CC BY
35
iVtrJw ''.-гл.' ■
-J i rr!:r mm*
ДОМНИЧ Егор
Леонидович
Кандидат экономических наук, старший научный
сотрудник
Институт экономических исследований ДВО pАН, ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, pоссия, 680042
DOMNICH Yegor
Leonidovich
Ph.D. in economics, senior research fellow
Economic Research
Instate FEB RAS,
153, Tikhookeanskaya Street
Khabarovsk, Russia, 680042
УДК 330.3 + 311.3 + 332.1
ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ В РОССИИ
В статье подводятся итоги 20-летнего развития российской статистики инноваций, и обсуждаются актуальные проблемы экономико-статистического анализа индикаторов инноваций в связке с общеэкономическими индикаторами. Дана оценка масштабов противоречий между статистической методологией наблюдения и экономической интерпретацией индикаторов инноваций. Выявлены пространственно-временные сегменты или лакуны статистического массива данных, где степень проявления анализируемых противоречий наибольшая.
Регионы России, технологические инновации, статистика
инноваций, экономический анализ ■ ■ ■
ISSUES OF ECONOMICAL AND STATISTICAL ANALYSIS OF TECHNOLOGICAL INNOVATIONS IN RUSSIA
We summarize a twenty years development of Russian statistics of innovations and discuss the actual problems of technological innovations in Russia's regions in the article. We estimated the extent of a conflict between the statistical methodology for the monitoring and of economic interpretation of innovation indicators. Next, we identified spatio-temporal segments or gaps in statistical data array, where the degree of manifestation of the analyzed contradictions was the highest.
Russian regions, technological innovations, statistics of innovations, economic analysis
© Домнич Е.Л., 2017
Введение
Научный анализ любого экономического явления неизбежно сталкивается с задачей членения общенационального целого на некие части или таксоны в разрезе отраслей и регионов, а также выделения из непрерывной череды лет неких фиксированных временных интервалов. Часто такая задача нетривиальна сама по себе. Вечным вызовом для работ, посвящённых пространственно-временной проблематике экономического развития, является смещение эффективных эконометрических оценок вследствие уникальных пространственных, социальных и культурно-исторических характеристик каждого региона. В то же время технологические инновации (ТИ) сами по себе являются сложнейшим социально-экономическим процессом, пространственное и временное распределение которого в экономике России изучено слабо.
Сложившаяся более чем за 20 лет российская система статистики ТИ породила специфическую проблематику, обусловленную противоречиями между статистической методологией наблюдения и экономической интерпретацией индикаторов инноваций. Эта проблематика неизбежно всплывает в ходе любого содержательного исследования экономики инноваций в регионах России, соответственно, есть смысл посвятить ей отдельную статью. К числу важнейших таких противоречий следует отнести: а) противоречия пространственно-временной динамики индикаторов затрат и выпуска инноваций относительно друг друга; б) противоречия между статистически наблюдаемыми темпами инновационного и социально-экономического развития регионов; в) противоречия между исторически сложившейся научно-технологической специализацией и текущим уровнем инновационных процессов в регионах. Логика экономического развития предполагает, что указанные противоречия, являющиеся предметом настоящего исследования, характеризуются пространственным и временным измерениями. Таким образом, актуальной задачей исследования становится оценка и сравнение степени остроты таких противоречий в пространстве и во времени. Объектом исследования является экономика России в разрезе субъектов РФ (2000-2015 гг.).
В соответствии с поставленной задачей исследование разделено на четыре части. В первой части исследования представлен краткий обзор эмпирических работ, содержащих количественный анализ экономики ТИ в современной России. Во второй части указанные выше противоречия рассматриваются по существу с использованием массива статистических данных по форме «Сведения об инновационной деятельности организации». В третьей части для количественной оценки масштабов и сравнительной остроты выявленных противоречий обосновывается и рассчитывается формальная эконометрическая динамическая модель панельных данных. В четвёртой части обсуждаются результаты модельных расчётов, позволившие выявить неочевидные пространственно-временные сегменты, где степень проявления анализируемых противоречий наибольшая. В заключении резюмируются содержательные результаты исследования и обосновываются актуальные вызовы, развивающую заданную проблематику.
1. Экономический анализ технологических инноваций в России: подходы и проблемы
В зеркале российской статистики ТИ понимаются как технологические новшества, реализуемые крупными и средними предприятиями определённых отраслей, непосредственно связанные с основным производством, выпуском основной продукции и реализацией основного вида деятельности. В то же время множество дополнительных параметров статизмерения (таких, как отраслевой охват, перечень вопросов и общий объём собираемой информации) претерпело изменения, что объективно ограничивает возможности содержательного экономического анализа накопленного массива данных.
Централизованная статистика инноваций в стране фактически непрозрачна, что является важнейшим вызовом для её анализа. Речь идёт о специфическом массиве собранных невоспроизводимым способом данных, выборочно публикуемых в нескольких статистических изданиях. В обзоре И.И. Елисеевой и П.А. Макаровой [10] указан ряд изъянов, существующих в практике статистического обследования по форме № 4-инновации и искажающих экономический смысл предоставляемых данных: отсутствие профессиональной подготовки у сотрудников, заполняющих форму; отсутствие институтов принуждения к обязательному и добросовестному заполнению формы; отсутствие экономических стимулов как к осуществлению инноваций, так и к предоставлению данных по ним; неудачные сроки предоставления формы в органы статистики; некорректные методические указания. Для каждого региона правомерно предположить существование значительной ошибки измерения ТИ, включающей фиксированную (постоянную) и переменную (случайную) составляющие.
Наличие указанных изъянов делит все экономико-статистические исследования ТИ в России на основе официальной статистики на две очень неравные части.
