Видовая структура и региональные пропорции затрат на инновационную деятельность в экономике России

Видовая структура инноваций традиционно находится в фокусе релевантных исследований – от классических трудов Й. Шумпетера до новейших таксономических и эконометрических изысканий. Эффект, оказываемый инновациями на экономику и общество, зависит как от вида конкретной инновации, так и от видового разнообразия инноваций в целом (Schumpeter, 1934; Edwards-Schachter, 2018; Домнич, 2022). В российской официальной статистике наибольший объём информации о видовой структуре инноваций сообщает структура затрат организаций на инновационную деятельность ¹ по видам инновационной деятельности, формируемая по итогам ежегодных обследований крупных и средних предприятий по форме 4-инновации ² . По данным Росстата, в 2011– 2022 гг. затраты на инновационную деятельность российских предприятий увеличились в текущих ценах с 733,8 до 2662,6 млрд руб., что само по себе характеризует важность индикатора.

Однако в силу методических ограничений экономическая интерпретация этого массива данных затруднена. В исследовании преодолены важнейшие из таких ограничений, препятствующие пространственно-временным сопоставлениям структуры и динамики затрат на инновационную деятельность в регионах страны.

Цель работы – дать обобщённую количественную пространственно-временную характеристику изменения объёма затрат организаций на указанные виды инновационной деятельности в регионах России в 2011–2022 гг. Задачами исследования являются изучение мирового опыта, связанного с анализом видовой структуры инноваций с точки зрения двух основных способов освоения новых технологий (исследование и эксплуатация); анализ пространственной динамики инноваций этих видов в регионах России с учётом методических ограничений, накладываемых официальной статистикой, и формулирование стилизованных фактов о пространственно-временных изменениях видовой структуры инноваций в регионах страны с учётом значительной неоднородности последних.

Предмет исследования – пространственная и временная дифференциация объёмов и скорости изменения затрат на инновационную деятельность в предпринимательском секторе регионов России в разрезе важнейших видов инновационной деятельности: исследований и разработок, приобретения машин и оборудования, производственного проектирования (инжиниринга) и дизайна. Объект исследования включает 81 регион ³ в 2011–2022 гг. с детализацией на три периода: 2011–2015, 2016–2018 и 2019–2022 гг., что обусловлено изменениями в методике статистического наблюдения.

Теоретические основы исследования

Важнейшими видами инновационной деятельности, по данным Росстата, являются исследования и разработки, а также приобретение машин и оборудования. Их общий удельный вес в совокупных затратах на инновационную деятельность в 2011–2022 гг. увеличился с 68,3 до 78,6% ⁴ . Важно, что речь идёт лишь о тех исследованиях, разработках и инвестициях в средства производства, «которые в течение периода наблюдения направлены или приводят к созданию новых или усовершенствованных продуктов (товаров, услуг), значительно отличающихся от продуктов, производившихся организацией ранее, предназначенных для внедрения на рынке, новых или усовершенствованных бизнес-процессов, значительно отличающихся от предыдущих соответствующих бизнес-процессов, предназначенных для использования в практической деятельности» ⁵ . В связи с этим указанные индикаторы уместно считать стоимостными оценками интенсивности реализации двух отличных друг от друга способов освоения новых технологий: исследования и эксплуатации. Исследование определяется как изучение и дополнение технических знаний в новой области, незнакомой для фирмы раньше. Эксплуатация – это освоение технологий, которыми уже обладает сама фирма и (или) фирмы, её окружающие (Lennerts et al., 2019; Clauss et al., 2020; Mahmood, Mubarik, 2020).

Эксплуатация и исследование технологий по-разному влияют на результаты деятельности предприятия. Это заставляет предприятия искать компромисс между ними вследствие ограниченности ресурсов (Cho, 2020; Wen et al., 2020). Когда фирма направляет средства как на эксплуатацию, так и на исследование технологий (что допускает форма 4-инновации), перераспределение ресурсов между ними влечёт эффекты двух типов. Когда ресурсы, направляемые на эксплуатацию новых технологий, увеличиваются, то ресурсы, направляемые на их исследование, сокращаются. Тогда краткосрочные по- казатели деятельности фирмы улучшаются, но возможности для улучшения долгосрочных показателей снижаются. С другой стороны, если увеличивается объём вложений в исследование технологий, краткосрочные показатели деятельности фирмы становится трудно улучшить, но возможности для улучшения долгосрочных показателей деятельности фирмы возрастают. Таким образом предприятия приспосабливаются к долгосрочным изменениям окружающей среды, сохраняя при этом краткосрочные показатели управления за счет надлежащего баланса между эксплуатацией и исследованием технологий (Cho, 2020; Johnson et al., 2022).

