CC BY
49
УДК 528.2:528.4
ВОЗМОЖНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО СДВИГА НА ВОСТОК РОССИИ
Галина Афанасьевна Унтура
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, Новосибирский государственный исследовательский университет, 630108, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, доктор экономических наук, профессор кафедры экономического управления НГУ, тел. (383)330-15-97, e-mail: [email protected]
Цель доклада показать правомерность выдвижения и подтверждения гипотезы о том, что ресурсные и институциональные условия для поддержки инновационного развития регионов, как это было предусмотрено в инновационной Стратегии России, потенциально смогли повлиять на рост ВРП и создать предпосылки для начала инновационного сдвига на восток страны. Авторы используют комплексный подход, сочетающий факторный и регрессионный анализ для выявления наиболее существенные факторов инновационной деятельности, обеспечивших вклад в рост ВРП. Показано реальное влияние затрат на технологические инновации на прирост ВРП инновационных регионов России.
Ключевые слова: инвестиции, наука, инновации, типология регионов.
POSSIBILITIES OF INNOVATIVE SHIFT TO THE EAST OF RUSSIA
Galina A. Untura
Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS , Novosibirsk State University Research, 630108 , Russia , Novosibirsk., Lavrentiev, 17, doctor of economic sciences, professor of economic - management NSU, tel. (383)330-15-97, e-mail: [email protected]
The aim of report is to show the validity of the nomination and confirmation of the hypothesis that resource and institutional conditions to support innovative development of regions, as envisaged in the innovation strategy of Russia. They could potentially affect the GRP growth and create conditions for the start of an innovative shift to the east of the country. The authors use an integrated approach, combining factor and regression analysis to identify the most important factors of innovation, have contributed to the growth of GRP. Author's calculations show that the the expenditure of technological innovations have a positive effect on the growth of GRP of innovative regions of Russia.
Key words: investment, science, innovation, typology of regions.
В настоящее время за рубежом и в России развиваются три наиболее важных направления исследований, в которых, на наш взгляд, описываются методы расчета количественных оценок влияния инновационных факторов на экономический рост регионов [1-10]. Вместе с тем существует много предметных областей экономической географии: построение типологий и т.д., в которых также рассматриваются связи пространственного размещения НИОКР и технологических инноваций с экономическим ростом [11]. Однако, несмотря на обилие таких публикаций, излагаемые в них результаты носят во многом характер
«кейс-стадии», что затрудняет возможности их сопоставления по странам с разной организацией науки и инноваций, в том числе с Россией. Поэтому далее мы их не рассматриваем.
Ранее нами был выполнен ряд исследований не тему ресурсного обеспечения науки и инноваций, в том числе и в регионах [12-18]. Кроме того нам известны работы, демонстрирующие метод расчета оценок вклада человеческого капитала и инноваций в экономический рост на макроуровне. Влад оценен путем расчета производственных функций для страны в целом такими исследователями как Бараков В., Неустроев Д., Корицкий А. и др.. Наиболее полно обобщены исследования по оценке состояния региональных инновационных систем, в том числе и с применением количественных методов [11, 19], а также типологий регионов РФ по уровню инновационного развития [20] .
Имеются и работы, в которых методами регрессионного анализа исследовались связи затрат на НИОКР с экономическим ростом регионов [21 и др.]. Однако нам не известны результаты эмпирического анализа, в которых бы одновременно использовались методы факторного и регрессионного анализа для оценки вклада инновационных факторов в экономический рост на базе данных микропанелей регионов РФ для конкретного временного периода, связанного с реализацией стратегического развития инновационных территорий, в том числе и на востоке страны.
Опыт стран Европы и США показал, что действия Правительств в отношении стратегического развития отдельных регионов касаются ассимиляции знаний, НИОКР, применения новых технологий для экономического роста. Уровень инновационного развития России существенно уступает развитым странам [22-25]. Правительство РФ также планирует его повысить. Это будет сделано за счет развития территорий с высоким уровнем научно-образовательного потенциала, создания кластеров, поддержки наукоградов, что предусмотрено в ряде стратегических документов, разработанных правительством страны и администрациями регионов [26-28].
