающих развитым обрабатывающим комплексом, где удельный вес ОИТ в выручке от реализации промышленных предприятий на протяжении всего десятилетия превышал порог в 10%. Это Республика Мордовия (от 10,2 до 28,8%), Республика Татарстан (от 13,4 до 19,1%), Самарская область (от 12,7 до 23,2%) и Ульяновская область (от 10 до 19,6%). Кроме того, в нескольких регионах сравнительно высокая инновационность выручки от реализации поддерживалась на протяжении ряда лет. Здесь следует отметить Брянскую область в 2007-2009 гг. (10,3-14%), Липецкую область в 2012-2015 гг. (10,3-13,7%), Тверскую область в 2009-2011 гг. (10,6-13,6%), Ярославскую область в 2010-2012 гг. (10,5-13%), Чувашскую Республику в 2012-2015 гг. (11,1-23,3%), Нижегородскую область в 2011-2015 гг. (10,5-13,3%), Забайкальский край в 2011-2015 гг. (11,1— 28,5%) и Хабаровский край в 2013-2015 гг. (11,2-12,5%).
Рекордно высокие показатели инновационности и в этом случае демонстрировала Сахалинская область в период активной эксплуатации нефтеносных месторождений морского шельфа. Если в 2006-2010 гг. доля ОИТ в выручке от реализации промышленности региона колебалась от 0,03 до 0,19%, то в 2011 г. она взлетела до 67,7%, в 2013 г. достигла пика (85,9%), в 2014 г. чуть снизилась (до 78,6%) и упала до 16,1% в 2015 г. В полном соответствии с методическими пояснениями по прошествии трёх лет сырая нефть и природный газ перестали быть новыми для добывающих организаций и рынка поставок, а значит, утратили статус инноваци-
АлМ--*' тЬ т
.т^^¿.-«л- ; ОР-ncr.il
,,?.'->■ .¿У. А*- м.
) V $
егианапистика
и.
\
л N У-
01: 10.14530/гед.2017.5 2017 ■ Том 4 . № 5
онных товаров. Безусловно, наличие и грамотное медийно-статистическое освещение, в том числе в терминах статистики инноваций, подобных сырьевых проектов не только увеличивают наблюдаемые масштабы инновационного сектора, но также подкрепляют оптимистические настроения в экспертной среде. Однако семантика словосочетания «нефть сырая инновационная» привносит в серьёзный научный дискурс изрядную долю абсурда, что оказывает сдерживающее влияние на развитие проблематики экономических измерений ТИ в стране.
Методология статистического наблюдения ТИ трактует основополагающие понятия исключительно широко, что допускает произвол практической интерпретации. Поэтому ошибка наблюдения не имеет явной региональной или отраслевой привязки и может изменяться в широком диапазоне для каждой пространственно-временной лакуны. Специалисты на этот счёт лишь отмечают, что на качество отчётности влияет в том числе источник финансирования ТИ. Если разработка и освоение инноваций производились за счёт бюджетного финансирования или средств заказчика, то отчётность более полна и достоверна, чем в случае, когда инновационная деятельность осуществлялась за счёт собственных средств [4; 6]. Проблема в том, что удельный вес бюджетного финансирования ТИ в структуре источников средств также не отличается постоянством в разрезе регионов, а с 2013 г. не раскрывается в статистических изданиях1 . Таким образом, вопрос о занижении или завышении индикаторов ТИ в промышленности страны сегодня не имеет однозначного ответа при заданной достоверности и добросовестности официальной статистики инноваций.
Заключение
Очевидно, что проблематика добросовестности и достоверности российской статистики ТИ, во-первых, не ограничивается одной только промышленностью, а во-вторых, включает в себя гораздо больший круг сюжетов, чем те четыре, которые удалось довольно поверхностно рассмотреть в статье. Заострим внимание на ряде моментов.
В настоящее время статистика инноваций, без сомнения, является одним из наименее удачно позиционируемых и скверно описываемых разделов российской статистики. Вынужденная нечёткость базовых определений индикаторов затрат и выпуска усугубляется плохой согласованностью статистики ТИ с промышленной статистикой вообще. Наличный массив данных допускает множественные трактовки содержания индикаторов ТИ. В свою очередь, экономико-статистический анализ этих индикаторов допускает неоднозначные экономические трактовки содержания процессов, происходящих в инновационном секторе российской промышленности. Существуют многочисленные пространственно-временные лакуны, где ошибки наблюдения индикаторов ТИ принимают недопустимо высокие с точки зрения содержательного экономического анализа величины.
