Анализ динамики инновационного потенциала регионов России

Волкова Н.Н.
к.э.н., в.н.с. Института экономики РАН
Романюк Э.И.
Фонд содействия внедрению научных разработок «СОНАР»
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА
РЕГИОНОВ РОССИИ НА ОСНОВЕ АГРЕГИРОВАННОГО ИНДЕКСА1
Данная работа является продолжение исследований авторов, связанных с
оценкой инновационной системы на национальном и региональном уровнях2..
Региональная
инновационная
система
(далее
-
РИС)
является
частью
национальной инновационной системы (далее - НИС), в которой «правила игры»
задаются на федеральном уровне. Однако институты региона, которые участвуют в
создании, трансформации и распространении инноваций, также формирует РИС. К
таким институтам можно отнести: институты создания и трансферта знаний, институты
инновационной инфраструктуры, институты финансирования инноваций, институты,
обладающие правом нормотворчества.
Следует
отметить,
что
различия
природно-ресурсного
потенциала,
геополитического положения, отраслевой структуры хозяйственных комплексов,
предопределили многократный разрыв уровней важнейших показателей социальноэкономического развития между субъектами
кризисных
явлений
в
экономике
и
разные
Российской Федерации, глубину
темпы
выхода
на
траекторию
экономического роста.
Условия инновационной деятельности также существенно различаются по
регионам
страны,
причем
разрыв
между
регионами
в
уровне
показателей,
характеризующих этот процесс, один из самых высоких в сравнении с другими
социально-экономическими различиями.
Так, по показателю численности занятых исследованиями и разработками в
расчете на 10 тыс. занятых, разрыв между минимальным и максимальным значениями в
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект №12-06-00267-а. E-mail
авторов:sonarfund@sonarfund.org; lituk.n@gmail.com
2
Волкова Н.Н., Рубинштейн А.А., Романюк Э.И. Методики мониторинга НИС РФ и
международных сопоставлений инновационной деятельности // Научно-технологическая политика
России и Украины в контексте формирования общеевропейского научно-технологического пространства.
- М.: Институт экономики РАН, 2011. - С. 41-68; Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Уровень развития
инновационной системы и специализация регионов России // Вопросы Статистики. – М., 2011. - № 9. - С.
38-47; Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Инновационные индексы системы мониторинга НИС РФ и стран ЕС
// Инвестиции в модернизацию и инновационное развитие Российской экономики. - М.: Институт
экономики РАН, 2011. - С.289-303.
1
1
субъектах Федерации в 2010 г. превышал 850 раз: 377 чел. в Москве и менее 0,5 чел. в
Ямало-Ненецком автономном округе. В то время как разрыв по валовому
региональному продукту (далее – ВРП) на душу населения хотя и значителен, но все же
меньше: соотношение максимального и минимального значений в 2010 г. составляет 83
раза. По ряду показателей, характеризующих инновационную деятельность, разрыв
между регионами превышает сотни, а иногда даже тысячи раз. В частности, доля
внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП в 2010 г. в Нижегородской,
Калужской областях превышали 4,5%, а в Республике Хакасия, Ямало-Ненецком
автономном округе, Псковской области не дотягивали до 0,01%.
Следует отметить, что в настоящее время региональный аспект становится все
более важным в инновационных процессах. Это тесно связано с глобализацией,
которая, с одной стороны, ослабляет национальную составляющую, а с другой – делает
более тесными связи на региональном уровне. Географическая близость и возможность
эффективно поддерживать коммуникации – ключевые преимущества региональной
экономики.
Исследования пространственных факторов инновационной деятельности, в
частности, уровня развития РИС, выходят на первый план и в связи с тем, что в рамках
разрабатываемой «Стратегии инновационного развития России на период до 2020 года»
Минэкономразвития были разработаны предложения по критериям и порядку отбора
субъектов Российской Федерации, активно содействующих развитию инновационного
сектора экономики. В соответствии с этими предложениями результаты рейтингования,
проводимого раз в два года на базе оценки инновационного потенциала регионов и
эффективности реализуемой в регионах политики, будут использованы для выявления
наиболее активных регионов в целях предоставления им финансовой помощи на 5 лет.
