В наших предыдущих работах [1] мы выяснили, что судить о существенном вкладе инноваций в экономический рост в России, т.е. о его преимущественно интенсивном характере оснований нет. Однако разумно предположить, что общероссийские значения того или иного показателя – это «средняя температура по больнице». В то время, когда в научной и периодической печати много пишут об инновационных мероприятиях таких субъектов федерации, как Томская и Новосибирская области, Республика Татарстан, г. Санкт-Петербург, напрашивается вывод, что в России существует группа «инновационных лидеров», «середняков и аутсайдеров».
С целью проведения углублённого анализа инновационной деятельности в России мы воспользовались региональной статистикой, прежде всего материалами Росстата, а также Института общественного проектирования (www.inop.ru). Был собран довольно обширный массив информации, отражающий различные характеристики функционирования регионов: экономические, социальные, политические, – за 2000-2007 гг. Поскольку по некоторым территориям нет статистических данных за рассматриваемый период (например, по Чеченской республике, Чукотскому АО), на протяжении последних лет было осуществлено объединение нескольких субъектов Федерации, мы исключили из анализа следующие регионы: Чеченскую республику, Коми-Пермяцкий автономный округ, Агинский Бурятский АО, Таймырский (Долгано-Ненецкий) АО, Эвенкийский АО, Усть-Ордынский Бурятский АО, Корякский АО, Чукотский АО.
Для характеристики инновационной активности мы используем два показателя: удельный вес предприятий, осуществляющих технологические инновации, и доля инновационной продукции в ВРП региона. Регионы России в значительной степени различаются по уровню инновационной активности. В таблице нами представлен перечень семи наиболее сильных и слабых регионов по обоим показателям.
Таблица 1.
Регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры в сфере инноваций
* Использован ВРП, поскольку в статистике не удалось найти показатель валового выпуска региона.
Источник: рассчитано автором по данным Росстата (www.gks.ru)
Как видно из таблицы, отстающие регионы состоят главным образом из национальных территорий, прежде всего республик Северного Кавказа, тогда как инновационно-активные регионы представлены в основном территориями, расположенными в Центральной России. Это может быть обусловлено близостью к рынкам сбыта, многонациональным составом населения, живущего в данных регионах, что обеспечивает разнообразие идей, подходов к решению жизненных проблем.
Инновации на региональном уровне характеризуются крайне высокой волатильностью. Так, коэффициент вариации доли инновационной продукции в отгруженной [2] составило в 2000 г. 1,32, в 2005 г. – 1,65, в 2006 г. – 1,6. Вариация по показателю удельного веса инновационно-активных предприятий (т.е. осуществляющих технологические инновации) несколько меньше, но тоже довольно высока: 0,68 в 2000 г., 0,48 – в 2007 г. В принципе системность поддержки инноваций на региональном уровне должна вести к уменьшению волатильности соответствующих показателей. Рассчитав коэффициент вариации, мы пришли к выводу, что в нашей стране самыми стабильным регионами в этом плане могут считаться Республика Татарстан (0,156), Саратовская область (0,134), Липецкая область (0,146), Смоленская область (0,109). Показатели других лидеров рейтинга, представленных в Таблице 1, выше, но не слишком отклоняются. При этом корреляция между удельным весом инновационно-активных предприятий (взято как среднее за 1999-2007 гг.) и коэффициентом вариации (среднее за тот же период) составляет -0,42. Если же мы рассчитаем среднюю долю инновационной продукции в ВРП и используем в расчётах, то результат несколько вырастет: -0,33 – но принципиально не изменится [3]. Это позволяет прийти к выводу, что постоянство поддержки инноваций в регионе в конце концов приводит и к росту инновационной активности местных предприятий. Иначе говоря, происходит накопление социального капитала; растёт степень доверия между участниками инновационного процесса. Добавим, что t-тест для коэффициента корреляции показал: оба коэффициента значимы при 5 и 1 % уровнях значимости.
Можно наблюдать довольно чёткую положительную связь между размером ВРП и величиной доли предприятий, осуществляющих технологические инновации. Расчёт был произведён по годам для периода 1999-2006 гг. Результаты показали, что значение корреляции колеблется в интервале 0,13-0,32 и имеет тенденцию к снижению. Так, в 2004 г. значение коэффициента корреляции составляло 0,3, в 2006 г. – 0,21; коэффициенты, по крайней мере, для уровня 5 %, значимы практически всегда. Это даёт основание выдвинуть следующие гипотезы:
- Размер региональной экономики означает и более высокий уровень спроса, а значит, даёт больше шансов для успешных инноваций;
- Чем больше экономика региона, тем больше предприятий она в себя включает, тем соответственно больше уровень конкуренции, больше потенциал для создания кластеров.