Россия - федеративное государство (РФ). Статистика науки и инноваций по отдельным административным образованиям РФ обобщается на федеральном уровне, что позволяет показать существенную неоднородность уровня инновационного развития отдельных регионов России по основным индикаторам ресурсной обеспеченности (рис. 1). Приведем подготовленные нами диаграммы по рангам значений показателей, где ранг 1 означает наилучшее значение показателя (рис. 2, 3).
Регионы России являются крайне неоднородными по уровню социально -экономического и инновационного развития. Это определяется историческим и политическим контекстом распределения ресурсов на науку и инновации по административным образованиям. В настоящий момент можно выделить несколько регионов России в качестве лидеров по производству знаний, а также лидеров по использованию знаний. К совокупности регионов, производящих и одновременно использующих знания, можно отнести лишь столичные регионы и ряд крупных городов. Регионы лидеры, занимающие высокие позиции,
отмечены в диаграммах, где ранг 1 соответствует лучшему значению соответствующего показателя. В группу лучших регионов по ресурсной обеспеченности вошли субъекты РФ, преимущественно из европейской части страны (см. рис. 1-3), хотя бесспорными лидерами восточной части страны являются Новосибирская и Томская области и Красноярский край.
Рис 1. Ранги регионов России по показателю «численность занятых в исследованиях разработках» в 2012 году
Рис. 2. Ранги регионов России по показателю внутренние затраты на исследования и разработки в 2012 году
Рис. 3. Ранги регионов России по показателю «затраты на технологические инновации» в 2012 году
Авторы ранее делали обзор различных типологий регионов РФ с учетом показателей научной и инновационной деятельности [20, 29]. Кроме того на основе факторного и кластерного анализов были выявлены несколько типов регионов [14], сопоставлен уровень их экономического и инновационного развития.
Региональная дифференциация инновационной деятельности представлена в табл. 1. Отдельные показатели были рассчитаны для конкретного значения в 2000-2011 гг., а именно: занятость научных кадров на 100 работающих в экономике, внутренние затраты на исследования и разработки в ВРП (%), расходы технологические инновации в ВРП (%), доля инновационной продукции и услуг в общем объеме производства (%). Это гораздо выше в абсолютных значениях параметров. Например, если разница между максимальным и минимальным значением ВРП составляет около 400 раз, то аналогичный показатель для научных сотрудников различается в 800 раз, затраты на финансирование науки в 6000 раз. Тем не менее, инновационная деятельность регионов отличается примерно в 40-50 раз. Это, на наш взгляд, свидетельствует о перетоке знаний и инноваций между регионами. Наиболее развитый инновационный потенциал накоплен в регионах, отнесенных к типу 1 [20], где внутренние текущие затраты на исследования и разработки в 2 раза выше, чем средние показатели по России. Затраты на технологические инновации сравнимы для регионов 1 типа и 2 типа, но они более чем в 2 раза выше, чем для регионов 3 типа и 4 типа.
Таблица 1
Региональные различия в затратах и результатах инновационной деятельности в различных типах российских регионов в 2011 г.
Тип регионов Персонал, занятый в исследованиях и заработках в расчете на 100 занятых в экономике Внутренние затраты на исследования и разработки, % ВРП Расходы на технологические инновации, % ВРП Доля инновационных товаров и услуг в общем выпуске, %
Российская федерация 1,09 1,35 1,62 6,3
Тип 11 1,3 1,66 2,11 6,4
Тип 2 0,74 1,13 2,04 7,55
Тип 3 0,26 0,26 0,97 6,98
Тип 4 0,22 0,3 0,9 4,12
Источник: Рассчитано для 2011 г. по данным «Регионы России». М.: Росстат. 2013., использована типология ИЭ РАН и опубликованная в источнике [20 с. 151].
