CC BY
46Мотова М.А.
к.э.н., в.н.с. Финансового университета
ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ НАУЧНОЙ И ИННОВАЦИОННОЙ СФЕРЫ НА ПЕРИОД ДО 2020-2030 ГОДОВ
Ключевые слова: прогнозирование, научное и инновационное развитие, научно-инновационный комплекс, научно-техническая политика.
Поиск перспективной модели научно-технической политики предполагает глубокое понимание текущих и прогнозируемых тенденций развития науки во всей их полноте и сложности. Ключевое значение в этой связи приобретает разработка прогнозов развития научно-инновационного комплекса (НИК) во взаимоувязке с возможными вариантами динамики основных макроэкономических показателей на среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Потребность в прогнозной информации диктуется необходимостью оценки текущего состояния НИК, а также принятия решений, связанных с перспективами его развития и осуществления мер по стимулированию инновационной активности.
Под национальным научно-инновационным комплексом понимается «совокупность организаций различных форм собственности, находящихся на территории страны и осуществляющих создание и распространение новых знаний, продуктов и технологий»1.
Очевидно, что разработка прогноза развития НИК должна осуществляться в русле основных правительственных документов, определяющих основные направления социально-экономического развития страны.
Система разработки и координации документов стратегического планирования федерального уровня в рамках целеполагания, прогнозирования, планирования и программирования представлена в федеральном законе от 28 июня 2014 г. № 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации».
В частности в нем идет речь о совокупности документов, определяющих перспективы развития социально-экономической и, конкретно, научно-технической и инновационной сфер.
1. Долгосрочный прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030г. Последняя версия данного документа была разработана и утверждена МЭР в декабре 2013 г. и, очевидно, не учитывает тех изменений, которые произошли в экономической и политической жизни страны за период, прошедший после его принятия. Однако он является единственным, где приведены данные о значениях основных макроэкономических показателей РФ на перспективу до 2030 г. Очевидно, что напрямую использовать эти данные в настоящий момент нельзя, но не учитывать тоже невозможно.
2. Среднесрочный прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2017 г. Данный документ разработан в сентябре 2014 г. Вообще, подобный прогноз на протяжении последних десятилетий разрабатывается ежегодно (каждый год - со сдвигом на год вперед), дважды в год, обычно - в июле (предварительный) и в октябре (уточненный) варианты. Учитывая, что последний относится к сентябрю 2014 г. есть основания предполагать (это упоминается и в тексте прогноза), что при его разработке были учтены текущие реалии. Этот прогноз, как и предыдущий, содержит данные о значениях основных макроэкономических показателей РФ, но на перспективу до 2017 г. На наш взгляд представляется возможным с учетом данных этого прогноза произвести коррекцию тенденций, заложенных в долгосрочный прогноз. Очевидно, это будет сделано с определенной степенью условности, однако выбора нет, так как по регламенту долгосрочный прогноз разрабатывается раз в шесть лет.
3. Государственная программа развития науки и технологий Российской Федерации (ГПРНТ). Последняя версия данного документа была принята в апреле 2014 г. Наряду с прочим в ГПРНТ содержатся целевые индикаторы, определяющие развитие некоторых показателей сферы науки. В частности, в ней приводятся значения, которых некоторые показатели должны достичь к 2020 г. К этим показателям относятся: доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, коэффициент изобретательской активности (число отечественных патентных заявок на изобретения, поданных в России в расчете на 10 тыс. чел. населения), удельный вес внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки, отношение средней заработной платы научных сотрудников к средней заработной плате в соответствующем регионе, удельный вес учреждений высшего профессионального образования во внутренних затратах на исследования и разработки и др. Таким образом, в ГПРНТ намечены определенные реперные точки, в направлении которых должно происходить изменение указанных показателей. Эти точки относятся к периоду до 2020 г.
1 Рубвальтер Д.А. Управление научно-техническим комплексом: Монография / Под ред. чл.-корр. Г.Б. Клейнера. - М.: РУДН, 2008.
