CC BY
14
УДК 338.1
Крылов С.Н., Кондратьева О.Ю.
ФГБОУВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского» Саратов, Россия
ВЛИЯНИЕ КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА РЕЙТИНГ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы инновационного развития в разрезе федеральных округов. Рассматривается гипотеза, что учет кадастровой информации, способен служить еще одним индикатором при формировании рейтинга инновационного развития регионов, исследуется связь между отдельными индикаторами существующих рейтингов и структурой земельного фонда.
Ключевые слова. Инновации, рейтинг, инновационное развитие, кадастровая информация
Для оценки инвестиционной привлекательности регионов в настоящее время используются различные рейтинги, в частности рейтинги связанные с уровнем инновационного развития. Однако ни один из них не учитывает использование земельных ресурсов в регионе, в частности распределение земельных ресурсов по различным категориям. В данном исследовании мы ответим на вопрос: связаны ли различные показатели инновационного развития и распределение земельных ресурсов по категориям.
Инновационная деятельность по определению - выполнение работ и (или) оказание услуг, направленных на:
- создание и организацию производства принципиально новой или с новыми потребительскими свойствами продукции (товаров, работ, услуг);
- создание новых или модернизацию существующих способов (технологий) производства продукции, распространения и использования указанной продукции;
Субъектами инновационной деятельности являются юридические лица независимо от их организационно-правовой формы и формы собственности, индивидуальные предприниматели и физические лица, осуществляющие инновационную деятельность.
Теоретически, инновации (нововведения) являются неиссякаемым источником экономического роста на базе новых знаний. Но новые знания становятся источником роста только тогда, когда с их помощью достигается конкурентоспособность производимой продукции.
Нами проведён анализ структуры земельного фонда а также различных показателей по федеральным округам с 2005 по 2016 годы (объектам пространственного развития РФ), которые были созданы по аналогии с экономическими районами.
Показатели по Северо-Кавказскому ФО до 2009 года сформированы суммированием показателей субъектов РФ, на территории которых данный ФО был впоследствии образован, показатели Южного ФО до 2009 года были соответствующим образом скорректированы, чтобы избежать двойного учета.
Распределение земельных ресурсов по данным Росреестра в федеральных округах представлено в сводной таблице 1. Для разных федеральных округов характерен разный уровень ВВП, разный уровень жизни и разное распределение земель по различным категориям. Однако, показано, что с 2005 по 2016 для всех федеральных округов кроме Южного ФО и Северо-Кавказского ФО характерно уменьшение количества сельскохозяйственных земель и увеличения количества земель промышленности и иного назначения. Для целей исследования был сформулирован собственный показатель инновационного развития, а затем применен для федеральных округов.
Изначально, было рассмотрено несколько вариантов существующих индикаторов, например рейтинги, предложенные Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (далее НИУ ВШЭ) или Ассоциацией инновационных регионов России (далее - АИРР). В этих двух организациях было проведено фундаментальное исследование состояния инновационной деятельности в России. Так, разработанный АИРР рейтинг учитывает 23 показателя (с 2016 — 29) и представлен для некоторых субъектов РФ на рис. 1 ниже:
50
2014 2015 2016
Рис. 1. Рейтинг регионов от АИРР, черная колонка — Московская область, серая колонка — Ленинградская область, колонка с горизонтальной штриховкой — Саратовская область, колонка с вертикальной штриховкой — Самарская область, белая колонка — республика
Татарстан
Таблица 1. Распределение земельных ресурсов в федеральных
округах РФ.
