CC BY
44
Проблемы и перспективы использования инструментов инновационного развития для смены пространственной специализации ресурсных регионов
К. С. Саблин, Д. В. Кислицын,
к. э. н., зав. лабораторией/доцент к. э. н., с. н. с./ст. преподаватель
sablin_ks@mail.ru dmitry.v.kislitsyn@gmail.com
Лаборатория исследований ресурсных регионов, Федеральный исследовательский центр угля и углехимии СО РАН/Кафедра экономической теории и государственного управления,
Кемеровский государственный университет
В статье дается характеристика возможных подходов к выявлению проблем развития регионов ресурсного типа (ресурсных регионов) и обозначаются перспективы влияния инновационной активности на смену их пространственной специализации. Выделяются проблемы развития регионов ресурсного типа в контексте концепции «ресурсного проклятья», сравнительных преимуществ и теории зависимости. Отмечается, что обилие природно-минеральныхресурсов может выступать не только барьером для экономического развития страны, но и как фактор, способствующий целостному развитию национальных экономик. Приведены примеры индустриально развитых стран, использовавших запасы природно-минеральных ресурсов для успешного развития (США, Австралия, Канада). С другой стороны, развивающиеся страны (Гана, Бразилия), богатые природными ресурсами, не смогли воспользоваться данным преимуществом в силу ряда причин. Отдельно выявлены современные подходы, разрабатываемые российскими исследователями для изучения проблем развития ресурсных регионов в России. В их работах рассматривается сложное взаимодействие акторов в условиях меняющейся институциональной среды. Отдача от масштаба играет ключевую роль на этапе освоения крупных месторождений.
Рассмотрена взаимосвязь между особенностями развития регионов ресурсного типа и спецификой инновационной активности в них. Выявлено, что более вероятным является негативное влияние уровня ресурсной зависимости региона на инновационную активность. Отмечено, что создание государством условий для инновационной деятельности не приводит к активному внедрению инноваций бизнесом, если отсутствуют необходимые для этого стимулы.
Ключевые слова: Россия, пространственная специализация, инновационная активность, «ресурсное проклятье», сравнительные преимущества, регион ресурсного типа.
Постановка проблемы
Необходимость реализации перехода российской экономики на инновационный путь (сценарий) развития является ключевой в политической повестке дня в течение последних лет. Особенность заключается в том, что Россия состоит из регионов, крайне различных по своим социально-экономическим характеристикам, что отражается, например, в их неравномерном экономическом развитии, усилении разрыва по важнейшим показателям регионального производства, уровня доходов и бедности, качества жизни населения. Раз-
личие регионов по уровню показателей, оценивающих их инновационную активность, является при этом одним из самых значимых в сравнении с другими социально-экономическими показателями. Так, по доле внутренних затрат на исследования и разработки в валовом региональном продукте разрыв составлял 143-148 раз, а по числу использованных передовых производственных технологий он измерялся более чем тысячью раз [1]. В то же время, именно экспортно-сырьевой сектор российской экономики и регионы ресурсного типа определяют место страны в международном разделении труда, выступают важнейшим
оо
о с^
со со N
со
<
со
источником доходов бюджетной системы и во многом маркируют направления развития и темпы роста отечественной экономики. Под регионами ресурсного типа (ресурсными регионами) в данной статье понимаются регионы, базовыми отраслями которых являются экспортно ориентированные добывающие отрасли, и/или отрасли обрабатывающей промышленности первого передела, производящие сырьевую и/или промежуточную продукцию.
Особую актуальность этой проблеме придает тот факт, что, как показывает анализ (см., например [5]) регионы ресурсного типа РФ характеризуются развитием по пути анклавной двойственной экономики. Этот вариант связан с формированием изолированного от остальной экономики высокопроизводительного экспортно ориентированного сектора, представленного предприятиями добывающих и промежуточных отраслей (нефтедобывающая и горнорудная отрасли, черная и цветная металлургия и др.). Развитие данного сектора не дает существенных стимулов для модернизации региональной экономики, ее интеграции в общероссийское экономическое пространство, не создает достаточных стимулов для развития обрабатывающей промышленности, инновационного сектора и других отраслей региональной и национальной экономики. При этом экспортно ориентированные добывающие отрасли и отрасли первого передела остаются «локомотивами» российской экономики и определяют ее место в глобальном разделении труда.
Целью данной статьи является характеристика проблем развития регионов ресурсного типа и выявление возможностей использования инновационных инструментов для смены их пространственной специализации.
Особенностью современной литературы является рассмотрение проблем развития ресурсных регионов, в первую очередь, с позиции «ресурсного проклятья». В этой связи, выявим основные направления изучения проблем развития ресурсных регионов.
