CC BY
24
Региональная экономика
УДК 364.1 ГАРЕЕВА НАИЛЯ АЛЬФРИТОВ-
НА
к.э.н., доцент, доцент кафедры «Финансы и кредит» ЧОУ ВО «Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова», e-mail: gareevana5@mail.ru
СРАВНИТЕЛЬНЫМ АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОФИЛЕМ ЛИДЕРОВ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация. Цель работы. Усиление роли регионов в развитии национальной экономики, вклад отдельных территорий в осуществление мировых научных и технологических прорывов в настоящее время определяют логику глобального инновационного процесса. Прогресс и процветание государства обеспечиваются за счет высокой локальной концентрации человеческого и финансового капитала, развития центров знаний и передовой инфраструктуры. В статье рассматриваются результаты сравнительной оценки инновационных профилей лидеров федеральных округов Российской Федерации. Метод и методология проведения работы. Для достижения поставленной цели были использованы приемы статистического анализа, сравнения. Информационной базой послужили материалы аналитического доклада «Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации — 2021», подготовленного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Результаты работы. Выявлены особенности инновационных профилей лидеров федеральных округов РФ на основе интегрального показателя — российского регионального инновационного индекса, включающего субиндексы «социально-экономические условия инновационной деятельности», «научно-технический потенциал», «инновационная деятельность», «экспортная активность», «качество инновационной политики». Область применения. Результаты проведенного исследования могут быть использованы при анализе и оценке инновационных изменений на региональном уровне. Выводы. Полученные результаты могут способствовать удовлетворению информационных потребностей органов власти федерального и регионального уровней, принимающих и реализующих решения в области инновационной политики. Ключевые слова: инновационный профиль, регион, федеральный округ, российский региональный инновационный индекс._
GAREEVA NAILYA ALFRITOVNA
Ph.D. in Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Finance and Credit, Kazan Innovative University named after V.G. Timiryasov, e-mail: gareevana5@mail.ru
COMPARATIVE ANALYSIS OF INNOVATIVE PROFILES LEADERS OF REGIONAL ECONOMIC SYSTEMS
Abstract. The purpose of the work. The strengthening of the role of regions in the development of the national economy, the contribution of individual territories to the implementation of world scientific and technological breakthroughs currently determine the logic of the global innovation process. The progress and prosperity of the state are ensured due to the high local concentration of human and financial capital, the development of knowledge centers and advanced infrastructure. The article discusses the results of a comparative assessment of the innovative profiles
of the leaders of the federal districts of the Russian Federation. The method and methodology of the work. To achieve this goal, methods of statistical analysis and comparison were used. The information base was the materials of the analytical report "Rating of innovative development of the subjects of the Russian Federation - 2021", prepared by the Institute for Statistical Research and Economics of Knowledge of the Higher School of Economics. The results of the work. The features of the innovation profiles of the leaders of the federal districts of the Russian Federation are revealed on the basis of an integral indicator — the Russian regional innovation index, which includes the subindexes "socio-economic conditions of innovation activity", "scientific and technical potential", "innovation activity", "export activity", "quality of innovation policy". Scope of application. The results of the conducted research can be used in the analysis and evaluation of innovative changes at the regional level. Conclusions. The results obtained can contribute to meeting the information needs of federal and regional authorities that make and implement decisions in the field of innovation policy.