Тем не менее, последовательная региональная и отраслевая детализация накопленного массива данных сегодня позволяет формулировать правдоподобные предположения о взаимосвязи инновационного и общеэкономического развития промышленности страны, что было практически невозможно ещё десять лет назад. Более того, простейшие расчёты позволили показать сходство тенденций развития инновационного комплекса в России и мире. Важнейшим вызовом остаётся оценка отраслевой и институциональной структуры ТИ в промышленности на региональном уровне. Уместно ожидать медленное, но неуклонное улучшение адекватности, достоверности и добросовестности российской статистики ТИ в промышленности по мере повышения профессионального уровня менеджеров предприятий.
1 https://www.hse.ru/primarydata/ii
V .V "'x V Чп 'Ш'йЛуу Ч/ -'Чч
\ X
Список литературы
1. Домнич Е.Л. Проблемы экономико-статистического анализа технологических инноваций в России // Регионалистика. 2017. Т. 4. № 4. С. 40-55. DOI: 10.14530/1^.2017.4
2. Домнич Е.Л. Проблемы экономического анализа технологических инноваций в отраслях промышленности Дальнего Востока России // Инновации. 2011. № 6. С. 85-92.
3. Домнич Е.Л. Пространственный анализ развития отраслей высоких технологий Китая в 1998-2003 гг. // Инновации. 2007. № 9. С. 120-125.
4. Елисеева И.И., Макарова П.А. Корректна или нет статистика инноваций в России? // Социология науки и технологий.2010.№ 1. С. 162-173.
5. Илышева Н., Илышев А. Система аналитических показателей инновационной деятельности организации // Качество. Инновации. Образование. 2004. № 2. С. 26-30.
6. Солоненко А., Черкасова Г. Информационные возможности современного бухгалтерского учета в период становления инновационной экономики // Проблемы учета. 2011. № 41. С. 26-30.
References
1. Domnich Ye.L. Issues of Economical and Statistical Analysis of Technological Innovations in Russia. Regionalistica [Regionalistics]. 2017. Vol. 4. No. 4. Pp. 40-55. (In Russian) DOI: 10.14530/reg.2017.4
2. Domnich Ye.L. Problems of Economic Analysis of Technological Innovations in the Branches of Industries in the Russian Far East. Innovatzii [Innovations]. 2011. No. 6. Pp. 85-92. (In Russian)
3. Domnich Ye.L. Spatial Analysis of China's High Technology Industries Development in 1998-2003. Innovatzii [Innovations]. 2007. No. 9. Pp. 120-125. (In Russian)
4. Eliseeva I.I., Makarova P.A. Are the Innovation Statistics in Russia Accurate or Not? Sotziologiya nauki i tekhnologiy [Sociology of Science and Technology]. 2010. No. 1. Pp. 162-173. (In Russian)
5. Ilysheva N., Ilyshev A. A System of Analytical Indicators for Measuring Innovative Activity of Organization. Kachestvo. Innovatzii. Obrazovanie [Quality. Innovations. Education]. 2004. No. 2. Pp. 26-30. (In Russian)
6. Solonenko A., Cherkasova G. Information Opportunities of Modern Accounting in the Period of Innovative
Economy Establishing. Problemy uchyota [Problems of Accounting]. 2011. No. 41. Pp. 26-30. (In Russian) ■ ■ ■
Для цитирования:
Домнич Е.Л. О добросовестности и достоверности статистики инноваций в промышленности России // Регионалистика. 2017. Т. 4. № 5. С. 76-91. DOI: 10.14530/reg.2017.5
For citing:
Domnich Ye.L. About Conscientiousness and Reliability of Innovation Statistics in Russian Industry. Regionalistica [Regionalistics]. 2017. Vol. 4. No. 5. Pp. 76-91. (In Russian) DOI: 10.14530/reg.2017.5
■ ■ ■
