Научно-технический потенциал и качество жизни населения: поиск взаимосвязей

Развитие научно-технического потенциала России является важнейшей задачей, стоящей перед нашей страной в современных условиях высокой международной конкуренции и глобализации, когда лидерами на международной арене становятся экономики знаний. Как сказано в Указе Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642 «О Стратегии научнотехнологического развития Российской Федерации»: «первенство в исследованиях и разработках, высокий темп освоения новых знаний и создания инновационной продукции являются ключевыми факторами, определяющими конкурентоспособность национальных экономик и эффективность национальных стратегий безопасности» [1]. Соответствующие приоритетные направления в Стратегии научно- технического развития Российской Федерации включают в себя:

• а)    переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта;

• б)    переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников, способов транспортировки и хранения энергии;

• в)    переход к персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоро-вье/сбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных

препаратов (прежде всего антибактериальных);

• г)    переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработку и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективную переработку сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания;

• д)    противодействие техногенным, биогенным, социокультурным угрозам, терроризму и идеологическому экстремизму, а также киберугрозам и иным источникам опасности для общества, экономики и государства;

• е)    связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортнологистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики;

• ж)    возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий, социальных институтов на современном этапе глобального развития, в том числе применяя методы гуманитарных и социальных наук [1].

Как мы видим, инновационное развитие является ключевой задачей, стоящей перед Россией в современных условиях. В данной работе предпринята попытка обзора существующих методик оценки научнотехнического потенциала, предложены показатели, характеризующие различные аспекты научно-технического потенциала и проведён анализ функциональных взаимосвязей между выбранными показателями инновационной активности регионов и различными показателями качества жизни и человеческого потенциала населения.

Методики оценки научнотехнического потенциала регионов

Для того, чтобы эффективно реализовывать государственную стратегию научно-технического развития, необходимы специальные методики для оценки эффективности уровня инновационного развития в стране. В настоящее время такие методики активно разрабатываются и за рубежом, и в нашей стране и единого мнения здесь нет, и, вероятно не может быть.

Проанализировав различные подходы к оценке инновационного потенциала стран, можно выделить следующие наиболее значительные, по мнению автора, методики. Среди зарубежных методик это, в первую очередь, методика Всемирного банка по расчёту интегрального индекса знаний. Данный интегральный индекс рассчитывается на основе объединения трёх частных индексов: индекса инновационной системы, индекса информационной инфраструктуры и индекса образования и человеческого потенциала. Для расчёта интегрального индекса используются 23 показателя, охватывающих различные сферы социально-экономической жизни страны. Среди этих показателей:

• •    инвестиции в образовательный капитал;

• •    количество выданных патентов;

• •    число организаций, выполняющих исследования и разработки в различных сферах;

• •    число организаций, использующих специальные программные средства и вебсайты.

• •    выпуск из аспирантуры и докторантуры;

• •    грамотность взрослого населения;

• •    численность      образовательных

учреждений и студентов;

• •    внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования и оборудование, и их удельный вес в объёме отгруженной продукции инновационноактивных организаций;

• •    инвестиции в образовательный капитал;

• •    численность персональных компьютеров и др.

Другой зарубежной методикой оценки научно-технического потенциала страны является американская методика ком- плексной оценки научно-технического потенциала страны, которая была предложена Технологическим институтом г. Атланта. Отличительной чертой данной методики является использование экспертных опросов на ряду со статистическими результатами. В основе методики лежит совокупность четырёх интегральных индексов: индекса социально-экономической инфраструктуры, индекса технологической инфраструктуры, индекса национальной ориентации и индекса продуктивности.

Япония предлагает свою методику интегральной оценки научно-технического потенциала. Расчёт индекса по японской методике строится на основе восьми показателей, которые характеризуют два аспекта развития научно-технического потенциала: его ресурсную составляющую и его результативную составляющую. Среди используемых в расчёте показателей:

• •    расходы на науку и инновации;

• •    объёмы экспорта инноваций и наукоёмкой продукции, торговли технологиями и добавленной стоимости в обрабатывающей промышленности;

• •    количество поданных и выданных патентов в стране и за рубежом;

• •    число ученых, занятых в сфере научно-технического развития и др.

И последней методикой, заслуживающей внимания с точки зрения автора, является голландская методика расчёта суммарного инновационного индекса. Данная методика была разработана Маастрихтским институтом экономических исследований в области инноваций и технологий. Она включает в себя три вида интегральных индексов, охватывающих мировой, региональный и секторальный уровни инновационной активности. Каждый вид индекса строится на основе своих показателей. Среди показателей для расчёта регионального индекса инновационной активности:

• •    подача заявок на высокотехнологичные патенты;

• •    общественные и частные расходы на научно-исследовательские и опытноконструкторские работы;

• •    занятость в сфере высокотехнологичных услуг и производстве технологий среднего и высокого уровня;

• •    население с высшим образованием;

• •   участие в непрерывном образова

нии;

• •   продажи инновационных продук

тов, представленных на рынке;

• •   доли инновационных предприятий

в промышленности и сфере услуг;

• •   а также затраты на инновации в

этих областях и др.

