Дифференциация инновационных показателей регионов России в зависимости от типа инноваций и отраслевой специализации

В.В. Спицын, Е.А. Монастырный

ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕГИОНОВ РОССИИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТИПА ИННОВАЦИЙ И ОТРАСЛЕВОЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта «Разработка аналитического подхода к выявлению и характеристике инновационных процессов в современной экономике России (на примере Томской области)» (проект № 10-02-64203а/Т).

Исследуется зависимость инновационных показателей регионов России от типа инноваций и отраслевой специализации. Анализ проводится на основе данных статистики и разработанной авторской методики. Тип инноваций в регионе связан с его отраслевой специализацией. Продуктовые инновации предполагают специализацию на производстве оборудования, процессные инновации - на добывающей промышленности, металлургии, производстве кокса и нефтепродуктов. В результате анализа выявлены отличия инновационных показателей регионов-лидеров по продуктовым инновациям и регионов, в которых преобладают процессные инновации. На основе выявленных отличий сформулированы предложения по совершенствованию государственной инновационной политики, статистики инноваций и методик ранжирования регионов.

Ключевые слова: региональная инновационная деятельность; статистика инноваций; процессные и продуктовые инновации; отраслевая специализация.

В международной и российской практике разработано множество методик сравнения инновационной активности регионов. В ЕС сравнение уровня инновационного развития различных стран, регионов и отраслей проводится по Summary Innovation Index и ежегодно публикуется в European Innovation Scoreboard [1]. Это табло включает в себя несколько групп индикаторов. Начиная с 2008 г. была изменена методика анализа [2], а число анализируемых размерных данных увеличено до 7 и они сгруппированы в 3 основных блока, а именно:

— «Содействие инновациям» включает следующие подразделы: трудовые ресурсы, финансы и поддержка;

— «Деятельность предприятий» — собственные инвестиции предприятий, связи и предпринимательство, результативность как создание прав интеллектуальной собственности и платежи по ним;

— «Результаты инновационной деятельности» — инноваторы, экономический эффект.

Сводный показатель инновативности (SII) дает приблизительное представление об общенациональной (по стране) эффективности инноваций и рассчитывается по 29 сводным индикаторам. В рамках данной методики используется большое число показателей для формирования сводного показателя инновативности. Однако не учитываются отраслевая структура и экономическая специфика отдельных стран и территорий.

Ранжирование штатов в США проходит на основе State Technology and Science Index, определяемого Milken Institute с 2002 г. [3, 4]. В качестве российских методик ранжирования регионов выделим работы А.А. Быковой, М.А. Молодчик [5] и С.А. Тихоновой [6]. Особенности этих методик, их достоинства и недостатки проанализированы авторами настоящей статьи в работе [7].

В 2010 г. Национальная ассоциация инноваций и развития информационных технологий (НАИРИТ) разработала и апробировала новую методику ранжирования регионов России [8]. В Интернете получил широкое распространение «Рейтинг инновационной активности регионов 2009». Методология рейтинга разработана НАИРИТ на основе методики ведущих мировых аналогов (в первую очередь европейского рейтинга European Innovation Scoreboard).

В декабре 2009 г. на Российском экономическом конгрессе О.Г. Голиченко и И.Н. Щепина представили методику ранжирования регионов, предполагающую разделение регионов на четыре группы: «активные инноваторы», «активные диффузоры», «концентрированная инновационная деятельность на малых ядрах», «низкая концентрированная инновационная деятельность» [9]. Методика предлагает дифференцированный подход к оценке инновационной активности регионов, но не связывает кластеризацию регионов с их экономическими особенностями.

Все эти методики предлагают и экономически обосновывают определенные наборы показателей для ранжирования регионов. Однако они упускают из вида главное: отраслевую и экономическую дифференциацию регионов, которые могут оказывать существенное влияние на значение показателей инновационной деятельности. В результате применение разработанных рейтингов для определения регионов-лидеров и их последующей поддержки представляется сомнительным. В лучшем случае оно приведет к стимулированию регионов со сходными экономическими характеристиками и отраслевой специализацией, которые и обусловливают более высокие инновационные показатели. В худшем случае — к неверному определению регионов — лидеров.

