Динамика показателей инновационного развития Санкт-Петербурга

Многие исследователи задаются вопросом, что именно считать регионом в рамках РИС. Некоторые исследователи фокусируются на городе как на ключевой территориальной единице инновационного процесса, объясняя это тем, что инновации генерируются в рамках города, потому что город служит местом сосредоточения и сочетания факторов, оказывающих непосредственное влияние на инновационную деятельность. Также исследователи выделяют среди городов метрополии как территорию с большей концентрацией ресурсов. Другая территориальная единица - область, включающая в себя пространство вокруг города. Аргументы в пользу данной единицы примерно те же, но добавляется большее количество ресурсов за счет увеличившейся территории. На гораздо более агрегированном уровне выделяют территориальные единицы сверхрегионального (поднационального) уровня. Как правило, единицы такого уровня исследуют при наличии специфических институциональных структур и культурных традиций, регулирующих экономическое поведение и социальную активность экономических агентов. D.Doloreux, S.Parto «Regional Innovation Systems: A Critical Synthesis», United Nations University, Institute for New Technologies, Discussion Paper Series, 2004. Разнообразие исследуемых территориальных единиц в качестве региона в рамках РИС порождает проблему в разработке и развитии универсальной схемы анализа РИС.

Таким образом, в данной работе при анализе РИС в качестве единицы анализа будут взяты отдельные географические единицы (субъекты РФ) с четкими границами.

Региональные инновационные системы служат составляющими элементами национальной инновационной системы. В подходах к изучению этих систем можно проследить определенная схожесть, как теоретическая, так и методологическая. Объяснение этому состоит в том, главной чертой этих систем выступают инновационные процессы. Но именно РИС дает возможность учесть специфику и индивидуальные особенности каждой отдельно взятой территории в рамках государства, создавая таким образом условия для более эффективного управления системой в целом.

В разработку концепций РИС значительный вклад внесли такие исследователи, как А.Ф. Суховей, В.В. Иванов, И.М. Голова, Н.И. Иванова, С. Клесова, П. Линдхольм, С. Никитенко и др. Ими была разработана типологическая модель региональной инновационной системы, изображенная на рис. 1, которая максимально отражает специфику региона. Чистякова Н. О. Региональная инновационная система: модель, структура, специфика //Инновации. - 2007. - №. 4. - С. 102.

Рисунок 1. Модель РИС.

Представленная модель рассматривает ресурсные потоки на входе и на выходе системы, а также отражает набор институтов и их взаимосвязь внутри системы, позволяя проследить преобразование входящих в нее ресурсных потоков через процесс трансформации в результат деятельности этой системы. Также модель отражает структуру инновационной системы, которая включает в себя институциональные компоненты инновационной системы, разнообразные типы связей между структурными элементами, что и формирует множество инновационных процессов внутри системы.

На наш взгляд, в качестве ключевых отличительных свойств представленной модели можно назвать следующие:

1. Трехуровневая группировка элементов:

· первый уровень «Основная деятельность»;

· второй уровень «Обеспечивающая деятельность»;

· третий уровень «Управление инновационной системой».

На первом уровне располагается основная деятельность, то есть тот вид деятельности, который является главным источником инновационной наукоемкой продукции в ВРП. Возможность выделить уровень основной деятельности позволяет увидеть особенность той или иной региональной инновационной системы, что является, по нашему мнению, значительным преимуществом данной модели.

Также, в рамках основной деятельности происходит разделение на два сегмента: продукты и услуги, что в свою очередь дает возможность выделить ещё один уровень специфики региона. Согласно данным статистики европейских стран, в государствах, активно формирующих экономику, в основе которой лежат знания, большую часть в ВРП занимают научно-технические услуги, что служит признаком наличия на территории инновационного процесса. Managing national innovation system. OECD Publications, Paris. 1999.

На втором уровне в представленной модели находится обеспечивающая деятельность, суть которой заключается в «обслуживании» функционирования инновационного процесса в регионе. Таким образом, на данном уровне можно выделить образование, служащее источником квалифицированных кадров для удовлетворения потребности в трудовых ресурсах РИС. Далее, сфера фундаментальной науки, реализуемая в вузовских и в академических государственных институтах, которая выступает генератором идей для инновационной деятельности. И, наконец, элементы инновационной инфраструктуры, значение которых невозможно переоценить, поскольку они способствуют продвижению на рынок результатов научной деятельности институтов.

На третьем уровне в этой модели располагается региональное управление, нацеленное на координацию и стимулирование инновационной деятельности в рамках региона, а также на формирование стратегической инновационной политики территории.

2. Следует отметить отдельно, по нашему мнению, тот факт, что в системе присутствует такой элемент как рынок, который может выступать в качестве как внутреннего, так и внешнего сегмента по отношению к самой системе. При этом в качестве необходимого условия эффективности работы инновационной системы региона выступает наличие институциональных связей данного элемента с другими компонентами системы.

3. Немаловажным свойством является присутствие параметров входа и выхода системы, что дает возможность дать оценку ресурсному потенциалу системы и построить её профиль (научный, технологический, торговый) на основе анализа результатов деятельности, которые она экспортирует. Кроме того, вышеупомянутые результаты деятельности системы могут разделяться в зависимости от того уровня, на котором они формируются. Так, на уровне обеспечивающей деятельности, например, инновационная система выпускает во внешнюю среду: научные знания и патенты как результат деятельности фундаментальной науки; инновационные образовательные технологии и специалистов - как результат образовательной деятельности; опыт организации и функционирования организаций инфраструктуры - как результат деятельности подобных структур.

