Модель инновационной экономики в регионе: процессный подход

МОДЕЛЬ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ В РЕГИОНЕ:

ПРОЦЕССНЫЙ ПОДХОД

Г. А. ХМЕЛЕВА

В статье представлена процессная модель формирования инновационной экономики в виде системы математических функций, описывающих инновационный процесс на различных стадиях: генерация знаний, создание и распространение технологий, производство инновационной продукции.

Ключевые слова: инновации, инновационное развитие, модель, регион.

Сложной и многогранной является задача построения теоретической платформы формирования инновационных процессов в регионах, выявления факторов, оказывающих решающее влияние на их результаты, разработки практического инструментария для активизации инновационной деятельности и повышения результативности.

Практика применения системного подхода к исследованию проблем инновационного развития не оправдывает себя в полной мере, поскольку более акцентирует внимание исследователей на формировании комплекса элементов, образующих инновационную систему.

Напомним, что системный подход основан на представлении инновационной деятельности в регионе как системы, т. е. комплекса взаимосвязанных элементов. Подобный подход не свободен от недостатков. Стремление обеспечить целостность системы зачастую заканчивается формальным определением совокупности ее элементов. При этом остаются в стороне взаимосвязи между ее отдельными элементами, которые в своем взаимодействии и образуют процесс. В результате недостаточно внимания уделяется анализу соотношения затрат и результатов на отдельных стадиях инновационного процесса, что в конечном итоге и обуславливает низкую эффективность инновационных систем в регионах.

В то же время в экономической науке сложились предпосылки исследования проблем формирования инновационной экономики в регионе с позиции процессного подхода. Так, сформулированы теория открытых инноваций Г. Чесбро [6] и модель трехсекторной инновационной экономики П. Ромера [7], которые способны составить теоретическую платформу процессного подхода [5].

Процессный подход основан на представлении инновационной деятельности в регионе как

совокупности взаимосвязанных и взаимодействующих процессов, результатом его является инновационная продукция. Подпроцессами являются: генерация знаний (научно-исследовательский сектор), создание и распространение технологий (внедренческий сектор), производство инновационной продукции (производственный сектор).

Инновационная деятельность начинается с научных исследований и разработок. Поэтому закономерно представить экзогенным фактором на данном этапе человеческий капитал научно-технического работника. Результирующим показателем (эндогенным фактором) должен выступить показатель объема научно-технических работ в регионе. Однако в силу своей малой распространенности и труднодоступности (показатель отсутствует в официальных ежегодных статистических отчетах «Регионы России. Социально-экономические показатели») предлагаем за эндогенный фактор принять показатель внутренних затрат на исследования и разработки в качестве ключевой оценочной характеристики условий развития среды генерации научных знаний в стране [4]. Анализ структуры показателей отражает их близость по внутреннему наполнению и позволяет принять для цели исследования как взаимозаменяемые.

В статистической методологии внутренние затраты на исследования и разработки включают затраты на выполнение исследований и разработок собственными силами организаций, включая как текущие, так и капитальные затраты в течение отчетного года независимо от источника финансирования [8].

Таким образом, объем научно-технических работ представляет собой сумму внутренних затрат на исследования и разработки, а также прибыль, которая определяется рыночными условиями. Прибыль - стимулирующий элемент для

исследовательских организаций, но не для исследователей, непосредственно выполняющих работы (принимаем допущение, что исследователи не являются владельцами и/или акционерами исследовательских организаций). Поэтому как фактор дополнительной производительности прибыль рассматриваться не может. Следовательно, для исследования вопроса влияния человеческого капитала на объемные показатели научных исследований и разработок показатель объема научно-технических работ можно вполне безболезненно заменить показателем внутренних затрат на исследования и разработки.

Во внедренческом секторе накопленные знания преобразуются в технологии и инновационные средства производства. Основным экзогенным фактором здесь выступает человеческий капитал исследователей. В зависимости от отрасли и ее специфики существенную роль могут играть инвестиции в основной капитал.