Целью настоящей работы является анализ зависимости инновационных показателей региона от преобладающего в нем типа инноваций и его отраслевой специализации.

Задачи работы:

— обоснование зависимости инновационных показателей региона от преобладающего в нем типа инноваций и его отраслевой специализации;

— выявление отличий инновационных показателей регионов-лидеров по продуктовым инновациям и регионов, в которых преобладают процессные инновации, от прочих регионов;

— разработка рекомендаций по совершенствованию государственной инновационной политики, статистики инноваций и методик ранжирования регионов.

Работа выполняется на основе анализа статистических показателей регионов России (данные Росстата) [10-12]. Выдвигается и проверяется гипотеза, что ин-

новационные показатели регионов России будут зависеть от типа инноваций: продуктовые или процессные. Для анализа используется широкий перечень показателей, отражающих результаты инновационного и социально-экономического развития регионов:

— доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, %;

— доля инновационного сектора в экспорте продукции, %;

— доля экспорта в общем объеме производства, %;

— доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, %;

— соотношение инвестиций и объема производства, %;

— доля работников инновационного сектора, %;

— производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел.;

— производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел.;

— доля работников с высшим образованием — инновационный сектор, %;

— доля работников с высшим образованием — неинновационный сектор, %;

— доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, %;

— доля работников НИОКР (всего), %;

— доля организаций, осуществляющих технологические инновации, %;

— доля инновационной продукции, %;

— доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, %;

— доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, %;

— среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб.;

— темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз;

— ВРП на душу населения (2007 г.), руб.;

— темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз;

— объем производства (всего), млн. руб.;

— доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, %;

— доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, %.

Методика анализа:

1. Из общего числа регионов РФ были исключены автономные округа и узкоспециализированные регионы, объемы производства которых в 2008 г. составили менее 80 000 млн руб.

Также исключены из анализа регионы, имеющие принципиальные отличия:

— г. Москва (столичный регион);

— Республика Саха (Якутия) — единственный регион в России, специализирующийся на добыче алмазов, которая дает более 80% объема промышленного производства;

— Сахалинская область — регион, специализирующийся на добыче нефти на основе реализации совместных проектов с зарубежными партнерами (Сахалин 1 и Сахалин 2). При этом совместные предприятия не позиционируют себя как инновационные: доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг составила в 2008 г. всего 0,4%.

2. После реализации 1-го этапа методики для анализа остался 51 регион. По каждому из оставшихся регионов были рассчитаны вышеприведенные показатели.

3. Были выявлены регионы — лидеры по продуктовым инновациям (16 регионов) и прочие регионы (35). Аналогично были выявлены регионы, в которых преобладают процессные инновации, и прочие регионы (25 и 26).

Признаком, характеризующим наличие в регионе продуктовых инноваций, является инновационная продукция. Регионы — лидеры по продуктовым инновациям были определены по среднему значению показателя «доля инновационной продукции региона в общем объеме производства» за 2006—2008 гг. (табл. 1).

Т а б л и ц а 1

Регионы - лидеры по доле инновационной продукции в общем объеме производства за 2006-2008 гг.

Регионы - лидеры Средняя доля инновационной продукции за 2006-2008 гг., %

Самарская область 24

Республика Мордовия 20

Ульяновская область 16

Республика Т атарстан 16

Пермский край 15

Калининградская область 11

Брянская область 9,7

Ставропольский край 8,3

Новгородская область 8

Воронежская область 7,9

Свердловская область 7,8

Московская область 7,1

Чувашская Республика 6,7

Вологодская область 6,4

Ярославская область 6,1

Тверская область 6,1

Признаком, характеризующим наличие в регионе процессных инноваций, является наличие затрат на технологические инновации. Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, были выделены исходя из специализации регионов России по видам экономической деятельности (в статистике России с 2005 г. вместо отраслей используется классификация по видам экономической деятельности (ВЭД), однако термин «отрасль» тоже сохранился: в статсборнике внутри ВЭД «Обрабатывающие производства» авторы выделяют высокотехнологичные, среднетехнологичные и низкотехнологичные отрасли) [11].

