Скачать текст в WORD

🙂

Целью данного подраздела является анализ влияния интеллектуального капитала на социально-экономическое положение регионов.

В данной модели используются не только экспертные оценки, но и количе­ственные показатели (например, количество зарегистрированных патентов на 1 тыс. чел. населения, доля населения с высшим образованием). Для приведения всех параметров модели в единую систему необходимо использовать метод нор­мализации параметров.

Нормализация параметров — преобразование формальных параметров или критериев оценки эффективности объекта, выражаемых в общем случае в различ­ных единицах, к безразмерному виду с целью их сопоставления и сравнительной оценки.

X =    * 7 (8)

Xmaxi-Xmini

Где:

Хгшш и Хшах/— соответственно минимальное и максимальное значения выбран­ных показателей оценки интеллектуального капитала среди всех стран, учитывае­мых в рейтинге Всемирного экономического форума;

Хгк — искомая величина показателя интеллектуального капитала выбранной стра­ны.

Умножение на 7 позволяет привести рассматриваемые величины к принятой в методике GCI семибалльной шкале.

Уровень индекса глобальной конкурентоспособности России, по оценкам ВЭФ, за последние 9 лет варьировался в пределах от 4,1 в 2009 г. до 4,5 балла в 2016 г. (по 7-балльной шкале). По материалам отчета Всемирного экономического форума (ВЭФ) за 2016 год, Россия занимала 43-е место в рейтинге по Индексу глобальной конкурентоспособности (GCI) среди 140 стран мира. Максимального показателя GCI достигла Швейцария — 5,81 [203]. По данным исследования ВЭФ за 2017 год, по индексу глобальной конкурентоспособности, равному 4,6, Рос­сийская Федерация занимает 38-е место в рейтинге среди 137 стран мира [203]. Позитивный сдвиг нашей страны в рейтинге GCI отражает усиление позиций Рос­сии по ряду основных групп факторов конкурентоспособности.

	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Подано заявок на вы-
дачу патентов:
на изобретения — всего	38 564	42 500	41 414	44 211	44 914	40 308	45517
из них российскими
заявителями	25 598	28 722	26 495	28 701	28 765	24 072	29269
на полезные модели -всего	11 153	12 262	13 241	14 069	14 358	13 952	11906
из них российскими заявителями	10 728	11 757	12 584	13 479	13 589	13 000	11403
на промышленные об-
разцы — всего	3 740	3 997	4 197	4 640	4 994	5 184	4929
из них российскими
заявителями	1 972	1 981	1 913	1 928	1 902	2 200	2015
Выдано патентов:
на изобретения — всего	34 824	30 322	29 999	32 880	31 638	33 950	34706
на полезные модели -всего	10 919	10 581	11 079	11 671	12 653	13 080	9008
на промышленные об-
разцы — всего	4 766	3 566	3 489	3 381	3 461	3 742	5459
Число действующих патентов — всего	240 835	259 698	236 729	254 891	272 641	292 048	305119
в том числе:
на изобретения	170 264	181 904	168 558	181 515	194 248	208 320	218974
на полезные модели	48 170	54 848	46 876	50 746	54 420	58 238	57448
на промышленные об­разцы	22 401	22 946	21295	22 630	23 973	25 490	28697

Балльные оценки по первому блоку, характеризующие состояние рынка ин­теллектуальной собственности России, представлены на данные Росстата РФ, представленные в Таблице 3.2.1, также демонстрируют положительную

Таблица 3.2.1 — Динамика поступления патентных заявок и выдачи патентов в

Согласно данным Таблицы 3.2.1, за 7 лет произошло увеличение числа по­данных заявок на выдачу патентов по изобретениям на 18 % (с 38564 до 45517), полезных моделей — на 6,7 % (с 11153 до 11906) и промышленных образцов — на 31,8 % (с 3740 до 4929). Наблюдается положительная динамика и по числу дей­ствующих патентов: по изобретениям — на 28,6 % (с 170264 до 218974), на полез­ные модели — на 19,3% (с 48170 до 57448) и на промышленные образцы — на 28,1

% (с 22401 до 28697).

Однако число выданных патентов на изобретения в 2015 году (34706) не­сколько снизилось по сравнению с 2009 годом (34824), особенно это касается па­тентов на полезные модели. В целом ситуация с патентами оценивается как тре­вожная, в связи с тем, что, несмотря на устойчивый рост патентных заявок, суще­ственно падает доля российских патентозаявителей.

