Оценка вклада инновационных организаций в экономику российских регионов

Теребова С.В.1, Иванов С.Л.1
1 Вологодский научный центр Российской академии наук

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2022)

Цитировать:
Теребова С.В., Иванов С.Л. Оценка вклада инновационных организаций в экономику российских регионов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 4. – doi: 10.18334/vinec.12.4.116754.

Аннотация:
В статье на основе синтеза различных методических подходов была произведена попытка оценить вклад инновационных организаций в экономику российских регионов. Отмечается, что, характеризующие их показатели в последние годы в РФ демонстрируют спад. Более того, по объему инновационных товаров, работ и услуг российские регионы существенно отстают от зарубежных: в некоторых случаях разрыв достигает нескольких десятков процентных пунктов). Результаты регрессионного анализа позволили установить, что технологическая компонента инновационного предпринимательства отстает от экономической компоненты. Тем не менее, степень влияния основных показателей, характеризующих инновационные предприятия, на экономику региона имеет достаточно высокий уровень (особенно велико влияние организаций, выполняющих научные исследования и разработки).

Ключевые слова: инновационная организация, предпринимательство, оценка, вклад, влияние, связь

JEL-классификация: M11, M21, O31, O33



Введение

Переход российской экономики к инновационной модели развития обусловил необходимость выбора инструментов, с помощью которых такой переход может быть наиболее эффективно реализован. Следует отметить, что Российская Федерация вступила на путь инновационного развития позднее, чем ряд других стран с развитой экономикой (например, Япония). Более того, осознание особой важности инноваций в обеспечении конкурентоспособности экономики страны на государственном уровне произошло чуть более 10 лет назад (в этот период был принят ряд нормативно-правовых документов, которые поспособствовали развитию инновационной деятельности (в том числе, ФЗ-217), зарегистрирован «Фонд развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий» (фонд «Сколково»), утверждена «Стратегия инновационного развития РФ на период до 2020», а также начата реализация поручения от 4 января 2010 г. № Пр-22 (пункт 5, подпункт «б») о разработке программ инновационного развития (ПИР)).

Таким образом, среди российских ученых и специалистов до сих пор не сложилось единого мнения о том, как и с помощью чего обеспечить развитие экономики на инновационной основе, что и составляет базис научной проблемы в рамках данного исследования.

Учет специфики инновационного развития в зарубежных странах позволил сделать вывод о том, что в качестве одного из факторов инновационного развития может выступать деятельность инновационных организаций. Показательно, что в странах-лидерах инновационного развития этот сектор покрывает 60-65% внутренних затрат на НИОКР и инновации.

Однако важно понимать, что рассматривать деятельность инновационных организаций в качестве одного из инструментов развития экономики региона можно в том случае, если его вклад считается существенным.

Цель данного исследования – оценить вклад отечественных инновационных организаций в экономику российских регионов. Она определяет необходимость решения следующих задач: систематизации подходов к оценке вклада инновационных организаций в развитие экономики российских регионов, а также непосредственного проведения такой оценки.

Научная новизна данного исследования состоит в следующем:

- произведена оценка степени потенциального воздействия инновационных организаций на экономику российских регионов;

- разработан относительный статистический показатель, с помощью которого можно наиболее точно охарактеризовать уровень вклада инновационных организаций в региональную экономику.

Практическая значимость данного исследования состоит в том, что его результаты могут быть полезны исследователям и специалистам в области региональной экономики, а также представителям органов региональной власти, в ведении которых находятся вопросы инновационного развития территории.

Обзор литературы

Вопросы исследования влияния инновационного фактора на развитие экономики регионов на протяжении последних десятилетий имеют особый интерес среди ученых-экономистов. И это, в первую очередь, связано с тем, что именно инновации являются одним из основных факторов, обеспечивающих конкурентоспособность и дающих возможность приобрести сравнительные преимущества. Особым образом обстоит проблема развития инноваций в предпринимательском секторе.

Исследованием вопросов, касающихся влияния инновационного фактора на экономику регионов, занимались зарубежные [19, 20, 22], а также отечественные ученые [2, 12].

Как отмечают [21], инновации являются ключевым инструментом, необходимым для устойчивого экономического роста территории. На основании анализа, проведенного в своем исследовании, авторы делают вывод о важности инновационного сектора предпринимательства в региональном развитии.

Подобного мнения придерживаются исследователи [23], говоря о необходимости интегративного рассмотрения понятий «предпринимательство» и «инновации».

