ЦИРЭ: Центр исследований региональной экономики

LERC: local economics research center

e-mail: info@lerc.ru

«Проблемы региональной экономики»

Логунов В.Н.

ВЗАИМОСВЯЗЬ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА И ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНОВ

Усилившаяся сырьевая зависимость  переходной экономики России от внешнего мира, в период наблюдаемых кризисных явлений 2008 года напомнила еще раз о том, что альтернативная инновационная экономика как никогда необходима нашей стране. Как и прежде начало экономического кризиса является тестом на соответствие организации производства и управления хозяйственными организациями любого масштаба неизменным требованиям рыночной  экономики  в виде минимизации издержек по отношению к каждой удовлетворяемой потребности. Необходимость соблюдения подобного требования делает неизменно актуальными  технологические инновации, а последние  служат основой изменения уровня и качества жизни.

Инновационная форма деятельности использует инновационный потенциал страны, территории, который включает кадровые, научно-технические, производственные, технологические, финансовые организационные, ментальные ресурсы общества. Инновационный потенциал реализуется в некоторой инновационной активности. Инновационная активность или продуктивность характеризует меру результативности инновационной деятельности.

Рекомендации Всемирного банка, Всемирного экономического форума,  а также Комиссии Евросоюза позволяют рассматривать  в  качестве индикатора инновационного потенциала удельные затраты на технологические инновации (% от ВРП), а долю отгруженной инновационной продукции в качестве индикатора инновационной активности.

Международные сопоставления показывают, что нормированная наукоемкость экономики современной России, основанной на частном предпринимательстве,  характеризует ее неудовлетворительную инновационную активность. Главная причина - это ментальность российских предпринимателей, ориентированных не на долговременную трудную работу, но на организацию таких производств, которые позволяют реализовать принцип: все и сейчас. Этот подход отрицает сложную  и лишь с некоторой вероятностью прибыльную работу по созданию современного инновационного производства.  Корень этой проблемы не только в русской ментальности, но и в том, что социализм создал социальный тип, ориентированный не на созидание, но на потребление. Именно поэтому Россия является продуцентом интеллектуального сырья, мало пригодного для инновационной активности экономики. Внешне это выглядит как неразвитость научного предпринимательства, а ряды малого бизнеса, переполненные чурающимися техники и не имеющие необходимого соответствующего технического образования и ориентированного на потребление людей, используют простейшие (вчерашнего дня) пути достижения личного благополучия. Если и такой путь сталкивается с неуспехом, то ищут путь замещения еще менее сложными видами деятельности или, в конечном счете, подбирают замену в виде административного или уголовного ресурса.

Показательным примером в этом отношении является развитие химического комплекса России. До начала 90-х годов XX века эта часть хозяйства страны по объему производства являлась второй в мире после соответствующей группы отраслей в США. До осени 2008 года (до наступления кризисных явлений в экономике) одной из причин отставания химического комплекса России являлась преимущественная  ориентация нефтедобычи на экспорт(52% в 2006 году). Однако основная причина неразвитости химического комплекса России - это монополизм и ментальность бизнеса. В России в 100 раз меньше число нефтеперерабатывающих заводов, чем в США, но  стремление  одной из нефтедобывающих компаний вложиться в НПЗ, диверсифицировать бизнес, сделать его более устойчивым, отражалось  не положительным, а отрицательным образом на курсовой стоимости акций этой компании (ЛУКОЙЛ). Перспективные доходы биржевым спекулянтам в России не интересны - только  все и сегодня. Еще менее для них интересны высокие технологии, где требуется готовность к риску и долговременная решимость достичь поставленной цели.

 Измерение инновационного потенциала и  инновационной продуктивности экономики страны и отдельных ее регионов позволяет выявить  влияние инновационной деятельности  на основные экономические результаты регионов, в частности на объем ВРП, уровень и качество жизни.

Регулирующую роль инноваций в формировании экономической динамики трудно переоценить, но их неравномерность наиболее ярко проявляется в циклическом развитии экономики.Одним из таких факторов неравномерности инноваций является  доля затрат на технологические инновации (% ВРП) в регионах России, влияние которого рассмотрим на основе применения методов теории информации.

