|
| | | | Проблемы современной экономики, N 3 (31), 2009 | | | | К РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММЫ ДОЛГОСРОЧНОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ. ПРОБЛЕМЫ ПЕРЕХОДА К ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКЕ | | | Бакланов А. О.
профессор кафедры мировой экономики Санкт-Петербургского государственного политехнического университета,
кандидат экономических наук
| |
| | | | | В статье анализируются факторы, влияющие на инновационно-технологические достижения стран. Инновационно-технологические достижения оцениваются показателями создания новаций, доведения их до инноваций, распространения старых инноваций и обучения людей использованию существующих и созданию новых инноваций. Показано место России в инновационно-технологическом процессе мировой экономики | | Ключевые слова: инновационно-технологические достижения, фактор, промышленно-развитые страны, развивающиеся страны |
Необходимость перехода к инновационной экономике, реализованная в промышленно-развитых странах, в некоторой степени признается и в нашей стране на государственном уровне. Однако на практике переход к инновационной экономике, по большому счету, не осуществляется ни на федеральном, ни на региональном уровнях.
Основные причины крайне низких темпов перехода к инновационной экономике следующие:
— невостребованность инноваций и новых технологий отраслями экономики;
— несовершенство законодательной базы для развития инновационно-технологической сферы;
— недостаточные усилия органов государственной власти в развитии инновационно-технологической сферы;
— неблагоприятная макроэкономическая среда для развития инновационных процессов (заниженный курс национальной валюты, высокая ставка процента, высокий уровень инфляции, низкая инвестиционная привлекательность);
— снижение потенциала науки страны (сокращение числа исследователей; уменьшение объема финансирования; уменьшение числа патентов).
Такое положение требует скорейшего изменения роли науки и инновационно-технологической сферы в социально-экономическом развитии страны. Создание условий для развития инновационно-технологической сферы определяется наличием в стране и активным использованием комплекса факторов, обеспечивающих как генерацию новых научных идей и изобретений, так и эффективную реализацию их на рынке инноваций в интересах экономического роста и повышения качества жизни.
В статье излагается подход к анализу факторов, оказывающих влияние на рост инновационно-технологических достижений страны.
Для проверки степени влияния факторов на инновационно-технологические достижения различных стран осуществления на данной основе сравнительного анализа необходимо:
— выбрать совокупность показателей, оценивающих вновь созданные новации, доведение их до инноваций, распространение старых инноваций, обучение людей использованию существующих инноваций и созданию новых;
— выявить совокупность факторов, влияющих на процесс создания и распространения инноваций, обеспечивающих усиление способностей людей в таких процессах;
— по каждой из анализируемых стран мира собрать статистическую информацию за соответствующий год по выбранным показателям и для различных групп стран определить степень влияния факторов на показатели, оценивающие инновационно-технологические достижения страны.
В качестве совокупности показателей, оценивающих инновационно-технологические достижения страны, выбраны следующие:
— число ПК на 1000 жителей (Y1);
— численность пользователей Интернетом на 1000 жителей (Y2);
— число Интернет — хостов на 10000 жителей (Y3);
— экспорт высокотехнологичных товаров, % от экспорта машинно-технической продукции (Y4);
— число официально зарегистрированных патентов на 1 млн жителей (Y5);
— число радиоприемников на 1000 жителей (Y6);
— число телевизоров на 1000 жителей (Y7);
— число бизнес- Интернет-серверов (Y8);
— роялти и лицензионные платежи, долл. США (Y9).
Для характеристики создания новаций используется показатель числа патентов, официально зарегистрированных резидентами страны.
Распространение старых инноваций оценивается следующими показателями: экспорт высокотехнологичных товаров; роялти и лицензионные платежи; число бизнес — Интернет-серверов.
Для инновационно-технологического развития страны требуется развитие различных способностей как у создателей новых технологий, так и у пользователей. Пожалуй, наиболее важными являются способности организовать постоянный поток новых инноваций. В данной статье способности оцениваются: числом персональных компьютеров, числом пользователей Интернетом, числом радиоприемников, числом телевизоров.
