Основные факторы развития инновационной восприимчивости экономики региона

Закономерности научно-технического прогресса,

проявляющиеся в мировой экономике, - такие как сокращение сроков жизни поколения продукции, быстрое расширение ассортимента товаров, обострение конкурентной борьбы, удорожание исследований и разработок, решающее промышленное воздействие инноваций военно-промышленного назначения, -вносят свой вклад в сложные масштабные процессы, связанные с переходом от экстенсивного к интенсивному этапу развития, и обуславливают необходимость активного использования возможностей, присущих инновационному развитию.

Одной из серьезных проблем современного этапа развития отечественной экономики, требующей своего разрешения, является проблема инновационной недееспособности (инерции) общества, которая приходя в противоречие с общественной потребностью в инновациях напрямую влияет на формирование соответствующего инновационного климата и является причиной проявления многих конфликтов в экономических системах.

В этой связи весьма актуален анализ факторов, обуславливающих особенности формирования инновационной восприимчивости экономики Республики Татарстан - региона Российской Федерации с четко выраженной социальной ориентацией экономической политики, оригинальным (отличным от других регионов опытом вхождения в рыночные отношения), богатыми культурными и историческими традициями и сложившимися школами общественного и организационного267

управления. Высказанные нами в главе 5.1 предположения об | основных составляющих модели инновационной восприимчивости

I экономических систем предполагают необходимость оценки их

роли и степени влияния на развитие региона.

Как было показано выше, метод главных компонент,

являющийся типичным представителем системы многомерных

Ш

г статистических методов, дает исследователю возможность

всестороннего анализа изучаемой области явлений. При этом

удается, с одной стороны, использовать широкий спектр

информационных данных, а, с другой, выразить информацию,

содержащуюся в большом наборе исходных факторов с помощью

ограниченного числа независимых главных компонент,

характеризующих социально-экономический процесс.

ш

Нами была поставлена задача оценить возможность

применения метода компонентного анализа при исследовании

современного состояния народного хозяйства региона с целью

выявления ключевых факторов социально-экономического

развития, влияющих на инновационную восприимчивость

экономики региона. В качестве статистической базы анализа

% использовались значения 45 важнейших характеристик,

характеризующих основные итоги функционирования народного хозяйства Республики Татарстан за 1992-1998 годы, достигнутых в экономике в соответствии со стратегией осуществляемых рыночных преобразований.

\ ~К\ - население, занятое в экономике региона, тыс. чел.;

Х2 - валовый региональный продукт, млрд. дол. США; Х3 - основные фонды, млрд. руб.; Х4 - объем производства промышленной продукции, млрд. руб.;268

Х5 - объем производства потребительских товаров, млрд. руб.;

Х6- ввод в действие производственных фондов, млрд. руб.;

Х7- инвестиции в основной капитал, млрд. руб.;

Х8 - ввод в действие общей площади жилых домов, тыс. кв. метров;

Х9 - розничный товарооборот, млрд. руб.;

Хю - платные услуги населению, млрд. руб.;

Хц- национальный доход, млрд. руб.;

Х]2 -денежные доходы населения, млрд. руб.;

Х]з - уровень безработицы, %;

Х14 - накопление сбережений во вкладах и ценных бумагах, % от

объема доходов;

XI5 - прожиточный минимум, руб. в месяц;

Х]6 - население с денежными доходами ниже прожиточного

минимума, % ;

Хп- численность пенсионеров, тыс. человек;

XI8 - обеспеченность детей дошкольными учреждениями, %;

Х19 - выпуск учащихся средними школами, тыс. чел.;

Х2о - выпуск специалистов ВУЗами, тыс. чел;

Х21 - выпуск специалистов средними специальными заведениями,

тыс. чел.;

Х22 - численность работников, выполняющих научно-технические

работы, чел. ;

Х2з - объем научно- технических работ, млрд. руб.;

Х24 - выпуск аспирантов и докторантов, чел;

Х25 - обеспеченность врачами, на 10000 чел;

Хге - заболеваемость населения, на 10000 чел;

Х27 - инвестиции на мероприятия в области экологии, млн. руб.;

Х28 - малые предприятия, единиц;269

Х29 - промышленные предприятия, единиц;

Хзо - промышленно - производственный персонал, тыс. чел;

Х31 - рентабельность продукции, %;

Х32 - освоение образцов новой техники, единиц;

Х3з - использование в производстве изобретений и рацпредложений,

тыс. штук;

Х34 - экономический эффект от использования изобретений, млрд.