Ранее было показано, что для российских регионов характерны два типа инновационного развития: «открытые инновации» и «собственные технологии + открытые инновации» [5].

Тогда в качестве эндогенного фактора функции, описывающей инновационную деятельность во внедренческом секторе, следует принять:

- для региона типа «собственные технологии + открытые инновации» показатель числа созданных передовых производственных технологий на душу населения;

- для региона типа «открытые инновации» число используемых передовых производственных технологий на душу населения.

В секторе производства инновационной продукции создается новый продукт потребительского назначения с применением новых технологий, средств производства. Деятельность данного сектора в своей основе подчинена традиционным законам рынка, где основными измеримыми факторами согласно общепринятым научным взглядам служат труд и капитал.

Обобщением сказанного выше служит модель инновационного процесса в регионе в виде системы из трех функций:

У2=Г

У3=ПК;Ь)

где У,, У2, Уз - функции в исследовательской секторе (создание нового знания), внедренческом (создание новых технологий) и производственном (создание продукции на основе новых технологий) соответственно;

А - человеческий капитал;

Ь - трудовые ресурсы;

К - инвестиции в основной капитал.

Разделив левую и правую части каждого уравнения на Ь, мы получим систему из индивидуальных функций:

У± С,АЛ

* = ~Е = Г<Ф У2=? = /фг). (2) Уз К

Один из самых распространенных подходов Дж. Минцера к измерению человеческого капитала (уравнение заработной платы), взятый на вооружение в своих эмпирических исследованиях многими учеными, оценивает его стоимость через оплаченный труд [1; 2; 3].

Тогда стоимость человеческого капитала за период времени ^ эквивалентна заработной плате работника (или в масштабах региона - заработной плате населения) за этот же период. Следовательно, человеческий капитал в сфере создания нового знания за период ^ может быть оценен показателем заработной платы занятых научными исследованиями и разработками.

В подавляющем большинстве случаев экономические процессы поддаются описанию с помощью уравнений в линейном виде.

Тогда система искомых линейных уравнений для регионов типа «собственные + открытые инновации» примет вид:

Г у,= Ь, + аА +е Ч У21 = Ь2, + а2,А+сК+г, (3) и у3= Ь3 + а3К +е

где у1 - внутренние затраты на научные исследования и разработки на одного занятого НИР, руб./чел.;

у21 - количество созданных новых технологий на одного занятого НИР, ед.;

у3 - средний объем инновационной продукции на душу населения, тыс. руб./чел.;

А - затраты на оплату труда одного занятого НИР, тыс. руб./чел.;

К - инвестиции в основной капитал на душу населения в регионе, тыс. руб.

Система уравнений для регионов типа «открытые инновации» следующая:

{у,= Ь, + а,А +е у22 = Ь22 + а22А +£> (4) у3= Ь3 + а3К +е

где у22 - количество используемых технологий на 100 тыс. чел. населения, ед.

Такая форма функциональной связи обеспечивает полноту исследования влияющих факторов на процессы, которые в своем взаимодействии формируют инновационную деятельность, позволяет оценить роль человеческого капитала и инвестиций в основной капитал как основных факторов.

Результаты проверки статистических данных связи между факторами системы линейных уравнений с использованием официальных данных Госкомстат РФ по Приволжскому федеральному округу за 2000-2010 гг. представлены ниже.

Сектор научных исследований и разработок.

В таблице 1 представлены результаты расчета секторов научно-исследовательских работ (генерации знаний) регионов Приволжского федерального округа.

