CC BY
20
ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ДЕПРЕССИВНЫХ РЕГИОНОВ
Савельева Надежда Константиновна
кандидат экономических наук, доцент, директор института экономики и менеджмента, ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет», г. Киров, Российская Федерация. E-mail: nk_saveleva@vyatsu.ru
Созинова Анастасия Андреевна
кандидат экономических наук, доцент,
ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет»,
кафедры менеджмента и маркетинга,
г. Киров, Российская Федерация.
E-mail: nk_saveleva@vyatsu.ru
Палкина Марина Викторовна
доктор экономических наук, доцент,
ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет»,
кафедры менеджмента и маркетинга,
г. Киров, Российская Федерация.
E-mail: palmavik@yandex.ru
Караулов Василий Михайлович
кандидат физико-математических наук, доцент, ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет», кафедры финансов и экономической безопасности, г. Киров, Российская Федерация. E-mail: v.karaulov@mail.ru
Аннотация: Актуальность настоящего исследования продиктована необходимостью определения уровня развития инновационной деятельности в депрессивных регионах и уточнения на этой основе приоритетных направлений по ее активизации в них. Необходимо отметить, что на сегодня вопросы оценки развития и регулирования инновационной деятельности на региональном уровне в научной середе являются достаточно хорошо изученными. В то же время, проблематика развития инновационной деятельности в депрессивных регионах остается малоисследованной. Копирование опыта развитых регионов, как правило, не всегда является возможным и не дает желаемого результата в регионах такого типа. Все это подтверждает высокую актуальность и востребованность исследования. В настоящей работе предложена система показателей оценки масштаба и эффективности инновационной деятельности. Данные индикаторы позволили оценить уровень и динамику развития инновационной деятельности по каждому депрессивному региону как относительно предыдущих периодов, так и относительно других регионов за 2014-2017 гг., а также определить приоритетные направления развития инновационной деятельности в каждом из них.
Ключевые слова: слова: инновации, инновационная деятельность, государственное регулирование инновационной деятельности, Российская Федерация, депрессивные регионы.
JEL: R19
ASSESSMENT OF THE INNOVATIVE DEVELOPMENT OF DEPRESSED REGIONS
Savelyeva Nadezhda Konstantinovna, Candidate of economic sciences, associate professor Director of the Institute of Economics and Management of FSBOU VO Vyatka State University Kirov, Russian Federation
Anastasia Andreevna Sozinova, Candidate of economic sciences, associate professor Associate Professor of Management and Marketing, FSBOU VO Vyatka State University Kirov, Russian Federation
Palkina Marina Viktorovna, Doctor of economic sciences, associate professor
Professor of the Department of Management and Marketing, FSBOU VO Vyatka State University
Kirov, Russian Federation
Karaulov Vasily Mikhailovich, candidate of physical and mathematical sciences, associate professor Associate Professor, Department of Finance and Economic Security, FSBOU VO Vyatka State University Kirov, Russian Federation
Abstract: The relevance of this study is dictated by the need to determine the level of development of innovation in depressed regions and to clarify on this basis the priority areas for its activation in them. It should be noted that today the issues of assessment of development and regulation of innovation at the regional level in the scientific field are quite well studied. At the same time, the issue of the development of innovation in depressed regions remains unexplored. Copying the experience of developed regions is usually not always possible and does not give the desired result in regions of this type. All this confirms the high relevance and relevance of the study. The present work proposes a system of indicators for measuring the scale and effectiveness of innovation. These indicators made it possible to assess the level and dynamics of innovation development for each depressed region both relative to previous periods and relative to other regions for 2014-2017, as well as to determine priority directions for the development of innovation in each of them.
Keywords: innovations, innovative activity, state regulation of innovative activity, Russian Federation, depressive
regions
Введение
В современных условиях хозяйствования, усиливающейся глобализации и международной конкуренции, существенно возросла роль и значение инноваций. Поэтому проблематика развития инновационной деятельности стала объектом пристального внимания органов власти на всех уровнях управления. Особую актуальность в решении данных проблем приобретает уровень регионов. Стоит отметить, что экономически благополучные регионы достаточно успешно справляются с решением таких вопросов, демонстрируя высокий уровень и положительную динамику результатов инновационной деятельности. Чего нельзя сказать о депрессивных регионах, общее состояние экономики которых характеризуется негативными темпами развития промышленного производства, высоким уровнем безработицы, низкими объемами валового регионального продукта и производства промышленной продукции на душу населения. Особенностью депрессивных регионов является то, что в прошлом эти регионы были развитыми, обладали высоким уровнем производственно-технического потенциала, значительной долей промышленного производства и высококвалифицированными кадрами [4, с. 101-129]. По разным причинам эти регионы утратили свое экономическое значение и потенциал, не могут в полной мере самостоятельно решать проблемы собственного развития и нуждаются в поддержке извне. К категории таких регионов в Российской Федерации в настоящее время отнесены следующие субъекты: Ивановская область; Орловская область; Смоленская область; Псковская область; Волгоградская область; Чувашская Республика; Кировская область; Ульяновская область; Курганская область; Алтайский край [25].
Целью настоящего исследования является оценка инновационного развития депрессивных регионов.
Научная новизна исследования заключается в установлении уровня эффективности и масштабов развития инновационной деятельности в регионах данного типа и уточнении приоритетных направлений развития инновационной деятельности в них.
Материалы и методы
Изучение научных трудов российских ученых [1, 2, 3, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 18, 20, 21, 22, 24, 28, 29] по теме исследования показало, что вопросам инновационного развития депрессивных регионов уделяется недостаточно внимания. Ряд работ посвящен совершенствованию теоретико-методологических аспектов активизации инновационной деятельности в депрессивных регионах и ряд работ - разработке практических мер по развитию инновационной сферы в них. Свои разработки, как правило, авторы строят на базе результатов анализа состояния инновационной деятельности какого-то одного из депрессивных регионов.
Теоретико-методологические аспекты инновационного развития депрессивных территорий и регионов рассматриваются в научных работах Исянбаева М.Н. и Швец И.Ю. Так, в работе Исянбаева М.Н., в рамках обоснования методических подходов и механизмов управления социально-экономическим развитием депрессивных территорий, представлены экономические, социальные и экологические механизмы управления их инновационным развитием [9]. Определяющее значение среди экономических механизмов, по мнению автора, имеет стимулирование. В частности, для целей активного продвижения технологических инноваций в промышленности таких территорий, предлагается создание льготной системы налогообложения. Такая льготная система налогообложения должна включать: снижение ставки по налогу на прибыль; освобождение от налога на имущество и от арендной платы за земельные участки; снижение ставки налога на землю. Автор считает, что стимулирование инновационного развития депрессивных территорий должно базироваться на использовании механизма государственно-частного партнерства; развитии инновационной инфраструктуры; субсидировании расходов по кредитам, привлекаемым для технического перевооружения и модернизации производства. Социальные механизмы инновационного развития депрессивных территорий должны активизировать человеческий капитал; совершенствовать сферу образования территорий; усиливать интеграцию образования и науки; повышать уровень квалификации занятых в промышленности. Экологические механизмы инновационного развития депрессивных территорий должны стимулировать внедрение ресурсосберегающих технологий и инновационных проектов.
