Оценка уровня развития «экономики знаний» в субъектах Российской Федерации: структурно-ранговый подход

Булетова Н.Е.1
1 Московский государственный юридический университет им. О.Е. Кутафина

Статья в журнале

Экономическая безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 5, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2022)

Цитировать:
Булетова Н.Е. Оценка уровня развития «экономики знаний» в субъектах Российской Федерации: структурно-ранговый подход // Экономическая безопасность. – 2022. – Том 5. – № 4. – С. 1225-1246. – doi: 10.18334/ecsec.5.4.116349.

Аннотация:
Поддержание развития интеллектуального капитала и его вклада в повышение инновационной составляющей национальной (региональной) экономики является стратегической задачей всех заинтересованных сторон, так как направлены не только на повышение конкурентоспособности хозяйственных единиц на внутреннем (внешнем) рынке, но и способствуют структурным сдвигам в экономике, обеспечивающим рост качества жизни и производительность труда во всех сферах занятости. В исследовании представлен результат сравнительного анализа вложенных в наукоемкие виды деятельности затрат, включая бюджетные расходы, и полученной от них отдачи в сумме валовой добавленной стоимости. Речь идет о ключевых отраслях генерации и формирования спроса на новые знания. Результаты проведенного структурного и рангового анализа субъектов РФ по ключевым видам экономической деятельности, генерирующим новые знания и объекты интеллектуальной собственности, включают также индикативный подход к оценке уровня развития «экономики знаний» на региональном уровне с возможностью обосновать причины и результаты выявленных различий и особенностей экономического развития с эволюционной точки зрения.

Ключевые слова: «экономика знаний», генерация знаний, структурный анализ, ранговый анализ

JEL-классификация: D83, O31, O32, O33



Введение. Вызовы мировой экономики и развивающихся правил внешнеэкономического взаимодействия стран в условиях активного применения санкций, протекционистских мер, политики углеродной нейтральности и углеродного ценообразования – все это сопровождает текущий этап эволюции экономических систем постиндустриального развития. В характеристике структуры экономической системы в настоящее время мы наблюдаем вектор экономического развития в сторону обеспечения наращения сектора услуг (разделы G-T ОКВЭД) по сравнению с материальным производством и одновременном приращении «экономики знаний», включающей в себя образование, здравоохранение, деятельность в области НИОКР и IT, что соответствует измерению и оценке «экономики знаний» как институциональной основы высокотехнологичной экономики (примеры работ российских ученых [2; 7; 9; 13; 20]).

Разносторонность вектора экономического развития отдельных территорий требует внимательного отношения к оценке «экономики знаний» на региональном уровне, что позволяет обеспечивать систему мониторинга эффективным набором методов для типологии и определения диспропорций, особенностей экономического развития каждой территории. На эту темы также необходимо выделить несколько актуальных исследований, позволяющих отразить региональные аспекты, особенности генерации и внедрения новых знаний в особые экономические уклады, в региональные экономические системы (примеры работ [3; 4; 12; 19; 21; 23]).

Представление об экономике, основанной на знаниях, характеризуется в рамках процессного подхода либо на основе оценки затрат (суммарных инвестиций) на развитие базовых секторов экономики, вырабатывающих и распространяющих новые знания, либо на основе оценки вклада по валовой добавленной стоимости (ВДС) тех отраслей, которые потребляют новые знания с учетом сформированного потребителями знаний спроса на знания в ВВП. Поиск трендов и перспектив развития «экономики знаний» от масштабов глобальной экономики и до обоснования универсальной траектории, стратегии с учетом «национальный особенностей» экономического развития имеют свою актуальность и авторские результаты в научных исследованиях (научные статьи [8; 11; 15]).

