CC BY
34
1S9
ВЛИЯНИЕ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НА НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ
РЕГИОНОВ
А.А. Федотов, канд. экон. наук, старший научный сотрудник
Институт социально-экономических проблем народонаселения ФНИСЦ РАН
(Россия, г. Москва)
DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10839
Аннотация. Научно-технический потенциал регионов является важнейшей социально-экономической категорией, без развития которой невозможно благополучное существование страны в условиях высокой международной конкуренции. В статье представлен краткий обзор основных методик измерения научно-технического потенциал на региональном уровне. По результатам анализа выделены 8 показателей, характеризующих ресурсную и результативную составляющие научно-технического потенциала регионов. Далее было проведено корреляционное исследование с целью обнаружить тесноту связи между показателями качества жизни и научно-техническим потенциалом регионов. В качестве факторов качества жизни были выбраны 6 показателей, характеризующих благосостояние населения, степень социально-экономического неравенства, уровень занятости и численность студентов. Результаты исследования выявили некоторые функциональные взаимосвязи между исследуемыми категориями. Наиболее сильной оказалась негативная корреляционная связь между безработицей и ресурсными факторами научно-технического потенциала, в частности, денежными затратами на научные исследования и технологические инновации, а также численностью исследователей. Наибольшую корреляционную зависимость от показателей качества жизни, как и ожидалось, показали такие факторы научно-технического потенциала регионов, как затраты на научные исследования и затраты на инновации.
Ключевые слова: научно-технический потенциал, качество жизни, человеческий потенциал, корреляция, регион.
Развитие научно-технического потенциала России является важнейшей задачей, стоящей перед нашей страной в современных условиях высокой международной конкуренции и глобализации, когда лидерами на международной арене становятся экономики знаний. Как сказано в Указе Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации»: «первенство в исследованиях и разработках, высокий темп освоения новых знаний и создания инновационной продукции являются ключевыми факторами, определяющими конкурентоспособность национальных экономик и эффективность национальных стратегий безопасности» [1]. Соответствующие приоритетные направления в Стратегии научно-технического развития Российской Федерации включают в себя:
а) переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта;
б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии;
в) переход к персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровье/сбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных);
г) переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяй-
ству, разработку и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективную переработку сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания;
д) противодействие техногенным, биогенным, социокультурным угрозам, терроризму и идеологическому экстремизму, а также киберугрозам и иным источникам опасности для общества, экономики и государства;
е) связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики;
ж) возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий, социальных институтов на современном этапе глобального развития, в том числе применяя методы гуманитарных и социальных наук [1].
Как мы видим, инновационное развитие является ключевой задачей, стоящей перед Россией в современных условиях. В данной работе предпринята попытка обзора существующих методик оценки научно-технического потенциала, предложены показатели, характеризующие различные аспекты научно-технического потенциала и проведён анализ функциональных взаимосвязей между выбранными показателями инновационной активности регионов и различными показателями качества жизни и человеческого потенциала населения.
Методики оценки научно-
технического потенциала регионов
Для того, чтобы эффективно реализо-вывать государственную стратегию научно-технического развития, необходимы специальные методики для оценки эффективности уровня инновационного развития в стране. В настоящее время такие мето-
дики активно разрабатываются и за рубежом, и в нашей стране и единого мнения здесь нет, и, вероятно не может быть.
Проанализировав различные подходы к оценке инновационного потенциала стран, можно выделить следующие наиболее значительные, по мнению автора, методики. Среди зарубежных методик это, в первую очередь, методика Всемирного банка по расчёту интегрального индекса знаний. Данный интегральный индекс рассчитывается на основе объединения трёх частных индексов: индекса инновационной системы, индекса информационной инфраструктуры и индекса образования и человеческого потенциала. Для расчёта интегрального индекса используются 23 показателя, охватывающих различные сферы социально-экономической жизни страны. Среди этих показателей:
- инвестиции в образовательный капитал;
- количество выданных патентов;
- число организаций, выполняющих исследования и разработки в различных сферах;
- число организаций, использующих специальные программные средства и вебсайты;
- выпуск из аспирантуры и докторантуры;
- грамотность взрослого населения;
- численность образовательных учреждений и студентов;
- внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования и оборудование, и их удельный вес в объёме отгруженной продукции инновационно-активных организаций;
- инвестиции в образовательный капитал;
- численность персональных компьютеров и др.