Первая и важнейшая часть представлена публикациями авторов и разработчиков государственной системы статистики инноваций [4; 5; 12]. Стилистически данные работы представляют собой расширенные аналитические записки, информирующие о самых общих тенденциях, текущих методических новациях и творческих планах на будущее. Их отличительными чертами являются не только эксклюзивная осведомлённость о методологических тонкостях измерения ТИ, но также игнорирование какой-либо содержательной проблематики, в том числе пространственной.
Во вторую группу объединены работы специалистов, использующих централизованную статистику инноваций для разрешения содержательных проблем экономики инноваций в стране, но не входящих в «клуб» лиц, принимающих участие в формировании массива данных. И здесь научная мысль, ограниченная узким коридором статистических возможностей, нашла для себя два закономерных, но бесперспективных, на наш взгляд, пути развития. Во-первых, это игнорирование проблем методологии измерения как таковых и концентрация внимания собственно на «экономике», «содержании» инновационных процессов в стране [2; 3; 14; 15; 18]. По факту же имеет место накопление воспроизводимых, но сомнительных по смыслу результатов, которые, как правило, нельзя соотнести ни с международным опытом, ни между собой. Во-вторых, это некие утопические «наработки» и «рекомендации» по совершенствованию системы статиндикаторов инноваций, спорадически внедряемые в отдельных регионах (см., например, [11]). Подобные результаты также остаются замкнутыми на себе, при этом невоспроизводимыми.
Заметный интерес представляют исследования инновационного и научно-технологического потенциала регионов России на основе патентной статистики. Тем не менее, адекватный экономический анализ российской патентной статистики требует её значительной детализации, что весьма трудозатратно [7; 8; 9]. Реализация же типовых эконометрических подходов к анализу эффективности инновационных процессов в терминах патентной отдачи на российском статистическом материале чревата получением оценок воспроизводимых, но довольно бессмысленных [21; 22; 23].
Важнейшей проблемой исследования, посвящённого анализу экономических процессов в регионах, является определение понятия «регион». Можно согласиться, что регионом является «территория, по совокупности насыщающих её элементов отличающаяся от других элементов и обладающая единством, взаимосвязанностью составляющих элементов, целостностью, причём эта целостность - объективное условие и закономерный результат развития данной
территории» [1]. То есть понятию «регион» имманентны два основных признака: наличие специфики данной территории (отличий от смежных территорий), а также наличие свойств территориальной целостности.
Логика экономического исследования не связывает выбор региона с заведомо очерченными линиями на карте, не исключает и даже предписывает «выход» из принятых сеток государственных и административных делений [6; 17]. Однако в прикладных исследованиях такой выбор ограничен сложившимся территориально-административным делением и организацией системы статистики. В российских исследованиях под регионом часто понимается субъект РФ, что обусловлено системой статистического обеспечения и принципами государственного управления [13; 16]. Данный консенсус распространяется на работы по экономике инноваций, поэтому и здесь под регионом будем понимать часть национальной экономики, выделенную на основании сетки административно-территориального деления России, - субъект Российской Федерации.
2. Технологические инновации в регионах: основные тенденции и противоречия
За 20 лет централизованного статистического наблюдения ТИ в России затраты на технологические инновации (ЗТИ)1 увеличились с 7,3 трлн неденоминированных рублей в 1995 г. до 1,2 трлн деноминированных рублей в 2015 г., в то время как объём инновационных товаров, работ и услуг (ОИТ)2 вырос с 39,8 трлн неденоминированных рублей до 3,8 трлн деноминированных рублей [19]. То есть, если абстрагироваться от некоторых методологических тонкостей, можно говорить примерно о 1,5-4,5% валового внутреннего продукта (ВВП) страны.
Статистически наблюдаемое наращивание масштабов ТИ в стране происходило неравномерно, с заметным усилением в течение двух последних пятилеток (2006-2010 и 20112015 гг.). Так, если совокупные ЗТИ за 2000-2015 гг., зафиксированные органами статистики, составили примерно 7,4 трлн рублей, то 1,6 трлн из них (21,1%) пришлось на 2006-2010 гг. и 5,2 трлн рублей (70,2%) - на 2011-2015 гг. Аналогично, совокупный ОИТ за 2000-2015 гг. составил 22,8 трлн рублей, в том числе 5 трлн рублей (22%) пришлось на 2006-2010 гг. и 15,9 трлн рублей (69,9%) - на последнюю пятилетку (рис. 1).Таким образом, масштаб ТИ в стране как с точки зрения затрат, так и выпуска дважды поднимался на новый средний уровень: один раз - в 2006 г., второй раз - в 2011 г. В обоих случаях это было вызвано прежде всего ростом инновационной активности отраслей промышленности при незначительном вкладе сектора услуг. Тем не менее, благодаря увеличению отраслевого охвата исследования на рубеже 2010/2011 гг. по обоим индикаторам происходит снижение удельного веса промышленного сектора с 85-95% до 60-65%, в том числе обрабатывающих отраслей - с 65 до 50%.
Оба индикатора характеризуются неоднородным пространственно-временным распределением. Так, например, стандартное отклонение ЗТИ по выборке из 76 субъектов РФ в 20002015 гг. увеличилось с 1,9 до 30,3 млрд рублей, а стандартное отклонение ОИТ - с 4,4 до 115,3 млрд рублей. Для сравнения, валовой региональный продукт (ВРП) Псковской области составил в 2015 г. 132,8 млрд рублей, Магаданской области - 124,6 млрд рублей, Республики Адыгея - 82,6 млрд рублей, Карачаево-Черкесской республики - 67,4 млрд рублей, Республики Ингушетия - 54,3 млрд рублей, Республики Калмыкии - 47,3 млрд рублей, Республики Алтай -
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.
2 Включает товары, работы, услуги, подвергавшиеся в течение последних трёх лет в той или иной степени технологическим изменениям.
7
41,8 млрд рублей, г. Севастополя - 37,9 млрд рублей1. Таким образом, размах колебаний как вложений, так и отдачи от ТИ в общероссийском экономическом пространстве сегодня сопоставим с размером экономики целого ряда российских регионов, обладающих скромным экономическим потенциалом.