Оценка «экономики знаний». В соответствии с макроэкономической позицией академика РАН Аганбегяна А.Г., в работах которого к сфере «экономики знаний» относятся НИОКР, образование, информационно-коммуникационные технологии, биотехнологии и здравоохранение [1], доля экономики знаний в ВВП России в 2019 году была 15 трлн. руб. или 14% от ВВП страны (110 трлн. руб.), в том числе доля НИОКР – 1,1 %, что существенно ниже сектора НИОКР в экономике СССР (3% от ВВП), в том числе из-за снижения расходов на фундаментальную науку, аналогичную ситуацию автор констатирует и по доле образования в ВВП страны – 4% (против 8% в развитых странах), речь идет о бюджетных расходах на образование, сектор информационно-коммуникационных технологий автор приравнивает к цифровой экономике, определяя долю суммарных затрат на нее в России в размере 3,9% от ВВП , по расходам на здравоохранение и биотехнологии в размере 5% от ВВП, высказано мнение академика о необходимости обеспечить рост этих расходов в 1,5 раза до 2025 года. По данным Росстата в 2020 году общий вклад «экономики знаний» в экономику страны вырос до 15,6%, в первую очередь, за счет наращения добавленной стоимости в секторе информационно-коммуникационных технологий, востребованность и активность развития IT-предприятий связаны, в том числе с ограничениями, с которыми столкнулись участники рынка и потребители в условиях пандемии. ВВП страны 2020 года составил 106,6 трлн. руб. (-3,1% к 2019 году),

По второму направлению есть ряд трактовок по составу видов экономической деятельности, формирующих «экономику знаний»:

- в исследовании академия РАН Макарова В.Л. к отраслям повышенного спроса на знания в ВВП (по доле добавленной стоимости) относятся высокотехнологичные отрасли высшего и среднего уровня, телекоммуникационная связь, финансовые услуги и услуги по страхованию, деловые услуги, включая НИОКР, и образование со здравоохранением [16];

- в практике международных организаций и локальных научных исследований, когда для оценки уровня развития экономики, основанной на знаниях, формируется система показателей (количество может доходить до 80 показателей по методике Всемирного банка и расчету The Knowledge Index и The Knowledge Economy Index), в основе классификации показателей – их деление на показатели третичного образования, показатели информационной инфраструктуры, показатели национальной инновационной деятельности, включая научную деятельность, интеллектуальную собственность, а также показателей обобщающего характера [14; 22].

В настоящем исследовании представлены результаты авторского подхода к измерению «экономики знаний» с учетом существующей практики оценок:

- если подход к оценке расходов на приоритетные для «экономики знаний» виды деятельности (академик Аганбегян) логичен и доступен для корректного измерения, то в оценках, предложенных академиком Макаровым, можно видеть варианты подходов к оценке со стороны потребления новых знаний;

- так как приоритетным направлением потребления новых знаний представляются те сферы услуг, в которых и оцениваются бюджетные расходы, направляемые на развитие «экономики знаний» в масштабах национальной экономики, речь о видах экономической деятельности по ОКВЭД:

a) Деятельность в области информации и связи (раздел J);

b) Деятельность профессиональная, научная и техническая (раздел М);

c) Образование (раздел Р);

d) Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг (раздел Q).

Вклад знаний по ВДС определяется спросом потребителей знаний на соответствующие результаты экономики знаний – в сферах ИКТ, НИОКР, образование и здравоохранение (табл. 1).

Из представленного распределения исключены виды деятельности, относящиеся к материальному производству (высокотехнологичные отрасли высшего и среднего уровня, речь идет, в первую очередь, об обрабатывающем производстве, полный перечень представлен в Приказе Минэкономразвития РФ и Росстата от 15.12.2017 г. № 832 «Об утверждении Методики расчета показателей «Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте» и «Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом региональном продукте субъекта РФ») и к финансовым услугам и услугам по страхованию (содержание новых знаний и внутренний спрос на их использование обеспечивается денежно-кредитной политикой Банка России как мега-регулятора финансового рынка) [24].