Между долей затрат на технологические инновации (% ВРП)  и долей отгруженной инновационной продукции существует связь, которую можно определить в терминах поведенческих отношений, поддерживаемых посредством передачи вещества (производство нового продукта) и информации. Указанная связь носит неопределенный характер, то есть одной и той же доле затрат на технологические инновации  соответствует разная доля отгруженной инновационной продукции. Действительно, доля затрат на технологические инновации (% ВРП) в регионах является набором сигналов, восприятие которых принимает форму доли отгруженной инновационной продукции. Однако этот процесс искажен помехами в виде влияния набора других объективных и субъективны факторов.

Действующее состояние затрат на технологические инновации (% ВРП) в регионах России является необходимым, но не является достаточным условием правильного, то есть неискаженного восприятия передаваемых сигналов. Множество других факторов инновационной деятельности вносит искажающее воздействие - помехи, что ведет к правильному восприятию того, каковы должны быть результаты затрат на инновации, с некоторой вероятностью. Поэтому связь между инновационным потенциалом и  инновационной продуктивностью экономики страны и отдельных ее регионов может быть представлена в форме матрицы переходных вероятностей исходных условий в некоторое результирующее состояние. Переходные вероятности математически и статистически характеризуют связь двух рассматриваемых явлений с точки зрения возникающих при передаче помех. В процессе связи между затратами на технологические инновации (инновационный потенциал) и долей инновационной продукции (инновационная активность)  ансамбль состояния затрат преобразуется в ансамбль состояния инновационной продукции. Характер принятых сигналов от его источника - состояния затрат на технологические инновации можно будет оценить по структуре отгруженной инновационной продукции среди различных наблюдаемых объектов.

Итак, мы рассматриваем опыт α, состоящий в наблюдении за состоянием  инновационного потенциала, которое принимает вид распределения регионов по величине доли затратами на технологические инновации. Опыт β состоит в наблюдении за инновационной активностью и принимает вид распределения регионов по доле отгруженной инновационной продукции. Неопределенность реакции субъектов инвестиционного процесса в регионах будет характеризоваться следующей аналитической записью

Ĥ(β)=-∑p(Вi)loqp(Вi), где p(Вi)  доля регионов, осуществляющих отгрузку инновационной продукции   того или иного уровня. Поведение субъектов, имеющих ту или иную долю отгруженной инновационной продукции  зависит от исходного состояния затрат на технологические инновации, то есть исходы β зависят от состояния α, что далее можно представить в виде матрицы переходных вероятностей. Далее рассмотрим указанные формальные зависимости на положении дел в регионах за 2000-2006гг.

 В 2000 году доля затрат на технологические инновации (% от ВРП) находилась в диапазоне от 0,02% в  Республике Ингушетия,  до 3,4% в Свердловской области. Одновременно доля отгруженной инновационной продукции  составляла 0,1% в Республике Ингушетия  и 18,4% в Самарской области. Наименьший инновационный потенциал наблюдался  в наиболее многочисленной группе регионов (52 региона), где доля затрат на технологические инновации  была незначительной (не более 0,85% от ВРП). С другой стороны  наименьшая инновационная активность наблюдалась в 62 регионах, где доля отгруженной инновационной продукции не превышала 4,6%.  Распределение регионов по этим показателям позволяет составить таблицу 1, в которой представлены условные вероятности отгруженной инновационной продукции того или иного уровня (0,1%-18,4%) при условии, что инновационный потенциал регионов находится в диапазоне (0,02%-3,4% от ВРП).

                                                                                                       Таблица 1

Зависимость  инновационной активности регионов от их

инновационного потенциала в 2000 году

Доля затрат на технологические инновации, %

Доля инновационной продукции, %

Всего

регионов, единиц (%)

В1

Не более 4,6

В2

Не более 9,2

В3

Не более 13,8

В4

18,4 и более

А1

Не более 0,85

44(85 %)

6(11 %)

0

2(4 %)

52 (100%)

А2

Не более 1,7

9(56%)

4(25%)

1(7%)

2(12%)

16 (100%)

А3

Не более 2,55

4(57%)

1(15%)

2(28%)

0

27

(100%)

А4

3,4 и  более

5(100%)

0

0

0

3(100%)

Всего регионов

62(77,5)

11(14%)

3(4%)

4(2%)

