CC BY
186
Экономические науки Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2012, № 2 (2), с. 202-208
УДК 330.322-01
ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ: ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД
© 2012 г. З.М. Мамаева
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского
mz@nnov.biz
Поступила в редакцию 15.05.2012
Показано различие в инновационном развитии федеральных округов и регионов России и обоснована необходимость разработки инновационных региональных программ, учитывающих особенности регионов. Предложена методика оценки инновационного развития регионов, использующая новый подход к определению весовых коэффициентов индикаторов рейтинговой оценки на основе регрессионного анализа. Методика опробована для расчета интегральных показателей инновационного развития регионов Приволжского федерального округа (ПФО).
Ключевые слова: инновации, инновационный потенциал, дифференциация, валовый продукт, индикаторы инновационного развития, регрессионная модель.
В настоящее время перед Россией стоит задача перехода российской экономики от экспортно-сырьевого к инновационному социально ориентированному типу развития. Инновационное развитие экономики России предполагает не только рост ВВП, но и эффективное использование, обновление и наращивание совокупного социально-экономического потенциала, обеспечивающего в стратегической перспективе конкурентоспособность России во всех сферах деятельности. Именно на воплощение единой стратегии роста и развития экономики на новой инновационной основе должны быть нацелены все институциональные изменения, осуществляемые в России сегодня.
В современных условиях проведение большинства экономических реформ, формирование инновационного пространства переносится на уровень регионов и территорий. Это объясняется, с одной стороны, сложностью управления инновационными процессами на национальном уровне, а с другой - различным социальноэкономическим развитием регионов, что требует адекватных подходов к формированию программ инновационного развития.
Крайняя неравномерность развития российских регионов определяется как объективными факторами (природно-климатическими, степенью обеспеченности сырьевыми ресурсами, концентрацией трудовых ресурсов, сложившейся инфраструктурной составляющей и т.д.), так и субъективными, в частности политикой региональных властей, их способностью к эффективному управлению социально-экономическим потенциалом.
В качестве основного показателя, отражающего успешность экономической деятельности, обычно рассматривают валовый региональный продукт на душу населения (ВРПд). Рассчитаем коэффициент дифференциации федеральных округов (ФО) России и регионов по этому показателю (Ы_ВРПд) как отношение наименьшего его значение к наибольшему и покажем его динамику (рис. 1).
Как видно из рисунка 1, Ы (ВРПд) по всем территориям достаточно низкие. По ФО отличие между самым высоким ВРПд и самым низким примерно 80% (Ы (ВРПд) « 0.2). Еще ниже Ы (ВРПд), рассчитанные по всем регионам России, в среднем порядка 0.09 (при этом были отброшены регионы с наибольшим значение ВРП на душу населения (Тюменская область) и с наименьшим (Республика Ингушетия). К тому же имеется тенденция к понижению Ы (ВРПд), т.е. к увеличивающейся дифференциации регионов по ВРП на душу населения. Несколько лучше ситуация по регионам Приволжского федерального округа (ПФО): Ы (ВРПд) «0.4 и в последние годы имеет тенденцию к незначительному росту, примерно на 2%.).
Сохраняется высокий уровень дифференциации регионов и по большинству основных социально-экономических показателей. Например, темп роста промышленного производства в 2010 году в разных регионах находился в диапазоне от +43.9% (Санкт-Петербург) до -16% (Чеченская Республика), уровень безработицы -от +1.1% (Москва) до + 49.7% (Республика Ингушетия). Развитие инновационного процесса в целом ряде регионов России сдерживается от-
Рис. 1. Динамика изменения коэффициента дифференциации ФО и регионов России по уровню ВРП на душу населения
ставанием технико-экономического уровня производства, слабой фондо- и энерговооруженностью труда; недостатком собственных средств у предприятий регионов, отсутствием финансовой поддержки со стороны государства и пр. Все перечисленные факторы порождают низкий спрос на инновации, так как предприятия ограничиваются лишь модернизацией производства, основанной на прошлых технологических укладах.
