CC BY
25Трещевский Ю.И.
д.э.н., профессор, Воронежский государственный университет
utreshevski@yandex.ru
Литовкин М.В.
аспирант Воронежского государственного университета
maxxlit@ya.ru
ВЗАИМОСВЯЗИ ИННОВАЦИОННОГО И ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ
Ключевые слова: регион, региональная среда, институциональные параметры региона, инновационные параметры региона.
Keywords: region, regional environment, institutional parameters of the region, innovative parameters of the region.
Введение. Инновационные процессы в Российской Федерации развиваются недостаточно интенсивно несмотря на длительность попыток органов власти различных уровней активизировать инновационную деятельность в реальном секторе экономики. Относительно факторов, препятствующих инновационному развитию, высказываются различные мнения. Распространено убеждение, что торможение связано с нехваткой финансовых ресурсов. Мы не отрицаем значимости данного фактора, однако не считаем его первопричиной низкой инновационной динамики. Считаем достаточно реалистичной гипотезу относительно высокого уровня влияния институциональных особенностей социально-экономических систем различных уровней на развитие инновационных процессов. Проверку этой гипотезы мы провели на основе монографических и эмпирических исследований.
О влиянии институциональных факторов инновационного развития высказываются различные мнения. Й. Шумпетер считает, что инновационная деятельность обусловлена личностными характеристиками людей1. В соответствии с позицией Ж. Бодрийяра, К. Ясперса, Дж. Бреннана, Дж. Бьюкенена, Дж. Робинсона, Ф. Фукуямы, И. Роз-маинского, она зависит от социокультурных характеристик общества, в частности, от типа экономической культуры2.
Версия зависимости инновационных процессов от институциональных факторов имеет серьезные теоретические основания, поскольку в современном мире сосуществуют цивилизации, осуществляющие принципиально разные подходы к их распространению, несмотря на прозрачность инновационного пространства. Однако обычно имеет место слабое обоснование или отсутствие количественных характеристик взаимосвязей.
Обратим внимание на точку зрения И. Розмаинского, предложившего экономическую культуру страны (совокупность ценностей, норм, стереотипов и элементов хозяйственного быта, формирующих предпочтения людей и воздействующих на неформальные правила поведения) в качестве ее системной институциональной характеристики3. Выдвинутую им гипотезу частично можно проверить на основе официальных статистических данных, характеризующих инновационное развитие регионов.
Принятие регионов России в качестве объекта исследования взаимосвязей оправдано тем, что они функционируют по одним и тем же или очень близким формальным правилам, и количественные характеристики регионов представлены одними и теми же показателями. Эмпирическая база сформирована нами на основе сопоставимых статисти-
"4
ческих показателей .
Временной ряд замеров выбран таким образом, что охватить различные периоды развития страны и ее регионов: 2000 г. - окончание системного кризиса 90-х годов ХХ века; 2005-2007 - период высокой экономической конъюнктуры, переходящий в 2007 г. в перегрев экономики; 2009 г. - финансовый кризис (падение экономической конъюнктуры); 2012 г. - стабильная экономическая ситуация; 2015 г. - широкий спектр кризисных явлений.
1 Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. - М.: Эксмо, 2008. - 864 с.
2 Бодрийяр Ж. Фантомы современности // Призрак толпы / Жан Бодрийяр, Карл Ясперс. - М.: Алгоритм, 2014. - С. 205-302; Бреннан Дж., Бьюкенен Дж. Причина правил. Конституционная политическая экономия. - СПб.: Экономическая школа, 2005. - 272 с.; Робинсон Дж.А. Институты и латиноамериканское равновесие // Отставание. - М.: Астрель, 2012. - С. 255-305; Фукуяма Ф. Объясняется ли отставание Латинской Америки от США ущербностью ее институтов? // Отставание. - М.: Астрель, 2012. - С. 468-469; Розмаинский И.В. Экономическая культура как фактор и барьер экономического // Журнал институциональных исследований. 2012. - Т. 4, № 4. - С. 22-32.
3 Розмаинский И.В. Там же.
4 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Стат. сб. / Росстат. - М.: 2008. - С. 958-959; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013. - www.gks.ru; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014: Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2014. - 900 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. - М., 2015. -1266 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2016. - 1326 с.