Проблемы развития регионов ресурсного типа в контексте концепции «ресурсного проклятья»
Под «ресурсным проклятьем» понимается феномен, при котором более низкие темпы роста демонстрируют страны, которые богаты природными ресурсами, по сравнению со странами, не обладающими ими. Одними из первых, кто обратил внимание на данную проблему, были Дж. Сакс и А. Уорнер, которые показали, что страны с высокой пропорцией экспорта полезных ископаемых к ВВП в 1971 г. показали более низкие темпы роста в 1971-1989 гг. [24]. Данная зависимость сохраняется даже после сохранения контроля над такими важными для экономического роста переменными как доход на душу населения, торговая политика, эффективность государственного управления, уровень инвестиций. Э. Папиракис и Р. Герлах [21] исследовали каналы влияния «ресурсного проклятья» на экономический рост. Они обнаружили, что обеспеченность страны природными ресурсами оказывает позитивное воздействие на экономический рост, если другие переменные, такие как коррупция,
инвестиции, открытость экономики, условия торговли и качество образования принимается во внимание. Они объяснили это тем, что существуют непрямые эффекты «ресурсного проклятья», то есть богатство страны природными ресурсами влияет на экономический рост опосредовано, через вышеназванные переменные.
Несмотря на наличие многочисленных работ, подтверждающих существование «ресурсного проклятья», некоторые исследователи (см., например [10]) подвергли сомнению само существование «ресурсного проклятья». С их точки зрения негативный эффект ресурсного изобилия, оказываемый на экономический рост, является не более чем «артефактом» неудачной исследовательской методологии. В то же время, существуют работы, показывающие, что «ресурсное проклятье» не является неизбежным, и для некоторых стран правильнее говорить о «ресурсном благословении». Так, Ф. ван дер Плоег [22] исследует причины, по которым одни страны выигрывают от ресурсного изобилия, в то время как другие страны страдают от него. Он подчеркивает, что потенциальные негативные макроэкономические последствия ресурсного изобилия, такие как рост обменного курса и деиндустриализация, в большей степени проявляются в странах с низким качеством институтов, отсутствием верховенства закона, развивающейся финансовой системой.
Обзор потенциальных механизмов, вызывающих так называемое «политическое ресурсное проклятье» содержит работа М. Росса [23]. Автор указывает на тот факт, что в странах, богатых нефтью, ресурсное изобилие ведет к большей устойчивости авторитарных режимов, росту определенных типов коррупции и стимулирует вооруженные конфликты с другими развивающимися странами. А. Венаблес [27] в обзорной статье демонстрирует, что эффективное использование природных ресурсов для экономического роста представляет собой многоуровневую экономическую и политическую проблему для развивающихся стран. Это требует частных инвестиций для открытия и добычи ресурсов, эффективного фискального режима, чтобы направить часть прибыли на публичные нужды, разумных трат и инвестиционных решений со стороны государства, эффективной макроэкономической политики, способной управлять волатильностью и снижать негативные эффекты для остальных секторов экономики. В результате, для большинства развивающихся стран «ресурсное проклятье» действительно существует, поскольку обеспеченность природными ресурсами приводит к более низким темпам экономического роста. Однако при этом существуют и исключения, например, Ботсвана и Малайзия.
Несмотря на то, что первоначально изучение «ресурсного проклятья» было сфокусировано на национальном уровне, в настоящее время увеличивается количество исследований, посвященных анализу «ресурсного проклятья» на субнациональном (региональном) уровне. Обзор литературы, доступности данных и методологических подходов дан в статье Дж. Куста и С. Поелхекке [16]. Объяснение существования «ресурсного проклятья» на региональном уровне можно разделить на две основные группы: «эффект вытеснения» и ухудшение качества институтов.
Исследования «ресурсного проклятья», как правило, носят эмпирический характер и связаны с рассмотрением конкретных регионов ресурсного типа, особенностей их долгосрочного развития. Так, Г. Майкалс [20] использовал геологические данные о запасах нефти в южных штатах США, чтобы исследовать долгосрочные последствия специализации на добыче полезных ископаемых. Он обнаружил, что округа, на территории которых в конце XIX века была открыта нефть, в 1940-1990 гг. характеризовались большей занятостью (как в добыче полезных ископаемых, так и в обрабатывающей промышленности), более высокими темпами роста населения, более высоким качеством инфраструктуры и более высоким доходом на душу населения. К схожим выводам приходят Х. Алкотт и Д. Кенистон [11]. Они обнаружили, что развитие добывающего сектора не привило к «вытеснению» обрабатывающей промышленности и падению доходов. Напротив, округа, располагающие месторождениями полезных ископаемых, характеризовались более высокими реальными заработными платами. Таким образом, утверждают авторы, можно говорить об отсутствие «ресурсного проклятья» на субнациональном уровне в США.
Исследованию «ресурсного проклятья» на субнациональном уровне в другой индустриально развитой стране, Австралии, посвящена статья С. Хайковича и др. [18]. Как и в случае исследований влияния ресурсного изобилия на субнациональном уровне в США, авторы не обнаружили свидетельств негативного влияния добывающего сектора на качество жизни. Напротив, добыча полезных ископаемых оказала положительное влияние на доходы, доступность жилья, доступ к коммуникациям, образованию и занятости. Другая индустриально развития страна с большим ресурсным сектором, Канада, исследуется в работе Х. Бейн и др. [13]. Авторы проверили гипотезу о том, может ли «эффект вытеснения», связанный с ресурсным изобилием, быть компенсирован за счет миграции. Используя данные о канадских провинциях, они показали, что миграция (прежде всего внутристрановая) снижает негативные эффекты «ресурсного проклятья» на субнациональном уровне.