1 Тип 1 (наиболее развитый инновационный потенциал) — Инновационные регионы преимущественно Европейской части РФ: Владимирская область, Калужская область, Московская область, Рязанская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, г. Москва, Калининградская область, Ленинградская область, Новгородская область, г. Санкт-Петербург, Ростовская область, Нижегородская область, Челябинская область, Омская область.
Тип 2 (развитый инновационный потенциал) — Инновационные регионы Поволжья и Сибири: Воронежская область, Республика Башкортостан, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Кировская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область, Свердловская область, Красноярский край, Новосибирская область, Томская область, Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Магаданская область.
Тип 3 (инновационный потенциал добывающих регионов ): Краснодарский край, Волгоградская область, Оренбургская область, Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ — Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ, Иркутская область, Кемеровская область, Республика Саха (Якутия), Сахалинская область.
Тип 4 (низкий инновационный потенциал): Республика Адыгея, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия — Алания, Ставропольский край, Астраханская область, Республика Марий Эл, Курганская область, Республика Алтай, Республика Бурятия, Алтайский край, Забайкальский край, Амурская область, Еврейская автономная область, Белгородская область, Ивановская область, Костромская область, Курская область, Орловская область, Смоленская область, Вологодская область, Псковская область.
Не принадлежат ни одному типу: Чукотский автономный округ, Республика Калмыкия, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Чеченская Республика
Показатели инновационной деятельности выше, чем в среднем по России в тех типах районов, где много крупных предприятий, то есть, характерны для регионов 2 и 3 типов. В общем случае все эти параметры значительно меньше, чем в развитых странах Европы.
Динамика показателей ресурсов на развитие науки и инновационных технологий показаны в табл. 2. Можно заметить, что регионы, относимые к типу 2, т.е. инновационные регионы Поволжья и Сибири постепенно догоняют развитые инновационные регионы европейской части (тип 1) по вышеуказанным показателям. Это может служить основание для проверки гипотезы о том, что происходит некоторый сдвиг инновационной деятельности на восток страны. Он проистекает благодаря переносу знаний, в том числе и в материализованной форме, из развитых инновационных центров столичных регионов и центров, сформированных на востоке страны за последние 50 лет, на периферию.
Таблица 2
Динамика индикаторов ресурсов на развитие науки и технологических инноваций в регионах с различным уровнем инновационного развития
Тип регионов 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Внутренние затраты на исследования и разработки, % ВРП
Российская Федерация 1,23 1,24 1,26 1,2 1,34 1,53 1,35
Тип 1 2,14 2,11 2,11 1,96 2,46 2,23 1,66
Тип 2 0,95 1,01 0,97 0,93 1,1 1,02 1,13
Тип 3 0,17 0,19 0,25 0,24 0,26 0,26 0,26
Тип 4 0,26 0,33 0,34 0,3 0,31 0,29 0,3
Расходы на технологические инновации, % ВРП
Российская Федерация 0,79 0,94 0,79 0,9 1,16 1,07 1,62
Тип 1 0,66 0,83 0,67 0,69 1,09 1,03 2,11
Тип 2 0,97 1,51 1,38 1,59 1,27 1,22 2,04
Тип 3 1,25 0,75 0,74 0,77 1,58 1,25 0,97
Тип 4 0,78 0,68 0,63 0,58 0,63 0,7 0,9
Источник: Рассчитано по «Регионы России». М.: Росстат. 2013. Мы использовали типологию регионов, предложенную в ИЭ РАН и опубликованную в источнике [20, с.151-152] для продления ряда расчетов до 2011 г.
Однако в рамках данной статьи основной интерес автора касался оценки влияния отдельных инновационных факторов, особенно ресурсного характера на экономический рост регионов, т.е. мы изучали последствия использования затрат на науку и технологические инновации в регионах, намеченных в Стра-
тегии для экономического развития России. Рассматривался первый этап реализации Стратегии инновационного развития России до 2020, на котором предусматривалась поддержка территорий инновационного развития, в том числе и на востоке страны [26-28, 30-31].