Методическая база исследования
В качестве институциональной характеристики регионов нами принято несколько модифицированное понимание экономической культуры И. Розмаинским. Указанный автор пишет о гедонистической и аскетической экономической культуре. На наш взгляд, характеристики, предложенные автором, сложно трактовать как параметры экономической культуры. На наш взгляд, «аскетизм» и «гедонизм» - это типы экономического поведения (что более узко, чем экономическая культура). Показатели, характеризующие тип экономического поведения (культуры по И. Розмаин-скому1), сведены в форму, допускающую использование официальных статистических показателей2. Ранее мы с соавторами публиковали подробно методику исследования типов экономического поведения в регионах России3. На ее основании сформирован состав показателей, характеризующих тип экономического поведения: Х1 - отношение потребительских расходов к среднедушевым доходам; Х2 - удельный вес кредитных средств физических лиц в общем объеме доходов населения; Х3 - доля привлеченных инвестиций в основной капитал; Х4 - доля денежных доходов населения, направленных на прирост финансовых активов; Х5 - показатель, обратный «удельному весу денежных средств в общей сумме доходов населения, привлеченных кредитными организациями». Чем выше значения показателей - тем выше уровень гедонизма.
Учитывая существенные различия регионов России по оцениваемым экономическим и институциональным параметрам, для повышения степени сопоставимости данных мы осуществили переход от абсолютных и относительных
4
показателей к нормированным по стандартной процедуре .
Для проверки взаимосвязей между институциональными параметрами регионов и уровнем экономического развития (производство ВРП на душу населения) все регионы, по которым произведен расчет статистической зависимости, разделены на три группы - «гедонистические регионы», имеющие наивысшие результаты по сумме нормированных значений (31 регион); «сбалансированные регионы» (со средними значениями указанной величины, 21 регион)»; «аскетические регионы» (27 регионов с низкими значениями вышеуказанной суммы». Параллельно выделены три группы регионов - с низким, средним и высоким уровнем производства добавленной стоимости. Сочетание институциональных и экономических групп регионов представлено в табл. 4.
Общий информационный массив составляет 79 регионов, поскольку статистические данные по ряду регионов России представлены фрагментарно.
Для исследования уровня инновационного развития регионов и их группировки мы использовали метод виртуальной кластеризации, предложенный И. Манделем, М. Олдендерфером, Р. Блэшфилдом, И. Хартиганом, М. Вонгом5. Метод широко апробирован в исследовании региональных социально-экономических процессов6, в том числе, и в наших работах7.
Методические и фактические данные, характеризующие инновационное развитие регионов России, обстоятельно изложены в наших работах8.
Ряд положений, изложенных в результирующей части данной работы, представлен в наших работах в соавторстве с В. Майоровой, Л. Никитиной9.
Результаты исследования
В процессе исследования нами выделены показатели, характеризующие инновационную деятельность в регионах, представленные в официальной статистике (табл. 1).
1 Розмаинский И.В. Указ. соч.
2 Майорова В.В. Экономический анализ институциональных параметров социально-экономических систем / В.В. Майорова, Л.М. Никитина, Ю.И. Трещевский // Экономический анализ: теория и практика. 2015. - № 36 (435). - С. 2-11.
3 Майорова В.В., Никитина Л.М., Трещевский Ю.И. Там же.
4 Там же.
5 Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика. 1988. - 176 с.; Олдендерфер М.С. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / М.С. Олдендерфер, Р.К. Блэшфилд. Под ред. И.С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.; Hartigan I.A. Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm / J.A. Hartigan, M.A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistics). 1979. - Vol. 28, N 1. - P. 100-108.
6 Голиченко О.Г. Анализ результативности инновационной деятельности регионов России / О.Г. Голиченко, И.Н. Щепина // Экономическая наука современной России. - М., 2009. - № 1 (44). - С. 77-79.
7 Трещевский Ю.И. Инновационная деятельность в регионах России с различными типами экономического поведения / Трещевский Ю.И., Литовкин М.В. // Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. 2017. - № 4 (64). - С. 4-11. DOI: https://doi.org/10.18551/rjoas.2017-04.01
8 Трещевский Ю.И. Инновационное развитие регионов России в период роста экономической конъюнктуры / Ю.И. Трещевский, М.В. Литовкин, И.В. Терзи // Регион: системы, экономика, управление. 2016. - № 1 (32). - С. 33-40.
9 Treshchevsky Y. Results of Innovational Activities of Russian Regions in View of the Types of Economic Culture / Yuri Treshchevsky; Larisa Nikitina, Mikhail Litovkin, Valentina Mayorova // Russia and the European Union. Development and Perspectives / Series Contributions to Economics. 2017. - Р. 47-53.