Введение. Одним из заметных трендов в развитии инновационных процессов, проявляющихся на глобальном уровне, стало усиление роли региональных факторов. Именно в регионах зачастую возникают, развиваются, адаптируются и апробируются действенные и гибкие институциональные формы и механизмы организации и поддержки инновационной деятельности, формируются инновационные кластеры, реализующие доступ хозяйствующих субъектов к современной инфраструктуре, обеспечивающей выход на региональные, межрегиональные и международные рынки [2, 4]. Значительная концентрация инновационной деятельности в отдельных регионах обусловлена размещением на данной территории инновационного бизнеса и центров производства знаний, наличием необходимых человеческих ресурсов, качеством инфраструктуры [3, 14]. Особый интерес в связи с этим представляет сравнительная оценка инновационных профилей лидеров региональных социально-экономических систем. Лидерами 8 федеральных округов Российской Федерации выступают субъекты федерации с наиболее высокими значениями показателей инновационного развития. Соответственно, инновационный профиль лидера в концентрированном виде отражает существующую ситуацию в инновационной сфере конкретного федерального округа [6, 13]. Интегральным показателем инновационного развития региональной социально-экономической системы может выступать российский региональный инновационный индекс (РРИИ), объединяющий 5 общих групп (субиндексов) и 53 частных показателя [5, 11, 12].
Методы исследования. В таблице 1 представлено ранжирование лидеров федеральных округов Российской Федерации по степени убывания российского регионального инновационного индекса в 2018/2019 годах [12].
Федеральный округ Лидер округа Ранг Российский региональный инновационный индекс (РРИИ)
1. Центральный федеральный округ (ЦФО) Москва 1 0,551
2.Северо-Западный федеральный округ (СЗФО) Санкт-Петербург 2 0,530
3.Приволжский федеральный округ (ПФО) Республика Татарстан 3 0,498
4.Сибирский федеральный округ (СФО) Томская область 4 0,492
5.Уральский федеральный округ (УФО) Свердловская область 9 0,427
б.Дальневосточный федеральный округ (ДФО) Хабаровский край 17 0,396
7.Южный федеральный округ (ЮФО) Ростовская область 20 0,383
8.Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО) Ставропольский край 45 0,329
Представленные данные свидетельствуют о том, что лидирующие позиции (1-4 ранги) по показателю РРИИ занимают Москва (Центральный федеральный округ) (0,551), Санкт-Петербург (Северо-Западный федеральный округ) (0,530), Республика Татарстан (Приволжский федеральный округ) (0,498), Томская область (Сибирский федеральный округ)
(0,492). Аутсайдером (45-й ранг) по показателю РРИИ является Ставропольский край (СевероКавказский федеральный округ) (0,329).
Далее целесообразно более детально рассмотреть субиндексы показателя РРИИ: индекс «социально-экономические условия инновационной деятельности» (ИСЭУ), индекс «научно-технический потенциал» (ИНТ11), индекс «инновационная деятельность» (ИИД), индекс «экспортная активность» (ИЭА), индекс «качество инновационной политики» (ИКИП). В таблице 2 представлены субиндексы показателя РРИИ лидеров федеральных округов Российской Федерации в 2018/2019 годах [12].
Таблица 2
Субиндексы инновационных профилей регионов-лидеров
Лидер округа РРИИ ИСЭУ ИНТП ИИД ИЭА ИКИП
1. Москва (ЦФО) 0,551 0,567 0,455 0,588 0,566 0,581
2. Санкт-Петербург СЗФО) 0,530 0,527 0,486 0,584 0,579 0,497
З.Республика Татарстан (ПФО) 0,498 0,516 0,357 0,551 0,482 0,581
4.Томская область (СФО) 0,492 0,479 0,549 0,530 0,358 0,513
5.Свердловская область (УФО) 0,427 0,459 0,412 0,400 0,431 0,421
б.Хабаровский край (ДФО) 0,396 0,466 0,266 0,406 0,417 0,414
7.Ростовская область (ЮФО) 0,383 0,401 0,328 0,297 0,441 0,450
8.Ставропольский край (СКФО) 0,329 0,348 0,261 0,234 0,396 0,411