В качестве совокупности комплекса факторов, влияющих на показатели инновационно-технологических достижений страны, рассматриваются:
— суммарный показатель отражающий начальное, среднее и высшее образование, % (Х1);
— внутренние сбережения, % от ВВП (Х2);
— затраты на информационные технологии и коммуникации, % от ВВП (Х3);
— численность ученых и инженеров, занятых в НИОКР, на 1 млн чел. (Х4);
— затраты на НИОКР, % от ВНД (Х5);
— уровень безграмотности, % неграмотных людей старше 15 лет (Х6);
— численность городских жителей, % от всего населения (Х7);
— количество школьников на одного учителя, чел. (Х8);
— затраты на образование, % от ВНП (Х9);
— численность выпускников вузов, получивших научно-исследовательские специальности, % от общего числа выпускников (Х10);
— валовой национальный доход на душу населения, долл. США по ППС (Х11).
Каждый из названных факторов влияет на определенные показатели, оценивающие инновационно-технологические достижения страны. А некоторые из названных факторов влияют на несколько результирующих показателей.
На формирование способностей людей создавать инновации, пользоваться ими, управлять потоком новых инноваций влияют три фактора. Первый фактор касается особенностей начального, среднего и высшего образования в стране и включает в себя следующие показатели: продолжительность образования на разных уровнях, программы обучения, качество обучения в школе и в университете. Вторым важным фактором является уровень грамотности в стране или обратный ему уровень безграмотности. Естественно, что человеческие способности создавать инновации и пользоваться ими выше в той стране, где выше уровень образования. Третий фактор — это количество школьников, приходящихся на одного учителя. Уменьшение числа учеников, приходящихся на одного учителя, приближает обучение к индивидуальному, что позволяет учителю уделять больше времени каждому школьнику и, следовательно, влиять на формирование способностей.
На создание новаций существенное влияние оказывает численность ученых и инженеров, занятых в НИОКР, затраты на НИОКР, численность выпускников вузов, получивших научно-исследовательские специальности. Количество изобретений, открытий и объем лицензионных платежей, получаемых страной, напрямую зависят от численности ученых и инженеров в стране, их профессионального уровня, а также затрат на НИОКР. Фактор «численность выпускников вузов, получивших научно-исследовательские специальности», также рассматривается как влияющий на создание новаций, так как выпускники вузов увеличивают потенциал создателей новаций и поддерживают процесс их воспроизводства. Среди факторов, влияющих на распространение инноваций, рассматриваются такие, как внутренние сбережения в стране, затраты на информационные технологии и коммуникации, валовой национальный доход на душу населения в стране. Названные факторы выбраны потому, что процесс распространения современных новаций требует инвестиций. Он заключается в создании малых инновационных фирм и приобретении ценных бумаг фирм, продвигающих новации на рынок, где они после признания рынком становятся инновациями. Также необходимы инвестиции и для распространения старых инноваций.
Некоторые факторы имеют двойное влияние, т. е. они влияют или на создание новаций и распространение инноваций или на формирование способностей и создание новаций. К таким факторам относятся численность городских жителей и затраты на образование в стране. Численность городских жителей отражает концентрацию населения в городах, ставших центрами развития мануфактурного производства, индустриализации, а затем центрами постиндустриального развития мира. Роль городов и в настоящий период инновационно-технологического развития мировой экономики является значимой.
Затраты на образование — это один из факторов, в наибольшей степени влияющих как на инновационно-технологические достижения страны, так и на социально-экономическое развитие, и обоснование его включения в комплекс факторов можно найти в большом количестве публикаций об экономике знаний или человеческом капитале [1, 2, 3, 4].
В 150 странах мира была собрана статистическая информация по девяти вышеназванным показателям, демонстрирующим инновационно-технологические достижения страны, и одиннадцати факторам, влияющим на уровень технологических достижений. Показатели, оценивающие технологический уровень, обозначены Y, а факторы — Х; источником статистической информации являются базы данных международных организаций [5, 6, 7]. В процессе анализа оценивалась теснота связи девяти результирующих и одиннадцати влияющих показателей; проводилось разбиение стран мира на группы; определялись зависимости результирующих показателей от влияющих факторов; исследовалась динамика сопоставления наиболее и наименее развитых стран по показателям инновационно-технологических достижений и факторам, влияющим на инновационно-технологические достижения. Проверка тесноты связи множества результирующих показателей и множества влияющих факторов показала высокую степень взаимосвязи; коэффициент канонической корреляции равен 0,953.