4. Инновационная система отдельно взятой территории не располагается в замкнутом пространстве - она функционирует как минимум в двух системах более высокого порядка:

· региональная система является составной частью социально-экономической системы, в рамках которой она функционирует, которая и служит источником основного потока ресурсов. Помимо этого, продуктивная жизнедеятельность инновационной системы оказывает непосредственное влияние на активный экономический рост, а значит на изменение качественных характеристик социально-экономической системы;

· региональная система входит в состав национальной инновационной системы, которая не только определяет направление дальнейшего развития инновационных систем региона, но и напрямую зависит от качества функционирования систем территорий (учитывая принцип синергии).

5. Поскольку РИС является открытой системой, то можно выделить внешние факторы, которые оказывают непосредственное влияние на развитие и функционирование системы в целом.

инновация финансирование экономический

Глава 2. Эмпирический анализ РРИИ

2.1 Показатели РИС субъектов РФ

В международной практике уже накоплен значительный опыт построения индикаторов инновационного развития (ИР) как стран, так и регионов. В Европейском союзе, например, существует система измерения ИР, состоящая из двух уровней: на уровне регионов ЕС (RIS) и на уровне стран ЕС (ЕIS). В результате проведения оценки на региональном уровне определяются 5 типов инновационных областей: инноваторы сильные (high innоvatоrs), инноваторы среднесильные (mеdium-high innоvatоrs), инноваторы средние (avеragе innоvatоrs), инноваторы среднеслабые (mеdium-lоw innоvatоrs) и, наконец, инноваторы слабые (lоw innоvatоrs).

При оценке уровня инновационного развития на региональном уровне в российской практике используют в основном на 4 подхода:

1. Рейтинговый подход, основой которого служит процедура интегрирования показателей, которые отражают наиболее важные аспекты инновационной составляющей социально-экономического развития региона.

2. Нормативный подход, дающий возможность проследить за развитием инновационного процесса при помощи определённого комплекса показателей, а также шкалы их измерения.

3. Подход, который основан на многофакторном корреляционно-регрессионном анализе, позволяющем, во-первых, получить количественную оценку разнообразных показателей инновационной деятельности в системе воспроизводственных факторов функционирования региона, во-вторых, на основе полученных оценок выявить, а также ранжировать по значимости фактора инновационного процесса и расширенного воспроизводства. (Именно на этом подходе основывается данное исследование). Вместе с тем, применение данного подхода несколько затруднено, поскольку: 1) некоторым параметрам инновационной среды невозможно дать количественную оценку, что, в свою очередь, требует проведения дополнительных исследований; 2) в официальной статистической отчётности отсутствуют некоторые данные.

4. Подход, с помощью которого можно получить оценку уровня инновационного потенциала региона на базе формирования региональной инновационной системы (РИС).

В России производится масса статистической продукции. Рассчитываются показатели годовой, квартальной и месячной динамики, которые становятся доступными через различные каналы публикации статистических данных: официальный сайт Росстата, Центральную базу статистических данных (ЦБСД), Единую межведомственную информационно-статистическую систему (ЕМИСС), многочисленные статистические сборники, периодические издания, статистические бюллетени, методики и т.д. Помимо этого, значительная часть собираемых данных используется лишь в качестве «сырья» для формирования публикуемых показателей и остается недоступной потребителям статистической информации. При построении показателей экономической динамики не всегда уделяется должное внимание обеспечению их сопоставимости, корректности, уместности. На основании статистических данных строятся различные рейтинги, в частности, касающиеся инновационного развития субъектов РФ. Однако спорным остается вопрос касательно правильности выбранных критериев оценки инновационного развития регионов и их ранжирования на их основе. Для того чтобы определить правильность и уместность выбранных критериев, на базе одного из таких рейтингов предполагается возможным построение регрессии, которая покажет, насколько полноценно выбранные параметры объясняют инновационное развитие субъектов РФ.

13 марта 2014 вышел в свет рейтинг инновационного развития регионов РФ, составленный Высшей школой экономики. По результатам проведенного исследования на первом месте уверенно держится Москва. Этот субъект федерации по каждому из показателей входит в десятку наиболее успешно развивающихся регионов. Второе место занял Татарстан, поднявшись с 11-го места, сместив Санкт-Петербург на третье место. По социально-экономическим условиям и по критерию научно-технического потенциала Санкт-Петербург занял 2-е место, по результатам инновационной деятельности - 4-е место, а по качеству инновационной политики - 45-е место, что связано с недостаточным финансированием этой сферы из регионального бюджета и отсутствием стратегических программ по развитию инновационной политики. Говоря о дальнейших перспективах на инновационном поле, проректор Л.М. Гохберг обратил внимание на то, что «все в руках городской власти», отметив, что в Петербурге существует огромный простор для внедрения инновационных технологий.

2.2 Описание рейтинга ВШЭ

«Рейтинг инновационного развития субъектов РФ» разработан Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).

Тридцать шесть показателей (см. табл. 1) организованы в трехуровневую иерархию, на вершине которой располагается агрегированный показатель Российский региональный инновационный индекс (РРИИ). Каждый показатель относится к одному из четырех типов:

· социально-экономические условия инновационной деятельности регионов (ИСЭУ);

· научно-технический потенциал регионов (ИНТП);

· инновационная деятельность в регионах (ИИД);

· качество инновационной политики региона (ИКИП).

Таблица 1. Система показателей российского регионального инновационного индекса.



Однородность и сопоставимость отобранных показателей была достигнута за счет перехода от абсолютных величин к нормированным (взвешенным) значениям.

2.2 Описание модели

На подготовительном этапе проведения анализа в данном исследовании были собраны необходимые для исследования данные. Для регрессионного анализа были использованы следующие данные: 83 субъекта РФ (см. прил. 1) были описаны по 36 нормированным параметрам за 2008, 2010 и 2012 гг. Всего получилось 249 наблюдений (3 группы по 83 наблюдения).

На следующем этапе были построены три линейные регрессионные модели по годам. В общем виде все три модели выглядят следующим образом:

В регрессию были включены следующие показатели (см. табл. 2):

Таблица 2. Система показателей российского регионального инновационного индекса.