Следует отметить, что разработки ученого строились на базе результатов анализа уровня социально-экономического развития муниципальных образований (городов и сельских районов) Республики Башкортостан, проводившегося по 13 показателям. Причем сама Республика Башкортостан к числу депрессивных регионов не относится [25]. Муниципальные образования, отстающие по социально-экономическому развитию (от уровня в среднем по региону) по 8 и более таким показателям, были отнесены Исянбаевым М.Н. к категории депрессивных территорий. Таким образом, результаты развития муниципальных образований ученый использует для обоснования экономических, социальных и экологических механизмов управления инновационным развитием любых депрессивных территорий, к которым могут быть отнесены и депрессивные регионы (субъекты Российской Федерации).
И.Ю. Швец, в своей работе предлагает ряд принципов, которые должны быть положены в основу концепции развития таких регионов. Соблюдение этих принципов, по мнению автора, обеспечит объективность и реалистичность избранной для реализации в них инновационной стратегии [23, с. 124-126]. Подводя итог своего исследования, автор делает вывод о потенциальной готовности депрессивных регионов к инновационному развитию и, в связи с этим, необходимости выделения особенного места в стратегии развития таких регионов инновационно-активным хозяйствующим субъектам. Необходимо отметить, что самого анализа инновационного развития депрессивных регионов за какой-либо период в работе не приводится.
А. Г. Кайгородов и С. В. Шекшуева анализируют уровень инновационного развития депрессивных регионов на примере одного из таких - Ивановской области. Анализ региона проводится в сравнении с другими регионами федерального округа, в состав которого он входит,
развивающимися в аналогичных экономических условиях [10, с. 11-13]. Авторы исследуют уровень и динамику рейтинга данных регионов в рейтинге инновационного развития субъектов Российской Федерации за 6 лет и выявляют факторы негативного и благоприятного влияния. Рейтинг построен на основе российского регионального инновационного индекса (НИУ «ВШЭ»). В свою очередь российский региональный инновационный индекс (НИУ «ВШЭ») рассчитывается на базе четырех субиндексов, характеризующих социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, инновационную деятельность, качество инновационной политики. Субиндексы учитывают тридцать семь показателей, сгруппированные в четыре тематических блока. Российский региональный инновационный индекс представляет собой среднее арифметическое нормализованных значений всех включенных в него показателей. Ученые установили, что за 6 лет Ивановская область не улучшила свои позиции в рейтинге субъектов Российской Федерации по значению российского регионального инновационного индекса, хотя в других исследуемых регионах положение в сфере инновационной деятельности улучшалось. Наибольшее отрицательное влияние на величину и динамику российского регионального инновационного индекса в Ивановской области, по мнению ученых, оказало резкое снижение научно-технического потенциала региона. Снижение ранга по индексу научно-технического потенциала в Ивановской области за 6 лет составило 30 пунктов, что характеризует его состояние как близкое к разрушению и делает, по мнению авторов, маловероятным переход экономики региона на инновационное развитие в перспективе. При том, что регион обладает достаточно большим количеством кадров, занятых наукой, по числу передовых производственных технологий, разработанных в регионе в расчете на миллион человек экономически активного населения, наблюдается значительное отставание от других российских регионов. Наиболее вероятной причиной такого положения дел, по мнению ученых, является недостаток финансовых средств. Так как многие предприятия в таком регионе убыточны, существует острая нехватка собственных финансовых ресурсов даже для обеспечения текущей производственной деятельности. Подобное состояние дел в депрессивном регионе было установлено и в отношении возможностей регионального и муниципальных бюджетов. Нулевой удельный вес ассигнований на гражданскую науку из средств консолидированного бюджета региона, отсутствие средств из регионального и муниципальных бюджетов на технологические инновации, по мнению авторов, характеризует проявление ограниченных возможностей депрессивного региона.
В ходе анализа ученые установили проблемы развития инновационной деятельности в депрессивном регионе, которые носят организационный и управленческий характер. В частности: отсутствие зон приоритетного развития инновационной деятельности; отсутствие специализированной программы государственной поддержки развития инновационной деятельности; отсутствие специализированных региональных институтов поддержки субъектов инновационной деятельности или реализации инновационных проектов.
В заключении А. Г. Кайгородов и С. В. Шекшуева делают общий вывод о низком качестве региональной инновационной политики, недостаточности финансовых средств в региональном и местном бюджетах, недостаточности финансовых средств непосредственно у самих предприятий и, как следствие, высокой потребности вмешательства федерального центра в таких регионах.
В работе А. Н. Петрова также представлен сравнительный анализ динамики показателей инновационного развития экономики одного из депрессивных регионов - Ивановской области. Среди показателей, на основе которых автор проводил анализ, следующие: доля выпуска инновационной продукции в региональной структуре инновационной продукции Российской Федерации и федерального округа, в состав которого входит регион; удельный вес предприятий региона, осуществлявших технологические инновации; численность персонала, занятого исследованиями и разработками в регионе; доля региона в региональной структуре внутренних затрат на научные исследования и разработки Российской Федерации и федерального округа, в состав которого входит
регион; доля убыточных предприятий региона; величина убытков убыточных предприятий региона; сальдированный финансовый результат деятельности промышленности региона; оценка рейтингового агентства «Эксперт РА» инвестиционного климата региона; физический объем инвестиций в основной капитал; объем инвестиций в основной капитал на душу населения. За 7 лет, которые анализирует автор, доля региона в выпуске инновационной продукции федерального округа, в состав которого он входит, сократилась в 10 раз. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками в этом регионе, снизилась. Темп снижения численности такого персонала в исследуемом депрессивном регионе оказался значительно выше, чем в среднем по Российской Федерации. Число организаций, занимающихся научно-исследовательскими разработками также снижалось более высокими темпами, чем в среднем по Российской Федерации. Более всего сократилось количество проектных организаций и конструкторских бюро. Доля региона в региональной структуре внутренних затрат на научные исследования и разработки по Российской Федерации сократилась в несколько раз. Промышленность региона работала на протяжении всего анализируемого периода с убытком. По объему инвестиций в основной капитал на душу населения регион отстает от среднероссийского показателя в несколько раз. Автор делает общий вывод, что основная проблема инновационного развития экономики любого депрессивного региона заключается в «отсутствии достаточного объема финансирования внедрения технологических инноваций как за счет собственных средств предприятий, так и за счет внешних инвесторов» [15, с. 85-86].
Другой автор, Балакина Г.Ф., на основе анализа показателей развития научной сферы, состояния инновационной системы и инновационной сферы в целом на примере одного из дотационных депрессивных регионов (Республика Тыва), рассмотрела особенности и предложила пути развития инноваций в таком регионе. Ученым анализировались такие показатели, как: численность докторов и кандидатов наук в регионе; динамика возрастного состава ученых региона; число публикаций в отечественных и зарубежных рецензируемых журналах, патентов на изобретения и авторских свидетельств; объем и источники финансирования научно - исследовательских работ; финансирование развития материально - технической базы научных и образовательных учреждений; уровень заработной платы в отрасли «Наука и научное обслуживание» по отношению к уровню заработной платы в среднем по региону [3, с. 37-39].