руб.;

Х35 - потребление электроэнергии, млн. кВт * час/чел. ;

Х36 - эксплуатационная длина железнодорожных путей, км.;

Х37 - плотность автомобильных дорог, км/1000 кв. м;

Хз8 - грузооборот транспорта отраслей экономики, млн. тонно-км.;

Х39 - продукция сельского хозяйства, млрд. чел.;

Х4о - внешняя торговля, млн. долл.;

Х41 - обеспеченность населения легковыми автомобилями, шт. на

1000 чел;

Х42 - обеспеченность населения домашними телефонами, штук на

1000 семей;

Х4з - работники, занятые тяжелым физическим трудом;

Х44 - работники занятые в условиях, не отвечающих санитарным

нормам и требованиям безопасности;

Х45 - эффективность улавливания выбросов вредных веществ, %.

В таблице 5.2.1 представлены результаты статистической обработки исходных данных с помощью пакета прикладных программ 8ТАТОКАРН1С8 по методу главных компонент. В результате проведения компонентного анализа исходная информация была сгруппирована в четыре главные компоненты, которые определяют 96,1% дисперсии отобранных параметров, и270

таким образом, отражают наиболее существенные тенденции их изменения. При этом, на долю первой ком-поненты приходится 44,26% суммарной дисперсии; на долю второй - 31,71%; третьей -14,52%; четвертой - 5,79%.

Таблица 5.2.1 Матрица факторных нагрузок при четырех главных компонентах

Номера показателей ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ

1 2 3 4

1 0,4138 0,9034 0,1238 - 0,2092

2 -0,5612 0,7972 0,0802 0,2068

3 0,2435 0,2994 0,6870 -0,2195

4 -0,4679 0,8066 0,3241 - 0,0590

5 0,7919 0,2903 0,4715 -0,0322

6 -0,3493 0,8065 0,3894 - 0,0132

7 0,6928 0,3686 0,0694 -0,2768

8 0,8661 0,3186 0,4293 0,0779

9 0,8025 0,2395 0,2713 0,1174

10 0,9125 - 0,3490 0,2332 0,0974

11 0,7482 0,1438 -0,1034 -0,4839

12 0,6219 0,4401 -0,0199 0,1058

13 - 0,7943 -0,3653 0,0803 0,2072

14 0,7269 0,4825 -0,3988 0,2272

271

Таблица 5.2.1 (продолжение)

15 -0,8219 -0,3609 -0,2173 0,4073

16 - 0,8084 0,2701 0,0344 0,3028

17 -0,5732 -0,0710 0,2039 -0,8737

18 0,7453 0,1453 0,7666 - бизнес строй консалтинг 0,4043

19 -0,2310 -0,0267 0,5376 0,2370

20 -0,1658 0,2516 0,9304 0,0641

21 0,4952 -0,1766 0,6020 0,1605

22 0,3747 0,0664 0,7267 0,1295

23 0,2213 -0,4075 0,6737 0,0544

24 0,2249 -0,0221 0,5058 -0,5002

25 0,7850 0,2253 0,6129 0,1160

26 -0,8387 -0,0104 -0,3882 -0, 3070

27 0,2908 0,6431 0,3221 0,0707

28 0,6680 0,0486 0,9297 - 0,0796

29 0,2847 0,8380 0,5311 - 0,0636

30 0,3376 0,9482 0,0218 0,1808

31 0,0154 0,7505 0,1861 - 0,5428

32 0,7443 0,2755 0,3645 0,1384

33 0,3556 0,8345 0,1767 0,0212

34 -0,1339 - 0,8081 0,5009 0,1627

35 -0,2600 0,7647 0,1933 -0,1060

36 0,4374 - 0,2876 0,7240 0,1087

37 - 0,5259 0,1681 0,6819 0,0172

38 0,0916 0,8534 - 0,3507 0,2740

39 0,3718 0,9180 -0,1658 0,0890

40 0,5839 0,0622 0,3930 -0,5488

272

Таблица 5.2.1 (окончание)