Эффективность работы такого механизма зависит от используемого для
сравнения набора критериев, по возможности, максимально охватывающих весь спектр
инновационной активности регионов. По мере продвижения исследований и
накопления практического опыта предполагается корректировка и совершенствование
системы индикаторов. В этой работе авторы предлагают такой набор индикаторов,
основанный на регулярных статистических данных.
В
последнее
время
по
проблеме
оценки
результатов
инновационной
деятельности в регионах появился ряд зарубежных и отечественных разработок. При
этом существуют разные подходы к оценке РИС.
2
Первый из них предполагает описание существующих конкретных РИС. Такой
подход позволяет изучить ситуацию, но не дает возможности сравнить уровни развития
РИС в разных регионах1.
Второй - основан на опросах и экспертных оценках2. С одной стороны,
использование социологических опросов в построении инновационных индексов –
позволяет избежать проблем, порождаемых использованием первого метода. Но с
другой, – опросы не обеспечивают полноту охвата, а их регулярность зависит от
возможностей финансирования социологических исследований.
Третий
общедоступной
предполагает
построение
интегрального
статистики3.
Составные
индикаторы
показателя
полезны
для
на
основе
обобщения
информации. Они легко представимы графически. Однако они часто маскируют
различия в составляющих, что затрудняет принятие правильного управленческого
решения. Второй недостаток в том, что имеющаяся на региональном уровне статистика
неполна. Наконец, рейтинги плохо приспособлены для описания качественных
процессов.
Итак, каждый из этих подходов имеет как несомненные достоинства, так и
существенные недостатки. Полагаем, что подобными недостатками в наименьшей
степени
«грешит»
интегральный
критерий
сравнительного
анализа
регионов.
Признавая известную условность приводимых ниже расчетов, мы считаем полезным
провести такой сравнительный анализ и выявить «узкие места» в инновационном
процессе на региональном уровне.
Сделаем несколько предварительных замечаний. Прежде всего отметим, что
полнота данных в региональной статистике инновационного блока существенно
меньше, чем на национальном уровне. Мы, пытаясь построить систему индикаторов,
отражающую региональные различия в инновационной системе, основывались на
данных, имеющихся в доступных российских статистических источниках. В какой-то
мере такой подход следует логике Еврокомиссии, конструирующей агрегированные
региональные критерии на доступных в европейской статистике показателях, набор
которых на региональном уровне уже, чем на национальном4.
Например, Аралбаева Г.Г. Мониторинг инновационной деятельности в регионе // Вестник ОГУ.
2009. - № 8 (102), август.
2
Например, Flash EB No 267 – 2009 Innobarometer Analytical report, или Барометр «Иннопром»
http://expert.ru/ural/2011/32/konets-epohi-romantizma.
3
В качестве примеров можно привести исследование ЕС. Regional Innovation Scoreboard (RIS)
2009, December 2009 или работу Унтура Г.А. Инновационные стратегии регионов: критерии и
показатели для оказания федеральной поддержки, выполненную в ИЭ ОПП СО РАН
4
Даже в Европейской методике, ориентированной на развитую статистическую систему стран
ЕС, велики сложности с региональными показателями. По признанию авторов отчета Regional Innovation
1
3
Вторая особенность методики – большая широта охвата сторон инновационного
процесса. РИС является частью национальной экономики, она в большой степени
зависит от других подсистем, поэтому система показателей должна учитывать как
собственно инновационные показатели, так и показатели, характеризующие систему
производства, рынок труда и т.д.1.
Наконец, нельзя не признать, что выбор показателей для оценки инновационной
активности в регионах достаточно условен и сталкивается с методологическими
трудностями, вызванными как несовершенством статистического учета, так и
методологическими проблемами2.