Исследователь [18] отмечает, что важно уделять больше внимания предпринимательству в инновационном процессе. Инновационное предпринимательство, по мнению [16], является самой надежной и хорошо зарекомендовавшей себя концепцией, возникшей на пересечении областей «инновации-предпринимательство-знания», и было признано, что она обладает наибольшим потенциалом для содействия экономическому росту [17].

Среди наиболее известных отечественных ученых, занимавшихся исследованием инновационного процесса, следует отметить С.Ю. Глазьева, Л.И. Абалкина [1, 5]. Особым образом хотелось бы выделить представителей современной российской школы инноваций (Ю.В. Яковца, Б.Н. Кузыка, А.Н. Фоломьева), которые внесли вклад в изучение инновационного процесса и роли инновационных организаций в его рамках [10, 15]. Региональные особенности развития инновационных организаций представлены в работах Е.С. Губановой, А.А. Румянцева, Н.Н. Яшаловой, А.Н. Шичкова [11, 13].

Ученые сходятся во мнении, что инновационные организации следует рассматривать как значимый фактор развития территории. Однако число исследований, в которых предпринимаются попытки произвести количественную оценку вклада этих организаций в экономику региона, весьма ограничено.

Оценивая вклад инновационных организаций в экономическое развитие территорий, ряд исследователей решают вопросы построения системы индикаторов инновационного развития в российских регионах [4, 14].

Коллективом авторов [6] был произведен анализ динамики статистических показателей, детерминирующих отдельные аспекты деятельности инновационных организаций (на примере Курской области): отмечено, что удельный вес организаций в регионе, осуществлявших инновационную деятельность в общем числе обследованных организаций за период с 2012 по 2017 г., сократился на 8 процентных пунктов.

Отдельным образом хотелось бы отметить исследование главного научного сотрудника Института проблем региональной экономики РАН, профессора, доктора экономических наук А.А. Румянцева [13]. В его работе представлена динамика статистических показателей, характеризующих вклад инновационных организаций в экономику регионов Северо-Западного федерального округа. Как отмечает сам автор, результативный показатель инновационной деятельности (объем инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг) – недопустимо низкий. Даже в Санкт-Петербурге он вдвое ниже, чем в индустриально развитых странах (14–15%) [13]. Созданный в регионах научный потенциал недостаточно задействован в инновационной деятельности. Основная причина невысокого уровня инновационной деятельности – неразвитость взаимодействия между компаниями и научными организациями, недостаточное развитие научно-производственных связей в российской экономике.

Следует отметить, что для оценки вклада инновационных организаций в экономику региона, кроме анализа статистики, некоторые ученые и специалисты применяют инструментальные методы: разработку индексов и методик, построение математических моделей.

В исследовании [3] представлена разработка методики применения индексного метода для сравнительного анализа развития деятельности инновационных организаций в регионах страны. По данным за 2015 г. выявлено, что в 33 регионах отмечается очень низкая инновационная активность организаций (более, чем в два ниже аналогичного уровня в стране в целом). Низкая инновационная активность (на 10–50% меньше среднероссийского показателя) наблюдается в 24 субъектах РФ [3]. Повышенная инновационная активность организаций, превышающая среднероссийский уровень на 10% и более, отмечается лишь в 17 регионах страны [3].

В работе [7] произведена попытка оценки значимости влияния деятельности инновационных организаций на экономическое развитие субъектов РФ посредством корреляционного анализа. В частности, автором были выбраны показатели, характеризующие, с одной стороны, деятельность инновационных организаций (средний уровень затрат на исследования и разработки, средний объем инновационных товаров, работ, услуг), с другой – экономическое развитие региона (средний ВРП региона). Результаты множественного корреляционного анализа позволили авторам сделать вывод о том, что деятельность инновационных организаций оказывает существенное влияние на экономическое развитие региона.

Таким образом, анализ представленных в научной литературе исследований позволил выделить подходы к оценке вклада инновационных организаций в развитие региональной экономики (аналитический и инструментальный). Характеристика выделенных подходов представлена в табл. 1.

Таблица. 1 Подходы к оценке вклада инновационных организаций в экономику региона

Наименование подхода
Сущность подхода
Представители
Аналитический
Оценка вклада инновационных организаций в экономику региона в соответствии с данным подходом производится путем анализа статистических показателей и аналитических данных.
Бортник И.М., Емельянова О.В., Румянцев А.А., Терещенко Д.С. [4, 6, 13,14].
Инструментальный
Данный подход базируется на применении инструментальных методов оценки: разработки методик, индексов, построения математических моделей.
Бабич С.Г., Жильников А.Ю. [3, 7].
Источники: [3, 4, 6, 7, 13, 14].

