Региональные особенности инновационной активности в экономике России

Грасмик К.И.,

ГОУ ВПО Омский государственный университет

им. Ф.М. Достоевского, Омск

Теория инновационной системы приводит к выводу, что инновационная активность предприятий имеет территориальную доминанту. Пространственная близость облегчает взаимодействие компаний, ускоряет потоки информации, трансфер технологий, позволяет добиться выгод от кооперативного взаимодействия предприятий с органами власти и местным сообществом. Поэтому необходимость повышения инновационной активности в экономике России, столь активно декларируемая на всех уровнях власти, требует самого широкого и мотивированного участия регионов.

Цель исследования заключается в определении круга факторов регионального уровня, оказывающих значимое воздействие на инновационную активность предприятий.

На первом этапе был проведён общий статистический анализ указанной проблемы. Для характеристики инновационной активности мы использовали два показателя: удельный вес предприятий, осуществляющих технологические инновации, и долю инновационной продукции в ВРП региона. Регионы России в значительной степени различаются по уровню инновационной активности. Отстающие регионы состоят главным образом из национальных территорий, прежде всего республик Северного Кавказа, тогда как инновационно-активные регионы представлены в основном территориями, расположенными в Центральной России. Это может быть обусловлено близостью к рынкам сбыта, многонациональным составом населения, живущего в данных регионах, что обеспечивает разнообразие идей, подходов к решению жизненных проблем. Инновации на региональном уровне характеризуются крайне высокой волатильностью. Так, коэффициент вариации доли инновационной продукции в отгруженной составил в 2000 г. 1,32, в 2005 г. – 1,65, в 2006 г. – 1,6. Вариация по показателю удельного веса инновационно-активных предприятий (т.е. осуществляющих технологические инновации) несколько меньше, но тоже довольно высока: 0,68 в 2000 г., 0,48 – в 2007 г. В принципе системность поддержки инноваций на региональном уровне должна вести к уменьшению волатильности соответствующих показателей. Рассчитав коэффициент вариации, мы пришли к выводу, что в нашей стране самыми стабильным регионами в этом плане могут считаться Республика Татарстан (0,156), Саратовская обл. (0,134), Липецкая обл. (0,146), Смоленская область (0,109). Показатели других лидеров рейтинга, представленных в Таблице 1, выше, но не слишком отклоняются. При этом корреляция между удельным весом инновационно-активных предприятий (взято как среднее за 1999-2007 гг.) и коэффициентом вариации (среднее за тот же период) составляет -0,42. Если же мы рассчитаем среднюю долю инновационной продукции в ВРП и используем в расчётах, то результат несколько ухудшится: -0,33 – но принципиально не изменится. Это позволяет прийти к выводу, что постоянство поддержки инноваций в регионе в конце концов приводит и к росту инновационной активности местных предприятий. Иначе говоря, происходит накопление социального капитала; растёт степень доверия между участниками инновационного процесса. Добавим, что t-тест для коэффициента корреляции показал: оба коэффициента значимы при 5 и 1% уровнях значимости.

На втором этапе была рассчитана степень взаимосвязи между показателями инновационной активности и рядом экономических и социальных показателей (размер ВРП, уровень безработицы, доля жителей с доходами ниже прожиточного минимума, доля затрат на НИОКР в ВРП, патентная активность и др.) Было выяснено, что инновационная активность зависит прежде всего от размера экономики региона, уровня дохода его жителей и социальной дифференциации, доли затрат на разработки в расходах на НИОКР. Так, можно наблюдать довольно чёткую положительную связь между размером ВРП и величиной доли предприятий, осуществляющих технологические инновации. Расчёт был произведён по годам для периода 1999-2006 гг. Результаты показали, что значение корреляции колеблется в интервале 0,13-0,32 и имеет тенденцию к снижению. Скажем, в 2004 г. значение коэффициента корреляции составляло 0,3, в 2006 г. – 0,21; коэффициенты, по крайней мере, для уровня 5%, значимы практически всегда. Связь между параметрами, характеризующими доход, состояние экономики региона, и долей инновационной продукции в ВРП, как правило, ниже. Возможно, это обусловлено тем, что не всегда инновационная деятельность (НИОКР, маркетинговые исследования и т.д.) приводят к выпуску продукции с улучшенными свойствами. Примечательно, что связь с параметрами инноваций в последние годы становится более отчётливой, выраженной. Это указывает на повышение значимости региональных рынков для предприятий, что нельзя расценивать однозначно положительно. Российские компании могут сокращать своё присутствие на рынках других регионов России, поддаваясь давлению импортной продукции. Незначимость связи с темпом роста реальной заработной платы, на наш взгляд, обусловлена растущей социальной дифференциацией в России: заработная плата увеличивается прежде всего у высокооплачиваемых категорий населения, следовательно, не приводит к существенному увеличению массового спроса. В отдельных субъектах РФ осуществляется импорт технологий организациями регионального подчинения. Пусть число соглашений невелико (в 2003 г. – 10, в 2007 г. -16), однако средняя стоимость одна из самых высоких (в 2007 г. – 80,95 млн. руб.). Для сравнения: у предприятий принадлежащих полностью иностранному капиталу этот показатель в 2005-2007 гг. составил 36-38 млн. руб.