Таблица 1. Структура «экономики знаний» в соответствии с процессным подходом

Расходы на сектор информационно-коммуникационных технологий
Общий объем затрат (совокупные инвестиции) на развитие экономики знаний
Генерация знаний, инновации, патенты и другие результаты, способствующие появлению и потреблению новых знаний
Вклад знаний по валовой добавленной стоимости отраслей, которые в основном потребляют новые знания
Добавленная стоимость, образованная в разделе J
Расходы на НИОКР
Добавленная стоимость, образованная в разделе M
Расходы на третичное образование
Добавленная стоимость, образованная в разделе P
Расходы на здравоохранение и биотехнологии
Добавленная стоимость, образованная в разделе Q
Источник: составлено автором с использованием материалов [1;10; 16].

Так как нельзя утверждать, что новые знания не будут влиять и отражаться в результатах экономической деятельности всех отраслей, то измерение ее доли в ВВП (или ВРП) по величине добавленной стоимости можно ограничить «окупаемостью» понесенных затрат (инвестиций) по перечисленным видам экономической деятельности.

На рисунках 1 и 2 представлен результат распределения 85 субъектов РФ по доле «экономики знаний» в ВРП, в которую включены 4 соответствующих раздела ОКВЭД. За анализируемый период 2017-2020гг. регионы, у которых величина этих разделов была максимальной, включали в себя как наиболее крупные и экономически развитые территории (г. Санкт-Петербург, г. Москва), так и регионы со слабой структурой экономики (Республика Тыва, Республика Алтай, Ивановская область и ряд регионов Северного Кавказа, доля экономики которых не превышает 1% каждого в экономике страны).

В конце данного распределения сосредоточены регионы Арктической зоны России, для которых приоритетным является добыча полезных ископаемых (60-75% – доля Раздела В «Добыча полезных ископаемых» в региональной экономике) и свои особенности социально-экономического развития (Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО, Ненецкий АО), в том числе в миграционных процессах, порядка ведения хозяйственной деятельности коренными малочисленными народами Севера.

Рисунок 1. Распределение субъектов РФ по доле «экономики знаний» в ВРП по данным 2020 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2020 году» [17].

Рисунок 2. Распределение субъектов РФ по доле «экономики знаний» в ВРП по данным 2017 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2017 году» [17].

На графиках видно, что сам результат распределения разделяет анализируемые регионы на 3 группы – с максимальными и минимальными значениями и большую группу «средних» по доле «экономики знаний» территорий. Период анализа 2017-2020гг. выбран в связи с детализацией ОКВЭД, когда в разделах появились виды экономической деятельности, относящиеся к «экономике знаний» (Разделы J и M ОКВЭД).

Результаты структурного анализа. Для детализации структуры «экономики знаний» на примере Республики Тыва и г. Москва (в сравнении с общероссийским показателем) на рисунках 3 и 4 представлен результат сопоставления долей, наглядно видно, что:

- во-первых, для территории с более высоким уровнем «экономики знаний» характерно доминирование доли добавленной стоимости, образуемой в области информации и связи, и в области науки, тогда как доля добавленной стоимости в области образования и здравоохранения представлены меньшими значениями;

- во-вторых, за анализируемый период 2017-2020гг. можно видеть устойчивость выявленной структуры, доли практически не изменились, и если для г. Москва было типично ранее описанное соотношение между элементами «экономики знаний», то для Республики Тыва соотношение имело обратные пропорции – на фоне высоких значений доли добавленной стоимости в образовании и здравоохранении выявлены минимальные значения остальных двух долей.

Рисунок 3. Распределение «экономики знаний» по разделам ОКВЭД по данным 2020 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2020 году» [17].

Рисунок 4. Распределение «экономики знаний» по разделам ОКВЭД по данным 2017 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2017 году» [17].

На рисунке 5 максимально наглядно представлено соотношение структуры «экономики знаний» по трем анализируемым регионам, где показаны противоположные позиции г. Москва, Республики Тыва и Тюменской области с минимальными значениями по данным 2020 года.