Данные таблицы подтверждают практически аналогичную тенденцию убывания значений ИСЭУ и РРИИ, что говорит о тесной связи данных показателей. Высокий уровень значений ИСЭУ в г. Москва (ЦФО) - 0,567, Санкт-Петербурге (СЗФО) - 0,527, Республике Татарстан (ПФО) - 0,516 объясняется ростом основных макроэкономических показателей, образовательного потенциала населения и потенциала цифровизации как ключевого условия инновационного развития [1, 9, 10]. В частности, лидерство Москвы по субиндексу ИСЭУ обусловлено предельно высокими значениями ряда частных показателей: доля взрослого населения с высшим образованием (1,0), численность студентов программ высшего образования на 10 тыс. человек (1,0), доля организаций, осуществляющих обучение персонала цифровым навыкам (1,0). Вторая позиция Санкт-Петербурга по субиндексу ИСЭУ объясняется высокими значениями следующих показателей: численность студентов программ высшего образования на 10 тыс. человек (0,983), доля взрослого населения с высшим образованием (0,813). В Республике Татарстан предпосылкой высокого значения ИСЭУ выступают следующие факторы: доля занятых в высокотехнологичных отраслях промышленности (0,776), доля студентов программ подготовки специалистов среднего звена в области STEM (0,695), численность студентов программ высшего образования на 10 тыс. человек (0,673). Нижнюю границу в рейтинге по субиндексу ИСЭУ занимают Ставропольский край (СКФО) в результате низких значений следующих частных показателей: ВРП в расчете на одного занятого (0,109), коэффициент обновления основных фондов (0,188). Иная ситуация наблюдается по субиндексу «научно-технический потенциал» (ИНТП). Наибольшее значение ИНТП (0,549) наблюдается в Томской области (СФО) вследствие высоких значений ряда частных показателей: затраты на исследования и разработки на одного исследователя (0,650), доля занятых в сфере исследований и разработок (0,670), доля молодых исследователей (0,803), публикационная активность исследователей (0,760), патентная активность (0,707). Вторую позицию занимает Санкт-Петербург (СЗФО) со значением ИНТП (0,486) вследствие высокой доли занятых в сфере исследований и разработок (0,903) и патентной активности (0,710). Среди лидеров федеральных округов аутсайдером выступил Ставропольский край (СКФО) со значением ИНТП (0,261) в результате низкого уровня значений ряда частных показателей: доля затрат на исследования и разработки в ВРП (0,050), затраты на исследования и разработки на одного исследователя (0,167), доля занятых в сфере исследований и разработок (0,070).
Анализируя субиндекс «инновационная деятельность» (ИИД), следует отметить «тройку»
лидеров: Москва (ЦФО) - 0,588, Санкт-Петербург (СЗФО) - 0,584, Республика Татарстан (ПФО) - 0,551. В частности, в г. Москва три частных показателя достигли максимального значения (1,0): доля организаций, осуществляющих технологические инновации; доля организаций, разрабатывающих технологические инновации собственными силами; доля организаций, участвовавших в научной кооперации. Высокое значение ИИД (0,584) в Санкт-Петербурге наблюдается в результате значительного уровня активности в сфере технологических и нетехнологических инноваций, а именно доли организаций, осуществлявших технологические инновации (0,897); доли организаций, разрабатывающих технологические инновации собственными силами (0,894); доля организаций, участвовавших в научной кооперации (0,827). Среди лидеров федеральных округов низкие значения ИИД имеют Ростовская область (ЮФО) (0,297) и Ставропольский край (СКФО) (0,234). В Ростовской области существующее значение показателя ИИД обусловлено рядом факторов: низкой долей организаций, осуществлявших нетехнологические инновации (0,177); долей малых предприятий, осуществлявших технологические инновации (0,152); долей инновационной продукции, новой для рынка (0,144). В Ставропольском крае (СКФО) следует отметить предельно низкие значения следующих показателей: доли организаций, осуществлявших нетехнологические инновации (0,083); доли инновационной продукции, новой для рынка (0,028), что объясняет аутсайдерскую позицию Ставропольского края среди лидеров федеральных округов.