Анализ, проведенный автором, показал следующее. Хотя за анализируемый период число ученых в регионе существенно увеличилось и темп роста числа дипломированных ученых достаточно высокий, возрастной состав научных кадров региона остается неудовлетворительным. Доля исследователей в возрасте до 40 лет существенно меньше доли исследователей старше 60 лет, что не обеспечивает обновления научных кадров в данном регионе и в перспективе ведет не к укреплению и развитию, а сокращению и потере научного потенциала региона. Также ученый констатирует, что количество публикаций в отечественных и зарубежных рецензируемых журналах, патентов на изобретения и авторских свидетельств на протяжении всего анализируемого периода в данном регионе остается низким. Финансирование научно-исследовательских работ осуществляется в основном за счет средств федерального бюджета.
Факторами, сдерживающими инновационное развитие региона, по мнению Балакиной Г.Ф. являются: не соответствующий требованиям экономики региона качественный состав научных сотрудников и преподавателей, работающих в научных и образовательных организациях региона; недостаточное количество докторов и кандидатов в расчете на 1000 занятых в экономике в сравнении со среднероссийскими значениями; при выраженной аграрной специализацией экономики региона в составе высококвалифицированных работников преобладают специалисты гуманитарного профиля; недостаточный объем финансирования развития материально-технической базы научных и образовательных учреждений; ограниченность научных контактов сотрудников и преподавателей, работающих в научных и образовательных организациях региона; низкий уровень развития
коммуникационной среды; ограниченность доступа исследователей к международной сети Интернет; недостаточная мотивация молодых и перспективных кадров оставаться и приезжать в регион; низкий уровень оплаты труда в отрасли «Наука и научное обслуживание» в сравнении со средним уровнем оплаты труда по региону; отсутствие важных элементов региональной инновационной инфраструктуры; дефицит квалифицированных кадров для работы в области коммерциализации научных разработок и трансфера технологий; несогласованность научных исследований, проводимых научными организациями в регионе; низкий платежеспособный спрос предприятий региона на инновации; недостаток собственных источников финансирования для обновления технологий и оборудования; низкий уровень кредитоспособности предприятий региона; низкий уровень инвестиционной привлекательности предприятий региона
По мнению автора, развитие инноваций в дотационном депрессивном регионе предполагает: создание инновационно - промышленного кластеров; совершенствование нормативной правовой базы инновационной деятельности; укрепление интеллектуального потенциала региона; развитие малого инновационного предпринимательства; совершенствование конкурсного отбора инновационных программ и проектов; увеличение расходов на развитие инноваций в регионе из регионального бюджета, в том числе для целей финансирования проектов, существенно пополняющих доходы регионального бюджета; создание в структуре органов государственной власти региона профильного ведомства, либо регионального инновационно - исследовательского центра и пр.
В зарубежных научных работах вопросам инновационного развития неблагополучных регионов, каковыми являются депрессивные регионы, уделяется не так много внимания. Было выявлено всего несколько исследований, посвященных данной проблематике [26, 27]. В частности, в работе Richard Harrisla, Qian Cher Li a and Mary Trainer, на примере одного из неблагополучных регионов Великобритании, изучается вопрос о том, окажет ли увеличение налоговых льгот на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы в неблагополучных регионах значительное влияние как на объем научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, так и на уровень производительности [27, с. 202-205]. Авторы проанализировали влияние дополнительного расширенного налогового кредита на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы на стоимость расходов на эти виды работ и впоследствии на спрос на них. Было установлено, что в долгосрочной перспективе снижение стоимости расходов на 10% приведет к увеличению спроса научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы на 13%. В своем исследовании ученые пришли к следующему выводу: чтобы оказать существенное влияние на производительность (и, следовательно, объем производства) в неблагополучных регионах, необходимо значительное увеличение налогового кредита на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.
Другие исследователи Cerenade, D., Acesta, M., Fernandez, A. в своей работе [26, с. 10019-10021] на примере региона (Андалусия), находящегося в неблагоприятных условиях хозяйствования, продемонстрировали, что стоимость инноваций и уровень задолженности предприятий в них оказывают статистически значимое и негативное влияние на их отношение к инновациям, тогда как техническая квалификация сотрудников, склонность к экспорту и размер предприятия (измеряется числом сотрудников) оказывают существенное и положительное влияние на отношение предприятий к инновациям. Кроме того, ученые выявили, что технологические возможности и местоположение также оказывают положительное влияние на отношение предприятий к инновациям в таких регионах.
Обобщая вышеупомянутые исследования, можно сказать, что актуальность и потребность в инновационном развитии депрессивных регионов высока, но оценка степени такого развития данных регионов и обоснование приоритетных направлений развития инновационной деятельности на основе результатов такой оценки в них до сих пор остаются малоизученными. Ученые, как правило, анализируют состояние какого-то одного из таких регионов и обосновывают свои предложения для
всей совокупности регионов такого типа на результатах этого анализа. В то же время, для выработки направлений, учитывающих общие тенденции и особенности развития инновационной деятельности именно в таких регионах, и, как следствие, обеспечивающих ускоренное инновационное развитие их экономик, необходим анализ данных по большему числу депрессивных регионов. Также, по нашему мнению, выработка указанных направлений должна строиться на базе результатов анализа, объектами которого должны быть регионы, которые в Российской Федерации признаются частью территории, обладающей общностью различных условий (природных, социальных, национальных, экономических и др.) и совпадают с границами территории либо одного из субъектов Российской Федерации, либо объединяют территории нескольких субъектов Российской Федерации (Юридическая энциклопедия, 2001). Поэтому в настоящей статье для оценки инновационного развития депрессивных регионов был использован перечень из 10 регионов - субъектов Российской Федерации, которые российскими учеными отнесены к таковым [25].
Методология
Исследование проводилось на основе выбранных вручную из опубликованных в сборниках Росстата статистических данных об инновационной деятельности регионов России за 2014-2017 гг. [5, 6, 7, 8, 16].
Оценку инновационного развития депрессивных регионов предлагается проводить по показателям, характеризующим эффективность и масштаб инновационной деятельности в таких регионах. Показатели эффективности инновационной деятельности: доля инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг; объем инновационной продукции в расчете на один рубль инновационных затрат или на душу населения. Показатели масштаба инновационной деятельности: совокупные затраты на технологические инновации в расчете на душу занятого населения; совокупный выпуск инновационный товаров и услуг в расчете на душу занятого населения.
Для обеспечения сопоставимости региональных показателей в территориальном и временном аспекте стоимостные показатели были пересчитаны в объемах фиксированных потребительских наборов товаров и услуг (ФПК) регионов. В частности, такой же подход для сопоставимости региональных показателей используется в расчете рейтинга инновационного развития субъектов Российской Федерации в [8].
По своей природе инновационной деятельности присущи значительные риски, что может отражаться на ее масштабах и эффективности. Поэтому для повышения надежности выводов исследования дополнительно были рассчитаны среднегодовые показатели в среднесрочной перспективе - за три года.
Предлагаемая ниже система показателей характеризует эффективность и масштаб инновационного развития депрессивных регионов.
В качестве граничных значений, отражающих высокий уровень инновационной деятельности в регионах, рассматриваются соответствующие показатели в целом по Российской Федерации и средний уровень по депрессивным регионам (табл. 1).