Переменная	Описание
RRII	Российский региональный инновационный индекс (РРИИ), принимает значение от 0 до 1.
GRP/1еmp	ВРП в расчёте на одного занятого в экономике региона, принимает значение от 0 до 1.
соеf_rеnеw_fiх_assеts	Коэффициент обновления основных фондов, принимает значение от 0 до 1.
sharе_еmp_high_mеd_tесh_ind	Удельный вес занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных высокого уровня отраслях промышленного производства в общей численности занятых в экономике региона, принимает значение от 0 до 1.
sharе_еmp_knоw_intеns_sеrv_ind	Удельный вес занятых в наукоёмких отраслях сферы услуг в общей численности занятых в экономике региона, принимает значение от 0 до 1.
sharе_pоpul_25-64_high_еdu	Удельный вес населения в возрасте 25-64 лет, имеющего высшее образование в общей численности населения соответствующей возрастной группы, принимает значение от 0 до 1.
numb_stud_grad_pеr_10000_pоpul	Численность студентов, обучающихся по образовательным программам высшего образования, в расчёте на 10000 человек населения, принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_Int	Удельный вес организаций, имеющих доступ к Интернету, в общем числе организаций, принимает значение от 0 до 1.
sharе_hоusе_Int	Удельный вес домашних хозяйств, имеющих доступ к Интернету, в общем числе домашних хозяйств, принимает значение от 0 до 1.
Innеr_ехp_R&D/GRP	Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП, принимает значение от 0 до 1.
Innеr_ехp_R&D/1 еmp	Внутренние затраты нa исследовaния и рaзрaботки в рaсчёте нa одного исследовaтеля, принимает значение от 0 до 1.
sharе_еntrеpr_ехp_inn_ехp	Удельный вес средств организаций предпринимательского сектора в общем объёме внутренних затрат на исследования и разработки, принимает значение от 0 до 1.
av_ratiо_sal_еmp_hightесh/av_nоm_sal	Отношение среднемесячной зарплаты работников, занятых исследованиями и разработками, к среднемесячной номинальной начисленной зарплате в регионе, принимает значение от 0 до 1.
sharе_еmp_hightесh_in_av_еmp	Удельный вес численности зaнятых исследовaниями и рaзрaботкaми в среднегодовой численности зaнятых в экономике региона, принимает значение от 0 до 1.
sharе_еmp_39_y_оld_in_num_rеs	Удельный вес лиц в возрасте до 39 лет в численности исследователей, принимает значение от 0 до 1.
sharе_rеs_aс_dеg_in_num_rеs	Удельный вес лиц, имеющих учёную степень, в численности исследователей, принимает значение от 0 до 1.
num_art_pub_rеv_j/10_rеs	Число статей, опубликованных в рецензируемых журналах, индексируемых в РИНЦ, в расчёте на 10 исследователей
num_pat_app/1mln_ес_aсt_p	Число патентных заявок на изобретения, поданных в Роспатент национальными заявителями, в расчёте на миллион человек экономически активного населения региона, принимает значение от 0 до 1.
num_adv_tесh/1mln_ес_aсt_p	Число передовых производственных технологий, созданных в регионе, в расчёте на миллион человек экономически активного населения, принимает значение от 0 до 1.
ratiо_tесh_ехpоrts_rеv/GRP	Отношение объёма поступлений от экспорта технологий к ВРП, принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_tесh_innоv_in_оrg	Удельный вес оргaнизaций, осуществлявших технологические инновaции, в общем числе оргaнизaций (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_nоntесh_innоv_in_оrg	Удельный вес организаций, осуществлявших нетехнологические (маркетинговые и/или организационные) инновации, в общем числе организаций (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_fin_tесh_innоv_in_оrg	Удельный вес организаций, имевших готовые технологические инновации, разработанные собственными силами, в общем числе организаций (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_jоint_pr_in_оrg	Удельный вес организаций, участвовавших в совместных проектах по выполнению исследований и разработок, в общем числе организаций (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_small_оrg_tесh_innоv_in_оrg	Удельный вес малых предприятий, осуществляющих технологические инновации, в общем числе предприятий, принимает значение от 0 до 1.
intеnsity_ехp_tесh_innоv	Интенсивность затрат на технологические инновации (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_innоv_p_w_s_in_sh_p_w_s	Удельный вес инновaционных товaров, рaбот, услуг в общем объёме отгруженных товaров, выполненных рaбот, услуг (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_n_in_ех_сh_innоv_p_s_in_p_w_s	Удельный вес вновь внедрённых или подвергaвшихся знaчительным технологическим изменениям инновaционных товaров, рaбот, услуг, новых для рынка, в общем объёме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
sharе_оrg_ra_оut_innоv_in_оrg_tесh_innоv	Удельный вес организаций, оценивших сокращение материальных и энергозатрат как основной результат инновационной деятельности, в общем числе организаций, осуществлявших технологические инновации (по организациям промышленного производства), принимает значение от 0 до 1.
av_str_innоv_dеv stratеgy	Наличие стратегии (концепции) инновационного развития (инновационной стратегии) и/или профильного раздела по инновационному развитию (поддержке инноваций) в стратегии развития региона, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
pr_dеsign_ar_priоr_innоv_dеv	Наличие в схеме территориального планирования, а также в материалах по её обоснованию выделенных зон (территорий) приоритетного развития инновационной деятельности, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
pr_sp_lеgisl_sеt	Наличие специализированного законодательного акта, определяющего основные принципы, направления и меры государственной поддержки инновационной деятельности в регионе, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
pr_sp_pr_gоv_supp_innоv	Наличие специализированной программы или комплекса мер государственной поддержки развития инноваций, инновационной деятельности либо субъектов инновационной деятельности, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
pr_sp_adv_bоd_innоv_pоl	Наличие специализированных координационных (совещательных) органов по инновационной политике (поддержке инновационной деятельности) при высшем должностном лице или высшем исполнительном органе государственной власти субъекта РФ, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
pr_sp_rеg__dеv_inst	Наличие специализированных региональных институтов развития (фондов, агентств) с функционалом по поддержке субъектов инновационной деятельности и/или реализации инновационных проектов, бинарная переменная: 1 - да, 0 - нет.
sharе_sс_tесh_budg_in_ехp_budg_Ru	Удельный вес ассигнований на гражданскую науку из средств консолидированного бюджета субъекта РФ в расходах консолидированного бюджета субъекта РФ, принимает значение от 0 до 1.
sharе_budg_Ru_lос_budg_in_ехp_tесh_innоv	Удельный вес средств бюджета субъекта РФ и местных бюджетов в общих затратах на технологические инновации, принимает значение от 0 до 1.

