Алгоритм определения равновесного состояния инновационного пространства макрорегиона
Кузнецова Ю.А.1
1 Филиал Кузбасского государственного технического университета имени Т.Ф. Горбачева в г. Новокузнецке, Россия, Новокузнецк
Скачать PDF | Загрузок: 10
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49551602
Аннотация:
Инновационное пространство макрорегиона является высокоизменчивым, равновесное состояние которого определяет большой набор факторов. В работе исследована взаимосвязь экономического равновесия и устойчивого развития, раскрыто содержание понятий в трудах зарубежных авторов. Представлен алгоритм определения равновесного состояния инновационного пространства макрорегиона, описаны факторы, влияющие на него. Построена система уравнений, отражающая взаимосвязь между переменными, характеризующими группы факторов, и целевым показателем «Объем инновационных товаров (работ, услуг)».
Ключевые слова: инновационное пространство, макрорегион, экономическое равновесие, устойчивость, равновесное состояние
JEL-классификация: R11, R12, R13, O31, O33
Введение
Развитие любого инновационного пространства представляет собой сложный, многопараметрический, нелинейный процесс, устойчивость которого зависит от многих факторов. Чем сложнее этот объект, тем больше усложняется его структура и увеличивается количество факторов, воздействующих на его деятельность. Параметры взаимозависимости и взаимодействия внутренних составляющих объекта и внешних факторов, их динамика определяют уровень его устойчивости. В этом контексте возникает вопрос о том, какое состояние инновационного пространства можно считать равновесным.
Первая мысль о существовании экономического равновесия возникла в трудах Л. Вальраса, который, опираясь на теорию обмена, выделил следующую идею теории общего равновесия: каждый участник обмена получает максимум полезности, а по каждому товару участник может зафиксировать равенство объемов спроса и предложения [3] (Izotov, 2014). Л. Вальрас представил замкнутую экономику как совокупность индивидуально рациональных потребителей и производителей, действующих в условиях совершенной конкуренции, и поставил вопрос о существовании цен, при которых совокупный (рыночный) спрос уравнивается совокупным предложением производства [2] (Gorbunov, 2013). Однако сам термин «равновесие» появился в экономической науке в трудах Дж. Стюарта [7] (Simonov, Shults, Shults, 2012). Дж. Р. Хикс указывал на наличие неопределенности из-за воздействия эффекта дохода: осуществление большого объема продаж по ценам, отличающимся от равновесных, влечет серьезные нарушения в экономике [17] (Hicks, 1939). Р. Клауэр и А. Лейонхуфвуд утверждали, что неравновесные трансакции невозможно игнорировать [14] (Clower, 1965), а «простое отношение между потребительскими расходами и измеримым доходом представляется как функция, отражающая динамическую реакцию на краткосрочные изменения» [18, c. 56] (Leijonhufvud, 1968, р. 56). Современные исследователи теории экономического равновесия Д. Браун и Ф. Кублер солидарны во мнении о том, что рыночный спрос является суммой спросов потребителей, максимизирующих полезность при бюджетных ограничениях, определяемых рыночными ценами, существует локальная устойчивость относительно механизма «нащупывания» равновесия [12] (Brown, Kubler, 2008).
По мере усложнения социально-экономического развития общества появляется все больше подходов, объясняющих принципы, структуру, алгоритм общего экономического равновесия. В общем смысле, с точки зрения И.А. Болдырева, под равновесием в экономической науке понимается «совокупность тех значений экономических показателей, к которым тяготеет множество переменных, описывающих экономическую систему» [1, c. 36] (Boldyrev, 2011, р. 36). С точки зрения В.М. Полтеровича, «несмотря на многочисленные попытки, не удалось найти сколько-нибудь общие и естественные условия, обеспечивающие единственность и устойчивость равновесия» [6, c. 46] (Polterovich, 1998, р. 46).
Целью данной работы является разработка этапов оценки равновесного состояния инновационного пространства укрупненной территории.
Научная новизна исследования заключается в том, что в работе предложен авторский алгоритм определения равновесного состояния инновационного пространства макрорегиона, включающий этап оценки девяти групп факторов, воздействующих на данное состояние, и многопараметрическую систему уравнений.
Авторская гипотеза: равновесное состояние инновационного пространства макрорегиона может быть достигнуто на основе всесторонней поддержки молодых инноваторов.
Методология. Основой для разработки алгоритма послужили результаты исследования зарубежных и отечественных работ в области экономического равновесия и устойчивого развития, определения роли инноваций в обеспечении равновесного экономического состояния. Для построения многопараметрической системы уравнений, показывающей взаимосвязь между целевым показателем, характеризующим равновесное состояние инновационного пространства макрорегиона, использован корреляционно-регрессионный анализ.