41 0,7861 -0,4741 0,0497 0,2161

42 0,7502 0,1566 0,8054 0,0505

43 -0,0931 -0,7156 0,1845 0,5408

44 -0,2812 -0,6277 -0,2915 -0,2021

45 -0,1848 0,7732 0,0491 0,2159

Доли дисперсии, приходящиеся на главные компоненты 0,442 0,317 0,145 0,057

Накопленные доли дисперсии 0,442 0,759 0,904 0,961

Дальнейший анализ выделенных компонент с целью их содержательной интерпретации на основании коэффициентов матрицы преобразования позволил выделить показатели, имеющие с соответствующими компонентами максимальные коэффициенты парной корреляции, и сгруппировать их следующим образом (табл. 5.2.2).

Первая компонента охватывает более 40% исследованных показателей, связанных с ней достаточно сильно (коэффициенты корреляции меняются от 0,571 до 0,886) и ее суть определяют показатели, характеризующие различные стороны уровня жизни (качества жизни) населения региона. Качественный анализ состава группы позволяет, в свою очередь, выделить несколько однородных273

подгрупп, разносторонне выражающих содержание этой экономической категории.

Таблица 5.2.2 Группы исходных показателей, тесно связанных с главными компонентами

Группы, соответствующие Главным компонентам Исходные показатели, вклю -ченные в группы

1 Х5 Х8 Х9 Хю X] 1 Х]2 Хо Хн Х15 Х]6 Х]8 Х25 Хгб Х27Х40 Х41 Х42

2 Хх Хг Х4 Хб Х7 Хзо Хз 1 Х32 Хзз Х34

^35 Х38 Х39 Х43 Х44 Х45

3 Хз Х^ Х]9 Х2о Х21 Х22 Х2з Х24 Хг8

^36 Х37Х42

4 ^17 Х24Х40

На наш взгляд,

1) в первую подгруппу можно объединить показатели имущественной обеспеченности населения: Х8 - ввод в действие

Ъ жилых домов, косвенно характеризующая обеспеченность

благоустроенным жильем, Х18 - обеспеченность детей дошкольными учреждениями, Х41 - обеспеченность населения легковыми автомобилями, Х42 - обеспеченность населения домашними телефонами;

2) подгруппа показателей уровня потребления населением материальных благ и услуг содержит характеристики: Х5 - производство потребительских товаров, Х9 - розничный274

товарооборот; Хю - платные услуги населению; Хц- национальный доход; Х40 - оборот внешней торговли;

3) подгруппу показателей, характеризующих уровень реальных доходов населения, составили: Х12 - денежные доходы на душу населения, Хв - уровень безработицы, Х!4 - накопления сбережений во вкладах и ценных бумагах, Х15 - величина прожиточного минимума, Х16 - доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума;

4) и, наконец, в четвертой подгруппе объединены показатели, характеризующие в той или иной степени, состояние природной окружающей среды и, обусловленное этим состояние и степень развития медицинского обслуживания: Х25 - степень обеспеченности врачами, Х26 - уровень заболеваемости населения, Х27 - инвестиции на мероприятия в области экологии.

Из анализа данной группы показателей следует, что все они связаны между собой и в рамках имеющегося набора характеризуют с той или иной стороны степень удовлетворения материальных и духовных потребностей людей, которая как сложная комплексная социально-экономическая категория складывается из многих составляющих: размера реальных доходов, уровня потребления населением материальных благ и услуг, обеспеченности благоустроенным жильем, степенью развития медицинского и культурно-бытового обслуживания граждан, состояния природной среды, в которой проживает человек.