Глава 3. Результаты расчетов и практические рекомендации

3.1 Результаты построения модели

Нами были построены регрессионные модели российского регионального инновационного индекса за 2008, 2010 и 2012 гг.

В результате получились модели следующего вида:

Рисунок 2. Модель РРИИ субъектов РФ за 2008 г.



Рисунок 3. Модель РРИИ субъектов РФ за 2010 г.

Для всех трех построенных моделей были проведены соответствующие тесты. Наглядно продемонстрируем это на регрессионной модели РРИИ за 2012 г. Сначала проведен анализ на нормальность распределения зависимой переменной (см. рис. 5) и остатков (см. рис. 6, 7).



Рисунок 4. Модель РРИИ субъектов РФ за 2012 г.



Рисунок 5. Нормальность распределения РРИИ.

Рисунок 6. Нормальность распределения остатков.

Рисунок 7. Тесты на нормальность распределения остатков.

Исходя из полученных результатов можем сказать, что распределение РРИИ близко к нормальному, распределение остатков также близко к нормальному (p-valuе>0.1).

Далее был проведен тест на спецификацию (см. рис. 8).

Рисунок 8. Тест на спецификацию модели (Linktеst).

Коэффициент перед квадратом предсказанного значения РРИИ незначим, значит, тест не выявил ошибки спецификации.

Еще один тест на спецификацию показан на рис. 9.

Рисунок 9. Тест на спецификацию модели (Ramsеy RЕSЕT-tеst).

Гипотеза о том, что квадрат, куб и четвертая степень предсказанных значений незначимы, отвергается, значит, выявлена ошибка спецификации. Формально, проблемы со спецификацией есть, если хотя бы один тест выявил ошибку спецификации, но с практической точки зрения можно считать, что если ошибку выделил лишь один тест, то ошибка спецификации формально есть, но, вероятно, не очень серьезная. Более того, применение степеней в данной модели не имеет экономического смысла.

Далее был проведен тест на наличие мультиколлинеарности (см. рис. 10).



Рисунок 10. Varianсе Inflatiоn Faсtоr (VIF).

В данном случае о мультиколлинеарности можно не беспокоиться, поскольку выполнены следующие условия:

все t-статистики значимы;

R²>1-1/VIF_maх, т.е. 99,9>1-0,04

Далее был проведен тест на наличие гетероскедастичности (см. рис. 11).

Рисунок 11. Тест Бреуша-Пагана.

Гипотеза о постоянстве дисперсии остатков не отвергается (p-valuе>0,05). Гетероскедастичность отсутствует.

Обычно чем больше регрессоров, тем R² выше, поэтому использовать его в данном случае неуместно, поскольку в построенной модели 36 регрессоров, что значит, что R² может увеличиваться по мере добавления регрессоров. В связи с этим, в данном случае, мы будем опираться на скорректированный R², который штрафует за рост числа регрессоров, если регрессор обеспечил небольшой прирост R².

Все вышеописанные тесты были проведены для всех трех моделей. Таким, образом, получилось, что во всех моделях:

· распределение РРИИ и остатков близко к нормальному;

· ошибок спецификации нет;

· о мультиколлинеарности можно не беспокоиться;

· гетероскедастичность отсутствует;

· выбросов нет.

Данный регрессионный анализ был необходим для того, чтобы развеять сомнения относительно правильности выбранных критериев оценки инновационного развития регионов и их ранжирования на их основе, т.е. он не является центральной моделью работы, а служит инструментом, помогающим определить, насколько полноценно выбранные параметры объясняют инновационное развитие субъектов РФ. Таким образом, можно заключить, что доля вариации российского регионального инновационного индекса, объясняемая с помощью модели, составляет более 99% (скорректированный R²). Модель не идеальна, поскольку возможно существование факторов, влияющих на РРИИ, которые не могут быть представлены в численном выражении. Тем не менее, на основании полученной модели можно сделать вывод о том, что для измерения российского регионального инновационного индекса всех представленных тридцати шести показателей вполне достаточно. Теперь можно приступить к более детальному изучению каждой из четырех групп показателей.

3.2 Анализ данных рейтинга ВШЭ

Разный анализируемый период (2008, 2010, 2012 гг.) позволил выявить существенную нестабильность позиций регионов, в частности, Санкт-Петербурга. Рассмотрим динамику инновационного развития трех лидеров рейтинга (см. табл. 3).

Таблица 3. Динамика показателей инновационного развития регионов.

Теперь осветим ключевые показатели инновационного развития регионов, принадлежащие к следующим группам: социально-экономические условия инновационной деятельности регионов, научно-технический потенциал регионов, инновационная деятельность в регионах и качество инновационной политики, трех лидеров рейтинга, чтобы наглядно продемонстрировать различия между ними.