В качестве параметров измерения динамики потребительского спроса были использованы: уровень безработицы; доля жителей, чьи доходы ниже прожиточного минимума; темпы роста реальной заработной платы. Были рассчитаны коэффициенты корреляции с параметрами инновационной активности. Результаты вычислений представлены в Таблице 2.
Таблица 2.
Характеристика взаимосвязи между
инновационной активностью и уровнем дохода населения
* коэффициент значим только при уровне значимости 5 %.
** коэффициент не значим при уровне значимости 5 %.
*** для 2000 и 2001 гг. из расчётов по причине отсутствия данных исключен Камчатский край, а для 2007 г. – Республика Бурятия.
Источник: рассчитано автором по данным Росстата.
Из Таблицы 2 видно, что связь между параметрами, характеризующими доход, состояние экономики региона, и долей инновационной продукции в ВРП, как правило, ниже. Возможно, это обусловлено тем, что не всегда инновационная деятельность (НИОКР, маркетинговые исследования и т.д.) приводят к выпуску продукции с улучшенными свойствами. Примечательно, что связь с параметрами инноваций в последние годы становится более отчётливой, выраженной. Это указывает на повышение значимости региональных рынков для предприятий, что нельзя расценивать однозначно положительно. Российские компании могут сокращать своё присутствие на рынках других регионов России, поддаваясь давлению импортной продукции. Незначимость связи с темпом роста реальной заработной платы, на наш взгляд, обусловлена растущей социальной дифференциацией в России: заработная плата увеличивается прежде всего у высокооплачиваемых категорий населения, следовательно, не приводит к существенному увеличению массового спроса.
Оценить наличие кластерных взаимосвязей на региональном уровне (приблизительно) можно посредством сопоставления доли отгруженной инновационной продукции в ВРП и затрат на разработки к ВРП. Следует использовать именно относительные показатели, поскольку при расчёте на основе абсолютных сильная связь будет возникать автоматически ввиду разного размера российских регионов. Результаты подтверждают наличие положительной связи: коэффициент корреляции равен 0,3 в 2005 г. и 0,38 в 2006 г. и значим для уровня 1%. Отметим, что в предыдущие годы корреляция была довольно низкой. Также мы сопоставили долю инновационной продукции в ВРП (среднее значение за 2000-2006 гг.) [4] и среднее количество созданных передовых производственных технологий в регионе (среднее значение за 2000-2006 гг.) [5]. Мы исходили из того, что технология создаётся прежде всего для предприятий данного региона, как правило, силами самого предприятия иди при его участии. Коэффициент корреляции в этом случае равен 0,21 – связь положительная, но не значимая даже при уровне 5 %. Однако когда из рассмотрения были исключены гг. Москва и Санкт-Петербург – интеллектуальные доноры страны (в Москве, к примеру, в среднем в год создаётся 131 передовая технология), корреляция резко выросла – до 0,49 – и стала значимой при 1 %.
Важнейшим компонентом инновационной активности традиционно считаются затраты на исследования и разработки. Нами был вычислен коэффициент корреляции между долей инновационно-активных предприятий и долей различных видов исследовательских работ в общем объёме исследований (фундаментальных, прикладных и разработок) за 2000-2006 гг. Расчёты показывают, что зависимость между долей фундаментальных исследований и долей инновационно-активных предприятий является отрицательной: -0,28 в 2003 г., -0,4 – в 2006 г. То же самое – применительно к прикладным исследованиям, хотя связь здесь слабее: -0,17 в 2000 г., -0,14 – в 2003 г., -0,06 – в 2006 г. Таким образом, наблюдается ослабление отрицательной зависимости; можно допустить, что прикладные исследования становятся более практически ориентированными, отвечая своему названию. Наконец, связь между долей разработок и инновационной активностью является положительной: в 2001 г. корреляция равна 0,18, в 2003 г. 0,31, в 2006 г. уже 0,38. Таким образом, разработки учёных становятся теснее связанными с потребностями экономики, однако отрицательная корреляция, на наш взгляд, позволяет говорить о нестратегическом характере вложений в фундаментальные исследования: научные исследования в стране, по сути, продолжают базироваться на советском заделе. Возможно, это обусловлено запретом региональным властям на финансирование фундаментальной науки. Во многом данная мысль подтверждается тем, что наукоёмкость региона (измеряемая как отношение величины затрат на исследования и разработки к ВРП) положительно связана только с долей разработок в исследованиях, которые, скорее всего, в значительной степени финансируются компаниями.