Взаимосвязь экономического равновесия и устойчивого развития
Наряду с понятием «региональное равновесие», возможность достижения которого является предметом дискуссий ученых уже много десятилетий, в 1987 году Всемирной комиссией по окружающей среде и развитию была выдвинута концепция устойчивого развития [25] (Ring, Klauer, Wätzold, 1999). Намерение следовать устойчивому пути развития вытекает из двух важных задач: достижения справедливости между поколениями и внутри поколений по отношению к имеющимся людям и местам.
Устойчивое развитие – это интегративная, а не ограниченная, долгосрочная, а не краткосрочная политическая перспектива, подразумевающая обеспечение взаимосвязи между экологической, экономической и социальной политикой. В рамках концепции определено, что устойчивость нельзя описать как идеальное (или фиксированное) состояние в терминах четко определенного равновесия между людьми и природой. В силу того, что экологические, экономические и социальные системы постоянно изменяются, как и взаимосвязи между ними, нельзя говорить об определенно устойчивом состоянии общества в данный момент времени и пространства. Устойчивое развитие представляет собой коэволюционный процесс перехода к более экологически безопасному и социально справедливому образу жизни. С точки зрения И. Ринг, Б. Клауэр, Ф. Ватзольд, региональное устойчивое развитие представляет собой важную стратегию практической реализации общей концепции устойчивого развития [25] (Ring, Klauer, Wätzold, 1999).
Исследование возможностей устойчиво развиваться осуществлено командой австралийских исследователей под руководством М. Парсонс в рамках изучения рисков наступления стихийных бедствий [21] (Parsons, Reeve, McGregor et al., 2021). Исследователями определено, что устойчивость – это «способность отдельных лиц и сообществ справляться с нарушениями или изменениями и поддерживать адаптивное поведение» [21] (Parsons, Reeve, McGregor et al., 2021), а характеристиками устойчивых к стихийным бедствиям сообществ являются следующие: 1) они хорошо функционируют в условиях стресса, 2) успешно адаптируются, 3) самостоятельны; 4) обладают сильным социальным потенциалом. В основе способности к адаптации лежит вовлечение территории и его сообщества, а также характеристика управления и лидерства, которые заключают в себе институциональное и социальное обучение, гибкость, способность решать проблемы.
Существенно меняются состав, сила и направление воздействия на региональную устойчивость факторов, которые характеризуют значимые в мировом и национальном масштабе вызовы. Так, Х. Вонг с группой соавторов, анализируя факторы, влияющие на экономическую устойчивость городов в период постэпидемии коронавируса, отмечают, что COVID-19 подчеркнул уязвимость экономики перед лицом потрясений [31] (Wang, Li, Liu, Qing, Zhou, Chen, Fang, 2021). Авторы выделяют 3 аспекта экономической устойчивости (обороноспособность – способность противостоять рискам; способность поглощать – способность устранять риски; способность к обучению – способность восстанавливать экономическое развитие) и дают ее следующее определение – это динамическая способность к адаптации, в ходе которой территория осуществляет приспособление к внешним потрясениям [31] (Wang, Li, Liu, Qing, Zhou, Chen, Fang, 2021). В ходе этого процесса происходит перераспределение социальных ресурсов, появляются новые изменения в структуре производства, изменяется максимально возможный объем производства или верхний предел занятости, что, однако, не всегда ведет к оздоровлению экономики. Р. Мартин выделил 4 взаимосвязанных этапа для описания реакции экономики региона на рецессию: устойчивость (региональная уязвимость или чувствительность к вмешательству); восстановление (степень и скорость отскока к предшоковому состоянию); корректировка (степень структурно-функциональных изменений); возобновление (восстановление предшокового пути) [20] (Martin, 2011).
Методические подходы, позволяющие получать точную и достоверную информацию о региональной устойчивости для оценки ее динамики и эффективности реализации соответствующих текущих стратегий, все чаще становятся важными инструментами стратегического планирования и необходимым условием повышения региональной устойчивости. Дж. Брюнкайн, О. Палкайн, З. Симанавицина, Дж. Рапсикевичус выделяют следующие основные возможности для обеспечения региональной устойчивости к экономическим потрясениям: возможность к пониманию и управлению; способность к знаниям и инновациям; способность к обучению; сетевые возможности и сотрудничество [13] (Bruneckiene, Palekiene, Simanaviciene, Rapsikevicius, 2018).
Здесь возможность к пониманию раскрывается авторами как взаимная способность региональных экономических субъектов и возможность проактивно прогнозировать возможности экономического развития и экономического потрясения, иные угрозы и препятствия и гибко реагировать на них, а также правильно подготовиться к вышеперечисленным факторам. В свою очередь, под способностью к инновациям авторы понимают взаимные способности и возможности хозяйствующих субъектов региона обмениваться новейшими знаниями, а также развивать и использовать инновации и функционирующую инновационную сеть (инфраструктуру) таким образом, чтобы инновационная деятельность в регионе создавала экономическую ценность и конкурентное преимущество сейчас и в будущем, обеспечивала экономическую устойчивость и позволяла избежать экономические шоки.