Как показал анализ модели, наряду с положительными значениями нагрузок большинства показателей, - для некоторых показателей характерна отрицательная взаимосвязь с первой компонентой. Так, отрицательный коэффициент корреляции первой275

компоненты с показателями уровня безработицы и уровня заболеваемости населения показывает, что потеря работы, сопровождаемая стрессовыми ситуациями психологического и морального плана, значительно снижает возможности людей в области медицинского обслуживания и лечения. В свою очередь, отрицательная взаимосвязь фактора прожиточного минимума с исследуемой компонентой показывает, что со снижением значения этого показателя повышается качество жизни населения.

Во второй компоненте сосредоточено преимущественное

влияние пятнадцати показателей, имеющих с ней высокие

; положительные коэффициенты связи (от 0,582 до 0,907) и

образующих следующие однородные подгруппы:

1) в первой подгруппе представлены валовые показатели сферы материального производства (промышленности, сельского хозяйства, транспорта) региона: Х1 - экономически активное население; Х2 - валовый продукт экономики региона; X 4 - объем промышленной продукции; Х6 - ввод в действие основных фондов; Х7 - инвестиции в основной капитал; Х2д - количество промышленных предприятий; Х38 - грузооборот транспорта; Х39 -

щ продукция сельского хозяйства.

2) вторая подгруппа показателей, определяющих технологический уровень сферы материального производства и достигнутой на этой основе степени его эффективности, включает в себя: Х33 - использование в производстве изобретений и

|. рацпредложений; Х34 - экономический эффект от использования

изобретений; Х35 - уровень использования электроэнергии в производстве; Х45 - эффективность улавливания выбросов производством вредных веществ.276

3) третья подгруппа показателей, отражающих условия труда работников, содержит: Хзо - численность промышленно-производственного персонала; Х43 - численность работников, занятых тяжелым физическим трудом; Х44 - численность работников, занятых в условиях, не отвечающих санитарным нормам и требованиям безопасности.

Представляется возможным осуществить интерпретацию анализируемой компоненты на основе выявления внутрисистемных бизнес тренинг и консалтинг связей между характеристиками уровня состояния технологической базы сферы материального производства.

При этом, отрицательный коэффициент корреляции второй компоненты с показателями численности работников, занятых тяжелым физическим трудом, а также в условиях, не обеспеченных санитарными нормами и требованиями техники безопасности свидетельствует о том, что повышение технологического уровня производства неизбежно приводит к интеллектуализации труда и повышению культуры производства в целом. В конечном итоге, на наш взгляд, вторую компоненту можно характеризовать как компоненту, отражающую уровень технологического развития материального производства.

Третья компонента обладает максимальными

коэффициентами корреляции (от 0,511 до 0,772) со следующими двенадцатью показателями, которые мы подразделяем на две подгруппы:

I 1) к первой мы относим показатели, характеризующие

состояние научно - образовательного потенциала, а именно: Х3- основные фонды в экономике; Х^ - обеспеченность дошкольными учреждениями; Х19- выпуск учащихся средних школ; Хго - выпуск

"#277

специалистов высшими учебными заведениями; X 2\ - выпуск специалистов средними специальными заведениями; Х22 численность работников, выполняющих научно-технические работы; Х2з - объем научно - технических работ; Х24 - выпуск аспирантов и докторантов;

2) вторую подгруппу объединяют показатели

общехозяйственной инфраструктуры: ХЗ - основные фонды; Х28 -количество малых предприятий; Хзв- эксплуатационная длина железнодорожных путей; Х37 - плотность автомобильных дорог; X 42 - обеспеченность телефонами и средствам связи.

Как показывает анализ, увеличение третьей компоненты связано с ростом всех показателей, входящих в ее состав и определяющих достигнутый уровень состояния среды обслуживания и поддержки сферы материального производства, как в целом, так и результаты использования элементов общехозяйственной инфраструктуры и развития научно-технического и образовательного потенциалов, также являющихся инфраструктурным элементом по отношению к промышленному производству, в частности, и поэтому, ее логично интерпретировать как компоненту, характеризующую состояние экономической инфраструктуры в самом широком смысле этого понятия.