Рисунок 5. Результат соотношения структуры «экономики знаний» для территорий с максимальным (Р. Тыва), минимальным (Тюменская область) и наилучшим по структуре (г. Москва) значением доли в ВРП

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2020 году» [17].

Однако и среди лидеров неоднородность включенных в эту группу регионов свидетельствует о необходимости вторым шагом оценки применять ее структурный анализ в соответствии с трехсекторной моделью экономики Кларка-Фишера (агрегирование видов экономической деятельности на 4 группы – аграрный сектор экономики DA, индустриальный сектор экономики DI, сектор услуг DS и сектор материального производства DG с последующим соотношением между собой через расчет 2-х показателей координации k1 и k2). На рисунке 6 представлены результаты структурного анализа по данным 2020 года.

Рисунок 6. Распределение 10 регионов-лидеров по доле «экономики знаний» в ВРП по итогам структурного анализа в 2020 году

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура валовой добавленной стоимости субъектов РФ в 2020 году» [17] в соответствии с авторским методом структурного анализа [5].

Для детализации результатов структурного анализа 10 регионов-лидеров по данным об отраслевой структуре валовой добавленной стоимости в 2020 году (табл. 2) уточним, чем принципиально отличаются между собой эти территории:

- 2 города федерального значения, крупнейшие агломерации страны – г. Москва и г. Санкт-Петербург – принципиально отличаются от всех остальных регионов, представленных на рисунке 7 и в таблице 2, структурой своей экономики, так как при практически нулевых показателях аграрного сектора DA, для этих территорий типичен высокий уровень сектора услуг, который превышает сектор материального производства в 3,4-3,9 раза, что позволяет отнести их к постиндустриальному сервисному типу экономики;

- ряд регионов, попавших в данный список, имеют большую долю аграрного сектора в структуре региональной экономики, это определяется по значению k1 меньше 1, в основном это субъекты РФ Юга России, тип экономики которых можно определить, как аграрно-сервисный, так как у них сектор услуг значительно превышает сектор материального производства (в 1,5-2,6 раза);

- сопоставляя долю «экономики знаний» в валовой добавленной стоимости и долю инвестиций в эти 4 вида экономической деятельности (затраты на развитие «экономики знаний», важно отметить, что ряд авторов к таким затратам относит только бюджетные расходы, в данном исследовании представлен общий объем инвестиций без их деления на государственные или частные, собственные или привлеченные) отметим, что анализируемые в данной выборке регионы делятся на 2 группы – у которых инвестиции окупились (3 субъекта РФ из 10 анализируемых), и у которых доля инвестиций превышает долю добавленной стоимости, сформированной у предприятий этих видов деятельности (7 субъектов РФ), подобное сопоставление на «входе» и «выходе» процесса генерации новых знаний и их коммерциализации не учитывает результат использования полученных новых знаний в других видах экономической деятельности;

- регион, у которого доля «экономики знаний» в ВРП в 2017 г. (25,8%) и 2020 г. (30,8%) была самой высокой – Республика Тыва, относящаяся к Сибирскому федеральному округу, основную часть населения которой составляют коренные малочисленные народы Севера, при этом существенную часть сектора услуг по данным 2020 года (70%) составляют услуги, относящиеся к «экономике знаний» (30,8%), тем не менее, понимая, что данный регион не является центром научных исследователей или реализации технологий в сфере информации и связи, можно утверждать, что простой констатации для определения уровня экономического развития доли «экономики знаний» в ВРП (или ВВП) недостаточно, требуется детализация структуры «экономики знаний» и соотнесение результатов с общим экономическим статусом территории на основе трехсекторной модели экономики Кларка-Фишера.