В то же время достижение устойчивого, экономически сбалансированного развития предполагает активизацию инновационной деятельности на основе эффективного использования имеющегося экономического и инновационного потенциалов каждого региона России. Именно от инновационного развития и инновационной активности всех субъектов экономической деятельности зависит конкурентоспособность нашей страны в мировом пространстве. Необходимо значительно расширить конкурентный потенциал российских регионов за счет наращивания их инновационных сравнительных преимуществ и на этой основе задействовать новые источники экономического роста страны.
Активный процесс формирования региональных инновационных систем определяет необходимость оценки качественной готовности территорий к восприятию инноваций и возможностей их инновационного развития. Состояние инновационного развития регионов определяется на основе целого ряда показателей, характеризующих научный потенциал, уровень технологической новизны создаваемых продуктов, квалификацию работников, степень инновационной активности и пр. В таблице приведен перечень показателей, в наибольшей степени, с нашей точки зрения, характеризую-
щих состояние инвестиционного развития федеральных округов (ФО) России. Таблица подготовлена на основе статистических данных, представленных в [1]. По каждому показателю рассчитаны коэффициенты дифференциации:
min P /
Kd = } / ,,
/ max p
где p - значение i -го показателя для j-го региона; 0 < Kd < 1.
Данные таблицы 1 подтверждают наличие существенной неравномерности экономического развития ФО России, а также свидетельствуют о достаточно низком уровне их инвестиционного развития. Так, доля инновационной продукции в ВРП колеблется от 0.9% (Дальневосточный ФО) до 11.1% (Приволжский ФО (ПФО)).
Невысока восприимчивость российского бизнеса к инновациям: процент предприятий, занимающихся их разработкой и внедрением, колеблется от 6.2% (Северо-Кавказский ФО) до 12.3%(ПФО), а в среднем по России - примерно 9.5%. При этом только 10% из этих предприятий относится к малому бизнесу. Все эти показатели существенно ниже, чем в европейских странах (69.7% - Германия; 69.7% - Ирландия, 36.6% - Чехия и т.д).
В то же время инновационная активность населения (доля занятых в НИР от общего количества занятых в экономике) сравнима с развитыми странами и составляет по России 1.1%, (примерно 11 человек на 1000 занятых). В США этот показатель - 9.7 человек, в Японии - 11, Франции - 8.3. По ФО этот показатель существенно различается: от 1.8 (Северо-Кавказский ФО) до 20.5 (Центральный ФО).
Таблица
Основные показатели, характеризующие инновационное развитие ФО России в 2010 г.
^^■-■^Федеральные округа Показатели Центр. ФО С.-Зап. ФО Южн. ФО Сев.- Кавк. ФО Привол. ФО Уральск. ФО Сибир. ФО Дальне- вост. ФО
Доля обрабатыв. произв. в ВДС(%) 16.70 21.50 15.20 8.10 20.20 13.80 20.50 5.30 0.25
Степень износа основных фондов(%) 38.10 41.70 42.00 46.10 52.10 57.10 35.90 28.90 0.51
Уд. вес отгруженных инно-вац. товаров в ВРП (%) 2.5 3.5 4.4 3.5 11.1 2.5 1.4 0.9 0.08
Уд. вес отгр. инновац. товаров от общего объема (%) 4.30 4.10 6.50 8.50 10.20 2.20 1.50 1.50 0.15
Уд. вес затрат на НИР в ВРП (%) 2.52 2.08 0.66 0.33 1.52 0.67 1.00 0.56 0.13
Отдача от затрат на технол. инновации (%) 1.54 1.23 0.76 2.00 1.48 1.85 1.56 2.24 0.34
Уд. вес затрат на технол. инновации в ВРП (%) 0.91 1.06 0.51 0.82 1.61 2.10 1.43 1.40 0.24
Объем иннов. товаров на рубль затрат в технол. иннов. (руб0 2.80 3.34 8.60 4.26 6.88 1.19 0.96 0.67 0.08
Уд. вес затрат на ИКТ в ВРП (%) 1.75 1.35 1.81 0.64 1.66 1.33 1.90 1.34 0.34
Доля капит. затрат в затратах на НИР (%) 3.40 3.36 2.41 10.72 5.98 3.28 2.84 1.62 0.15
Наукоемкость нвестиц. в осн. капитал (%) 5.50 3.43 1.27 2.27 5.99 6.44 5.47 3.33 0.01