Для вычисления показателей в целом по депрессивным регионам использовалась следующая методика. Для учета региональных различий и инфляционных процессов стоимостные показатели выражались в количестве фиксированных потребительских корзин регионов. Далее определялась общая характеристика для депрессивных регионов путем суммирования региональных показателей. Относительные показатели эффективности и масштаба инновационной деятельности в целом депрессивных регионов вычислялись в форме отношений общих (совокупных) показателей депрессивных регионов. В частности, при расчете последнего (12-го) показателя по депрессивным
регионам за фиксированный год общая сумма совокупного выпуска инновационных товаров и услуг (в количестве ФПК) за этот год делилась на общее количество занятых в этот год в депрессивных регионах. Средние показатели за 2015-2017 гг. по РФ, по отдельным регионам и по депрессивным регионам в целом вычислялись как средние арифметические значения годовых показателей.
Таблица 1 - Показатели инновационного развития депрессивных регионов Российской Федерации (в среднем за 2015-2017 гг.) [Рассчитано авторами по 5, 6, 7, 8, 16, 19].
Показатели Обозначение По Российской Федерации По депрессивным регионам
Эффективности инновационной деятельности
Доля инновационных товаров, услуг: промышленное производство в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % У1/У1 7,67% 4,41%
Доля инновационных товаров, услуг: связь, деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, предоставление прочих видов услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % У2/У2 13,20% 14,0%
Доля всех инновационных товаров, услуг (в п. 1 и 2) в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % (У1+У2)/ (У+У2) 8,20% 5,20%
Объем инновационных товаров, услуг. на 1 руб. затрат на технологические инновации промышленного производства, руб. у^ 4,41 2,93
Объем инновационных товаров, услуг на 1 руб. затрат на технологические инновации на вычислит. технику, информационные услуги, прочие услуги; руб. У2^2 1,29 1,29
Объем всех инновационных товаров, услуг (в п. 4 и 5) на 1 руб. всех затрат на технологические инновации; руб. (у1+у2)/(г1+ г2) 3,20 3,12
Масштаба инновационной деятельности
Затраты на технологические инновации: промышленное производство в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. 0,82 0,46
Затраты на технологические инновации: вычислит. техника, информационные услуги, прочие услуги, в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. г2/Ы 0,52 0,07
Совокупные затраты (в п. 7и 8) на технологические инновации в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. (г1+г2)/Ы 1,34 0,54
Показатели Обозначение По Российской Федерации По депрессивным регионам
Выпуск инновационных товаров, услуг: промышленное производство в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. У1/Ы 3,40 1,22
Выпуск инновационных товаров, услуг: вычислит. техника, информационные услуги, прочие услуги, в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. уа/Ы 0,63 0,35
Совокупный выпуск (в п. 10 и 11) инновационный товаров и услуг в расчете на душу занятого населения, количество ФПК. (у!+у2)т 4,03 1,57
Для вычисления показателей в целом по депрессивным регионам использовалась следующая методика. Для учета региональных различий и инфляционных процессов стоимостные показатели выражались в количестве фиксированных потребительских корзин регионов. Далее определялась общая характеристика для депрессивных регионов путем суммирования региональных показателей. Относительные показатели эффективности и масштаба инновационной деятельности в целом депрессивных регионов вычислялись в форме отношений общих (совокупных) показателей депрессивных регионов. В частности, при расчете последнего (12-го) показателя по депрессивным регионам за фиксированный год общая сумма совокупного выпуска инновационных товаров и услуг (в количестве ФПК) за этот год делилась на общее количество занятых в этот год в депрессивных регионах. Средние показатели за 2015-2017 гг. по РФ, по отдельным регионам и по депрессивным регионам в целом вычислялись как средние арифметические значения годовых показателей.
Для обеспечения однородности исходных данных и получения необходимых показателей использовались в основном данные, опубликованные в статистическом сборнике «Индикаторы инновационной деятельности»: 2017, 2018, 2019 [6, 7, 8]. В исключительных случаях недостающие данные (по Псковской области за 2015-2016 гг.) были дополнены из сборника Регионы России [16].
Результаты
Анализ таблицы 1 позволяет выразить общую специфику инновационной деятельности в депрессивных регионах. В частности, в целом в депрессивных регионах уровень масштабов инновационной деятельности не превосходит и половины среднероссийских показателей (даже менее 40%). Показатели эффективности более неоднородные: в форме доли инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг составляют менее 65% среднего российского уровня, а с точки зрения объема инновационной на 1 рубль затрат продукции показатель практически достигает средний российский уровень. При этом эффективность инновационной деятельности в традиционной сфере - промышленного производства -значительно уступает среднему российскому уровню (более 30%), а в сфере сервисных отраслей показатели соответствуют среднему российскому уровню.
В таблице 2 представлены рассчитанные по предложенной методике показатели оценки инновационного развития депрессивных регионов. Желтым фоном отмечены показатели, значение которых превышают значения по Российской Федерации в целом, красным фоном - самые низкие значения.
Результаты нашего исследования показывают, что практически все депрессивные регионы имеют значения показателей эффективности и масштаба инновационной деятельности ниже
общероссийских, за исключением Ульяновской области, которая за период исследования демонстрирует превышение общероссийских значений по 9 из 12 анализируемых показателей. Наибольшее количество показателей (8 из 12) с самым низким значением среди всех регионов наблюдается у Ивановской области.
Таблица 2 - Инновационное развитие депрессивных регионов Российской Федерации (среднегодовые показатели за период 2015-2017 гг.) [Рассчитано авторами по 5, 6, 7, 8, 16, 19].
Показатели Российская Федерация Депрессивные регионы Ивановская область Орловская область Смоленская область Псковская область Волгоградская область Чувашская Республика Кировская область Ульяновская область Курганская область Алтайский край
Эфф активность инновационной деятельности
1 7,67 4,41 0,60 1,00 3,03 1,67 0,63 13,07 6,27 12,07 3,33 4,67
2 13,20 14,00 1,10 1,27 2,33 1,27 27,90 11,63 3,77 20,57 3,17 1,93
3 8,20 5,02 0,63 1,02 3,00 1,69 3,16 12,93 6,11 12,94 3,34 4,46
4 4,41 2,93 15,96 1,63 2,03 3,10 0,71 6,25 4,04 8,54 5,57 4,30
5 1,29 1,29 1,25 5,34 1,12 2,30 61,73 1,17 0,41 8,65 0,91 0,91
6 3,20 3,12 2,11 1,57 1,92 3,08 4,26 4,55 3,01 7,73 4,41 3,83
Масштаб инновационной деятельности
7 0,82 0,46 0,03 0,14 0,46 0,10 1,04 0,51 0,39 0,44 0,17 0,22
8 0,52 0,07 0,02 0,01 0,04 0,01 0,02 0,20 0,14 0,17 0,06 0,04
9 1,34 0,54 0,05 0,15 0,50 0,11 1,06 0,71 0,53 0,61 0,22 0,26
10 3,40 1,22 0,09 0,23 1,01 0,33 0,26 2,95 1,50 3,84 0,94 0,99
11 0,63 0,35 0,01 0,02 0,04 0,01 1,17 0,23 0,06 0,71 0,05 0,03
12 4,03 1,57 0,10 0,25 1,05 0,34 1,43 3,18 1,56 4,55 1,00 1,02
У Чувашской Республики и Ульяновской области наблюдается превышение среднероссийских значений по большинству показателей эффективности инновационной деятельности. Более того, у них наблюдаются самые высокие среди рассматриваемых депрессивных регионов средние значения показателей доли инновационной продукции в общем объеме произведенной предприятиями региона продукции и объема инновационной продукции, приходящегося на 1 рубль затрат на технологические инновации. У остальных депрессивных регионов (кроме Кировской области) доля инновационной продукции в общем объеме произведенной продукции значительно ниже среднероссийского значения.