В ряде исследовательских работ представлены попытки идентифицировать причины отставания в экономическом и социальном развитии конкретных регионов, что может быть связано с «ресурсным проклятьем». Так, исследованию негативных «эффектов перелива» в развивающейся стране посвящена работа Ф. Арагона и Х. Руд [12]. Авторы используют пример Ганы, чтобы показать, что добыча алмазов в этой африканской стране ведет к снижению выпуска сельского хозяйства, так как сельское хозяйство и добывающая отрасль конкурируют за землю, а также добыча алмазов негативно влияет на экологическую ситуацию. При этом добывающая отрасль является капиталоемкой, в результате ее рост не трансформируется в рост доходов населения, а, напротив, приводит к росту бедности, детского недоедания и заболеваемости. Авторы утверждают, что данные негативные последствия могли бы быть компенсированы за счет эффективной фискальной политики.
Ф. Каселли и Г. Майклз [15] использовали данные по бразильским муниципалитетам, чтобы исследовать как наличие залежей нефти влияет на экономический рост. Они обнаружили, что ресурсное изобилие не влияло на муниципальный не нефтяной ВВП и оказывало лишь ограниченное влияние на его структуру. При этом доходы и расходы бюджета муниципалитетов, богатых нефтью, значительно выросли за счет платежей государственной нефтяной компании Petrobras. В то же время, опросы показывают, что доходы до-мохозяйств, доступ к публичным благам и качество инфраструктуры улучшились меньше, чем это можно было бы ожидать исходя из роста доходов и расходов муниципалитетов. Авторы считают, что причиной этого мог быть рост коррупции в администрациях муниципалитетов, богатых нефтью.
В России исследование развития регионов ресурсного типа в контексте «ресурсного проклятья» связано, прежде всего, с работами О. Васильевой и А. Либмана. Авторы связывают проблемы экономического развития ряда регионов с «политическим ресурсным проклятьем», иными словами с проблемой качества институтов, определяемой ресурсной рентой. Авторы классифицируют региональные политические режимы на два типа авторитаризма: конкурентный и гегемо-нистский [26]. Результаты анализа свидетельствуют, что гегемонистские региональные политические режимы более успешно справляются с проблемой «ресурсного проклятья». Авторы предполагают, что это можно объяснить за счет более эффективной консолидации власти внутри региона и более устойчивых отношений с федеральным центром.
Делая выводы по данному направлению, можно отметить, что ресурсное изобилие создает как выгоды, так и угрозы для экономического развития. Итог зависит от способности государства эффективно смягчать негативные экономические эффекты «ресурсного проклятья». Это требует наличия государства с некоррумпированным аппаратом, способного осуществлять разумные инвестиции в публичные блага и инфраструктуру. Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод о том, что даже те барьеры, которые рассматриваются в рамках концепции «ресурсного проклятья», не являются непреодолимыми на пути развития регионов ресурсного типа. В этой связи интересным представляется подход к рассмотрению данных проблем с позиции сравнительных преимуществ данных территорий.
Проблемы развития регионов ресурсного типа ®
в контексте сравнительных преимуществ и теории ^ зависимости
со со
Парадигма сравнительных преимуществ основывается на базовых неоклассических моделях торговли, " восходящих к Д. Рикардо, с их современными моди- 2 фикациями и уточнениями. Сравнительные преиму- |Е щества, лежащие в основе конкурентоспособности ^ региона, определяются наличием и использованием ^ доступных факторов производства, таких как сырье, О трудовые ресурсы или капитал. К парадигме срав- ^ нительных преимуществ с некоторыми оговорками ^
оо о
CN
со со N
со
J <
со
можно отнести и новую экономическую географию П. Кругмана. Ее ключевое отличие в том, что, если в классической теории сравнительных преимуществ эти преимущества были заданы экзогенно, то в модели П. Кругмана они формируются в условиях возрастающей отдачи от использования ресурсов в духе модели Дж. Стиглица и А. Диксита [17]. Особый интерес в контексте проблем развития регионов ресурсного типа представляет модель «центр-периферия», в частности для объяснения того, что, несмотря на тот факт, что регионы ресурсного типа генерируют значительные доходы, они в значительной мере направляются на развитие «центра». В целом, можно отметить, что нормативным выводом из модели сравнительных преимуществ является желательность свободной торговли.
В то же время, существует ряд подходов к этой проблеме, базирующийся на парадигме зависимости, который показывает, что свободная торговля ограничивает развитие регионов ресурсного типа. Этот подход получил название парадигмы зависимости. Работы, заложившие основу этой парадигмы, были скорее эмпирическими и основаны на неформальных методах. Одна из теорий, принадлежащая к парадигме зависимости, является теория сырьевых продуктов (staples theory). Ее основатель, Х. Иннис, был политологом, а не экономистом, его исследования лежали на стыке экономики, экономической истории и политологии. Исследуя историю развития канадской экономики, Х. Иннис пришел к выводу, что политическая история и экономика были в решающей степени определены добычей и экспортом «сырьевых продуктов», таких как мех, рыба, дерево, пшеница, рудные металлы и ископаемое топливо (углеводороды) [19]. В результате, Канада стала зависимой от индустриально развитых стран, а кроме того, ее экономика переживала периодические «шоки», связанные либо с исчерпанием одного из «сырьевых продуктов» (например, пушнины) или резких колебаний мировых цен на «базовый продукт» (например, на нефть).