Показатели, используемые для сопоставления целесообразно разбить на группы
(см. рис.1). Данные включали годовые ряды указанных показателей за период 20052010 гг.
Далее
применена
стандартная
процедура3,
включающая
нормализацию
показателей относительно минимальных и максимальных значений и расчета
агрегированного индекса.
Нами была проведена кластеризация регионов первоначально на массиве
данных за 2008 г. – последний год, имеющий наиболее заполненную матрицу данных
на момент исследования (см карту на рис. 2). В дальнейшем авторы провели
кластеризацию для 2005 и 2010 гг. Чтобы избежать путаницы между математическим
понятием кластера
и
кластером,
как
объединением
территориально
близких
производств, будем говорить о типах регионов.
Scoreboard 2009. Methodology report, во многих регионах отсутствуют данные по всем показателям.
Средняя доступность региональных данных для регионов ЕС составляет 77%. Наличие данных по
группам еще хуже, так их трех показателей расходов на инновации и вывод продукции на рынок имеется
лишь 45% данных, а для пяти показателей по МСП – 58%. По этой причине многие показатели в
европейском табло были реконструированы на основе данных о значении для страны и различных
существующих соотношений между показателями (Regional Innovation Scoreboard - Methodology report
(Hugo Hollanders (MERIT), Stefano Tarantola and Alexander Loschky /JRC/) http://www.proinnoeurope.eu/page/admin/uploaded_documents/ RIS_2009_Methodology_report.pdf).
1
«Инновативность» зависит от системы образования, состояния науки, способности среды
транслировать инновации, духа предпринимательства, который, к сожалению, не поддается
формализации. Косвенным отражением последнего может служить малое предпринимательство.
2
В руководстве Осло, например, под инновационными предприятиями понимаются
предприятия, получившие результат от инноваций в течение трех лет. В России же предприятие
считается инновационным, если оно инвестировало средства на инновации, независимо от достигнутого
результата. Есть проблемы и с учетом инновационной деятельности предприятий, имеющих отделения
по всей стране. Глобализация и возможность обмена информацией по телекоммуникационным сетям
также затрудняет статистический учет этого явления.
3 Она описана подробно в работе авторов: Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Методика рейтингования
регионов России по уровню инновационного развития // Перспективы инновационного развития
российских регионов / Отв. редактор д.э.н. Ленчук Е.Б.. - М.: Институт экономики РАН, 2012.
Здесь необходимо отметить, что по сравнению с описанной в указанных выше работах методика
претерпела некоторые изменения. В частности, были исключены выбросы, т.е. значения, которые
выходят за границы интервала [0.5,2.0] от среднего значения. Они были заменены на граничные значения
интервала.
4
На рис. 2 представлена карта разбиения регионов на типы в 2008 г. Условно
типы получили названия: Тип-1 – Инновационные регионы преимущественно
европейской части РФ; Тип-2 – Инновационные регионы Поволжья и Сибири; Тип-3 –
Добывающие регионы; Тип-4 – «Отстающие». В таблице 1 представлены списки
регионов по типам. За основу взята кластеризация 2008 г. Таблица дает наглядное
представление о диффузии перемещении регионов из одного типа в другой.
Полужирным шрифтом в таблице помечены регионы, вошедшие в Ассоциацию
инновационных регионов.
Более подробно сравнение получившихся типов за указанные периоды ниже.
Сейчас остановимся на разбиении 2008 г.