80(100%)









 

Безусловная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥ(β)=-∑p(Вi)*loqp(Вi) будет равна 1,0893 двоичных единиц. Средняя условная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥa(β) составила 0,9228, то есть структура инновационного потенциала была  такова, что снижала вероятность инновационной активности на 1,0983-0,9228=0,1665. Величина 0,1665 представляет оценку полезности мер  по проведению затрат на технологические инновации в среднем по всем регионам страны. Это означает, что в среднем по всем регионам рост затрат технологические инновации понижал вероятность высокой доли отгруженной инновационной продукции на 15,1%. Однако за этими средними величинами наблюдаются разнонаправленные влияния и их  результаты. Для выявления особенностей рассматриваемого процесса определим условные неопределенности для каждой группы регионов с тем или иным инновационным потенциалом.

Условная неопределенность для группы  регионов  Ĥa1 (β)=0,7354, что на 0,3539 (1,0893-0,73540 ниже безусловной неопределенности. Это означает, что в большинстве регионов (52региона) структура затрат на технологические инновации из-за своей незначительности заведомо предопределяла уменьшение вероятности  доли инновационной отгруженной продукции на соответствующую величину (на 32,2%).

В группе регионов  А2 рост затрат на инновации повышал  условную неопределенность инновационной активности Ĥa2 (β)=1,604, что на 0,5148(1,604-1,0893) повышало вероятность увеличения доли отгруженной инновационной продукции. В число 9 регионов, где рост доли затрат на технологические инновации повышал инновационную результативность, входили: области Воронежская, Курская, Липецкая, Московская, Архангельская, Псковская, Кировская, Новосибирская, г. Санкт - Петербург, Москва. В группе регионов А3, в которую входили: Владимирская, Мурманская области, Республики Марий Эл и Мордовия, условная неопределенность инновационной активности Ĥa3 (β)=1,3871, что выше безусловной неопределенности на 0,2978(1,3871-1,0893). Это означает, увеличение доли затрат на технологические инновации до 2,5% от ВРП по сравнению со средними затратами   в 0,1% от ВРП по России повышает вероятность роста доли инновационной продукции на 27%. 

В группе регионов А4, где Ĥa4(β)=0, инновационная активность наблюдалась только в одном исходе без вариантов, то есть была однозначно определенной и потому ее  информативность равна нулю.

Разница между безусловной неопределенности Ĥ(β)=1,0983 дв.единиц и средней условной неопределенностью ĤaŠ( β)=0,9228 дв.единиц  показывает, что доля затрат на технологические инновации уменьшает на величину этой разницы (или на 0,1665) неопределенность инвестиционного процесса, то есть в каждом седьмом случае инновационный потенциал являлся определяющим  в росте инновационной активности. Причем, в группе регионов, где больше разница между безусловной и условной неопределенностью, роль доли инновационного потенциала в инновационной активности была положительна и выше. Характер влияния инновационного потенциала на инновационную активность можно рассматривать как пропускную способность канала связи «мощность инновационного потенциала -  уровень инновационной активности», которая зависит от матрицы переходных вероятностей. Неравномерное убывание значений переходной вероятности слева - направо и сверху - вниз является  отражением неоднородности регионов по рассматриваемым  признакам и, следовательно, неравномерности пропускной способности указанного канала. Критерием эффективности канала связи является сравнительная доля инновационной продукции при одном и том же уровне инновационных затрат (входной мощности канала связи). Так, в 2000 году регионы, которые осуществляли технологические затраты на инновации в объеме до 0,85% от ВРП были наиболее неоднородны по своей инновационной активности. Лишь в двух регионах из 52 этой группы - в Республике Карелия и Московской области, где доля инновационной отгруженной продукции достигала 14,9-15,3% данное состояние  является воплощением наиболее эффективной отдачи от проводимых затрат на инновации. На основе такого подхода можно построить следующую транзитивную связь между группами регионов по убыванию  эффективности их инновационной активности: А14 >А24>А23 >А33 > А12 >А22>А32>А11>А21>А31>А41 . Где группы регионов -  А14: Республика Карелия, Московская область, А24: Новгородская и Самарская области, А23: Саратовская область, А33: Калужская и Тульская области, А12: Смоленская, Рязанская, Вологодская, Оренбургская, Ульяновская, Курганская области,  А22: Республики Марий Эл и Мордовия, Владимирская и Мурманская области, А32: Орловская область, А11: 44 региона, А21: Архангельская, Воронежская, Кировская, Курская, Липецкая, Псковская, Новосибирская области, г. Москва и Санкт-Петербург, А31: Нижегородская, Томская, Челябинская,  Ярославская области, А41: Республики Коми и Саха, Волгоградская, Пермская и Свердловская области. Итак, традиционные индустриальные центры страны, являвшиеся в общественном сознании центрами инновационной активности в действительности к 2000году утратили эту роль. Прежде существовавшая потенциальная пригодность этих центров  к выполнению роли лидеров - инновантов, замещена видами деятельности  далекой от инноваций.