1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0
.А* "■!
ГШ
/
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 •••А»* ЗТИ (левая шкала) — « — ОИТ (правая шкала)
4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0
Рис. 1. Затраты на технологические инновации (ЗТИ) и объём инновационных товаров (ОИТ)
крупных и средних предприятий в России в 2000-2015 гг., трлн руб. Источник: рассчитано по http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/ doc_1138623506156
Актуальность пространственного анализа обостряется выраженной поляризацией, концентрацией инновационного потенциала в нескольких регионах. Если в 2000-2010 гг. удельный вес 15 наиболее инновационно развитых регионов в национальных ЗТИ и ОИТ составлял 60-67%, то в 2011-2015 гг. их доля возросла до 73-76%. В рамках этой когорты доминирующие позиции занимает Москва, удельный вес которой неуклонно увеличивается. В 2015 г. в Москве оказалось сосредоточено 16-17% инновационных затрат и выпуска страны (табл. 1). Устойчиво высокие позиции занимают также Республика Татарстан, Самарская, Московская, Нижегородская области, Пермский край и г. Санкт-Петербург.
Основная причина поляризации видится в научно-технологическом и экономическом потенциале данных регионов, в свою очередь являющемся отражением исторически закреплённой специализации, уникальной ниши в общенациональном разделении труда. По-видимому, эффекты гистерезиса и средних доходов являются основными факторами дифференциации уровня инновационных расходов и выпуска субъектов РФ. Такие эффекты трудно формализовать статистически: накопленная региональная специфика не сводится к различиям в региональных доходах или структуре промышленности. Различима также группа регионов, не обладающая значимым научно-технологическим или экономическим потенциалом, но вошедшая в когорту лидеров ТИ благодаря реализации масштабных проектов в добывающих отраслях. Поэтому можно предположить скорое выбытие Сахалинской области и Ханты-Мансийского автономного округа из когорты лидеров ТИ по мере окончания реализации таких проектов.
1 http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138623506156
Таблица 1
Топ-15 регионов с наибольшими значениями индикаторов технологических инноваций,
в % от общероссийского уровня
Затраты на технологические ..
^ Объем инновационных товаров
МииПОЭ! 1ММ ~ ~
Субъекты РФ
20002015 20002005 20062010 20112015 20002015 20002005 20062010 20112015
г. Москва 13,8 10,3 6,5 16,5 13,0 1,2 3,9 17,2
Республика Татарстан 5,7 5,9 5,3 5,7 10,5 10,8 13,6 9,4
Самарская область 5,2 8,4 3,7 5,3 8,9 14,5 12,2 7,2
Московская область 6,4 4,4 3,6 7,5 7,1 6,6 8,4 6,8
Свердловская область 4,4 9,3 6,0 3,4 3,9 6,7 6,6 2,7
г. Санкт-Петербург 5,4 4,9 4,6 5,7 5,5 3,1 4,3 6,2
Нижегородская область 4,6 3,4 4,3 4,9 5,0 4,5 3,5 5,5
Пермский край 3,6 5,0 3,2 3,5 3,9 3,1 5,5 3,5
Челябинская область 4,5 6,9 8,9 2,9 2,2 5,8 2,2 1,7
Сахалинская область 3,1 0,1 4,9 2,9 6,3 0,03 0,01 9,0
Ханты-Мансийский автономный округ 4,4 2,6 6,1 4,1 0,7 0,8 1,2 0,6
Красноярский край 4,1 1,0 2,5 5,0 1,2 0,6 0,8 1,3
Республика Башкорто стан 2,1 2,3 2,5 1,9 2,7 1,7 2,5 2,8
Ленинградская область 2,0 0,5 1,4 2,4 0,5 0,2 0,4 0,5
Липецкая область 1,9 0,4 3,7 1,5 1,7 1,4 1,9 1,7
Итого, % 71,3 65,2 67,1 73,3 72,9 61,0 67,1 76,1
Итого, млрд руб. 5 240,3 414,3 1 041,6 3 784,4 16 594,7 1 122,3 3 367,6 12 104,8
Источник: рассчитано по http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/ doc_1138623506156
Обращает на себя внимание также выраженная диспропорция между показателями. Индикатор инновационного выпуска ОИТ в целом по стране существенно и систематически превосходит индикатор инновационных затрат ЗТИ при том, что динамика индикаторов не всегда положительно коррелирована. Совокупно за 2000-2015 гг. разница составила более 3 раз. Формально это означает, что каждый рубль, вложенный в ТИ, в среднем возвращается в этом же году тремя (!) рублями дохода без учёта налогов. Ситуация, однако, сильно различается по годам и регионам, что отражает крайне неустойчивую и взаимно несогласованную динамику ЗТИ и ОИТ. Примечательно, что своеобразные рекорд и антирекорд в этом смысле продемонстрировала Еврейская автономная область - депрессивный регион с малой экономикой, где отношение ОИТ к ЗТИ в 2008 г. превысило 1000 раз (или 100000%), тогда как в 2012-2013 гг. оно было
0,002-0,004 раза (менее 1%). Во многих регионах рост ЗТИ зачастую сопровождается снижением ОИТ, и наоборот. Поэтому отношение индикаторов характеризуется широкой амплитудой колебаний также и в регионах со сравнительно развитым экономическим потенциалом.
Это, в целом, не противоречит теоретическому представлению об инновациях как о растянутом во времени и трудно предсказуемом по результатам процессе. Допустимо, однако, предположить, что выраженная и систематическая нестационарность такого индикатора «эффективности» или «результативности» ТИ на самом деле отражает не сложные экономические взаимодействия, а грубейшие методологические ошибки наблюдения. В частности, парные для отдельно взятого региона или отрасли индикаторы ЗТИ и ОИТ по факту могут относиться к разным технологическим цепочкам или проектам, то есть описывать разные объекты наблюдения. Таким образом, согласованность динамики общероссийских индикаторов, наблюдаемая на рисунке 1, не должна восприниматься как иллюстрация инновационного развития некоторого «репрезентативного» региона России.