Если рассматривать структуру инновационной продукции, которая производится в депрессивных регионах, то в шести из них преобладает инновационная продукция отраслей промышленного производства, и в четырех - инновационная продукция сервисных отраслей: «связь», «деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий», «предоставление прочих видов услуг». Превышение среднероссийского значения доли инновационной продукции, произведенной в отраслях промышленного производства, было установлено у Чувашской Республики и Ульяновской области, доли инновационной продукции сервисных отраслей - у Волгоградской и Ульяновской областей. У остальных восьми регионов
значение доли инновационной продукции было ниже среднероссийского значения.
Наибольшее значение доли инновационной продукции, произведенной в отраслях промышленного производства, среди всех депрессивных регионов наблюдается у Чувашской Республики, наименьшее - у Ивановской области. Наибольшее значение доли инновационной продукции, произведенной в сервисных отраслях, наблюдается у Волгоградской области, наименьшее - у Ивановской области.
Анализ отдачи на 1 рубль всех затрат на технологические инновации в виде объема произведенной инновационной продукции показал, что у пяти депрессивных регионов этот показатель превышает среднероссийский уровень: Волгоградская область, Чувашская Республика, Ульяновская область, Курганская область и Алтайский край. У семи регионов из десяти наибольшая отдача в виде объема произведенной инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации была в промышленном производстве, у трех - в сервисных отраслях. Значение объема инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации в промышленном производстве превысило среднероссийское у следующих депрессивных регионов: Ивановская область, Чувашская Республика, Ульяновская область, Курганская область, в сервисных отраслях - у Орловской, Псковской, Волгоградской и Ульяновской областях.
Наибольшее значение объема инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации в промышленном производстве среди депрессивных регионов было установлено у Ивановской области, наименьшее - у Волгоградской области. Наибольшее значение объема инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации в сервисных отраслях - у Волгоградской области, наименьшее - у Кировской области.
Анализ показателей масштаба инновационной деятельности депрессивных регионов позволил выявить следующее. У всех депрессивных регионов, кроме Ульяновской области, значения показателей масштаба инновационной деятельности ниже среднероссийских.
Анализ структуры затрат на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) показал, что во всех депрессивных регионах преобладали затраты в отраслях промышленного производства. Превышение среднероссийского значения по затратам на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в отраслях промышленного производства было только у Волгоградской области. Превышение среднероссийского значения по затратам на технологические инновации в сервисных отраслях не было установлено ни у одного депрессивного региона.
Наибольшая сумма затрат на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в отраслях промышленного производства среди всех депрессивных регионов была выявлена у Волгоградской области, наименьшая - у Ивановской области. Больше всего затрат на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в сервисных отраслях было установлено Чувашской Республики, наименьшее - у Орловской и Псковской областей.
Среди всех депрессивных регионов наибольшая величина совокупных затрат на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) была отмечена у Волгоградской области, наименьшая - у Ивановской области.
Во всех депрессивных регионах кроме Ульяновской области совокупный выпуск инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) не превышал среднероссийского значения. Наибольшее значение этого показателя среди депрессивных регионов было зафиксировано у Ульяновской области, наименьшее - у Ивановской области.
Анализ структуры выпускаемой инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в разрезе сфер деятельности показал следующее. В 9 из 10 регионов выпуск инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в отраслях промышленного производства выше, чем в сервисных отраслях. В Ульяновской области
в промышленном производстве выпуск инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) больше, чем в среднем по Российской Федерации. Среди всех депрессивных регионов Ульяновская область имеет наибольшее значение по этому показателю. Наименьшее значение этого показателя у Ивановской области.
По выпуску инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в сервисных отраслях среди депрессивных регионов лидируют две области - Волгоградская и Ульяновская. Худшее значение показывают две области - Ивановская и Псковская.
Для комплексной оценки уровня инновационного развития депрессивныхрегионов было сделано совмещение рассмотренных ранее результатов анализа показателей эффективности и масштаба инновационной деятельности депрессивных регионов. С целью обеспечения сопоставимости показателей были рассчитаны соответствующие индексы. Интегральный индекс эффективности инновационной деятельности региона (I эффективности ИД региона) вычислялся как произведение значений индексов, рассчитанных путем деления значений соответствующих показателей таблицы 1 по каждому региону на значения этих показателей по Российской Федерации:
Пз региона Пб региона 'эффективности ИД региона Пз рф П5 рф '
где ПЗрегиона - значение показателя «Доля всех инновационных товаров, услуг (в п. 1 и 2 таблицы 1) в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %» по депрессивному региону; Пбрегиона - значение показателя «Объем всех инновационных товаров, услуг (в п. 4 и 5 таблицы 1) на 1 руб. всех затрат на технологические инновации; руб.» по депрессивному региону; ПЗРФ - значение показателя «Доля всех инновационных товаров, услуг (в п. 1 и 2 таблицы 1) в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %» по Российской Федерации; ПбРФ -значение показателя «Объем всех инновационных товаров, услуг (в п. 4 и 5 таблицы 1) на 1 руб. всех затрат на технологические инновации; руб.» по Российской Федерации.
Интегральный индекс масштаба инновационной деятельности региона (1масштаба ИД региона) рассчитывался аналогично:
. _ П9 региона П12 региона
'масштаба ИД региона л ^ л
П9РФ П12РФ
где П9региона - значение показателя «Совокупные затраты (в п. 7 и 8 таблицы 1) на технологические инновации в расчете на душу занятого населения, количество ФПК» по депрессивному региону; П12региона - значение показателя «Совокупный выпуск (в п. 10 и 11 таблицы 1) инновационных товаров и услуг в расчете на душу занятого населения, количество ФПК» по депрессивному региону; П9РФ - значение показателя «Совокупные затраты (в п. 7 и 8 таблицы 1) на технологические инновации в расчете на душу занятого населения, количество ФПК» по Российской Федерации; П12РФ - значение показателя «Совокупный выпуск (в п. 10 и 11 таблицы 1) инновационных товаров и услуг в расчете на душу занятого населения, количество ФПК» по Российской Федерации.
Таким же образом были вычислены интегральные индексы эффективности и масштаба в целом по депрессивным регионам.
Регионы, значения интегральных индексов у которых выше значений по всем депрессивным регионам в целом, были отнесены в группу с высоким уровнем исследуемой характеристики инновационного развития. Регионы, значения интегральных индексов у которых ниже значений по депрессивным регионам в целом, были отнесены в группу с низким уровнем исследуемого характеристики инновационного развития. Результаты расчета интегральных индексов отражены на рисунке 1.
