Обучение

Learning

Образование

Education

Исследования

Research

Комментарии

Commentaries

e-mail: info@lerc.ru
блог: lerc.livejournal.com

«Проблемы региональной экономики»

Выпуск № 28

16.10.2016

Корчагин Ю.А.

Итоги 2001-2008 годов Воронежской области

16.10.2016

Логунов В.Н.

Влияние затрат на ИКТ на инновационную активность регионов России

16.10.2016

Рисин И.Е., Рыжкова Л.А.

Особенности развития высшей школы России

16.10.2016

Полозова А.Н., Евсеева С.В.

СУЩНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ КОНТРОЛЛИНГА В ПРОМЫШЛЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ

16.10.2016

Рисин И.Е., Шошина Е.Н.

Стратегия развития экспорта образовательных услуг высшей школы Воронежской области

16.10.2016

Хорев А.И., Полозова А.Н., Гребнева И.В., Нуждин Р.В., Лохманова И.С.

Ключевые факторы сопряжения бизнес-интересов участников свеклосахарного производства

16.10.2016

Болдырев В.Н, Овсянников С.В, Шаталов М.А.

ОСОБЕННОСТИ МЕХАНИЗМА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОЛИТИКИ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА

16.10.2016

Болдырев В.Н. Овсянников С.В. Шаталов М.А.

ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ВОЗМОЖНОСТИ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ АПК

16.10.2016

Полозова А.Н., Евсеева С.В., Горковенко Е.В.

ТЕНДЕНЦИИ И ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ БИЗНЕС-ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ МЯСНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

16.10.2016

Хорев А.И., Бербенец В.И.

ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ХОЗЯЙСТВУЮЩИХ СУБЪЕКТОВ

16.10.2016

Коломыцева О.Ю., Дуванова Ю.Н.

ОЦЕНКА УРОВНЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА САХАРНЫХ ЗАВОДОВ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

16.10.2016

Пасынкова О.М., Платонова И.В.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФИНАНСОВОГО РИСКА СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

16.10.2016

Конова О.Ю.

УСЛОВИЯ И ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В РОССИИ

Логунов В.Н.16.10.2016

Влияние затрат на ИКТ на инновационную активность регионов России

 

Сырьевая зависимость экономики России от уровня пропускной способности индустриального (Китай и др.) и постиндустриального мира (США, старые члены ЕС), невозможность сформировать бюджет 2009 года по структуре его доходов прежних лет,  может быть, приведет, взявших на себя ответственность за управление экономикой страны на всех ее уровнях, к необходимым процессам по созданию альтернативной инновационной экономики. Экономический кризис 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 актуальным наполнение инновационного процесса информационными технологиями.

Информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) - это обширный перечень способов деятельности в организации и управлению производством, ориентированный на достижение инновационной активности того или иного уровня. Применение указанных технологий позволяет использовать 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 международных экономических организаций позволяют в  качестве индикатора инновационного потенциала рассматривать объем затрат на информационные и коммуникационные технологии в расчете на 1 занятого в экономике регионов, а долю отгруженной инновационной продукции в качестве индикатора инновационной активности.

Международные сопоставления показывают, что нормированная наукоемкость экономики современной России, основанной на всех формах  предпринимательства,  характеризует ее неудовлетворительную инновационную активность. В ряду причин такого положения называют консервативную роль государства, неэффективное управление, слабую конкуренцию, не отвечающую запросам дня кредитно-финансовую систему. Лишь малое число исследователей выделяет главную причину.  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 венчурного предпринимательства, а  бизнес, который переполнен чурающимися техники, не имеющими необходимого соответствующего технического образования людьми, ориентированными на потребление,  использование простейших (вчерашнего дня) путей 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, основной причина его нынешней неразвитости является  монополизм и ментальность бизнеса. За последние четверть века в России не построено ни одного нефтеперегонного завода. Объяснения самые разные, но причина одна - страх потерять сиюминутные доходы, а завтра хоть потоп. Поэтому мысли о диверсификации бизнеса не умещаются в головах людей, взявшихся за дело экономического обустройства страны.

 Измерение инновационного потенциала через затраты на ИКТ и  инновационной продуктивности экономики страны и отдельных ее регионов позволяет выявить  влияние этой части 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, их неравномерность наиболее ярко проявляется в циклическом развитии экономики. Подтверждением  неравномерности инноваций в частности затрат на ИКТ является  доля их затрат (% ВРП) в регионах России или их объем на одного занятого в экономике.

     Между нормированной величиной затрат на ИКТ  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 ИКТ соответствует разная доля отгруженной инновационной продукции. Действительно, доля затрат на ИКТ как часть инновационного потенциала в регионах является набором сигналов, восприятие которых принимает форму некоторого диапазона доли отгруженной инновационной продукции. Существование такого диапазона влияния затрат на ИКТ на инновационную активность вызвано  искажениями и помехами в виде влияния набора других объективных и субъективны факторов.