Дискуссия о сравнительной значимости эксплуатации и исследования технологий, их противоборстве и синергическом эффекте разворачивается с начала 1990-х гг. ⁶ Однако изучение баз публикаций Google Scholar, Web Of Science, Scopus и elibrary.ru показало, что она ни разу не затрагивала российский опыт. Поэтому важнейшей научной проблемой исследования на российском материале, по мнению автора, должна быть по возможности максимально достоверная оценка масштабов и динамики обсуждаемых явлений, в том числе в пространстве регионов большой страны.

Согласно официальной статистике и в текущих ценах, наиболее заметные изменения в соотношении между затратами на исследования и разработки и приобретение машин и оборудования произошли в первые пять лет рассматриваемого периода, т. е. в 2011–2015 гг. В 2011 году затраты на исследования и разработки составляли 23,6% затрат на инновационную деятельность, а затраты на приобретение машин и оборудования – 44,8%. В 2012 году доля затрат на исследования и разработки выросла до 35,9%, а затрат на приобретение машин и оборудования – снизилась до 42,1%. К 2015 году доли индикаторов в затратах на инновационную деятельность составляли, соответственно, 44,4 и 33%, и такое соотношение в целом сохранилось до 2022 года ⁷ .

Третьим по величине затрат, но не по значимости, видом инновационной деятельности является производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн ⁸ . Инжиниринг рассматривается как связующее звено между всеми прочими видами инновационной деятельности, а дизайн – между технологиями и потребителем (Медяник, 2017; Charyton, 2015; Gershman et al., 2020). Доля производственного проектирования (инжиниринга) и дизайна в затратах на инновационную деятельность снизилась с 23,2% в 2011 году сначала до 9,8% в 2012 году и далее до 5% к 2022 году. ⁹

Таким образом, в целом по стране повышается и закрепляется экономический вес исследований и разработок как способа освоения новых технологий за счёт опережающего роста данного вида затрат по сравнению с приобретением машин и оборудования и производственным проектированием (инжинирингом) и дизайном. Наиболее значительные изменения произошли в интервале 2011–2015 гг. Однако для ответа на вопрос, насколько эта тенденция универсальна в пространстве регионов – центральных, северных, южных и восточных, с экономикой промышленного или сельскохозяйственного типа, располагающих развитой либо незначительной научно-производственной базой, требуется преодолеть значительные методические ограничения.

Методические проблемы исследования

Росстат собирает данные об инновационной деятельности российских организаций уже три десятка лет, но это не способствует формированию массива региональной статистики инноваций. Методики сбора, обработки и публикации статистики по форме 4-инновации регулярно меняются, что обесценивает накопленную статистику с точки зрения лонгитюдных ретроспективных исследований. За 12 лет (с 2011 по

2022 год) отраслевой охват обследуемых организаций менялся четыре раза: в 2011, 2015, 2016 и 2019 гг.10 При этом Росстат не публикует сопоставимых данных по «старым» методикам, а регионально-отраслевая детализация индикаторов инноваций для большинства регионов не имеет смысла: если в отрасли j региона i в год t затраты на инновационную деятельность осуществляло единственное предприятие (весьма частотный случай), Росстат не покажет информацию, сославшись на «обеспечение конфиденциальности первичных статистических данных»11. Такие пробелы в данных характерны даже для отдельных регионов, располагающих небольшой экономикой, в том числе несколькими инновационно активными предприятиями. Полученные стоимостные индикаторы технологических инноваций (затраты на инновационную деятельность и объём инновационных товаров, работ, услуг) невозможно нормировать на число инновационно активных предприятий и (или) численность работников, занятых на таких предприятиях, поскольку соответствующие индикаторы не обнародуются. Отсутствуют и официальные разъяснения, с помощью каких дефляторов следует приводить стоимостные индикаторы инноваций в сопоставимые цены; данная процедура (если вообще производится) всецело остаётся на усмотрение исследователя, что порождает широкий произвол в методологии эмпирических исследований.

К указанным техническим проблемам следует добавить статистические вызовы объективного характера, обусловленные экономической природой инноваций как явления. Внедрение конкретной инновации – всегда небанальный социальный процесс с непредсказуемым исходом (Домнич, 2022, с. 100). Для российских региональных индикаторов инноваций характерны нестационарная динамика, высокий размах вариации, обилие нулевых значений и непредсказуемость стоимостных показателей с точки зрения сравнительного размера региональных экономик.