В контексте настоящего исследования считаем целесообразным использование комплексного подхода, объединяющего положения перечисленных подходов к оценке вклада инновационных организаций в развитие региональной экономики. Применение комплексного подхода должно повысить точность оценки за счет учета тех факторов, которые могут быть не приняты в расчет в рамках аналитического или инструментального метода. Кроме того, в данном случае появляется возможность верификации результатов.

Методология исследования

При подготовке данной статьи применялись как теоретические, так и эмпирические методы исследования, общенаучные и частные (экономические).

Метод критического анализа применялся при аналитическом обзоре источников и литературы. Данный метод позволил изложить факты вокруг рассматриваемой научной проблемы. При помощи метода группировки материалов статистического наблюдения был разработан относительный показатель, отражающий долю инновационной продукции в валовом региональном продукте.

Отдельным образом хотелось бы отметить методы корреляционного и регрессионного анализа. С их помощью была определена степень влияния деятельности инновационных организаций на экономическое развитие региона.

Данное исследование включает в себя два основных этапа. На первом этапе был произведен анализ статистических данных, которые характеризуют вклад инновационных организаций в экономическое развитие региона. Также на данном этапе была представлена динамика значений относительного статистического показателя, разработанного авторами. Следует отметить, что выбор тех или иных статистических показателей был научно обоснован. На втором этапе была произведена оценка степени влияния инновационных организаций на валовой региональный продукт посредством корреляционно-регрессионного анализа.

В качестве информационной базы исследования для проведения аналитического обзора литературы, а также научного обоснования выбора тех или иных статистических показателей, характеризующих отдельные аспекты инновационных организаций, были использованы научные статьи, монографии, тезисы докладов конференций, а также интернет-ресурсы. Выбор самих значений показателей был осуществлен из статистических сборников Росстата и Высшей школы экономики.

Результаты и дискуссия

Первым этапом в рамках исследования является анализ динамики статистических показателей, характеризующих вклад инновационных организаций в развитие экономики региона. Следует отметить, что подбор показателей был осуществлен в соответствии с выявленными в ходе предыдущих изысканий критериями инновационной организации (табл. 2).

Таблица 2. Критерии и виды инновационных организаций

Критерий
Вид инновационной организации
Размер организации
Малая
Средняя
Крупная
Форма собственности
Государственная
Смешанная
Частная
Преобладающий вид деятельности
Организации, выполняющие научные исследования и разработки
Организации, осуществляющие технологические инновации
Источники: [8].

Таким образом, в данном исследовании будут рассматриваться не только малые и средние, но и крупные инновационные организации вне зависимости от формы собственности, деятельность которых характеризуется технологической (разработка инновационных решений) и экономической (выпуск инновационной продукции и ее последующая коммерциализация) компонентой.

Условно показатели, характеризующие инновационные организации, можно разделить на две группы:

1. Показатели деятельности.

2. Показатели результативности.

Показателем, характеризующим деятельность инновационных организаций (с позиции технологической компоненты), является «организации, выполнявшие научные исследования и разработки». Динамика доли таких предприятий в процентах от общероссийского показателя была рассчитана за период с 2010 по 2020 годы и представлена в табл. 3 в разрезе федеральных округов.

Таблица 3. Доля организаций, выполнявших научные исследования и разработки, от общероссийского показателя


2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Центральный федеральный округ
38,9
37,1
37,0
36,8
36,4
36,5
36,2
36,6
36,5
36,2
37,8
Северо-Западный федеральный округ
14,4
14,0
13,7
12,9
12,9
11,8
12,3
12,1
12,2
12,9
12,3
Южный федеральный округ
6,6
6,9
6,2
6,5
7,1
8,1
7,6
7,7
7,5
7,8
7,9
Северо-Кавказский федеральный округ
2,6
2,9
2,8
3,2
3,2
3,9
4,0
4,1
3,9
3,7
3,5
Приволжский федеральный округ
15,3
16,2
17,1
17,6
17,2
17,1
17,1
16,8
16,8
17,0
16,5
Уральский федеральный округ
5,9
6,6
6,6
6,4
6,6
6,6
6,4
6,3
6,3
6,3
6,3
Сибирский федеральный округ
10,8
10,8
11,1
11,1
11,0
10,9
11,0
10,9
11,3
10,6
10,0
Дальневосточный федеральный округ
5,4
5,6
5,6
5,6
5,5
5,2
5,5
5,6
5,5
5,5
5,6
Источник: рассчитано авторами по данным Росстата и ВШЭ.
Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» // Федеральная служба государственной статистики – Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 01.11.2022)
Статистический сборник «Наука. Технологии. Инновации» // Научно-исследовательский университет «Высшая школа экономики» [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/primarydata/niio (дата обращения: 02.11.2022).