Действующее состояние затрат на ИКТ 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 ИКТ, с некоторой вероятностью. Поэтому связь между затратами на ИКТ 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 ИКТ (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 ИКТ 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  затратами на ИКТ. Опыт β состоит в наблюдении за инновационной активностью и принимает вид распределения регионов по доле отгруженной инновационной продукции. Неопределенность реакции субъектов инновационного 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 ИКТ, 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 2002-2007гг.

 В 2002 году  затраты ИКТ  (тыс. руб. на одного занятого в экономике региона) находилась в диапазоне от 0,17 в  Республике Тыва,  до 13,4 Челябинской области. Одновременно доля отгруженной инновационной продукции  составляла 0,1% в Республике Саха и 11,5% в Архангельской  области. Наименьший инновационный потенциал по объему затрат на ИКТ наблюдался  в наиболее многочисленной группе регионов (39 регионов), где доля затрат на технологические инновации  была незначительной (не более 0,8 тыс. руб. на одного занятого). С другой стороны,  наименьшая инновационная активность наблюдалась в 47% регионов, где доля отгруженной инновационной продукции не превышала 2,5%.  Распределение регионов по этим показателям позволяет составить таблицу 1, в которой представлены условные вероятности отгруженной инновационной продукции того или иного уровня (0,1%-11,5%) при условии, что инновационный потенциал регионов  в виде затрат на ИКТ находится в диапазоне (0,17-13,4 тыс. руб.).                                                                   

Таблица 1

Зависимость  инновационной активности регионов от их инновационного потенциала (затрат на ИКТ) в 2002 году

Затраты

 На ИКТ,

 тыс.руб.

Инновационные товары, %

Всего

 регионов

 

Условная  неопределенность

Не более

2,5

Не более

5

 

Не более

7,5

Не более

10

А1 Не

более 0,8

26(67%)

5(13%)

4(10%)

4(10%)

39(49%)

1,4341

A2 Не более 1,6

10(48%)

7(33%)

3(14%)

1(5%)

21(10%)

1,6493

A3 Не

 Более 2,4

6(75%)

1(12,5%)

1(12,5%)

0

8(10%)

1,0613

A4Не более 3,2

0

2(67%)

0

1(39%)

3(4%)

0,9169

A5Не более 4

2(100%)

0

0

0

2(2,5%)

0

A6 Не более 4,8

0

0

0

0

0

0

A7 Не более 5,6

2(100%)

0

0

0

2(2,5%)

0

A8 Не более 6,4

0

0

0

 

0

0

A9 Не более 7,2

0

1(100%)

0

0

1(1,2%)

0

A10 8 и более

1(25%)

1(25%)

1(25%)

1(25%)

4(5%)

2

Всего, %

47(59%)

17(21%)

9(11%)

7(9%)

80

1,3284

 

В 2002 году безусловная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥ(β)=-∑p(Вi)*loqp(Вi) будет равна 1,5849 двоичных единиц. Средняя условная неопределенность поведения субъектов инновационной активности   регионов Ĥa(β) составила 1,3284, то есть структура инновационного потенциала в виде затрат на ИКТ была  такова, что они способствовали  инновационной активности на 1,5849-1,3284=0,2565, то есть помехи во влиянии   ИКТ на инновационную активность регионов  в 5,2 раза (1,3284/0,2565) превосходят положительную роль стимулов.    Чем меньше величина Ĥa(β), тем  значительнее роль затрат на ИКТ в инновационной активности регионов. Напротив, чем выше условная неопределенность инновационной активности Ĥa(β), тем ниже роль таких затрат в данном процессе. Это означает, что при Ĥa(β)=1,3284 в среднем по всем регионам рост затрат на ИКТ проходил на фоне значительных помех в осуществлении инновационной активности регионов, слабо был с ним сопряжен и носил хаотичный характер по преимуществу не связанный с инновационным процессом.

 Однако за этими средними величинами наблюдаются разнонаправленное влияние затрат на ИКТ  на инновационную активность регионов. Для выявления особенностей рассматриваемого процесса определим условные неопределенности инновационной активности для каждой группы регионов с тем или иным инновационным потенциалом. В группах регионов А5, А6, А7, А8 и А9 значения условной неопределенности инновационной активности равны 0, что означает полное отсутствие помех во взаимосвязи затрат на ИКТ и инновационной активностью предприятий регионов. Величина разности между безусловной и условной неопределенностью инновационной активности характеризует меру устраняемого разнообразия в инновационной активности предприятий регионов.

 В группе   регионов А1 условная неопределенность Ĥa1 (β)=1,4341, что на 0,1508 ниже безусловной неопределенности. Это означает, что в 49% регионов объем и структура затрат на ИКТ предопределяла уменьшение хаоса в  инновационной активности на 0,1508 или на 15,1%.

