Assessment of the impact of innovative potential of universities on the development of Russian regions

Full Text

Введение

Изучением влияния инновационной деятельности на экономику региона занимаются многие ученые нашей государства [1–9]. Институт статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» на протяжении нескольких лет занимается мониторингом различных показателей научно-технического потенциала регионов, социально-экономических условий инновационной деятельности, уровня инновационной и экспортной активностей, качества региональной инновационной политики и прочего и отмечают, что последние годы происходит усиление роли отдельных регионов в развитии экономики страны в целом. Центры знаний и развитой инфраструктуры концентрируются и территориально локализируются в регионах, богатых человеческим и финансовым капиталом, тем самым создавая условия для прогресса и процветания как отдельных территорий, так и всего государства. Современная концепция инновационной деятельности основывается на разнообразии экономической эксплуатации новых знаний. Таким образом, каждый регион имеет возможность определить среди приоритетных видов деятельности свою новаторскую нишу [1].

Ученые М.В. Курбатова, Е.С. Каган и др. занимались исследованием влияния высшего образования на региональное развитие и пришли к выводу о том, что создание опорных вузов произошло очень уместно по времени, а также о том, что необходима трансформация отраслевых подходов определения результативности российской системы высшего образования в подходы регионального развития [2]. Кроме того, авторы, основываясь на концепции «тройной спирали», предложили современные схемы взаимодействия государства, бизнеса и университетов. Такая система, в которой предпринимательский университет является ключевым звеном, может стать движущей силой регионального развития и сыграть центральную роль в формировании научно-технического потенциала регионов [3].

И.Ю. Выгодчикова в комплексной оценке российских регионов по уровню вовлеченности университетов в региональное инновационное развитие выделила следующие проблемы: роль научно-исследовательской базы региональных университетов в укреплении инновационного потенциала регионов, вовлеченность университетов в инновационное региональное пространство [4]. Эти вопросы требуют управленческого воздействия со стороны государственных структур.

Ход исследования

Государственная политика Российской Федерации уделяет приоритетное внимание развитию инновационных систем и повышению качества инновационной деятельности. В стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 г. определен перечень отраслей региона, которые должны стать экономически специализированными [5]. Комплексное видение региональной ситуации позволяет выработать решения по стимулированию инновационной активности и правильно оценить эффективность тех или иных национальных инициатив и усилий.

Для выявления взаимосвязи инновационного потенциала регионов России и их социально-экономического развития, а также оценки силы этой взаимосвязи в рамках данного исследования были рассмотрены следующие статистические показатели: валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения [6] и российский региональный инновационный индекс (РРИИ), рассчитываемый НИУ «Высшая школа экономики» [1].

На современном этапе развития экономической мысли ВРП считается ключевым показателем, характеризующим экономику региона. По своему экономическому содержанию ВРП схож с показателем валового внутреннего продукта, используемого на федеральном уровне. Однако ВРП не является идеальным показателем, представляя собой лишь бухгалтерскую оценку стоимостных размеров производства субъекта за короткий период (год или квартал). ВРП особым образом не принимает во внимание накопленные богатство, сбережения, инфраструктуру, уровень науки и образования в регионе и т. п.

РРИИ рассчитывается на основе 53 показателей, сгруппированных в 16 разделов и распределенных по 5 тематическим блокам (рисунок 1). Чем выше значение РРИИ, тем выше уровень инновационного потенциала региона.

Проведенный в рамках исследования корреляционный анализ для всех 85 субъектов Российской Федерации показал, что связь между социально-экономическим развитием регионов и их инновационным потенциалом практически отсутствует, о чем свидетельствует рассеянное корреляционное поле показателей ВРП – РРИИ (рисунок 2) и близкое к нулю значение коэффициента корреляции между ВРП и РРИИ (0,194).

Однако сильная территориальная разобщенность регионов России и неравномерность их инновационного развития требуют проведения более детального анализа. Поэтому было принято решение в ходе данного исследования провести анализ взаимосвязи ВРП и РРИИ по отдельным федеральным округам, результаты которого представлены в таблице 1.

В результате в трех из восьми федеральных округов наблюдается сильная положительная взаимосвязь между инновационным и экономическим развитием (в ЦФО, СКФО и ПФО). В четырех из восьми федеральных округов отмечается положительная взаимосвязь между инновационным и экономическим развитием средней силы (в СЗФО, ЮФО, УФО, СФО), что в целом не противоречит концепции влияния инновационной деятельности на социально-экономическое развитие регионов. И единственный федеральный округ не подтвердил наличие описанной взаимосвязи: Дальневосточный федеральный округ.

Лидером по силе данной взаимосвязи является Центральный федеральный округ (рисунок 3). ВРП регионов (кроме г. Москва – МСК) данного округа находится в диапазоне 200–700 тыс. руб. на душу населения, а РРИИ – 0,25–0,47. Очевидно, что лидером по инновационному развитию является г. Москва (РРИИ = 0,5508, ВРП на душу населения – свыше 1,5 млн руб.).