Таблица 1
Показатели инновационной деятельности в регионах
Обозначение показателя Наименование показателя Единицы измерения
Уаг 1 Число организаций, выполняющих исследования и разработки Единиц
Уаг 2 Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Человек
Уаг 3 Внутренние затраты на исследования и разработки Млн. рублей
Уаг 4 Численность исследователей с учеными степенями Человек
Уаг 5 Число созданных передовых производственных технологий Единиц
Уаг 6 Число использованных передовых производственных технологий Единиц
Уаг 7 Удельный вес организаций, осуществляющих инновационную деятельность Проценты
Уаг 8 Затраты на технологические инновации Тыс. рублей
Уаг 9 Объем инновационных товаров, работ, услуг Млн. рублей
Уаг 10 Доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции Проценты
Уаг 11 Численность студентов средних специальных учебных заведений Тыс. чел
Уаг 12 Численность студентов высших учебных заведений Тыс. чел
Уаг 13 Удельная численность студентов высших учебных заведений Чел /10 000 человек населения
В соответствии с принятым методическим подходом состояние параметров и состав кластеров определены в каждой временной точке. Состав кластеров по состоянию на 2015 год представлен в табл. 2 (аналогичные таблицы составлены по состоянию на 2000, 2007, 2009, 2012 гг.)
Таблица 2
Состав кластеров инновационного развития
Кластер Состав
А г. Москва
Б Московская область, г. Санкт-Петербург, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Тюменская области
В Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Курская, Липецкая, Орловская, Тульская, Ярославская, Вологодская области, Краснодарский, Ставропольский края, Астраханская, Ростовская области, республики Марий Эл, Мордовия, Удмуртская, Чувашская; Пермский край, Пензенская, Саратовская, Ульяновская, Челябинская области, Красноярский край, Иркутская, Новосибирская, Омская, Томская области, Хабаровский край, Магаданская область
Г Калужская, Костромская, Рязанская, Тамбовская, Тверская, Ленинградская, Мурманская, Новгородская, Кировская, Оренбургская области, Республика Алтай, Алтайский, Камчатский края, Чукотский АО
Д Ивановская, Смоленская области, республики Карелия, Коми, Архангельская, Калининградская, Псковская области, республики Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия -Алания, Чеченская; Волгоградская, Курганская области, республики Бурятия, Тыва, Хакасия, Кемеровская область, Забайкальский край, Республика Саха (Якутия), Приморский край, Амурская, Сахалинская области, Еврейская АО
Для оценки параметров инновационного развития регионов была произведена экспертная оценка их значимости. В связи с чем значения, построенные на статистических данных, изменились, в частности, ряд параметров наиболее развитого кластера «А» превысил значения 1,0, чего при обычной кластеризации быть не может. Данная процедура несколько ослабила «объективность» оценки, однако, она была необходима в силу очевидной неравнозначности параметров инновационного развития социально-экономических систем (в данном случае - регионов). Параметры, характеризующие общее состояние инновационного развития виртуальных кластеров и его отдельных компонентов в 2015 году с учетом мнений экспертов, представлены в табл. 3.
Таблица 3
Средние нормированные значения параметров инновационного развития (2015 г.)
Показатели Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д
Уаг 1 1,078947 0,183381 0,056370 0,029436 0,024401
Уаг 2 1,078947 0,151634 0,023587 0,012204 0,005321
Уаг 3 1,210526 0,171073 0,019864 0,009786 0,004106
Уаг 4 1,052632 0,084041 0,019116 0,007685 0,007846
Уаг 5 1,184211 0,597158 0,168179 0,100805 0,047245
Уаг 6 1,289474 0,650239 0,183128 0,109766 0,051444
Уаг 7 0,850564 0,452303 0,420113 0,430988 0,159426
Уаг 8 1,157895 0,381589 0,070298 0,026480 0,023261
Уаг 9 1,131579 0,262998 0,048177 0,010043 0,010522
Уаг 10 0,631970 0,438662 0,341512 0,099575 0,088393
Уаг 11 1,026316 0,559709 0,253140 0,130132 0,130936
Уаг 12 1,184211 0,220070 0,091764 0,035742 0,038418
Уаг 13 1,236842 0,611531 0,614012 0,343935 0,423468
Сумма 14,114114 4,764387 2,309259 1,346577 1,014788
Соотношение суммы средних 1,0 0,337 0,160 0,094 0,071
Как видно из представленных в таблице данных, общие уровни инновационного развития виртуальных кластеров существенно различаются.
В результате расчетов институциональных параметров регионов (отношение потребительских расходов к среднедушевым доходам; удельный вес кредитных средств физических лиц в общем объеме доходов населения; доля привлеченных инвестиций в основной капитал; доля денежных доходов населения, направленных на прирост финансовых активов; показатель, обратный «удельному весу денежных средств в общей сумме доходов населения, привлеченных кредитными организациями») и объема производства добавленной стоимости в регионах страны, получено деление регионов страны на 7 групп, отражающих «уровень гедонизма» во взаимосвязи с производством добавленной стоимости в регионах России (табл. 4).
Таблица 4
Распределение регионов России по типам экономического поведения (за период 2000-2012 гг.)