Свое развитие теория «сырьевых продуктов» получила, в частности, в работе Р. Уолкера [28]. Эмпирические исследования, вдохновленные данной теорией, как правило, были связаны с исследованием траекторий экономического развития регионов, понимаемых в широком смысле, не только как административно-территориальные единицы. При этом эти исследования демонстрировали, что регионы ресурсного типа характеризуются особой уязвимостью, как в экономическом, так и в социальном плане, и находятся в подчиненном положении по отношению к частям страны, формирующим экономический и политический центр.
Активное применение теория «сырьевых продуктов» нашла в исследованиях развития экономики современной Австралии. Правительство данной страны использовало ряд инструментов макроэкономической и промышленной политики, направленных на то, чтобы сделать ее менее уязвимой к циклам экономического бума и спада, однако, несмотря на то, что эта политика в целом оказалась успешной на национальном уровне, отдельные регионы испытывают высокую степень зависимости от ресурсных отраслей. Несмотря на то, что эти регионы генерируют значительные до-
ходы, которые позволяют финансировать масштабные общественные проекты, крайне редко эти проекты реализуются в данных регионах (см., например: [25]. Проблема приобретает особое значение в связи с тем, что политическая власть играет ключевую роль в перераспределении богатства. Одним из последствий этого является тот факт, что ресурсодобывающие предприятия во все меньшей степени интернализу-ют второстепенные услуги, передавая их сторонним поставщикам по субконтрактным соглашениям. В результате, значительная часть услуг, таких как логистика, обслуживание, финансовые услуги реализуется на территории крупнейших городов страны, а не в регионах ресурсного типа.
Проблема роста и развития регионов ресурсного типа в отечественной научной литературе
В отечественной литературе проблема роста и развития регионов ресурсного типа получила достаточно широкое освещение, что обусловлено особой актуальностью и прикладной значимостью этой проблемы для отечественной экономики, в которой традиционно высокую роль играет ресурсный сектор.
Советская традиция рассмотрения проблематики сырьевых территорий связана с выделением и описанием крупнейших территориально-производственных комплексов [8], рассмотрением роли транспортного фактора в развитии регионов [6]. Оба подхода опираются на разработанные формальные модели, в частности, территориальная организация производства в форме территориально-производственных комплексов (ТПК) имеет в качестве инструментального сопровождения группу моделей, позволяющую на основе реальной проектной информации получить системную оценку эффективности использования территориальных ресурсов и развития инфраструктуры при комплексном размещении производств различных отраслей на территории мезоуровня [4].
В то же время, на рубеже столетий происходит отход от рассмотрения сырьевых территорий, прежде всего в контексте проблем размещения производства, к рассмотрению сложного взаимодействия акторов, в условиях меняющейся институциональной среды [3]. Отдача от масштаба играет ключевую роль на этапе освоения крупных месторождений. Однако стадия разведки и, особенно, доосвоения месторождений, прошедших пик добычи, требует иного «ресурсного режима». Существует необходимость создания эффективной инновационно ориентированной и конкурентной среды для доосвоения сильно выработанных и новых нетрадиционных залежей минерально-сырьевых ресурсов, гибкого и динамичного баланса крупнейших компаний и малых и средних предприятий. Важнейшую роль играет обеспечение доступа к транспортной и трубопроводной инфраструктуре, без которого невозможно динамичное развитие малых и средних компаний. Можно говорить о том, что на смену экономической эффективности, обусловленной действием фактора экономии от масштаба, приходит экономическая эффективность, связанная с гибкостью и готовностью к внедрению инноваций.
Таблица 1
Описательные статистики набора данных
Переменная Среднее Стандартное отклонение
Overall (без разбивки по годам и регионам) Between (показывает дифференциацию регионов по показателю) Within (показывает изменение показателя во времени)
Ресурсность 2,072 1,816 1,823 0,216
РРИИ 0,340 0,084 0,080 0,028
ИСЭУ 0,374 0,085 0,080 0,031
ИИД 0,246 0,122 0,116 0,039
ИКИП 0,421 0,168 0,144 0,089
ИНТП 0,321 0,078 0,072 0,031
Логарифм численности населения 13,734 1,082 1,093 0,014
Число наблюдений для каждой из переменных — 140. Число регионов — 35. Число наблюдений на регион — 4
Необходимость смены парадигмы развития ресурсно-сырьевого комплекса в России в целом, и ресурсных регионов в частности, обосновывается в работе Л.В. Эдера и А. Э. Конторовича [9]. Авторы отмечают, что в условиях выработки уникальных и крупных месторождений, «сдвига» географии добычи на восток России и на шельфы морей, ухудшения качества запасов (увеличения доли трудноизвлекаемой нефти) устойчивое развитие ресурсно-сырьевого комплекса и регионов ресурсного типа становится возможным только на основе резкого повышения инновационности развития сырьевых отраслей, начиная от геологоразведочных работ и заканчивая формированием перерабатывающих мощностей, и системы транспортировки сырья и продукции его переработки.
Подводя промежуточные итоги, можно сделать вывод о том, что в последнее время, особенно в отечественной литературе, при анализе развития регионов ресурсного типа наблюдается переход от общих формализованных и относительно абстрактных концепций
(теория сравнительных преимуществ, теория зависимости) к исследованию проблем поиска конкурентных преимуществ таких регионов, разработке нормативных рекомендаций по реализации политики, направленной на обеспечение комплексного освоения недр и целостное развитие данных территорий. В этой связи, в центре внимания оказываются проблемы формирования институциональных и организационно-экономических механизмов, которые обеспечивают согласованные действия федеральных и региональных органов власти, бизнеса, науки, гражданского общества. Речь в данном случае идет о формировании специальных «ресурсных режимов», использовании инструментов «умной специализации» и механизма четвертной спирали [14].