Инновацион. активн. организаций (%) 8.60 9.40 7.50 6.20 12.30 11.50 8.20 8.60 0.5
Объем услуг связи на душу насел. (руб.) 7075.5 6520.9 4030.0 3490.9 3985.4 5191.6 3999.8 6646.9 0.49
Число созд передовых технологий (ед.) 361 150 27 10 142 100 64 10 0.03
Доля новых технологий и услуг технич. характера в импорте (%) 0.32 1.33 1.18 2.79 1.46 1.05 0.91 0.04 0.22
Доля новых технологий и услуг технич. характера в экспорте (%) 0.19 0.33 0.32 0.06 0.16 0.08 0.09 0.09 0.19
Число патентов на 1000 занятых в НИР 40 28 68 119 48 47 58 45 0.23
Доля занятых в НИР от занятого насел. (%) 2.051 1.417 0.460 0.183 0.810 0.703 0.587 0.386 0.09
Доля исследователей со степенями от занятых в НИР (%) 17.32 14.13 11.19 31.01 6.77 8.42 20.15 25.75 0.22
Доля населения с высшим и послевуз. образованием (%) 34.20 31.90 26.80 29.20 25.50 25.70 24.80 27.80 0.73
Проблема низкого уровня инновационной активности в России дополнительно усугубляется снижением отдачи от реализации технологических инноваций: на рубль технологических затрат в 2007 году приходилось 4.1 рубля инновационной продукции, а в 2010-м - 3.1 рубля. По ФО в 2010 году этот показатель колебался от 0.67 (Дальневосточный ФО) до 8.6 руб. (Южный ФО).
Следует также отметить низкий уровень затрат на НИОКР: в 2010 году они составили 1.17% ВВП, а по ФО этот показатель изменялся в диапазоне от 0.33% ВРП (Северо-Кавказский ФО) до 2.52% (Центральный ФО). К примеру, затраты на НИОКР в США составляют 2.77% ВВП, в Японии - 3.44%, в Израиле 4.5%.
Об уровне развития экономики страны можно судить по величине и структуре импорта и
экспорта. Российский экспорт по-прежнему сохраняет сырьевую направленность (68.4% от общего объема экспорта составляют минеральные продукты). Машины, оборудование и транспортные средства составляют в экспорте 5.4%, в то же время они являются основной составляющей российского импорта - 44.4% [2]. Поставки за рубеж высокотехнологичной продукции составляют лишь 2% общего объема экспорта и занимают на мировом рынке такой продукции всего 0.3%, что не сравнимо не только с развитыми странами (США - 30%, Германия - 14%), но и с развивающимися (Китай, Южная Корея - 15%). Доля высокотехнологичной продукции в импорте составляет всего 19.5%, т.е. импортируется в основном продукция прошлых технологических укладов.
Что касается новых технологий, то по-прежнему их импорт преобладает над экспортом: в 2010 году средняя выручка от экспорта технологий в 2.27 раза ниже, чем платежи по их импорту. Доля новых технологий составляет
0.6% в импорте и 0.16 % в экспорте (включая страны СНГ). В федеральных округах эти показатели колеблются от 0.06% до 0.33% по экспорту и от 0.04% до 2.79% по импорту. Все эти цифры свидетельствует об углубляющемся отставании России в инновационном развитии.
Возможности инновационного развития в существенной степени определяются инвестициями в новые виды продукции, и прежде всего в технологическое развитие производства. В России показатель наукоемкости инвестиций (удельный вес затрат на НИР в общем объеме инвестиций в основной капитал) невысок и составляет 4.78% в целом по России. По ФО этот показатель колеблется от 1.27% (Южный ФО)
до 4.78% (Уральский ФО). Проблема осложняется тем, что большая часть инвестиций тратится российскими компаниями не на создание новых технологий, а на обновление устаревшего оборудования (в 2010 году - 67% предприятий) [2].
Мы рассмотрели ряд показателей инновационного развития в разрезе ФО. Региональные различия внутри ФО еще более значительны. Например, по показателю «доля технологических затрат в ВРП» по ПФО в 2010 году коэффициент дифференциации (Ы) составил 0.09. А по показателю «отгруженная инновационная продукция» Ы = 0,055 (2345 руб. в Республике Марий Эл и 42582 руб. - в Республике Татарстан.