В 2014 г. в рамках выполнения Государственного задания в Институте инновационной экономики Финансового университета были разработаны средне- и долгосрочный прогнозы основных показателей сферы исследований и разработок на период 2020-2030 гг. Эти прогнозы базируются на перечисленных программных документах. Одновременно с разработкой прогнозных оценок показателей сферы науки и инноваций были предприняты попытки сопоставить между собой параметры, характеризующие перспективу развития показателей сферы науки, приведенные в перечисленных документах. Краткие результаты проведенного анализа и прогноза приведены в предлагаемой статье.
В соответствии с общепринятой классификацией прогнозов в зависимости от длительности интервала прогнозирования можно отметить, что в рамках данной работы были разработаны два прогноза, а именно, прогноз на период до 2020 г. и прогноз на период за пределами 2020 г. до 2030 г. Формально первый из них, на период до 2020 г., является среднесрочным, т.к. предполагает период упреждения равный 8 годам (последние имеющиеся в нашем распоряжении статистические данные о сфере науки и инноваций относятся к 2012 г.) и разработан на основе экономико-математических и статистических методов. Второй прогноз, на период до 2030 г. с формальной точки зрения также не является долгосрочным, т.к. период упреждения для него составляет 18 лет. Однако, имея в виду сложившуюся в настоящее время ситуацию, этот период достаточно велик, чтобы рассматривать данный прогноз как долгосрочный.
Как показывает практика, хороших результатов при прогнозировании удается достичь лишь при условии учета специфики прогнозируемых показателей. Нами разработана и на протяжении ряда лет успешно используется методика прогнозирования основных показателей научно-технической сферы1 и создано соответствующее программное обеспечение.
В основе методики лежит комплекс регрессионно-факторных моделей, который позволяет получать прогнозы на основе предлагаемых сценарных условий развития экономической ситуации в стране.
При прогнозировании показатели научно-технической и инновационной сфер рассматриваются как целостная система, что позволяет получать взаимоувязанные непротиворечивые прогнозы.
Модели, лежащие в основе методики, являются адаптивными, т.е. способными оперативно реагировать на изменение характера динамики данных путем учета результатов прогноза, сделанного на предыдущем шаге.
Оценка текущего состояния и прогнозные оценки сферы науки и инноваций базируются на данных официальной статистики. Основным источником статистической информации о научном потенциале страны являются данные, представляемые предприятиями и организациями по форме отчетности № 2-наука «Сведения о выполнении научных исследований и разработок». При расчете прогнозных оценок показателей инновационной деятельности в качестве источника статистической информации об инновационной деятельности выступает отчетность № 4-инновация «Сведения об инновационной деятельности организации».
Прогнозом охватываются показатели, отражающие количество научных и инновационно-активных организаций, численность научных кадров, внутренние затраты на исследования и разработки, инновационную деятельность организаций промышленного производства.
Помимо данных, характеризующих непосредственно научный и инновационный потенциал, в качестве входной информации для расчета прогнозов используется ряд макроэкономических показателей, состав которых определяется при разработке моделей прогноза для каждого конкретного прогнозируемого показателя на этапе анализа. Их круг включает объем ВВП, величину федерального бюджета, структуру его расходной части, темпы инфляции и др.
По итогам 2012 г. внутренние затраты на исследования и разработки составили 699,9 млрд. рублей. В сопоставимых ценах это на 5,7% превышает уровень 2011 г. Анализ динамики трех наиболее весомых источников финансирования затрат на исследования и разработки - средств бюджета, средств предпринимательского сектора и собственных средств организаций показывает, что на долю бюджета в период до 2006 г. приходилось около 60% от общего объема затрат. Однако в последующие годы видна стабильная тенденция к росту доли бюджетного финансирования затрат на исследования и разработки. В 2012 г. доля бюджета в общем объеме средств составила 66%. Указанное соотношение весьма устойчиво в динамике в течение достаточно длительного временного отрезка и, на наш взгляд, какие-либо существенные изменения в сложившейся структуре источников финансирования возможны только в результате направленных, хорошо проработанных и ориентированных мер.