Безусловно, инновационность предприятий региона в значительной степени зависит от той интеллектуальной собственности, которой располагают резиденты региона, характера и интенсивности её использования. В России в целом выросло количество заявок и предоставляемых патентов по сравнению с 2000 г. на 42,4 и 63% соответственно. Это указывает на то, что заявки в настоящее время оформляются более квалифицированно, профессионально. При этом выросла эффективность управления правами на интеллектуальную собственность: отношение числа используемых патентов РФ к числу выданных увеличилось. Если в 2000 г. данное отношение составляло 0,21, то в 2006 г. уже 0,295. У ряда ведущих в инновационном отношении регионов данный коэффициент довольно велик [6]. Так, в Пермском крае он составляет (в среднем за 2000-2006 гг.) 1,45, в Вологодской области – 1,3, Нижегородской области – 0,75. Примечательно, что коэффициент корреляции между данным отношением и долей инновационно-активных предприятий в регионе (в среднем за 2000-2006 гг.) положителен, но составляет 0,09. Он и должен быть положителен, поскольку, чем активнее экономические агенты вовлекают в использование интеллектуальную собственность, созданную в других регионах, тем эффективнее инновационный процесс. Успешные регионы, по логике, и должны избегать закрытости, «опоры на собственные силы». Низкое значение объясняется тем, что регионы с низкой изобретательской активностью вынуждены опираться на чужие патенты. Так, коэффициент используемые/полученные патенты в Ингушетии составляет 1,75 (количество получаемых патентов в среднем за 2000-2006 гг. состави-ло 0,25), в Хакасии 1,58 (3,4), в Амурской области 3 (24,5).
Связь между количеством используемых патентов и иннова-ционной активностью в регионе в среднем за период 2000-2006 гг. составляет 0,62, коэффициент корреляции значим при 1%. Примечательно, что зависимость по годам несколько слабее (примерно 0,5). При этом предположение, что результат использования патентов (в форме инноваций) проявляется через год или через два, т.е. существует временной лаг, значимо (корреляция практически в каждом случае становится несколько меньше). Это вполне объяснимо: возможно, воплощение некоторой научной разработки стимулирует дополнительные инновации; может, имеет место диффузия инноваций.
На инновационную активность, безусловно, оказывает влияние степень конкурентности среды, отсутствие «отношений обмена» между некоторыми предприятиями и местными властями. Институтом общественного проектирования (далее – ИНОП) в 2006-2007 гг. было проведено исследование российской элиты. Среди прочего затрагивались вопросы влияния губернаторов на ряд составляющих политики в регионе: влияние на избирательные, экономические процессы, конфликты в регионе, на СМИ, на расстановку кадров, на процесс принятия решений, на силовые структуры, на деятельность общественных организаций, а также оценивался общий уровень политического влияния в регионе. Всего в исследовании участвовало 32 региона; нами было вычислено среднее значение инновационной активности в регионе за 2005-2007 гг. и сопоставлено с каждым из показателей. Результаты закономерны: чем выше роль губернатора, тем ниже доля промышленных предприятий, осуществляющих технологические инновации! (см. Таблицу 3). При этом все параметры довольно тесно взаимосвязаны между собой: влиятельный глава региона влиятелен почти во всех сферах (за исключением воздействия на силовые структуры).
Таблица 3.
Характеристика зависимости инновационной активности
предприятий региона от степени влияния губернатора
*Представлен уровень значимости для коэффициента корреляции
Источник: Рассчитано автором по данным Института общественного проектирования. Проект «Исследование элиты» (www.inop.ru)
Как следует из Таблицы 3, взаимосвязь является отрицательной по всем параметрам. Особенно сильна отрицательная зависимость, если губернатор может активно воздействовать на расстановку кадров (-0,6), что, видимо, обусловлено тем, что заинтересованные группы отстранены от влияния на данную сторону управления; может, подбором кадров по принципу личного доверия, а не квалификации), на процесс принятия решений (-0,54). Возможно, это обусловлено тем, что сосредоточенность власти в одних руках сковывает инициативу подчинённых, повышает риски инноваций для предприятий – ведь инновация может иметь негативные социальные последствия. Также последствия отрицательны, если губернатор может существенно влиять на процесс принятия экономических решений (-0,5). В частности, известно, что местные власти, скованные нехваткой собственных ресурсов, широко применяют механизмы квазиналоговых сборов и принудительного спонсорства в отношении предприятий [7]. Влияние губернаторов в других сферах сказывается несколько меньше на инновационной активности, но характер этого влияния также объясним. Если губернатор, скажем, может воздействовать на избирательные процессы и СМИ, то это приводит к доминированию одной партии, отсутствию широких дискуссий внутри региональной элиты, отстранению местных бизнесменов от влияния на экономический курс. Иными словами, собственную власть губернаторы чаще используют для обеспечения сохранения собственных позиций, для укрепления авторитета перед федеральным центром, что логично в условиях сильной централизации власти в России, чем на стимулирование роста экономики региона.
Таким образом, инновации в России отражают доминирующую модель развития: приобретение готовых технологий в форме нового оборудования, часто зарубежного. Поэтому инновации существенно зависят от размеров регионального рынка и от степени влияния губернатора в регионе, т.е. от возможностей местных властей воспрепятствовать появлению чужих компаний на своём рынке.
Материалы сайта могут содержать информацию, не подлежащую просмотру
начало статьи