По субиндексу экспортной активности (ИЭА) неизменна «тройка» лидеров, однако на первую позицию выходит Санкт-Петербург (СЗФО) со значением ИЭА (0,579). Вторую и третью позиции, соответственно, занимают Москва (ЦФО) (0,566) и Республика Татарстан (ПФО) (0,482). Лидерство Санкт-Петербурга (СЗФО) по показателю ИЭА обеспечивают следующие факторы: экспорт услуг (0,846) и патентная активность за рубежом (0,860). Соответственно, в г. Москва (ЦФО) данные показатели также имели высокие значения: патентная активность за рубежом (1,000) и экспорт услуг (0,845). Третью позицию по значению ИЭА Республике Татарстан (ПФО) обеспечивают следующие факторы: экспорт технологий (0,696) и экспорт товаров (0,684). Позицию аутсайдера по ИЭА (0,358) в Томской области (СФО) объясняют низкие значения следующих показателей: экспорт товаров (0,202), несырьевой экспорт товаров (0,212), доля экспорта в объеме инновационной продукции (0,034).
По субиндексу «качество инновационной политики» (ИКИП) лидируют Москва (ЦФО) (0,581) и Республика Татарстан (ПФО) (0,581). Следующую позицию занимает Томская область (СФО) (0,513). Высокое значение ИКИП в г. Москва обусловлено максимально предельными значениями (1,000) следующих показателей: наличием выделенных территорий инновационного развития, регионального закона об инновациях, программы поддержки инноваций, региональных институтов инновационного развития, федеральных институтов развития, поддерживающих инновационные проекты. В Республике Татарстан (ПФО) высокое значение ИКИП объясняется максимально предельными значениями (1,000) следующих показателей: наличием стратегии инновационного развития, выделенных территорий инновационного развития, регионального закона об инновациях, программы поддержки инноваций, координационного органа по инновационной политике, региональных институтов инновационного развития. В частности, в Республике Татарстан в настоящее время функционируют 132 резидента территорий опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР), а именно в г. Набережные Челны 60 резидентов, Зеленодольске - 26, Чистополе - 21, Нижнекамске - 19, Менде-леевске - 6 резидентов. Наличие статуса резидента ТОСЭР предполагает льготные условия для осуществления производственной деятельности и способствует активизации инновационной деятельности в регионе [7]. Томская область (СФО) завершает тройку лидеров вследствие максимальных предельных значений (1,000) следующих показателей: наличия стратегии инновационного развития, регионального закона об инновациях, программы поддержки инноваций, инновационных проектов, получивших федеральную поддержку, федерального финансирования инновационных проектов, объектов инновационной инфраструктуры поддержки малого и среднего предпринимательства.
Низкое значение ИКИП (0,414) следует отметить в Хабаровском крае (ДФО) в результате незначительной доли: ассигнований на науку в бюджете региона (0,121); регионального (0,0) и федерального бюджетов в затратах на технологические инновации (0,111); федерального фи-
нансирования инновационных проектов (0,165). Самое низкое значение ИКИП (0,411) отмечается в Ставропольском крае (СКФО) в результате отсутствия выделенных территорий инновационного развития, незначительной доли: ассигнований на науку в бюджете региона (0,121), федерального бюджета в затратах на технологические инновации (0,273).
Наряду с вышеизложенными факторами особый интерес представляет изучение взаимосвязи экспериментального индекса готовности региона к будущему (ИГБ) и российского регио-
Лидер округа ИГБ РРИИ
1. Санкт-Петербург (СЗФО) 0,775 0,530
2. Москва (ЦФО) 0,740 0,551
3. Республика Татарстан (ПФО) 0,552 0,498
4. Ростовская область (ЮФО) 0,492 0,383
5. Ставропольский край (СКФО) 0,456 0,329
6. Хабаровский край (ДФО) 0,409 0,396
7. Свердловская область (УФО) 0,381 0,427
8. Томская область (СФО) 0,271 0,492
Проведенное в таблице 3 ранжирование субъектов Федерации в порядке убывания по индексу готовности к будущему свидетельствует об изменении и в некоторых случаях противоречиях иерархических позиций лидеров федеральных округов РФ. Верхние рейтинговые позиции по ИГБ заняли Санкт-Петербург (СЗФО) (0,775), Москва (ЦФО) (0,740), Республика Татарстан (ПФО) (0,552). Далее 4-ю и 5-ю позиции по ИГБ занимают Ростовская область (ЮФО) (0,492) и Ставропольский край (СКФО) (0,456), выступившие аутсайдерами по РРИИ. Позиция «середняка» по показателю ИГБ объясняется в Ростовской области (ЮФО) достаточно высокой степенью интенсивности новостей о достижениях в сфере научно-технологического, инновационного и промышленного развития (0,77) и в Ставропольском крае (СКФО) соответствием региональной стратегической повестки содержанию федеральных стратегий (0,76).