В настоящее время обсуждается проблема, связанная со структурой источников финансирования науки, в частности с перемещением центра тяжести с бюджета на предпринимательский сектор. При обсуждении этой проблемы следует помнить, что исследования в самом предпринимательском секторе науки более чем на 60% финансируется из средств бюджета.
Как было сказано выше, в настоящее время одним из основных программных документов, определяющих перспективы развития сферы науки на период до 2020 г. является Государственная программа «Развитие науки и технологий» (ГПРНТ).
Для оценки возможности реализации индикаторов, связанных с финансированием исследований и разработок, заложенных в ГПРНТ с учетом реально сложивших тенденций динамики внутренних затрат на ИР приведем следующие рассуждения.
В индикаторах ГПРНТ предполагается, что доля внутренних затрат в ВВП к 2020 г. достигнет уровня 3%. Из табл. 1 видно каким образом должно возрасти финансирование из основных источников для того, чтобы величина внутренних затрат на исследования и разработки достигла продекларированного уровня. Особо следует отметить, что в ГПРНТ заложен весьма невысокий рост финансирования за счет бюджета. Вследствие этого, для обеспечения роста
1 Мотова М.А. Чинаева Т.И. Научная и инновационная сфера деятельности: анализ состояния и прогноз развития // Биржа интеллектуальной собственности. 2008. - № 2.
общего объема внутренних затрат на требуемом в ГПРНТ уровне, потребуется существенная активизация остальных источников финансирования.
Таблица 1
Внутренние затраты на исследования и разработки по источникам финансирования (2020г. - прогноз по индикаторам ГПРНТ), млрд. руб.
Из них:
Год Всего собственные средства бюджетные средства внебюд- средства организаций пред- средства высших
научных организации средства жетных фондов принимательского сектора учебных заведений
2012 699,9 78,5 462,2 11,7 118,2 0,9
2020 3531,2 591,8 1532,5 53,0 1055,8 7,1
в сопоставимых ценах, проценты
2020/2012 345,8 516,7 227,2 310,4 612,1 540,6
Источник: Данные Росстата, расчеты автора.
Так, как видно из табл. 1, объем собственных средств организаций к 2020 г. должен увеличиться по сравнению с 2012 г. более, чем в 5 раз, а объем средств предпринимательского сектора - более, чем в 6 раз (в сопоставимых ценах). Для сравнения можно привести данные о росте финансирования из указанных источников за период 1995-2012 гг., т.е. за предыдущие 17 лет: собственные средства - в 2,6 раза, средства предпринимательского сектора - в 2,4 раза.
С учетом приведенных рассуждений рост финансирования, заложенный в ГПРНТ, представляется практически неосуществимым.
График на рис. 1 иллюстрирует различия в структуре источников финансирования, которая сложилась на текущий момент и в прогнозе на 2020 г., основанном на индикаторах ГПРНТ. Как видно, в прогнозе, основанном на индикаторах ГПРНТ, структура источников финансирования меняется кардинально. Доля бюджетных средств снижается до 43,4% в то время как соответствующие доли собственных средств и особенно средств предпринимательского сектора существенно увеличиваются. Бесспорно, подобное распределение источников финансирования более прогрессивно и приближено к образцу развитых стран, но достижение такого результата в столь короткий срок потребует существенных усилий, а также принятия, а главное - выполнения принципиальных решений.
2012 г. 2020 г. - прогноз по индикаторам ГПРНТ
■Собственные средства научных □¡хгашпацин «Средства бюджета
■Сргостеа мвСвдкгаых фонтов иСреиства организаций предпринимательского секторе
□ Средства высших учебних заведений (^Средства непшжфчкжнх о]лгашпацнй
□Сргосгва кнюстрамлй КСЮЧНИЙЗР
Рисунок 1.
