На современном этапе развития российской экономики инновационная деятельность приобретает особое значение. Согласно Й. Шумпетеру, любая инновация способствует экономическому развитию [4]. С одной стороны, в условиях взаимных санкций требуется существенное увеличение объемов создаваемых и внедряемых инноваций, ведь в условиях усложнения доступа к современным иностранным технологиям, оборудованию и товарам только инновации способны обеспечить российскому производству достаточную конкурентоспособность. С другой стороны, в условиях ограничения доступа к финансовым ресурсам только наиболее рентабельные сферы российской экономики смогут обеспечивать ее устойчивый рост – а к ним в современной России можно отнести только добывающую промышленность и инновационную деятельность (предприятия ВПК, в своей основе, принадлежат государству; высокие прибыли этих предприятий имеют своим источником бюджет и, после декларирования, в бюджет же и возвращаются, хотя в значительно меньшем объеме). При этом ограниченность финансовых ресурсов значительно повышает требования к качеству их использования.
В таких условиях необходимо четко понимать состояние инновационной сферы российской экономики, ее сильные и слабые стороны. Важным является то, что инновационная сфера российской экономики не может рассматриваться в отрыве от мировой, что требует проведения вышеуказанных сравнений в контексте общемировых тенденций. Поэтому целью данной работы было проведение сравнительного исследования динамики показателей инновационной деятельности в Российской Федерации и во всем мире за последние пять лет. На основании этих показателей в работе сделана попытка охарактеризовать состояние инновационной активности стран мира и России за последние 5 лет; построить модель связи GII и результатов инновационной деятельности (ВВП на душу населения); посмотреть динамику построенной модели и место России в этой модели; рассмотреть динамику инновационной деятельности в России, выделить сильные и слабые стороны инновационной деятельности в нашей стране.
Информационной базой исследования послужили статистические данные, рассчитанные Международной школой бизнеса (INSEAD) и Международной организацией по интеллектуальной собственности (WIPO), а именно в работе использовался глобальный инновационный индекс [1] и показатель ВВП на душу населения по всем странам и в России за последние 5 лет в период с 2012–2016 гг.
В рейтинг ГИИ-2016 вошли 128 стран из всех регионов мира, которые в совокупности производят 98 % мирового ВВП и в которых проживает 92 % населения планеты. Рейтинг составлен из 82 различных переменных, отражающих потенциал, результативность и рамочные условия инновационной деятельности. ГИИ охватывает такие ее характеристики, как институты, человеческий капитал, научные исследования, инфраструктура, развитие внутреннего рынка, состояние бизнеса, развитие технологий и экономики знаний, результаты креативной деятельности. Итоговый рейтинг рассчитывается как среднее двух субиндексов – ресурсов инноваций и результатов инноваций:
1. Субиндекс ресурсов инноваций: располагаемые ресурсы и условия для осуществления инноваций: институты, человеческий капитал и наука, инфраструктура, развитие внутреннего рынка, развитие бизнеса.
2. Субиндекс результатов инноваций: достигнутые практические результаты осуществления инноваций: развитие технологий и экономики знаний и развитие креативной деятельности.
Исходя из общих представлений о жизненном цикле инноваций, можно считать, что показатели инновационной деятельности тесно связаны с эффективностью экономической деятельности в целом. Подтвердим эту тезу, рассмотрев одновременно распределения стран по показателю инновационной деятельности (GII) и ВВП на душу населения (см. рис. 1, данные взяты на 2015 г.).
Рис. 1. Распределение стран по значениям GII, и ВВП на душу населения (составлено авторами по материалам [1])
На данном рисунке размер кругов отражает численность населения, шкала ВВП на душу населения логарифмическая, что позволяет более наглядно представить данные по странам с низкими значениями показателей.