Характеризуя важнейшие противоречия ТИ в современной России, можно резюмировать, что индикаторы ЗТИ и ОИТ не всегда функционально связаны друг с другом. Кроме того, несмотря на их очевидную зависимость от общего уровня социально-экономического и научно-технического развития региона, часто обнаруживаются яркие контрпримеры. Наличие и систематическое воспроизводство таких контрпримеров являются статистическими иллюстрациями существования трёх противоречий, описанных выше. Их причина не вполне очевидна: это могут быть как неучтённые экономические факторы, так и изъяны системы статистического наблюдения инноваций в стране. Накопленный массив данных позволяет применить статистические способы формализации, декомпозиции и содержательного анализа указанных противоречий. В исследовании эта возможность реализована с использованием динамической модели панельных данных.
3. Моделирование технологических инноваций: формализация важнейших противоречий
Достаточно тонкими дискуссионными моментами реализации такой модели являются адекватная периодизация и территориальная группировка статистических наблюдений. Если периодизация ТИ в стране очевидным образом делит 15-летний интервал на три отрезка (2000-2005, 2006-2010 и 2011-2015 гг.), то территориальное членение экономики России, отвечающее задачам экономического анализа инновационных процессов, не столь очевидно.
В настоящее время органами статистики России используется деление территории Российской Федерации на 12 экономических районов (ЭР)1. Общероссийский классификатор экономических районов (ОКЭР) поддерживается Минэкономразвития России.
Основная часть ЗТИ и ОИТ страны концентрируется в Центральном, Поволжском и Уральском ЭР (табл. 2). Прослеживаемая с 2011 г. тенденция к увеличению веса Центрального ЭР, связанная со значительным увеличением масштабов инновационной деятельности в Москве, не имеет самостоятельной аналитической ценности. Территория страны нарезана на крупные фрагменты, что отвечало задачам теории и практики районирования в советский период, но весьма условно коррелирует с современными тенденциями развития сферы инноваций. Так, например, в большинстве субъектов РФ инновационный потенциал исторически сконцентрирован в нескольких крупнейших городах, что практически не отображается
1 В дальнейших расчётах Северо-Западный ЭР объединён с Калининградским.
Ёегионалисткка 001И0.14530/гед.2017.4 2017 ■ Том 4 . № 4
Таблица 2
Распределение индикаторов технологических инноваций по экономическим районам России в 2000-2015 гг., %
Экономические районы Затраты на технологические инновации Объём инновационных товаров
20002015 20002005 20062010 20112015 20002015 20002005 20062010 20112015
Центральный 26,0 20,3 17,2 29,4 25,8 18,8 18,4 28,9
Центрально-Чернозёмный 3,6 2,5 5,9 3,1 3,8 3,2 4,8 3,6
Северо-Западный (включая Калининградскую область) 7,9 6,4 6,9 8,4 6,6 5,1 6,4 6,9
Северный (исключая Республику Коми и Ненецкий автономный округ) 2,0 4,4 3,0 1,4 3,4 5,0 2,6 3,4
Северо-Кавказский (исключая Республику Адыгея, Республику Ингушетия и Чеченскую республику) 3,0 2,6 2,7 3,2 3,1 1,4 3,8 3,1
Поволжский (исключая Республику Калмыкия) 14,6 19,4 12,7 14,6 22,4 28,3 31,8 18,8
Волго-Вятский 6,2 4,7 6,2 6,4 7,1 5,7 6,5 7,5
Уральский 16,3 25,4 23,3 13,0 13,8 18,3 18,7 11,8
Западно-Сибирский (исключая Республику Алтай и Ямало-Ненецкий автономный округ) 9,7 7,9 11,3 9,4 4,6 11,1 4,7 3,9
Восточно-Сибирский (исключая Республику Тува и Республику Хакассия) 5,8 2,7 4,4 6,6 2,0 2,4 1,3 2,2
Дальневосточный (исключая Магаданскую область, Еврейскую автономную область и Чукотский автономный округ) 5,0 3,8 6,5 4,7 7,4 0,7 1,1 10,1
Всего, млрд рублей 7354,4 635,5 1552,6 5166,3 22770,0 1841,1 5018,1 15910,9
Примечание: ряд регионов был исключён из состава отдельных ЭР в силу статистических ограничений. Источник: рассчитано по http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/ doc_1138623506156
централизованной статистикой инноваций. В то же время сложившаяся в советский период сетка ЭР учитывает ряд объективных экономико-географических и природно-климатических констант, фиксирующих перманентные особенности тех или иных групп регионов, имея, тем самым, важное значение при их классификации и группировке.
ИГ Л М Е К I С А
. : л,™.- I чЫ-
шч
Г^Г
Попробуем оценить степень остроты каждого из указанных выше противоречий с помощью формальной модели. Не вызывает сомнения, что ТИ - индикатор технологических инноваций региона г в момент времени I, как правило, находится в сильной функциональной связи с предшествующей траекторией развития (ТИ ) и уровнем социально-экономического развития региона - душевым ВРП (ВРПй):
1пТИи = ^ + а0 + ^ Шрпи + вгí, (1)
где [л - ненаблюдаемый индивидуальный эффект г-го региона, который невозможно оценить напрямую. Он уничтожается при переходе к первым разностям в уравнении типа
МпТИи = «Д/пТИ,, м) + 0Д/пВРП,,+ ДегГ
_ (2)
(г г-1) г и Ц- V !