Таблица показывает, что в число лидеров по доле организаций, выполнявших научные исследования и разработки, входят Центральный, Приволжский и Северо-Западный федеральный округа. Это может объясняться тем, что данные территории обладают значительным научно-технологическим потенциалом, который, в свою очередь, является фактором формирования инновационных предприятий: в регионах, которые входят в состав данных федеральных округов, наблюдается концентрация высших учебных заведений, научно-исследовательских институтов, научно-образовательных центров РАН, НОЦов мирового уровня.

Другим показателем, характеризующим деятельность инновационных предприятий и организаций (но уже с позиции экономической компоненты), можно считать удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации. Структура федеральных округов по значениям данного показателя за 2010 и 2020 гг. представлена на рис. 1 и 2.

Рисунок 1. Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в разрезе федеральных округов, % от общего числа обследованных организаций (2010 г.).

Источник: Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» // Федеральная служба государственной статистики – Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 03.11.2022)

Рисунок 2. Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в разрезе федеральных округов, % от общего числа обследованных организаций (2020 г.).

Источник: Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» // Федеральная служба государственной статистики – Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 03.11.2022)

Можно отметить, что значения показателя за рассматриваемый период существенно выросли. Однако этот рост обеспечен, прежде всего, изменением методики расчета показателя, которая стала применяться, начиная с 2017 года. В целом структура федеральных округов по значениям удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации, за рассматриваемый период практически осталась без изменений: в тройку лидеров по значениям данного показателя входят Приволжский, Центральный и Северо-Западный федеральный округа. Однако заметна позиция и таких федеральных округов как Уральский и Южный. И это, в первую очередь, связано с развитием промышленного потенциала данных территорий, высоким уровнем предпринимательской активности, а также выгодным экономико-географическим положением и развитой транспортно-логистической инфраструктурой.

Следует заметить, что предыдущие два показателя отражают аспекты деятельности инновационных компаний. Далее рассмотрим показатели, характеризующие их результативность.

Показатель «разработанные передовые производственные технологии» характеризует результативность предприятий и организаций, выполняющих научные исследования и разработки. Динамика доли разработанных передовых производственных технологий в % от общероссийского показателя в разрезе федеральных округов за период с 2010 по 2020 гг. представлена в табл. 4.

Таблица 4. Доля разработанных передовых производственных технологий в % от общероссийского показателя в разрезе федеральных округов

2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Центральный федеральный округ
41,8
36,1
28,9
35,6
30,4
37,0
35,1
34,2
33,9
34,1
34,5
Северо-Западный федеральный округ
17,4
19,1
24,2
21,1
21,1
16,8
15,6
14,7
11,8
14,8
13,5
Южный федеральный округ
3,1
3,1
2,8
2,0
2,7
4,5
5,0
5,6
7,2
9,0
7,2
Северо-Кавказский федеральный округ
1,2
1,1
0,6
2,0
1,9
1,6
1,0
1,6
1,9
2,3
2,8
Приволжский федеральный округ
16,4
15,3
19,3
17,4
20,2
17,0
18,2
16,1
16,9
13,5
16,2
Уральский федеральный округ
11,6
12,7
10,9
12,1
12,9
14,6
16,6
16,8
17,3
17,3
16,1
Сибирский федеральный округ
6,8
11,1
11,3
8,3
8,1
6,4
6,7
8,5
8,4
7,4
6,3
Дальневосточный федеральный округ
1,7
1,7
2,0
1,5
2,6
2,0
2,0
2,4
2,7
1,6
3,4
Источник: рассчитано авторами по данным Росстата и ВШЭ.
Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» // Федеральная служба государственной статистики – Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 01.11.2022)
Статистический сборник «Наука. Технологии. Инновации» // Научно-исследовательский университет «Высшая школа экономики» [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/primarydata/niio (дата обращения: 02.11.2022).