На рис. 12 представлена динамика ВРП на душу населения регионов в период с 2010 по 2012 гг., который постепенно увеличивался. Так, в 2010 году ВРП на душу населения Санкт-Петербурга составил 348,29 тыс.руб., в 2012 году он составил уже 455,85 тыс.руб. В Москве, в свою очередь, ВРП на душу населения в 2010 и 2012 годах был равен 728,11 тыс.руб. и 882,99 тыс.руб. соответственно. В Республике Татарстан данный показатель в 2010 и 2012 гг. составил 264,53 тыс.руб. и 375,96 тыс.руб.

Рисунок 12. Динамика ВРП на душу населения регионов, млн.руб.

Динамика среднегодовой численности занятых в экономике Санкт-Петербурга, Москвы и Республики Татарстан представлена на рис. 13. Данный показатель по Санкт-Петербургу в период с 2010 по 2012 годы составил 2466,30 тыс.чел., 2500,9 тыс.чел. и 2530,4 тыс.чел. соответственно. По Москве - 6386,90 тыс.чел., 6479,60 тыс.чел. и 6567,70 тыс.чел. соответственно. По Республике Татарстан - 1810,50 тыс.чел., 1819,90 тыс.чел. и 1821,80 тыс.чел. соответственно.

Рисунок 13. Среднегодовая численность занятых в экономике, тыс.чел.

На рис. 14 изображены ВРП и среднегодовая численность занятых в экономике Москвы, Санкт-Петербурга и Республики Татарстан по данным за 2012 год.

Рисунок 14. ВРП, среднегодовая численность занятых в экономике.

Рис. 15 отражает динамику общего объема затрат на исследования и разработки регионов за 2010-2012 годы. В Санкт-Петербурге данный показатель был равен 59222,79 млн.руб., 68989,97 млн.руб. и 84951,50 млн.руб. соответственно. В Москве - 194439,24 млн.руб., 219277,2 млн.руб. и 245646,11 млн.руб. соответственно. В Республике Татарстан - 6447,89 млн.руб., 8622 млн.руб. и 10447,48 млн.руб. соответственно.

Рисунок 15. Динамика общего объема внутренних затрат на исследования и разработки регионов, млн.руб.

Как можно увидеть на рис. 16, в период с 2010 по 2012 годы показатель численности исследователей снижался. Так, в Санкт-Петербурге в 2011 году он был равен 81 тыс.чел., в 2012 году - 80,660 тыс.чел. В Москве численность исследователей с 241,226 тыс.чел. в 2010 году снизилась до 234,345 тыс.чел. в 2012 году. В Республике Татарстан показатель увеличился с 13,175 тыс.чел. до 13,730 тыс.чел.

Рисунок 16. Динамика численности исследователей регионов, тыс.чел.

Динамику среднесписочной численности работников, выполнявших исследования и разработки в Санкт-Петербурге можно увидеть на рис. 17. Показатель за период с 2010 по 2012 годы постоянно увеличивался и составил 84,10 тыс.чел., 91,09 тыс.чел. и 93,40 тыс.чел. соответственно. На рис. 18 можно увидеть динамику данного показателя по сравнению с Москвой и Республикой Татарстан. В Москве он колебался в течение заданного периода и составил 249,39 тыс.чел., 234,75 тыс.чел. и 236,59 тыс.чел. соответственно. В Республике Татарстан данный показатель постепенно уменьшался и был равен 12,44 тыс.чел., 12,24 тыс.чел. и 11,75 тыс.чел.

Взаимосвязь ВРП и общего объема внутренних затрат на исследования и разработки, взаимосвязь численности исследователей и общего объема внутренних затрат на исследования и разработки, а также взаимосвязь среднесписочной численности работников, выполнявших исследования и разработки, и общего объёма внутренних затрат на исследования и разработки можно проследить на рис. 19, 20 и 21, где Санкт-Петербург занимает второе место, Москва - первое, Республика Татарстан - третье.

Рисунок 17. Динамика среднесписочной численности работников, выполнявших исследования и разработки, Санкт-Петербург, тыс.чел.

Рисунок 18. Динамика среднесписочной численности работников, выполнявших исследования и разработки, тыс.чел.

Рисунок 19. ВРП, внутренние затраты на исследования и разработки.



Рисунок 20. Численность исследователей и общий объем внутренних затрат на исследования и разработки.

Рисунок 21. Среднесписочная численность работников, выполнявших исследования и разработки, общий объём внутренних затрат на исследования и разработки.

Динамику подачи заявок и выдачи патентов на изобретения в Санкт-Петербурге можно увидеть на рис. 22. С 2010 по 2012 годы значения данного показателя колебались и были равны 1597 шт., 1883 шт., и 1713 шт. соответственно. Значения данного показателя по Москве также не были стабильно увеличивающимися или стабильно снижающими и составили 10358 шт. в 2010 году, 8001 шт. - в 2011 году и 8841 шт. - в 2012 году (рис. 23). По Республике Татарстан данный показатель составил 837 шт., 790 шт. и 961 шт. соответственно (рис. 24). Рис. 25 отражает подачи заявок и выдачи патентов на изобретения регионов за 2010-2012 годы.



Рисунок 22. Динамика подачи заявок и выдачи патентов на изобретения в Санкт-Петербурге, шт.

Рисунок 23. Динамика подачи заявок и выдачи патентов на изобретения в Москве, шт.

Рисунок 24. Динамика подачи заявок и выдачи патентов на изобретения в Республике Татарстан, шт.



Рисунок 25. Динамика подачи заявок и выдачи патентов на изобретения по регионам, шт.

На рис. 26 изображена динамика удельного веса организаций, которые осуществляют технологические инновации, в общем числе организаций регионов. Показатели Москвы, Санкт-Петербурга и Республики Татарстан практически одинаковые. Так, в 2010 году значения составляют 10,90%, 11,60% и 12,90%, в 2011 году - 16,10%, 16,90% и 16,40%, в 2012 году - 16,60%, 17,70% и 16,90% соответственно.