Рассмотрим взаимосвязь между особенностями развития регионов ресурсного типа и спецификой инновационной активности, протекающей в них, поскольку в настоящее время ресурсные регионы занимают ключевые позиции в российской экономике и определяют направления ее дальнейшего развития.
Таблица 2
Влияние уровня ресурсной зависимости на инновационную активность (результаты оценивания объединенных моделей регрессии)
(1) (2) (3) (4) (5)
Переменные РРИИ ИСЭУ ИИД ИКИП ИНТП
Ресурсность 0,0145*** 0,0200*** 0,0221*** -0,00130 0,00727**
(0,00349) (0,00343) (0,00536) (0,00683) (0,00330)
Логарифм 0,0478*** 0,0403*** 0,0558*** 0,0792*** 0,0397***
численности населения (0,00585) (0,00576) (0,00900) (0,0115) (0,00554)
2012 -0,00146 0,0498*** 0,0215 -0,0822** 0,0331**
(0,0167) (0,0164) (0,0257) (0,0327) (0,0158)
2013 -0,00217 0,0590*** 0,0207 -0,131*** 0,0312*
(0,0167) (0,0164) (0,0257) (0,0327) (0,0158)
2014 -0,00774 0,0446*** 0,0298 -0,124*** 0,0112
(0,0167) (0,0164) (0,0257) (0,0327) (0,0158)
Константа -0,343*** -0,260*** -0,585*** -0,580*** -0,259***
(0,0841) (0,0828) (0,129) (0,165) (0,0795)
Число наблюдений 140 140 140 140 140
Р-квадрат 0,339 0,364 0,248 0,362 0,301
Стандартные ошибки в скобках *** р <0,01, ** р <0,05, * р<0,1
Таблица 3
Влияние уровня ресурсной зависимости на инновационную активность (результаты оценивания моделей с постоянными эффектами)
(1) (2) (3) (4) (5)
Переменные РРИИ ИСЭУ ИИД ИКИП ИНТП
Ресурсность -0,0194 0,00821 -0,0417** -0,0291 -0,00522
(0,0126) (0,00760) (0,0182) (0,0314) (0,0205)
Логарифм 0,0112 -0,0880 0,110 -0,445 0,0669
численности населения (0,281) (0,225) (0,296) (0,531) (0,293)
2012 -0,00313 0,0493*** 0,0182* -0,0830*** 0,0324***
(0,00758) (0,00626) (0,00978) (0,0247) (0,00725)
2013 -0,00316 0,0585*** 0,0191 -0,133*** 0,0309***
(0,00924) (0,00531) (0,0129) (0,0247) (0,00823)
2014 -0,00789 0,0448*** 0,0292** -0,123*** 0,0111
(0,0104) (0,00796) (0,0140) (0,0230) (0,00875)
Константа 0,231 1,527 -1,200 6,678 -0,606
(3,855) (3,096) (4,063) (7,285) (4,025)
Число наблюдений 140 140 140 140 140
Я-квадрат 0,032 0,531 0,130 0,357 0,205
Число регионов 35 35 35 35 35
Робастные стандартные ошибки в скобках. *** р<0,01, ** p<0,05, * p<0,1
00
О CN
СО
со N
со
J <
со
Данные и методы
В качестве источника данных об инновационной активности на территории российских регионов используются рейтинги инновационного развития субъектов Российской Федерации, издаваемые Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Разработанный в рамках этого издания российский региональный инновационный индекс (РРИИ) представляет собой интегральный показатель, основанный на многоуровневой иерархической структуре показателей, сгруппированных в четыре тематических блока.
Данные тематические блоки включают:
1. Индекс «Социально-экономические условия инновационной деятельности» (ИСЭУ).
2. Индекс «Инновационная деятельность» (ИИД).
3. Индекс «Качество инновационной политики» (ИКИП).
4. Индекс «Научно-технический потенциал» (ИНТП).
Подобная структура инновационного индекса позволяет оценить влияние ресурсной зависимости региона на различные компоненты инновационной активности на его территории. В качестве показателя степени ресурсной зависимости региона используется коэффициент, рассчитанный Е. С. Каган и Е. В. Гоосен [2]. Показатель представляет собой отношение доли добывающих отраслей в ВРП региона к значению доли добывающих отраслей в ВВП по Российской Федерации. В выборку попали 35 регионов, отнесенные авторами к ресурсным или пограничным. Таким образом, итоговая выборка представляет собой панель по 35 регионам за 2010, 2012-2014 гг. Данная выборка была дополнена данными о численности населения
для каждого из регионов. Описательные статистики переменных представлены в табл. 1.
Нам доступен панельный набор данных по 35 регионам за 4 года. В отличие от одномоментных данных (cross-section data), наличие одних и тех же единиц (в данном случае — субъектов РФ) в динамике позволяет учитывать ненаблюдаемые неизменные во времени особенности данных единиц. Введение временных эффектов позволит нам «уловить» ненаблюдаемые эффекты, которые относятся ко времени, но постоянны по регионам. Временные эффекты учитываются как дамми-переменные для каждого года (что оправданно, так как временной период относительно короткий).