В последние годы возросло понимание того, что устойчивость является многомерным свойством региональной экономики и включает такие факторы, как сопротивление, восстановление, переориентация и обновление [29] (Soroka, Bristow, Naim, Purvis, 2019). На тех территориях, где разрабатывались меры экономической устойчивости, они, как правило, фокусировались на ретроспективном измерении степени устойчивости регионов к конкретному потрясению или кризису [26] (Sensier, Artis, 2016). Растет интерес к поиску индикаторов раннего предупреждения, которые могли бы помочь экономике заблаговременно, до возникновения потрясений [16] (Hermansen, Röhn, 2016). С. Ман, К. Ву, И. Янг, К. Менг предлагают оценивать экономическую устойчивость городов (как основы региональной устойчивости) в рамках пяти аспектов: разнообразие, возможности, связанные с доходами и расходами, инновационная среда, тенденция развития и открытость [19] (Man, Wu, Yang, Meng, 2021).
Ф.Д. Пьетро, П. Лесса, С. Салотти, используя модель пространственного общего равновесия, проанализировали устойчивость Европейского союза к трем альтернативным шокам рецессии, каждый из которых активирует различные экономические корректировки и механизмы: уязвимость, сопротивляемость, восстанавливаемость [23] (Pietro, Lecca, Salotti, 2021). Результаты анализа показали, что реакции регионов различаются в зависимости от характера внешнего возмущения и предшоковых региональных особенностей, а также мобильности факторов.
Во все большем количестве исследований смещаются акценты в части определения содержания устойчивости: если раньше говорилось о том, что территория устойчива тогда, когда она перед лицом шока (стресса) быстро приходит после этого в норму [22] (Pendall, Foster, Cowell, 2007), то теперь ключевой позицией является то, что это процесс адаптации. Кроме того, обеспечение устойчивости рассматривается как системная перспектива: часть факторов, воздействующих на территорию, могут усиливать устойчивость, другие – подвергают территорию стрессу. Важно и третье положение: равновесие зависит от характера принятых кумулятивных решений, часто принимаемых в течение длительного периода времени и которые сдвигают систему для реализации наиболее предсказуемых путей.
Необходимость тесного взаимодействия акторов для обеспечения региональной устойчивости подтверждает Л. Давид [15] (David, 2018). Однако определено, что коллективная деятельность зависит от способности акторов согласовывать интересы и объединять программы, которые могут быть основаны либо на общей региональной близости, или инновациях. Региональные экономические кризисы создают условия и стимулы для временных форм сотрудничества, мобилизующие ресурсы для запуска стратегий адаптивной устойчивости. Л. Давид при этом указывает, что агентность – это способность человека предполагать, предвидеть и корректировать отношения, импровизировать планы и поведение, чтобы предотвратить или смягчить кризис. Акторы могут иметь многоуровневые и перекрывающиеся связи с другими через общение, общие задачи и заключение рыночных соглашений. В таком случае регионы необходимо рассматривать как сетевые и мультискалярные образования, возникающие от взаимодействия между субъектами в связанной системе.
Инновации как инструмент достижения региональной устойчивости
В исследованиях по региональной устойчивости инновации позиционируются как инструмент ее достижения. Однако сама инновационная деятельность имеет сильную изменчивость. По результатам исследований Г. Бристоу, A. Хейли определено, что регионы, признанные во время кризиса инновационными лидерами, с гораздо большей вероятностью сопротивлялись кризису и быстрее вышли из него (а именно, в течение 3 лет) [11] (Bristow, Healy, 2018). Растущий объем работ также подчеркивает важность инноваций для обеспечения долгосрочных процессов обновления и реструктуризации регионального пути, которые позволяют регионам с течением времени адаптировать свои промышленные и технологические структуры к изменениям экономического ландшафта [27, 28, 32, 33] (Simmie, 2014; Wolfe, 2014; Wolfe, Gertler, 2016).
Обеспечение динамичного развития региона за счет инноваций обусловлено тем, что, как правило, инновации связаны с длительными «эффектами владения», более высокими темпами накопления капитала фирмами, более высокой реальной заработной платой людей и региональными доходами на душу населения. Рассматривая регион как сложную адаптивную систему, Г. Бристоу, A. Хейли предлагают авторский метод оценки взаимосвязи между инновациями и устойчивости европейских регионов к экономическому кризису [30] (Storper, 2011). Предлагаемый метод оценки сфокусирован на измерении устойчивости с точки зрения результатов после произошедших потрясений. Каждый регион рассматривается как отдельный временной ряд, и осуществляется датирование поворотных точек отдельных бизнес-циклов. В методе используется набор показателей, оценивающий прямое или косвенное измерение инновационной деятельности региона (табл. 1).