Методология (концепция) статьи такая же, как в подходе Родригеса-Позе [32], который использовал эконометрическую модель для оценки влияния факторов инновационного развития в регионах на рост ВРП стран Европы. Однако автор статьи сознательно не будет в расчетах использовать показатель ВРП на душу населения, так как отдельные территории России крайне неравномерно заселены, что может существенно исказить информацию о вновь добавленной стоимости. Однако нами проводились расчеты и для случая ВРП на душу населения. Содержательные выводы в обоих случаях получились аналогичными.
Родригез -Позе, (выполнил эмпирический анализ для 6 регионов Европы, для которых существовала статистика о состоянии инновационного развития на уровне регионов). В нашей работе базу данных составили микропанели, которые включали данные официальной статистики по 83 регионам РФ с разным уровнем инновационного развития за 5 лет.
Примененные методы позволяют судить о достоверности полученных оценок. Автор использовал факторный анализ, который выявил наиболее значимые факторы, на основе показателей из базы данных федеральной статистики науки и инноваций для РФ, а затем на их основе были построены уравнения панельной регрессии для регионов РФ. Получена оценка продуктивности вложения затрат в науку и инновации в целом для России по разным спецификациям модели (табл. 3), что свидетельствует, на наш взгляд о достоверности полученного результата.
Расчетами подтверждена оценка положительного эффекта от затрат на науку и технологические инновации на рост ВРП в России, что позволяет считать, что инновационное развитие в России может поддерживаться финансированием науки и инноваций в регионах - лидерах с последующим применением результатов НИОКР и технологии в других регионах. Схожие тенденции наблюдаются и в ряде европейских стран, в которых отмечается неоднородность инновационного развития территорий внутри страны [23, 33]. Наши выводы сопоставлены с результатами зарубежных исследователей, подтвердивших подобными методами продуктивность вложений в НИОКР и инновации для экономического роста ряда европейских стран. В частности, Родригеса-Позе, который использовал аналогичные приемы, работая с базой данный шести стран, в которой содержалась статистика по регионам. Мы оценивали влияние, прежде всего ресурсных факторов на ВРП. В уравнениях панельной регрессии2 независимыми переменными являются затраты на науку и технологические иннова-
2 Более подробно вид уравнений и их спецификация изложены в научном отчете ИЭ ОПП СОРАН по программе Президиума РАН № 35 за 2014 г., выполнено под научным руководством автора.
ции в субъектах РФ, а зависимой переменной ВРП для периода 2007-2011 гг. [33], т.е. «микропанель» включает годы ретроспективы первого этапа реализации Стратегии. Автор использовал не «обычную», а панельную регрессию, т.е. в расчетах использовались данные по 83 регионам за 5 лет, т.е. более 400 наблюдений, что считается в классических учебниках по панельной регрессии вполне корректной базой данных для расчетов коэффициентов уравнения ре-
-5
грессии с фиксированными эффектами .
Полученные нами оценки свидетельствуют, что, затраты на технологические инновации оказались более значимым факторами для экономического роста по сравнению с остальными регрессорами (табл. 3).
Таблица 3
Панельная регрессия с фиксированными эффектами, зависимая переменная ВРП, 80 регионов РФ, 2007-2011 гг.4
Независимые переменные Уравнение 1 Число наблюдений=400 Уравнение 2 Число наблюдений=400
Число созданных передовых технологий 5385.39** (1899.62) 5272.58*** (1892.63)
Затраты на технологические инновации 10.72*** (2.45) 10.72*** (2.54)
Число выданных патентов на изобретения 45.71 (36.74) 53.61 (46.76)
Объем инновационных товаров, работ, услуг 1.08*** (0.27) 1.01*** (0.25)
Объем инвестиций в основной капитал 1.48*** (0.37) 1 41*** (0.36)
Константа 561284.00*** (135712.20) 554393.40*** (143407.50)
Тест Фишера на значимость коэффициентов нулю коэффициентов регрессии Б(15,79)=122.85 [0.0000] Б(19,79)=162.42 [0.0000]
Я2 0.7926 0.8003
Для спецификации эмпирической модели предложены два вида уравнений для того, чтобы показать, что они выявляют схожие результаты эмпирического анализа. На наш взгляд, в табл. 3 видно, что статистические значимые факторы уравнения 1 и 2 практически совпадают несмотря на некоторое несущественное расхождение количественных оценок.