Можно отметить, что среди территорий, лидирующих по значению данного показателя, следует отметить Центральный, Приволжский, Уральский и Северо-Западный федеральные округа. Однако стоить отметить, что в Центральном и Северо-Западном федеральном округах динамика значений данного показателя за рассматриваемый период идет на спад (темпы ростра значений показателя за рассматриваемый период в ЦФО сократились на 7,3 п.п., а в СЗФО – на 3,9 п.п.). В то же время заметно выросли позиции Южного федерального округа: темпы роста значений в ЮФО по рассматриваемому показателю за период с 2010 по 2020 гг. увеличились на 4,1 п.п. Это может быть связано с тем, что позиции Южного федерального округа по числу организаций, выполнявших научные исследования и разработки, также демонстрируют рост за рассматриваемый период (табл. 3).

Более детально рассмотрим показатели, свидетельствующие о результативности деятельности инновационных компаний с позиции экономической компоненты. Исследователи (Абдулвагапова, 2020; Румянцев, 2018) отмечают, что показатель «объем инновационных товаров, работ и услуг в % от общего числа отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» является основным статистическим показателем, который в наибольшей степени характеризует результативность деятельности инновационных предприятий и организаций. Тем не менее, данный показатель не в полной мере отражает вклад инновационных предприятий и организаций в ВРП, поскольку поставить знак «равно» между ВРП и общим объемом отгруженных товаров, а также выполненных работ и услуг не представляется возможным, поскольку в данном случае нет разграничения о того, какой объем отгруженных товаров в регионе произведен силами экономических резидентов региона. Кроме того, непонятно, учитывается ли в данном случае инновационная продукция, произведенная экономическими агентами региона за его пределами.

Поэтому нами был предложен показатель, рассчитанный на основе вычисления доли инновационных товаров, работ и услуг в валовом региональном продукте. Значения данного показателя представлены в табл. 5.

Таблица 5. Доля инновационных товаров, работ и услуг в ВРП, %

2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
Российская Федерация
3,3
4,6
5,8
6,5
6,0
5,8
5,9
5,2
5,0
5,1
Центральный федеральный округ
2,2
3,0
5,4
6,1
5,2
6,6
6,5
4,0
3,8
4,3
Северо-Западный федеральный округ
3,0
4,1
5,7
7,4
6,0
5,2
4,0
5,2
4,9
5,6
Южный федеральный округ
3,7
2,2
1,6
2,0
2,5
3,2
4,5
5,2
3,3
3,0
Северо-Кавказский федеральный округ
3,1
3,0
2,2
1,7
1,8
2,4
1,9
1,7
1,9
1,9
Приволжский федеральный округ
9,6
11,1
12,1
13,3
12,8
11,9
12,8
12,2
13,3
12,2
Уральский федеральный округ
2,1
2,8
2,1
2,5
2,1
2,4
3,7
4,6
4,0
3,8
Сибирский федеральный округ
1,2
1,6
2,1
2,7
2,9
3,4
2,8
2,6
2,0
2,7
Дальневосточный федеральный округ
0,7
10,6
11,6
11,8
13,4
3,8
1,9
2,0
2,1
2,3
Источник: рассчитано авторами по данным Росстата и ВШЭ.
Приложение к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели» // Федеральная служба государственной статистики – Росстат [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652 (дата обращения: 01.11.2022)
Статистический сборник «Наука. Технологии. Инновации» // Научно-исследовательский университет «Высшая школа экономики» [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/primarydata/niio (дата обращения: 02.11.2022).

Из таблицы видно, что наиболее высокая доля инновационной продукции в ВРП обеспечивается за счет деятельности инновационных предприятий и организаций, расположенных на территории Приволжского федерального округа. Такой результат вполне ожидаем, поскольку по показателю «удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации» ПФО также является лидером. Также ощутим вклад инновационных предприятий и организаций в Центральном и Северо-Западном федеральном округах. В целом по России доля инновационных товаров, работ и услуг в ВРП оценивается в 5,1% (табл. 5).

Вторым этапом работы является оценка степени влияния инновационных предприятий на развитие региональной экономики с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Стоит отметить, что при участии авторов статьи ранее было проведено исследование в этом направлении (Иванов, 2022). Однако в рамках предыдущего исследования значения показателей, характеризующих деятельность инновационных организаций, были включены в регрессионную модель наряду с показателями, характеризующими региональный экономический рост (стоимость основных фондов, инвестиции в основной капитал, численность рабочей силы).