Различия в социально-экономическом развитии субъектов федерации порождает их неодинаковую восприимчивость к инновационному развитию, что следует учитывать при разработке моделей перехода на инновационный путь. Каждый субъект федерации, разрабатывая собственную стратегию инновационного развития, должен учитывать как государственные приоритеты, так и возможности и специфику развития регионов, их конкурентные преимущества в конкретных наукоемких отраслях. Поэтому целесообразно разрабатывать типовые модели инновационного развития для группы близких по социально-экономическому развитию территорий.
В настоящее время регионы России, богатые сырьевыми ресурсами, в частности нефтегазовыми, обладают существенными конкурентными преимуществами, имеют достаточно высокий уровень ВВП на душу населения (за счет высоких цен на нефть), но экономика этих ре-
гионов не сбалансирована и при снижении спроса на российскую нефть и падении цен они могут оказаться в тяжелом положении. Таким регионам в первую очередь требуется структурная перестройка промышленности: инновационное обновление технологий в традиционных добывающих отраслях и увеличение удельного веса новых отраслей. В индустриальных регионах с развитой обрабатывающей промышленностью и наличием высококвалифицированных кадров необходимо создать условия для роста наукоемких отраслей.
В этих условиях приобретает актуальность оценка инновационного потенциала регионов, являющаяся основой для определения путей дальнейшего инновационного развития с учетом достигнутого уровня.
В научной и специальной литературе предлагается целый ряд методик оценки инновационного развития. Практически во всех методиках предлагается оценивать инновационное развитие региона (территории) на основе построения интегрального показателя, являющегося взвешенной суммой показателей - индикаторов инновационного развития. Веса индикаторов обычно определяются на основе экспертных оценок, что вносит существенный элемент субъективизма. Выбор индикаторов также различен, но в большинстве случаев опираются на набор показателей, представленных Федеральной службой государственной статистики РФ в разделе «Наука и инновации» [1].
Определим оценку (индекс) инновационного развития как интегральный показатель, зависящий от совокупности финансово-экономических, научно-образовательных и прочих факторов, определяющих готовность территорий к созданию, восприятию и внедрению инноваций (инновационные продукты, технологии, методы управления и пр.). Перечень показателей (индикаторов), характеризующий, с точки зрения автора, инновационное развитие регионов, представлен в таблице. Главное отличие предлагаемой методики от аналогичных состоит в определении весовых коэффициентов индикаторов на основе эконометрического подхода. Рассмотрим предлагаемую методику.
1. Выбираются показатели - индикаторы инновационного развития (У,Хх,Х2,..Хг) .
2. Один из отобранных показателей рассматривается как результативный показатель У для построения регрессионной модели. Выбор показателя основан на исследовании проблемы, мнении экспертов и дополняется статистиче-
ским анализом связей между выбранными показателями.
3. Строится линейная регрессия выбранного результативного показателя на остальные индикаторы. Для построения регрессии рекомендуется использовать панельные данные, которые представляются в виде таблиц «объект - признак». В панельных данных добавляется еще одно измерение - время. Применение панельных данных вследствие увеличивающегося количества наблюдений обеспечивает большую эффективность оценок параметров регрессионной модели и повышает объективность исследования.
Для построения регрессии, учитывающей индивидуальные особенности каждого объекта (территории, региона), следует воспользоваться моделью с фиксированными эффектами. В нашем случае построение модели преследует цель определения весовых коэффициентов индикаторов инвестиционного развития, поэтому построим обычную модель, включающую единственный свободный член:
у = а0 + а1Х1 + а2Х2 + ...а,Х,.
4. После построения модели, удовлетворяющей необходимым требованиям качества, рассчитываются А - коэффициенты, показывающие вклад каждого индикатора в изменение результативного показателя:
г,
— = 1,1, (1)
А— =■
^Х, -Р, Я2
где Ягх^ - коэффициент парной корреляции
между фактором Х и зависимой переменной
У; Я2 - коэффициент детерминации построенной модели;
а, ■ 8Х .