Таблица 1
Состав показателей для оценки инноваций
Группа
показателей
|
Состав
показателей
|
Активаторы
инноваций
|
Население
с высшим образованием на 100 человек населения в возрасте 25–64 лет. Государственные
расходы на НИОКР, в % от ВВП.
Занятость в сфере наукоемких услуг + занятость в средне-высокотехнологичном производстве, в % от общей численности рабочей силы |
Инновационная
деятельность
|
Расходы
бизнеса на НИОКР, в % от ВВП. Расходы на инновации, не связанные с НИОКР, в %
от общего оборота. МСП, внедряющие собственные инновации, в % от всех МСП. Инновационные
МСП, сотрудничающие с другими, в % от МСП. Государственно-частные совместные
публикации. Патентные заявки EPO в расчете на млрд ВВП
|
Результаты
инноваций
|
Технологические
(продуктовые или процессные) новаторы, в % всех МСП. Нетехнологические
(маркетинговые или организационные) новаторы, в % всех МСП. Продажи новых для
рынка и новых для фирмы инноваций в % от оборота
|
Ч. Аллахар рассматривает инновации как ресурс экономического и социального развития [10] (Allahar, 2019). Инновационный управленческий процесс отличается от технологических процессов более широким использованием внешних агентов (ученые, консультанты, лидеры управления), созданием высокоинтерактивной среды, в которой могут участвовать бывшие сотрудники; типичный, более длительный период и расплывчатый характер управленческих инноваций. Ч. Пинто также полагает, что инновационная динамика региона во многом зависит от существующих субъектов и их взаимосвязей, поэтому устойчивость инновационной системы следует анализировать посредством изучения инновационных сетей [24] (Pinto, Nogueira, Domínguez-Gómez, 2019). В данном контексте интересным представляется исследование Б.Д. Матризаева, согласно идее которого инновации базируются на трех взаимодополняемых инструментах: «обучении на практике, обучении на использовании, обучении на взаимодействии» [5, с. 2021] (Matrizaev, 2020, р. 2021). С нашей точки зрения, источниками нарушения равновесного состояния инновационного развития является следующая трехуровневая система факторов (рис. 1).
Рисунок 1. Система факторов, влияющих на равновесное состояние инновационного пространства
Источник: составлено автором.
Алгоритм определения равновесного состояния инновационного пространства макрорегиона
Устойчивое развитие инновационного пространства, как было указано ранее в работе, на 98% обеспечивается объемом производимой инновационной продукции. Являясь показателем, высокочувствительным к воздействию разнообразных факторов, уровню и динамике их изменения, определение его равновесного значения представляет собой решение многопараметрической задачи, алгоритм которой представлен на рисунке 2.
Vt – показатель, характеризующий равновесное состояние инновационного пространства макрорегиона, Vit – показатель, характеризующий равновесное состояние инновационного пространства i-й территории макрорегиона, Vp– прогнозное значение целевого параметра макрорегиона, Вj – факторы, оказывающие влияние на целевой параметр развития инновационного пространства макрорегиона.
Рисунок 2. Алгоритм определения равновесного состояния инновационного пространства макрорегиона
Источник: составлено автором.
Уровень социально-экономического развития территории оказывает прямое воздействие на ее инновационную активность, а потому анализ текущего положения исследуемой территории является первым этапом обоснования условий равновесия/неравновесия при управлении инновационным пространством макрорегиона. На данном этапе важно учитывать различные стартовые условия ведения инновационной деятельности на различных территориях макрорегиона. В результате анализа следует определить:
– динамику изменения показателей за период;
– перекосы в изменении показателей по горизонтали и вертикали;
– территории, имеющие наилучшие (наихудшие) значения показателей;
– вклад каждой территории в развитие макрорегиона.
Те же позиции необходимо выделить и в процессе анализа инновационной деятельности. Реализация первого и второго этапов требуется для установления текущего значения целевого параметра Vt.
Далее определяется прогнозное значение целевого параметра макрорегиона Vp. Прогнозное значение формируется с учетом:
1) величины V, установленной для Российской Федерации;
2) прогнозного значения, определенного для каждой территории, составляющей макрорегион.
Состояние равновесия инновационного пространства макрорегиона будет обеспечено в том случае, когда спрос на инновационные товары (услуги) будет равен их предложению. Спрос инновационных товаров может быть оценен показателем «Объем отгруженных инновационных товаров, работ, услуг», в то время как показатель предложения на инновационную продукцию в статистической отчетности не установлен. По нашему мнению, с определенной долей условности в качестве такового могут выступить «Затраты на технологические инновации», «Внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки», «Капитальные затраты на научные исследования и разработки».
Далее следует выделить факторы, оказывающее влияние на Vр (табл. 2).