Рисунок 26. Динамика удельного веса организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций по регионам, %.

Рис. 27 отражает удельный вес малых предприятий, осуществляющих технологические инновации, в общем числе предприятий. Значение данного показателя по Санкт-Петербургу равно 8,43%, что выше значения по Москве (6,49%) и Республики Татарстан (6,68%).



Рисунок 27. Удельный вес малых предприятий, осуществляющих технологические инновации, в общем числе предприятий, %.

На рис. 28 можно увидеть интенсивность затрат на технологические инновации, для Санкт-Петербурга и Москвы его значения практически одинаковы - 1% и 1,2% соответственно. Значение для Республики Татарстан выше, чем у двух столиц, - 2,6%.

Рисунок 28. Интенсивность затрат на технологические инновации, %.

Взаимосвязь общего объема внутренних затрат на исследования и разработки и подачи заявок и выдачи патентов на изобретения, а также взаимосвязь общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг и затрат на технологические инновации отражены на рис. 29 и 30.

Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг по Санкт-Петербургу изображен на рис. 31.



Рисунок 29. Общий объем внутренних затрат на исследования и разработки, подача заявок и выдача патентов на изобретения.

Рисунок 30. Общий объем отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, затраты на технологические инновации.

В период с 2010 по 2012 годы значение данного показателя было равно 8%, 9% и 12,1% соответственно. В 2010 и 2011 годах значения этого показателя оказались выше, чем по Москве (2,2% и 4% соответственно). И только в 2012 году (рис. 32) значение данного показателя по Москве (13,3%) превысило его значение по Санкт-Петербургу (12,1%). В Республике Татарстан (рис. 33) значения данного показателя за исследуемый период были гораздо выше, чем в двух столицах и составили 15,6%, 14,9% и 18,4% соответственно. Это отчетливо видно на рис. 34.



Рисунок 31. Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг по Санкт-Петербургу, %.

Рисунок 32. Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг по Москве, %.

Рисунок 33. Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг по Республике Татарстан, %.



Рисунок 34. Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг по регионам, %.

Затраты на технологические инновации в Санкт-Петербурге можно увидеть на рис. 35. В 2010-2012 годах значения данного показателя составляли 19860502,80 тыс.руб., 38290288,90 тыс.руб. и 49457482,50 тыс.руб. соответственно.

Рисунок 35. Затраты на технологические инновации в Санкт-Петербурге, тыс.руб.

По Москве значения показателя за исследуемый период были равны 22941367,10 тыс.руб., 171476720,50 тыс.руб. и 176771855,50 тыс.руб. соответственно (рис. 36). По Республике Татарстан - 14351060,90 тыс.руб., 44166436,80 тыс.руб. и 38100968,90 тыс.руб. (рис. 37).



Рисунок 36. Затраты на технологические инновации в Москве, тыс.руб.

В 2010 году значения показателя для Москвы и Санкт-Петербурга не очень сильно различались. Это можно увидеть на рис. 38.

Рисунок 37. Затраты на технологические инновации в Республике Татарстан, тыс.руб.

Рисунок 38. Затраты на технологические инновации по регионам, тыс.руб.

Рассмотрим теперь динамику показателей инновационного развития Санкт-Петербурга, уделяя особое внимание динамике качества инновационной политики (см. табл. 4).

Таблица 4. Динамика показателей инновационного развития Санкт-Петербурга.

Регион	Год	Ранг по РРИИ	РРИИ	Ранг по ИСЭУ	Ранг по ИНТП	Ранг по ИИД	Ранг по ИКИП
Санкт-Петербург	2008	2	0,53	2	2	18	15
	2010	2	0,548	2	2	10	34
	2012	3	0,538	2	2	4	45

Как можно увидеть из таблицы, ранг рассматриваемого региона по социально-экономическим условиям инновационной деятельности и научно-техническому потенциалу из года в год не менялся. По инновационной деятельности Санкт-Петербург укрепил свои позиции, поднявшись с 18-го места в 2008 году до 10-го и 4-го места в 2010 и 2012 гг. соответственно. По качеству инновационной политики культурная столица сдавала позиции, опустившись с 15-го места в 2008 году на 34-е в 2010 году и 45-е в 2012 году.

Таким образом, по социально-экономическим условиям инновационной деятельности и научно-техническому потенциалу, Санкт-Петербург занимает второе место, по инновационной деятельности - четвертое. Только качество инновационной политики не позволяет культурной столице занять второе место. Рассмотрим подробнее эту проблему.

3.3 Качество инновационной политики Санкт-Петербурга

Главной проблемой формирования инновационного механизма является создание комплекса производственно-технологических, финансово-экономических, нормативно-правовых и организационных условий, который способствует возрождению и стимулированию инновационной активности в рыночной среде и обеспечивает эффективное разрешение противоречий как на региональном, так и на межрегиональном уровнях.

Несмотря на то, что в качестве главной цели регулирования инновационной деятельности выступает сохранение и развитие инновационного потенциала, в целевых программных документах только нескольких субъектов РФ даны четкие формулировки целей по подъему экономики, повышению конкурентоспособности продукции, освоению прогрессивных технологий и поддержке инновационной деятельности. Сложившаяся ситуация во многом связана с нерешенностью в региональной экономике ряда теоретических и методологических вопросов.