Есть также большое количество отечественных учёных, которые занимались разработкой методик оценки научнотехнического потенциала, в том числе, на региональном уровне. Среди них так исследователи, как Гусев А.Б. [2], Задумкин К.А., Кондаков И.А. [3], Бортник И.М., Здунов А.А., Кадочников П.А., Михеева Н.Н., Сеченя Г.И., Сорокина А.В. [4], Кортков С.В. [5], Разуваев В.В. [6] и др.

Показатели научно-технического потенциала регионов

Для того, чтобы выделить показатели оценки научно-технического потенциала регионов России, автор попытался отыскать то общее и основное, что объединяет вышеперечисленные методики. Чтобы это сделать необходимо также, в первую очередь, определиться с сущностью исследуемых понятий.

Научно-технический потенциал региона можно определить как совокупность двух составляющих: накопленных в форме человеческого потенциала и финансового капитала инновационных возможностей региона, а также результирующих показателей, которые характеризуют инновационную эффективность. Таким образом, можно выделить две категории факторов научно-технического потенциала регионов:  характеризующих инновационный потенциал, т.е. ресурсную составляющую, и характеризующих реализацию этого потенциала, т.е. результаты инновационной деятельности.

В соответствии с данным определением в результате анализа методик оценки научно-технического потенциала регионов, было предложено 8 показателей научно-технического потенциала с учётом ограничений данных официальной региональной статистики.

В категорию, характеризующую инновационный потенциал (ресурсная составляющая) регионов вошли следующие показатели:

• 1)    затраты на технологические инновации (млн. руб.) (сокращённо "Затраты на инновации");

• 2)    внутренние затраты на научные исследования и разработки (млн. руб.) (сокращённо "Затраты на исследования");

• 3)    численность исследователей с учеными степенями (чел.) (сокращённо "Исследователи");

• 4)    число организаций, выполнявших научные исследования и разработки (ед.) (сокращённо "Организации");

• 5)    численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (чел.) (сокращённо "Персонал").

В категорию факторов реализации инновационного потенциала регионов, характеризующих эффективность инновационной активности, вошли:

• 1)    число созданных передовых производственных технологий (ед.) (сокращённо "Созданные технологии");

• 2)    число патентов на изобретения и полезные модели (ед.) (сокращённо "Патенты");

• 3)    число используемых передовых производственных технологий (ед.) (сокращённо "Используемые технологии").

Воздействие качества жизни на научно-технический потенциал регионов

Целью исследования, результаты которого представлены в данной статье, был поиск функциональных взаимосвязей между ключевыми показателями качества жизни населения, с одной стороны, и выделенными факторами научнотехнического потенциала регионов страны, с другой. В качестве предпосылки к данному исследованию выступило популярное мнение о том, что основная задача общества заключается в повышении качества жизни населения. Автор попытался ответить на вопрос, в какой степени качество жизни и человеческий потенциал в регионах России влияют на инновационную активность и какова региональная дифференциация степени связи между данными категориями. Если таковое влияние существует, то фактически социальноэкономические показатели качества жизни могут выступать в качестве рычагов воздействия на научно-технический потенциал регионов. Кроме того, целью исследования было ответить на вопрос, что более тесно связано с научно-техническим потенциалом страны - качество жизни или человеческий потенциал населения.

В число показателей качества жизни населения вошли следующие показатели, характеризующие уровень благосостояния населения, социального неравенства, трудовой занятости и распространённости профессионального обучения:

• •    среднедушевые денежные доходы в месяц в ценах 2008 года с учетом индекса стоимости жизни, руб. (сокращённо «Доходы»);

• •    численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (сокращённо «Бедность»);

• •    уровень безработицы населения по субъектам Российской Федерации, в среднем за год. (сокращённо «Безработица»);

• •    коэффициент фондов (сокращённо «Коэф. фондов»);

• •    коэффициент Джини (сокращённо «Коэф. Джини»);

• •    численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, подготовки специалистов среднего звена на 10 тысяч человек населения (сокращённо «Число студентов»).

Исследование проводилось методом корреляционного анализа. Данные были отобраны и подготовлены из официальных источников региональной статистики за период с 2010 по 2017 года.

Результаты корреляционного исследования в общем по всем выбранным годам и всем регионам между показателями качества жизни и показателями по двум составляющим научно-технического потенциала, ресурсной и результирующей, представлены в Таблицах 1 и 2 соответственно.