Решение этой задачи было выполнено в два этапа:

— определение ВЭД промышленности России, в которых преобладают процессные инновации;

— определение регионов России, в структуре промышленности которых преобладают ВЭД с процессными инновациями.

Выделение ВЭД, в которых преобладают процессные инновации, было проведено на основе анализа соотношения затрат на продуктовые и процессные инновации по каждому ВЭД. Согласно статистическим данным по промышленности России [10. С. 74—75], затраты на процессные инновации преобладали в пяти ВЭД1 (табл. 2). Однако только первые три из выявленных ВЭД доминировали в структуре промышленного производства тех или иных регионов России.

На основе анализа данных статистики [11] нами были выделены 25 регионов, в структуре промышленности которых доминировал хотя бы один ВЭД с указанной специализацией (табл. 3).

4. Было проведено сравнение средних значений вышеприведенных инновационных показателей2 по парам групп:

— регионы — лидеры по продуктовым инновациям — прочие регионы;

— регионы, в которых преобладают процессные инновации, — прочие регионы.

С помощью статистического аппарата Microsoft Excel (функция ТТест3) была проверена гипотеза о случайном расхождении средних значений показателей при сравнении каждой пары групп [13, 14].

Результат вычисления функции ТТест показывает вероятность случайного расхождения. Если он меньше 0,2 (20%), то можно говорить о том, что средние значения

показателей сравниваемых групп существенно различаются и рассматриваемый инновационный показатель зависит от выбранного критерия выделения групп регионов.

Регионы — лидеры по продуктовым инновациям и прочие регионы. Особенности специализации по ВЭД регионов — лидеров продуктовых инноваций: 11 из 16 регионов (70%) в качестве специализации по ВЭД имеют производство оборудования (т.е. представляют обрабатывающую промышленность). Показатели регионов приведены в табл. 4.

Для регионов — лидеров по продуктовым инновациям характерно лидерство по доле инновационной продукции (критерий ранжирования регионов); более высокие значения показателей: доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, доля инновационного сектора в инвестициях, доля затрат на инновации в общем объеме производства, доля работников инновационного сектора, доля работников НИОКР.

Т а б л и ц а 2

Соотношение затрат на технологические продуктовые и процессные инновации в разрезе ВЭД промышленности России (2007 г.), %

Виды экономической деятельности Затраты на технологические инновации

всего продуктовые процессные

Всего по промышленности 100 48,5 48,9

Добыча полезных ископаемых 100 10,0 87,6

в том числе топливно-энергетических 100 5,7 92,7

Металлургическое производство 100 29,6 69,6

Производство кокса и нефтепродуктов 100 24,0 74,1

Текстильное производство 100 8,3 90,9

Обработка древесины и производство изделий из дерева и пробки, кроме мебели 100 37,3 60,9

Т а б л и ц а 3

Регионы, в структуре промышленности которых доминируют ВЭД с процессными инновациями (2008 г.), %

Регионы - лидеры Доля ВЭД в общем объеме промышленного производства региона

Добывающая промышленность Металлургическое производство Производство кокса и нефтепродуктов

Тюменская область* 74 0 17

Республика Коми* 53 0 18

Томская область* 50 1 2

Архангельская область* 46 1 0

Кемеровская область* 45 27 4

Оренбургская область* 45 20 3

Мурманская область 43 24 0

Удмуртская Республика* 37 9 0

Республика Карелия 32 9 0

Республика Татарстан* 29 4 10

Курская область 24 2 0

Вологодская область 0 62 0

Липецкая область 1 62 1

Челябинская область 2 55 2

Красноярский край 8 53 1

Свердловская область 6 50 0

Белгородская область 18 30 0

Тульская область 1 23 0

Иркутская область 11 20 3

Омская область 1 1 63

Республика Башкортостан 17 4 38

Волгоградская область 6 19 36

Нижегородская область 0 15 29

Пермский край 13 6 24

Хабаровский край 13 14 23

Примечание. Полужирным шрифтом выделена доля в промышленном производстве доминирующего ВЭД региона; звездочкой отмечены регионы, в которых преобладает добыча топливно-энергетических полезных ископаемых.