Второй блок показателей по методике ВЭФ характеризует состояние си­стемы профессионального образования в Российской Федерации

Так же, как и в блоке Защиты интеллектуальной собственности, все показа­тели блока Профессионального образования находятся ниже уровня конкуренто­способности страны, однако отклонение всех трех показателей от индекса 4,5 ме­нее значительны. Аналогичные тренды можно заметить у показателей качества бизнес-школ, качества обучения персонала, которые были достаточно стабильны­ми (максимальный разброс показателя качества бизнес-школ составил 7,8%). Особо стоит отметить показатель доступности дополнительного образования, ко­торый имел относительно большой рост (18,4 %) и почти сравнялся с уровнем конкурентоспособности за период 2013-2016 г.г.

Косвенно о качестве обучения персонала свидетельствуют статистические показатели, характеризующие затраты на обучение персонала (Таблица 3.2.2). По тому, насколько интенсивно инвестируют работодатели в обучение персонала, можно судить о масштабах и качестве обучения персонала с отрывом и без отры­ва от работы.

Таблица 3.2.2 — Динамика затрат на обучение персонала в Российской Федерации

Годы	Затраты на обучение персонала (тыс. руб.)	Темп роста, в % к предыдущему году
2009	785750,8	100,0
2010	912588,3	116,1
2011	2164770,6	237,1
2012	4520861,9	208,8
2013	2216391,5	49,0
2014	1491073	67,3

Данные таблицы показывают отсутствие четкой тенденции роста затрат на обучение персонала и крайне низкий уровень этих затрат в связи с кризисами 2008-2009 г.г. и 2014 года. В 2012 году наблюдается значительное увеличение за­трат, которые возросли по сравнению с 2009 г. в 5,75 раз.

Следует отметить, что качество обучения персонала, согласно данным ВЭФ, почти не изменилось на протяжении анализируемого периода. В данных Росстата, напротив, мы можем наблюдать большую изменчивость затрат в сферу обучения. В целом по данному блоку сложно сделать вывод о соответствии показателей ВЭФ статистическим данным, ввиду отсутствия массовой статистики, определя­ющей качество обучения.

В третий блок входят показатели, характеризующие уровень оплаты и со­стояние рынка труда.

два из трех основных показателей данного бло­ка находятся выше уровня динамики индекса глобальной конкурентоспособности. Самая негативная динамика наблюдается у показателя уровня приема и увольне­ния.

Рассмотрим динамику показателей роста заработной платы и производи­тельности труда в России, составленной по данным Росстата (Таблица 3.2.3).

Исходя из данных Таблицы 3.2.3, можно отметить, что в 2008 г. наблюда­лось следующее соотношение: при росте заработной платы на 27,1 % произошел рост производительности труда на 17,4 %, разница между этими показателями со­ставляет 9,7 процентных пункта. В конце периода отмечается существенное паде­ние индекса роста заработной платы, и рост индекса производительности труда, а разница между ними составляет минус 4,3 процентных пункта.

Очевидно, что данные Росстата не совпадают с оценками по методике Все­мирного экономического форума. Однако следует отметить, что показатель про­изводительности труда реагирует на изменение заработной платы инерционно, вероятнее всего, это учитывалось экспертами при выведении оценки.

Годы Индекс роста средней зара­ботной платы работников Индекс роста объема отгруженной продукции и оказанных услуг в расчете на 1 работника 2008 1,271948 1,174389 2009 1,077929 0,966388 2010 1,124196 1,219659 2011 1,115358 1,289849 2012 1,139487 1,115158 2013 1,118784 1,086889 2014 1,090742 1,052348 2015 1,04721 1,090406

да в Российской Федерации в 2008-2015 г.г. [186]

Таблица 3.2.3 — Динамика индексов заработной платы и производительности тру-

Годы Индекс роста средней зара- Индекс роста объема отгруженной продук-   ботной платы ции и оказанных услуг в расчете на 1 работ­ника 2012       1,161139265 1,058397 2013       1,12054903 1,108821 2014       1,08677332 1,069749 2015 1,030165833 1,100747

Таблица 3.2.4 — Динамика индексов роста заработной платы и производи-

тельности труда в Республике Татарстан в 2012-2015 г.г. [1 86]

Что касается различных регионов, то данные статистики за период 2012­2015 г.г. демонстрируют достаточно противоречивую ситуацию, представленную в Таблице 3.2.4.