В настоящем исследовании было принято решение рассмотреть влияние рассматриваемого фактора на прирост валового регионального продукта без учета других («не инновационных») факторов, чтобы оценить максимальный потенциал воздействия инновационных компаний на региональную экономику.

В регрессионную модель в качестве независимых переменных включены значения статистических показателей, которые были представлены на первом этапе исследования. Однако, стоит заметить, что в разрезе регионов значения статистического показателя «разработанные передовые производственные технологии» имеют пропуски. Включение данного показателя в модель может отразиться на качестве полученных результатов.

Таким образом, было принято решение дополнить регрессионную модель ещё одним показателем – «число патентов, выданных на изобретения», который также характеризует результативность инновационных предприятий и организаций, с точки зрения технологического подхода. Кроме того, при оценке влияния таких организаций на экономическое развитие региона следует использовать показатели, характеризующие затраты на инновационную деятельность организаций. К их числу можно отнести «внутренние затраты на научные исследования и разработки». Выбор данного показателя обусловлен, в первую очередь, тем, что отражает не только текущие, но и капитальные затраты.

Параметры статистических показателей, выбранных для регрессионного анализа, представлены в табл. 6.

Таблица 6. Характеристика переменных для регрессионного анализа

Наименование переменной
Единица измерения
Условное обозначение
Валовой региональный продукт*
Млн. руб.
Y
Организации, выполняющие научные исследования и разработки
Ед.
X1
Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации
%
X2
Внутренние затраты на научные исследования и разработки*
Млн. руб.
X3
Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками
Чел.
X4
Объем инновационных товаров, работ, услуг*
Млн. руб.
X5
Разработанные передовые производственные технологии
Ед.
X6
Число патентов, выданных на изобретения
Ед.
X7
Примечание:
*значения показателей приведены в сопоставимый вид
Источник: составлено авторами по результатам корреляционно-регрессионного анализа
Далее, была представлена описательная статистика исходных переменных, выбранных для моделирования (табл. 7).

Таблица 7. Описательная статистика

Переменная
Среднее
Медиана
ст. откл.
Мин.
Макс.
Y
9,59e+005
4,66e+005
2,01e+006
3,25e+004
1,97e+007
X1
45,3
23,0
89,2
1,0
811
X2
11,3
9,20
7,3
0,3
45,1
X3
1,27e+004
1,78e+003
4,63e+004
0,0
4,34e+005
X4
8,68e+003
1,68e+003
2,80e+004
16,0
2,41e+005
X5
5,29e+004
1,36e+004
1,19e+005
0,0
1,10e+006
X6
28,2
13,0
41,2
2,0
259
X7
262
91,0
812
1,0
8,95e+003
Источник: составлено авторами по результатам корреляционно-регрессионного анализа

Можно отметить, что размерность выборки (разница между минимальным и максимальным значением ряда) по исходным переменным, кроме переменной X, является существенной. Это может негативным образом отразиться на качестве результатов моделирования. Чтобы ее сократить, было принято решение воспользоваться методом логарифмического масштабирования. Описательная статистика переменных после проведения процедуры логарифмического масштабирования представлена в табл. 8.

Таблица 8. Описательная статистика переменных после их приведения к логарифмическому масштабу

Переменная
Среднее
Медиана
ст. откл.
Мин.
Макс.
l_Y
13,1
13,1
1,09
10,4
16,8
l_X1
3,19
3,14
1,02
0,000
6,70
l_X2
2,22
2,22
0,665
-1,20
3,81
l_X3
7,64
7,51
1,81
2,75
13,0
l_X4
7,56
7,43
1,63
2,77
12,4
l_X5
8,96
9,52
2,56
-0,691
13,9
l_X6
2,72
2,56
1,04
0,693
5,56
l_X7
4,40
4,51
1,58
0,000
9,10
Источник: составлено авторами по результатам корреляционно-регрессионного анализа

Чтобы определить тип связи между переменными, характеризующими инновационные компании, и переменной, характеризующей экономическое развитие региона, был выполнен корреляционный анализ. Его результаты представлены в табл. 9.

Таблица 9. Результаты корреляционного анализа


l_X1
l_X2
l_X3
l_X4
l_X5
l_X6
l_X7
l_Y
0,81
0,21
0,77
0,75
0,66
0,62
0,74
Источник: составлено авторами по результатам корреляционного анализа

Для интерпретации полученных результатов воспользуемся шкалой Чеддока (табл. 10).