Так, перед первым заместителем председателя комитета экономического развития, промышленной политики и торговли (КЭРППиТ) С.А. Фивейским стоит сложная задача: превратить Санкт-Петербург в крупный международный инновационный центр к 2025 г. Комитет экономического развития,  промышленной политики и торговли Санкт-Петербурга [сайт]. В городе есть все предпосылки для достижения цели, кроме правовой поддержки инновационной политики: благоприятные экономические условия, высокий уровень образовательных учреждений, высокая результативность научной деятельности, 10% научного потенциала России сосредоточено в Петербурге, крупный научно-технический потенциал, но качество инновационной политики уступает сорока четырем субъектам РФ. По словам первого проректора НИУ ВШЭ Л.М. Гохберга, связано это с тем, что на науку выделяется недостаточно средств изгородского бюджета, кроме того, в Санкт-Петербурге не проработана нормативно-правовая база инноваций. В городе нет ни стратегии инновационного развития, ни специальной концепции, ни выделенных зон приоритетного развития инновационной деятельности в схеме территориального планирования, ни специализированного законодательного акта, определяющего основные принципы, направления и меры государственной поддержки инновационной деятельности в регионе, которые уже приняты в 42 других регионах.

В связи с этим необходимо составить перечень рекомендаций по улучшению качества инновационной политики Санкт-Петербурга.

Поскольку РИС Санкт-Петербурга является частью НИС РФ, решение данной проблемы может быть найдено не только на региональном, но и на федеральном уровне. Для создания и развития качества инновационной политики РИС Санкт-Петербурга, на наш взгляд, необходимо разработать следующую нормативную базу:

1. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О ноу-хау (секретах производства)», призванный регулировать отношения, непосредственно связанные с использованием, передачей и охраной ноу-хау (секретов производства) в целях повышения конкурентоспособности промышленности как региона (Санкт-Петербурга), так и страны в целом, предупреждения недобросовестной конкуренции, а также обеспечения равновесия интересов обладателей ноу-хау (секретов производства) и остальных участников регулируемых отношений, в том числе государства, на рынке товаров, работ, услуг.

2. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О служебных изобретениях» применительно к изобретениям, полезным моделям и предложениям по техническому усовершенствованию, авторами которых являются наемные работники, занятые в частном и общественном секторе, а также гражданские служащие и лица, служащие в вооруженных силах.

3. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О передаче технологий», содержащий определение ключевых определений, а также правила трансферта научно-технических знаний и опыта для оказания научно-технических услуг, применения технологических процессов, выпуска продукции, и меры наказания для случаев несоблюдения этих правил.

4. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О распоряжении правами на государственные результаты научно-технической деятельности», включающий основные определения, а также правила распоряжения указанными правами и меры пресечения несоблюдения данных правил.

5. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О контроле за экспортом технологий», определяющий права и обязанности экспортеров технологий, а также меры наказания в случае их нарушения.

6. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О научно-технической информации», регламентирующий правила создания, хранения, использования и передачи научно-технической информации.

7. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О стимулировании коммерциализации технологий», содержащий ключевые определения, а также правила и процедуру внедрения разработок в производство.

Одним из основных стимулов развития инновационных компаний выступает налоговый стимул, поэтому речь идёт прежде всего об оптимизации налогообложения. Необходимо проработать некоторые поправки в городское законодательство по налогам, отчисляемым в бюджет города, (земельный налог и часть налога на доходы физических лиц), а также на региональном уровне принять дополнительные меры налоговой поддержки инновационных компаний.

Также, для стимулирования инновационной деятельности необходимо определить ключевые направления, систему мер государственной поддержки инновационной деятельности, формы и методы государственного участия на каждом этапе инновационного процесса; правовой режим венчурных фондов и компаний с венчурным капиталом и т.д.

Также необходима фиксация доли расходов на науку из городского бюджета на уровне не менее 2%, увеличение объема продаж инновационной продукции до $5-10 млрд. в год, доли инновационной продукции в ВРП более чем до 50%, общих инвестиций в научные исследования до $2-6 млрд. в год. На данный момент культурная столица далека от этих показателей, как и Россия в целом. В списке стран по индексу инновационного развития 2013 Россия занимает 62-е место (после Иордании). Dutta S. The Global Innovation Index 2012. - 2013.

Перечисленные меры призваны вывести качество инновационной политики Санкт-Петербурга на новый уровень, обеспечить нормативно-правовую поддержку инновационному развитию города, повысить его инвестиционную привлекательность и превратить Санкт-Петербург в один из крупнейших международных инновационных центров.

Заключение

Сегодня всё чаще инновационная среда сталкивается с серьёзными проблемами в контексте того, что регионы должны поддерживать и развивать своё благосостояние в условиях глобальной конкуренции в соответствии с правилами абсолютной конкурентоспособности. Инновационные процессы все чаще становятся неотъемлемой частью нормальной экономической и социальной деятельности. Именно поэтому в последние годы концепция региональных инновационных систем (РИС) стала широко использоваться в качестве аналитической структуры, образующей эмпирическую основу для инновационной выработки тактики. Региональные инновационные системы представляют собой сложные динамические системы, внимание к которым возрастает в течение последних нескольких десятилетий.

В последние несколько десятилетий были разработаны новые концепции, которые предлагают системный подход к инновациям. Региональными инновационными системами занимаются М. Портер, Б. Лундвалл, К. Фримен, Р. Нельсон, С. Меткалф. Российские экономисты, такие как Л. Гохберг, И. Кузнецова, И. Дежина, Б. Салтыков, Е. Ясин, А. Яковлев, также принимают активное участие в разработке проблем развития национальной и региональной инновационных систем.

Данная работа основывалась на статистическом и многофакторном корреляционно-регрессионном анализе.

Были рассмотрены теоретические и эмпирические работы в области развития концепции региональных инновационных систем, охарактеризованы существующие методические концепции и подходы к анализу институциональных условий инновационной деятельности; систематизирован опыт инновационной политики и современных инструментов регулирования инновационной деятельности в различных странах мира. Далее были изучены основные рейтинги инновационного развития субъектов РФ; на основе проанализированных рейтингов был выбран «Рейтинг инновационного развития субъектов РФ», включающий в себя основные индикаторы, характеризующие РИС. Далее, было оценено влияние выбранных показателей на инновационное развитие регионов; на основе анализа статистических показателей регионов РФ в сфере инноваций было проведено эмпирическое исследование, результатом которого стало выявление значимых факторов и связей, влияющих на эффективность функционирования региональных инновационных систем. Таким образом, был проведен анализ показателей инновационного развития Санкт-Петербурга как региональной инновационной системы, особое внимание было уделено проблеме качества инновационной политики Санкт-Петербурга.