Для уравнений типа (2) М. Ареллано и С. Бонд разработали состоятельный способ оценивания на основе обобщённого метода моментов ^ММ) [20]. Недостатки способа проявляются в случае, если в остатках модели обнаруживаются высокие порядки авторегрессии. Соответственно для ЗТИ и ОИТ уравнение (2) приобретает следующий вид:
Д/пЗТИй = уД/пЗТИ + дД/пВРПи + Де., Д/пОИТ. = 0Д/пОИТ п + ЗД/пВРП. + Де...
г I (г М) г I г I
Обратимся к результатам оценивания уравнений типа (3) и (4) методом Ареллано - Бонда с коррекцией возможной недооценки стандартных ошибок (робастным вычислением) для индикаторов ТИ в 2000-2015 гг. с выделением трёх периодов - 2000-2005, 2005-2010 и 20112015 гг. (табл. 3). Пространственное измерение здесь представлено в структуре исторически устоявшихся ЭР, таким образом, общее число оцениваемых уравнений составило 96 единиц (12 х 4 х 2) Следует отметить высокую статистическую значимость большинства полученных оценок в рамках всего 15-летнего периода (2000-2015 гг.). В целом, превалируют оценки коэффициентов эластичности с уровнем значимости 1%.
Таблица 3
Формализация противоречий: технологические инновации как функция от гистерезиса,
экономики, периода и географии
Пере- Затраты на технологические инновации Объём инновационных товаров
мен- 2000- 2000- 2006- 2011- 2000- 2000- 2006- 2011-
ные 2015 2005 2010 2015 2015 2005 2010 2015
Российская Федерация
ТИ ,м 0,399* 0,222 -0,010 0,501* 0,470* 0,301 0,046 0,417*
ВРП, й 0,992* 0,947* 1,786* 0,484 0,956* 0,783** 1,768* 0,852**
Центральный
ТИ ,м 0,536* -0,294** 0,105 0,562* 0,624* -0,181 0,127 0,527*
ВРП, й 0,710* 2,140* 1,570* 0,294 0,514* 1,222** 1,195** 0,335
Центрально-Чернозёмный
ТИ ,м 0,516* 0,176 0,667* 0,332** 0,353* -0,156 0,435* 0,522*
ВРП й 0,770* 0,742** 0,121 0,541 1,237* 1,665** 0,639 1,382*
>
4
Продолжение таблицы 3
Пере- Затраты на технологические инновации Объём инновационных товаров
менные 20002015 20002005 20062010 20112015 20002015 20002005 20062010 20112015
Северо-Западный и Калининградский
ТИ.М й-\ 0,217* —0,394* —0,176 —0,030 0,660* —0,197 0,289 —0,023
ВРП, .У 1,200* 2,989* 0,850 1,959* 0,356 0,938 0,635 0,645
Северный
ТИУ1 гt—1 0,618* 0,184 0,299* 0,468* 0,610* —0,008 0,510* 0,414*
ВРП, .У —0,100 0,309 0,903** —1,686*** 0,433* —0,121 1,011 2,083
Северо-Кавказский
ТИ У1 гt—1 0,319* —0,185 0,278* 0,302 0,526* —0,403** —0,162 0,365**
ВРП, .У 1,054* 2,946* 1,672* 0,413 0,722* 4,433* 3,673* —2,435
Поволжский
ТИ У1 гt—1 0,453* 0,432** 0,080 0,011 0,306* —0,049 0,281* 0,418*
ВРП, .У 0,960* 0,813 1,080 3,391* 1,440* 2,946* 1,485* 0,828
Волго-Вятский
ТИ У1 0,132*** 0,079 0,224** —0,052 0,023 —0,260 —0,284* 0,108
ВРП .У 1,632* 1,857* 0,667 2,659* 2,175* 1,350*** 3,868* 1,768*
Уральский
ТИ У1 гt—1 0,403* 0,023 0,240* 0,605* 0,388* —0,731* 0,207* 0,203***
ВРП, .У 0,763* 1,192** 1,295* 0,401 1,054* 2,170* 1,157** 1,066**
Западно-Сибирский
ТИ У1 гt—1 0,579* —0,220 0,691* 0,214* 0,621* —0,386 0,336** 0,333*
ВРП, У 0,728* 1,667* 0,317 1,088*** 0,621* 1,711* 1,080** 1,978*
Восточно-Сибирский
ТИ У1 .У—1 0,393 —0,533* 0,354 0,330 0,459 —0,078 0,171 0,080
ВРП, У 1,400** 3,658* 1,438*** 1,253 1,422 —0,497 0,514 5,097**
Дальневосточный
ти У1 .У—1 0,335* 0,296 —0,068 0,328** 0,519* 0,051 —0,051 0,406*
ВРП, й 1,523* —0,513 3,906* 0,665 1,397* —0,012 2,243* 1,305
Примечания: 1) Значения уровня значимости: * - 1%; ** - 5%; *** - 10%.
2) Индикатор душевого ВРП рассчитан в постоянных ценах 2000 г. Источник: рассчитано по данным http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/ catalog/doc_1138623506156 с использованием ППП Stata 9.0.
А
Л М ¥, В I С Л 'а . * * &
. : л,™.- I чЫ-
«Г®
Тест Ареллано-Бонда для всех уравнений показал наличие сильной автокорреляции 1-го порядка для остатков модели и отсутствие на уровне значимости 1% автокорреляции 2-го порядка. То есть использование лаговых переменных ЗТИ.. и ОИТ нарушающих требование экзогенности, не порождает несостоятельности оценок, а использование авторегрессионных переменных более высокого порядка статистически нецелесообразно. В свою очередь, тест Саргана показал, что все инструменты подобраны правильно. В совокупности это свидетельствует об экономической адекватности полученных уравнений [20].