5
SII - интегральный агрегированный индекс
BCII_1 - агрегированный
подиндекс первого уровня
- Инновационный
потенциал
DCII_1.1 - агрегированный
подиндекс второго уровня Человеческий потенциал:
- Доля лиц, имеющих
послевузовское и высшее
профессиональное
образование в среднем за год;
в процентах к итогу
- Доля лиц, имеющих среднее
профессиональное
образование в среднем за год;
в процентах к итогу
- Доля занятых на малых и
средних предприятиях (МСП)
в сфере предоставления услуг
– научные исследования и
разработки на 10 тыс. занятых
- Совокупная доля занятых в
видах деятельности
обрабатывающие
производства, связь,
образование в общей
численности занятых
DCII_1.2 - агрегированный
подиндекс второго уровня Затраты на инновации:
- Внутренние текущие
затраты на исследования и
разработки, в % к ВРП
- Затраты на
технологические инновации,
в % к ВРП
- Степень износа основных
фондов
BCII_2 - агрегированный
подиндекс первого уровня Инновационная инфраструктура и
инвестиционный климат
DCII_2.1 - агрегированный
подиндекс второго уровня –
Инфраструктура:
- Число организаций
инновационной инфраструктуры
на 1000 организаций в регионе
- Затраты на ИКТ, в % к ВРП
- Доля организаций, имеющих
кооперационные связи при
разработке технологических,
маркетинговых
организационных инноваций в
общем числе инновационных
предприятий в процентах к
общему числу организаций.
DCII_2.2 - агрегированный
подиндекс второго уровня Источники инвестиций:
- Объем инвестиций в
основной капитал на 1000
занятых
- Отношение объема
инвестиций в основной капитал
к ВРП региона.
- Прямые иностранные
инвестиции, в % к общим
инвестициям.
- Объем финансирования
внутренних затрат на научные
исследования и разработки за
счет бюджетов субъектов
Российской Федерации и
местных бюджетов в процентах
от ВРП
Рис. 1 Система индикаторов для расчета
6
BCII_3 агрегированный
подиндекс первого
уровня Результативность
инновационной
деятельности
DCII_3.1 агрегированный
подиндекс второго
уровня - Выход на
внешние рынки:
- Отношение числа
соглашений по экспорту
технологий и услуг
технического характера к
общему количеству
организаций.
- Отношение числа
соглашений по импорту
технологий и услуг
технического характера к
общему количеству
организаций.
- Отношение количества
используемых передовых
производственных
технологий к общему
количеству организаций,
осуществлявших
технологические
инновации
- Отношение количества
выданных патентных
заявок
к количеству
DCII_3.2
работников,
занятых
агрегированный
исследованиями
и
подиндекс второго
разработками
уровня - Результаты
инновационной
деятельности:
- Отношение
количества созданных
передовых
производственных
технологий к общему
количеству
организаций,
осуществлявших
агрегированного индекса
технологические
инновации
- Объем
инновационных
товаров (работ, услуг)
в процентах от общего
объема отгруженных
товаров (работ, услуг)
- Доля инновационноактивных
предприятий в общей
численности
предприятий.
Рис. 2. Распределение регионов по типам в 2008г.
«Тип -1»
«Тип 2»
«Тип-3»
«Тип-4»
Не вошли ни в один тип
Итоги кластерного анализа по ранжированным показателям за 2005, 2008 и
2010 гг.
Таблица 1.
Тип региона
РЕГИОНЫ
2005 г. 2008 г.
2010 г.
Инновационные регионы преимущественно европейской
части РФ
Владимирская область
1
1
1
1
1
1
Калужская область
Московская область
1
1
1
Рязанская область
2
1
3
Тамбовская область
3
1
2
Тверская область
1
1
1
Тульская область
1
1
1
Ярославская область
1
1
1
г. Москва
1
1
1
Калининградская область
1
1
2
Ленинградская область
1
1
1
Новгородская область
1
1
1
г. Санкт-Петербург
1
1
1
Ростовская область
1
1
3
7
Нижегородская область
Челябинская область
Омская область
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Тип региона
2005
РЕГИОНЫ
г.
2008 г.