Опуская соответствующие расчеты за 2001-2005 годы, продемонстрируем их за 2006год. В 2006 году доля затрат на технологические инновации (% от ВРП) находилась в диапазоне от 0,02% в  Камчатской области,  до 5,9% в Республике Мордовия, то есть характеризовалась почти 300- кратными различиями. Инновационная активность  регионов варьировала почти в том же  диапазоне и была несколько менее дифференцирована (250- кратные различия).  Доля отгруженной инновационной продукции  составляла 0,1% в Республике Северная Осетия и др. 25,1% в Самарской области. За 6 лет ничего не изменилось в наиболее многочисленной группе регионов (52 региона), где доля затрат на технологические инновации  была незначительной (не более 0,85% от ВРП). С другой стороны несколько уменьшилась (с 62 до 56) группа регионов с наименьшей инновационной активностью (не более 4,6 %).

 

 В 2006 году взаимосвязь инновационного потенциала и инновационной активности может быть представлена  в виде  условных  вероятностей таблицы 2.  В указанном году безусловная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥ(β)=-∑p(Вi)*loqp(Вi) была равна 1,1972 двоичных единиц. Средняя условная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥa(β) составила 1,0079, то есть структура инновационного потенциала была  такова, что снижала вероятность инновационной активности на 1,1972-1,0079=0,1893. Величина 0,1893 представляет оценку полезности мер  по проведению затрат на технологические инновации в среднем по всем регионам страны. Это означает, что в среднем по всем регионам рост затрат технологические инновации понижал вероятность высокой доли отгруженной инновационной продукции на 15,8%. Однако за этими средними величинами наблюдаются разнонаправленные влияния и их  результаты. Для выявления особенностей рассматриваемого процесса определим условные неопределенности для каждой группы регионов с тем или иным инновационным потенциалом.

В 2006 году условная неопределенность для группы  регионов А1   Ĥa1 (β)=0,9291, что на 0,3539 (1,1972-0,9291) ниже средней безусловной неопределенности. Это означает, что в большинстве регионов (52 региона) структура затрат на технологические инновации из-за своей незначительности заведомо предопределяла уменьшение вероятности  доли инновационной отгруженной продукции на соответствующую величину (на 32,2%).

В группе регионов  А2 рост затрат на инновации понижал  условную неопределенность инновационной активности Ĥa2(β)=0,9149, что на 0,2823(1,1972-0,9149) понижало вероятность увеличения доли отгруженной инновационной продукции. В группе регионов А3, в которую входили: Волгоградская, Калининградская и Пермская области, условная неопределенность инновационной активности Ĥa3 (β)=1,3834, что выше безусловной неопределенности на 0,1899(1,3871-1,1972). Это означает, увеличение доли затрат на технологические инновации до 2,5% от ВРП по сравнению со средними затратами   в 0,1% от ВРП по России повышает вероятность роста доли инновационной продукции на 15,9%. 