Таблица 1

Численные значения функций сектора научных исследований и разработок регионов Приволжского федерального округа

у1= Ь1 + а1А +е

Регионы Ь 1 а1 R2 p-значение F-критерий (1,9) Стандартная ошибка оценки (уравнения) DW

Республика Башкортостан 27,15 1,85 1,00 0,00 2051,41 10,94 1,85

Республика Марий Эл 73,18 1,66 0,98 0,00 360,64 44,28 1,29

Республика Мордовия 36,08 2,03 1,00 0,00 2073,41 16,72 2,05

Республика Татарстан 23,19 1,96 0,99 0,00 1573,35 11,71 1,02

Удмуртская республика 78,03 1,42 0,89 0,00 69,89 32,44 0,90

Чувашская республика -20,05 2,78 0,99 0,00 806,98 24,22 2,35

Пермский край 27,32 2,27 0,98 0,00 459,09 34,82 1,60

Кировская область -3,55 2,52 0,97 0,00 288,08 27,78 1,81

Нижегородская область 39,39 2,25 0,99 0,00 1081,52 20,15 2,10

Оренбургская область 18,61 1,68 0,98 0,00 468,20 26,74 1,99

Пензенская область 23,73 1,82 0,99 0,00 631,10 13,42 1,45

Самарская область 62,20 2,62 0,96 0,00 237,09 33,22 1,82

Саратовская область 27,39 1,94 0,99 0,00 1461,11 11,15 1,71

Ульяновская область 44,66 2,46 1,00 0,00 1824,08 13,90 1,08

* Табличное значение F(1,9) =5,12, уровень значимости 5 %.

В большинстве регионов выдвинутая гипотеза подтверждается, и уравнения зависимости научноисследовательской активности от человеческого капитала удовлетворяют всем статистическим критериям работоспособности и адекватности.

Уровень описания ^2) превышает 90 %, p-значения позволяют отвергнуть нулевую гипотезу. Критерий Фишера выше табличного во всех уравнениях. Автокорреляция остатков наблюдается только в уравнении Удмуртской области, в зоне неопределенности автокореляции остатков находятся уравнения Республики Марий Эл и Татарстана, Ульяновской области.

Коэффициенты при А статистически значимы и находятся в пределах от 1,8 до 2,8, что связано с незначительной разницей в уровне дохода научных работников в регионах Приволжского федерального округа. Казалось бы, примерно равный

доход должен обеспечивать равную результативность научно-технической деятельности. Однако это вовсе не так, что подтверждают дальнейшие оценки линейных уравнений внедренческого сектора по регионам.

Внедренческий сектор.

Построение функции для внедренческого сектора основано на предположении о том, что количество созданных технологий для внедрения, а также в целом внедренческая активность (включая заимствованные технологии извне) зависят от возможностей привлечения финансовых средств на научные исследования и разработки.

Анализ статистических данных инновационной деятельности регионов Приволжского федерального округа позволил провести группировку регионов по типу инновационного развития (табл.2).

Таблица 2

Группировка регионов по типу инновационного развития

«Открытые инновации» «Собственные технологии + открытые инновации»

Республика Татарстан, Чувашская республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Саратовская область Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Удмуртская республика, Кировская область, Пензенская область, Самарская область, Ульяновская область

Как видно из таблицы 2, в Приволжском федеральном округе только Республика Татарстан, Чувашская республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская и Саратовская об-

ласти относятся к первому типу и ориентированы как на создание собственных новых технологий, так и на внедрение заимствованных.

Проведем расчет по определению функций во внедренческом секторе для регионов с экономикой типа «собственные + открытые инновации» (табл. 3).

В таблице представлены результаты расчета методом ридж-регресии для Чувашской республики и Республики Татарстан с целью устранения мультиколлинеарности между включенными в модель факторами. В Нижегородской и Оренбургской областях мультиколлинеарность факторов отсутствует, поэтому коэффициент смещения принят равным 0.