Сама возможность реализации крупных инновационных проектов в конкретном регионе в первую очередь обусловлена историей его развития и освоения («эффектом колеи») и возможностью привлечь финансирование из федерального бюджета12. Закономерна выраженная дифференциация регионов на немногочисленные территории, регулярно осваивающие значительные объёмы затрат на инновационную деятельность, и регионы, инновационные затраты которых несопоставимо малы даже с учётом относительного размера их экономик. Часто встречается ситуация, когда инновационная система конкретного региона регулярно осуществляет затраты на инновационную деятельность, при этом почти не отгружая инновационную продукцию, и наоборот (Домнич, 2018). Поэтому экономический анализ затрат на инновационную деятельность валиден как совместно с объёмом инновационных товаров, работ и услуг, так и отдельно от него.

В литературе по инновационному развитию российских регионов указанные методические ограничения, как правило, не учитываются (см., напр., Голова, 2024; Дементьев, 2024; Терещенко, 2024; Шорохова, 2024). Это делает методику, учитывающую указанные методические ограничения, ещё более актуальной.

Методика исследования

Решение заявленных задач осуществлялось в четыре этапа.

На первом этапе были восстановлены региональные данные о затратах на инновационную деятельность, в том числе на исследования и разработки, приобретение машин и оборудования и производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн, скрытых Росстатом в целях «обеспечения конфиденциальности первичных статистических данных» (табл. 1). В простейшем случае, когда в год t в рамках того или иного федерального округа Росстат скрыл данные лишь по одному региону i , они восстанавливались как разность, полученная вычитанием из значения суммарного индикатора по округу суммы значений индикаторов всех прочих регионов в составе округа. Если скрыты данные по двум и более регионам в составе округа, они восстанавливались путём пропорционального распределения данной разности по регионам на основании информации о прошлых и (или) будущих значениях региональных индикаторов. В общей сложности, по четырём индикаторам за 2011–2022 гг., было восстановлено 119 наблюдений, которые далее использовались наравне с официальными данными Росстата. Сформированы сбалансированные панели данных за 2011–2015, 2016–2018 и 2019–2022 гг.

На втором этапе стоимостные индикаторы приведены к сопоставимому виду путем пересчёта в цены 2011 года с использованием наиболее релевантных, по мнению автора, индексов цен на продукцию, машины и оборудование и прочую продукцию инвестиционного назначения (табл. 2). Таким образом, для каждого из четырёх индикаторов подобран свой индекс-дефлятор.

Таблица 1. Восстановленные данные по регионам и годам

Регион	Затраты на инновационную деятельность	в том числе
		Исследования и разработки	Приобретение машин и оборудования	Производственное проектирование и дизайн
Республика Адыгея	-	2021, 2022	2020	2020
Республика Алтай	-	2020–2022	2020	2020–2022
Республика Бурятия	-	-	2020	2020–2022
Республика Дагестан	-	-	-	2022
Республика Калмыкия	2022	2021, 2022	2020, 2021	2020–2022
Кабардино-Балкарская Республика	-	-	2021	2020, 2022
Карачаево-Черкесская Республика	2021, 2022	2020	2021, 2022	2020–2022
Республика Карелия	-	-	-	2020, 2022
Республика Коми	-	-	-	2021
Республика Саха (Якутия)	-	-	-	2022
Республика Северная Осетия – Алания	2022	2021, 2022	2020	2020–2022
Республика Тыва	-	2020	-	2020–2022
Республика Хакасия	-	2020–2022	2020	2020–2022
Забайкальский край	-	2020	-	2021, 2022
Камчатский край	-	-	-	2022
Амурская область	-	-	-	2020–2022
Архангельская область	2011, 2012, 2021, 2022	2020	2022	2020, 2022
Астраханская область	-	-	-	2020–2022
Вологодская область	-	-	-	2022
Ивановская область	-	2021	-	2020, 2022
Калининградская область	-	-	-	2022
Костромская область	-	2021, 2022	-	2020, 2022
Магаданская область	-	2022	2021, 2022	2020–2022
Орловская область	-	2022	-	-
Псковская область	-	-	-	2020–2022
Сахалинская область	-	-	-	2022
Тюменская область	2011, 2012	2011, 2012	-	2011, 2012
Ульяновская область	-	-	-	2020
Ненецкий автономный округ	2021, 2022	2020	2022	2021, 2022
Чукотский автономный округ	-	2021	-	2021, 2022
Еврейская автономная область	-	2020–2022	2020–2022	2021, 2022
Итого восстановлено, ед.	12	28	17	62
Источник: составлено автором.

