Анализ инновационной деятельности в регионах Сибирского федерального округа

анализ инновационной деятельности АНАЛИЗ

ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕГИОНАХ СИБИРСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

Ю.Г. ПОЛУЛЯХ,

доктор экономических наук, главный научный сотрудник

Л.Ю. АДАДИМОВА,

кандидат экономических наук, старший научный сотрудник

ТМ ОЙДУП,

кандидат социологических наук, заведующая лабораторией «Региональная экономика» Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов СО РАН

Анализ современного состояния научно-технической и инновационной сферы в Республике Тыва свидетельствует о том, что по уровню инновационной активности, доле высокотехнологичной продукции в объемах производства отраслей экономики, развитию инновационной инфраструктуры республика заметно отстает от экономически развитых регионов России. Об этом свидетельствуют результаты корреляционно-регрессионного анализа современного состояния инновационной деятельности в Сибирском федеральном округе (СФО). Задачей анализа была необходимость выявить, какие факторы и в какой степени влияют на состояние инновационной деятельности в регионах СФО в целях управления ее развитием с помощью экономических регуляторов.

По результатам предварительного изучения факторов, оказывающих влияние на формирование инноваций [1,2,3], было отобрано 10 показателей — независимых переменных: площадь территории, численность населения, объем инвестиций в основной капитал, внешнеэкономический оборот технологий и услуг, финансовая обеспеченность региона, объем розничного товарооборота и платных услуг, основные фонды отраслей экономики, среднегодовая численность занятых в экономике (табл. 1).

Зависимые переменные в виде показателей-индикаторов, характеризующих уровень развития (современное состояние) инновационной деятельности в Сибирском федеральном округе были представлены статистической информацией по научным исследованиям и инновациям [1,2]: численность персонала, занятого исследованиями и разработками; внутренние затраты на исследования и разработки; число заявок на выдачу патентов на изобретения; число заявок на выдачу патентов на полезные модели; число патентов на изобретения; число патентов на полезные модели; число созданных передовых производственных технологий; использовано передовых производственных технологий; удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций; затраты на технологические инновации; объем отгруженной инновационной продукции в процентах от общего объема отгруженной продукции (табл. 2).

На базе информации по факторам и результатам была сформирована матрица в Excel (табл. 3). С ее помощью тщательному анализу на первом этапе подверглись связи каждого результативного показателя-индикатора с каждым фактором (независимой переменной).

Таблица 1

Факторы, обусловившие современное состояние инновационной деятельности в регионах Сибирского ФО

№ п/п Субъект РФ Площадь территории, тыс. км2 Численность постоянного населения на 01.01.2006, тыс. чел. Объем инвестиций в основной капитал, тыс. руб. /чел. Внешнеэкономический оборот технологий и услуг, тыс. руб. /чел. Финансовая обеспеченность региона, тыс. руб. /чел. Объем розничного товарооборота и платных услуг, тыс. руб. /чел. Основные фонды отраслей экономики, тыс. руб. /чел. Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.