Таблица 3

Численные значения линейных функций сектора внедрения регионов с экономикой типа «собственные + открытые инновации» Приволжского федерального округа

y21 b21 + a21 А+сК+є

Регионы Коэффициент смещения b2 a2 с R2 P- значение F- критерий* Standard error of estimate DW

Республика Татарстан G,1 5,9*1G-5 9*1G-6 -3,S2*1G-S G,S9 G,GG 31,31 G,GGG14 2,36

Чувашская республика G,2 -1,3*1G-3 2,5*1G-5 9,29*1G-S G,SG G,GG 16,21 G,GG179 2,36

Пермский край G,G 3,2*1G-4 4*1G-7 G G,69 G,GG 19,S9 G,GGG2S 1,63

Нижегородская область G,G 1,1*1G-3 -5*1G-6 3,22*1G-S G,62 G,G1 6,65 G,GGG25G 1,12

Оренбургская область G,G -1,1*1G-3 -3,4*1G-5 3,14*1G-7 G,S7 G,GG 25,99 G,GGGS7 1,74

Саратовская область G,G 5,14*1G-4 1,4*1G-5 G G,77 G,GG 3G,92 G,GGG56 1,45

* Табличное значение F(2,8) = 4,46; уровень значимости 5 %.

Следует отметить значительное превышение параметра а2 над параметром с, что определенно характеризует сектор внедрения как человекоемкий. Человеческий труд здесь является гораздо более сильным рычагом, нежели материальный и физический капитал. В Пермском крае и Саратовской областях функция зависимости количества созданных новых технологий наилучшим образом описывается с учетом влияния одного фактора -человеческого капитала: расчеты показали с = 0.

Результаты расчетов для регионов с экономикой типа «открытые инновации» приведены в таблице 4.

Сектор производства инновационной продукции в различных регионах характеризуется противоречивыми результатами предпринятой по-

пытки описания с помощью математической модели. И все же представленное уравнение для типа регионов «открытые инновации» наилучшим образом описывает зависимость количества используемых новых технологий от влияющего фактора А. Корреляция с другими потенциальными факторами (внутренние затраты на исследования и разработки на одного занятого НИР, капитальные затраты на душу населения) в сравнении оказывается ниже, чем между факторами модели (4). Невысокая корреляция, на наш взгляд, объясняется крайне низкой эффективностью сектора внедрения новых технологий, отсутствием четкой системы всех потенциальных участников в системе трансфера технологий и проникновения их в реальный сектор экономики. Исключение составляет Са-

марская область, где степень объяснения модели существенно выше (Я2=0,93). Но данный регион из года в год занимает второе место по объему инновационной продукции, однако не относится к группе регионов-производителей технологий (типа «собственные + открытые инновации»).

Это означает, что и здесь система создания и трансфера технологий нуждается в своем совершенствовании.

В целом модели позволяют подтвердить, что главным фактором сектора внедрения в инновационной экономике является человеческий капитал.

Численные значения производственных функций внедренческого сектора регионов с экономикой типа «открытые инновации» Приволжского федерального округа

Таблица 4

y22 = b22 + a22А+Є

Регионы b2 a2 R2 p-значение ери* ) -кри (1 - F Standard error of estimate DW

Республика Башкортостан 6G,38 G,4G G,62 G,GG 14,51 28,44 2,18

Республика Марий Эл 33,67 G,17 G,77 G,GG 3G,39 16,G8 2,GG

Республика Мордовия 11,61 G,86 G,73 G,GG 24,77 64,93 1,59

Удмуртская республика 1,21 G,G1 G,52 G,G1 11,72 G,39 1,37

Кировская область 89,G7 G,39 G,36 G,G5 15,G5 32,35 1,55

Пензенская область 3G,41 G,31 G,63 G,GG 15,32 14,81 1,56

Самарская область 92,G6 G,48 G,93 G,GG 128,38 8,3G 1,41

Ульяновская область 61,94 G,27 G,59 G,G1 12,81 18,18 1,24

* Табличное значение Р(1,9) = 5,12, уровень значимости 5 %.

Несколько иная ситуация в секторе производства инновационной продукции регионов Приволжского федерального округа (таблица 5).

Полученные модели позволяют заключить, что в целом модель позволяет определить инвестиции на душу населения в качестве опреде-

ляющего фактора влияния на объем инновационной продукции, работ, услуг в регионе.

Таким образом, полученные уравнения в целом могут быть приняты для дальнейших исследований инновационной деятельности и выявления влияющих факторов.