Показатели интенсивности и результативности инновационных процессов Средние значения показателей ТТест

Регионы -лидеры Прочие регионы

Доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, % 45,6 36,4 0,05

Доля инновационного сектора в экспорте продукции, % 76,5 49,2 0,00

Доля экспорта в общем объеме производства, % 13,5 15,7 0,51

Доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, % 39,5 31,6 0,12

Соотношение инвестиций и объема производства, % 9,6 14,6 0,00

Доля работников инновационного сектора, % 38,1 31,3 0,06

Производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел. 2066,0 1927,3 0,75

Производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел. 1356,9 1441,9 0,66

Доля работников с высшим образованием - инновационный сектор, % 21,7 23,7 0,06

Доля работников с высшим образованием - неинновационный сектор, % 22,0 22,5 0,57

Доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, % 64,3 56,9 0,29

Доля работников НИОКР (всего), % 1,4 1,1 0,21

Доля организаций, осуществляющих технологические инновации, % 9,1 8,1 0,43

Доля инновационной продукции, % 11,2 3,2 0,00

Доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, % 2,0 1,4 0,08

Доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, % 1,3 1,5 0,76

Среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб. 13803,9 15201,9 0,20

Темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз 2,04 1,96 0,07

ВРП на душу населения (2007 г.), руб. 140385,5 162595,8 0,34

Темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,61 1,57 0,31

Объем производства (всего), млн. руб. 400018,8 384687,3 0,90

Доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, % 26,3 9,9 0,00

Доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, % 4,5 4,6 0,97

* Если не указано иное, данные приведены за 2008 г.

Также отмечаются более высокий удельный вес инновационно-активных организаций, который может объяснять лидерство по некоторым из вышеназванных показателей, но он сильно варьирует (вероятность статистического совпадения средних 43%); лидерство по доле инновационного сектора в экспорте продукции; более высокий темп роста средней зарплаты и ВРП в предкризисный период.

Для данной группы регионов можно выделить ряд проблем:

— низкая доля экспорта в общем объеме производства (хотя здесь вероятность статистической ошибки составляет 51%);

— низкая доля инвестиций в общем объеме производства, низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе, низкие показатели средней зарплаты и ВРП на душу населения;

— низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе.

Таким образом, регионы — лидеры по продуктовым инновациям характеризуются определенной специализацией по ВЭД, наличием социально-экономических проблем, невысокой долей экспортного производства. В этих сложных условиях они рассматривают инновации как способ преодоления трудностей и активно занимаются ими, что соответствует положениям теории Й. Шумпетера [15]. Более высокие темпы роста средней зарплаты и ВРП в докризисный период можно трактовать как результаты активной инновационной деятельности в этих регионах. Также внушает определенный оптимизм высокая доля экспорта инновационного сектора.

Однако экономические и финансовые проблемы пока преобладают. Низок удельный вес инновационноактивных предприятий, которые пока не доминируют в экономике и экспорте. У предприятий нет денег на ин-

новации и инвестиции. Низкая доля работников с высшим образованием в инновационном секторе, вероятно, связана с экономическими и финансовыми проблемами и нежеланием молодых специалистов идти на эти производства.

На уровне регионов или отдельных предприятий решить вышеуказанные финансовые проблемы чрезвычайно сложно. Необходимы формирование территориальноструктурной промышленной и инвестиционной политики России и ее целенаправленная реализация с привлечением дифференцированных и обоснованных механизмов стимулирования инновационной деятельности в потенциальных точках роста, а также государственная поддержка и стимулирование экспорта инновационных предприятий данной группы регионов.