С одной стороны, мы видим неоднозначную динамику рассмотренных пока­зателей: индекс роста заработной платы в Регионове снизился с 1,16 до 1,03 за 4 года, а в России за тот же период понизился с 1,139 до 1,047. В то же время ин­декс роста объема отгруженной продукции и оказанных услуг в Регионове повы­сился с 1,058 до 1,10. В целом по России наблюдается снижение этого показателя за 4 года с 1,115 до 1,09. Тем не менее отмечается опережение темпов роста про­изводительности труда над темпами роста средней заработной платы: в Регионове оно составило в 2015 году 6,8 п.п., в то время как в России — 4,3 п.п.

Численность Численность Численность Численность Годы принятых ра- принятых работ- выбывших работни- выбывших   ботников, ников в % ков, тыс.человек работников в %   тыс.человек к списочной численности ра­ботников   к списочной численности работников 2007 11923,5 31,0 12033,8 31,3 2008 11380,1 30,4 12209,4 32,6 2009 9378,1 26,2 10900,7 30,5 2010 9486,8 27,2 9844,5 28,2 2011 9810,8 28,4 10018,2 29,0 2012 9710,4 28,2 9859,0 28,7 2013 10114,5 28,9 10328,3 29,5 2014 9763,8 28,0 10205,2 29,3 2015 9109,3 26,4 10047,9 29,1 2016 9143,2 26,9 9624,6 28,4

става в Российской Федерации в 2007-2016 г.г. [186]

Таблица 3.2.5 — Численность принятых и выбывших работников списочного со-

Следующим показателем в данном блоке является уровень приема и уволь­нения работников. Рассмотрев данные российской статистики, можно найти опре­деленные параллели. В таблице 3.2.5 представлена динамика численности приня­тых и выбывших работников в РФ.

Данные Таблицы 3.2.5 свидетельствуют о том, что в 2016 году численность принятых работников в России сократилась по сравнению с 2007 годом на 23,3%. Ту же ситуацию можно наблюдать и в отношении выбывших работников: про­изошло снижение их численности на 20 %.

Если в 2007 г. соотношение принятых работников к выбывшим было на уровне 0,99, то в конце периода это соотношение было равно 0,9. Падение данно­го показателя вполне соответствуют оценке, представленной в отчете ВЭФ.

Аналогичная картина наблюдается в экономике различных регионов, о чем свидетельствуют данные Таблицы 3.2.6.

Численность Численность Численность Численность Годы принятых ра- принятых ра- выбывших ра- выбывших   ботников, ботников в % к ботников, чело- работников в % к спи-   человек списочной чис­ленности работ­ников век сочной численности работников 2011 288960 28,2 288516 28,1 2012 304143 29,6 309030 30,1 2013 298995 29,5 303505 30,0 2014 288160 28,9 297302 29,8 2015 264258 26,5 277256 27,8

Таблица 3.2.6 — Численность принятых и выбывших работников списочного состава в Республике Татарстан в 2011-2015 г.г. [187]

Анализ этих данных показывает, что произошло падение численности при­нятых работников в Республике Регионов за 5 лет на 8,6%, а на территории Рос­сии — на 6,8 %. В то же время показатель численности выбывших работников так­же снизился и в РТ, и в Российской Федерации на 3,9%. Исходя из этого, можно сделать вывод, что Республика Регионов лишь в некоторых аспектах выше рос­сийского уровня интеллектуального капитала в данном блоке.

Отдельно стоит упомянуть показатели способности страны привлекать и сохранять таланты, которые также включены в блок состояния рынка труда. Дело в том, что в методике ВЭФ эти показатели начали рассматриваться лишь с 2013 года, в связи с чем их анализ проведен за более ограниченный период

Как видно из рисунка, оба показателя на протяжении всего рассматриваемо­го периода находятся ниже линии конкурентоспособности, но при этом показы­вают определенную динамику роста (способность страны привлекать таланты -прирост 6,7 %, способность сохранять таланты — прирост 17%).

Четвертый блок показателей характеризует оценку состояния общего уров­ня инновационной обеспеченности страны.