Таблица 2. Результаты структурного анализа 10 регионов-лидеров по данным 2020 года


Доля «экономики знаний» в ВРП, %
Доля инвестиций в разделы J, M, P и Q в общей сумме инвестиций, %
Аграрный сектор DA, %
Индустриальный сектор DI, %
Сектор услуг DS, %
Сектор материального производства DG, %
k1 =
DI / DA
k2 =
DS / DG
Российская Федерация из суммы субъектов
15,6
15,5
4,7
31,1
58,4
41,6
6,62
1,40
1. Республика Тыва
30,8
22,7
6,2
15,0
70,0
30,0
2,42
2,33
2. г. Санкт-Петербург
24,7
20,9
0,1
17,1
79,5
20,5
171,00
3,88
3. Республика Ингушетия
23,1
46,0
10,7
4,9
76,0
24,0
0,46
3,17
4. Чеченская Республика
23,0
35,5
12,2
6,3
72,8
27,2
0,52
2,68
5. г. Москва
22,5
29,7
0,1
17,9
77,2
22,8
179,00
3,39
6. Республика Алтай
22,2
41,4
11,1
6,6
74,6
25,4
0,59
2,94
7. Новосибирская область
19,2
0,0
4,5
19,1
71,4
28,6
4,24
2,50
8. Карачаево-Черкесская Республика
18,4
15,3
17,0
19,0
57,2
42,8
1,12
1,34
9. Томская область
18,2
14,3
4,3
31,5
58,9
41,1
7,33
1,43
10. Кабардино-Балкарская Республика
17,9
34,4
16,5
11,6
60,4
39,6
0,70
1,53
Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17] и «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021» [18].

Рисунок 7. Результат сопоставления инвестиций и сформированной валовой добавленной стоимости в разделах J, M, P и Q, в %

Источник: составлено автором по данным таблицы 2.

На следующем этапе оценки представим результат анализа структуры «экономики знаний» в привязке с распределением занятых на примере г. Москва, Республики Тыва и Тюменской области:

- на рисунке 8 представлен результат соотнесения видов деятельности и занятого населения по трем из 4-х элементов «экономики знаний», по которым представлены данные Росстатом: добавленная стоимость, сформированная в области информации и связи (7,8%), в разы превышает доли образования (2,2%) и здравоохранения (3,5%), что свидетельствует об оптимальной структуре «экономики знаний» в пользу именно этого вида деятельности, при этом соотношение занятого населения по перечисленным трем видам деятельности только по IT представлено наиболее эффективное соотношение – наибольшая доля добавленной стоимости на фоне меньшей доли занятых (4,4%), тогда как на примере образования видно, что доля занятых (4,4%) ровно в 2 раза превышает добавленную стоимость по этой деятельности;

Рисунок 8. Сопоставление структуры экономки и занятых в г. Москва по ключевым видам экономической деятельности, формирующим «экономику знаний» в 2020 году

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17] и «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021» [18].

- на рисунок 9 представлен результат сравнения трех основных видов экономической деятельности, относящихся к «экономике знаний» и занятого населения в этих сферах в Республике Тыва по данным 2020 года, видно, что наибольшую долю занимает образование, численность занятых в данном виде деятельности – самая высокая (22,6% от общей численности занятых в экономике региона) на фоне минимальной доли деятельности в области информации и связи (2,2%) с долей занятых 1,3%;

Рисунок 9. Сопоставление структуры экономки и занятых в Республике Тыва по ключевым видам экономической деятельности, формирующим «экономику знаний» в 2020 году

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17] и «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021» [18].