Страны были разбиты с использованием кластерного анализа на группы (кластеры) по уровню технологического развития, оцениваемого системой девяти результирующих показателей. В табл. 1 представлены кластеры и страны, входящие в каждый кластер.
США оказались в отдельном кластере (кластер № 6), поскольку по своим показателям они значительно превосходят остальные страны. Для целей дальнейшего анализа шестой и пятый кластеры были объединены. Для того чтобы учесть специфику каждой группы стран, рассматривался каждый из пяти кластеров в отдельности. | | | Таблица 1
Кластеры и страны (по уровню технологического развития) |  |
Страны, входящие в кластер № 1 — самые отсталые и в технологическом, и в экономическом плане. Многие из них участвуют в международном разделении труда в качестве поставщиков дешевого сырья, их население в основном занято в аграрной сфере.
Анализ стран кластера № 2 показал, что низкие доходы их жителей являются главным препятствием на пути к повышению уровня технологического развития и внедрению в производство новых технологий. Низкие доходы не позволяют жителям получать высшее образование, приводят к оттоку рабочей силы из сферы НИОКР.
Страны, входящие в кластер № 3 отличаются от стран, имеющих низкие технологические достижения; так и от стран, входящих в кластеры № 4 и № 5.
Из анализа стран кластера № 4 можно сделать вывод, что доля экспорта высокотехнологичных товаров тем больше, чем больше валовых отчислений идет на НИОКР и чем выше степень урбанизации в стране. Если первое следствие не вызывает сомнений, то влияние урбанизации можно объяснить тем, что города выступают поставщиками и потребителями высококвалифицированной рабочей силы и научных работников, и, следовательно, урбанизация является непременным условием разработки и производства высокотехнологичной продукции.
Страны пятого кластера — наиболее развитые как в технологическом, так и в экономическом плане. Они вкладывают большие средства в разработку новых технологий, однако каждая последующая дополнительная единица вложений в НИОКР дает все меньшую отдачу в виде технологических нововведений.
Для каждой группы стран анализировалась зависимость показателей инновационно-технологических достижений от факторов влияния в следующей последовательности. Проверялась теснота связи между результирующими показателями. Использовался корреляционный анализ. Определялась пара показателей, имеющих высокую тесноту связи, и один из показателей в дальнейшем анализе не использовался. Аналогично проверялась теснота связи между влияющими факторами. Проверялась теснота связи между влияющими факторами и результирующими показателями с целью удаления влияющих факторов, не имеющих тесной связи с результирующими показателями. Для каждой группы стран определялась регрессионная модель, отображающая зависимость результирующего показателя от влияющих факторов.
В табл. 2 приводятся модели, полученные в ходе регрессионного анализа. Из нее следует, что зависимости Y4 и Y9 от выбранных факторов можно построить не для всех кластеров. Очевидно, в странах первого, второго и третьего классов (в менее технологически развитых странах) на экспорт высокотехнологичных товаров (Y4) влияют иные факторы. Скорее всего, это связано с ролью таких стран в международном разделении труда, их экспортной направленностью, ведь в большинстве своем эти страны являются поставщиками сырья на мировой рынок. Исторические предпосылки, аграрная направленность экономики и богатство природных ресурсов препятствуют их технологическому развитию.
Показатель обеспеченности населения персональными компьютерами (Y1) оказался зависимым от целого ряда факторов. В наиболее отсталых странах он испытывает воздействие Х3, Х4, Х7 (т. е. основная масса ПК приходится на долю лиц, занятых в НИОКР), а в остальных странах — Х5, Х7, Х11. Большое влияние оказывает Х5, а значит, число ПК зависит от отчислений на НИОКР (Х5). Затраты на НИОКР характеризуют заинтересованность населения и фирм в использовании новейших технологий, в том числе и ПК, и насущную потребность в них. Из приведенных моделей следует, что Y1 для стран практически всех кластеров зависит от дохода жителей (X11). Недостаточная материальная обеспеченность населения таких стран становится главным препятствием на пути к активному внедрению передовых технологий в повседневную жизнь.