ЦФО СЗФО ЮФО СКФО ПФО
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
2005 60,97% 7,04% 1,89% 20,95% 0,96% 3,90% 78,06% 3,61% 3,62% 78,77% 4,00% 0,97% 57,43% 3,96% 1,25%
2006 61,06% 7,06% 1,90% 20,97% 0,96% 3,90% 78,20% 3,61% 3,61% 78,75% 4,01% 0,98% 57,43% 3,97% 1,25%
2007 61,07% 7,14% 1,91% 20,91% 0,96% 3,91% 78,30% 3,64% 3,61% 79,35% 4,02% 1,02% 57,46% 3,99% 1,25%
2008 60,91% 7,19% 1,91% 20,38% 0,96% 3,91% 78,47% 3,66% 3,63% 79,35% 4,06% 1,02% 57,40% 4,03% 1,25%
2009 59,55% 7,23% 1,93% 20,30% 0,96% 3,91% 78,51% 3,68% 3,63% 79,30% 4,07% 1,04% 56,99% 4,06% 1,25%
2010 54,01% 7,27% 1,93% 20,28% 0,96% 3,91% 78,54% 3,70% 3,64% 79,29% 4,07% 1,04% 56,67% 4,07% 1,26%
2011 54,10% 7,30% 1,94% 20,27% 0,97% 3,91% 78,55% 3,71% 3,64% 79,29% 4,07% 1,05% 56,24% 4,09% 1,26%
2012 54,17% 7,51% 1,95% 20,27% 0,97% 3,92% 78,44% 3,71% 3,65% 79,23% 4,12% 1,05% 56,08% 4,12% 1,27%
2013 54,21% 7,55% 1,95% 20,24% 0,98% 3,92% 78,47% 3,73% 3,65% 79,20% 4,12% 1,06% 55,72% 4,12% 1,27%
2014 54,10% 7,57% 1,96% 20,24% 0,98% 3,92% 78,86% 3,76% 3,66% 79,62% 4,13% 1,06% 55,57% 4,13% 1,28%
2015 53,85% 7,56% 1,97% 18,62% 0,98% 3,93% 78,84% 3,78% 3,66% 79,46% 4,13% 1,07% 55,52% 4,14% 1,28%
2016 53,79% 7,58% 1,98% 18,61% 0,98% 3,93% 82,32% 4,45% 3,83% 79,46% 4,13% 1,07% 55,41% 4,16% 1,30%
УФО СФО ДВФО
1 2 3 1 2 3 1 2 3
2005 27,24% 1,38% 0,57% 19,60% 0,51% 0,61% 11,40% 0,24% 0,28%
2006 27,24% 1,38% 0,57% 19,72% 0,51% 0,61% 11,45% 0,24% 0,28%
2007 27,24% 1,38% 0,58% 19,75% 0,51% 0,61% 11,51% 0,24% 0,27%
2008 27,27% 1,38% 0,59% 19,75% 0,51% 0,61% 11,51% 0,24% 0,27%
2009 27,26% 1,40% 0,60% 19,62% 0,52% 0,61% 11,49% 0,24% 0,27%
2010 27,24% 1,41% 0,61% 19,09% 0,52% 0,61% 11,50% 0,24% 0,27%
2011 27,22% 1,44% 0,61% 18,84% 0,52% 0,62% 11,07% 0,24% 0,27%
2012 27,22% 1,45% 0,62% 18,84% 0,52% 0,62% 10,64% 0,25% 0,27%
2013 27,22% 1,45% 0,63% 18,97% 0,53% 0,62% 10,64% 0,25% 0,28%
2014 27,21% 1,45% 0,72% 18,80% 0,53% 0,62% 10,64% 0,25% 0,28%
2015 27,21% 1,45% 0,74% 18,74% 0,53% 0,63% 10,64% 0,25% 0,28%
2016 27,20% 1,46% 0,75% 18,73% 0,53% 0,63% 10,65% 0,25% 0,28%
1- Земли сельскохозяйственного назначения; 2- Земли населенных пунктов; 3- Земли промышленности и иного назначения.
Республика Татарстан занимает третью строчку в рейтинге на протяжении последних 3 лет, разделяя верхние строчки рейтинга вместе с Москвой и Санкт-Петербургом (на графике не показаны), Самарская область переместилась с 15 на 10 место, в то время как остальные представленные на графике регионы демонстрируют ухудшения уровня инновационного развития.
Согласно информации на официальном сайте, основу данного рейтинга формируют показатели по 4 категориям:
- Научные исследования и разработки,
- Инновационная деятельность,
научный журнал
- Социально-экономические условия инновационной деятельности,
- Инновационная активность региона.
Разработанный в НИУ ВШЭ рейтинг состоит из 37 показателей, также разделенным по 4 категориям:
- Социально-экономические условия инновационной деятельности,
- Научно-технический потенциал,
- Инновационная деятельность,
- Качество инновационной политики.
В открытом доступе по рейтингу от АИРР имеются данные лишь за 2014-2016 гг., что не позволяет использовать его в рамках данного исследования: проанализировать такие короткие ряды с целью поиска связей не представляется возможным . Аналогичная ситуация наблюдается и для рейтинга от НИУ ВШЭ: в открытом доступе имеются данные не ранее 2012 г.