Сравнение значений интегральных индексов эффективности и масштаба инновационной деятельности, рассчитанных по каждому из депрессивных регионов, с показателями депрессивных
регионов в целом (рисунок 1), позволило сформулировать следующие выводы. Ивановская, Орловская, Смоленская, Псковская и Курганская области обладают низким уровнем эффективности и масштаба инновационной деятельности. Как было отмечено ранее, Ивановская область среди всех депрессивных регионов имеет наибольшее количество показателей оценки инновационного развития с худшими значениями. У Волгоградской области низкий уровень эффективности инновационной деятельности, но одновременно с этим высокий уровень масштаба инновационной деятельности. В Кировской области и Алтайском крае - наоборот, высокий уровень эффективности, но низкий уровень масштабов деятельности. У Ульяновской области и Чувашской Республики установлен высокий уровень как эффективности, так и масштаба инновационной деятельности.
Рисунок - 1 - Интегральные индексы инновационного развития депрессивных регионов
Российской Федерации
На основе результатов сравнения значений интегральных индексов по каждому депрессивному региону с показателями депрессивных регионов в целом были объединены в 4 группы.
Регионы, для которых ¡эффективности ИД региона>0,620 и ¡масштаба ИД региона>0,156, обладают по сравнению с остальными депрессивными регионами более высоким уровнем эффективности и масштаба инновационной деятельности, и, как следствие, инновационного развития в целом. В этих регионах самая высокая среди остальных депрессивных регионов доля инновационной продукции в общем объеме произведенной на их территории продукции и объем произведенной инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации. Также в этих регионах выше среднего уровень всех затрат на технологические инновации и выпуск инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (в ФПК). Поэтому регионы данной группы (Ульяновская область и Чувашская Республика) наиболее перспективны в отношении оказания им государственной поддержки (финансовой, информационной и пр.) в сфере инноваций, расширения инновационной инфраструктуры, привлечения государственных и частных инвестиций в целях ускоренного развертывания инновационной деятельности в них. В целом по индикатору инновационного развития данные регионы можно вывести из статуса «Депрессивный регион». Данный вывод позволяет сделать общая оценка инновационного развития региона:
^ИД региона ^эффективности ИД региона ^ ^масштаба ИД региона ■
Так для Ульяновской области ¡ИД=1,954 почти в двое превышает аналогичный показатель Журнал «Теоретическая экономика» №11, 2020 www.theoreticaleconomy.ru
по Российской Федерации в целом. Такой результат обеспечивается, в первую очередь, за счет высокой эффективности инновационной деятельности ^эффективности ИД=3,816). Для Чувашской Республики 1ИД=0,930, т.е. уровень инновационной деятельности близок к среднему уровню по РФ. Для остальных депрессивных регионов 1ИД<0,150, а для депрессивных регионов в целом 1ИД=0,097.
Регионы, для которых 1эффективности ИД региона>0,620, но 1масштаба ИД региона<0,156, имеют значительный уровень эффективности инновационной деятельности, но ниже среднего масштаба ее реализации. В целом, эта группа депрессивных регионов демонстрирует более слабое инновационное развитие, нежели предыдущая. Причина такого положения дел может крыться в нехватке финансовых ресурсов (и в региональных бюджетах, и у самих предприятий) для расширения имеющихся инновационных производств. Так как отдача на 1 рубль затрат на технологические инновации в виде выпущенной инновационной продукции в этих регионах высока, проблему масштаба инновационной деятельности можно было бы решить посредством привлечения в существующие инновационные производства дополнительного объема инвестиций, что в перспективе должно обеспечить переход этих регионов в ранее рассмотренную группу. Эта группа депрессивных регионов, по нашему мнению, обладает наибольшим потенциалом для инновационного развития в перспективе. В эту группу входят Кировская область и Алтайский край. При этом Кировская область имеет 1ИД=0,108, превышающий аналогичный показатель по депрессивным регионам в целом (0,097), а Алтайский край - в три раза меньший уровень - 1ИД=0,032.
Регионы, для которых 1эффективности ИД региона<0,620, но 1масштаба ИД региона>0,156, имеют достаточный масштаб инновационной деятельности, но невысокий уровень эффективности ее осуществления. Здесь необходимо сосредоточится на повышении эффективности инновационной деятельности посредством повышения конкурентоспособности и результативности маркетинга выпускаемой инновационной продукции в целях активизации продвижения и роста продаж такой продукции на внутреннем и внешнем рынках. В эту группу входит Волгоградская область. Для нее общий индекс инновационного развития региона 1ИД=0,144 также превышает аналогичный показатель по депрессивным регионам в целом.
Наименее благополучное положение у группы регионов, которые имеют 1эффективностиИДрегиона<0,620 и 1масштаба ИД региона<0,156. Эти регионы обладают низким уровнем и эффективности, и масштаба инновационной деятельности и, как следствие, инновационного развития в целом. К этой группе относится половина депрессивных регионов. Это Ивановская, Орловская, Смоленская, Псковская и Курганская области. Экономика регионов этой группы не обладает видимой ориентацией на инновационное развитие, ориентирована на использование традиционных технологий и развитие традиционных производств. Для данных регионов общий индекс инновационного развития региона 1ИД<0,024, т.е. в четыре раза ниже аналогичного показателя по депрессивным регионам в целом. В частности, минимальный показатель инновационного развития - у Ивановской области - 1ИД<0,00004, что почти в 10 меньше следующего показателя у Орловской области - 1ИД<0,00041.
С целью исследования перспектив инновационного развития депрессивных регионов была проанализирована динамика исследуемых показателей за период 2014-2017 гг. и степень однородности (качества) такой динамики показателя у. За основу расчета уровня и однородности динамики использовалась методика, описанная в монографиях учеными Руденко Л.Г., Карауловым В.М. и Кислицыной В.В., Чеглаковой Л.С., Карауловым В.М., Чикишевой А.Н. [14, 17].
В качестве индикатора динамики был использован относительный показатель - отношение у2017-у2014 к среднему значению у за 2015-2017 гг. Для качественной интерпретации уровня динамики использовались следующие характеристики: динамика считается незначительной, если ее (абсолютное, т.е. по модулю) значение не превышает 10%, если же значение превышает 25%, то такая динамика трактуется как высокая; в противном случае - умеренная динамика.
Для оценки однородности динамики у использовалось отношение среднеквадратического отклонения показателя у за 2014-2017 гг. к среднему значению у за 2015-2017 гг. Если данный показатель не превышает 10%, то динамика считается качественной (однородной); если превышает 33,3% - то динамика считается неоднородной (низкого качества). Наличие динамики низкого качества является свидетельством значительных рисков в развитии показателя. Результаты оценки уровня и качества динамики представлены в таблице 3.
Таблица 3 - Динамика и однородность динамики инновационного развития депрессивных регионов Российской Федерации (за период 2014-2017 гг.) [Рассчитано авторами по 5, 6, 7, 8, 16, 19].