Таблица 1. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «ресурсными» факторами научно-технического потенциала (в целом по всем регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)

Показатели качества жизни	Факторы научно-технического потенциала, отражающие ресурсную составляющую
	Персонал	Исследователи	Затраты на исследования	Затраты на инновации	Организации
Доходы	0,36	0,34	0,35	0,39	0,36
Безработица	-0,21	-0,18	-0,21	-0,34	-0,23
Бедность	-0,25	-0,19	-0,24	-0,33	-0,26
Коэффициент фондов	0,51	0,49	0,45	0,46	0,52
Коэффициент Джини	0,44	0,42	0,39	0,43	0,45
Студенты	0,40	0,42	0,35	0,21	0,45

Источник: рассчитано автором по данным Росстата

Таблица 2. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «результирующими» факторами научно-технического потенциала (в целом по всем регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)

Показатели качества жизни	Факторы, выступающие в качестве оценки результатов инновационной деятельности
	Созданные технологии	Используемые технологии	Патенты
Доходы	0,38	0,41	0,38
Безработица	-0,38	-0,36	-0,20
Бедность	-0,36	-0,40	-0,22
Коэффициент фондов	0,49	0,45	0,52
Коэффициент Джини	0,44	0,42	0,44
Студенты	0,40	0,25	0,43

Источник: рассчитано автором по данным Росстата

Как видно из таблиц, в целом можно говорить о средней степени корреляционной взаимосвязи между показателями научнотехнического потенциала и рассматриваемыми показателями качества жизни. Данная связь является отрицательной с показателями «Безработицы» и «Бедности», и положительной со всеми остальными по-

Данные результаты, конечно, являются очень общими, требующими более детального регионального анализа.

В Таблицах 3 и 4 представлены результаты средних по регионам значений коэффициента корреляции за исследуемый период времени.

казателями качества жизни.

Таблица 3. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «ресурсными» факторами научно-технического потенциала (в среднем по регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)

Показатели качества жизни	Факторы научно-технического потенциала, отражающие ресурсную составляющую
	Персонал	Исследователи	Затраты на исследования	Затраты на инновации	Организации
Доходы	0,05	0,18	0,36	0,24	-0,02
Безработица	0,00	-0,22	-0,50	-0,31	-0,13
Бедность	0,08	0,10	-0,09	-0,07	0,19
Коэффициент фондов	-0,03	-0,12	-0,33	-0,09	-0,42
Коэффициент Джини	-0,03	-0,12	-0,34	-0,09	-0,41
Студенты	-0,03	-0,25	-0,74	-0,28	-0,48

Источник: рассчитано автором по данным Росстата

Таблица 4. Результаты корреляционного анализа между показателями качества жизни и «результирующими» факторами научно-технического потенциала (в среднем по регионам России за период с 2010 по 2017 гг.)

Показатели качества жизни	Факторы, выступающие в качестве оценки результатов инновационной деятельности
	Созданные технологии	Используемые технологии	Патенты
Доходы	0,14	-0,03	0,19
Безработица	-0,15	-0,13	-0,10
Бедность	-0,10	0,10	-0,11
Коэффициент фондов	-0,10	-0,31	-0,06
Коэффициент Джини	-0,08	-0,29	-0,06
Студенты	-0,23	-0,48	-0,09

Источник: рассчитано автором по данным Росстата

Эти данные, по мнению автора, отражают более реальную картину происходящего. Так, среди статистически значимых результатов можно выделить:

• 1)    среднюю по силе положительную взаимосвязь между «Доходами» и «Затратами на исследования» (средний коэффициент 0,36), «Затратами на инновации» (средний коэффициент 0,24), «Патентами» (средний коэффициент 0,19);

• 2)    среднюю по силе отрицательную взаимосвязь между «Безработицей» и «Затратами на исследования» (средний коэффициент -0,5), «Затратами на инновации» (средний коэффициент -0,31), «Исследователями» (средний коэффициент -0,22);

• 3)    негативную взаимосвязь между неравенством и «Затратами на исследования», «Затратами на инновации», «Организации» и «Используемые технологии»;

• 4)    отрицательную взаимосвязь между «Студентами» и большинством показателей научно-технического потенциала страны. Данные результаты сложно однозначно интерпретировать. По мнению автора такие коэффициенты могут быть вызваны влиянием некого третьего показателя, через который они связаны.

Заключение

Исследуемые показатели качества жизни оказались в наиболее тесной корреляционной связи с факторами научнотехнического потенциала, отражающими ресурсную составляющую. Наиболее сильная связь была обнаружена между показателем безработицы и такими факторами научно-технического потенциала, как затраты на научные исследования, затраты на технологические инновации и число исследователей. Проверка корреляционной связи по отдельным регионам между показателями среднедушевых доходов населения и научно-техническим потенциалом регионов показало в целом близкую к нулю зависимость в большинстве регионов. Исключение составила взаимосвязь доходов с внутренними затратами на научные исследования и разработки (средний коэффициент по всем регионам 0,36) и затратами на технологические инновации (средний коэффициент по всем регионам

0,24).

Вообще из всех факторов научнотехнического потенциала регионов наиболее чувствительными к показателям качества жизни оказались именно два эти показателя: затраты на научные исследования и затраты на технологические инновации.