Таблица 2
Факторы, оказывающие влияние на Vр
Группы факторов
|
Показатели
|
Обозначе-ние
| |
B1
(социально-экономическое положение территории) |
Уровень участия в рабочей силе населения (в возрасте 15–72 лет),
%
|
Н1
| |
Покупательная способность заработной платы, ед. фиксированного
набора потребительских товаров и услуг
|
Н2
| ||
Удельный вес прибыльных организаций, %
|
Н3
| ||
B2
(финансовая поддержка инноваторов) |
Объем финансирования из бюджета, млн руб.
|
Н4
| |
Объем грантов Сколково, млн руб.
|
Н5
| ||
Сумма финансирования ФСИ проекта «Старт», тыс. руб.
|
Н6
| ||
Расходы ФСИ* по контрактам, направленным на развитие
инфраструктуры МИП**, тыс. руб.
|
Н7
| ||
Расходы ФСИ на оплату организации и проведения конкурсов,
экспертизы, мониторинга проектов на всех стадиях их реализации, тыс. руб.
|
Н8
| ||
Расходы ФСИ на оплату создания электронных систем и баз данных,
тыс. руб.
|
Н9
| ||
B3
(иные виды поддержки инноваторов) |
Число организаций – пользователей научным оборудованием
федеральных центров коллективного пользования научным оборудованием, ед.
|
Н10
| |
Доля ученых в возрасте до 39 лет в общей численности ученых,
направленных на работу (стажировку) в зарубежные научные организации, %
|
Н11
| ||
Количество триадных патентных семей (патентов, ежегодно
регистрируемых российскими физическими и юридическими лицами в патентных
ведомствах EPO, USPTO и JPO), ед.
|
Н12
| ||
B4
(институциональные условия для осуществления инновационной деятельности) |
Количество созданных малыми предприятиями рабочих мест при
поддержке Фонда содействия инновациям, ед.
|
Н13
| |
Опытные заводы, ед.
|
Н14
| ||
Образовательные организации высшего образования, ед.
|
Н15
| ||
B5
(иные условия) |
Отношение среднемесячной номинальной начисленной заработной
платы в образовании к среднемесячной номинальной начисленной заработной плате
по экономике страны в целом, %
|
Н16
| |
Доля домашних хозяйств, имеющих доступ к сети Интернет с
персонального компьютера, в общем числе домохозяйств, %
|
Н17
| ||
Доля организаций, имеющих веб-сайт, в общем количестве
организаций, %
|
Н18
| ||
Удельный вес машин и оборудования в возрасте до 5 лет в общей
стоимости машин и оборудования в организациях, выполняющих научные
исследования и разработки, %
|
Н19
| ||
Научное оборудование (приборная база), млн руб. в ценах 2007
года
|
Н20
| ||
Удельный вес населения, использующего интернет практически
каждый день, в общей численности населения в возрасте 15–74 лет, %
|
Н21
| ||
B6
(количественная характеристика инноваторов) |
Численность исследователей, имеющих ученую степень доктора наук,
чел.
|
Н22
| |
Численность исследователей, имеющих ученую степень кандидата
наук, чел.
|
Н23
| ||
Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности российских
исследователей, %
|
Н24
| ||
Персонал, занятый исследованиями и разработками, имеющий высшее
образование, чел.
|
Н25
| ||
B7
(качественная характеристика инноваторов) |
Число молодежи (до 28 лет включительно), вовлеченной в
инновационный процесс Фондом содействия инноваций, чел.
|
Н26
| |
Доля обучающихся по программам общего образования, участвующих в
олимпиадах и конкурсах различного уровня, в общей численности обучающихся по
программам общего образования, %
|
Н27
| ||
Доля участников поддержанных ФСИ проектов по приоритетным
направлениям развития науки, технологий и техники в возрасте до 39 лет, %
|
Н28
| ||
Доля участников в возрасте до 39 лет поддержанных Фондом
проектов по приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники с
рентабельностью продукции не менее 20%, %
|
Н29
| ||
B8
(тиражирование инноваций) |
Число цитирований в расчете на 1 публикацию российских
исследователей в научных журналах, индексируемых в базе данных «Сеть науки»
(Web of Science), ед.
|
Н30
| |
Доля экспорта российских высокотехнологичных товаров в общем
мировом объеме экспорта высокотехнологичных товаров, %
|
Н31
| ||
Выдано патентов РФ, ед.
|
Н32
| ||
Количество поддержанных проектов ФСИ в рамках международного
сотрудничества, ед.
|
Н33
| ||
B9
(результативность инновационного развития) |
Отношение разработанных передовых производственных технологий к
используемым, %
|
Н34
| |
Коэффициент технологической зависимости – соотношение числа
иностранных и отечественных патентных заявок на изобретения, поданных в
России
|
Н35
| ||
Регистрация программ ЭВМ, ед.
|
Н36
| ||
Регистрация баз данных, ед.
|
Н37
| ||
Количество разработанных принципиально новых технологий, ед.
|
Н38
| ||
Доля экспортируемой инновационной продукции в общем объеме
отгруженной инновационной продукции поддержанными ФСИ предприятиями, %
|
Н39
|
**МИП – малые инновационные предприятия
Источник: составлено автором.