Регионы, в которых преобладают процессные инновации, и прочие регионы. В данном случае критерием разделения выступала специализация регионов на добывающей промышленности, металлургии и производстве кокса и нефтепродуктов (табл. 5).

Для регионов, специализирующихся на процессных инновациях, характерны:

— высокая относительно прочих регионов доля инновационно-активных организаций и, как следствие, высокие доли инновационного сектора в производстве товаров и услуг, в инвестициях; высокая доля работников инновационного сектора;

— высокие социально-экономические показатели (ВРП на душу населения и средняя зарплата), высокая доля экспортируемой продукции;

— высокая производительность труда как в инновационном, так и в неинновационном секторах. Однако, на наш взгляд, она объясняется не результатами инновационной деятельности, а ценой на продаваемые сырьевые ресурсы.

Показатели интенсивности и результативности инновационных процессов Средние значения показателей ТТест

Регионы -лидеры Прочие регионы

Доля инновационного сектора в производстве товаров и услуг, % 46,2 32,8 0,00

Доля инновационного сектора в экспорте продукции, % 58,1 56,9 0,89

Доля экспорта в общем объеме производства, % 21,2 9,5 0,00

Доля инновационного сектора в общем объеме инвестиций в основной капитал, % 40,5 28,2 0,01

Соотношение инвестиций и объема производства, % 14,1 12,2 0,29

Доля работников инновационного сектора, % 37,4 29,7 0,01

Производительность труда инновационного сектора, тыс. руб./чел. 2514,0 1482,7 0,01

Производительность труда неинновационного сектора, тыс. руб./чел. 1629,3 1226,0 0,02

Доля работников с высшим образованием - инновационный сектор, % 22,8 23,4 0,65

Доля работников с высшим образованием - неинновационный сектор, % 21,7 22,9 0,29

Доля работников НИОКР инновационного сектора в общем количестве работников НИОКР, % 60,9 57,6 0,62

Доля работников НИОКР (всего), % 1,1 1,3 0,27

Доля организаций, осуществляющих технологические инновации, % 9,9 7,1 0,00

Доля инновационной продукции, % 4,1 6,9 0,03

Доля затрат на инновации в общем объеме отгруженной продукции, % 1,7 1,6 0,75

Доля внутренних текущих затрат в общем объеме отгруженной продукции, % 0,9 1,9 0,02

Среднемесячная зарплата (2008 г.), тыс. руб. 16335,9 13390,5 0,01

Темп роста средней зарплаты (2008 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,92 2,04 0,00

ВРП на душу населения 2007, руб. 193872,8 121978,3 0,02

Темп роста ВРП на душу населения (2007 г. к 2005 г.), кол-во раз 1,54 1,61 0,08

Объем производства (всего), млн. руб. 542902,0 252185,1 0,03

Доля инновационной продукции в объеме производства инновационных предприятий, % 9,2 20,0 0,00

Доля затрат на инновации в объеме производства инновационных предприятий, % 3,9 5,1 0,17

* Если не указано иное, данные приведены за 2008 г.

Однако для данной группы регионов также можно выделить ряд проблем:

— низкие доли инновационной продукции, затрат на инновации в инновационном секторе, внутренних текущих затрат, работников НИОКР;

— низкий темп роста средней зарплаты и ВРП.

Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, благодаря своей отраслевой специфике находятся в относительно благоприятных экономических условиях. Вокруг предприятий добывающих отраслей или металлургии формируется пояс обслуживающих их инновационных предприятий. Да и сами крупнейшие предприятия этих регионов позиционируют себя как инновационные и показывают затраты на инновации. Можно утверждать, что циркулирующие в таких регионах финансовые ресурсы стимулируют инновационную активность и приводят к тому, что удельный вес инновационно-активных предприятий оказывается выше. Но означает ли это более высокую эффективность инновационной деятельности таких регионов в целом?