3 ВаИа^, 2009, рр.251.
4 Расчеты выполнены совместно с Каневой М. А., к.э.н., н.с. ИЭОПП СО РАН.
Выводы
Внутренние затраты на науку и затраты на технологические инновации, т.е. расходы на получение знаний остаются достаточно локализованными в развитых регионах РФ, но при этом создают мультипликативный эффект для страны в целом и развивают периферию. Затраты на технологические инновации в регионах характеризуют возможности использования знаний с учетом отраслевой специфики размещения производств. Они «материализованы» в технике, технологиях, сопровождаются затратами на подготовку кадров, проведение маркетинговых исследований и т.д. [34]. Дискуссионным вопросом являлось, стоит ли наращивать затраты на науку и инновации в регионах особенно периферийных? Результаты наших расчетов показали, что это экономически оправдано для страны в целом. Возможности инновационного сдвига на Восток России в динамике подтверждаются.
Работы НИОКР, финансируемые из бюджетов и по договорам с предприятиями могут быть использованы (тиражированы) в перетоках знаний и технологий между регионами. Но этот вопрос требует дополнительного изучения и поэтому не детализирован в статье.
Продолжение исследование предполагает расширение учета социальных факторов и учета институциональных условий поддержки инвестиционной и инновационной деятельности в регионах России.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Asheim, B. T. &A. Isaksen. (2002). Regional Innovation Systems: The Integration of Local 'Sticky' and Global 'Ubiquitous" Knowledge/Journal of Technology Transfer, 27 (1): 77-86.
2. Audretsch, D. B.& M. P. Feldman. (2004).Knowledge Spillovers and Geography of Inno-vation?// In Handbook of Regional and Urban Economics, Volume 4, Cities and Geography, edited by J. V. Henderson and J.-F. Thisse, Amsterdam: Elsevier B.V. 2713-2739.
3. Cooke, P., Gomez Uranga, M., & Etxebarria, G. (1997). Regional Innovation Systems: Institutional and Organizational Dimensions// Research Policy, 26 (4-5): 475-491.
4. Florida, R. (1995). Toward the Learning Region//Futures 27(5): 527-536.
5. Erickson R (1994) Technology,industrial restructuring, and regional development. Growth and Change 25: pp.353-379.
6. Jaffe A. B. (1986). "Technological Opportunity and Spillovers of R&D: Evidence from Firms' Patents, Profit and Market Share" //American Economic Review, 76: 984-1001.
7. Lundvall, B. A. (1985). Product Innovation and User-Producer Interaction. Aalborg: Aalborg Universitetsforlag, P. 1-40.
8. Lychagin S. et al. (2010). "Spillovers in Space: Does Geography Matter", NBER Working Paper, No. 16 188, National Bureau of Economic Research, Inc. Cambridge, MA.-40 p.
9. Maclaurin, W. R. (1953). The Sequence from Invention to Innovation and Its Relation to Economic Growth // Quarterly Journal of Economics: 67, 97-111.
10. Morgan, K. (1997). The Learning Regions: Institutions, Innovation and Regional Renewal.// Regional Studies, 31(5), pp.491-503.
11. Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания /Отв. ред. А.Н. Пилясов, М.: Ойкумена, 2012.759 с.
12. Евсеенко А.В., Кравченко Н.А., Кулешов В.В., Суслов В.И., Унтура Г.А. Развитие инновационной системы и повышение эффективности использования научного потенциала
Сибири //Формирование благоприятной среды для проживания в Сибири /отв. ред. В.В. Кулешов; Новосибирск: ИЭОПП СО РАН.2010. С. 131-144.