Внутренние затраты на исследования и разработки по источникам финансирования
Кроме того следует отметить, что в «Прогнозе социально-экономического развития Российской Федерации на 2015 год и на плановый период 2016 и 2017 годов», разработанном МЭР в сентябре 2014г. заявлены принципиально другие параметры финансирования исследований и разработок. В табл. 2 приведены данные, отражающие долю внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП для прогноза МЭР и из индикаторов ГПРНТ. Как видно, они существенно различаются.
Таблица 2
Внутренние затраты на исследования и разработки (проценты к ВВП)
2012 г. 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Прогноз МЭР 1,12 1,16 1,10 1,08 1,03 0,99
ГПРНТ 1,12 1,50 1,77 1,77 1,90 2,15
Источник: Среднесрочный прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2017 г. Минэкономразвития РФ, Приложение 2 к ГПРНТ.
В связи с тем, что прогноз МЭР разработан в сентябре 2014 г. и в нем сказано, что в его параметрах учтены все реалии последнего времени, в том числе политика санкций, то для разработки нашего прогноза показателей сферы науки и инноваций мы ориентировались именно на него.
Также можно отметить, что параметры ГПРНТ (табл. 3) вступают в противоречие с некоторыми характеристиками сценариев долгосрочного прогноза на 2030 г. (табл. 4).
Таблица 3
Параметры ГПРНТ
№ п/п Показатель (индикатор) ГПРНТ Ед. измерения Значение в 2020 г.
1 Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП % 3
2 Удельный вес внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки % 57
Источник: Приложение 2 к ГПРНТ.
Так, в параметры ГПРНТ заложено, что внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП к 2020 г. достигнут 3%. Вместе с тем, в сценарии прогноза на 2030 г. (табл. 4), указано, что лишь в случае реализации форсированного сценария развития и лишь к 2030 г. этот показатель должен достичь 2,5-3%.
В табл. 4 приведены некоторые из показателей, характеризующих развитие сферы исследований и разработок, которые заложены в Государственную программу Российской Федерации «Развитие науки и технологий.
Таблица 4
Характеристика сценариев развития на период до 2030 г.
Консервативный (вариант 1) Умеренно-оптимистичный (вариант 2) Форсированный (вариант 3)
Сохранение расходов на научные исследования и разработки в 20132030 годах в диапазоне 1,1-1,2% ВВП. Увеличение доли внебюджетных источников финансирования НИОКР с 18% в 2011-2012 годах до 28% в 2020 году и 32% к 2030 году. Увеличение расходов на научные исследования и разработки до 1,4% ВВП к 2020 году и 2% ВВП к 2030 году. Увеличение доли внебюджетных источников финансирования НИОКР до 28% к 2030 году. Более низкий относительный уровень, чем в первом варианте, при более высоком стоимостном объеме частных расходов. Увеличение расходов на научные исследования и разработки до 1,6% ВВП к 2020 году и 2,5-3% ВВП к 2030 году. Увеличение доли внебюджетных источников до 50% к 2030 году.
Источник: Долгосрочный прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030г. Минэкономразвития РФ.
Кроме того, в параметрах ГПРНТ (табл. 3) указано, что доля внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки к 2020 г. достигнет 57%. В то же время, в тексте ГПРНТ в подразделе «Финансовое обеспечение» раздела «Уточнение приоритетов и направлений развития сферы науки и технологий» говорится, что эта цифра должна составить не менее 50%. В характеристике же сценариев развития прогноза на 2030 г. (табл. 4) увеличение доли внебюджетных источников до 50% запланировано лишь в форсированном сценарии и лишь в 2030 г.