Регрессионные модели для Y1 различны для разных кластеров, однако в них прослеживается некоторое сходство: все эти модели линейные. Другими словами, во всех странах наблюдается прямо пропорциональный рост числа ПК при росте влияющих факторов. Момент замедления темпов прироста Y1 еще не наступил, т. е. спрос на ПК все время растет с увеличением дохода населения, расширением сфер науки и образования, с усилением урбанизации.
Показатель экспорта высокотехнологичной продукции (Y4) испытывает влияние трех факторов Х3, Х5, Х7. Показатель затраты на НИОКР (Х5), безусловно, воздействует на экспорт продукции hi-tech. Фактор Х7 присутствует и в данных моделях, что говорит о значительной роли городов в ходе НТП. Однако обе представленные модели зависимости Y4 от факторов — это полиномиальные зависимости второй степени, что говорит о неоднозначности характера влияния отобранных факторов. Вначале функция убывает и достигает своего инфинимума, затем начинает резко возрастать. Это может свидетельствовать о том, что на какой-то стадии технологического развития рост вложений в НИОКР ведет к сокращению вывоза из страны высокотехнологичных товаров. В свою очередь с ростом урбанизации происходит увеличение внутреннего спроса на товары hi-tech со стороны городов, поскольку города являются основными поставщиками и потребителями высококвалифицированной рабочей силы, научных работников и передовых технических средств. Однако, в конечном итоге, наблюдается общая тенденция роста зависимости экспорта при увеличении Х3, Х5, Х7.
Модели для показателя Y5, представляющего собой количество патентов и характеризующего производительность сферы НИОКР, в разных кластерах отличаются типом функциональной зависимости. Для самых технологически отсталых стран имеет место линейная зависимость от Х5 (затрат на НИОКР). Это говорит о том, что страны находятся на той стадии развития, когда порог изменения темпов прироста отдачи от сферы НИОКР еще не наступил. Поэтому основная проблема для таких стран — низкий уровень инвестиций в науку и разработки.
В странах второго кластера наблюдается иная ситуация: Y5 зависит от X11, причем эта зависимость выражается в виде полинома третьей степени. Тем не менее, в основном, ситуация предельно схожа с предыдущей: доход населения связан с возможностью получить высшее образование, приобретать новейшую технику, заниматься умственным трудом. Только зависимость Y5 носит несколько иной характер: функция также возрастает, но на разных ее отрезках темпы прироста Y5 (отдачи от сферы НИОКР) различны.
Для стран из кластера № 3 построена модель зависимости от обоих показателей Х5 и X11. Совсем иная ситуация наблюдается в четвертом кластере. Зависимость Y5 от Х5 экспоненциальная, что говорит о росте темпов прироста отдачи от НИОКР. Это связано с тем, что в кластере присутствуют новые индустриальные страны. Страны пятого кластера характеризуются квадратичной зависимостью Y5 от Х5 и X11, что свидетельствует о том, что они вступили в стадию, когда дальнейший рост вложений ведет к снижению числа изобретений.
Для сопоставления развивающихся и промышленно-развитых стран по показателям инновационно-технологических достижений и факторам, влияющим на инновационно-технологические достижения, страны были разделены на две группы по показателю ВНП на душу населения — на страны с высоким уровнем доходов и страны с низким уровнем доходов. В группу стран с высоким уровнем доходов вошли страны, имеющие значение показателя выше или равное 11456 долл. США, а с низким уровнем — не более 11456 долл. США.
Ниже изложены результаты анализа по некоторым показателям: количеству патентов на миллион человек, экспорту высокотехнологичной продукции, затратам на R&D, затратам на образование, ВНП на душу населения по паритету покупательной способности.