х1 х2 х6 х7 х8 х12 х13 х14

1 Республика Алтай 92,9 204,5 0,01 0,00 28,36 19,40 107,70 84,9

2 Республика Бурятия 351,3 963,3 0,01 0,00 16,15 36,58 210,32 386,6

3 Республика Тыва 168,6 308,5 0,00 0,00 22,26 18,17 62,73 104,3

4 Республика Хакасия 61,6 538,2 0,02 0,00 13,55 22,69 211,57 244,1

5 Алтайский край 168,0 2543,3 0,01 0,00 11,56 32,12 150,38 1105,1

6 Красноярский край 2366,8 2849,9 0,03 159,01 23,70 43,43 288,95 1424,8

7 Иркутская область 774,8 2393,2 0,01 236,53 17,40 41,13 273,01 1137,7

8 Кемеровская область 95,7 2838,5 0,03 29,29 20,15 49,50 221,77 1302,7

9 Новосибирская область 177,8 2649,9 0,01 149,41 15,34 52,66 224,77 1221,7

10 Омская область 141,1 2034,6 0,02 150,19 20,39 40,86 175,40 939,1

11 Томская область 314,4 1034,1 0,02 0,39 19,50 45,13 309,25 478,9

12 Читинская область 431,9 1128,2 0,02 0,00 14,61 34,88 283,85 481,8

13 Агинский-Бурятский АО 19,6 74,0 0,02 0,00 31,06 28,72 109,55 34,1

14 Таймырский (Долгано-Ненецкий) АО 879,9 39,0 0,06 0,00 0,00 38,96 400,36 22,4

15 Усть-Ордынский — Бурятский АО 22,1 133,8 0,00 0,00 17,32 7,52 70,25 54,8

16 Эвенкийский АО 763,2 17,3 0,02 0,00 0,00 26,70 325,03 11,5

Всего по СФО 6829,70 19750,30 0,02 45,30 16,96 33,65 214,06 9034,5

В частности, У1 — (численность персонала, занятого исследованиями и разработками (чел.), хорошо коррелирует с Х12 (объем розничного товарооборота). Коэффициент корреляции между ними г= 0,628, коэффициент детерминации г2 = 0,394. Это означает, что колебания зависимой переменной У1, при прочих равных условиях, на 39,4 % обусловлены изменениями независимой переменной Х12, т. е. изменениями розничного товарооборота по всем видам деятельности. Коэффициент эластичности Кэ = 0,394 %/ %, следовательно изменение (увеличение или уменьшение) оборота на 1 % приводит к изменению (соответственно увеличению или уменьшению) численности научно-внедренческого персонала на 0,329 % (не процентных пункта, а процента от исходной величины).

Чуть ниже величина тесноты связи между У1 и Х7 (внешнеэкономический оборот технологий). Коэффициент корреляции г = 0,609, а коэффици-

ент детерминации г2 = 0,371. Здесь коэффициент эластичности будет равен 0,371, изменение Х7 на 1 % будет приводить к изменению У1 на 0,371 % (при прочих равных условиях). Неплохая положительная теснота связи У1 обнаружена с Х14 (среднегодовая численность занятых в экономике) г = 0,580; г2 = 0,342), а также с Х2 (численность постоянного населения) г = 0,579; г2 = 0,336.

Исходя из этого, в модель для множественной корреляции зависимой переменной У1 следовало бы включить именно эти независимые переменные (Х7,Х12 и Х14 или Х2). Но в исследованиях в рамках данной проблемы нужно было выяснить влияние на состояние инновационной деятельности показателей добывающей промышленности (Х24 или Х23), а также валового регионального продукта (Ху). Поэтому в качестве независимых переменных окончательно были избраны переменные Х2, Х7, Ху

и Х24.

Таблица 2

Результативные показатели-индикаторы, характеризующие современный уровень инновационной деятельности в регионах Сибирского федерального округа

Ci)

Ts

о

.с m

О

Ts

со

СП

« «г

г

Sí

№ п/п Субъект РФ Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, млн чел. Внутренние затраты на исследования и разработки, млн руб. Подано заявок на выдачу патентов на изобретения Подано заявок на выдачу патентов на полезные модели Выдано патентов на изобретения Выдано патентов на полезные модели Число созданных передовых производственных технологий Число использованных производственных технологий Цельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций, % Затраты на технологические инновации, млн руб. Объем отгруженной инновационной продукции, в% от общего объема отгруженной продукции

У1 У2 уз у4 У5 уб У7 у8 у9 у10 у11

1 Республика Алтай 111 18,07 1 1 1 2 2 0 16 46,08 0

2 Республика Бурятия 1231 188,75 31 5 39 6 0 840 6,7 101,79 0,4

3 Республика Тыва 327 46,78 1 5 1 0 0 0 0 0 0

4 Республика Хакасия 282 25,19 6 0 3 0 0 263 11,7 734,07 0

5 Алтайский край 2 732 428,73 251 93 147 68 0 1 581 10,1 549,28 6,4

6 Красноярский край 7 102 2 758,31 369 101 296 86 15 920 6,7 1 422,71 1,2

7 Иркутская область 4 829 1 195,25 249 37 182 27 4 1 302 10,2 3 044,08 0,2

8 Кемеровская область 1476 297,18 272 105 156 61 6 606 6,3 4 779,30 0,6

9 Новосибирская область 24 791 5 753,55 555 172 484 166 21 1408 5,9 918,85 2,1

10 Омская область 9 367 2 027,86 247 147 197 111 6 2 295 5,3 553,21 2,1

И Томская область 8 229 2 148,82 355 127 295 86 3 985 17,1 1 259,76 0,8

12 Читинская область 509 112,61 30 1 31 0 И 76 5,9 430,02 1,5

13 Агинский-Бурятский АО 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

14 Таймырский (Долгано-Ненецкий) АО 12 1,25 0 0 0 0 0 0 0 0 0

15 Усть-Ордынский Бурятский АО 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 Эвенкийский АО 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Всего по СФО 60 998 15 002,36 2 367 794 1832 616 68 10 276 6,37 13 839,15 0,96