Для В1 («Социально-экономическое положение территории») наибольшая связь с объемом инновационных товаров (работ, услуг) установлена между Н1 (r=0,59) и Н2 (r=0,75) (табл. 3).
Таблица 3
Коэффициенты корреляции
|
В1
|
В2
|
В3
|
В4
|
В5
|
В6
|
В7
|
В8
|
В9
|
Н1
|
0,591
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Н2
|
0,751
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Н3
|
0,032
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Н4
|
|
0,9686
|
|
|
|
|
|
|
|
Н5
|
|
-0,1533
|
|
|
|
|
|
|
|
Н6
|
|
0,5678
|
|
|
|
|
|
|
|
Н7
|
|
0,8685
|
|
|
|
|
|
|
|
Н8
|
|
0,1797
|
|
|
|
|
|
|
|
Н9
|
|
-0,2365
|
|
|
|
|
|
|
|
Н10
|
|
|
0,4470
|
|
|
|
|
|
|
Н11
|
|
|
0,9684
|
|
|
|
|
|
|
Н12
|
|
|
-0,1226
|
|
|
|
|
|
|
Н13
|
|
|
|
0,1526
|
|
|
|
|
|
Н14
|
|
|
|
-0,064
|
|
|
|
|
|
Н15
|
|
|
|
0,8543
|
|
|
|
|
|
Н16
|
|
|
|
|
0,8663
|
|
|
|
|
Н17
|
|
|
|
|
0,8809
|
|
|
|
|
Н18
|
|
|
|
|
0,9253
|
|
|
|
|
Н19
|
|
|
|
|
-0,1471
|
|
|
|
|
Н20
|
|
|
|
|
-0,1492
|
|
|
|
|
Н21
|
|
|
|
|
0,9816
|
|
|
|
|
Н22
|
|
|
|
|
|
-0,5841
|
|
|
|
Н23
|
|
|
|
|
|
-0,4915
|
|
|
|
Н24
|
|
|
|
|
|
0,9736
|
|
|
|
Н25
|
|
|
|
|
|
0,4198
|
|
|
|
Н26
|
|
|
|
|
|
|
0,5748
|
|
|
Н27
|
|
|
|
|
|
|
0,9619
|
|
|
Н28
|
|
|
|
|
|
|
0,7963
|
|
|
Н29
|
|
|
|
|
|
|
0,8606
|
|
|
Н30
|
|
|
|
|
|
|
|
0,9311
|
|
Н31
|
|
|
|
|
|
|
|
0,8717
|
|
Н32
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,2982
|
|
Н33
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1421
|
|
Н34
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,6237
|
Н35
|
|
|
|
|
|
|
|
|
-0,3571
|
Н36
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1587
|
Н37
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,3153
|
Н38
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1479
|
Н39
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0,5461
|
Из группы В2 («Финансовая поддержка инноваторов из различных источников») наиболее сильное влияние на устойчивое развитие инновационного пространства оказывает объем финансирования инновационной деятельности из бюджета, программы «СТАРТ» Фондом содействия инноваций, а также расходы указанного Фонда на развитие инфраструктуры МИП. Примечательно, что по мнению отдельных авторов, например, М.С. Соколова, Д.А. Марушко, Е.Ю. Перегудовой, еще больший эффект может быть достигнут в реализации эффективной поддержки молодежного инновационного предпринимательства в рамках единого научно-технологического пространства [8] (Sokolov, Marushko, Peregudova, 2022).
Программа «СТАРТ» является программой, получающей наибольший отклик у заявителей (ежегодно на данную программу Фонд содействия инновациям получает в среднем в 1,9 раза больше заявок, чем по «УМНИК» и «РАЗВИТИЕ» вместе). Программа ориентирована на поддержку существующих МИП и создание новых, имеющих разработки с высоким потенциалом коммерциализации [9]. Заявители могут подать заявку по 6 направлениям (цифровые технологии; медицина и технологии здоровьесбережения; новые материалы и химические технологии; новые приборы и интеллектуальные производственные технологии; биотехнологии; ресурсосберегающая энергетика) и получить грант от 4 до 12 млн рублей в зависимости от этапа программы (Старт-1, Старт-2, Бизнес-Старт).
В группе В3 («Иные виды поддержки инноваторов из различных источников») наиболее сильное влияние оказывает доля ученых в возрасте до 39 лет, которые проходят стажировку в зарубежных научных организациях.