и л е
ета
з а к о
С
яя
каи * £
ие сд
д
Он
е еФ
е
ы
н
в
и
с
с
е р
п
е еД
я а к с в о н а в
2
ь т с а л б о
я а к с
ва ол лб ро О
ь т с а л
об
мо
и
я а к с
ва ол кб
с 0
я а к
с д
а р
г о г л о
«
ь т с а л б о
5 *
а
ки
3 5
а ^
у
а
^ 5 у
1т1 -
е
я а к с
ва ол рб ио
я а к с в о н я ь
£
ь т с а л б о
я а
ак ьт с тс
н са а
ро
й и к с й а т л
<
й
а р
к
Эффективность инновационной деятельности
Динамика и качество динамики по показателю «Доля всех инновационных товаров, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг», %
Динамика
-15,4
13,8
-122,4
38,1
-41,0
137,0
51,6
5,1
-4,7
8,0
33,5
5,1
Качество
7,6
8,0
92,8
29,8
61,0
60,4
23,4
6,4
17,6
4,2
17,2
8,7
Динамика и качество динамики по показателю «Объем всех инновационных товаров, услуг на 1
руб. всех затрат на технологические инновации», %
Динамика
0,8
81,8
-126,3
-5,8
-188,8
82,0
248,4
33,4
-68,4
-19,6
58,5
-6,4
Качество
6,8
37,0
94,4
20,3
108,5
44,1
119,9
26,2
38,6
21,4
33,3
10,3
Масштаб инновационной деятельности
Динамика и качество динамики по показателю «Совокупные затраты на технологические инновации в расчете на душу занятого населения, количество ФПК»
Динамика
-7,5
,3
,3
49,1
63,6
54,4
258,0
-25,5
72,8
37,9
-3,2
21,9
Качество
5,8
17,0
17,0
47,4
26,3
52,8
112,0
19,3
35,9
22,8
25,1
11,8
Динамика и качество динамики по показателю «Совокупный выпуск инновационный товаров и услуг в расчете на душу занятого населения, количество ФПК», %
Динамика
-12,2
22,1
-105,2
51,4
-21,9
136,4
48,7
18,5
5,9
10,5
47,6
19,8
Качество
5,8
9,5 90,9 28,2 52,4 59,0 21,1 11,7 16,5 6,7 32,2 8,7
В целом по Российской Федерации нельзя отметить наличие положительной динамики инновационной деятельности: так, доля инновационных товаров, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг существенно снижается и это снижение достаточно устойчивое. По показателю «Объем всех инновационных товаров, услуг на 1 руб. всех затрат на технологические инновации» наблюдается низкий рост, но он очень неустойчивый. В целом по депрессивным регионам растет эффективность инновационной деятельности и эта динамика наиболее устойчива по показателю доли инновационной продукции. В большинстве депрессивных субъектов наблюдается нестабильная динамика. В частности, по обоим показателям Ивановская область демонстрирует высокое сокращение (показателей эффективности при очень неоднородной (нестабильной) динамике. Устойчивого (показатель неоднородности менее 10%) и значительного инновационного роста (динамика более 10%) не наблюдается ни в одном регионе. Устойчивый (неоднородность менее 10%) рост (от 5% и до 8%) наблюдается только по показателю доли инновационной продукции у трех
субъектов - Чувашская Республики, Ульяновской области и Алтайского края. Среди них только Чувашская Республика показывает положительную (и высокую, более 25%) динамику по объему всех инновационных товаров на 1 руб. затрат на технологические инновации, но эта динамика умеренного качества (неоднородность 26%).
По обоим показателям масштаба инновационной деятельности по Российской Федерации в целом наблюдается устойчивое снижение. По депрессивным регионам динамика разнонаправленная: сокращаются совокупные затраты на технологические инновации в расчете на душу занятого населения, но эта динамика не очень однородная, а по совокупному выпуску инновационных товаров и услуг в расчете на душу занятого населения наблюдается значительная (более 20%) и устойчивая (неоднородность менее 10%) динамика. Среди депрессивных регионов устойчивую положительную (и значительную, более 10%) динамику показываю только Ульяновская область и Алтайский край по показателю совокупного инновационного продукта на душу занятого населения. В целом по этому показателю демонстрируют рост 8 регионов (спад в Ивановской и Смоленской областях). Таким образом, с точки зрения наличия устойчивой динамики, наибольшие перспективы инновационного развития по определенным аспектам можно ожидать у Чувашской Республики (рост доли инновационной продукции), Ульяновской области и Алтайского края (рост доли инновационного продукта и рост совокупного выпуска инновационного продукта на душу занятого населения).
Обсуждение
Проведенное исследование позволило установить низкий уровень инновационного развития большинства депрессивных регионов. Инновационная деятельность во всех депрессивных регионах в течение анализируемого периода велась. На фоне устойчивого снижения масштабов инновационной деятельности и доли инновационной продукции в общем объеме продукции по РФ в целом в депрессивных регионах осуществлялась разнонаправленная инновационная деятельность. По общей оценке инновационного развития (1ИД) восемь регионов имеют уровень инновационного развития, уступающий показателю по РФ в целом в 7 и более раз. В большей степени это связано со значительным снижением масштабов инновационной деятельности регионов (он в несколько раз ниже показателя эффективности). Для всех депрессивных регионов показатели масштабов деятельности (по показателю 1масштаба ИД региона) ниже среднероссийского уровня в 2 и более раза.
В большинстве (80%) депрессивных регионов доля инновационной продукции в общем объеме произведенной продукции значительно уступает среднероссийским значениям. В структуре инновационной продукции в регионах такого типа преобладает, как правило, инновационная продукция отраслей промышленного производства. Анализ показал, что в целом по депрессивным регионам эффективность инновационной деятельности растет. Динамика роста эффективности инновационной деятельности в депрессивных регионах наиболее устойчива по показателю доли инновационной продукции в общем объеме произведенной продукции. Примечательно, что уровень отдачи в виде объема произведенной инновационной продукции на 1 рубль всех затрат на технологические инновации в 50% депрессивных регионов оказался выше, чем в среднем по Российской Федерации.
В 90% депрессивных регионах совокупный выпуск инновационной продукции в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) уступает среднероссийским значениям. Большая часть затрат на технологические инновации в расчете на душу занятого населения (по количеству ФПК) в регионах такого типа приходится на отрасли промышленного производства. Анализ динамики данных показателей позволил установить, что в депрессивных регионах она разнонаправленная.
Два региона имеют уровень инновационного развития, который выше или практически соответствует среднему показателю по РФ. Это Ульяновская область - 1ИД=1,954 и Чувашская
Республика - 1ИД=0,930. В данных субъектах уровень инновационной деятельности превышает уровень инновационной деятельности по депрессивным регионам в целом почти в 20 и 10 раз соответственно. Эти регионы показывают устойчивый небольшой рост (в пределах 5%-8%) доли инновационной продукции. При этом Чувашская Республика показывает высокий рост (более 25%) при умеренном качестве динамики по объему всех инновационных товаров на 1 руб. затрат на технологические инновации, а Ульяновская область демонстрирует устойчивый и значительный рост (более 10%) по показателю совокупного инновационного продукта на душу занятого населения. Такое развитие инновационной деятельности в Ульяновской области и Чувашской Республики позволяет утверждать об отсутствии депрессивного состояния в данных регионах, хотя бы с точки зрения инновационной деятельности.
Еще у двух депрессивных регионов - Волгоградской и Кировской областей - уровень инновационной деятельности выше уровня по депрессивным регионам в целом. При этом в Волгоградской области такой результат обеспечивается за счет достаточно высоких показателей в сфере промышленного производства, а в Кировской области за счет эффективности инновационной деятельности в сфере промышленного производства.