Другой зарубежной методикой оценки научно-технического потенциала страны является американская методика комплексной оценки научно-технического потенциала страны, которая была предложена Технологическим институтом г. Атланта. Отличительной чертой данной методики является использование экспертных опросов на ряду со статистиче-
скими результатами. В основе методики лежит совокупность четырёх интегральных индексов: индекса социально-экономической инфраструктуры, индекса технологической инфраструктуры, индекса национальной ориентации и индекса продуктивности.
Япония предлагает свою методику интегральной оценки научно-технического потенциала. Расчёт индекса по японской методике строится на основе восьми показателей, которые характеризуют два аспекта развития научно-технического потенциала: его ресурсную составляющую и его результативную составляющую. Среди используемых в расчёте показателей:
- расходы на науку и инновации;
- объёмы экспорта инноваций и наукоёмкой продукции, торговли технологиями и добавленной стоимости в обрабатывающей промышленности;
- количество поданных и выданных патентов в стране и за рубежом;
- число ученых, занятых в сфере научно-технического развития и др.
И последней методикой, заслуживающей внимания с точки зрения автора, является голландская методика расчёта суммарного инновационного индекса. Данная методика была разработана Маастрихтским институтом экономических исследований в области инноваций и технологий. Она включает в себя три вида интегральных индексов, охватывающих мировой, региональный и секторальный уровни инновационной активности. Каждый вид индекса строится на основе своих показателей. Среди показателей для расчёта регионального индекса инновационной активности:
- подача заявок на высокотехнологичные патенты;
- общественные и частные расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы;
- занятость в сфере высокотехнологичных услуг и производстве технологий среднего и высокого уровня;
- население с высшим образованием;
- участие в непрерывном образовании;
- продажи инновационных продуктов, представленных на рынке;
- доли инновационных предприятий в промышленности и сфере услуг;
- а также затраты на инновации в этих областях и др.
Есть также большое количество отечественных учёных, которые занимались разработкой методик оценки научно-технического потенциала, в том числе, на региональном уровне. Среди них так исследователи, как Гусев А.Б. [2], Задум-кин К.А., Кондаков И.А. [3], Бортник И.М., Здунов А.А., Кадочников П.А., Михеева Н.Н., Сеченя Г.И., Сорокина А.В. [4], Кортков С.В. [5], Разуваев В.В. [6] и др.
Показатели научно-технического потенциала регионов
Для того, чтобы выделить показатели оценки научно-технического потенциала регионов России, автор попытался отыскать то общее и основное, что объединяет вышеперечисленные методики. Чтобы это сделать необходимо также, в первую очередь, определиться с сущностью исследуемых понятий.
Научно-технический потенциал региона можно определить как совокупность двух составляющих: накопленных в форме человеческого потенциала и финансового капитала инновационных возможностей региона, а также результирующих показателей, которые характеризуют инновационную эффективность. Таким образом, можно выделить две категории факторов научно-технического потенциала регионов: характеризующих инновационный потенциал, т.е. ресурсную составляющую, и характеризующих реализацию этого потенциала, т.е. результаты инновационной деятельности.
В соответствии с данным определением в результате анализа методик оценки научно-технического потенциала регионов, было предложено 8 показателей научно-технического потенциала с учётом ограничений данных официальной региональной статистики.
В категорию, характеризующую инновационный потенциал (ресурсная составляющая) регионов вошли следующие показатели:
1) затраты на технологические инновации (млн. руб.) (сокращённо «Затраты на инновации»);
2) внутренние затраты на научные исследования и разработки (млн. руб.) (сокращённо «Затраты на исследования»);
3) численность исследователей с учеными степенями (чел.) (сокращённо «Исследователи»);
4) число организаций, выполнявших научные исследования и разработки (ед.) (сокращённо «Организации»);
5) численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (чел.) (сокращённо «Персонал»).
В категорию факторов реализации инновационного потенциала регионов, характеризующих эффективность инновационной активности, вошли:
1) число созданных передовых производственных технологий (ед.) (сокращённо «Созданные технологии»);
2) число патентов на изобретения и полезные модели (ед.) (сокращённо «Патенты»);
3) число используемых передовых производственных технологий (ед.) (сокращённо «Используемые технологии»).
Воздействие качества жизни на научно-технический потенциал регионов
Целью исследования, результаты которого представлены в данной статье, был поиск функциональных взаимосвязей между ключевыми показателями качества жизни населения, с одной стороны, и выделенными факторами научно-технического потенциала регионов страны, с другой. В качестве предпосылки к данному исследованию выступило популярное мнение о том, что основная задача общества заключается в повышении качества жизни населения. Автор попытался ответить на вопрос, в какой степени качество жизни и человеческий потенциал в регионах России влияют на инновационную активность и какова региональная дифференциация степени связи между данными категориями. Если таковое влия-
ние существует, то фактически социально-экономические показатели качества жизни могут выступать в качестве рычагов воздействия на научно-технический потенциал регионов. Кроме того, целью исследования было ответить на вопрос, что более тесно связано с научно-техническим потенциалом страны - качество жизни или человеческий потенциал населения.