Оценивается набор моделей с фиксированными эффектами вида:
xit = а + Yt + fi +е*
где а — коэффициенты вектора объясняющих переменных Zit в период t для региона i (включают ступень ресурсной зависимости региона и логарифм численности населения); Yt — постоянные по регионам временные эффекты периода t; fi — индивидуальные эффекты регионов, не зависящие от времени (культурные особенности, климат и т. д.); sit — ошибки.
Результаты и выводы
Прежде чем рассмотреть результаты оценивания моделей с фиксированными эффектами, рассмотрим результаты оценивания объединенной модели регрессии (pooled regression model). Это простейшая модель, не учитывающая постоянные по времени ненаблюдаемые особенности регионов (табл. 2):
Таблица 4
Влияние уровня ресурсной зависимости на инновационную активность (результаты оценивания полиномных моделей с постоянными эффектами)
(1) (2) (3) (4) (5)
Переменные РРИИ ИСЭУ ИИД ИКИП ИНТП
Ресурсность -0,000470 0,0120 0,0209 -0,0412 -0,0523***
(0,0250) (0,0129) (0,0278) (0,0540) (0,0187)
Квадрат ресурсности -0,00415 -0,000840 -0,0137** 0,00264 0,0103***
(0,00489) (0,00319) (0,00649) (0,00799) (0,00365)
Логарифм 0,00685 -0,0889 0,0961 -0,442 0,0777
численности населения (0,273) (0,227) (0,266) (0,532) (0,318)
2012 -0,00447 0,0490*** 0,0137 -0,0821*** 0,0357***
(0,00790) (0,00638) (0,00895) (0,0254) (0,00687)
2013 -0,00376 0,0583*** 0,0172 -0,132*** 0,0324***
(0,00874) (0,00546) (0,0116) (0,0252) (0,00718)
2014 -0,00695 0,0450*** 0,0323** -0,123*** 0,00875
(0,0107) (0,00777) (0,0139) (0,0224) (0,00843)
Константа 0,283 1,538 -1,028 6,645 -0,735
(3,742) (3,116) (3,651) (7,296) (4,375)
Число наблюдений 140 140 140 140 140
R-квадрат 0,044 0,531 0,197 0,357 0,268
Число регионов 35 35 35 35 35
Робастные стандартные ошибки в скобках. *** р<0,01, ** р<0,05, * р<0,1
% = а + г№
где а — коэффициенты вектора объясняющих переменных 2{1 в период £ для региона I (включают ступень ресурсной зависимости региона и логарифм численности населения); £й — ошибки.
Если мы игнорируем особенности региона, то мы получаем результаты, свидетельствующие о том, что высокая степень ресурсной зависимости региона связана с более высоким уровнем инновационной активности, поскольку она статистически значима с положительным знаком как для российского регионального инновационного индекса (РРИИ), так и для всех тематических индикаторов, кроме индекса «Качество инновационной политики». Однако, как свидетельствуют результаты эконометрического оценивания моделей с постоянными эффектами, представленные в табл. 3, более вероятным является негативное влияние уровня ресурсной зависимости региона на инновационную активность.
Несмотря на то, что степень ресурсной зависимости оказывается статистически незначимой для российского регионального инновационного индекса (РРИИ), также как и для большинства тематических индикаторов, она значима с отрицательным знаком для индекса «Инновационная деятельность» (ИИД). Показательно, что именно блок «инновационная деятельность» включает результаты инновационного процесса, в то время как другие три блока связаны скорее с параметрами среды, описывают условия, которые, как предполагается, обеспечивают инновационный процесс.
Присутствующие в нашей выборке российские регионы характеризуются очень разной степенью
ресурсной зависимости (табл. 4). Коэффициент ресурсной зависимости находится в интервале от 7 для Ненецкого автономного округа (то есть доля добывающих отраслей в ВРП данного региона в 7 раз больше, чем в среднем по России), до 0,13 для Республики Калмыкии. Можно предположить, что обеспеченность природными ресурсами влияет на инновационную активность нелинейно, иными словами зависимость носит немонотонный характер (например, ресурсность сначала положительно влияет на инновационную активность, а затем отрицательно). Рассмотрим данное предположение, модифицировав функциональную форму уравнения регрессии (включив в нее квадратичный член).
Квадрат коэффициента ресурсной зависимости является статистически значимым для моделей, где зависимыми переменными являют индекс «Инновационная деятельность» и индекс «Научно-технический потенциал». При этом тест Вальда на совместную значимость линейного и квадратичного члена показывает, что они значимы как в случае модели с индексом «Инновационная деятельность» (Prob>F=0,0208), так и в случае с индексом «Научно-технический потенциал» (Prob>F=0,0158).