4. Технологические инновации в регионах России: закономерности и противоречия
В полученной модели экономически предсказуемые закономерности формирования индикаторов ТИ описываются статистически значимыми коэффициентами связи, в то время как исследуемые противоречия - статистически незначимыми. Исходя из распределения первых и вторых, приходится заключить, что в среднем за 15 лет (2000-2015 гг.). ТИ в регионах России представляли собой достаточно предсказуемый социальный процесс. Чем выше экономический потенциал и лаговые темпы инновационного развития региона - тем более значительными будут масштабы инновационных преобразований сегодня. Однако даже на уровне страны в целом это банальное правило работало не всегда. Так, статистически значимое влияние лаго-вых инновационных индикаторов как для ЗТИ, так и для ОИТ фиксируется лишь в последнюю пятилетку (2011-2015 гг.). Напротив, связь ЗТИ с душевым ВРП, значимая в 2000-2010 гг., в последнюю пятилетку теряет значимость. Здесь ярко проявляют себя противоречия между статистически наблюдаемыми темпами инновационного и социально-экономического развития регионов и между исторически сложившейся научно-технологической специализацией и текущим уровнем инновационных процессов в регионах, в то время как противоречия пространственно-временной динамики индикаторов затрат и выпуска инноваций относительно друг друга формализуются не столь рельефно.
Очевидно, существуют многочисленные пространственно-временные лакуны, где связь между индикаторами ТИ и регрессорами отсутствует в силу объективных социально-экономических обстоятельств либо, что более вероятно, не может быть зафиксирована при данной точности измерения инноваций в регионах страны. Объясняющая способность существующей статистики инноваций позволяет лишь обозначить и дать краткую характеристику таким лакунам. Рассмотрим важнейшие закономерности, связывающие индикаторы ТИ со своими лаговыми значениями (гистерезисом) и душевым ВРП.
Средняя эластичность ЗТИ.. по лаговой переменной ЗТИ,й-1) (гистерезису) в регионах России в среднем за 2000-2015 гг. составила 0,4, тогда как средняя эластичность ОИТ.. по ОИТ -0,47. Сложившийся в стране экономический базис ТИ таков, что примерно 40-50% от текущего объёма инновационных затрат и инновационного выпуска систематически воспроизводится и на следующий год. Эффект гистерезиса значим как для инновационных затрат, так и для инновационного выпуска и положителен во всех ЭР в целом за 2000-2015 гг. Современная история ТИ в России - это действительно исторический процесс с «памятью», а не просто совокупность временных рядов разрозненных наблюдений, несмотря на сильную нестационарность последних. Абсолютные значения эффекта гистерезиса во всех уравнениях находятся в интервале от 0 до 1, придавая тренду развития относительную устойчивость и монотонность.
В целом по России статистически значимый эффект гистерезиса проявлялся не все 15 лет, а лишь в интервале 2011-2015 гг. Общую для страны тенденцию главным образом задаёт Центральный ЭР. Здесь на протяжении 2000-2010 гг. эффект гистерезиса для ОИТ.. был
статистически не значим, а эффект гистерезиса для ЗТИй, значимый на уровне 5%, имел отрицательный знак. В то же время по остальным ЭР временная структура эффекта гистерезиса была весьма разнообразна.
Помимо Центрального ЭР, только в Дальневосточном ЭР значимый положительный эффект гистерезиса проявился лишь в последнюю пятилетку (2011-2015 гг.). В то же время в Центрально-Чернозёмном, Северном и Западно-Сибирском ЭР значимый положительный эффект гистерезиса наблюдается на протяжении двух пятилеток (2006-2010 и 2011-2015 гг.) как для ЗТИ, так и для ОИТ. Для прочих ЭР характерны индивидуальные особенности временной структуры гистерезиса, которые при этом не совпадают у ЗТИ и ОИТ. Таким образом, проблема противоречия региональной динамики ЗТИ и ОИТ, по-видимому, не разрешима «в целом» по стране, характеризуясь межрайонными и внутрирайонными закономерностями, которые необходимо вскрывать отдельно каждый раз при осуществлении районирования под цели конкретного исследования.
Средняя по стране эластичность ЗТИй и ОИТй по ВРПй за весь период находится на уровне 1 (так называемая «единичная отдача от масштаба»). Безусловно, уровень общего социально-экономического развития и экономический потенциал региона являются сегодня важнейшими факторами, определяющими экономические масштабы ТИ. Сила его влияния меняется в зависимости от ЭР, устойчиво превышая эффект гистерезиса в несколько раз. Эффект изменения душевого дохода всегда положителен, а его абсолютное значение часто превосходит 1 (но не превышает 5). Колебания реальных душевых доходов, а также индикаторов, тесно с ними увязанных, вызывают порою резкие выбросы значений региональных индикаторов ТИ, обуславливающие выраженную нестационарность динамики.
Логично предположить, что по мере развития статистики ТИ, увеличения её репрезентативности и расширения отраслевого охвата эффект ВРПй будет увеличиваться от пятилетки к пятилетке. Однако этого не наблюдалось ни в целом по стране, ни в рамках отдельно взятого ЭР. Напротив, эффект ВРПй часто наиболее силён именно в первом периоде (2000-2005 гг.), когда отраслевой охват статистики ТИ был наименее представительным. В Центральном и Северо-Кавказском ЭР сильный положительный эффект ВРПй наблюдался в течение десятилетия 2000-2010 гг. как для ЗТИ, так и для ОИТ, исчезая в 2011-2015 гг., когда масштабы ТИ были наибольшими за 15 лет. В Поволжском ЭР такая закономерность совпадает лишь для ОИТ, в то время как связь реального душевого дохода с ЗТИ стала статистически значима только в 20112015 гг. В Волго-Вятском, Уральском и Западно-Сибирском ЭР изменения реального душевого дохода значимо влияют на ОИТ в течение всего периода (2000-2015 гг.), в то время как связь ВРП с ЗТИ^ характеризуется индивидуальными для каждого из трёх ЭР закономерностями.