На наш взгляд, нет. И в первую очередь данный вывод касается регионов, специализирующихся на добыче нефтегазовых ресурсов. Дело в том, что другие важные показатели — доля инновационной продукции, доля затрат на инновации в инновационном секторе, доля работников НИОКР — оказываются низкими. Таким образом, данные регионы и их предприятия только позиционируют себя как инновационные в имиджевых целях, а в реальности их инновационная активность низкая. По сути, доходы этих предприятий и их работников, а также финансовое благополучие региона в целом зависят от спекулятивной динамики рыночных цен на нефть и газ (природная рента) и от политики головных компаний, а не от результатов инновационной деятельности. У регионов и предприятий нет сти-

мулов к инновациям, которые предполагает теория Й. Шумпетера [15]. Инновации носят во многом вынужденный характер, задаваемый головной компанией или определяемый сложными условиями добычи сырьевых ресурсов.

Добывающая промышленность должна сыграть важную роль в развитии экономики России, но не прямую, а опосредованную. Доходы отрасли зависят от цен на сырье на мировом рынке, на которые Россия повлиять не может. Увеличение объемов добычи и продаж тоже практически невозможно из-за квотирования объемов предложения. Но избыток финансовых ресурсов может и должен быть направлен через финансовый механизм на инновационное развитие других отраслей экономики, в том числе нефтепереработки, а также развитие человеческого капитала. Этот механизм может быть реализован только на корпоративном или федеральном уровнях. Регион на этот процесс влияет лишь в исключительных случаях.

Возможна ли практическая реализация данных выводов и рекомендаций?

В анализируемой группе есть очень интересный регион — Республика Татарстан. Исторически сложилось так, что он обладает несколько большими возможностями влияния на формирование и реализацию региональной промышленной и инвестиционной политики. Его специализациями являются добыча топливноэнергетических ископаемых, производство транспортного оборудования. Регион находится в группе лидеров как по процессным, так и по продуктовым инновациям. На примере этого региона целесообразно изучить механизмы комплексного развития региона на основе формирования центров дохода в добывающих отраслях (природная рента), обрабатывающей промышленности (трудовая рента), научно-образовательном комплексе и

наукоемком секторе (инновационная рента) и оценить возможность их применения в других регионах и на федеральном уровне.

Проведенный анализ позволил выявить существенные отличия инновационных показателей регионов в зависимости от преобладающего в них типа инноваций и отраслевой специализации. Регионы — лидеры продуктовых инноваций имеют высокие (на уровне России) показатели инновационной активности, но их предприятия испытывают серьезные финансовые трудности. Для их преодоления требуются формирование государственной промышленной и инвестиционной политики, поддержка и стимулирование экспорта инновационных предприятий данной группы регионов.

Регионы, специализирующиеся на процессных инновациях, благодаря своей отраслевой специфике находятся в относительно благоприятных финансовых и экономических условиях. Однако инновации в этих регионах носят во многом вынужденный характер, задаваемый головной компанией или определяемый сложными условиями добычи сырьевых

ресурсов. Экономическая и социальная результативность инноваций оказывается невысокой. Избыток финансовых ресурсов данной группы регионов может и должен быть направлен через финансовый механизм на инновационное развитие других отраслей экономики.

Существенные отличия инновационных показателей регионов в зависимости от преобладающего в них типа инноваций и отраслевой специализации также требуют совершенствования статистики инноваций и методик классификаций регионов. Некорректным оказывается расчет показателей по региону в целом без разделения по отраслевой специализации. Для корректного сравнения регионов и их инновационной активности требуется существенное расширение объема данных региональной статистики инноваций. В статистических сборниках должны приводиться данные по инновационному и неинновационному секторам региона с дальнейшей их детализацией по отраслям (видам экономической деятельности).

ПРИМЕЧАНИЯ

1 В остальных отраслях промышленности России по данным за 2007 г. преобладали затраты на продуктовые инновации [11].