Таблица 10. Интерпретация типа корреляционной связи по Чеддоку

Коэффициент корреляции
0,10 – 0,29
0,30 – 0,49
0,50 – 0,69
0,70 – 0,89
0,90 – 0,99
Тип связи
Слабая
Умеренная
Заметная
Высокая
Весьма высокая
Шкала Чеддока // Math. Semestr [Электронный ресурс]. URL: https://math.semestr.ru/corel/cheddok.php (дата обращения: 05.10.2022)

Можно заключить, что между зависимыми переменными «организации, выполняющие научные исследования и разработки», «внутренние затраты на научные исследования и разработки», «численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками», «число патентов, выданных на изобретения» и результирующей переменной «валовой региональный продукт» отмечена «высокая» связь. Между переменными «объем инновационных товаров, работ и услуг», «разработанные передовые производственные технологии» и переменной «валовой региональный продукт» отмечается «заметная связь». Однако между переменными «удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации» и «валовой региональный продукт» отмечается «слабая» связь. С одной стороны, такой результат может быть следствием того, что экономическая компонента деятельности инновационных предприятий (которая состоит в выпуске и коммерциализации инновационной продукции) в условиях отечественной экономики развита ниже, чем технологическая (сущность которой связана с проведением научных исследований, разработок). С другой стороны, такой результат мог быть спровоцирован структурой значений показателя «удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации»: данный показатель является относительным (выражен в процентах), в то время как все другие показатели, включенные в модель, – абсолютные (имеют конкретные единицы измерения).

Для оценки степени влияния инновационных предприятий на развитие региональной экономики было принято решение провести парный регрессионный анализ. Его результаты представлены в табл. 11.

Таблица 11. Результаты регрессионного анализа (зависимая переменная – «l_Y» (Валовой региональный продукт))

Наименование регрессора
Коэффициент регрессии
Статистическая значимость коэффициента регрессии (p-value)
Статистическая значимость модели в целом (P-значение (F))
l_X1
0,85
<0,0001 ***
6,4e-147
l_X2
0,38
<0,0001 ***
1,43e-10
l_X3
0,47
<0,0001 ***
7,8e-130
l_X4
0,49
<0,0001 ***
1,74e-95
l_X5
0,31
<0,0001 ***
2,3e-125
l_X6
0,57
<0,0001 ***
3,68e-38
l_X7
0,50
<0,0001 ***
2,6e-120
Примечание:
*коэффициент регрессии статистически значим на уровне значимости 10%
** коэффициент регрессии статистически значим на уровне значимости 5%
*** коэффициент регрессии статистически значим на уровне значимости 1%
Источник: составлено авторами по результатам регрессионного анализа

Результаты моделирования свидетельствуют о следующем: наибольшее влияние на ВРП региона среди показателей, характеризующих деятельность инновационных предприятий, оказывает число организаций, выполняющих научные исследования и разработки (в результате однопроцентного прироста количества таких организаций валовой региональный продукт потенциально может вырасти на 0,85%). Влияние на ВРП удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации, будет несколько ниже, чем организаций, выполняющих научные исследования и разработки (на 0,47 процентных пункта при однопроцентном приросте таких организаций). Процентное увеличение внутренних затрат на научные исследования и разработки способно привести к повышению валового регионального продукта практически на 0,5%.

Заключение

Таким образом, в ходе проведенного исследования были систематизированы подходы к оценке вклада инновационных организаций в развитие экономики российских регионов. Анализ показал, что их можно сгруппировать по двум направлениям: аналитический и инструментальный подходы. В работе была обоснована целесообразность применения комплексного подхода, позволяющего повысить точность проводимой оценки за счет гибридизации указанных выше подходов. На основе выбранной методологии и методического аппарата (методы корреляционного и регрессионного анализа) была разработана методика оценки вклада инновационных организаций в экономику российских регионов. Результаты ее апробации свидетельствуют о том, что наибольшее воздействие на прирост ВРП оказывают разработанные передовые производственные технологии, а также патенты на изобретения (при их однопроцентном росте ВРП может увеличиться на 0,57% и 0,5% соответственно). Объем инновационных товаров, работ и услуг оказывает меньшее воздействие на валовой региональный продукт (процентный рост инновационной продукции способен обеспечить рост ВРП на 0,31%). В целом можно заключить, что технологическая компонента инновационного предпринимательства (связанная с научными исследованиями и разработками) в условиях российской экономики превалирует над экономической компонентой (связанной с производством инноваций и их последующей коммерциализацией).

Практическая значимость работы заключается в том, что его результаты исследования могут быть полезны представителям региональных органов власти при разработке направлений развития территории на основе инноваций.