Последняя, четвертая компонента наиболее тесным образом (коэффициенты корреляции от 0,781 до 0,942) связана с показателями: Х17- численность пенсионеров; Х24 - выпуск аспирантов и докторантов; Х4о - оборот внешней торговли, и дать ей какую либо содержательную интерпретацию не представляется возможным.278

Таким образом, проведенный компонентный анализ сорока пяти исходных показателей позволил более конкретно выявить и сгруппировать три обобщающих фактора, характеризующих состояние инновационной восприимчивости экономики региона, а именно: уровень (качество) жизни населения, уровень технологического развития сферы материального производства и обусловленная этим степень эффективности использования ресурсов, уровень состояния научно-образовательной и общехозяйственной инфраструктуры. Между выделенными обобщающими факторами существует глубокая внутренняя взаимозависимость и взаимообусловленность, под влиянием которых и формируется инновационная восприимчивость экономики.

Так, обобщающим индикатором состояния образовательного потенциала являются показатели дифференциации доходов населения в зависимости от уровня образования и, поэтому, наблюдающийся в отечественной практике перекос в этих соотношениях: материальный ущерб, наносимый специалистам вследствие низкой оплаты труда, и высокие доходы малопрофессиональных групп - свидетельствует о глубоких деформациях как в экономике, так и в самом образовательном потенциале. В свою очередь, недостаточная компьютерная грамотность научных и инженерных кадров создает серьезные преграды на пути формирования таких базовых элементов пятого технологического уклада, как информационные и компьютерные технологии и средства коммуникаций. Низкие стандарты качества жизни работников, задействованных в секторе реального производства, способствуют их оттоку в другие сферы, что еще в279

большей степени способствует разрыву между технической сложностью производства и уровнем квалификации персонала. И, наконец, перепроизводство специалистов вследствие просчетов при подготовке кадров приводит к невостребованности интеллектуального потенциала и появлению скрытой или явной безработицы, что как было показано выше, напрямую влияет на качество жизни.

Несмотря на то, что поиск и интерпретация связей исходных статистических показателей с обобщающими факторами является лишь первичной задачей факторного анализа, но представляется возможным, опираясь на полученные результаты компонентного анализа, дать характеристику особенностей современного состояния иннвационной восприимчивости экономики региона и выработать рекомендации по направлениям ее формирования и развития.

В ходе проведенных исследований теоретически достаточно ясная роль фактора качества жизни и инфраструктурного фактора в формировании инновационной восприимчивости стала

статистически более осязаемой: более чем на 50% низкие темпы инновационного развития экономики Республики Татарстан обусловлены стремительным снижением уровня жизни населения за годы экономических преобразований и ухудшением состояния научно-образовательной и общехозяйственной инфраструктуры, уровень которой изначально не адекватно соответствовал формирующимся в экономике новым технологическим укладам. Поэтому, необходимо сместить акценты в рамках предпринимаемых государством мер прямого и косвенного регулирования с адресного и точечного финансирования отдельных280

организаций, а также инвестиционных и инновационных проектов, зачастую не оказывающих комплексного влияния на социально -экономическое положение региона и имеющих неявные рыночные перспективы, на мероприятия по формированию элементов развитой инфраструктуры среды поддержки инновационного развития в самом ее широком понимании. Только в этом случае, в условиях развития всех видов инфраструктуры, преимущественно развившихся в период формирования каждого из технологических укладов и адекватно соответствующих их состоянию, и ее элементов (прежде всего организационных, ориентированных на формирование новых механизмов интеграции и деловой культуры межу участниками инновационной деятельности) любые крупномасштабные программы промышленного производства смогут обеспечить чрезвычайно мощный импульс для экономического подъема отраслей народного хозяйства

Стрекалов, Олег Борисович