Таблица 2. Характеристики выборки и используемые дефляторы

Показатель Затраты на инновационную деятельность в том числе исследования и разработки приобретение машин и оборудования производственное проектирование и дизайн Отраслевой охват 2011– 2015 промышленность, связь, деятельность, связанная с использованием вычислительной техники и информационных технологий, научные исследования и разработки, предоставление прочих видов услуг 2016– 2018 + сельское хозяйство, монтаж зданий и сооружений из сборных конструкций, устройство покрытий зданий и сооружений, производство прочих строительных работ 2019– 2022 + строительство, транспортировка и хранение, деятельность в области здравоохранения и социальных услуг Среднее (ст. отклонение) по регионам, млрд руб.* 2011– 2015 12,8 (25,6) 4,9 (14,9) 5,0 (8,6) 1,6 (5,8) 2016– 2018 17,1 (35,6) 7,5 (21,9) 5,7 (10,9) 1,8 (4,2) 2019– 2022 28,1 (75,4) 12,2 (37,3) 10,0 (25,2) 1,9 (4,8) Число нулей в выборке - 53 9 61 Используемые дефляторы Индексы цен на продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения: всего по обследуемым видам деятельности Индексы цен на продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения: научные исследования и разработки** Индексы цен приобретения машин и оборудования инвестиционного назначения: всего по обследуемым видам деятельности*** Индексы цен на прочую продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения: всего по обследуемым видам деятельности **** * Рассчитано по: Затраты на инновационную деятельность организаций (с 2010 г.). URL: (дата обращения 01.07.2024). ** Индексы цен на продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения по 2016 г. URL: (дата обращения: 1.07.2024); Индексы цен на продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения с 2017 г. URL: (дата обращения 01.07.2024). *** Индексы цен приобретения машин и оборудования инвестиционного назначения по 2016 г. (процент). URL: https://www. (дата обращения: 01.07.2024); Индексы цен приобретения машин и оборудования инвестиционного назначения с 2017 г. (процент). URL: (дата обращения 01.07.2024). **** Индексы цен на прочую продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения по 2016 г. (процент) URL: https://www. (дата обращения 01.07.2024); Индексы цен на прочую продукцию (затраты, услуги) инвестиционного назначения с 2017 г. (процент). URL: (дата обращения 01.07.2024). Источник: составлено автором.

На третьем этапе региональный анализ динамики затрат на инновационную деятельность был ограничен двумя группировками регионов (рис. 1, 2). Первая группировка (А1… А6) основана на административном делении субъектов Федерации (см. рис. 1). Группа А1 соответствует Центральному федеральному округу кроме г. Москвы, группа А2 – СевероЗападному федеральному округу, группа А3 – Южному и Северо-Кавказскому федеральным округам, группа А4 – Приволжскому федеральному округу, группа А5 – Уральскому и Сибирскому федеральным округам, а группа А6 – Дальневосточному федеральному округу.

Вторая группировка (I1… I6) основана на суммарной за 2011–2022 гг. величине затрат на инновационную деятельность в ценах 2011 г. по каждому региону (см. рис. 2). В ней группа I1 представлена г. Москвой – уникальным субъектом, выделяющимся на фоне всех остальных отличительно высокими значениями затрат на инновационную деятельность. За 2011–2022 гг. их суммарный объём в г. Москве (в ценах 2011 года) составил около 2,7 трлн руб. (21,5% общероссийских), в том числе на исследования и разработки – 1,3 трлн руб., на приобретение машин и оборудования – 641 млрд руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 242 млрд руб.

В группу I2 отнесены 10 крупнейших по затратам на инновационную деятельность после Москвы регионов: г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Красноярский и Пермский края, Московская, Нижегородская, Самарская, Сахалинская, Свердловская области и Ханты-Мансийский автономный округ. Это самая экономически мощная из всех выделенных групп с суммарными за рассматриваемый период затратами на инновационную деятельность в 5,6 трлн руб. (44,9% общероссийских), в том числе на исследования и разработки – 2,7 трлн руб., на приобретение машин и оборудования – 1,9 трлн руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 421,8 млрд руб.

Группа I3 включает регионы, в каждом из которых суммарная за 2011–2022 гг. величина затрат на инновационную деятельность в ценах 2011 года составляла от 100 до 250 млрд руб.: Республику Башкортостан, Краснодарский и Хабаровский края, Белгородскую, Воронежскую, Иркутскую, Липецкую, Ленинградскую, Волгоградскую, Омскую, Ростовскую, Тульскую и Челябинскую области. Суммарно за 2011–2022 гг. эти регионы обеспечили 2,4 трлн руб. затрат на инновационную деятельность (18,8% общероссийских), в том числе на исследования и разработки – 481,9 млрд руб., на приобретение машин и оборудования – 1,1 млрд руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 331,8 млрд руб.