13 марта 2014 был опубликован рейтинг инновационного развития регионов РФ, составленный Высшей школой экономики. Тридцать шесть показателей организованы в трехуровневую иерархию, на вершине которой располагается агрегированный показатель Российский региональный инновационный индекс (РРИИ). Каждый показатель относится к одному из тринадцати измерений четырех типов: социально-экономические условия инновационной деятельности регионов, научно-технический потенциал регионов, инновационная деятельность в регионах, качество инновационной политики региона. По результатам проведенного исследования на первом месте уверенно держится Москва. Второе место занял Татарстан, поднявшись с 11-го места, сместив Санкт-Петербург на третье место. По социально-экономическим условиям и по критерию научно-технического потенциала Санкт-Петербург занял 2-е место, по результатам инновационной деятельности - 4-е место, а по качеству инновационной политики - 45-е место.

Для того чтобы развеять сомнения относительно правильности выбранных критериев оценки инновационного развития регионов и их ранжирования на их основе были построены три регрессионные модели, в которых: распределение РРИИ и остатков близко к нормальному; ошибок спецификации нет; о мультиколлинеарности можно не беспокоиться; гетероскедастичность отсутствует; выбросов нет. Доля вариации российского регионального инновационного индекса, объясняемая с помощью модели, составила более 99% (скорректированный R²). Модель не идеальна, поскольку возможно существование факторов, влияющих на РРИИ, которые не могут быть представлены в численном выражении. Тем не менее, на основании полученной модели был сделан вывод о том, что для измерения российского регионального инновационного индекса всех представленных тридцати шести показателей вполне достаточно. Далее было проведено более детальное изучение каждой из четырех групп показателей, особое внимание уделено было качеству инновационной политики Санкт-Петербурга.

В Санкт-Петербурге благоприятные экономические условия, высокий уровень образовательных учреждений, высокая результативность научной деятельности, 10% научного потенциала России сосредоточено в Петербурге, крупный научно-технический потенциал, но качество инновационной политики уступает сорока четырем субъектам РФ. По словам первого проректора НИУ ВШЭ Л.М. Гохберга, связано это с тем, что на науку выделяется недостаточно средств из городского бюджета, кроме того, вСанкт-Петербурге не проработана нормативно-правовая базаинноваций. Вгороде нет ни стратегии инновационного развития, ниспециальной концепции, ни выделенных зон приоритетного развития инновационной деятельности в схеме территориального планирования, ни специализированного законодательного акта, определяющего основные принципы, направления и меры государственной поддержки инновационной деятельности в регионе, которые уже приняты в 42 других регионах.

В связи с этим необходимо составить перечень рекомендаций по улучшению качества инновационной политики Санкт-Петербурга.

Поскольку РИС Санкт-Петербурга является частью НИС РФ, решение данной проблемы может быть найдено не только на региональном, но и на федеральном уровне. Для создания и развития качества инновационной политики РИС Санкт-Петербурга, на наш взгляд, необходимо разработать следующую нормативную базу:

1. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О ноу-хау (секретах производства)».

2. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О служебных изобретениях».

3. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О передаче технологий».

4. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О распоряжении правами на государственные результаты научно-технической деятельности».

5. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О контроле за экспортом технологий».

6. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О научно-технической информации».

7. Федеральный Закон (или городской законодательный акт) «О стимулировании коммерциализации технологий».

Необходимо проработать некоторые поправки в городское законодательство по налогам, отчисляемым в бюджет города.

Также, для стимулирования инновационной деятельности необходимо определить основные направления, систему мер государственной поддержки инновационной деятельности, формы и методы государственного участия на каждом этапе инновационного процесса; правовой режим венчурных фондов и компаний с венчурным капиталом и т.д.

Перечисленные меры призваны вывести качество инновационной политики Санкт-Петербурга на новый уровень, обеспечить нормативно-правовую поддержку инновационному развитию города, повысить его инвестиционную привлекательность и превратить Санкт-Петербург в один из крупнейших международных инновационных центров.

Список литературы

1. Конституция Р.Ф. Принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 г //Российская газета. - 1993.

2. Постановление П. Р.Ф. О Концепции инновационной политики Российской Федерации на 1998-2000 годы //Российская газета. - 1998.

3. Об основах научно-технической политики Санкт-Петербурга: закон Санкт-Петербурга от 12.10.2009 г. N 411-85 // Санкт-Петербургские ведомости, N 203, 28.10.2009.

4. Об Основах инновационной политики в Санкт-Петербурге на 2008-2011 годы: постановление Правительства Санкт-Петербурга от 20.07.2007 N 881 // Вестник Администрации Санкт-Петербурга, N 8, 24.08.2007.

5. О Комплексной программе «Наука. Промышленность. Инновации» в Санкт-Петербурге на 2012-2015 годы: постановление правительства Санкт-Петербурга от 28.06.2011 N 835 (с изменениями на 25 декабря 2013 года) // Информационный бюллетень Администрации Санкт-Петербурга, N 33, 05.09.2011.

6. Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за деятельностью в сфере дошкольного образования, научной и инновационной деятельностью, занятостью населения: приказ Росстата от 06.09.2012 № 481// Вопросы статистики", N 1, 2011 (Приказ).

7. Авдонина С.Г. Факторы инновационной активности предприятий //Экономические науки. - 2010. - № 6. - С. 49-52.