В число показателей качества жизни населения вошли следующие показатели, характеризующие уровень благосостояния населения, социального неравенства, трудовой занятости и распространённости профессионального обучения:
- среднедушевые денежные доходы в месяц в ценах 2008 года с учетом индекса стоимости жизни, руб. (сокращённо «Доходы»);
- численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (сокращённо «Бедность»);
- уровень безработицы населения по субъектам Российской Федерации, в среднем за год (сокращённо «Безработица»);
- коэффициент фондов (сокращённо «Коэф. фондов»);
- коэффициент Джини (сокращённо «Коэф. Джини»);
- численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалите-та, магистратуры, подготовки специалистов среднего звена на 10 тысяч человек населения (сокращённо «Число студентов»).
Исследование проводилось методом корреляционного анализа. Данные были отобраны и подготовлены из официальных источников региональной статистики за период с 2010 по 2017 года.
Результаты корреляционного исследования в общем по всем выбранным годам и всем регионам между показателями качества жизни и показателями по двум составляющим научно-технического потенциала, ресурсной и результирующей, представлены в Таблицах 1 и 2 соответственно.
Таблица 1. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «ресурсными» факторами научно-технического потенциала (в целом по всем регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)_
Факторы научно-технического потенциала, отражающие ресурсную состав-
Показатели качества жизни ляющую
Персонал Исследователи Затраты на исследования Затраты на инновации Организации
Доходы 0,36 0,34 0,35 0,39 0,36
Безработица -0,21 -0,18 -0,21 -0,34 -0,23
Бедность -0,25 -0,19 -0,24 -0,33 -0,26
Коэффициент фондов 0,51 0,49 0,45 0,46 0,52
Коэффициент Джини 0,44 0,42 0,39 0,43 0,45
Студенты 0,40 0,42 0,35 0,21 0,45
Источник: рассчитано автором по данным Росстата
Таблица 2. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «результирующими» факторами научно-технического потенциала (в целом по всем регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)_
Факторы, выступающие в качестве оценки результатов инновационной
Показатели качества жизни деятельности
Созданные тех- Используемые техноло- Патенты
нологии гии
Доходы 0,38 0,41 0,38
Безработица -0,38 -0,36 -0,20
Бедность -0,36 -0,40 -0,22
Коэффициент фондов 0,49 0,45 0,52
Коэффициент Джини 0,44 0,42 0,44
Студенты 0,40 0,25 0,43
Источник: рассчитано автором по данным Росстата
Как видно из таблиц, в целом можно говорить о средней степени корреляционной взаимосвязи между показателями научно-технического потенциала и рассматриваемыми показателями качества жизни. Данная связь является отрицательной с показателями «Безработицы» и «Бедности», и положительной со всеми остальными показателями качества жизни.
Данные результаты, конечно, являются очень общими, требующими более детального регионального анализа.
В таблицах 3 и 4 представлены результаты средних по регионам значений коэффициента корреляции за исследуемый период времени.
Таблица 3. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «ресурсными» факторами научно-технического потенциала (в среднем по регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)_
Факторы научно-технического потенциала, отражающие ресурсную состав-
Показатели качества жизни ляющую
Персонал Исследователи Затраты на исследования Затраты на инновации Организации
Доходы 0,05 0,18 0,36 0,24 -0,02
Безработица 0,00 -0,22 -0,50 -0,31 -0,13
Бедность 0,08 0,10 -0,09 -0,07 0,19
Коэффициент фондов -0,03 -0,12 -0,33 -0,09 -0,42
Коэффициент Джини -0,03 -0,12 -0,34 -0,09 -0,41
Студенты -0,03 -0,25 -0,74 -0,28 -0,48
Источник: рассчитано автором по данным Росстата
Таблица 4. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «результирующими» факторами научно-технического потенциала (в среднем по регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)_
Факторы, выступающие в качестве оценки результатов инновационной
Показатели качества жизни деятельности
Созданные тех- Используемые техноло- Патенты
нологии гии
Доходы 0,14 -0,03 0,19
Безработица -0,15 -0,13 -0,10
Бедность -0,10 0,10 -0,11
Коэффициент фондов -0,10 -0,31 -0,06
Коэффициент Джини -0,08 -0,29 -0,06
Студенты -0,23 -0,48 -0,09
Источник: рассчитано автором по данным Росстата
Эти данные, по мнению автора, отражают более реальную картину происходящего. Так, среди статистически значимых результатов можно выделить:
1) среднюю по силе положительную взаимосвязь между «Доходами» и «Затратами на исследования» (средний коэффициент 0,36), «Затратами на инновации» (средний коэффициент 0,24), «Патентами» (средний коэффициент 0,19);
2) среднюю по силе отрицательную взаимосвязь между «Безработицей» и «Затратами на исследования» (средний коэффициент -0,5), «Затратами на инновации» (средний коэффициент -0,31), «Исследователями» (средний коэффициент -0,22);
3) негативную взаимосвязь между неравенством и «Затратами на исследования», «Затратами на инновации», «Организации» и «Используемые технологии»;
4) отрицательную взаимосвязь между «Студентами» и большинством показателей научно-технического потенциала страны. Данные результаты сложно однозначно интерпретировать. По мнению автора такие коэффициенты могут быть вызваны влиянием некого третьего показателя, через который они связаны.