Группа I4 объединяет регионы с суммарной за 2011–2022 гг. величиной затрат на инновационную деятельность от 50 до 100 млрд руб.: Республику Мордовию, Владимирскую, Калужскую, Кемеровскую, Кировскую, Новосибирскую, Оренбургскую, Пензенскую, Рязанскую, Саратовскую, Тверскую, Томскую, Тюменскую и Ярославскую области. Всего за 2011–2022 гг. эти регионы осуществили инновационные затраты в размере 956,5 млрд руб. (7,6% общероссийских), в том числе на исследования и разработки – 344,2 млрд руб., на приобретение машин и оборудования – 382,6 млрд руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 123,5 млрд руб.

В группу I5 вошли регионы с суммарной за 2011–2022 гг. величиной затрат на инновационную деятельность от 10 до 50 млрд руб.: республики Бурятия, Карелия, Коми, Удмуртия, Чувашия, Якутия, Алтайский, Приморский и Ставропольский края, Амурская, Архангельская, Астраханская, Брянская, Вологодская, Калининградская, Костромская, Курская, Мурманская, Новгородская, Орловская, Смоленская, Тамбовская, Ульяновская области и Ямало-Ненецкий автономный округ. Суммарно за 2011–2022 гг. эти регионы обеспечили 696,1 млрд руб. затрат на инновационную деятельность (5,6% общероссийских), в том числе на исследования и разработки 162,7 млрд руб., на приобретение машин и оборудования – 362,7 млрд руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 95,3 млрд руб.

Группа I6 представлена регионами с суммарной за 2011–2022 гг. величиной затрат на инновационную деятельность до 10 млрд руб.: республики Алтай, Адыгея, Дагестан, Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Марий Эл, Северная Осетия, Тыва, Хакасия, Забайкальский и Камчатский края, Ивановская, Псковская, Курганская, Магаданская области, Ненецкий и Чукотский автономные округа, а также Еврейская автономная область. Суммарно за 2011–2022 гг. эти регионы обеспечили 70,9 млрд руб. затрат на инновационную деятельность (0,6% общероссийских), в том числе на исследования и разработки – 14,3 млрд руб., на приобретение машин и оборудования – 39,6 млрд руб., на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн – 9,2 млрд руб.

На четвёртом этапе в рамках периодов 2011–2015, 2016–2018 и 2019–2022 гг. произведена оценка эластичности индикаторов затрат на инновационную деятельность inno^ в ценах 2011 года по временному тренду t с детализацией по группам А1… А6 и I2… I6 на основании сформированной панели данных. Это позволило дать количественную характеристику изменения затрат на инновационную деятельность внутри каждого периода с коррекцией на пространственную неоднородность.

Эластичность совокупных затрат на инновационную деятельность по временному тренду оценивалась линейным уравнением на панельных данных с фиксированными эффектами регионов:

In inno_it = с + p^at + p f + £_it , (1)

где c — константа, t — временной тренд, ^ i — индивидуальный эффект i -го региона, E_it — остатки уравнения. Поскольку исследуемые данные характеризуются значительным размахом колебаний значений (см. табл. 2), актуальна проблема гетероскедастичности остатков уравнения (1); при его оценке использовались робастные оценки дисперсии, полученные по методу Хубера – Уайта (Huber, 1967; White, 1980).

Данные по затратам на исследования и разработки, приобретение машин и оборудования и производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн характеризуются значительным числом нулей в выборках, поэтому для оценки их эластичности по временному тренду использовалась пуассоновская модель панельной регрессии с фиксированными эффектами регионов и корректировкой дисперсии по методу Хубера – Уайта. Пуассоновская модель предполагает, что наблюдения тпо^,..., innO i _T независимо распределены, регрессор t – строго экзогенный, а индивидуальные эффекты регионов (р¹^ имеют пуассоновское распределение с параметром p it:

Pr⁽inno_it = у|Дй) = exp⁽-p_it )^Лу где ц_и = exp(p^bt + p^b )

С точки зрения качества используемых данных важно, что пуассоновская регрессия обеспечивает состоятельную оценку параметров, даже если данные не соответствуют распределению Пуассона (Lukman et al., 2021).