Как видим, у большинства стран мира просматривается тесная взаимосвязь между выпуском продукции и объемом инновационной деятельности. Исключением является Китай, для которого характерно большое значение GII при среднем значении ВВП на душу населения, а также нефтедобывающие страны Ближнего Востока (Катар, Саудовская Аравия, Кувейт, ОАЭ, Бахрейн, Оман) для которых характерна обратная тенденция.
Российская Федерация имеет в целом значения изучаемых показателей незначительно выше среднего по миру, при этом связь между этими показателями достаточно близка к общемировому тренду.
В целом прослеживается ярко выраженная линейная связь между значениями глобального инновационного индекса и ВВП на душу населения, которая на графике исказилась, так как горизонтальная ось имеет логарифмический масштаб.
Рис. 2. Моделирование взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2011 г.
Рис. 3. Моделирование взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2015 г.
Для изучения динамики инновационной деятельности, а также ее связи с реальной экономикой, нами были построены модели динамики средних значений GII за 2011–2015 гг., а также смоделированы взаимосвязи между значениями GII и ВВП на душу населения за эти года.
В ходе изучения динамики средних значений GII была доказана их стационарность, то есть в целом по миру GII существенно не изменяется, что можно увидеть на рис. 2–3.
Значения GII в изучаемых периодах имеют распределение, близкое к нормальному (p-value по тесту Колмогорова – Смирнова незначительно меньше 0,05). При этом распределение ВВП на душу населения является логнормальным (p-value по тесту Колмогорова – Смирнова больше 0,3), в связи с этим мы приняли решение прологарифмировать значения ВВП на душу населения и использовать экспоненциальную модель, которая после обратных преобразований моделирует линейную зависимость от ВВП на душу населения.
Примеры построенных моделей за 2011 и 2015 гг. отражены на рис. 2, 3. Как видим, за изучаемый период картина существенно не изменилась, характер взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения сохранился, также сохранилось резкое выделение Китая как страны со средним показателем ВВП на душу населения и высоким значением GII. При этом произошло очевидное выделение кластера нефтедобывающих стран с средним GII и увеличивающимся ВВП на душу населения. Также можно отметить консолидацию большинства оставшихся стран вокруг тренда, что, на наш взгляд, говорит об увеличении проникновения инноваций в жизнь всех стран мира за последние пять лет.
Результаты моделирования данной взаимосвязи были сведены нами в табл. 1.
Таблица 1
Модели взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2011–2015 гг.
Корреляционное отношение, r |
Модель взаимосвязи |
|
2011 |
0,852 |
GII = 4,68e0,221*lnx |
2012 |
0,840 |
GII = 5,78e0,200*lnx |
2013 |
0,825 |
GII = 5,25e0,208*lnx |
2014 |
0,839 |
GII = 4,65e0,220*lnx |
2015 |
0,817 |
GII = 3,95e0,230*lnx |
Результаты моделирования в целом согласуются с выводами, сделанными на основе анализа рис. 2 и 3. Теснота смоделированной связи достаточно высокая, что показывает значительную взаимозависимость между инновационной деятельностью и эффективностью экономической деятельности в целом. При этом теснота связи между показателями падает (r уменьшается с 0,852 до 0,817) в связи с выделением в отдельный кластер нефтедобывающих стран Ближнего Востока. При этом модель в целом существенно не изменяется. Значение коэффициента при переменной в 2011 г. был равен 0,211 пункта, в 2012 г. эта величина незначительно снизилась до 0,200, после чего произошел обратный рост до 0,230 в 2015 г.
Как уже отмечалось, Россия в списке стран по GII занимает место выше среднего. В 2016 Россия заняла 43 место (среди стран Европы – 29-е), улучшив позиции на 5 строк относительно 2015 г. Принимая во внимание статистические вариации, с 90 %-ной уверенностью можно утверждать, что в общем рейтинге позиция России варьируется в промежутке от 40 до 47 места.
На рис. представлена динамика рейтинга Российской Федерации по отчетам с 2012 по 2016 г. в сравнении со средним рейтингом по всем странам мира. Падение значения GII в 2013 г. сменилось в последние годы ростом.