Источники:

1. Абалкин Л.И. Стратегический ответ России на вызовы нового века. - Москва: Экзамен, 2004. – 605 c.
2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. - Москва: Институт экономических стратегий, 2016. – 460 c.
3. Бабич С.Г. Индексный анализ дифференциации регионов РФ по основным показателям инновационной деятельности // Статистика и Экономика. – 2017. – № 2. – c. 3-13.
4. Бортник И.М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей мониторинга и управления // Инновации. – 2013. – № 11. – c. 2-13.
5. Глазьев С.Ю. Состоится ли переход российской экономики на инновационный путь развития? // Российский экономический журнал. – 2008. – № 1-2. – c. 3-11.
6. Емельянова О.В., Рязанцева Л.С. Анализ развития инновационной деятельности в промышленном комплексе региона // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления: материалы ХIV международной научно-практической конференции. 2019. – c. 178-182.
7. Жильников А.Ю. Анализ влияния инновационной активности региона на ВРП // Территория науки. – 2014. – № 6. – c. 53-57.
8. Иванов С.Л. Анализ сущности и состояния инновационного предпринимательства в условиях современной российской экономики // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. – 2021. – № 4. – c. 77-91.
9. Иванов С.Л., Метляхин А.И. Разработка методики оценки влияния инновационного предпринимательства на развитие экономики регион // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2022. – № 4. – c. 136–154.
10. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Национальная стратегия инновационного прорыва // Экономика и управление. – 2006. – № 5. – c. 2-8.
11. Кузьмин И.В., Губанова Е.С. Методика оценки международного сотрудничества регионов в инновационной деятельности // Проблемы развития территории. – 2016. – № 1. – c. 189-201.
12. Кушлин В.И., Сергеева А.Е. Формирование системы подготовки специалистов для наукоемких инновационных отраслей // Горизонты экономики. – 2017. – № 6. – c. 26-30.
13. Румянцев А.А. Научно-инновационная деятельность в регионе как фактор его устойчивого экономического развития // Экономические и социальные перемены в регионе: факты, тенденции, прогноз. – 2018. – № 2. – c. 84-99.
14. Терещенко Д.С. Анализ динамики показателей регионального инновационного развития (на примере республики Карелия) // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. – 2018. – № 2. – c. 158-172.
15. Фоломьев А.Н., Гапоненко Н.В. Конкурентоспособность и специализация секторальной инновационной системы России в области нанотехнологий // Инновации. – 2014. – № 4(186). – c. 41-48.
16. Acs Z.J., Braunerhjelm P., Audretsch D.B., Carlsson B. The knowledge spillover theory of entrepreneurship // Small Business Economics. – 2009. – № 32 (1). – p. 15-30.
17. Block J.H., Fisch C.O., van Praag M. The schumpeterian entrepreneur: A review of the empirical evidence on the antecedents, behaviour and consequences of innovative entrepreneurship // Industry and Innovation. – 2017. – № 24 (1). – p. 61-95.
18. Braunerhjelm P., Acs Z.J., Audretsch D.B., Carlsson B. The missing link: Knowledge diffusion and entrepreneurship in endogenous growth // Small Business Economics. – 2010. – № 34 (2). – p. 105-125.
19. Foray D., Mowery D.C. Nelson R.R. Public R&D and social challenges: What lessons from mission R&D programs? // Res. Policy. – 2012. – № 41. – p. 1697–1702.
20. Kleibrink A., Gianelle C., Doussineau M. Monitoring innovation and territorial development in Europe: Emergent strategic management // Eur. Plan. Stud. – 2016. – № 24. – p. 1438–1458.
21. Kogut-Jaworska M., Ociepa-Kicińska E. Smart Specialisation as a Strategy for Implementing the Regional Innovation Development Policy – Poland Case Study // Sustainability. – 2020. – № 12 (19). – p. 7986 (1-21).
22. Lopes J., Ferreira J.J., Farinha L. Innovation strategies for smart specialisation (RIS3): Past, present and future research // Growth and Change. – 2019. – № 50. – p. 38–68.
23. Piñeiro-Chousa J., López-Cabarcos M.А., Romero-Castro N.M., Pérez-Pico A.M. Innovation, entrepreneurship and knowledge in the business scientific field: Mapping the research front // Journal of Business Research. – 2020. – № 115. – p. 475-485.

Страница обновлена: 02.12.2022 в 10:31:54