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, Россия, Москва
Скачать PDF | Загрузок: 9
Статья в журнале
Экономическая безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 5, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2022)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=49860701
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 одновременным приращением «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] (Bazhenov, 2020; Voskanov, 2017; Davydova, Kudryavtseva, 2017; Kopylova, 2020; Trofimova, 2021)).
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] (Baulina, Klyushin, Silyunina, 2018; Bekbergeneva, 2020; Karavaeva, Lev, 2022; Rudenko, 2022; Shumaeva, 2021; Yashina, Anikin, Kashina, Pronchatova-Rubtsova, Kravchenko, 2019)).
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 «национальных особенностей» экономического развития имеют свою актуальность и авторские результаты в научных исследованиях (научные статьи [8, 11, 15] (Gaponenko, 2018; Kakutich, 2020; Likhacheva, 2018)).
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] (Aganbegyan, 2021), 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 академика 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] (Makarov, 2003);
- 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 показатели обобщающего характера [14; 22] (Lev, Leshchenko, 2021).
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 идет о видах экономической деятельности по ОКВЭД:
а) «Деятельность в области информации и связи» (раздел J);
б) «Деятельность профессиональная, научная и техническая» (раздел М);
в) «Образование» (раздел Р);
г) «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, образовании и здравоохранении (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] (Lev, Leshchenko, 2020).
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
|
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.
Проведя распределение субъектов РФ по доле «экономики знаний» в ВРП, в которую включены 4 соответствующих раздела ОКВЭД, автор получил следующие результаты:
- за анализируемый период 2017–2020 гг. 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 характерны свои особенности социально-экономического развития (Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО, Ненецкий АО), в том числе миграционные процессы, порядок ведения хозяйственной деятельности коренными малочисленными народами Севера.
Период анализа 2017–2020 гг. 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. Москвы (по сравнению с общероссийским показателем) на рисунках 1 и 2 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, а также в области науки, тогда как доля добавленной стоимости в области образования и здравоохранения представлены меньшими значениями;
- во-вторых, за анализируемый период 2017–2020 гг. можно видеть устойчивость выявленной структуры, доли практически не изменились, и если для г. Москвы 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 1. 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 2. 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 3 максимально наглядно представлено соотношение структуры «экономики знаний» по трем анализируемым регионам, где показаны противоположные позиции г. Москвы, Республики Тыва и Тюменской области с минимальными значениями по данным 2020 года.
Рисунок 3. 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 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 4 представлены результаты структурного анализа по данным 2020 года.
Рисунок 4. 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] (Buletova, Sokolov, Sharkevich, 2021).
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 5 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 относят 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: регионы, у которых инвестиции окупились (3 субъекта РФ из 10 анализируемых), и регионы, 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 (70%), по данным 2020 года, 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
|
Рисунок 5. 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. Москвы, Республики Тыва и Тюменской области:
- на рисунке 6 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 имеет наиболее эффективное значение – 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 6. Сопоставление структуры экономки и занятых в г. Москве 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 7 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 7. 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 обоснования приемлемых пропорций между частями «экономики знаний» с точки зрения оценки уровня развития, качества достигнутого прогресса в использовании интеллектуального капитала в экономике, на примере сравнения рисунков 1, 2, 6 и 7 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, пример подобной структуры мы видим на рисунках 1 и 2 для г. Москвы;
- для подтверждения вывода, сформулированного по итогам рассмотрения рисунков 6, 7, представим результаты анализа структуры «экономики знаний» Тюменской области (рис. 8): соотношение похоже на полученное распределение по Республике Тыва, при этом на примере раздела P «Образование» сопоставление доли образования с долей занятых в этом виде деятельности показывает 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 (например, г. Москва), что может существенно качественно изменить результаты анализа и характеристику качества экономического развития.
Рисунок 8. 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 рисунке 9 представлен результат анализа производительности труда по трем сравниваемым 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. Москве по сравнению с двумя другими регионами.
Рисунок 9. 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] (Buletova, Sharkevich, 2016).
В результате в таблице 3 можно видеть фрагмент формального распределения субъектов РФ без структурного анализа «экономики знаний». 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.
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
|
Разрыв между крайними значениями рейтинга измеряется 177 «шагами», это позволяет определить степень разрыва между субъектами, в том числе занимающими смежные порядковые ранги.
Повторно метод эффективного ранга был применен к результатам распределения субъектов РФ по итогам расчета индикатора оценки уровня «экономики знаний». В таблице 4 детализированы результаты подсчета эффективного ранга к результату распределения субъектов РФ по рассчитанному индикатору уровня развития «экономики знаний».
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
|
Наглядно видно, что 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.
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 всем заинтересованным в аналитических выводах по итогам исследования «экономики знаний» и ее роли в региональной экономике получать оригинальные результаты, не противоречащие наблюдаемой действительности и конкретизирующие результаты распределения территорий по выбранным критериям.
Источники:
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: 26.11.2024 в 13:04:39