———— - стандартизованные коэффи-
циенты регрессии,
где а , - коэффициент перед переменной Х , в уравнении регрессии, Бх. - стандартная ошибка в определении переменной Х —, - стан-
дартная ошибка в определении переменной У.
5. Выбираем коэффициенты А ■ в качестве
весовых коэффициентов для соответствующих индикаторов, включенных в модель. При корректно проводимом регрессионном анализе
I
^ А — = 1. Весовой коэффициент для результа-
—=1
тивного показателя А полагаем равным единице.
6. Выборку, представленную панельными данными, разбиваем по временным периодам. Внутри каждого временного периода приводим показатели-индикаторы к сопоставимому виду путем нормирования по правилу:
Х" ' (2)
тах х,
где г - индекс объекта (г = 1, т), х— - значение
7-го индикатора для /-го объекта; х* - нормированное значение этого индикатора (рейтинговый коэффициент), 0 < х* < 1. Чем ближе Ху к
единице, тем выше рейтинг /-го объекта (региона) по этому показателю.
7. Рассчитываем интегральный показатель
(индекс инновационного развития) 1Р для
каждого объекта по формуле:
1
-У,
р=ХА.
V=0
*
V хи
(3)
8. В зависимости от значения Щ приписываем каждому объекту определенный рейтинг. Объекты могут быть разбиты на однородные группы (близкие по показателю 1Р).
Данная методика использовалась автором для определения индексов инновационного развития регионов ПФО и их рейтингования. В качестве результативного показателя для построения регрессионной модели выбран «Удельный вес отгруженных инновационных товаров в ВРП» (У), характеризующий результативность инновационной деятельности.
Первоначально в качестве факторных переменных рассматривались показатели - индикаторы инвестиционного развития, представленные в таблице. После проведенного факторного анализа и анализа мультиколлинеарности из них были отобраны следующие:
• Инновационная активность занятого населения ( Х ) - доля занятых в НИР от общего числа занятого населения.
• Инновационная активность организаций ( Х ) - доля организаций, осуществляющих различные инновации от общего числа организаций.
• Доля затрат на технологические инновации от ВРП ( Х ) с лагом единица по отношению к рассматриваемому периоду.
• Наукоемкость инвестиций в основной капитал : Qtz|Qnn , где Qtz - сумма технологических затрат, Ог - сумма инвестиций в основной капитал в том же периоде (Х4).
• Доля внутренних затрат на научные исследования и разработки от ВРП с лагом единица по отношению к рассматриваемому периоду ( X ).
Информационная база исследования представлена панельными данными, в которых в качестве объектов выбраны регионы ПФО. Временной промежуток 10 лет (с 2001-го по 2010 г.). Значения показателей-индикаторов рассчитывались на основе статистических данных, представленных в [1, 2]. Построена следующая регрессионная модель:
У = -0.01+1.09х1 + 3.34х3 + 1.53х4 + 0.15х5. (4)
Знаки всех коэффициентов соответствуют экономическому смыслу. Коэффициент перед переменной Х2 получился практически равным
нулю (0.3 -10-5), т.е. инновационная активность организаций не оказывает сколь-нибудь существенного влияния на долю отгруженных инновационных товаров в ВРП. Хотя этот показатель почти всегда относят к индикаторам инвестиционного развития, но как показало исследование, он имеет низкий коэффициент влияния и на другие показатели инновационного развития (экспорт технологий, количество патентов и пр.).
Построенная модель имеет хорошие характеристики качества:
Я2 = 0.76; ^ =84.87 > рг (0.05; 5.134) = 2.28, что означает статистическую значимость уравнения в целом.
Д-коэффициенты, рассчитанные для модели, представлены следующим вектором: А = (0.073; 0; 0.71; 0.21; 0.07). Они определяют долю влияния каждого фактора на изменение результативного показателя, поэтому могут быть выбраны в качестве весовых коэффициентов соответствующих индикаторов.
На основе полученных Д-коэффициентов можно сделать следующий вывод: наибольший вклад в изменение объема отгруженной инновационной продукции вносят затраты на технологические инновации (71%). Следовательно, их увеличение ведет к росту уровня инновационного развития регионов. Поэтому одной из важных задач настоящего времени является достижение такого роста затрат на технологические инновации, который бы обеспечил положительный эффект масштаба от их применения
и, как следствие, экономический рост экономики в целом.