Таблица 5

Численные значения функций сектора производства инновационной продукции регионов Приволжского федерального округа

y3= b3 + a^ +є

Регионы b4 а4 R2 p-значение F-критерий (1,9) Standard error of estimate DW

Республика Башкортостан -967,G8 G,18 G,59 G,G1 12,86 2241,G6 1,95

Республика Марий Эл 14,11 G,G6 G,7G G,GG 2G,85 457,52 2,G5

Республика Мордовия -2646,54 G,53 G,72 G,GG 23,46 5574,24 2,74

Республика Татарстан -4722,42 1,44 G,89 G,GG 72,25 56G6,51 1,49

Удмуртская республика -955,98 G,19 G,84 G,GG 46,47 941,35 2,G9

Чувашская республика -582,73 G,2G G,94 G,GG 143,78 685,G3 1,56

Пермский край -1978,86 G,46 G,62 G,GG 14,49 6614,4G 1,89

Кировская область -743,88 G,22 G,86 G,GG 56,77 942,17 1,1G

Нижегородская область 2219,97 G,17 G,36 G,G5 14,99 5447,95 1,35

Оренбургская область -669,86 G,11 G,87 G,GG 61,55 771,62 1,45

Пензенская область 1G4,76 G,G7 G,91 G,GG 87,34 337,5G 2,51

Самарская область 588,67 G,97 G,74 G,GG 25,38 869G,12 1,76

Саратовская область -459,45 G,19 G,73 G,GG 24,43 1225,34 1,11

Ульяновская область 131,24 G,39 G,73 G,GG 24,87 3518,19 2,5G

* Табличное значение F(1,9) =5,12, уровень значимости 5%.

Выполненные расчеты показали, что про- большей адекватностью описать этапы инноваци-

цессный подход к моделированию инновацион- онного развития, выявить определяющие факторы

ной деятельности себя оправдывает и позволяет с на этапе генерации знания, создания и распро-

странения технологии, производства инновационной продукции.

Важным выводом является также и необходимость дифференцированного подхода к разработке инновационной политики в регионе с учетом ориентации регионов на создание собственных и привлечение новых технологий извне. Нужно отметить, что проведенное исследование наглядно продемонстрировало, что последнее в большей мере свойственно всем без исключения регионам Приволжского федерального округа. Даже в регионах-лидерах - республике Татарстан и Самарской области - не сложились в полной мере предпосылки для инновационного развития за счет создания собственных технологий.

Литература

1. Дедов С. В., Шишкин А. Ф., Гордиенко Н. С. Теоретические и методологические подходы к оценке человеческого капитала // Финансы и кредит. 2008. № 22. С. 64-69.

2. Капелюшников Р. Спрос и предложение высококвалифицированной рабочей силы в России: кто бежал быстрее? Часть 2 // Вопросы экономики. 2012. № 3. С. 120-147.

3. Корицкий А. В. Макроэкономическая оценка социальной нормы отдачи образования. // Креативная экономика. 2007. № 12(12). С. 72-80.

4. Российский инновационный индекс / под ред. Л. М. Гохберга. М., 2011. С. 28.

5. Хмелева Г. А. Предпосылки процессной модели формирования инновационной экономики в регионе // Социально-экономические явления и процессы. Тамбов, 2012. № 5-6.

6. Чесбро Г. Открытые инновации / пер. с англ. В. Н. Егорова. М., 2007.

7. Romer P. M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. Vol. 98. № 5. Part 2: The Problem of Development: A Conference on the Institute for the Study of Free Enterprise Systems. (Oct. 1990), Р. 71-102.

8. URL: http://www.gks.ru

* * *

MODEL OF INNOVATIVE ECONOMY IN THE REGION: PROCESS APPROACH

G. A. Khmeleva

In article a process model of the innovation economy in the form of mathematical functions that describes the innovation process at different stages: the generation of knowledge creation and dissemination of technology, the production of innovative products is presented.

Key words: innovation, innovation development, model, region.