_Гедонистические регионы_
Гедонистические регионы с высоким и средним уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (выше, чем
следует из институциональных характеристик) Республика Хакасия, Еврейская АО, Амурская область, Забайкальский край, Ленинградская, Астраханская, Омская, Томская, Смоленская, Тверская, Новгородская области, Камчатский край, Республика Коми, Чукотский АО, Хабаровский край, Иркутская область_
Гедонистические регионы с соответствующим (низким) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения Республика Тыва, Республика Алтай, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Бурятия, Республика Адыгея, Курганская область, Республика Марий Эл, Алтайский край, Республика Северная Осетия-Алания, Брянская область, Пензенская область_
Сбалансированные регионы_
Сбалансированные регионы с высоким уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (выше, чем следует из институциональных характеристик)
Магаданская область, Приморский край, Сахалинская, Архангельская, Вологодская, Калужская области_
Сбалансированные регионы с соответствующим (средним) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения
Курская, Новосибирская, Костромская области, Республика Башкортостан, Челябинская область, Удмуртская Республика_
Сбалансированные регионы с низким уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (ниже, чем следует из
институциональных характеристик) Чувашская Республика, Республика Мордовия, Республика Карелия, Ростовская, Тамбовская, Псковская области, Ставропольский
край, Кировская, Ивановская области_
Аскетические регионы_
Аскетические регионы с соответствующим (высоким) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения Красноярский край, Оренбургская область, Республика Саха (Якутия), Республика Татарстан, Белгородская, Московская, Тюменская области, Пермский край, Свердловская, Мурманская, Самарская, Липецкая области, г. Санкт-Петербург, г. Москва_
Аскетические регионы с низким и средним уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (ниже, чем следует
из институциональных характеристик) Кемеровская, Волгоградская, Ульяновская, Воронежская, Саратовская, Калининградская, Нижегородская, Рязанская области, Краснодарский край, Тульская, Орловская, Владимирская, Ярославская области_
Дальнейшее сопоставление инновационных и институциональных (тип экономического поведения) характеристик регионов произведено методом «наложения» - на общую институциональную матрицу (таблица 4) наложены данные о составе регионов, входящих в виртуальные кластеры уровней инновационного развития в пяти временных точках - 2000, 2005, 2009, 2012, 2015 гг. В результате сформирована матрица распределения инновационных кластеров по институциональным группам регионов. Далее произведены расчеты с использованием соотношения сумм нормированных значений по каждому году (2000, 2005, 2009, 2012, 2015 гг.), пример которых представлен в табл. 3 (2015 г.). В результате получена оценка уровней инновационного развития институциональных групп регионов в пяти временных точках (табл. 5).
Таблица 5
Уровень инновационного развития институциональных групп регионов
Тип группы регионов Баллы инновационного развития по годам
2000 г. 2007 г. 2009 г. 2012 г. 2015 г.
1 2 3 4 5 6
Гедонистические 1 (16 регионов) 0,096 0, 100 0,102 0,105 0,106
Гедонистические 2 (15 регионов) 0,096 0,100 0,096 0,098 0,092
Сбалансированные 1 (6 регионов) 0,100 0,090 0,100 0,100 0,104
Сбалансированные 2 (6 регионов) 0,147 0,167 0,167 0,138 0,175
Сбалансированные 3 (9 регионов) 0,101 0,114 1,09 0,121 0,116
Аскетические 1 (14 регионов) 0,210 0,293 0,238 0,268 0,267
Аскетические 2 (13 регионов) 0,123 0,149 0,132 0,148 0,148
Анализ данных, представленных в табл. 5, демонстрирует весьма устойчивое отставание гедонистических регионов обеих групп по общему уровню развития инновационной деятельности от аскетических. На протяжении 16 лет относительный уровень их инновационного развития более чем вдвое ниже, чем в аскетических регионах. Несмотря
на то, что точки замеров приходятся на самые различные периоды экономической конъюнктуры, пропорции в уровнях инновационного развития в соответствующих группах регионов сохраняются на близком уровне.
Основные выводы и рекомендации
1. Результаты исследования позволяют считать, что неформальные институты можно измерить с использованием объективных статистических данных.
2. В практическом отношении важны следующие результаты:
- регионы России (и, вероятно, другие социально-экономические системы) с гедонистическим типом экономического поведения имеют слабые перспективы инновационного развития;
- сбалансированные по сочетанию признаков гедонистического и аскетического поведения регионы представляют собой достаточно разнородную группу с признаками динамической нестабильности параметров инновационной деятельности; при этом они характеризуются невысоким уровнем инновационного развития;
- наиболее активны в инновационном отношении регионы с гедонистическим типом экономического поведения, особенно, в сочетании с общим уровнем экономического развития;
- инновационное развитие необходимо, прежде всего, инициировать в аскетических регионах.