2 Проводилось арифметическое усреднение всех вышеприведенных показателей по формуле ХореЛ = ЕХг / N. Однако часто усредняемые показатели сами являлись расчетными. Например, доля инновационной продукции, доля экспорта и т.д. Это расчетные показатели, которые получены по формуле: Хг = Лг / Вг. С математической точки зрения их усреднение было бы более корректным по формуле: Хсред = ЕЛг / ЕВг. Однако поскольку в большинстве расчетных показателей в качестве Вг выступал объем производства региона, такое усреднение привело бы к тому, что крупнейшие по объему производства регионы (Тюменская, Московская области и т.д.) играли бы определяющую роль и скрывали влияние других регионов. Тем не менее для проверки корректности выводов нами выборочно проводились такие расчеты и было установлено, что при устойчивом расхождении средних двух сравниваемых групп (рассчитываемых по формуле х = ЕХг / N, если ТТест < 0,2) расчет средних по формуле х = ЕЛг / ЕВг, также показал их существенное расхождение.

3 Функция ТТест позволяет определить, вероятность того, что две выборки взяты из генеральных совокупностей, которые имеют одно и то же среднее. Вероятность соответствует парному критерию Стьюдента с двусторонним распределением. Чем меньше значение ТТест, тем меньше вероятность случайного расхождения средних. Однако необходимо учитывать, что критерий Стьюдента разработан для выборки с нормальным распределением. В данном случае проверка того, подчиняются ли закону нормального распределения рассматриваемые выборки, не проводилась из-за маленького объема данных (для корректной проверки требуется в каждой выборке не менее 40 наблюдений).

ЛИТЕРАТУРА

1. European Innovation Scoreboard. URL: http://www.trendchart.org/scoreboards

2. Measuring innovation: the European Innovation Scoreboard. URL: http://www.eis.eu

3. The 2002 State New Economy Index / Robert D. Atkinson. The Progressive Policy Institute. Technology, Innovation, and New Economy Project.

URL: www.neweconomyindex.org/states/2002/index.html

4. State Technology and Science Index: Enduring Lessons for the Intangible Economy / Ross DeVol, Anita Charuworn, Soojung Kim. URL:

http://www.milkeninstitute.org/publications/publications.taf?function=detail&ID=38801155&cat=resrep

5. Быкова А.А., МолодчикМ.А. Проблемы позиционирования региона в новой экономике // Инновации. 2007. № 1.

6. Тихонова С.А. Сравнительный анализ уровней использования инновационных потенциалов субъектов Российской Федерации // Альманах

«Наука. Инновации. Образование». М. : Языки славянской культуры, 2008. Вып. 6. С. 139-151. URL: http://www.riep.ru/works/alma-nach/0006/almanach0006_139-151.pdf

7. Монастырный Е.А., Спицын В.В., Грик Я.Н. Методологический подход к оценке эффективности инновационного развития региона // Инно-

вации. 2010. № 1 (135). С. 80-86.

8. НАИРИТ составила рейтинг инновационной активности регионов 2009 / Национальная ассоциация инноваций и развития информационных

технологий. URL: http://www.nair-it.ru/news/17.03.2010/135

9. Голиченко О.Г., Щепина И.Н. Регионы России: лидеры и аутсайдеры процесса распространения инноваций : доклад на Российском экономи-

ческом конгрессе. М., 2009.

10. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009 : стат. сб. / Росстат. М., 2009. 990 с. URL: http://www.gks.ru/

11. Индикаторы инновационной деятельности. 2009 : стат. сб. URL: http://www.gks.ru/

12. Федеральная служба государственной статистики РФ. URL: http://www.gks.ru/

13. Критерии значимости и проверка гипотез. URL: http://bars-minsk.narod.ru/stud/VM/lecture4_1.htm

14. Проверка гипотез в MS Excel. URL: http://www.tormix.com/portal/media/s4/tv/Statistika_v_MS_Exxcel_2_u.doc

15. Шумпетер Й. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры) : пер. с нем. / под ред. А.Г. Милейковского. М. : Прогресс, 1982. 454 с.

Статья представлена научной редакцией «Экономика» 16 ноября 2011 г.