Инновационные регионы Поволжья и Сибири
Брянская область
3
2
Воронежская область
1
2
1
2
Республика Башкортостан
1
2
Республика Мордовия
1
2
Республика Татарстан
Удмуртская Республика
3
2
Чувашская Республика
3
2
1
2
Пермский край
Кировская область
3
2
Пензенская область
1
2
1
2
Самарская область
Саратовская область
1
2
1
2
Ульяновская область
Свердловская область
1
2
2
2
Красноярский край
1
2
Новосибирская область
1
2
Томская область
Камчатский край
4
2
Приморский край
3
2
Хабаровский край
3
2
Магаданская область
4
2
РЕГИОНЫ
Добывающие регионы
Липецкая область
Республика Карелия
Республика Коми
Архангельская область
Мурманская область
Краснодарский край
Волгоградская область
Оренбургская область
Тюменская область
Ханты-Мансийский
автономный
округ - Югра
Ямало-Ненецкий автономный округ
Иркутская область
Кемеровская область
Республика Саха (Якутия)
Сахалинская область
2010
г.
3
1
1
3
1
3
3
1
3
1
1
1
1
1
2
1
1
4
2
2
3
Тип региона
2005 2008
г.
г.
2010
г.
2
2
2
2
1
2
1
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
4
4
4
1
2
1
3
2
2
2
1
2
2
4
3
3
3
3
3
3
2
2
1
2
4
4
8
Тип региона
РЕГИОНЫ
2005 г.
Отстающие
Белгородская область
2
Ивановская область
3
Костромская область
2
Курская область
1
Орловская область
3
Смоленская область
3
Вологодская область
2
Псковская область
3
Республика Адыгея
4
Республика Дагестан
4
Кабардино-Балкарская
Республика
3
Карачаево-Черкесская
Республика
4
Республика Северная Осетия Алания
3
Ставропольский край
3
Астраханская область
3
Республика Марий Эл
3
Курганская область
3
Республика Алтай
4
Республика Бурятия
3
Алтайский край
3
Забайкальский край
3
Амурская область
4
Еврейская автономная область
4
Тип региона
РЕГИОНЫ
Ненецкий автономный округ
Республика Ингушетия
Республика Калмыкия
Чеченская Республика
Республика Тыва
Республика Хакасия
Чукотский автономный округ
2005 г.
5
4
4
5
3
4
4
2008 г.
2010 г.
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
2
3
3
3
2
4
3
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
3
2
3
3
4
3
3
3
4
4
2008 г.
5
5
5
5
5
5
5
2010 г.
4
4
4
5
3
4
4
Нами было выдвинуто предположение, что объединение регионов в одну группу
вызвано объективными экономическими причинами, в частности, их сложившейся
специализацией.
Для исследования этого положения была проанализирована отраслевая
специализация полученных кластеров на основе сложившейся структуры ВРП и на
следующем этапе, поскольку в статистке отсутствуют данные о детальной структуре
промышленного производства (есть только деление на добывающие, обрабатывающие
9
производства и производство и распределение электроэнергии, газа и воды),
проанализирована структура отгруженной продукции в разрезе основных видов
деятельности в регионе. На рисунках 3 и 4 представлены для примера доли в ВРП
добычи полезных ископаемых и обрабатывающих отраслей.
Как видно на графиках, выделенные типы существенно различаются между
собой по структуре ВРП, что свидетельствует о правомерности такого деления.
Добыча полезных ископаемых
60
50
РФ
%
40
Тип 1
30
Тип 2
Тип 3
20
Тип 4
10
0
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Рис. 3. Доля добычи полезных ископаемых в ВРП по типам регионов
Обрабатывающие производства
30
25
%
20
15
10
5
0
2004
РФ
2005
2006
Тип 1
2007
2008
Тип 2
2009
2010
Тип 3
Тип 4
Рис. 4. Доля обрабатывающих производств в ВРП по типам регионов
Проанализируем таблицу 1 с «переходами» регионов между типами. Из таблицы
видно, что группа регионов, имеющих наибольший инновационный потенциал в 2005 г.
(Тип 1) разделилась в 2008 г. на 2 части (Тип 1 и Тип 2), большей частью по
территориальному принципу: на регионы находящиеся в Европейской части РФ и на
10
регионы Поволжья и Сибири. Те субъекты Федерации, которые относились в 2008 г к
Типу 3, названному нами «Добывающие» в 2005 г. составили основу Типа 2.