Таким образом, анализ даже ограниченного круга показателей, которые входят в программные документы, позволяет выявить несоответствия. С нашей точки зрения необходимо инициировать работу по пересмотру существующих документов, а также осуществлять корректировку их параметров по мере принятия новых документов прогнозного характера. Так, Минэкономразвития РФ дважды в год (предварительный и уточненный варианты) публикует на своем сайте «Прогноз социально-экономического развития», который помимо макроэкономических показателей включает в себя основные положения, связанные с развитием основных сфер экономики. В частности, в нем имеется и раздел, посвященный науке и инновациям. Как было показано, последний из опубликованных прогнозов не соответствует параметрам долгосрочного прогноза на период до 2030 года. Вместе с тем, параметры самого долгосрочного прогноза вступают в противоречие с индикаторами ГПРНТ.
Необходимо приведение в соответствие друг с другом перечисленных программных документов, с целью более четкого и однозначного определения перспектив развития сферы науки, технологий и инноваций.
Анализируя результаты прогнозных расчетов на период до 2020 г., полученные с использованием упомянутой выше модели, общая тенденция к снижению количества научных организаций продолжится в период, охватываемый прогнозом. Сокращение коснется всех типов научных организаций кроме опытных заводов и высших учебных заведений. Что касается высших учебных заведений, следует отметить, что на протяжении последних лет здесь существуют две противоположные тенденции. С одной стороны осуществляется политика развития исследовательской составляющей в вузах, а с другой - сокращение неэффективно функционирующих высших учебных заведений. Эти две встречные тенденции, однако, приведут к росту количества вузов, занятых исследованиями и разработками, в результате чего к 2020 г. их будет вдвое больше, чем в 2005 г.
Впервые за длительный период по итогам 2012 г. наметился заметный рост количества организаций, выполняющих исследования и разработки в предпринимательском секторе науки. Число организаций государственного сектора продолжило снижаться. Данное обстоятельство может рассматриваться как свидетельство начала позитивной тенденции - активизации исследований с использованием имеющегося потенциала предпринимательского сектора с
целью вовлечения его в процесс коммерческой реализации нововведений в условиях дефицита бюджетного финансирования.
Сектор высшего образования после довольно бурного роста на протяжении 2007 г. и небольшого сокращения в 2008 г. будет продолжать демонстрировать увеличение числа организаций. К 2020 г. здесь будет 750 организаций, или на 90 больше чем в настоящий момент. Государственный сектор, напротив, будет сокращаться, что приведет почти к снижению количества организаций по сравнению с уровнем 2012 г. на треть.
Как уже неоднократно говорилось, ситуация с кадровым обеспечением науки довольно проблематична. За период 2005-2012 гг. общее число персонала, занятого исследованиями и разработками, снизилось на 86 тыс. человек. В настоящее время по итогам 2012 г. общая численность персонала науки составляет 727,3 тыс. человек. Сильнее всего за эти годы сокращению подверглась та часть персонала, которые не заняты непосредственно исследованиями, а именно вспомогательный и прочий персонал. Это демонстрирует позитивную тенденцию к росту доли основной составляющей научных кадров - исследователей, которая наметилась с 2002 г. Вместе с тем, это накладывает на них дополнительные обязательства, связанные с выполнением работ технического характера.
По нашим прогнозам численность персонала сферы исследований и разработок в прогнозируемом периоде будет продолжать снижаться. Это приведет к тому, что в 2020 г. она составит 644,7 тыс. человек, или на 11,4% ниже уровня 2012 года. Численность основной составляющей научного персонала - исследователей, будет снижаться медленнее, чем численность персонала в целом.
Наиболее активный рост затрат на исследования и разработок в прогнозируемой перспективе ожидается в секторе высшего образования. Здесь к 2020 г. объем затрат увеличится в сопоставимых ценах на 75%. Вследствие этого продолжится рост доли этого сектора в общем объеме затрат. К концу прогнозируемого периода она достигнет 14,4% по сравнению с 9,3% в 2012 г., (в 2005 г. - 5,8%). Динамика роста затрат в этом секторе свидетельствует о стабильной тенденции к росту исследований и разработок. Кроме того, как следует из данных прогноза по источникам финансирования внутренних затрат, этот сектор и сам демонстрирует активизацию финансирования исследований. Указанные обстоятельства напрямую связаны с декларируемой в прогнозе МЭР тенденцией активизации исследований в вузовском секторе.