показатель доступности новых техноло­гий в начале периода был ниже уровня конкурентоспособности, но показал рост и в 2010 сравнялся с уровнем конкурентоспособности, после чего было небольшое снижение и стабилизация, в итоге произошел рост на 7,1 %. В целом, несмотря на позитивную динамику, начиная с 2013 года, все показатели данного блока нахо­дятся ниже уровня индекса глобальной конкурентоспособности, особенно транс­фер технологий и качество НИИ.

Показатели 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Число организаций —                 4175 4406 всего 3957 3666 3536 3492 3682 3566 3605 3604     в том числе по секто-                     рам деятельности:                                       1560 1646 государственный 1483 1429 1406 1400 1457 1465 1495 1491     предпринимательский 1742 1540 1446 1405 1450 1362 1269 1265 1400 1477 высшего образования 616 603 603 617 696 662 762 777 1124 1186 некоммерческих ор-                 91 96 ганизаций 116 94 81 70 79 77 79 71

Таблица 3.2.7 — Динамика числа организаций, выполнявших научные ис­следования и разработки, по секторам деятельности по Российской Федерации в 2007-2016 г.г. [186]

Рассмотрим состояние инновационной инфраструктуры Российской эконо­мики, базируясь на материалах Росстата. В Таблице 3.2.7 представлена динамика роста числа организаций, выполняющих научные исследования и разработки в Российской Федерации.

Данные таблицы 3.2.7 красноречиво свидетельствуют о негативной тенден­ции снижения количества организаций, выполняющих научно-исследовательские разработки (снижение на 8,9 % за первые 8 лет), но в 2015 году тренд принципи­ально изменился и общее число организаций НИР в 2016 г. возросло на 22,2% по сравнению с 2014 г. и превысил уровень 2007г. на 11,3%.

Рассмотрим ситуацию с обеспечением научной инфраструктурой в Респуб­лике Регионов (Таблица 3.2.8).

Как видно из таблицы, на территории РТ существует отрицательная дина­мика сокращения числа научных организаций (снижение на 5,7%), в то время как на территории России мы можем наблюдать, наоборот, увеличение данного пока­зателя на 13,3 %. В основном это связано со значительным уменьшением частных организаций и организаций высшего образования, выполнявших НИР.

Показатели 2011 2012 2013 2014 2015 Число организаций — всего 332 335 350 315 313 в том числе по секторам деятель­ности:           государственный 106 117 127 114 121 предпринимательский 169 164 169 156 157 высшего образования 57 54 54 45 35

Таблица 3.2.8 — Динамика числа организаций, выполнявших научные иссле­дования и разработки, по секторам деятельности по Республике Татарстан в 2011 — 2015 г.г.[187]

Годы Наличие персонала Принято персона- Выбыло персонала   на начало отчетного ла — всего — всего   года     2007 814329 105758 118952 2009 745978 93526 97071 2011 741183 94939 100849 2013 725591 94550 93112 2015 737210 100290 98643 2016 722291 98260 96647

Таблица 3.2.9 — Показатели движения персонала, занятого научными исследова­ниями и разработками в Российской Федерации в 2007-2016 г.г., человек [186]

Аналогичную ситуацию можно наблюдать в отношении численности науч­ных кадров в данных организациях (Таблица 3.2. 9).

Из Таблицы 3.2.9 видно, что за период 2007-2016г.г. произошло общее сни­жение числа сотрудников, занятых научно-исследовательскими разработками на 11,3%. На протяжении 2007-2011г.г. численность выбывших сотрудников превы­шает количество принятых, но с 2013 года наблюдается обратная тенденция.

Как показывают данные Таблицы 3.2.10, за последние 5 лет сократилась численность занятых работников сферы НИОКР и в РТ с 13258 до 12708 человек (на 4,1%). При этом улучшилась их структура в пользу основных групп персонала — исследователей (рост численности на 2,4 %) и техников (рост на 45,1%) за счет

Показатели 2011 2012 2013 2014 2015 Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки, чело­век 13258 13730 13079 11982 12708 в том числе: — исследователи 6636 6973 6682 6580 6796 — техники 954 1031 1092 1053 1385 — вспомогательный персонал 3156 3339 3014 2486 2638 — прочие 2512 2327 2291 1863 1889

Таблица 3.2.10 -Динамика показателей кадрового обеспечения научных исследо­ваний и разработок в Республике Татарстан в 2011-2015 г.г. (человек) [187]

сокращения численности и удельного веса вспомогательного и прочего персонала (в том числе управленцев).