В группе регионов  А2 (21 регион) рост затрат на ИКТ происходил в противоположном по отношению к инновационной активности направлении, повышал  условную неопределенность инновационной активности до  Ĥa2 (β)=1,6493. В этой группе регионов затраты на ИКТ  не служили средством уменьшения неопределенности в инновационной активности, не являлись средством ее повышения и осуществлялись вопреки инновационной активности. В группе регионов А3, в которую входили 8 регионов, условная неопределенность инновационной активности Ĥa3(β)=1,0613, что ниже безусловной неопределенности на 0,5236. Это означает, что увеличение  затрат на ИКТ до 2,4 тыс. руб. на одного занятого понижает неопределенность, то есть хаос или разнообразие  в проводимой инновационной активности регионов в меру указанной разности, равной 0,5236. В группе регионов А4, где насчитывалось 3 региона, условная неопределенность инновационной активности Ĥa4(β)=0,9165, что на 0,668 ниже безусловной неопределенности и  означает, что этой группе регионов наблюдалось наиболее благотворное влияние затрат на ИКТ на инновационную активность.

В группе регионов А10, где насчитывалось 4 региона, условная неопределенность инновационной активности Ĥa10(β)=2, это на 0,4151 выше безусловной неопределенности и  означает, что здесь затраты на ИКТ не оказывали  стимулирующего влияния на инновационную активность, не ограничивали хаос в ее осуществлении. Здесь инновационная активность существовала вне какой-либо связи с затратами на ИКТ. Сопоставление данных последней колонки таблицы 1 показывает, что максимальная неопределенность в инновационной активности  наблюдается в группе регионов с наибольшими  затратами на ИКТ.

Разница между безусловной неопределенности Ĥ(β)=1,5849 дв.единиц и средней условной неопределенностью ĤaŠ( β)=1,3284 дв.единиц  показывает, что затраты на ИКТ уменьшают на величину этой разницы (или на 0,2565) неопределенность инновационной активности. То есть в каждом четвертом случае затраты на ИКТ являлись определяющими  в росте инновационной активности, устраняли неопределенность (хаос) в ее осуществлении.

Характер влияния инновационного потенциала в виде затрат на ИКТ 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. В 2002 году наибольшая пропускная способность влияния затрат на ИКТ наблюдалась в группе А4, поскольку  видно из таблицы 2, что разность между безусловной и условной неопределенностью инновационной активности была наибольшей (1,5849-0,9165=0,668).   

Критерием эффективности канала связи является сравнительная доля инновационной продукции при одном и том же уровне  затрат (входной мощности канала связи) на ИКТ. На основе такого подхода можно построить следующую транзитивную связь между группами регионов по убыванию  эффективности их инновационной активности в зависимости от затрат на ИКТ: А14 >А24>А44 >А104 > А13 >А23>А33>А103>А12>А22>А32> А42> А92> А102> А11> А21> А31> А51> А71> А101. Где группы регионов -

 А14:Калужская, Рязанская, Архангельская и Иркутская  области; А24: Мурманская область; А44:Республика Татарстан; А104: Челябинская обл.; А13:Брянская, Владимирская, Орловская области и Алтайский край; А23:Новгородская и Самарская области и Пермский край; А33:Санкт-Петербург; А103: Тюменская облась;А12:  Смоленская, Тульская, Курганская области, Республики Башкортостан и Чувашия; А22: Тверская, Новосибирская, Свердловская, Ульяновская, Нижегородская, Тверская области и Республики Мордовия; А32:Калининградская область; А42:Белгородская и Московская области;  А92:  Воронежская область; А102: г. Москва;

 

Таблица 2

Основные показатели взаимосвязи затрат на ИКТ и инновационной активности регионов в 2002-2007гг.

 

2002 г.

2004 г

2006 г.

2007 г

Безусловная неопределенность

1,5849

1,651

1,7905

1,3565

Условная неопределенность

1,3284

1,2973

1,6002

1,1805

Мера влияния потенциала (затраты на ИКТ) на инновационную активность

0,2565

0,3537

0,1903

0,176

А11:26 регионов; А21: 44 региона, А21:10 регионов;А31:6 регионов; А51: Амурская область и Красноярский край; А71: Ярославская и Саратовская области; А101: Магаданская область.

Итак, традиционные индустриальные центры страны, являвшиеся в общественном сознании центрами инновационной активности в действительности к 2002году утратили эту роль, что подтверждается  слабой регулирующей способностью  затрат на ИКТ в инновационной активности регионов. Опуская соответствующие расчеты  за 2003-2007 годы, продемонстрируем их результаты в таблице 2.

Данные таблицы 2 позволяют утверждать, что влияние затрат на ИКТ на инновационную активность носит неустойчивый характер и оно ослабевает. То есть такое влияние подвержено возрастающему воздействию помех, рост затрат на ИКТ все менее связан с инновационной активностью предприятий регионов и приобретает самодостаточный характер, не вызванный реальными инновационными притязаниями предприятий регионов.   

Для определения последовательности групп регионов по величине условной неопределенности инновационной активности сложим значения данного показателя за рассматриваемый период и  получим группы регионов   некоторой последовательности. Такая процедура позволит упорядочить регионы по убыванию уровня помех и неэффективности затрат на ИКТ в их влиянии на инновационную активность предприятий регионов. Графическое представление названной последовательности регионов позволяет утверждать, что имеет место зависимость: рост инновационной активности предприятий регионов сопровождается относительно большим ростом затрат на ИКТ. Это означает, что рост затрат на ИКТ все менее связан с реальной инновационной активность предприятий регионов.

 

Литература

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

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

 

Яндекс цитирования