Что касается наиболее крупного из всех секторов - предпринимательского - то его доля в исследованиях и разработках постепенно увеличивается и к 2020 г. составит 67,6%. Прирост затрат в этом секторе науки в прогнозируемой перспективе составит 17,8% (в сопоставимых ценах) при росте общего объема затрат по науке на 9,5%.
В целом рост текущих затрат, также как и внутренних затрат в целом, ожидается с темпами, хотя и положительными, но не слишком высокими. В этих условиях, как и раньше (например, в 1998 г.) в кризисные и посткризисные периоды научные организации будут пытаться сохранить приемлемый уровень оплаты труда. Тем более, что и в прогнозе МЭР заявлено, что расходы на оплату труда будут расти как в бюджетных, так и в частных учреждениях. Для того чтобы в предстоящие годы прогнозного периода рост оплаты труда хотя бы компенсировал инфляцию, фонд оплаты труда должен увеличиться не менее, чем на 45,9%. По нашему прогнозу этот рост немного больше - 62,3% в текущих ценах, что обеспечивает рост на 11,2% в сопоставимых ценах.
По итогам 2012 г. доля фонда оплаты труда в составе внутренних затрат на исследования и разработки составляет 38,3%. Сохранение его на таком же уровне с учетом прогнозируемой численности персонала в сфере исследований и разработок позволит обеспечить среднюю заработную плату в науке в размере 56,6 тыс. руб. При этом разрыв в оплате труда в науке и в экономике составит 7,4%, т.е. заметно сократится от текущего уровня.
Для того, чтобы сохранить достигнутое в 2012 г. соотношение потребуется либо увеличение удельного веса фонда оплаты труда во внутренних затратах до 44,3% (естественно, за счет сокращения других статей расходов), либо сократить численность персонала науки до 612,4 тыс. человек. Учитывая, что по итогам 2012 г. численность персонала составила 727,3 тыс. человек, сокращение должно составить почти 115 тыс. человек или почти 16%, что противоречит прогнозу МЭР.
Долгосрочный прогноз на период до 2030 г. демонстрирует ряд возможных вариантов развития ситуации в сфере науки и инноваций. Различия между вариантами прогнозов состоят в том, что для каждого из них использовались различные макроэкономические показатели, а также различные предпосылки о величине основных показателей сферы науки, и их соотношения с макроэкономическими параметрами.
Три варианта базируются на данных Долгосрочного прогноза МЭР с учетом корректировок его параметров на основе данных среднесрочного прогноза МЭР до 2017 г., а четвертый носит экстраполяционный характер. Данный вариант приводится скорее с иллюстративной целью для сравнения с тремя другими вариантами.
Численность занятых в сфере исследований и разработок в первом варианте сократится на 20%, второй связан со снижением численности исследователей более чем на 12% от уровня 2012 г., и лишь третий вариант обеспечит рост численности персонала.
Согласно расчетам, в умеренно-оптимистичном и форсированном вариантах, начиная с 2015 г. и вплоть до 2020 г. должна иметь место положительная динамика прироста затрат на науку с темпами, превышающими показатели инфляции в среднем на 7-10% в год с постепенным снижением величины этого превышения после 2020 г. и его стабилизации практически на уровне инфляции к 2030 г. В результате к 2030 г. (т.е. за 18 лет) общая величина внутренних затрат на науке в этих вариантах достигнет 4,0-6,8 трлн. руб., что в сопоставимых ценах обеспечит их рост в 3,1 и 4,8 раз соответственно. Аналогичный рост для консервативного варианта составит 2,1 раза. Для сравнения: за предыдущие 12 лет (с 1994 г. по 2012 г.) соответствующий рост составил 2,7 раза в сопоставимых ценах.