Инновационная обеспеченность характеризуется также доступностью но­вых технологий для регионов. Информация Росстата РФ об используемых передовых технологиях в России представлена в Таблице 3.2.11.

Исходя из Таблицы 3.2.11, можно отметить, что за 9 лет количество исполь­зуемых в России передовых технологий увеличилось на 26,0 %. Рост числа техно­логий произошел почти во всех сферах, кроме технологий проектирования и ин­жиниринга, в которых количество используемых технологий снизилось на 13,7 %.

Особенно интенсивный прирост наблюдается в технологиях аппаратуры ав­томатизированного наблюдения и/или контроля (на 79,6%), существенный рост показали и технологии автоматизированной транспортировки материалов и дета­лей (на 79,6%).

В целом можно сказать, что, с 2013 года наблюдается позитивная динамика роста доступности новых технологий на территории РФ, то есть аналогично вы­водам ВЭФ.

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Используемые пе-                   редовые производ-                 232388 ственные техноло-       191 191 193 204 218   гии — всего 184 374 201 586 203 330 650 372 830 546 018   Проектирование и           38 38   40658 инжиниринг 47 116 54 539 56 130 41 422 39 664 735 598 39 831   Производство, об-           55 58   67726 работка и сборка 47 235 52 460 55 438 53 563 55 579 424 111 63 379   Автоматизирован-                   ная транспортиров-                   ка материалов и                   деталей, а также                   осуществление                   автома- тизирован-                 2316 ных погрузочно-                   разгрузочных                   операций 1 469 1 668 1 853 1 649 1 570 1 823 1 983 2 129   Аппаратура автома-                   тизированного                 13523 наблюдения           11 12     и/или контроля 7 531 8 075 9 106 9 395 9 519 314 263 12 876               78 84   96846 Связь и управление 74 468 77 457 72 798 77 662 76 479 028 730 89 967   Производственная                   информационная                 7275 система 4 175 4 510 4 848 4 853 5 171 5 293 5 555 6 300   Интегрированное                   управление и кон-                 4044 троль 2 380 2 877 3 157 3 106 3 390 3 213 3 306 3 536

Таблица 3.2.11 — Динамика показателей используемых передовых произ­водственных технологий по группам по Российской Федерации в 2008-2016

г.г.[186]

Рассмотрим аналогичную статистику по Республике Регионов, представ­ленную в Таблице 3.2.12.

Как можно видеть при сравнении данных Таблиц 3.2.12, в Республике Регионов за 5 лет наблюдается положительная динамика роста передовых произ­водственных технологий на 26,2 %, в то время как в России за этот же период эта цифра составляет 13,8 %. Эта же картина наблюдается во всех остальных видах отдельно рассмотренных видов производственных технологий, особенно техноло­гий в области проектирования и инжиниринга, которые в РТ имели рост на 15,6%, а в РФ — снижение на 13,8 %.

2011 2012 2013 2014 2015 Используемые передовые производствен-           ные технологии — всего 427 435 445 513 539 Проектирование и инжиниринг 135 145 144 155 156 Производство, обработка и сборка 274 277 286 324 339 Автоматизированная транспортировка ма-           териалов и деталей, а также осуществление           автоматизированных погрузочно- 23 25 31 34 30 разгрузочных           операций           Аппаратура автоматизированного наблю-           дения 82 95 102 108 116 и/или контроля           Связь и управление 752 749 800 891 1022 Производственная информационная си­стема 96 102 110 111 109 Интегрированное управление и контроль 38 38 47 46 48

ственных технологий по группам по Республике Татарстан в 2011-2015 г.г. [187]

Таблица 3.2.12 — Динамика показателей используемых передовых производ-

Таким образом, можно сказать, что по большей мере в двух направлениях их трех у РТ наблюдаются значительно более низкие показатели, чем в целом по РФ, однако, как и в блоке Рынка труда, в РТ сравнительно более благоприятная динамика показателей кадрового обеспечения научно-исследовательских разрабо­ток, использования передовых производственных технологий.

Пятый блок показателей по методике ВЭФ характеризует показатели инно­вационной активности регионов России.

Это не в полной мере соответствует динамике роста показателя в методике GCI.

За период 2011-2015 г.г. выросло число разработанных в России передовых технологий: с 1138 до 1398, но из них принципиально новых технологий было со­ответственно 9,6% и 12,5% [186]. В торговле технологиями с зарубежными стра­нами по числу соглашений преобладает импорт (2989 в 2015 году) над экспортом (2236).