13. Зверев В.С., Кравченко Н.А., Унтура Г.А. Инновационная сфера Сибири: проблемы развития // Инновационное развитие Сибири: теория, методы, эксперименты / отв. ред. В.И. Суслов; Новосибирск, ИЭОПП СО РАН. 2011.С. 152-188.
14. Канева М.А., Унтура Г.А. Диагностика инновационного развития Сибири // Регион: экономика и социология. 2013. № 2. С. 173-196.
15. Кулешов В.В., Унтура Г.А., Евсеенко А.В.Наука, образование, инновационные центры: региональные аспекты интеграции // ЭКО. 2012. № 9. С. 95-113.
16. Унтура Г.А.Стратегическая поддержка регионов России: проблемы оценки статуса территорий инноваций // Регион: экономика и социология. 2012. № 1. С. 123-141.
17. Унтура Г.А. Сибирь: ограничения и возможности инновационного рывка // Регион: экономика и социология. № 1. 2014.С. 218-241.
18. Унтура Г.А., Евсеенко А.В.Индикаторы для оценки научно-технического и инновационного развития региона // Региональная экономическая политика субъекта Федерации: принципы, формы и методы реализации / под ред. А.С. Новосёлова; Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2010. С. 72-76.
19. Regional Innovation Systems: A Literature Review /URL: http://www.business-systems-review.org/BSR.Vol-1-Is. 1 .D'Allura.Galvagno.Mocciaro.RIS.pdf (date accessed:02.092014).
20. Региональная инновационная политика. Приоритеты и механизмы развития. М.:-СПБ.: "Нестор - История". 2013. -220 c.
21. Халимова С. Инновационная деятельность российских регионов России. Анализ развития региональных инновационных систем^аагЬгискепХАР Lambert AcademicPub., 2011. 115 с.
22. OECD Regions at a Glance 2013: OECD Publishing. /URL:http://dx.doi.org/10.1787/ reg_glance-2013-en (date accessed: 12.06.2014).
23. Porter M. E. (1990). The Competitive Advantage of Nations, London, Basingstoke: Macmillan.-256 p.
24. Porter, M. E. The Competitive Advantage of Nations // Harvard Business Review 68, no. 2 (March-April 1990): 73-93.
25. Regions and Innovation: Collaborating across Borders, OECD Reviews of RegionalInnovation, OECD Publishing. /URL:http://dx.doi.org/10.1787/9789264205307-en (date ac-cessed:10.06.2014).
26. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утверждена Распоряжением Правительства РФ от 8 декабря 2011 г. № 2227-р. [Электронный ресурс ]. - Режим доступа: www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70006124 (дата обращения: 12.11.2012).
27. Сибирь станет главной задачей в XXI веке./ URL:http://www.dni.ru/economy/ 2013/12/12/265803.html (дата обращения:07.08.2014).
28. Шаталова А. Сила - в балансе. Кому и зачем нужна децентрализация науки? // Поиск №42 (2014), от 17.10.2014/URL:http://www.poisknews.ru/theme/international/12162/ (дата обращения: 21.10.2014).
29. Унтура Г.А., Есикова Т.Н., Зайцев И.Д., Морошкина О.Н. Проблемы и инструменты аналитики инновационного развития субъектов РФ //Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. Т. 14, вып. 1. 2014. С. 81-100.
30. Экономика Сибири: стратегия и тактика модернизации / ред. кол. А.Э. Конторович, В.В. Кулешов, В.И. Суслов. М.: Анкил,2009.325 с.
31. Современная роль экономики Сибири в народно-хозяйственном комплексе Рос-сии./Под ред. В.В. Кулешова. Новосибирск: ИЭ ОПП СО РАН, 2014.325 с.
32. Rogriguez-Pose A (1999) Innovation prone and innovation averse societies. Economic performance in Europe. Growth and Change 30: pp.75-105.
33. Регионы России в 2013.М.:Росстат,2012. 990 c.
34. Майсснер Д. Экономические эффекты «перетока» результатов научно-технической и инновационной деятельности//Форсайт, Т. 6.2012. № 4, С. 20-31.
© Г. А. Унтура, 2015