Стоит отметить, что Россия стабильно улучшает свои позиции по субиндексу ресурсов инноваций, но по эффективности инновационной деятельности позиции страны заметно слабее (69-е место), что отражает недостаточно эффективную реализацию имеющегося инновационного потенциала.
Более подробно сильные и слабые стороны инновационной системы России отображены в табл. 2.
Основными причинами низких показателей инновационной активности в России являются низкий спрос на инновации, экономически сильные конкуренты на мировом рынке высоких технологий, низкая эффективность процесса внедрения инноваций и неразвитая инфраструктура инновационной деятельности, слабая связь между научными и исследовательскими организациями и практикой. Также можно предположить, что определенную роль играет низкая экономическая грамотность населения, в результате чего научный работник не имеет четкого представления об экономических инструментах, способствующих выходу инноваций на рынок.
Как видим, несмотря на тенденцию улучшения общих характеристик инновационной деятельности в последние пять лет, в России остается ряд нерешенных проблем, в первую очередь связанных с низкой инновационной активностью, что подтверждает необходимость комплексной и сбалансированной политики, нацеленной на системное развитие инновационной деятельности в России.
Рис. 4. Динамика изменения значений глобального инновационного индекса за последние 5 лет
Таблица 2
Сильные и слабые стороны инновационной системы России: ГИИ-2016 [2]
Сильные стороны |
Слабые стороны |
Занятость женщин с высшим образованием (2-е место из 128 стран) |
ВВП на единицу использования энергии (114) |
Размер внутреннего рынка (6) |
Инновационные связи (112) |
Число патентных заявок на полезные модели, поданных национальными заявителями в патентные ведомства страны (7) |
Инвестиции (107) |
Выпускники вузов по научным и инженерным специальностям (11) |
Верховенство закона (104) |
Экспорт культурных и творческих услуг (11) |
Политическая стабильность и отсутствие терроризма (103) |
Работники, занятые в сфере наукоемких услуг (14) |
Уровень развития кластеров (101) |
Платежи за использование объектов интеллектуальной собственности (14) |
Качество регулирования (97) |
Соотношение ученики/преподаватель в среднем образовании (16) |
Валовое накопление капитала (95) |
Валовой коэффициент охвата высшим образованием (18) |
ИКТ и создание бизнес-моделей (94) |
Число патентных заявок на изобретения, поданных национальными заявителями в патентные ведомства страны (18) |
Исследования и разработки, финансируемые из зарубежных источников (76) |
Валовой кредитный портфель микрофинансовых организаций (72) |
|
Сделки с использованием венчурного капитала (67) |
При построении стабильной и эффективной национальной инновационной системы необходимо учитывать и значительную дифференциацию российских регионов по уровню социально-экономического развития [3]. Полагается, что в каждом регионе целесообразно разработать свою инновационную систему, которая будет формироваться на основе научного потенциала региона, наличия ресурсов, кадров, инфраструктуры и т.д. А совокупность региональных систем, объединенных единой целью и действующих в рамках государственной экономической политики и законодательства, будет составлять инновационную систему страны в целом. На сегодняшний день в стране наблюдается значительная межрегиональная асимметрия экономических и социальных показателей.
Существуют объективные причины дифференциации в уровне социально-экономического развития регионов. Это в первую очередь концентрация всех ресурсов в наиболее благоприятных для вложения капитала регионах, где развита инфраструктура, производительные силы, т.е. где издержки для бизнеса минимальны. Напротив, для регионов с низким уровнем развития характерны отток капитала и снижение в целом инвестиционной активности [5].
Лишь выявив эти проблемы, можно обозначить стратегические направления развития конкурентоспособной инновационной системы российской экономики.
Библиографическая ссылка
Симонов А.Б., Войлошникова Н.И., Тарасова И.А. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СТРАНАХ МИРА // Фундаментальные исследования. 2017. № 5. С. 204-209;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41535 (дата обращения: 18.05.2025).