Развитие инновационной деятельности не представляется возможным без соответствующих ее целевой направленности и современных тенденций институциональных условий (В4). Ввиду необходимости достижения плановых показателей деятельности в организациях НИОКР в случае, когда Н13, Н15-Н19 будут равны 0, будет получен положительный прирост объема инновационной продукции. Что касается иных условий (В5), то здесь зафиксировано существенное влияние заработной платы работников образования, доступности сети Интернет с личного компьютера, возможности трансляции организаций своей деятельности на своем сайте и новых машин (оборудования) для научных исследований.
Из группы В6 («Количественная характеристика инноваторов») на объем инновационной продукции влияет количество исследователей в возрасте до 39 лет, а их качественная характеристика (В7) состоит в активном участии в олимпиадах и конкурсах (для школьников), проектах Фонда содействия инновациям (для молодых ученых) и поддержанных Фондом проектах предприятий, открытых молодыми учеными и имеющих рентабельность не менее 20%.
Тиражирование инноваций (группа В8) является основополагающей характеристикой инновационной деятельности [4] (Kantor, Kuznetsova, 2017). Более высокое влияние на объем инновационной продукции оказывает представленность результатов научных исследований и высоких технологий в мировом сообществе.
На основе принципов моделирования структурных уравнений (SEM) построена система уравнений, отражающая взаимосвязь между переменными В1-В9 и объемом инновационных товаров (работ, услуг):
В1 = –76092978,76 + 949065,9*H1 + 5452598,9*H2;
В2 = –3563816,3 + 7,78*H4 + 3,19*H6 + 1,37*H7;
В3 = –911772,7 + 113893,8*H11;
В4 = 854202,5–491,9*Н13 + 6537,9* Н15;
В5 = 693798,8–45458,8* Н16 + 50985,8* Н17–2553,3* Н18 + 61149,0* Н19;
В6 = –12047181,1 + 379138,9* Н24;
В7 = –5277312,8 + 86636,8* Н27 + 32344,9* Н28 + 123114,4* Н29;
В8 = –8434674,8 + 4579068,3* Н30–2396445,4* Н31.
Для В9 не получено статистически значимых уравнений.
В том случае, если факторные признаки в каждом из уравнений будут равны 0, то объем инновационной продукции снизится по каждому блоку факторов, за исключением институциональных и иных условий осуществления инновационной деятельности. Наиболее сильное отрицательное влияние на устойчивое развитие инновационного пространства окажет социально-экономическое положение территории, что подтверждается рядом исследований, в которых затраты на инновации имеют существенную тенденцию к снижению в тот период, когда требуется сместить акцент на финансирование объектов первой необходимости.
Заключение
Предложенный алгоритм позволяет осуществить поэтапное исследование инновационного положения укрупненной территории с точки зрения достижения его равновесного состояния. В результате оценки факторов, которые оказывают влияние на устойчивое положение инновационного пространства макрорегиона, выявлена приоритетная значимость двух групп. К ним относятся те, которые отражают количественные и качественные характеристики существующих (будущих) инноваторов. Определено, что равновесное состояние инновационного пространства может быть обеспечено путем увеличения количества молодых исследователей, активного вовлечения школьников в олимпиады и конкурсы. Особую значимость для эффективного развития инновационного пространства имеет деятельность инновационных фондов в поддержке молодых инноваторов, а также содействие проектной деятельности студентов в вузах.
Для устойчивого развития инновационного пространства макрорегиона безусловно важным остается финансовая поддержка инновационной деятельности регионов из федерального бюджета, инфраструктуры малых инновационных предприятий Фондом содействия инноваций, обеспечение достойного уровня заработной платы работникам сферы образования, а также увеличение доли населения, которая может беспрепятственно, ежедневно пользоваться Интернетом.
Источники:
2. Горбунов В.К. К теории рыночного спроса: регулярность и экономическое равновесие // Экономическая наука современной России. – 2013. – № 4. – c. 19-36.
3. Изотов Д.А. Эмпирические модели общего экономического равновесия // Пространственная экономика. – 2014. – № 3. – c. 138-167.
4. Кантор О.Г., Кузнецова Ю.А. Оценка характеристик процесса распространения социальных инноваций в Российской Федерации // Инновации. – 2017. – № 2. – c. 17-21.
5. Матризаев Б.Д. Исследование отличительных особенностей режимов бизнес-инноваций и их влияния на результаты инновационной деятельности макрорегионов // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 2021-2036.
6. Полтерович В.М. Кризис экономической теории // Экономическая наука современной России. – 1998. – № 1. – c. 46–66.
7. Симонов П.М., Шульц Д.Н., Шульц М.Н. Эволюция теории общего экономического равновесия // Вестник Пермского университета. – 2012. – № 3.
8. Соколов М.С., Марушко Д.А., Перегудова Е.Ю. Сценарии развития молодежного инновационного предпринимательства в условиях цифровизации единого научно-технологического пространства союзного государства Беларуси и России // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 277-294.
9. Фонд содействия инновациям: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fasie.ru/programs/programma-start/ (дата обращения: 30.06.2022).