Территории, имеющие самые низкие значения агрегированного индекса, в 2008 г.
относились к Типу 4, а в 2005 г. разделились на 2 группы.
В 2010 г. разделение территорий на группы не столь четкое, однако в каждом из
типов, выделенных в 2008 г. в 2005 и 2010 г. сохранилось ядро регионов,
принадлежащих данному типу. Таким образом, можно сделать вывод, что выявленные
типы
регионов
могут
обладать
сходными
социально-экономическими
характеристиками, отвечающими за потенциал инновационного развития.
Агрегированные индексы в разрезе выделенных типов регионов и графики
компонентов представлены на рис. 5-8. Как видно на рис. 5, этот индекс максимален в
регионах первого типа во всех годах исследуемого периода. До 2008 г. значение
индекса увеличивалось по всем типам регионов, хотя разрыв между ними был
значительным, достигая 1,5 раза. В 2009 г. в результате мирового экономического
кризиса тенденция изменилась, и индексы разошлись, Во всех типах регионов и по РФ
в целом этот индекс продолжал расти по инерции, уступив место падению в 2010 г. В
регионах типа 2, объединяющего старые промышленные районы Поволжья и Сибири,
резкое падение индекса произошло уже в 2009 г.
Интегральный агрегированный индекс
0,300
0,250
0,200
0,150
0,100
0,050
0,000
2005
Российская Федерация
2006
2007
Тип 1
2008
Тип 2
2009
Тип 3
2010
Тип 4
Рис. 5. Интегральный агрегированный индекс по типам регионов в 20052010 гг.
11
Анализ составляющие интегрального индекса дает представление о причинах
такой динамики. Из-за недостатка места здесь приведены диаграммы только для
начального, конечного годов периода и года перелома тенденции (2009 г.).
2005
DCII_1.1 Человеческий
потенциал
0,350
0,300
0,250
DCII_3.2 Результаты
инновационной деятельно¬сти
0,200
DCII_1.2 Затраты на инновации
0,150
0,100
0,050
0,000
DCII_3.1 Выход на внешние
рынки
DCII_2.1 Инфраструктура
DCII_2.2 Иcточники инвестиций
Российская Федерация
Тип 1
Тип 2
Тип 3
Тип 4
Рис. 6. Агрегированные индексы по типам регионов для кластеризации 2005 г.
2009
DCII_1.1 Человеческий потенциал
0 ,4 5 0
0 ,4 0 0
0 ,3 5 0
0 ,3 0 0
DCII_3.2 Результаты инновационной
деятельно¬сти
0 ,2 5 0
DCII_1.2 Затраты на инновации
0 ,2 0 0
0 ,1 5 0
0 ,1 0 0
0 ,0 5 0
0 ,0 0 0
DCII_3.1 Выход на внешние рынки
DCII_2.1 Инфраструктура
Российская Федерация
Тип
Тип
Тип
Тип
1
2
3
4
DCII_2.2 Иcточники инвестиций
Рис. 7. Агрегированные индексы по типам регионов для кластеризации 2009 г.
12
2010
DCII_1.1 Человеческий потенциал
0,350
0,300
0,250
DCII_3.2 Результаты
инновационной деятельно¬сти
0,200
DCII_1.2 Затраты на инновации
0,150
0,100
0,050
0,000
DCII_3.1 Выход на внешние
рынки
DCII_2.1 Инфраструктура
DCII_2.2 Иcточники инвестиций
Российская Федерация
Тип 1
Тип 2
Тип 3
Тип 4
Рис. 8 Агрегированные индексы по типам регионов для кластеризации 2010 г.
Основные выводы, которые можно сделать из анализа графиков следующие:
1.
В 2005 г. кривые для всех типов имели разные площади под кривой, чем
больше площадь под кривой, тем более высоким потенциалом обладает данный тип
регионов. Однако конфигурация всех кривых была подобной. График для регионов
Типа 2 был ближе всего к графику для Российской Федерации в целом.
2.