Так как в открытом доступе не представлена полная информация о методике подсчета данных рейтингов по регионам, то подсчитать их за предыдущие годы самостоятельно не представляется возможным. Кроме того, представленные рейтинги составляются по отдельным субъектам РФ и пересчитать их для федеральных округов также невозможно. Тем не менее, так как участвующие в формировании данных рейтингов показатели известны, а большинство из них доступны в открытых источниках, то нами был сформирован собственный рейтинг, собственный интегральный показатель для федеральных округов за 2005 — 2016 гг., который учитывает некоторые из отдельных показателей существующих рейтингов (далее показано цифрами 1- 7):
Научные исследования и разработки:
- Численность студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования по отношению к численности населения,
- Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, тыс. чел,
- Коэффициент изобретательской активности,
- Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах от ВРП,
Инновационная деятельность и уровень развития информационного общества:
- Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций,
Социально-экономические условия инновационной деятельности:
- Степень износа основных фондов,
- Удельный вес занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных (высокого уровня) видах деятельности в общей численности занятых в экономике региона.
Для выявления связи между данными факторами подсчитаем матрицу корреляций. Необходимо отметить, что в общем случае нулевое или близкое к 0 значение коэффициента корреляции еще не означает отсутствие связи между временными рядами. В таком случае может иметь место связь более сложной структуры, поэтому может потребоваться применение других, более сложных методов, например причинности по Грейнджеру, как было показано, например в [5]. Однако в рамках данного исследования, для простоты, будем считать нулевое или близкое к 0 значение признаком отсутствия связи.
Пример матрицы корреляций (для Приволжского ФО) представлен в табл. 2 ниже.
Таблица 2. Матрица корреляции на примере ПФО.
Фактор 1 Фактор 2 Фактор 3 Фактор 4 Фактор 5 Фактор 6 Фактор 7 Кадастр
Фактор 1 1
Фактор 2 0,6112 1
Фактор 3 0,0372 0,5299 1
Фактор 4 -0,6493 -0,5511 -0,1848 1
Фактор 5 0,4277 0,5662 0,4604 -0,5848 1
Фактор 6 -0,7420 -0,6849 -0,2618 0,7111 -0,3475 1
Фактор 7 -0,8562 -0,4140 0,3471 0,5502 -0,3003 0,6034 1
Кадастр. -0,7924 -0,8818 -0,4256 0,6902 -0,5871 0,9218 0,6645 1
Показано, что для Приволжского ФО существует сильная зависимость между долей земель промышленности и иного назначения и такими показателями инновационного развития как (далее перечисление в порядке убывания модуля коэффициента корреляции): степенью износа основных фондов (фактор 6), численностью персонала, занятого научными исследованиями и разработками, нормированное на число населения региона (фактор 2). Зависимость между кадастровой информацией и другими факторами отличается в меньшую сторону и не достигает по модулю значения в 0.85 или 0.9.
Подобная зависимость характерна между этими факторами и кадастровой информацией и для большинства других федеральных округов (матрицы не приведены). Для некоторых федеральных округов наблюдается сильная зависимость между кадастровой информацией и фактором внутренних затрат на исследования и разработки в процентах от ВРП (фактор 4), например для СЗФО, УФО или СФО, где коэффициент корреляции превышает 0.85.
Таким образом, исследовав корреляционные матрицы между показателями инновационного развития и кадастровой информацией, была выявлена сильная связь для отдельных показателей. Классификация регионов России по структуре связи, а также определение направления
этой связи (с применением более сложных методик) — направления для дальнейшего исследования.
Библиографический список
1. Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр).
2. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). «Регионы России. Социально-экономические показатели».
3. «Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 5» / Г.И. Абдрахманова, П.Д. Бахтин, Л.М. Гохберг и др.; под ред. Л.М. Гохберга; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.:НИУ ВШЭ, 2017. - 260 с.
4. Ассоциация инновационных регионов России. Рейтинг инновационных регионов России [электр. ресурс] (URL: http://www.i-regions.org/regions/proekty/rejting-innovatsionnogo-razvitiya дата обращения: 05.12.2017)
5. Крылов С. Н., Смирнов Д. А., Осипов Г. В., Безручко Б. П. // Письма в ЖТФ Т. 41 №11 (2015) С. 94.