Ä

1 О

I

I

(О

со ю

I

ю о о

(О

Объем отгруженной инновационной продукции,в % от общего объема отгруженной продукции - 0,217 0,273 - 0,404 - 0,248 - 0,593 - 0,439 - 0,653 0,197 0, 0,044 - 0,021 0,112 0,019 - 0,397 1,000

Затраты на технологические инновации, млн руб. о 0,097 | 0,569 | 0,609 | 0,310 | 0,086 | 0,533 | 0,324 | 0,578 | 0,308 | - 0,0391 - 0,0161 0,334 | - 0,1591 1,000 I - 0,379

Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций, % сл ^ - 0,206 - 0,578 - 0,153 - 0,368 0,293 - 0,470 - 0,114 - 0,558 0,049 - 0,250 - 0,241 - 0,204 1,000 - 0,159 0,019

Подано заявок на выдачу патентов на изобретения, ед. сл ^ 0,249 0,843 - 0,051 | 0,650 0,127 0,775 0,231 0,851 0,725 0,862 0,887 1,000 - 0,204 I 0,334 0,112

Внутренние затраты на исследования и разработки, млн руб. сч ^ 0,235 0,607 - 0,081 | 0,650 0,105 0,643 0,191 0,623 0,563 0,982 1,000 0,887 - 0,241 | - 0,016 | - 0,021

Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, млн чел. 0,073 0,580 - 0,124 0,609 0,065 0,628 0,140 0,585 0,497 1,000 0,982 0,862 - 0,250 - 0,039 0,044

Валовой региональный продукт на душу населения, тыс. руб. * 0,314 0,686 -0,083 0,510 0,322 0,650 0,254 0,699 1,000 0,497 0,563 0,725 0,049 8 о сл 0, - 0,479

Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел. 0,347 0,997 - 0,050 | 0,712 0,149 0,726 0,177 1,000 0,699 0,585 0,623 0,851 - 0,558 | 0,578 0,197

Основные фонды отраслей экономики, тыс. руб. /чел сл 0,556 0,153 0,711 0,190 - 0,633 I 0,601 1,000 0,177 0,254 0,140 0,191 0,231 - 0,114 | 0,324 - 0,653

Объем розничного товарооборота и платных услуг, тыс. руб. /чел. сч 13 0,309 0,722 0,379 0,523 - 0,072 I 1,000 0,601 0,726 0,650 0,628 0,643 0,775 - 0,470 | 0,533 - 0,439

Финансовая обеспеченность региона, тыс. руб. /чел оо * - 0,141 | 0,140 - 0,433 | 0,155 1,000 - 0,072 I - 0,633 I 0,149 0,322 0,065 0,105 0,127 0,293 0,086 - 0,593

Внешнеэ-кономичес-кий оборот технологий и услуг, тыс. руб. /чел Г-* 0,431 0,682 - 0,051 | 1,000 0,155 0,523 0,190 0,712 0,510 0,609 0,650 0,650 - 0,368 | 0,310 - 0,248

Объем инвестиций в основной капитал, тыс. руб. /чел. чо * 0,387 - 0,080 | 1,000 - 0,051 I - 0,433 | 0,379 0,711 - 0,050 | - 0,083 | - 0,124 | - 0,081 | - 0,051 | - 0,153 | 0,609 - 0,404

13 Я 6 * 7 X 8 X сч 13 сл 13 13 ху1 у1 3 у 9 у о

В результате множественной корреляции было получено уравнение У1 = 1,649Х2 + 23,523Х7 + + 27,884Ху - 36,385Х24.

Коэффициент детерминации оказался равным 0,605, что указывает на вполне удовлетворительную степень зависимости показателя «численность персонала, занятого исследованиями и разработками» от названных факторов. Чуть более 60 % его изменений обусловлено колебаниями именно этих факторов. Степень влияния каждого из них определена на основе расчетов выровненных значений У1 по данному уравнению и определению долей факторов в расчетном результате по его структуре.