В фокусе нашего интереса – коэффициенты эластичности индикаторов затрат на инновационную деятельность по временному тренду ^a и ^b, интерпретируемые как средняя скорость изменения показателя за период. Важнейшими параметрами при этом являются величина и статистическая значимость коэф- фициентов эластичности. Последняя трактуется как степень согласованности динамики индикатора затрат на инновационную деятельность в рамках группы регионов. Высокая статистическая значимость коэффициентов эластичности по временному тренду означает, что в течение рассматриваемого периода затраты на инновации всех регионов, входящих в группу, в среднем изменялись в одном направлении: увеличивались либо уменьшались. Низкая статистическая значимость ^a и ^b, напротив, свидетельствует о разнонаправленных либо бессистемных тенденциях изменения инновационных затрат в регионах.

Результаты исследования

Затраты на инновационную деятельность в 2011–2022 гг. увеличивались почти исключительно в текущих ценах и главным образом благодаря расширению отраслевого охвата статистического наблюдения (рис. 3) . В постоянных ценах 2011 года индикатор увеличился за это время с 733,8 до 1304 млрд руб., т. е. на 77,7%. Лишь в 2011–2014 гг. увеличение индикатора в текущих ценах сопровождалось его увеличением в постоянных ценах 2011 года при неизменном отраслевом охвате; этот небольшой отрезок – единственный период роста инновационной активности российских предприятий. В последующие годы фиксируется стагнация затрат на инновационную деятельность, пересчитанных в сопоставимые цены. В сопоставимом исчислении национальная экономика растёт быстрее затрат на инновации, поэтому их экономический вес в ВВП снижается: с 1,4 до 0,9% в 2014–2022 гг. ¹³ Отсюда можно сделать осторожный вывод о снижении «качества» технологической составляющей экономического роста России после 2014 года.

Рис. 3. Совокупные затраты на инновационную деятельность в 2011–2022 гг.

3000                                                                                                      2,5%

Затраты на инновационную деятельность, млрд руб. - в текущих ценах Затраты на инновационную деятельность, млрд руб. - в ценах 2011 г. Затраты на инновационную деятельность в % к ВВП - текущие цены Затраты на инновационную деятельность в % к ВВП - цены 2011 г.

Источник: рассчитано автором.

Динамика совокупного показателя определяется тенденциями изменения затрат на исследования и разработки и приобретение машин и оборудования (рис. 4). Последовательный рост в 2011–2014 гг. был связан с увеличением затрат на исследования и разработки, тогда как уровень затрат на приобретение машин и оборудования в сопоставимых ценах с 2014 года снижался, а затем стагнировал. Динамика затрат на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн отличается волнообразными изменениями с пиковыми значениями в 2011, 2014 и 2019 гг. с последующим переходом в нисходящий тренд.

В целом по стране у совокупных затрат на инновационную деятельность в регионах не было внятной динамики ни в 2011–2015, ни в 2016–2018, ни в 2019–2022 гг.: коэффициенты эластичности по временному тренду ^ a на полной выборке регионов статистически незначимы во всех периодах (табл. 3) .

Последовательный общероссийский рост индикатора в 2011–2015 гг. обеспечивался топ-10 регионами после Москвы ¹⁴ (группа I2). Среди групп территорий, выделенных по административному признаку, значимый положительный вклад внесли приволжские регионы (группа А4), где локализовано четыре региона группы I2. В то же время статистически заметный отрицательный тренд в этот период фиксируется в наименее развитых (группа I6) и северо-западных (группа А2) субъектах страны. Таким образом, единственный за весь наблюдаемый период отрезок, когда имел место рост инновационных затрат, содержит в себе серьёзные противоречия на региональном уровне, т. к. последовательное увеличение индикатора осуществлялось лишь в наиболее развитых регионах, в регионах-середняках статистически значимая динамика отсутствовала, а в наименее развитых регионах происходило его последовательное снижение.

Рис. 4. Затраты на инновационную деятельность в регионах России по важнейшим направлениям в 2011–2022 гг., млрд руб.

Исследования и разработки

2011    2012    2013    2014    2015    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022

—*- в текущих ценах    —A— в ценах 2011 г.

Приобретение машин и оборудования

2011    2012    2013    2014    2015    2016    2017    2018    2019    2020    2021    2022

—•— в текущих ценах  —•— в ценах 2011 г.

Производственное проектирование и дизайн

— ♦ — в текущих ценах      ♦ в ценах 2011 г.

Источник: рассчитано автором.

Таблица 3. Скорость изменения индикаторов затрат на инновационную деятельность по группам регионов в 2011–2022 гг.