Чтобы упростить интерпретацию результатов, представим полученные выше зависимости на рисунках. На рис. 1. показана зависимость между коэффициентом ресурсной зависимости и показателем индекса «Инновационная деятельность» с 95% доверительным интервалом. Зависимость носит обратный характер, при этом по мере увеличения степени ресурсной зависимости, значение индекса «Инновационная деятельность» убывает все более высокими темпами. При этом, однако, нужно отметить, что, начиная со значения
оо о
CN
со со N
со
J <
со О
оо
о с^
со со N
со
< со
Рис 1. Зависимость между коэффициентом ресурсной зависимости и индексом «Инновационная деятельность» на 95% доверительном интервале
коэффициента ресурсной зависимости равного 5, границы доверительного интервала резко расширяются, делая наши выводы для этих экстремальных значений коэффициента ресурсной зависимости малонадежными.
На рис. 2. показана зависимость между коэффициентом ресурсной зависимости и показателем индекса «Научно-технический потенциал» с 95% доверительным интервалом. Зависимость носит немонотонный характер: при значении коэффициента ресурсной зависимости от 1 до 2, индекс «Научно-технический потенциал» сокращается по мере роста ресурсной зависимости. При значении коэффициента ресурсной зависимости более 3, индекс «Научно-технический потенциал» растет по мере увеличения ресурсной зависимости. Как и в случае с индексом «Инновационная деятельность», начиная со значения коэффициента ресурсной зависимости равного 5, границы доверительного интервала резко расширяются, делая наши выводы для этих экстремальных значений коэффициента ресурсной зависимости малонадежными.
Интерпретируя результаты, важно отметить, что социально-экономические условия инновационной деятельности и научно-технический потенциал региона в значительной степени определяются государственными и федеральными целевыми программами, мерами по управлению государственным имуществом, финансированием образовательных и научных организаций, деятельностью компаний с государственным участием — иными словами, зависит от действий федерального центра. Федеральный центр с одной стороны, в значительной степени руководствуется принципом выравнивания условий в регионах, а с другой — независим от степени ресурсной зависимости региона. Компонент «качество инновационной политики», напротив, описывает политику региональной администрации, однако рассчитывается на основе исключительно декларативных показателей (оценивается наличие нормативно-правовой базы инновационной деятельности, а не ее качество).
Таким образом, «социально-экономические условия», «качество инновационной политики»,
Рис 2. Зависимость между коэффициентом ресурсной зависимости и индексом «Научно-технический потенциал» на 95% доверительном интервале
«научно-технический потенциал» описывают действия государства, направленные на создание условий для инновационного процесса, но только «инновационная деятельность» показывает активность бизнеса по созданию и внедрению инноваций. По-видимому, создание государством условий для инновационной деятельности (например, в виде финансирования научных исследований и образования) не приводит к активному внедрению инноваций бизнесом, если отсутствуют необходимые для этого стимулы.
С точки зрения причинного механизма существуют две основные версии теории «ресурсного проклятья». Условно их можно назвать «экономическим» и «политическим ресурсным проклятьем». В рамках первого, негативное влияние на экономический рост (или, в нашем случае, инновации) оказывает так называемый «эффект вытеснения» — высокая отдача от инвестиций в добывающий сектор приводит к сокращению инвестиций в другие сектора. В рамках второго, ресурсная рента вызывает падение качества государственного управления, что, в свою очередь, негативно влияет на экономический рост. В рамках нашего исследования затруднительно однозначно сделать вывод по поводу причинного механизма, определяющего более низкий показатель компоненты «инновационная деятельность» при росте ресурсной зависимости региона, однако, более вероятным является действие «эффекта вытеснения».
Статья подготовлена при поддержке гранта РНФ № 17-78-20218 «Пространственная специализация и целостное развитие регионов ресурсного типа».
Список использованных источников
1. В. Г. Игнатов. Асимметрия социально-экономического развития регионов Российской Федерации и основные направления ее ослабления//Тегга Есопошюш. 2009. Т. 7. № 2. С. 132-138.
2. Е. С. Каган, Е. В. Гоосен. Ресурсные регионы: качественные и количественные критерии выделения//Наукоемкие технологии разработки и использования минеральных ресурсов. 2017. № 3. С. 163-170.
* * *
3. В. А. Крюков. Сырьевые территории в новой институциональной реальности//Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 26-60.
4. В. В. Кулешов, М. Ю. Черевикина. Развитие исследований в области региональной экономики в СО РАН: тенденции и важнейшие результаты//Пространственная экономика. 2007. № 2. С. 19-35.
5. С. Н. Левин, Е. С. Каган, К. С. Саблин. Регионы «ресурсного типа» в современной российской экономике//[оигпа1 of Institutional Studies (Журнал институциональных исследований). 2015. Т. 7. № 3. С. 92-101.
6. Б. П. Орлов. Развитие транспорта СССР. 1917-1962: Историко-экономический очерк/Отв. ред. Т. С. Хачатуров; ИЭ АН СССР. М.: Изд-во АН СССР, 1963. 403 с.
7. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации/Под ред. Л. М. Гохберга. Вып. 5. М.: НИУ-ВШЭ, 2017.
8. Ю. Г. Саушкин. Экономическая география: история, теория, методы, практика. М.: Издательство Мысль, 1973. 556 с.
9. Л. В. Эдер, А. Э. Конторович. Необходимость смены парадигмы развития ресурсно-сырьевого комплекса в России//Интерэкспо Гео-Сибирь. 2017. Т. 3. № 1. С. 16-23.
10. M. Alexeev, R. Conrad. The Elusive Curse of Oi1//The Review of Economics and Statistics. 2009. Vol. 91. № 3. P. 586-598.