Таким образом, у четырех регионов имеются перспективы инновационного развития по определенным аспектам. Приоритетными направлениями развития инновационной деятельности в этих регионах должны стать: государственная поддержка инновационных производств, расширение инновационной инфраструктуры, привлечения государственных и частных инвестиций.
У оставшихся 6 депрессивных регионов инновационное развитие в целом находится на низком уровне (ниже показателя по депрессивным регионам в целом в три и более раза). Устойчивого и значительного инновационного роста в целом не наблюдается ни в одном регионе. Экономика половины из регионов такого типа не обладает видимой направленностью на инновационное развитие, ориентирована на использование традиционных технологий и развитие традиционных производств.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Альпидовская М.Л. Проблемы социально-экономического развития России в условиях смены геоэкономической парадигмы. /М.Л. Альпидовская, С. А. Толкачев, Д.Т. Соколов, А.М. Цикин // Монография. Тверь. Изд-во: Тверской государственный университет. - 2019. - 287 с.
2. Альпидовская М.Л. Вопросы управления региональным промышленным развитием на основе кластерного подхода / М.Л. Альпидовская, А.М. Цикин// Самоуправление. - 2019. - Т. 2. - № 1 (114). - С. 6-10.
3. Балакина Г.Ф. (2009). Особенности инновационного пути развития депрессивного региона / Г.Ф. Балакина //Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - № 4. - С. 31-39.
4. Гранберг, А.Г. (2003).0сновы региональной экономики: учебник для вузов. Москва: ГУ ВШЭ.
495 с.
5. Дата сет «Интерактивная статистика и интеллектуальная аналитика сбалансированности региональной экономики России на основе Больших данных и блокчейн - 2020» [Электронный ресурс]. —Институт научных коммуникаций. —Режим доступа: https://www.archilab.online/data2/ data-set-po-regionalnoj-ekonomike-rossii.
6. Индикаторы инновационной деятельности: 2019: статистический сборник / Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский, И. А. Кузнецова и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2019. - 376 с.
7. Индикаторы инновационной деятельности: 2018: статистический сборник / Н. В. Городникова, Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2018. - 344 с.
8. Индикаторы инновационной деятельности: 2017: статистический сборник / Н. В. Городникова, Л. М. Гохберг, К. А. Дитковский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2017. - 328 с.
9. Исянбаев М.Н. Депрессивные территории: механизмы управления социально-экономическим развитием // Вестник Евразийской Науки. - 2018. - № 6. - Т. 10. Ьйр8://е8).1:одау/РВР/01ЕСУМ618.рд£
10. Кайгородов, А.Г., Шекшуева, С.В. Экономика депрессивного регионакак фактор его инновационного развития / А.Г. Кайгородов, С.В. Шекшуева//Вестник Ивановского Государственного Университета. - 2017. - № 2 (32). - С. 6-13.
11. Калинин П.А., Бурцева Т.А., Созинова А.А. Маркетинговый инструментарий повышения эффективности кластерных образований (2017). Вестник НГИЭИ. № 4 (71). С. 76-83.
12. Калинин П.А. Реорганизация предпринимательских структур в системе управления инновациями на основе концепции маркетинга (2017). Экономика и управление: проблемы, решения.
- 2017. - Т. 6. - № 12. - С. 43-50.
13. Калинин П.А. Региональные кластеры в условиях новой парадигмы социально-экономического развития и роста цифровой экономики: влияние вирусно-экономического цикла и дезинтеграции регионов / П.А. Калинин, А.А. Созинова, М.А. Подъячих // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2020. - Т. 3. - № 1. - С. 57-61.
14. Кислицына, В.В. Формирование комплексного подхода к оценке социально-экономического развития регионов / В.В. Кислицына, Л.С. Чеглакова, В.М. Караулов, А.Н. Чикишева //Экономика региона. - 2017. - № 13 (2). - С. 369-380.
15. Петров А.Н. (2015). Возможности инновационного развития экономики депрессивного региона / А.Н. Петров //Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2015. - № 4 (44). - С. 81-86.
16. Регионы России. Социально-экономические показатели. - 2018. - (2018). Москва: Росстат. https://www.gks.ru/storage/mediabank/reg-pok18.pdf
17. Руденко Л.Г. Разработка методики оценки инфраструктурного обеспечения малого предпринимательства. Москва: Московский университет им. С.Ю. Витте. - 2016. - 152 с.
18. Савельева Н.К. Основные социально-экономические факторы региона и их влияние на развитие банковского сектора / Н.К. Савельева, Т.А. Тимкина // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2017. - Т. 5. - № 12. - С. 218-221.
19. Созинова А.А. Прогнозирование социально-экономического развития региона / А.А. Созинова, В.М. Караулов, Е.В. Каранина, Н.К. Савельева, О.Н. Соболева // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ ЯШ019610859, 18.01.2019. Заявка№2018665485от29.12.2018.
20. Созинова А.А. Оценка инновационной активности как фактор обеспечения устойчивости и конкурентоспособности / А.А. Созинова, А.В. Нечаев // Экономика и управление: проблемы, решения.
- 2018. - Т. 4. - № 8. - С. 161-166.
21. Созинова А.А. Актуализация концептуальной модели кластеризации в современной экономике / А.А. Созинова, А.Р. Таймасов // Экономика и управление: проблемы, решения. - 2018. - Т. 4. - № 8. - С. 75-80.
22. Тимкина Т.А. Рейтинговая оценка регионов Приволжского федерального округа по факторам конкурентоспособности / Т.А. Тимкина, Н.К. Савельева // В сборнике: Общества. Наука. Инновации (НПК-2017). сборник статей. Всероссийская ежегодная научно-практическая конференция. Вятский государственный университет. - 2017. - С. 5284-5294.
23. Швец И.Ю. Методологические принципы инновационного развития депрессивных регионов /И.Ю. Швец //Друкеровский вестник. - 2014. - № 6. - С. 116-126.
24. Шерстюк Ю.О. Кластеризация регионов Российской Федерации / Ю.О. Шерстюк, М.Л. Альпидовская М.Л.// В сборнике: «Кластерные инициативы в формировании прогрессивной
структуры национальной экономики». Сборник научных трудов 5-й Международной научно-практической конференции: в 2-х томах. Юго-Западный государственный университет. - 2019. - С. 2261-265.
25. Chernyshev K.A. (2017) «The study of permanent migration of economically depressed regions». Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 10, 259-273. doi: 10.15838/esc/2017.4.52.15
26. Coronado D., Acosta, M., Fernandez, A. (2008). Attitudes to Innovation in Peripheral Economic Regions. Research Policy, 37(6), 1009-1021
27. Harris R. and Li, Q.C. and Trainor, M. (2009) Is a higher rate of R&D tax credit a panacea for low levels of R&D in disadvantaged regions? Research Policy, 38 (1). pp. 192-205. ISSN 0048-7333 http://eprints. gla.ac.uk/4713/
28. Palkina M., Kislitsina, V. Factors improving investment attractiveness of Russia's depressed regions// Administratie si Management Public. - 2018. - № 30. - Р. 141-153.
29. Soboleva О. Mechanisms of regulation of economic processes in a region / О. Soboleva, А. Sozinova, А. Spengler, О. Fokina, N. Savelyeva // Contributions to Economics. - 2017. -№9783319606958. - С. 403-415.