Значимость и сила влияния ВРПй на индикаторы ТИ определяются как реальными экономическими взаимосвязями, так и спецификой статистического наблюдения показателей системы национальных счетов (СНС) и ТИ. Если показатели СНС досчитываются для всей экономики, то показатели ТИ предоставляются органами государственной статистики в том объёме, в каком были собраны, без экстраполяции на всю экономику региона или страны.
Расчёты по динамической модели (2), элиминирующей индивидуальные эффекты регионов-субъектов РФ, позволили получить массив оценок, ощутимо дифференцированных во времени (3 периода) и в пространстве (11 ЭР). Оценки коэффициентов связи гораздо сильнее различаются для одного регрессора между периодами и ЭР, чем между разными регрессорами в рамках одного периода и ЭР. Элиминирование индивидуального эффекта регионов (субъектов РФ) не уничтожает проблему пространственной неоднородности факторов и условий ТИ полностью. Уместно предположить существование в том числе географической специфики,
общей для неких групп регионов. По аналогии со спецификой межпериодной, её содержанием могут являться не только объективные экономические различия условий и содержания инновационной деятельности, но также различия в фактически осуществляемых способах её статистического измерения, корректности таких измерений.
Заключение
Статистическая информация, собираемая по форме «Сведения об инновационной деятельности организации», относится специалистами к разряду «профессиональных суждений» [10, 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, например, от статистики в рамках СНС, 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.
Именно последнее обстоятельство, на наш взгляд, лежит в корне экономико-статистических противоречий, рассмотренных в статье. Статистика, собранная на основании строгих нормативных предписаний, всегда будет плохо соотноситься с данными, полученными посредством доверительного опроса некой группы профессионалов, которая плохо описана сама по себе. Трудности переходного периода и пространственная дифференциация ошибок измерения, по сути, лишь усугубляют, но не определяют напрямую проблематику оценки индикаторов ТИ в регионах. Это же обстоятельство обуславливает безальтернативность централизованной статистики инноваций, адекватность и достоверность которой будут медленно возрастать по мере повышения профессионального уровня хозяйственников. Таким образом, дальнейшая проработка описанных и формализованных здесь противоречий обладает значительным исследовательским потенциалом.
Уже сейчас можно говорить о превалировании в региональной статистике ТИ вполне объяснимых с точки зрения обычной экономической логики трендов. В то же время выявленные в ходе исследования пространственно-временные лакуны, где динамика инновационных индикаторов плохо соотносится как с предшествующей историей развития, так и общеэкономической ситуацией в регионе, составляют сравнительно небольшую часть массива данных. Перспективным направлением исследований в рамках проблематики видится детализация регионально-отраслевой структуры индикаторов ТИ в стране в сочетании с обоснованием и применением альтернативной сетки экономических районов.
Список литературы
1. Алаев Э.Б. Социально-экономическая география. Понятийно-терминологический словарь. М.: Мысль. 1982. 290 с.
2. Антоненко И.В. Формирование функциональной макроструктуры региональной инновационной системы // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 23. С. 20-28.
3. Голикова В.В., Гончар К.Р., Кузнецов Б.В. Влияние экспортной деятельности на технологические и управленческие инновации российских фирм // Российский журнал менеджмента. 2012. Т. 10. № 1. С.3-28.
4. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Анализ и перспективы статистического исследования инновационной деятельности в экономике России // Вопросы статистики. 2004. № 9. С. 3-15.
5. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Статистика инноваций: первые результаты и ближайшие перспективы // Вопросы статистики. 1996. № 3. С. 9-20.
6. Демьяненко А.Н. Экономическое районирование: вопросы теории и истории. Ч. I. Хабаровск: Хабаровская краевая типография, 2010. 224 с.
7. Домнич Е.Л. Патентная статистика как измеритель экономики науки и инноваций в регионах России // Инновации. 2013. № 5. С. 92-95.
8. Домнич Е.Л. Патентный потенциал Дальневосточного федерального округа // Пространственная экономика. 2011. № 3. С. 115-130. DOI: 10.14530/se.2011.3.115-130.
9. Домнич Е.Л. Проблемы экономического анализа технологических инноваций в отраслях промышленности Дальнего Востока России // Инновации. 2011. № 6. С. 85-92.
10. Елисеева И.И., Макарова П.А. Корректна или нет статистика инноваций в России? // Социология науки и технологий. 2010.№ 1. С. 162-173.
11. Зинченко В.И., Касинский С.В., Дырко Н.П., Тюльков Г.И., Монастырный Е.А., Грик Я.Н. Статистическое наблюдение инновационной деятельности в России: федеральная система и региональные инициативы // Вопросы статистики. 2008. № 4. С. 12-22.
12. КузнецоваИ.А., Гостева С.Ю., ГрачёваГ.А. Методология и практика статистического измерения инновационной деятельности в экономике России: современные тенденции // Вопросы статистики. 2008. № 5. С. 30-46.
13. Леонов С.Н. Типология проблемных регионов на основе оценки межрегиональных социально-экономических и финансовых различий // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2005. № 2. С. 68-76.
14. Макарова П.А., Флуд Н.А. Статистическая оценка инновационного развития // Вопросы статистики. 2008. № 2. С. 15-29.
15. Мариев О.С., Савин И.В. Факторы инновационной активности российских регионов: моделирование и эмпирический анализ // Экономика региона. 2010. № 3. С. 235-244.
16. Минакир П.А., Власюк Л.И., Демьяненко А.Н., Деваева Е.И., Калашников В.Д., Леонов С.Н., Мотрич Е.Л., Рензин О.М. К вопросу о стратегии развития Хабаровского края // Пространственная экономика. 2008. № 3. С. 5-44.
17. Минакир П.А., Демьяненко А.Н. Пространственная экономика: эволюция подходов и методология // Экономическая наука современной России. 2010. № 3. С. 7-25.
18. Петухов Н.А. Инновационная деятельность предприятий в федеральных округах Российской Федерации // Друкеровский вестник. 2014. № 31. С. 31-38.