 

Таблица 2

Зависимость  инновационной активности регионов от их

инновационного потенциала в 2006 году

Доля затрат на технологические инновации, %

Доля инновационной продукции, %

Всего

регионов, единиц(%)

В1

Не более 4

В2

Не более 8

В3

Не более 12

В4

16 и более

А1

Не более 0,88

41(79%)

9(17%)

1(2%)

1(2%)

52(100 %)

А2

Не более 1,76

12(67%)

6(33%)

0

0

18 (100%)

А3

Не более 2,64

1(33%)

1(33%)

0

1(33%)

3(100%)

А4

3,52 и  более

2(28%)

2(28%)

0

3(44%)

7(100%)

Всего регионов

56(70%)

18(22%)

1(2%)

5(6%)

80(100%)

 В группе регионов А4, где Ĥa4(β)=1,0079, что ниже средней безусловной неопределенности и понижало вероятность увеличения доли отгруженной инновационной продукции на 0,1893  (1,1972-1,0079) или на 15,8%.В 2006 году сохранилось неравномерное убывание значений переходной вероятности слева- направо и сверху - вниз, что является отражением неоднородности регионов по рассматриваемым  признакам и, следовательно, неравномерности пропускной способности указанного канала. Критерием эффективности канала связи является сравнительная доля инновационной продукции при одном и том же уровне инновационных затрат (входной мощности канала связи). Так, в 2006 году регионы, которые осуществляли технологические затраты на инновации в объеме до 0,88% от ВРП были наиболее неоднородны по своей инновационной активности.

 На основе анализа сравнительной доли инновационной продукции транзитивная связь между группами регионов по убыванию  эффективности их инновационной активности в 2006 году была следующей: А14 > А34 > А44>А13 > А12 > А22> А32> А42> А11 > А21> А31> А41. . Где группы регионов -  А14:Республика Адыгея; А34: Пермская область; А44: Республика Мордва, Республика Татария, Самарская область;  А13 : Ульяновская область; А12: Республики Дагестан и КЧР, Брянская, Московская, Тверская, Вологодская, Курганская, Амурская области и Красноярский край: А22: Владимирская, Калужская, Нижегородская, Пензенская, Свердловская области и г. Санкт-Петербург; А32: Калининградская область; А42: Орловская и Новгородская области;  А11: (42 региона); А21: Воронежская, Курская, Рязанская, Ярославская, Мурманская, Иркутская, Томская области, Республики Башкирия, Чувашия, Республика Алтай и Саха, Ставропольский край; А31: Волгоградская область; А41: Тульская и Челябинская области.

Таблица 3

Основные показатели взаимосвязи инновационного потенциала и инновационной активности регионов в 2000-2006гг.

 

2000 г.

2001 г

2003 г.

2006 г

Темп изменения

Безусловная неопределенность

1,0893

1,2398

1,5332

1,1972

109,9%

Условная неопределенность

0,9228

0,9715

1,342

1,0079

109,2%

Мера влияния потенциала на инновационную активность

0,1665

0,2683

0,1912

0,1893

113,7%

 

Если спроецировать ситуацию по рассматриваемой проблеме на вторую половину 2008 года,  то обоснованная поддержка за счет субординированного кредита должна распространяться на  системообразующие предприятия тех регионов, где наблюдается наилучшее соотношение инновационной активности и инновационного потенциала. К таким относятся предприятия регионов следующих групп: А14 > А34 > А44>А13 > А12 > А22.

В эту группу входит 21 регион, где производится 47% ВВП, их поддержка будет означать упрочение позиций  сильных, которые могут стать локомотивом ускоренного развития страны.

В рассматриваемом периоде (2000-2006гг.) соотношение безусловной и условной неопределенности характеризовалась данными таблицы 3. Из нее видно, что  информация о влиянии технологических затрат на инновации неустойчиво увеличивалась и превосходила по темпу роста полезности  другие показатели инновационного процесса.  Из данных таблицы 1 и 2 видно, что повышение доли затрат на технологические инновации не явилось достаточным стимулом для активизации инновационной активности предприятий регионов.

Влияние доли затрат на технологические инновации на инновационную активность сталкивается с помехами разного характера и уровня. Если бы таких препятствий не было, то доля затрат на технологические инновации  прямо определяла (то есть доли  были бы равны) долю отгруженной инновационной продукции этих же регионов. В некоторых группах регионов уровень помех настолько велик, что инновационная активность не зависит от состояния и доли затрат на технологические инновации.

 

Литература

 

1.Индикаторы науки:2007.Стат.сб.-М.:ГУ-ВШЭ,2007.

2.Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007:Стат. сб./Росстат.-М.,2007.

3.Яглом А.М., Яглом И.М.Вероятность и информация.-1973.

 

Яндекс цитирования Rambler's Top100