CD s CD □3 03 CD П s 5 □3

S CD S 03 со CD со I 1=1 CD СО 1— =1 со 00

7 03

6

03 о

03

*

LO

s

*

co

co

* 03

xO xO °^ 2 o- T— Q СЭ LO ф 5. CD ZE О CD ZE 03 H-ZE 03 О 00 □3 о О СП S3 03 ZE 2 ?     ? О О В ш i P ■ оз ^ T CH ZE S 03 ZE 00 ZE ZE 00   ।   3 7 । e 1 * * о * *  *  S

oo co

* co LO

сэ

CM

* 03

CO

* oo

co

* 03 CM

* oo

q

g

LO

oo о

a

s

*

LO

s

g

* 03

co

s

CM

СК S 03 со S S 3 оз ^ CD S CD 1— CD 1=

03

co

s

сэ

g

g

о

* CM

* oo CM

oo

g

g

g

oo co

co

03

03

s

* CD

*

LO

g

co

*

о

LO

03

03

CM

* oo

co LO

LO

g

oo о

s

* 03

*

s 00 co s CK s 03 co =1 CD

03

co

* co

oo

*

* о

g

s

co

oo co

о

* LO

CM

*

*

* co CM

*

co

g

LO

* oo

* 03

* CM

*

* co

s

*

oo о

* CM

*

* co

co о

03 о

СП rn s В 5 о CL CD 1- н оз ск

03

co

co

g

о

сэ

s

s

co

LO О

g

s

oo co

s

* CM

s

LO О

a

03

g

g

LO 7

g

CM

* co

* co

co

co

03 co

* co

□3 оз о u3

CD □3 1 CK s

co CD £ 2

<

<

2

<

2

2

CM

co

LO

co

В 2016–2018 и 2019–2022 гг. в рамках рассматриваемых групп не зафиксировано какой-либо последовательной динамики затрат на инновационную деятельность за исключением отрицательного тренда в центральных регионах (группа А1) в 2016–2018 гг. Таким образом, семилетний период с 2016 по 2022 год в плане инновационного развития, не мыслимого без затрат на инновационную деятельность, предстаёт временем длительной стагнации как в целом по выборке, так и в рамках отдельных групп регионов.

Видовая детализация инновационных затрат показывает, что наибольшая динамичность (наибольшее число статистически значимых коэффициентов эластичности по временному тренду ft b ) была присуща затратам на исследования и разработки. В 2011–2015 гг. последовательно увеличивался их объём как в целом по стране, так и в рамках большинства рассматриваемых групп: А1, А2, А3, А5, I1, I2, I3, I4. В 2016–2018 гг. затраты на исследования и разработки начали увеличивать приволжские регионы (группа А4) и продолжили повышать южные (группа А3), а также наиболее развитые регионы (I1 и I2). В то же время началось последовательное снижение индикатора в северо-западных регионах (группа А2). Период 2019–2022 гг. характеризуется значимыми отрицательными тенденциями изменения затрат на исследования и разработки в общестрановой выборке, в группах регионов А2, А3, А5, I3 и положительной в г. Москве.

Здесь обращают на себя внимание три факта. Это, во-первых, отсутствие значимых коэффициентов ft b в рамках всех трёх периодов в регионах Дальнего Востока (группа А6) и двух наименее развитых группах регионов (группы I5 и I6). Во-вторых, резкое снижение числа групп регионов со значимыми положительными коэффициентами ft ^b в 2016—2018 г.; в разрезе группировки регионов по суммарному объёму инновационных затрат значимая положительная динамика осталась лишь в группе наиболее развитых регионов. В-третьих, исключительно отрицательные статистически значимые коэффициенты ft b в 2019—2022 гг. за исключением г. Москвы.

Указанные факты рисуют специфическую картину развития института корпоративных ис- следований и разработок в регионах. Последовательный и относительно повсеместный рост затрат на исследования и разработки был возможен лишь в период до санкционного шока 2014–2015 гг. Но даже тогда он не распространялся на самые удалённые (Дальний Восток) и наименее развитые (инновационные затраты до 50 млрд руб. суммарно за 2011–2022 гг.) регионы. В рамках группировки регионов по суммарной величине затрат на инновационную деятельность значения ftb убывали от наиболее развитых групп субъектов РФ к наименее развитым. Начиная с 2016–2018 гг. число групп регионов, последовательно наращивавших объём исследований и разработок, стремительно сокращается, а г. Москва перестаёт вписываться в общероссийские тренды, становясь единственным стабильным исследовательским центром в предпринимательском секторе. Наконец, в 2019–2022 гг., несмотря на существенное расширение отраслевого охвата статистического наблюдения, происходит повсеместный обвал объёма исследований и разработок за исключением г. Москвы.