Наибольшее значение в формировании «численности персонала, занятого исследованиями и разработками» имеют показатели численности постоянного населения (49,8 %) и ВРП на душу населения (39,4 %). Показатель объема внешнеэкономического оборота формирует почти 26,1 % колебаний результата, а показатель добычи полезных ископаемых снижает общий вклад трех этих факторов на 15,34 %, поскольку его роль в формировании результата отрицательна (-15,34 %).

Итак, составляющая результата, сформированная показателем «добыча полезных ископаемых», оказывает отрицательное влияние на численность персонала, занятого исследованиями и разработками. При этом следует заметить, что коэффициент парной корреляции между данным фактором и результатом положителен, но крайне мал, а в совокупности с другими, более значимыми, факторами его вклад становится отрицательным.

Отрицательность влияния на инновационную деятельность показателя оборота предприятий добывающей промышленности можно объяснить тем, что на ее доходах и налогах, особенно если речь идет о нефтегазодобыче и других высокодоходных сырьевых производствах, строятся экономика и бюджеты многих регионов. Естествен-

но, что при этом инновациям в обрабатывающей промышленности, где они и должны быть в своем подавляющем большинстве, уделяется крайне недостаточно внимания, туда не идет капитал.

Лучше всего это явление поясняется другим показателем — долей добывающей промышленности во всей сумме оборота промышленных организаций всех видов деятельности. Данный фактор отрицательно коррелирует почти со всеми показателями инновационной деятельности. Иными словами, высокая доля добывающих производств в экономике промышленности не позволяет, а точнее, не требует от руководства регионов серьезно заниматься инновационной деятельностью. Она не создает, а напротив, исключает предпосылки для инновационного варианта развития промышленности и экономики в целом. Поэтому можно резюмировать, что чем больше доля добычи полезных ископаемых — тем меньше инноваций.

Другим препятствием развития инновационной деятельности, как ни странно, является объем инвестиций в основной капитал (Х6). Во-первых, он отрицательно коррелирует с большим кругом показателей — индикаторов инноваций (с десятью из одиннадцати). Хотя может быть в этом нет ничего странного, если инвестиции в большей их части вкладываются отнюдь не в инновации, а в добывающие предприятия.

В уравнение множественной корреляции не был включен показатель реальной бюджетной обеспеченности до распределения федерального фонда поддержки регионов (ФФПР), а между тем его парный коэффициент корреляции с Y1 = 0,52, и его влияние может оцениваться на уровне 25 %. Поэтому, чем больше собственная бюджетная обеспеченность, именно до распределения ФФПР, тем больше возможностей имеет регион для развития инновационной деятельности.

Ко всему сказанному следует добавить, что Y1 очень хорошо положительно коррелирует с числом поданных заявок и выданных патентов как на изобретения, так и на полезные модели, а также с числом созданных передовых производственных технологий, что, в принципе, вполне логично.

На географической карте Сибирского федерального округа в геоинформационной системе Март& (рис. 1) и в приложенной к ней таблице демонстрируются различия регионов СФО по численности персонала, занятого исследованиями и разработками, а также по доле регионов в суммарной величине этого показателя в округе. Приведены данные наличия научно-технического

персонала в расчете на 1000 жителей. Дифференциация регионов подкрепляется рейтинговой оценкой (занимаемые места в СФО). Непосредственно на карте показаны результаты группировки субъектов РФ по показателю в расчете на 1000 жителей. Они разбиты на 4 группы с помощью сортировки по убыванию показателя. В одной группе находится всего один регион. Это Республика Бурятия, с численностью персонала на 1000 жителей 1,57 в диапазоне 1,57...3,14 чел/1000 жителей. В двух группах оказалось по 2 региона. Наиболее многочисленна группа с диапазоном от 0,0 до 1,5. В ее составе 11 из 16 регионов и она является носителем «моды» в Сибирском округе, что отнюдь не позитивно его характеризует, поскольку это наименее обеспеченные исследователями и разработчиками регионы.

На карте каждая группа регионов выделена.

Уникальным является показатель «приходится персонала на 1 000 км2 площади территории региона». На самом деле специфичным он является только с точки зрения обычных представлений, а в геоинформационной среде — это очень важный и необходимый атрибут. Он представляет собой вектор, позволяющий проводить объемные вычисления и формировать поверхностные (трехмерные) изображения (рис 2).