Патенты, выданные резидентам. По данным МБРР промышленно-развитым странам принадлежит 97% всех патентов на изделия и технологии. В табл. 3 представлена динамика получения патентов странами с высоким и низким уровнем доходов. | | | Таблица 2
Регрессионные модели для всех кластеров |  | | | Таблица 3
Количество патентов, выданных резидентам в среднем на одну страну, на 1 млн чел. населения (2000–2007 гг.) |  |
Экспорт высокотехнологичной продукции. К высокотехнологичной продукции относится продукция отраслей: полупроводниковые технологии; информационные технологии телекоммуникации; искусственный интеллект; робототехника и электроника; альтернативная энергетика; системы безопасности, контроля и автоматизации; оборонные технологии; биотехнологии. Динамика экспорта высокотехнологичной продукции показана в табл. 4. | | | Таблица 4
Экспорт высокотехнологичной продукции в среднем на одну страну, % от экспорта машинно-технических изделий |  |
Затраты на исследования и разработки. Исследования и разработки включают фундаментальные, прикладные исследования и опытно-конструкторские разработки. Динамика затрат на исследования и разработки отражена в табл. 5. | | | Таблица 5
Затраты на исследования и разработки в среднем в одной стране, % ВВП |  |
Затраты на образование. Под затратами на образование понимается объем государственных бюджетных средств, выделяемых на цели образования по всем ступеням образования — от начального до высшего. В табл. 6 приводится динамика затрат на образование по группам стран. | | | Таблица 6
Затраты государственных бюджетных средств, в среднем на одну страну, % ВВП |  |
Валовой национальный продукт на душу населения по ППС. Валовой национальный продукт на душу населения — это важнейший показатель, показывающий возможности страны в инновационно-технологическом развитии. Динамика этого показателя (табл. 7) демонстрирует существенные различия в группах стран. | | | Таблица 7
Валовой национальный продукт на душу населения по ППС в среднем в стране, долл. США |  |
В табл. 8 и табл. 9 представлены статистические данные России по названным показателям и статистические данные стран, имеющих максимальное и минимальное значение по показателям, оценивающим инновационно-технологические достижения и факторам, влияющим на инновационно-технологические достижения, что дает представление о месте России в инновационно-технологическом развитии стран мира. | | | Таблица 8
Значение показателей, оценивающих технологические достижения России и стран с минимальными и максимальными значениями показателей |  | | | Таблица 9
Значение факторов, влияющих на инновационно-технологические достижения страны |  |
Выводы
В целом набор факторов, использованный для проведения анализа, позволил интерпретировать зависимость технологического развития от них и оценить степень воздействия на показатели технологического развития страны. Экономическая сущность влияющих факторов обусловила преобладание материальных факторов в совокупном воздействии на основные показатели технологического развития. Основными показателями технологических достижений являются число персональных компьютеров в стране, экспорт высокотехнологичной продукции, количество патентов, зарегистрированных резидентами страны. Эти показатели можно в дальнейшем использовать для анализа влияния технологических достижений на экономическое развитие.
Индикаторами инновационного фактора являются в основном затраты на НИОКР, затраты на информационные технологии, валовой национальный продукт на душу населения, урбанизация. Результаты анализа свидетельствуют об их различной важности для разных кластеров стран мира.
Сравнительный анализ стран с высоким уровнем доходов и низким уровнем доходов по показателям инновационно-технологического развития не демонстрирует значимого сходства по всем факторам. Особенно это характерно для наиболее важного фактора инновационно-технологического развития — валового национального продукта по ППС. По данному среднему значению показателя разрыв между странами увеличивается. Небольшое незначимое сокращение наблюдается между средними значениями факторов — расходы на исследования и разработки и затраты на образование. Значимое сокращение разрыва наблюдается по результирующему показателю — среднее значение экспорта высокотехнологичной продукции, но это связано с перемещением производств транснациональных корпораций в страны с низким уровнем доходов, где наиболее дешевые природные и трудовые ресурсы. По показателю — количество патентов, выданное в среднем на одну страну на один миллион человек населения — наблюдается расхождение между группами стран, тенденция получения более 90% всех выдаваемых в мире патентов резидентами стран с высоким уровнем доходов сохраняется.
Результаты подобных исследований могут быть использованы для выработки мер по реформированию российского инновационного комплекса. |
| |
|
|