- для того, чтобы определить причины такой высокой доли «экономики знаний» в этом регионе с целью обосновать приемлемые пропорции между частями «экономики знаний» с точки зрения оценки уровня развития, качества достигнутого прогресса в использовании интеллектуального капитала в экономике; на примере сравнения рисунках 3, 4, 8 и 9 можно говорить о доминировании деятельности в области информации и связи, профессиональной, научной и технической деятельности по сравнению с образованием и деятельностью в области здравоохранения и социальных услуг, примере подобной структуры мы видим на рисунках 3 и 4 для г. Москва;

- для подтверждения вывода, сформулированного по итогам рассмотрения рис. 8 и рис. 9, представим результаты анализа структуры «экономики знаний» Тюменской области (рис. 10): соотношение похоже на полученное распределение по Республике Тыва, при этом на примере образования сопоставление доли образования с долей занятых в этом виде деятельности видны колоссальные диспропорции, что позволяет сделать итоговый вывод – при оценке «экономики знаний» на уровне региональной экономики необходимо использовать 2 уровня оценки: первый шаг – ранжирование регионов по доле «экономики знаний» в валовой добавленной стоимости субъекта РФ, второй шаг – на основе анализа структуры «экономики знаний» на первое место выходят регионы с наибольшей долей деятельности в области информации и связи (пример г. Москва), что может существенно качественно изменить результаты анализа и характеристику качества экономического развития.

Рисунок 10. Сопоставление структуры экономки и занятых в Тюменской области по ключевым видам экономической деятельности, формирующим «экономику знаний» в 2020 году

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17] и «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021» [18].

- в дополнение к вышеперечисленным выводам на рис. 11 представлен результат анализа производительности труда по трем сравниваемых регионам, доступны данные по численности занятых только для трех видов деятельности из четырех, относящихся к «экономике знаний», можно видеть, что если по результативности деятельности занятого населения в сфере образования и здравоохранения и социальных услуг принципиальных отличий не выявлено (по Республике Тыва видно, что производительность труда самая низкая среди этих территорий), тогда как по деятельности в области информации и связи видно существенное преимущество в эффективности использования занятых в г. Москва по сравнению с двумя другими регионами.

Рисунок 11. Сравнение производительности труда по секторам «экономики знаний» анализируемых территорий РФ по данным 2020 года, руб./чел.

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17] и «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021» [18].

С учетом полученных результатов исследования структуры «экономики знаний» в регионах России, представим индикативный подход к оценке уровня «экономики знаний»

В основе индикативного подхода заложен следующий алгоритм:

где

IT – доля раздела J «Деятельность в области информации и связи» в ВРП;

S – доля раздела М «Деятельность профессиональная, научная и техническая» в ВРП;

E – доля раздела P «Образование»;

M – доля раздела Q «Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг».

Итоговой частью исследования стало применение авторского метода эффективного ранга, представленного в свидетельстве о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017619388 «Вычисление эффективного ранга объектов по значениям их параметра» [6], в результат первого этапа оценки «экономики знаний» (по данным рис.1).

В результате на рис. 12 можно видеть формальное распределение субъектов РФ без структурного анализа «экономики знаний». В результате первые места рейтинга заняли наименее экономически развитые регионы, у которых на фоне низких долей других производств доли образования и здравоохранения, которые минимально подвержены криминализации и нераспространенности теневой (скрытой и неформальной) экономики, занимают лидирующие значения в структуре региональной экономики по ОКВЭД.

Рисунок 12. Результат распределения субъектов РФ по эффективному рангу по данным 2020 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17].

Более подробно характеристика «лидеров» и «аутсайдеров» эффективного рейтинга представлена в табл. 3, разрыв между крайними значениями рейтинга измеряется 177 «шагами», позволяющего определить степень разрыва между субъектами, в том числе занимающими смежные порядковые ранги.

Таблица 3. Сравнение значений порядкового и эффективного рангов регионов по доле «экономики знаний» в 2020 году

Субъекты РФ
Доля «экономики знаний» в ВРП по данным 2019 года
Порядковый ранг
Эффективный ранг
1. Республика Тыва
30,8
1
1
2. г. Санкт-Петербург
24,7
2
37
3. Республика Ингушетия
23,1
3
52
4. Чеченская Республика
23,0
4
58
5. г. Москва
22,5
5
58




78. Белгородская область
9,2
78
145
79. Астраханская область
9,1
79
149
80. Чукотский автономный округ
9,0
80
171
81.Сахалинская область
8,4
81
177
82.Тюменская область
7,0
82
177
Источник: составлено автором по данным рис. 12.