Рисунок 1 – Структура российского регионального инновационного индекса [1]

Figure 1 – Structure of the Russian Regional Innovation Index [1]

Рисунок 2 – Корреляционное поле оценки взаимосвязи ВРП и РРИИ регионов РФ

Figure 2 – Correlation field for assessing the relationship between GRP and RRI of the regions of the Russian Federation

Таблица 1 – Коэффициенты корреляции между ВРП и РРИИ федеральных округов
Российской Федерации

Table 1 – Correlation coefficients between GRP and RRI of the federal districts of the Russian
Federation

Рисунок 3 – Корреляционное поле оценки взаимосвязи ВРП и РРИИ в Центральном федеральном округе

Figure 3 – Correlation field for assessing the relationship between GRP and RRI in the Central Federal
District

Корреляционное поле Дальневосточного федерального округа показывает гораздо большую разрозненность данных (рисунок 4): ВРП на душу населения регионов ДФО находятся в диапазоне 400–2 400 тыс. руб., а РРИИ – в диапазоне 0,13–0,4. К примеру, Чукотский автономный округ (ЧУК) обладает самым низким среди регионов России РРИИ (0,1295), но при этом ВРП на душу населения составляет около 2 млн руб. (больше, чем в большинстве регионов). Хабаровский край (ХАБ), напротив, имеет относительно высокий РРИИ (0,3964), но при этом ВРП на душу населения составляет только 610 тыс. руб.

Рисунок 4 – Корреляционное поле оценки взаимосвязи ВРП и РРИИ в Дальневосточном
федеральном округе

Figure 4 – Correlation field for assessing the relationship between GRP and RRI in the Far Eastern
Federal District

Из проведенного анализа можно сделать выводы о том, что все-таки большинство регионов Российской Федерации демонстрируют взаимосвязь экономического и инновационного развития, однако ряд субъектов характеризуется определенными территориальными и экономическими особенностями, а также неравномерностью развития различных аспектов инновационных процессов, что требует индивидуальных подходов по разработке и реализации региональной инновационной политики, а также индивидуальных подходов при разработке моделей влияния инновационного развития вузов на уровень регионального развития.

Далее для выявления взаимосвязи инновационного потенциала региональных вузов и социально-экономического развития региона, а также оценки силы этой взаимосвязи в рамках данного исследования были рассмотрены данные по целому комплексу статистических показателей вузов:

 – количество вузов в регионе;

 – учетная стоимость имеющегося в вузах региона научного оборудования для исследований и разработок;

 – стоимость уникальных стендов и установок для проведения научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ, имеющихся в вузах;

 – количество внедренных технологических инновационных проектов в вузах региона;

 – число заявок на получение охранных документов на объекты интеллектуальной собственности, поданных в отчетном году вузами региона;

 – число заявок на получение охранных документов на объекты интеллектуальной собственности, поданных в отчетном году вузами региона [10].

В качестве показателя оценки экономического развития региона по-прежнему взят ВРП на душу населения [6].

Общий корреляционный анализ, проведенный в целом для всех 85 регионов России в виде расчета коэффициентов корреляции между ВРП и показателями инноваций вузов , вновь не показал наличия существенной связи между ними (таблица 2). Значения всех коэффициентов корреляции близки к 0.

Таблица 2 – Коэффициенты корреляции между ВРП и показателями инноваций  
для Российской Федерации в целом

Table 2 – Correlation coefficients between GRP and innovation indicators  for the Russian Federation as a whole

Однако, принимая во внимание выводы, сделанные в первой части данного исследования о сильной территориальной разобщенности регионов России и неравномерности их инновационного развития, был проведен корреляционный анализ по отдельным федеральным округам (таблица 3).

Таблица 3 – Коэффициенты корреляции между ВРП и показателями инноваций вузов  по федеральным округам Российской Федерации

Table 3 – Correlation coefficients between GRP and university innovation indicators  by federal districts of the Russian Federation

Полученные результаты и выводы

Полученные результаты в определенной мере подтверждают результаты корреляционного анализа по федеральным округам, проведенного ранее в данной работе (таблица 1): ЦФО вновь показывает наличие очень сильной положительной связи ВРП со всеми показателями инноваций вузов  ПФО, бывший вторым по силе взаимосвязи экономического и инновационного развития, имеет существенную связь лишь по половине из рассмотренных показателей: количеству вузов в регионе; наличию в вузах региона научного оборудования; числу заявок на получение охранных документов на объекты интеллектуальной собственности в вузах региона. Третий среди лидеров силы связи экономики и инноваций регионов округа – СКФО – и в данном анализе продемонстрировал сильную взаимосвязь ВРП со всеми показателями инновационного потенциала вузов, кроме показателя наличия в вузах уникальных стендов и установок для проведения научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ.

В первой части данного исследования, кроме того, была выявлена группа федеральных округов, где связь экономики и инноваций регионов была средней величины: СЗФО, ЮФО, УФО, СФО. Данные таблицы 3 подтверждают сделанный ранее вывод: все полученные коэффициенты корреляции говорят об отсутствии сильной связи. По ДФО, как и ранее, связь экономического развития с инновационным потенциалом вузов не обнаружена.

Проведенный анализ во второй части работы еще раз подтвердили выводы, сделанные ранее в рамках данного исследования: вполне очевидно, что наиболее сильную связку «инновационный потенциал вузов – экономическое развитие» демонстрируют регионы Центрального федерального округа. В остальных субъектах связь не столь сильна либо прослеживается не по всем параметрам либо не прослеживается вообще, что говорит о том, что отдельные регионы Российской Федерации обладают своими характерными территориальными и экономическими особенностями, неравномерностью развития различных аспектов инновационных процессов, что требует выстраивания индивидуальных подходов по разработке и реализации региональной инновационной политики, а также индивидуальных подходов при разработке моделей влияния инновационного развития вузов на уровень регионального развития.

About the authors

Natalia S. Alabaeva

Author for correspondence.
Email: alabaeva.ns@ssau.ru
ORCID iD: 0009-0002-6160-2884

specialist in educational and methodological work, Student Enrollment Office

References

Supplementary files