По статистическим данным за 2009-й и 2010 год для каждого региона ПФО по формуле (2) были рассчитаны рейтинговые коэффициенты
*
Ху показателей-индикаторов, включенных в регрессионную модель, а по формуле (3) - индексы инновационного развития регионов 1р. На основе этих показателей проведен рейтинг регионов ПФО по уровню инновационного развития (рис. 2). Полученные результаты не противоречат рейтинговым оценкам Национальной ассоциации инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ) [3].
В соответствии со значением показателя 1Р регионы могут быть разбиты на четыре группы:
• Достаточно высокое инновационное развитие (1Р > 1). В эту группу попадают Нижегородская область (1Р=1.4), занимающая первое место в рейтинге 2009 года; Самарская область (1Р =1.31, республики Татарстан (1Р =1.23) и Мордовия (1Р =1.06). В 2010 году они по-прежнему остались в первой группе, хотя рейтинги у них сменились: на первое место вышла Республика Татарстан (1Р=1.47), а Нижегородская область сместилась на третье место с тем же 1Р =1.4.
• Средний уровень инновационного развития (0.6 < 1Р < 1). В эту группу в 2009 году попадают Чувашская Республика (1Р = 0.87), Республика Башкортостан (1Р = 0.69), Пермский край (1Р < 0.68) и Ульяновская область (1Р = 0.64).
• Умеренный уровень инновационного развития (0.45 < 1Р < 0.6): Удмуртская Республика (1Р = 0.58) и Саратовская область (1Р = 0.57).
• Низкий уровень инновационного развития (1Р < 0.45): Кировская, Оренбургская, Пензенская области, Республика Марий Эл.
В 2010 году ситуация несколько улучшилась: увеличилось число регионов, вошедших
во вторую групп (Пензенская и Оренбургская области переместились из четвертой группы, а Саратовская из третьей). В четвертой группе остались только Кировская область и Республика Марий Эл.
Таким образом, проведенное исследование показало существенное различие регионов ПФО по уровню инновационного развития. Основной инновационный потенциал региона сконцентрирован преимущественно в четырех регионах, входящих в первую группу. В то же время показатели инновационного развития даже в этих регионах не достаточно высоки, например наибольшая доля отгруженной инновационной продукции составляет 17.2% (Республика Татарстан), тогда как программные документы инновационного развития России определяют этот показатель в 35%. Достижение этих результатов потребует не только увеличения доли технологических затрат и затрат на НИР, но и повышения результативности их использования, что может быть обеспечено только при условии модернизации и структурной перестройки экономики регионов в соответствии с последними технологическими укладами. Исследование индикаторов инновационного развития для каждого региона и расчет интегральных оценок позволяет оценить внутренние возможности регионов, их сравнительные преимущества, чтобы учесть их в программах инновационного развития.
Список литературы
1. Регионы России: социально-экономические показатели. 2003-2011 гг. Статистические сборники. Официальный сайт Госкомстата РФ. URL: www.gks.ru (дата обращения 09.04.2012).
2 Россия в цифрах, 2005-2011 гг. Статистические сборники. Официальный сайт. URL: http://
www/gks..ru/ups. (дата обращения 30.03.2012).
3. Рейтинг инновационной активности регионов России.Электронный ресурс. URL: http://www.nair-it.ru/news/17.05.2011/217. (дата обращения 02.04.2012).
EVALUATION OF INNOVATIVE DEVELOPMENT OF THE REGIONS: ECONOMETRIC APPROACH
Z.M. Mamaeva
We show the differences in the innovative development of the federal districts and regions of Russia and the need to develop innovative regional programs that take account of particular regions' peculiarities. A technique is proposed for integrated evaluation of the innovative potential of regions, using a new approach to determining the weights of rated indicators on the basis of regression analysis. The method was tested for the calculation of integral indicators of innovation development of the Volga Federal District.
Keywords: innovation, innovation potential, differentiation, gross product, indicators of innovative development, regression model.