11. H. Allcott, D. Keniston. Dutch Disease or Agglomeration? The Local Economic Effects of Natural Resource Booms in Modern America//NBER Working Paper. 2014. №. 20508 (National Bureau of Economic Research). https://doi.org/10.3386/w20508.
12. F. Aragon, J. P. Rud. Mining, Pollution and Agricultural Productivity: Evidence from Ghana//Department of Economics, Simon Fraser University. 2012. Discussion Papers №. dp. 12-08. https://ideas.repec.org/p/sfu/sfudps/dp12-08.html.
13. M. Beine, S. Coulombe, W. N. Vermeulen. Dutch Disease and the Mitigation Effect of Migration: Evidence from Canadian Provinces//CESifo Working Paper Series. 2012. №. 3813. https:// ideas.repec.org/p/ces/ceswps/_3813.html.
14. E. Carayannis, E. Grigoroudis. Quadruple Innovation Helix and Smart Specialization: Knowledge Production and National Competitiveness//Foresight and STI Governance. 2016. Vol. 10. № 1. P. 31-42.
15. F. Caselli, G. Michaels. Do Oil Windfalls Improve Living Standards? Evidence from Brazil//American Economic Journal: Applied Economics. 2013. Vol. 5. № 1. P. 208-238.
16. J. Cust, S. Poelhekke. The Local Economic Impacts of Natural Resource Extraction//OxCarre Working Papers. 2015. № 156. https://ideas.repec.org/p/oxf/oxcrwp/156.html.
17. A. K. Dixit, J. E. Stiglitz. Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity//The American Economic Review. 1977. Vol. 67. № 3. P. 297-308.
18. S. A. Hajkowicz, S. Heyenga, K. Moffat. The relationship between mining and socio-economic well-being in Australia's regions// Resources Policy. 2011. Vol. 36. № 1. P. 30-38.
19. H. Innis. The Fur Trade in Canada: An Introduction to Canadian Economic History. Toronto: University of Toronto Press, 1956. 444 p.
20. G. Michaels. The Long Term Consequences of Resource-Based Specialisation//Economic Journal. 2011. Vol. 121. Is. 551. P. 31-57.
21. E. Papyrakis, R. Gerlagh. The resource curse hypothesis and its transmission channels//Journal of Comparative Economics. 2004. Vol. 32. № 1. P.181-193.
22. F. van der Ploeg. Natural Resources: Curse or Blessing?//Journal of Economic Literature. 2011. Vol. 49. № 2. P. 366-420.
23. M. L. Ross. What Have We Learned about the Resource Curse?//Annual Review of Political Science. 2015. Vol. 18. № 1. P. 239-259.
24. J. D. Sachs, A. M. Warner. Natural resource abundance and economic growth//NBER Working Paper. 1995. № 5398 (National Bureau of Economic Research). https://ideas.repec.org/p/nbr/ nberwo/5398.html.
25. M. Tonts, P. Plummer, M. Lawrie. Socio-economic well-being in Australian mining towns: a comparative analysis//Journal of Rural Studies. 2012. Vol. 28. P. 288-301.
26. O. Vasilyeva, A. Libman. Resource Curse in Subnational Hegemonic and Competitive Authoritarian Regimes//SSRN. 2016. https:// ssrn.com/abstract=2895438.
27. A. J. Venables. Using Natural Resources for Development: Why Has It Proven So Difficult?//Journal of Economic Perspectives. 2016. Vol. 30. № 1. P. 161-184.
28. R. Walker. California's golden road to riches: natural resources and regional capitalism, 1848-1940//Annals of the American Association of Geographers. 2001. Vol. 91. P. 167-199.
Problems and perspectives of innovative development instruments using for spatial specialization shift of resource regions K. S. Sablin, candidate of economic sciences, head of the laboratory/associate professor.
D. V. Kislitsyn, candidate of economic sciences, senior research fellow/senior lecturer.
(Laboratory of resource regions researches, Federal research center of coal and coal-chemistry of Siberian branch of RAS/Department of economic theory and public administration, Kemerovo state university)
The characteristic of possible approaches to reveal problems of resource regions development is given and prospects of influence of innovative activity on the change of their spatial specialization are designated in the article. The problems of resource-type regions development are highlighted in the context of the resource curse concept, comparative advantages and the theory of dependence. It is noted that the abundance of natural and mineral resources can be not only as an obstacle to the economic development of the country, but also as a factor that is favorable for integrated development of national economies. Examples of developed countries using reserves of natural and mineral resources for successful development are given (USA, Australia, and Canada). On the other hand, developing countries (Ghana, Brazil) those are rich in natural resources could not take this advantage for a number of reasons. Modern approaches developed by Russian researchers to study resource regions development in Russia have been identified. Complex interaction of actors in changing institutional environment is highlighted. Returns from scale play a key role in the phase of large deposits development.
The interrelation between the features of resource-type regions development and the specificity of innovative activity in them is considered. It is revealed that the level of resource dependence of the region on innovation activity is more likely to be negative. It is noted that the formation of conditions for innovation activity by the State does not lead to active introduction of innovations by business if there are no necessary incentives for this.
Keywords: Russia, spatial specialization, innovative activity, resource curse, comparative advantages, resource-type region.
oo о
CN
CO CO N
CO
J <
CQ