Что касается четвертого варианта прогноза (экстраполяционного), то его реализация приведет к существенной деградации финансовой и кадровой составляющей науки. В данном варианте прогноза численность персонала науки к
2030 г. сократится почти на 30% и составит 526,2 тыс. чел. Данный вариант прогноза можно рассматривать, как предостережение для тех, кто принимает решения о поддержке науки в том смысле, что нельзя допустить его реализации, чтобы не разрушить кадровый потенциал.
Также не совсем правдоподобным представляется прогноз по третьему варианту, который основывается на 3-х процентном уровне доли затрат в ВВП к 2030 г. При данном предположении, как уже говорилось, объем затрат должен возрасти в 4,8 раза на фоне роста в 2,7 раза за предыдущий равный период, который, кстати, включал и весьма благоприятные годы как для экономики России в целом, так и для науки в частности.
С нашей точки зрения в качестве наиболее вероятных следует рассматривать два средних варианта развития ситуации в науке, и вероятность реализации какого-либо из них будет зависеть от соотношения макроэкономических параметров и активности тех или иных источников финансирования исследований и разработок.
Переходя к прогнозам сферы инноваций, можно сказать, что инновационная активность в промышленности характеризуется как весьма нестабильная с циклическим характером и в целом на невысоком уровне1. Так, удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем числе организаций промышленного производства на протяжении всего периода наблюдения не превышал 10%. По итогам 2012 г. он составил 9,9%, а в прогнозном периоде до 2020 г. достигнет 11,6-11,7%.
В случае выполнения всех условий, которые заложены в параметры прогноза Минэкономразвития РФ, т.е. при стимулировании инновационной деятельности в промышленности, должны активизироваться те ее составные части, которые принято называть наукоемкими. К ним относятся исследования и разработки, а также производственное проектирование и технологическая подготовка производства. Однако, несмотря на это, по-прежнему львиная доля инновационных затрат будет приходиться на приобретение машин и оборудования, что не является позитивным моментом и свидетельствует о том, что инновационная деятельность в прогнозируемом периоде все еще развивается по экстенсивной траектории. Об этом свидетельствует и то обстоятельство, что доля затрат на исследования и разработки в составе инновационных затрат в общем объеме ВВП весьма невелика (в 2012 г. - 0,19%). В ближайшие годы, охватываемые перспективой прогноза, она не превысит 0,27%.
В прогнозируемой перспективе до 2020 г. динамичного роста объема затрат на технологические инновации следует ожидать в таких низкотехнологичных видах деятельности как текстильное и швейное производство, целлюлозно-бумажное производство и добыча полезных ископаемых (кроме топливных). С точки зрения эффективности использования этих затрат в лидерах будут пищевая промышленность и производство резиновых и пластмассовых изделий. Тенденций к активному развитию инновационной активности в высокотехнологичных отраслях промышленности пока нет.
Эти выводы сделаны на основе анализа сложившихся тенденций, а также прогноза показателей, характеризующих инновационную активность, разработанного на базе прогнозов основных макроэкономических показателей МЭР.
Однако описательная часть прогноза Минэкономразвития РФ содержит большое число мер, которые должны быть предприняты в перспективе для активизации инновационной активности, повышение ее эффективности, перенос ее в высокотехнологичные отрасли.
Активное и последовательное осуществление этих мер, возможно, даст свои результаты и изменит ситуацию. Однако, проведение этих мероприятий, очевидно, невозможно в сложившейся на данный момент ситуации, когда затраты на технологические инновации в промышленности на 60-70%, а в некоторых видах экономической деятельности и более, осуществляется за счет собственных средств предприятий. В этих условиях политика «понуждения к инновациям» окажется малоэффективной.
1 Мотова М.А. Чинаева Т.И. Научная и инновационная сфера деятельности: анализ состояния и прогноз развития // Биржа интеллектуальной собственности. - М., 2008. - № 2.
