Трансформационная сущность инновационного процесса и анализ ее специфики в регионах России

Финансирование инновационной деятельности, как правило, характеризуется абсолютным и относительным показателями. Абсолютным показателем выступают внутренние затраты на исследования и разработки.

Относительным показателем, характеризующим уровень финансирования инновационной деятельности, является показатель внутренних затрат на исследования и разработки в отношении к валовому внутреннему продукту.

По данным Федеральной службы государственной статистики, внутренние затраты на исследования и разработки постоянно увеличиваются – с 76,7 млрд рублей в 2000 году до 485,8 млрд руб. в 2009 году [1]. При этом объемы финансирования инновационной деятельности являются недостаточными. Об этом свидетельствует относительный показатель финансирования инновационной деятельности – его значение на протяжении 2000-2009 годов незначительно превышает 1%. В большинстве же стран Западной Европы, в США и Японии показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВВП превышает 2% [3].

Рис. Цепочка инновационного развития» регионов России

Расчеты «в цепочке»

В отношении российских регионов можно применить аналогичный показатель – внутренние затраты на исследования и разработки к валовому региональному продукту (ВРП). Проведем расчеты данного показателя по всем регионам РФ за 2005-2008 годы. Разделим субъекты РФ на две группы – регионы, в которых показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП выше и ниже среднероссийского уровня. За среднероссийский уровень возьмем показатель внутренних затрат на исследования и разработки по отношению к ВВП в целом по России.

Для выяснения закономерностей развития инновационной деятельности и факторов, на нее влияющих, в регионах России построим «цепочку инновационного развития» (см. рис. выше).

Данная цепочка отражает последовательность трансформации новшеств, точнее сказать научного потенциала в виде организаций, выполняющих исследования и разработки, в материальные блага, что выражается в росте валового регионального продукта и сальдированных финансовых результатах деятельности организаций. Этапы данной инновационной трансформации находят отражение в соответствующих статистических показателях и могут быть проанализированы с использованием стандартных вычислительных методов.

Данная модель построена на основании проведенного корреляционного анализа инновационных и социально-экономических показателей по всем регионам России (все коэффициенты корреляции выше уровня 0,3 являются достоверными при р=0,05). Для анализа использованы данные Федеральной службы государственной статистики по каждому региону [2].

Факторы взаимозависимости

В результате осуществленного анализа выделено семь факторов, которые поэтапно оказывают существенное влияние на последующий фактор.

«Цепочка инновационного развития» начинается с показателя числа организаций, выполнявших исследования и разработки, так как именно в этих организациях осуществляются разработки инновационных товаров, работ и услуг. Чем больше в регионе таких организаций, тем выше внутренние затраты на исследования и разработки – коэффициент корреляции более 0,970 (см. табл.1 ниже). Чем больше объем внутренних затрат на исследования и разработки, тем больше в регионе создается передовых производственных технологий (коэффициент корреляции больше 0,850). После того, как технологии созданы, их необходимо внедрить в производство, поэтому следующим фактором является число организаций, осуществлявших технологические инновации (коэффициент корреляции больше 0,730). Следующим звеном является валовой региональный продукт. По нашему мнению, чем больше на территории региона предприятий, осуществляющих технологические инноваций, тем больше продукции они производят (инновационная продукция пользуется повышенным спросом) и тем больше соответственно ВРП.

Таблица 1

Корреляционный анализ факторов «цепочки инновационного развития»по всем субъектам РФ

Рост ВРП и объемов производства на территории региона должно приводить к более высоким значениям финансовых результатов организаций.

Следовательно, следующим фактором возьмем показатель сальдированного финансового результата деятельности организаций. Данная зависимость подтверждается коэффициентами корреляции, которые превышают 0,947.

Чем более успешно работают предприятия, в том числе используя передовые производственные технологии, тем выше доходы консолидированного бюджета. Зависимость между сальдированным финансовым результатом и доходами бюджета региона подтверждается коэффициентами корреляции.

Степень корреляции между парами факторов является достаточно высокой и самое главное стабильной, поэтому можно говорить о правильности построения «цепочки инновационного развития».

Проверка гипотезы

Теперь вернемся к показателю внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП и выдвинем две гипотезы:

1. В регионах, где показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП ниже среднероссийского значения, зависимость между факторами «цепочки инновационного развития» ослабевает.

2. В регионах, где показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП выше среднероссийского значения, зависимость между факторами «цепочки инновационного развития» усиливается.

Проверим первую гипотезу. Исключим регионы, в которых показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП выше среднероссийского значения. Проведем корреляционный анализ по «цепочке инновационного развития» для оставшихся регионов.

Результаты корреляционного анализа представим в табл. 2 (см. на с. 62).

Таблица 2

Корреляционный анализ факторов «цепочки инновационного развития»по регионам, в которых показатель внутренних затрат на исследованияи разработки к ВРП ниже и выше среднероссийского значения

По данным таблицы 2 видно, что наша первая гипотеза подтвердилась, так как наблюдается сокращение коэффициентов корреляции по всем парам факторов «цепочки инновационного развития». То есть в регионах, где отношение внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП ниже среднероссийского уровня, зависимость между факторами «цепочки инновационного развития» ослабевает.

Проверим вторую гипотезу. Исключим регионы, в которых показатель отношения внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП ниже среднероссийского значения. Проведем корреляционный анализ по «цепочке инновационного развития» для оставшихся регионов. Результаты корреляционного анализа также представлены в таблице 2.

По данным таблицы 2 видно, что вторая выдвинутая нами гипотеза также подтвердилась. Об этом свидетельствует рост коэффициентов корреляции по всем парам факторов «цепочки инновационного развития». Таким образом, в регионах, где показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП выше среднероссийского значения прослеживается более четкая связь между рассматриваемыми факторами.

Вывод

В результате проведенного исследования была выстроена «цепочка инновационного развития», увязывающая зависимость отдельных факторов инновационного и социальноэкономического развития регионов России. Проведение корреляционного анализа подтвердило правильность выдвинутых факторов и последовательности их влияния на доходы консолидированных бюджетов субъектов РФ. Также было доказано, что в регионах, где показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП ниже среднероссийского значения, данная зависимость ослабевает, а в регионах, где показатель внутренних затрат на исследования и разработки к ВРП выше среднероссийского значения, данная зависимость повышается.