Самая низкая степень готовности к будущему по показателю ИКБ (0,271) отмечается в Томской области (СФО), что обусловлено крайне незначительной степенью интенсивности новостей о достижениях в сфере научно-технологического, инновационного и промышленного развития (0,1), близостью региональной новостной повестки к информационному полю развитых стран (0,19). Однако следует отметить субъективизм и неоднозначность индикаторов ИГБ. На наш взгляд, внедренные инновации и интенсивность новостей об инновационных достижениях - не тождественные понятия. Затрудненная идентификация индикаторов экспериментального индекса приводит к искажению объективной ситуации в области инновационного развития регионов [8]. В связи с этим при исследовании инновационного профиля региональных социально-экономических систем целесообразно ориентироваться на РРИИ и его субиндексы.
Выводы. Таким образом, инновационные профили лидеров региональных экономических систем характеризуются относительной стабильностью, отражая в целом существующие инновационные позиции федеральных округов Российской Федерации. Передовыми с точки зрения инновационного развития являются ключевые субъекты Федерации Центрального, Северо -Западного и Приволжского федеральных округов. Достаточно устойчивую среднюю позицию занимают ключевые субъекты Федерации Сибирского, Уральского, Дальневосточного федеральных округов. Неблагоприятный инновационный профиль Южного и Северо-Кавказского федеральных округов обусловлен низкими значениями агрегированного показателя РРИИ и его составляющих ИСЭУ, ИНТП, ИЭА, ИКИП. Полученные выводы могут служить важным
Литература
1. Бикметов Р. Ш. Практические аспекты управления территорией инноваций //Креативная экономика. - 2021. - Том 15. - № 8. - С. 3155-3168.
2. Брагин Н. И. Особенности инновационных преобразований в условиях антироссийских санкций. -Москва: Экономика, 2016. - 172 с.
3. Гаджиева М. Ш. Ресурсно-инновационное развитие региона // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2019. - №12(110). - С. 197-202.
4. Деленьян Б. А. Региональная инфраструктура как основа системного развития экономики современного региона: постановка проблемы и организационно-экономическое обеспечение //Региональные проблемы преобразования экономики. - 2019. - № 12(110). - С. 168-178.
5. Индикаторы инновационной деятельности: 2021: статистический сборник / Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева, К. А. Дитковский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2021. - 280 с.
6. Калашников А. Н. Сбалансированное региональное развитие как стратегический приоритет современного этапа функционирования экономик российских регионов // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2019. - № 5(103). - С. 39-48.
7. Кузнецова М. В. Совершенствование инновационной инфраструктуры на региональном уровне // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2019. - № 12(110). - С. 148-154.
8. Митус А. А., Гармашова Е. П., Баранов А. Г., Дребот А. М. Методика оценки инновационного развития региона (на примере регионов Южного федерального округа) // Креативная экономика. - 2020. -Том 14. - № 12. - С. 3259-3276.
9. Регионы России. Социально-экономические показатели. - 2019: Стат. сб. / Росстат. - М., 2019. -1204 с.
10. Регионы России. Социально-экономические показатели. - 2020: Стат. сб. / Росстат. - М., 2020. -1242 с.
11. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 6/Г.И. Абдрахманова С. В. Аотемов П. Д. Бахтин и др.; под ред. Л. М. Гохберга; Нац.исслед.ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2020. - 264с.
12. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 7 /В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, С. В. Бредихин и др.; под ред. Л. М. Гохберга; Нац.исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2021. - 274 с.
13. Эффективность управления социально-экономическим развитием административно-территориальных образований: Монография/ Под ред. д-ра экон.наук, проф. В.И. Терехина. - М.: ИН-ФРА-М, 2013. - 316 с.
14. Фархутдинова А. У. Институты развития в инновационной системе региональной экономики // Креативная экономика. - 2021. - Том 15. - № 4. - С.1097-1116.
References:
1. Bikmetov R. SH. Prakticheskie aspekty upravleniya territoriej innovacij // Kreativnaya ekonomika. - 2021. -Tom 15. - № 8. - S. 3155-3168.
2. Bragin N. I. Osobennosti innovacionnyh preobrazovanij v usloviyah antirossijskih sankcij. - Moskva: Ekonomika, 2016. - 172 s.
3. Gadzhieva M. SH. Resursno-innovacionnoe razvitie regiona // Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. - 2019. - №12(110). - S. 197-202.
4. Delen'yan B. A. Regional'naya infrastruktura kak osnova sistemnogo razvitiya ekonomiki sovremennogo regiona: postanovka problemy i organizacionno-ekonomicheskoe obespechenie // Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. - 2019. - № 12(110). - S. 168-178.
5. Indikatory innovacionnoj deyatel'nosti: 2021: statisticheskij sbornik /L. M. Gohberg, G. A. Gracheva, K. A. Ditkovskij i dr.; Nac. issled. un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». -M.: NIU VSHE, 2021. - 280 s.
6. Kalashnikov A. N. Sbalansirovannoe regional'noe razvitie kak strategicheskij prioritet sovremennogo etapa funkcionirovaniya ekonomik rossijskih regionov // Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. -2019. - № 5(103). - S. 39-48.
7. Kuznecova M. V. Sovershenstvovanie innovacionnoj infrastruktury na regional'nom urovne //Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. - 2019. - № 12(110). - S. 148-154.
8. Mitus A. A., Garmashova E. P., Baranov A. G., Drebot A. M. Metodika ocenki innovacionnogo razvitiya regiona (na primere regionov YUzhnogo federal'nogo okruga) //Kreativnaya ekonomika. - 2020. - Tom 14. -№ 12. - S. 3259-3276.
9. Regiony Rossii. Social'no-ekonomicheskiepokazateli. - 2019: Stat. sb. /Rosstat. -M., 2019. - 1204 s.
10. Regiony Rossii. Social'no-ekonomicheskie pokazateli. - 2020: Stat. sb. /Rosstat. - M., 2020. - 1242 s.
11. Rejting innovacionnogo razvitiya subUktov Rossijskoj Federacii. Vypusk 6/ G.I. Abdrahmanova S. V. Ao-temov P. D. Bahtin i dr.; pod red. L. M. Gohberga; Nac.issled.un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». - M.: NIU VSHE, 2020. - 264s.
12. Rejting innovacionnogo razvitiya subüktov Rossijskoj Federacii. Vypusk 7 / V. L. Abashkin, G. I. Abdrahmanova, S. V. Bredihin i dr.; pod red. L. M. Gohberga; Nac.issled. un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». - M.: NIU VSHE, 2021. - 274 s.
13. Effektivnost' upravleniya social'no-ekonomicheskim razvitiem administrativno-territorial'nyh obrazovanij: Monografiya/ Pod red. d-ra ekon.nauk, prof. V.I. Terekhina. - M.: INFRA-M, 2013. - 316 s.
14. Farhutdinova A. U. Instituty razvitiya v innovacionnoj sisteme regional'noj ekonomiki // Kreativnaya ekonomika. - 2021. - Tom 15. - № 4. - S.1097-1116.