На рис. 2 размещение персонала, занятого исследованиями и разработками, представлено на карте в трехмерном поверхностном изображении, выполненном в системе Март& по программе 3D. Здесь очень четко просматривается крайняя неравномерность распределения основных носителей инноваций по территории федерального округа. Хорошо виден один «пик» над территорией Новосибирской, Томской и Омской областей, на фоне которого с большим трудом можно различить выпуклости и вогнутости территорий других регионов СФО в зависимости от отклонений их показателей от средней величины по округу.

В трех областях сосредоточено в общей сложности 42,4 тыс. или 69,5 % всей численности персонала, занятого исследованиями и разработками, в Сибирском федеральном округе, причем размещены они на территории площадью всего 633 тыс. км2, что составляет лишь 9,3 % площади территории СФО. В Республике Тыва на 1 000 км2 приходится менее двух исследователей и разработчиков, она находится в составе второй группы регионов.

Группировка регионов СФО по их статусу и местоположению указывает на то, что лучше всего наука развита в областях. В них (шесть областей) сосредоточено более 80 % всего персонала, занятого

Субъекты РФ Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел. Доля регионов в СФО, % Приходится на 10 тыс. км2, чел. на 10 тыс. жителей Занимаемое место по численности персонала, занятого исследовательскими разработками

Российская Федерация 813207 475,6 57,0

федеральный округ: всего (сумма расчета) 60998 100 89,3 30,6

в % к РФ 53,7

1 Республика Алтай 111 0,2 11,9 5,4 12

2 Республика Бурятия 1231 2,0 35,0 12,8 8

3 Республика Тыва 327 0,5 19,4 10,6 10

4 Республика Хакасия 282 0,5 45,8 5,2 11

5 Алтайский край 2732 4, 5 162,6 10,7 6

6 Красноярский край 7102 11,6 30,0 24,4 4

7 Таймырский (Долгано-Ненецкий) АО 12 0,02 0,1 3,1 13

8 Эвенкийский АО 0 0,00 0,0 0,0 14

9 Иркутская область 4829 7,9 62,3 19,1 5

10 Усть-Ордынский Бурятский АО 0 0,0 0,0 0,0 15

11 Кемеровская область 1476 2, 4 154,2 5,2 7

12 Новосибирская область 24791 40,6 1394,3 93,6 1

13 Омская область 9367 15,4 663,9 46,0 2

14 Томская область 8229 13,5 261,7 79,6 3

15 Читинская область 509 0,8 11,8 4,5 9

16 Агинский Бурятский АО 0 0,0 0,0 0,0 16

17 В том числе: Республики 1951,0 3,2 28,9 9,7 3

в % к СФО 3,2 32,4 31,7

18 Края 9834,0 16,1 38,8 18,0 2

в % к СФО 16,1 43,4 59,0

19 Области 49201,0 80,7 254,2 40,3 1

в % к СФО 80,7 284,6 131,7

20 Автономные округа 12,0 0,0 0,1 0,5 4

в % к СФО 0,0 0,1 1,5

21 Западная Сибирь 46706,0 76,6 471,8 41,3 1

в % к СФО 76,6 528,3 135,1

22 Восточная Сибирь 14292,0 23,4 24,5 16,5 3

в % к СФО 23,4 27,4 54,1

23 Приграничные территории и 39068,0 64,0 255,1 39,7 2

в % к СФО 64,0 285,6 129,9

Сибирский федеральный округ: всего 60986

Численность персонала, занятого исследованиями, на 1 000 жителей  7,85-9,4

1,57-3,14

0 -1,57

Рис. 1. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел.

Рис. 2. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел.

исследованиями и разработками. В расчете на 1 000 км2 у них приходится более 25 исследователей и разработчиков, а на тысячу жителей — 4 работника этих категорий.

На долю краев (Красноярский и Алтайский) приходится всего 16,1 % исследователей и разработчиков в расчете на 1 000 км2 — менее 4 человек, а на 1 000 жителей — менее двух человек.

В четырех республиках СФО (Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия) находится всего 3,2 % всех исследователей и разработчиков округа. В расчете на 1 000 км2 их территории имеется только около трех, а на 1 000 жителей — всего один человек.

Рис. 3. Подано заявок на выдачу патентов на полезные модели, ед.

Совершенно удручающая ситуация сложилась в автономных округах. Здесь работают всего 12 таких работников, и все они находятся в Таймырском АО. В расчете (даже при крайне малой численности населения) на 1 000 жителей приходится почти незначимая величина, а на 1 000 км2 (при огромной территории) — тем более.