Изменение умения регионов осваивать новые технологии можно просле­дить по крайне низким показателям, характеризующим удельный вес организа­ций, осуществлявших технологические инновации (таблица 3.2.13).

Как видно из таблицы 3.2.13, удельный вес организаций, осуществляющих инновации, за 6 лет вырос всего на 0,4 процентных пункта и составил 8,3% в 2015г.

В целом можно утверждать о слабой положительной динамике в области умения российских организаций осваивать новые технологии, что соответствует оценкам в исследовании Всемирного экономического форума.

публики Регионов в 2011-2015 г.г. [187]

2010 2011 2012 2013 2014 2015 Всего 7,9 8,9 9,1 8,9 8,8 8,3 Добыча полезных ископаемых 6,6 6,8 7,0 6,4 6,5 5,8 Обрабатывающие производства 11,3 11,6 12,0 11,9 12,2 12,1 Прочие производства, не включенные в другие             группировки обрабатывающих производств 14,1 15,0 14,6 14,2 14,7 16,5 Производство и распределение электроэнер-             гии, газа и воды 4,3 4,7 4,9 4,7 4,5 4,3 Связь 11,9 11,1 11,7 11,8 10,7 11,2 Деятельность, связанная с использованием             вычислительной техники и информационных             технологий 8,7 7,9 8,3 8,4 8,0 7,3 Научные исследования и разработки — 28,8 29,1 29,6 31,6 30,3 Предоставление прочих видов услуг 3,5 3,6 3,0 2,6 2,7 2,3

Таблица 3.2.13 -Удельный вес организаций Российской Федерации, осуществляв­ших технологические инновации в общем числе обследованных организаций

[186]

2011 2012 2013 2014 2015 Число организаций, осуществлявших инноваци-           онную деятельность 169 164 169 156 157 — удельный вес организаций, осуществлявших           инновационную деятельность в общем числе           организаций, % 18,1 19,1 21,0 20,5 20,5 Число организаций, осуществлявших технологи-           ческие инновации 153 145 150 144 149 в том числе:           — продуктовые инновации 88 90 93 92 87 — процессные инновации 87 80 85 76 83 — удельный вес организаций, осуществлявших           технологические инновации в общем числе ор-           ганизаций, % 16,4 16,9 18,7 18,9 19,5 Число организаций осуществлявших маркетин-           говые инновации 38 31 37 35 35 — удельный вес организаций, осуществлявших           маркетинговые инновации в общем числе орга-           низаций, % 4,1 3,6 4,6 4,6 4,6 Число организаций осуществлявших организа-           ционные инновации 61 46 46 37 33 — удельный вес организаций, осуществлявших           организационные инновации в общем числе ор-           ганизаций, % 6,5 5,4 5,7 4,9 4,3

Таблица 3.2.14 — Показатели уровня инновационной активности организаций Рес-

Для сравнительного анализа на уровне региона различных регионов рас­смотрим данные таблицы 3.2.14, которые свидетельствуют о большей инноваци­онной активности организаций региона.

Исходя из сравнения данных по РТ и РФ можно отметить, что всего в РТ удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, возрос за период 2011-2015г.г. с 16,4% до 19,5%, в то же время в России произошло уве­личение этого показателя с 7,9% только до 8,3%. Деятельность, связанная с ис­пользованием вычислительной техники и информационных технологий в РТ, дала рост на 66,7%, а в Российской Федерации — снижение на 7,4%. Рассмотрим показатели, характеризующие затраты на инновации в организациях, которые представлены в Приложении 22. Как видно из этих данных, в 2010-2015 г.г. наблюдается существенный рост объема инвестиций в технологические (про­цессные и продуктовые) инновации в России — в 3 раза.

Годы Затраты на технологические инновации в том числе: продуктовые инно­вации процессные инновации 2011 44166,4 38038,9 6127,5 2012 38101,0 21503,7 16597,3 2013 64436,5 21869,1 42567,4 2014 95720,7 65775,4 29945,3 2015 53353,8 28154,8 25199,0

Таблица 3.2.15 — Затраты на технологические инновации в Республике Та­тарстан в 2011-2015 гг. [187]

Аналогичную, но более скромную картину мы можем наблюдать и на тер­ритории различных регионов (таблица 3.2.15), где за 5 лет произошел рост ин­вестиций в технологические инновации на 20,8%. Однако наблюдается суще­ственное снижение затрат на продуктовые инновации на территории РТ на 25,9%, а в Российской Федерации зафиксирован рост в 3,09 раз. При этом в Регионове произошел существенный рост затрат на процессные инновации в 4,11 раз.