19. Технологические инновации в России. М.: ЦИСН, 1997. 208 с.
20. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // Review of Economic Studies. 1991. № 58. Pp. 277-297.
21. Crescenzi R., Jaax A. Innovation in Russia: The Territorial Dimension // Economic Geography. 2017. Vol. 93. № 1. Pp. 66-88.
22. Gurkov I. Innovations in Russian Industries: Conditions for Implementation and Impact on Competitiveness // Journal of East European Management Studies. 2005. Vol. 10. № 3. Pp. 218-246.
23. Zemtsov S.P., Baburin V.L. Does Economic-Geographical Position Affect Innovation Processes in Russian Regions? // Geography, Environment, Sustainability. 2016. № 4. Pp. 14-33.
>C 4% ft
I lsr I). iR 7
References
1. Alayev E.B. Social-Economic Geography (Conceptual-Terminological Dictionary). Moscow, 1982. 290 p. (In Russian)
2. Antonenko I.V. Formation of Functional Macrostructure of Regional Innovation System. Regional'naya economika: teoriyaipraktika [Regional Economy: Theory and Practice]. 2010. No. 23. Pp. 20-28. (In Russian)
3. Golikova V.V., Gonchar K.R., Kuznetzov B.V. Influence of Export Activity on Technological and Managerial Innovations of Russian Firms. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta [Russian Management Journal]. 2012. Vol. 10. No. 1. Pp. 3-28 (In Russian)
4. Gokhberg L.M., Kuznetzova I.A. Analysis and Perspectives of Innovative Activity Statistical Research in Russia. Voprosy statistiki [Statistical Issues]. 2004. No. 9. Pp. 3-15. (In Russian)
5. Gokhberg L.M., Kuznetzova I.A. Statistics of Innovation: First Results and Further Perspectives. Voprosy statistiki [Statistical Issues]. 1996. No. 3. Pp. 9-20. (In Russian)
6. Demyanenko A.N. Economic Zoning: Questions of Theory and History. Part I. Khabarovsk, 2010. 224 p. (In Russian)
7. Domnich Ye.L. Patent Statistics as a Measuring Instrument for Science and Innovation Economy in Russian Regions. Innovatzii [Innovations]. 2013. No. 5. Pp. 92-95. (In Russian)
8. Domnich Ye.L. The Patent Potential of the Far Eastern Federal District. Prostranstvennaya economika = Spatial economics. 2011. No. 3. Pp. 115-130. DOI: 10.14530/se.2011.3.115-130. (In Russian)
9. 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)
10. 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)
11. Zinchenko V.I., Kasinskiy S.V., Dyrko N.P., Tyulkov G.I., Monastyrnyi E.A., Grik Ya.N. Statistical Observation of Innovative Activity in Russia: Federal System and Regional Initiatives. Voprosy statistiki [Statistical Issues]. 2008. No. 4. Pp. 12-22. (In Russian)
12. Kuznetzova I.A., Gosteva S.Yu., Gracheva G.A. Methodology and Practice of Statistical Measurement of Innovative Activity in Russian Economy: Modern Tendencies. Voprosy statistiki [Statistical Issues]. 2008. No. 5. Pp. 30-46. (In Russian)
13. Leonov S.N. Typology of Depressive Regions on a Base of Interregional Social and Financial Differences Estimations. Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Seriya geograficheskaya [Herald of Russian Academy of Sciences. Geographic Series]. 2005. No. 2. Pp. 68-76. (In Russian)
14. Makarova P.A., Flud N.A. Innovative Development Statistical Estimation. Voprosy statistiki [Statistical Issues]. 2008. No. 2. Pp. 15-29. (In Russian)
15. Mariev O.S., Savin I.V. Factors of Innovative Activity in Russian Regions: Modeling and Empirical Analysis. Ekonomika regiona [Economy of Region]. 2010. No. 3. Pp. 235-244. (In Russian)
16. Minakir P.A., Vlasyuk L.I., Demyanenko A.N., Devaeva E.I., Kalashnikov V.D., Leonov S.N., Motrich E.L., Renzin O.M. On the Khabarovsk Territory's Development Strategy. Prostranstvennaya economika = Spatial economics. 2008. No. 3. Pp. 5-44. (In Russian)
17. Minakir P.A., Demyanenko A.N. Spatial Economics: Evolution of Approaches and Methodology. Ekonomicheskaya nauka sovremennoy Rossii [Economics of Contemporary Russia]. 2010. No. 3. Pp. 7-25. (In Russian)
18. Petukhov N.A. Innovative Activity of Enterprises in Russia's Federal Districts. Drukerovskiy vestnik [Druker's Herald]. 2014. No. 31. Pp. 31-38. (In Russian)
19. Technological Innovations in Russia. Moscow, 1997. 208 p. (In Russian)
/Er A M EalCA
'.fe? ^ ri.^ri.' Л.-.'.': , r'.?
■ ■ . ■ -, .s J- i-
SMTÎ ■гщ^Ш
20. Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies. 1991. No. 58. Pp. 277-297.
21. Crescenzi R., Jaax A. Innovation in Russia: The Territorial Dimension. Economic Geography. 2017. Vol. 93. No. 1. Pp. 66-88.
22. Gurkov I. Innovations in Russian Industries: Conditions for Implementation and Impact on Competitiveness. Journal of East European Management Studies. 2005. Vol. 10. No. 3. Pp. 218-246.
23. Zemtsov S.P., Baburin V.L. Does Economic-Geographical Position Affect Innovation Processes in Russian Regions? Geography, Environment, Sustainability. 2016. No. 4. Pp. 14-33.
m m m
Для цитирования:
Домнич Е.Л. Проблемы экономико-статистического анализа технологических инноваций в России // Регионалистика. 2017. Т. 4. № 4. С. 40-55. DOI: 10.14530^.2017.4
For citing:
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 ■ ■ ■
>C «
I к i>. ik