Тип 3 субъектов РФ (классификация 2008 г.), специализирующихся на
добывающих видах экономической деятельности и, как можно было предполагать,
лидирует по объему инвестиций на 1000 занятых, индекс превышал российское
значение во всех периодах, и соответствующие значения всех остальных типов. Внутри
этого агрегата значения показателей Объем инвестиций в основной капитал на 1000
занятых и «Отношение объема инвестиций в основной капитал к ВРП региона» в разы
превышает среднероссийский уровень (2,88 и 1,7 раза соответственно), показатель
«Прямые иностранные инвестиции в % к общим инвестициям» также чуть больше
среднего по России, напротив, «Финансирование внутренних затрат на научные
исследования и разработки за счет бюджетов субъектов Российской Федерации и
местных бюджетов в % от ВРП» в два раза ниже. Это вполне закономерно, поскольку
добывающие виды экономической деятельности имеют наиболее интенсивные связи с
13
зарубежными партнерами, кроме того, они поставлены в условия жесткой конкуренции
на мировом рынке.
3.
С началом кризиса в 2008 г. инвестиционные индексы все еще
продолжали расти и достигли максимального значения за период. Разрыв между
регионами сократился. Однако уже в 2009 г. произошло сокращение притока
инвестиций, что вызывало его снижение. Это особенно заметно в регионах,
относящихся ко второму типу (преимущественно промышленные регионы Сибири), а
также к типу 3 - почти на 30%. В Добывающих регионах и регионах центра
европейской России индекс, учитывающий источники инвестиций, уменьшается
примерно на 11%. Таким образом, несмотря на взятый курс на модернизацию,
добывающие регионы имеют преимущественное финансирование по сравнению с
остальными.
4.
В 2010 г. инвестиционные индексы несколько выросли относительно
2009 г., однако не достигли уровня 2008 г. Подиндексы, отражающие затраты на
инновации, а также источники инвестиций, выросли в регионах первого и второго
типов. Это может свидетельствовать о преодолении в них кризисных явлений. Однако
разрыв между наиболее «продвинутыми» и отстающими регионами, сократившийся в
2009 г за счет более глубокого падения индекса в «продвинутых» регионах, вновь
возрос и почти достиг докризисного уровня. В перспективе можно ожидать некоторого
увеличения агрегированного индекса по первым двум типам регионов.
5.
В результате кризиса 2008 г. агрегированный индекс SII в 2009 г.
снизился по всем типам. В них произошло сокращение всех индексов, кроме индекса,
отражающего образовательный потенциал.
6.
В 2009 г. резко изменилась форма графиков. В предыдущие годы она
приближалась в шестиугольной, хотя и наблюдались отклонения. В частности значения
индекса, характеризующего источники инвестиций, существенно меньше остальных. В
2009 г. график стал похож на треугольник. Это произошло вследствие сокращения
индексов: кроме индекса «Источники инвестиций» также снизились значения
индикаторов «Затраты на инновации» и, как результат, уменьшилось значение индекса
«Результаты инновационной деятельности», включающего количество инновационноактивных предприятий, созданные передовые производства и объемы отгруженной
инновационной продукции. В связи с некоторым ростом в 2010 г. финансовых
индексов диаграмма 2010 г. немного приблизилась к конфигурации 2005 г.
7.
Несмотря на то, что индекс «Источники инвестиций» в регионах,
относящихся к типу «Инновационные регионы европейской части России» больше, чем
14
в регионах Сибири, такой входящий в него показатель, как «Финансирование
внутренних затрат на научные исследования и разработки за счет бюджетов субъектов
Российской Федерации и местных бюджетов в % от ВРП» максимален как раз в
регионах типа 2. Максимальное значение по этому показателю свидетельствует о
заинтересованности местных властей в развитии производства в данных регионах на
новой технологической основе. Косвенно в пользу данного фактора говорит и то, что
большинство членов Ассоциации инновационных регионов входят в этот кластер.
Результатами такой политики являются наибольший выход инновационной продукции
в этом типе регионов.
15