Подводя итоги, можно сказать, что показатели по блоку Инновационной ак­тивности у различных регионов в целом выше, чем по Российской Федерации.

Анализируя состояние интеллектуального капитала различных регионов, можно отметить успехи региона в блоках интеллектуальной собственности и рынка труда, в частности, в вопросах кадрового обеспечения, инновационной ин­фраструктуры РТ и инновационной активности регионов.

варимакс по Республике Регионов

Факторы F1 F2 F3 F4 У1 Сведения о поступлении заявок российских заявителей на выдачу патентов <0.75 <0.75 0,794 <0.75 У2 Отгружено инновационных товаров, работ и услуг <0.75 0,795 <0.75 <0.75 У3 Количество приобретенных и переданных организациями новых технологий/ Число разработанных передовых производственных технологи <0.75 <0.75 <0.75 <0.75 У4 Затраты на научно-технические разработки <0.75 <0.75 0,879 <0.75 У5 Распределение населения региона по величине среднедушевых денежных дохо­дов <0.75 <0.75 0,931 <0.75 У6 Соотношение выбывших и принятых работников <0.75 0,759 <0.75 <0.75 У7 Уровень средней зарплаты/ выпуск продукции на одного работника <0.75 0,774 <0.75 <0.75 У8 Количество специалистов высшей квалификации <0.75 <0.75 <0.75 0,751 У10 Доля населения с высшим образованием 0,975 <0.75 <0.75 <0.75 У11 Выпуск аспирантов образовательными организациями высшего образования и научными организациями 0,941 <0.75 <0.75 <0.75 У12 Выпускники и аспиранты по экономике 0,977 <0.75 <0.75 <0.75 У13 Численность обучающихся в частных образовательных организациях высшего образования 0,979 <0.75 <0.75 <0.75 У15 Число разработанных передовых производственных технологий <0.75 0,912 <0.75 <0.75 У16 Коммерческие сделки по импорту технологий и услуг технического характера <0.75 <0.75 <0.75 <0.75 У17 Выпущено докторантов за год 0,906 <0.75 <0.75 <0.75 У18 Количество совместных проектов с университетами <0.75 <0.75 <0.75 <0.75 У19 Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки 0,838 <0.75 <0.75 <0.75

Таблица 3.2.16 — Результаты факторного анализа с применением вращения типа

Для того чтобы более глубоко рассмотреть особенности, присущие интеллек­туальному капиталу различных регионов, нами был построен индивидуальный профиль интеллектуального капитала по авторской методике. (таблица 3.2.16)

Далее был построен ряд регрессионных моделей, представленных в Прило­жениях 23, 24.

Для построения модели факторной группы F1 мы использовали в качестве независимых переменных показатели (У9, У10, У11, У12, У15, У17), а в качестве зависимой переменной — значения фактора F1 , полученные в ходе факторного анализа. В итоге мы получили следующую модель:

F1 = -1,1505 + 0,128649 y10 + 1,5316 yt1 + 0,8385y12 (9) Вторая модель была построена по данным факторной группы F2, в которую входят переменные У13, У7, У6, У2, рассмотренные в модели в качестве незави­симой переменной, а значения фактора, полученные в ходе факторного анализа — в качестве зависимой переменной. В итоге нами была получена следующая модель:

F2 = -2,2575 + 1,5383 y7 + 2,4581y13 (10)

Факторы F3 и F4 включают исключительно скрытые переменные, косвенно влияющие на формирование интеллектуального капитала, однако интересно от­метить, что в состав этих факторов входят еще 2 показателя, характеризующих состояние рынка труда и кадровой обеспеченности.

Говоря о интеллектуального капитала регионов, можно отметить, что в нем очень большую роль играет кадровое обеспечение и обучение кадров, так как все показатели этих блоков, исследуемые нами, были представлены в профиле. Особенно важным аспектом является аспект обучения кадров и научных работников, на долю которых приходится наибольшее количество прямых пере­менных.