Российский федерализм характеризуется сильной степенью централизма. Другими словами, самостоятельность регионов носит ограниченный характер, многое зависит от отношений с федеральным центром. Мы выдвигаем гипотезу, что отдельные регионы пытаются преодолеть структурные диспропорции своей экономики, в то время как большинство старается продемонстрировать полную лояльность федеральной власти с целью увеличения сумм трансфертов (первая стратегия) или поддерживать в регионе состояние перманентного кризиса, формируя тем самым у центральных властей ощущение незаменимости и выбивая из центра финансовые ресурсы на ликвидацию причин (менее привлекательная стратегия в условиях возможности замены губернатора). В любом случае обе разновидности второй стратегии требуют унификации местного политического ландшафта в пользу одной партии – партии власти, а также контроля над местными органами власти, что облегчает фальсификации на выборах. Критерий успеха – доля голосов, полученных “Единой Россией”. С целью проверки гипотезы мы рассчитали коэффициенты корреляции между долей голосов, полученных “Единой Россией” на выборах 2003 и 2007 гг., с показателями инновационной деятельности (инновационная активность и доля инновационной продукции в отгруженной) соответственно за 2001-2003 гг. и 2005-2007 гг. Результаты следующие: чёткой связи между долей инновационной продукции в отгруженной нет – коэффициент корреляции практически равен нулю. Возможное объяснение заключается в том, что масштабные инновации осуществляют крупные экспортноориентированные компании (прежде всего металлургические и химические), способные противостоять региональным властям либо тесно связанные с ними. Зависимость между инновационной активностью и долей голосов за “Единую Россию” выражена более чётко – коэффициент корреляции в 2007 г. составил 26,5%.

Кроме того, были выявлены зависимости между уровнем инновационной активности и силой власти губернатора (на основе результатов исследования элиты, проведённого Институтом общественного проектирования). Причём степень власти губернатора приводится не только в целом, но и по отдельным параметрам (влияние на избирательные процессы, на расстановку кадров, на экономические процессы, на региональные силовые структуры и т.д.) Результаты удивительны: чем выше роль губернатора, тем ниже доля промышленных предприятий, осуществляющих технологические инновации! Это влияние проявляется в следующем: подбор кадров по принципу личного доверия, введение принудительных квазиналоговых сборов для предприятий, отстранение широких слоёв бизнеса от влияния на разработку стратегии региона и т.д.

Наконец, был выполнен регрессионный анализ с тем чтобы проверить, как переменные, влияющие на инновации, работают в комплексе. В конечном итоге, были отобраны следующие переменные: доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, ВРП, количество используемых патентов, количество используемых передовых производственных технологий, доля затрат на разработки в ВРП. Все эти переменные оказались значимыми, однако качество модели в целом было не очень хорошим (F-статистика близка к критической). Однако добавление таких переменных, как влияние губернаторов на процесс принятия решений, на расстановку кадров существенно повышает качество модели (хотя использование параметра “влияние на экономические процессы” качество оценивания снижает. Возможно, это обусловлено тем, что предприятиям в некоторых регионах помощь оказывается исходя из соображений экономической эффективности). Отметим, что отрицательный знак при параметрах, характеризующих власть губернатора, сохраняется.

Таким образом, региональные власти оказывают значимое влияние на инновационную активность предприятий, причём это влияние часто носит негативный, угнетающий характер. Власти многих субъектов Федерации стремятся выстроить модель, позволяющую масштабно привлекать федеральные средства для “освоения” в местных проектах, но не стимулировать рост инновационной активности в экономике в целом.

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Президента России молодым учёным-кандидатам наук МК-887.2009.6 «Инновационная активность и пути её стимулирования в России: региональный уровень»

Региональные особенности инновационной активности в экономике России