10. Allahar H. A Management Innovation Approach to Project Planning // Technology Innovation Management Review. – 2019. – № 9(6). – p. 4–13. – doi: 10.22215/timreview/1245.
11. Bristow G., Healy A. Innovation and regional economic resilience: an exploratory analysis // Ann Reg Sci. – 2018. – № 60. – p. 265–284. – doi: 10.1007/s00168-017-0841-6.
12. Brown D., Kubler F. Computational Aspects of General Equilibrium Theory: Refutable Theories of Value // LNEMS. Springer: Berlin-Heidelberg. – 2008. – № 604.
13. Bruneckiene J., Palekiene O., Simanaviciene Z., Rapsikevicius J. Measuring Regional Resilience to Economic Shocks by Index // Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics. – 2018. – № 29(4). – p. 405–418. – doi: 10.5755/j01.ee.29.4.18731.
14. Clower R. The Keynesian Counterrevolution: A Theoretical Appraisal. / Interest Rates. Ed. By F.H. Hahn and F.P.R. Brechling. - London, 1965. – 113 p.
15. David L. Agency and resilience in the time of regional economic crisis // European Planning Studies. – 2018. – № 26(5). – p. 1041–1059. – doi: 10.1080/09654313.2018.1448754.
16. Hermansen M., Röhn O. Economic resilience: The usefulness of early warning indicators in OECD countries // OECD Journal: Economic Studies. – 2016. – № 9–35. – doi: 10.1787/ecostudies2016-5jg2ppjrd6r3.
17. Hicks J.R. Value and Capital. - Cambridge, 1939. – 119-121 p.
18. Leijonhufvud A. Keynesian Economics and Economics of Keynes. - New York, 1968. – 56 p.
19. Man S., Wu X., Yang Y., Meng Q. An Assessment Approach to Urban Economic Resilience of the Rust Belt in China // Complexity. – 2021. – № 3(16). – doi: 10.1155/2021/1935557.
20. Martin R. Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks // Journal of Economic Geography. – 2011. – № 12(1). – p. 1-32.
21. Parsons M., Reeve I., McGregor J. et al. Disaster resilience in Australia: A geographic assessment using an index of coping and adaptive capacity // International Journal of Disaster Risk Reduction. – 2021. – № 62. – doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102422.
22. Pendall R., Foster K. A., Cowell M. Resilience and regions: Building understanding of the Metaphor // Working Paper University of California, Institute of Urban and Regional Development (IURD), Berkeley, CA. – 2007. – № 12.
23. Pietro F. D., Lecca P., Salotti S. Regional economic resilience in the European Union: a numerical general equilibrium analysis // Spatial Economic Analysis. – 2021. – № 16(3). – p. 287–312. – doi: 10.1080/17421772.2020.1846768.
24. Pinto H., Nogueira C., Domínguez-Gómez J. A. Sistemas de innovación y resiliencia regional: un análisis de redes // Revista Española de Sociología. – 2019. – p. 35-52. – doi: 10.22325/fes/res.2019.27.
25. Ring, I., Klauer, B., Wätzold, F. Towards regional sustainability: the need for interdisciplinary and applied research. / Ring, I., Klauer, B., Wätzold, F., Månsson, B.Å. (eds) Regional Sustainability. Contributions to Economics. - Physica, Heidelberg, 1999.
26. Sensier M., Artis M. The resilience of employment in Wales: Through recession and into recovery // Regional Studies. – 2016. – № 50. – p. 586–599. – doi: 10.1080/00343404.2014.920083.
27. Simmie J. Evolutionary growth theory and resilience in UK cities: re-invention, replication, recession and recovery. - Technical Report, Oxford Brookes University, 2014.
28. Simmie J. Regional economic resilience: a schumpeterian perspective // Raumforsch Raumordn. – 2014. – № 72. – p. 103–116.
29. Soroka A., Bristow G., Naim M., Purvis L. Measuring regional business resilience // Regional Studies. – 2019. – № 54:6. – p. 838-850. – doi: 10.1080/00343404.2019.1652893.
30. Storper M. Why do regions develop and change? The challenge for geography and economics // JEcon Geogr. – 2011. – № 1. – p. 333–341.
31. Wang H., Li Y., Liu Y., Qing F., Zhou Y., Chen Y., Fang D. Study on the Influencing factors of urban economic resilience in post epidemic Era – A case study of Kunming City // Journal of Urban Management. – 2021. – № 10. – p. 255-264.
32. Wolfe D.A. Introduction to the dynamics of innovation in city-regions. / Wolfe DA (ed) Innovating in urban economies: economic transformation in Canadian city-regions. - University of Toronto Press, Toronto, 2014. – 3–32 p.
33. Wolfe D.A., Gertler M. Growing urban economies: innovation, creating and governance in Canadian city-regions. - University of Toronto Press, Toronto, 2016.
Страница обновлена: 30.10.2024 в 06:21:02