В целом важно отметить, что большая часть из исследуемых показателей представлены в профиле (14 из 19), что говорит о большой продвинутости и эф­фективности деятельности различных регионов в вопросе формирования, разви­тия и использования интеллектуального капитала.

Для того чтобы доказать это, нами было проведено сравнение профиля ин­теллектуального капитала Регионова и профиля стран инновационного типа раз­вития. Стоит отметить, что при сравнении мы не отождествляли показатели на разных уровнях, но показывали их подобие и возможность сравнения.

большая часть показателей, представленных в интеллектуального капитала регионов, соответствуют показателям в про­филе стран с инновационными драйверами развития. Это говорит о том, что Рес­публика Регионов более близка по своему профилю к развитым странам с инно­вационными драйверами развития, чем к странам с ориентацией на эффектив­ность.

Однако есть ряд показателей, по которым Регионов отстает от передовых стран: в первую очередь, это показатели, характеризующие интеллектуальный по­тенциал, то есть умение организаций адаптироваться к меняющемуся рынку не только с экономической, но и с технологической точки зрения. Вторым важным показателем, который нуждается в повышении, является совместная работа уни­верситетов и регионов. Во многом отсутствие в профиле республики данного показателя связано с нежеланием регионов заниматься собственными разра­ботками и проводить научные исследования, покупая вместо этого уже готовые технологические решения преимущественно у иностранных компаний.

Для того, чтобы данные показатели стали частью нового влияния интеллектуального капитала на социально-экономическое положение регионов, необходимо разрабатывать и последовательно реализовывать программу мероприятий по развитию интеллектуальных ресурсов реги­она.

В Приложении 25 представлены основные инструменты управления интел­лектуальным капиталом на уровне региона.

Для решения проблемы, связанной с отсутствием индикатора «интеллекту­альный потенциал» в профиле региона, необходимо задействовать инструменты стимулирования собственной инновационной активности регионов. В первую очередь, необходимо проводить софинансирование региональным бюджетом НИОКР, выполняемых по направлениям, приоритетным для региона, развивать государственно-частное партнерство. Вторым важным шагом является помощь предприятиям в нахождении прямых иностранных инвестиций в инновационную деятельность регионов. Также эффективным может быть создание и поддер­жание государственных венчурных фондов, направленных на льготное кредито­вание или участие в прибыли для вновь созданных малых инновационных регионов и крупных инновационных проектов больших регионов региона.

Одним из важнейших интеллектуальных ресурсов для различных регионов является система образования, и для решения проблемы, связанной с каче­ством образования персонала для работы на высокотехнологичных предприятиях, необходимо использовать такие решения как: разработка и реализация программ подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров для инновацион­ной деятельности, создание целевых контрактных программ для подготовки спе­циалистов для научно-технической и инновационной деятельности в вузах с га­рантией трудоустройства и постоянной практики на целевом предприятии. Также немаловажно для улучшения качества дополнительного профессионального обра­зования уже имеющихся специалистов увеличить затраты на обучение, шире ис­пользовать современные технологии обучения, в том числе электронного.

Исследование показало, что для различных регионов проблемой является слабое сотрудничество университетов и регионов региона. Для ее решения достаточно эффективным методом является организация и развитие научной и инновационной инфраструктуры в образовательной среде, в том числе научно-образовательных лабораторий, инновационных центров, бизнес-инкубаторов, центров развития инновационных компетенций и других объектов. Так же для то­го, чтобы стимулировать предприятия использовать ученых региона, целесооб­разно ввести дополнительные налоговые или иные льготы при создании совмест­ных инновационных проектов с предприятиями.

Проведенный анализ свидетельствует о том, что в целом показатели, ха­рактеризующие состояние интеллектуального капитала России по версии ВЭФ, соответствуют показателям статистики и не противоречат им, особенно по бло­кам:

инновационной активности;

инновационной обеспеченности;

интеллектуальной собственности.

Что касается блоков показателей зарплаты, рынка труда и профессиональ­ного образования, то оценки по методике ВЭФ не в полной мере подтверждаются

имеющейся статистикой, которая не оценивает такие показатели, как качество обучения персонала, гибкость зарплаты и другие. Для повышения глобальной конкурентоспособности страны крайне необ­ходимо многократное увеличение инвестиций в экономику знаний и человече­ский капитал на основе государственной научно-технологической и кадровой по­литики, Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, а также стратегий социально-экономического развития ее регионов.

Скачать текст в WORD