По местоположению следует выделить более чем трехкратное (3,3 раза) преимущество Западной Сибири перед Восточной по общей численности работников, более чем двукратное (2,4 раза) — по показателю на тысячу жителей и почти 20-кратное — по показателю на 1 000 км2 площади территории. В приграничных регионах Западной и Восточной Сибири сосредоточено 76,6 % всего персонала исследователей и разработчиков СФО. В расчете на 1 000 км2 здесь их приходится более 47, а на 1 000 жителей — более 4 человек.

Понятно, что главной причиной дифференциации является специфика размещения научных учреждений Сибири. Основная их масса сосредоточена в Сибирском научном центре, который находится в основном в Академ-городке г. Новосибирска (СО РАН и СО РАМН) и в п. Краснообск Новосибирской области (СО РАСХН). Относительно большие научные коллективы находятся в Томске и Омске. В Восточной Сибири сравнительно крупными центрами являются города Красноярск и Иркутск. Но, судя по проведенному анализу, эти центры работают в основном на общие научные результаты, недостаточно уделяя внимания другим регионам. Сами же регионы не в состоянии развивать свою собственную науку в целях активизации инновационной деятельности.

Аналогичным образом проанализированы

показатели: внутренние

затраты на исследования и разработки (К,, г2 = 0,583), число поданных заявок на выдачу патентов на изобретения (¥3, г2 = 0,841), число поданных заявок на выдачу патентов на полезные модели (¥4, г2 = 0,794). По каждому их них были получены достаточно достоверные выводы о большой зависимости инновационной деятельности в регионах от наличия у них тех или иных факторов.

Здесь характерно отметить, что если «затраты» (У2) во многом подчиняются тем же закономерностям, что и численность исследователей (У{), то заявки на выдачу патентов, особенно на полезные модели (1^), имеют свою специфику, и их распределение по территории СФО несколько иное, чем «численность исследователей» (рис 3).

Подвергнувшиеся анализу четыре зависимые переменные, хотя в целом и являются результативными признаками, на самом деле характеризуют лишь затратную и потенциальную составляющие инновационной деятельности в регионах СФО. В отличие от них следующие три показателя-индикатора опосредуют уже определенный реальный результат этой сферы деятельности: выдано патентов на изобретения (15) и полезные модели (¥6), число созданных передовых технологий (¥7) (рис 4).

Наконец, последняя группа показателей-индикаторов, характеризующая конечные результаты инновационного предпринимательства, представ -лена показателями числа использованных передовых производственных технологий (1^), удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации (У9), затрат на технологические инновации (¥^) и объема отгруженной инновационной продукции (¥п). Два первых показателя характеризуют масштаб внедрения инноваций, а два других — опосредованно отражают их отдачу. К сожалению, имеющаяся информация статсборников не позволила показать реальную эффективность затрат на инновационную деятельность.

Результаты же анализа, проведенного в геоинформационной системе (ГИС) Март&, лишь четко фиксируют гипертрофированность размещения персонала, занятого исследованиями и разработками, связанную с известным принципом кон-

Инновационная деятельность

Рис 4. Схема модели корреляционного анализа инновационной деятельности регионов

центрации научных сил в определенных центрах (точечное размещение и сосредоточение науки). Но дело в том, что не менее четко просматривается почти такая же картина и по размещению инноваций на территории округа, что является тревожным симптомом.

Представляется ошибочной ориентация федерального бюджета на финансирование только или в основном, фундаментальной науки, поскольку для развития прикладных исследований еще не сформировались необходимые условия в

виде заботы о них региональных органов власти и интересов бизнеса. Корреляционный анализ указывает на неспособность большинства субъектов РФ финансировать не только фундаментальную, но и прикладную науку и помогать наукоемкому бизнесу из-за низкого и крайне низкого уровня собственной бюджетной обеспеченности как до, так и после распределения ФФПР: достоверная зависимость существует, но возможности жестко ограничены.

Список литературы

1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006. Статсборник / Отв. за выпуск: В. Б. Житков, И. В. Воронина, М. И. Максимова. - М., 2006.

2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007. Статсборник / Отв. за выпуск: В. Б. Житков, И. В. Воронина, М. И. Максимова. - М., 2007.

3. Социальное положение и уровень жизни населения России 2006. Статсборник / Росстат. — М., 2006. — 493 с.