Повторно метод эффективного ранга был применен к результатам распределения субъектов РФ по итогам расчета индикатора оценки уровня «экономики знаний» (рис. 13).

Рисунок 13. Результат распределения субъектов РФ по эффективному рангу на основе расчета индикатора оценки уровня развития «экономики знаний» по данным 2020 года

Источник: составлено автором по данным Росстата «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2020 году» [17].

В таблице 4 детализированы результаты подсчета эффективного ранга к результату распределения субъектов РФ по подсчитанному индикатору уровня развития «экономики знаний». Наглядно видно, что если итоговый в списке состав регионов принципиально не изменился и применение индикативного подхода на их перераспределение не повлияло, то список лидеров по уровню развития «экономики знаний» полностью изменился, при этом Москва со значением рассчитанного индикатора 182,3% в 304 рейтинговые позиции превышает место в рейтинге 82-го субъекта РФ в этом распределении – Чукотского АО.

Таблица 4. Сравнение значений порядкового и эффективного рангов регионов по оценке уровня развития «экономики знаний» в 2020 году

Субъекты РФ
Результат расчета индикатора по данным 2020 года
Порядковый ранг
Эффективный ранг
1. г. Москва
182,3%
1
1
2. г. Санкт-Петербург
170,5%
2
24
3.Новосибирская область
120,8%
3
122
4. Нижегородская область
108,5%
4
146
5. Томская область
104,0%
5
155




78. Магаданская область
41,5%
78
277
79. Астраханская область
40,0%
79
280
80.Тюменская область
38,5%
80
283
81. Сахалинская область
34,5%
81
291
82. Чукотский автономный округ
27,8%
82
304
Источник: составлено автором по данным рис. 13.

Заключение

В завершении исследования необходимо подвести следующие итоги и выводы с учетом полученных результатов расчетов:

- для дифференциации отдельных территорий национальной экономики по уровню постиндустриального развития в соответствии с результатами проведенного анализа необходимо применять типологию региональных экономик по уровню развития «экономики знаний», определяемому на основе индикативного подхода к оценке, так как достижение простой окупаемости понесенных затрат на развитие новых знаний за счет формирования спроса на НИОКР, IT, образовательные услуги и услуги в сфере здравоохранения не является полным результатом генерации и внедрения новых знаний в экономику, можно утверждать, что новые знания влияют на результаты экономической деятельности, на формирование добавленной стоимости на предприятиях всех видов деятельности, но в разных масштабах и последствиях влияния;

- применение авторских методов структурного и рангового анализа позволяет экспертам и заинтересованным в аналитических выводах по итогам исследования «экономики знаний» и ее роль в региональной экономике получать оригинальные результаты, не противоречащие наблюдаемой действительности и конкретизирующие результаты распределения территорий по выбранным критериям.


Источники:

1. Аганбегян А.Г. О приоритетном развитии сферы экономики знаний // Экономическое возрождение России. – 2021. – № 1. – c. 15-22.
2. Баженов С.И. Экономика знаний как институциональная основа экономики высокотехнологичных производств // Экономика высокотехнологичных производств. – 2020. – № 4. – c. 173-182.
3. Баулина О.А., Клюшин В.В., Силюнина А.М. Модель трансформации традиционного уклада региональной экономики в экономику знаний // Вестник евразийской науки. – 2018. – № 6. – c. 4.
4. Бекбергенева Д.Е. Подходы к содержанию и точки роста экономики знаний в цифровизации региональной экономики // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 3-1 (61). – c. 27-29.
5. Булетова Н.Е., Соколов А.А., Шаркевич И.В. Структурно-типологический анализ экономики российских регионов // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 5. – c. 1089-1104.
6. Булетова Н.Е., Шаркевич И.В. Ранговый анализ региональных социально-экономических систем: усовершенствованный подход // Экономический анализ: теория и практика. – 2016. – № 10 (457). – c. 17-27.
7. Восканов М.Э. Необходимость и институциональные особенности перехода инновационной экономики к экономике знаний // Инновационное развитие экономики. – 2017. – № 3. – c. 7-11.
8. Гапоненко Н.В. Форсайт экономики, основанной на знаниях: в поисках траектории // Экономические стратегии. – 2018. – № 4. – c. 6-11.
9. Давыдова М.В., Кудрявцева В.С. Экономика знаний как среда формирования инновационной экономики // Современные тенденции развития науки и технологий. – 2017. – № 3-6. – c. 129-131.
10. Измерение экономики знаний: теория и практика. / Сост. и общ. ред. Л. К. Пипия. - Москва: Ин-т проблем развития науки РАН, 2008. – 191 c.
11. Какутич Е.Ю. Глобальные тренды и тенденции становления экономики знаний в системе мировой экономики // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Экономика и управление. – 2020. – № 2. – c. 59-74.
12. Караваева И.В., Лев М.Ю. Результирующие проблемы экономической безопасности современной России (по итогам проведения Международной научно-практической конференции «VI Сенчаговские чтения: Экономическая безопасность России в новой реальности») // Экономическая безопасность. – 2022. – № 2. – c. 711-736. – doi: 10.18334/ecsec.5.2.114772.
13. Копылова А.А. Экономика знаний как этап развития постиндустриальной экономики // Актуальные вопросы современной экономики. – 2020. – № 6. – c. 297-300.
14. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г. Обеспечение экономической безопасности России в международных финансово-экономических организациях в процессе интеграции // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 3. – c. 669-688. – doi: 10.18334/epp.11.3.111630.
15. Лихачева Т.Л. «Экономика знаний» и знания экономики: ретроспективный анализ // Экономика и социум: современные модели развития. – 2018. – № 1. – c. 141-158.
16. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для России // Вестник РАН. – 2003. – № 5. – c. 450.
17. Росстат «Отраслевая структура ВДС в субъектах РФ в 2017 году, в 2020 году». [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru›storage/mediabank/VRP_OKVED2_.xlsx (дата обращения: 08.04.2022).
18. Росстат «Регионы России: Социально-экономические показатели – 2021». [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 08.04.2022).
19. Руденко М.Н. Региональные различия как угроза экономической безопасности Российской Федерации // Экономическая безопасность. – 2022. – № 2. – c. 491-510. – doi: 10.18334/ecsec.5.2.114555.
20. Трофимова Н.Н. Проблемы и перспективы формирования экономики знаний в условиях постиндустриальной экономики // Стратегии бизнеса. – 2021. – № 1. – c. 4-8.
21. Шумаева Е.А. Построение экономики знаний в Донецкой народной республике: транзитивность экономики региона // Сборник научных работ серии «Финансы, учет, аудит». – 2021. – № 1 (21). – c. 238-247.
22. Экономическая безопасность России в новой реальности. / Коллективная монография / Под общ. Ред. А.Е. Городецкого, И.В. Караваевой, М.Ю. Льва. - М.: ИЭ РАН, 2021. – 325 c.
23. Яшина Н.И., Аникин А.В., Кашина О.И., Прончатова-Рубцова Н.Н., Кравченко В.С. Моделирование влияния финансовых факторов на высокотехнологичный валовый региональный продукт в региональных кластерах в условиях экономики знаний // Фундаментальные исследования. – 2019. – № 10. – c. 150-159.
24. Lev M. Y., Leshchenko Y. G. International reserves of the bank of Russia in the system of the state's economic security // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. – 2020. – p. 876-888. – doi: 10.5373/JARDCS/V12SP4/20201557.

Страница обновлена: 01.12.2022 в 14:02:23