Заключение. Исследуемые показатели качества жизни оказались в наиболее тес-
Библиографический список
1. Указ Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации». - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://kremlin.rU/acts/bank/41449/page/1 (дата обращения: 22.10.2020).
2. Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России и выработка рекомендаций по стимулированию инновационной активности субъектов Российской Федерации // Наука. Инновации. Образование. - 2009. - №8. - С. 158-173.
ной корреляционной связи с факторами научно-технического потенциала, отражающими ресурсную составляющую. Наиболее сильная связь была обнаружена между показателем безработицы и такими факторами научно-технического потенциала, как затраты на научные исследования, затраты на технологические инновации и число исследователей. Проверка корреляционной связи по отдельным регионам между показателями среднедушевых доходов населения и научно-техническим потенциалом регионов показало в целом близкую к нулю зависимость в большинстве регионов. Исключение составила взаимосвязь доходов с внутренними затратами на научные исследования и разработки (средний коэффициент по всем регионам 0,36) и затратами на технологические инновации (средний коэффициент по всем регионам 0,24).
Вообще из всех факторов научно-технического потенциала регионов наиболее чувствительными к показателям качества жизни оказались именно два эти показателя: затраты на научные исследования и затраты на технологические инновации.
3. Задумкин К.А., Кондаков И.А. Методика сравнительной оценки научно-технического потенциала региона // Экономические и социальные перемены: факты, тренды, прогноз. - 2010. - №4 (12). - С. 86-100.
4. Бортник И.М., Сеченя Г.И., Михеева Н.Н., Здунов А.А., Кадочников П.А., Сорокина А.В. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. - 2012. - №9 (167). - С. 48-61.
5. Кортов С.В. Анализ региональных инновационных процессов на базе эволюционной модели // Журнал экономической теории Института экономики УрО РАН. - 2014. - № 1. -С. 104-122.
6. Разуваев В.В. Методика оценки научно-технического потенциала регионов Российской Федерации // Вестник ПГУ. Серия: Экономика. - 2012. - №3.
INFLUENCE OF THE QUALITY OF LIFE ON THE SCIENTIFIC AND TECHNICAL
POTENTIAL OF REGIONS
A.A. Fedotov, Candidate of Economic Sciences, Senior Researcher Institute of Socio-Economic Problems of Population FCTAS RAS (Russia, Moscow)
Abstract. The scientific and technical potential of the regions is the most important socioeconomic category, without the development of which the prosperous existence of the country in conditions of high international competition is impossible. The article provides a brief overview of the main methods for measuring scientific and technical potential at the regional level. Based on the analysis results, 8 indicators were identified that characterize the resource and productive components of the scientific and technical potential of the regions. Further, a correlation study was carried out in order to find out the closeness of the relationship between the indicators of the quality of life and the scientific and technical potential of the regions. As factors of the quality of life, 6 indicators were selected that characterize the welfare of the population, the degree of socio-economic inequality, the level of employment and the number of students. The research results revealed some functional relationships between the studied categories. The strongest was the negative correlation between unemployment and the resource factors of scientific and technical potential, in particular, the monetary costs of research and technological innovation, as well as the number of researchers. The greatest correlation dependence on the quality of life indicators, as expected, was shown by such factors of the scientific and technical potential of the regions as the cost of research and the cost of innovation.
Keywords: scientific and technical potential, quality of life, human potential, correlation, region.