Пространственные закономерности изменения затрат на приобретение машин и оборудование были во многом противоположны пространственным паттернам затрат на исследования и разработки. Динамика данного вида затрат на общестрановой выборке регионов оставалась неэластичной по временному тренду на протяжении всех трёх периодов. В 2011–2015 гг. значимые отрицательные коэффициенты ft b фиксировались в северо-западных регионах (группа А2), а также в регионах с суммарными за 2011–2022 гг. инновационными затратами до 50 млрд руб. (группы I5 и I6). Таким образом, пока группы I1, I2, I3 и I4 последовательно наращивали затраты на исследования и разработки, в группах I5 и I6 происходило последовательное снижение затрат на приобретение машин и оборудования. В период до санкционного шока наименее развитые регионы были вынуждены снижать интенсивность освоения технологий, в том числе даже за счёт метода эксплуатации, тогда как более развитые регионы наращивали интенсивность освоения технологий методом исследования.

В 2016–2018 гг. происходило последовательное увеличение затрат на приобретение машин и оборудования в приволжских (группа А4) и дальневосточных (группа А6) регионах, а также в регионах с суммарными за 2011–2022 гг. инновационными затратами в диапазоне от 10 до 50 млрд руб. (группа I5). В 2019–2022 гг. положительная статистическая эластичность по временному тренду отмечается в урало-сибирских (группа А5) и дальневосточных (группа А6) регионах. Таким образом, в период усиливающегося санкционного давления именно территории Дальнего Востока, лишённые возможности последовательно наращивать объёмы исследований и разработок (т. е. осваивать новые технологии методом исследования), наиболее последовательно увеличивали интенсивность освоения новых технологий, воплощённых в новой технике, методом эксплуатации. Со временем этот процесс усиливается, о чём свидетельствует заметное увеличение коэффициента ^b дальневосточных регионов в 2019—2022 гг. по сравнению с 2016–2018 гг.

Снижение экономического веса затрат на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн в 2011–2022 гг. сопровождалось их переносом из наиболее развитых регионов в наименее развитые. Так, если в 2011–2015 гг. последовательное увеличение инновационных затрат данного вида зафиксировано в регионах группы I2, то в 2016–2018 гг. – в регионах группы I3, а в 2019–2022 гг. – в регионах группы I5. Отметим, что данный результат является наименее достоверным по причине того, что затраты на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн характеризуются наибольшим размахом колебаний, числом восстановленных данных и нулей в выборке (см. табл. 1, 2).

Заключение

В ходе исследования автор стремился ответить на простой вопрос: какова сравнительная динамика затрат на инновационную деятельность в пространстве регионов страны, в том числе в разрезе важнейших видов затрат на инновации. Индивидуальные траектории инновационного развития регионов прерываются статистическими выбросами большой амплитуды, нулевыми значениями индикаторов и скрываемыми Росстатом наблюдениями. Это делает их частный анализ малопродуктивным, избыточно трудоёмким и нерепрезентативным. Автором предложена методика, включающая сравнительный анализ пространственной динамики стоимостных индикаторов инноваций на основе подбора ценовых дефляторов, административной и экономической группировки регионов, а также расчёт эластичности по временному тренду, в том числе в рамках пуассоновской модели.

Недостатками предложенной методики выступают жёсткие временные рамки периодизации, произвол в использовании ценовых дефляторов, априорная группировка регионов и, вероятно, ограниченное внимание к траекториям инновационного развития отдельных территорий. Указанные недостатки определяют потенциал будущих исследований. Вместе с тем результаты работы дают возможность увидеть больше неочевидных фактов о динамике и видовой структуре затрат на инновационную деятельность в регионах России в 2011–2022 гг.

Затраты на инновационную деятельность в сопоставимых ценах, как совокупные, так и в разрезе важнейших направлений, обнаруживали наиболее последовательную динамику в период, когда санкционный шок 2014–2015 гг. не оказывал системного эффекта на экономику. Затраты на исследования и разработки (освоение новых технологий методом исследования) в этот период последовательно увеличивались, а затраты на приобретение машин и оборудования (освоение новых технологий методом эксплуатации) – последовательно снижались. Период с 2016 по 2022 год, когда санкции, по-видимому, вошли в полную силу, предстаёт депрессивным временем поиска новых конфигураций инновационного развития, что в свете предложенной методики выражается как отсутствие последовательной динамики затрат на инновации в большинстве регионов. В том числе динамика затрат на исследования и разработки в этот период оставалась устойчиво положительной только в Москве, в то время как в северо-западных, южных и урало-сибирских регионах она стала устойчиво отрицательной.

Доступ регионов к новым технологиям и возможности по их генерации неодинаковы. Прослеживается связь между пространственной и видовой структурами инноваций в эко- номике страны, но эта связь меняет свои функциональные формы в зависимости от периода и силы санкционного давления. Так, в 2011– 2015 гг. последовательное наращивание затрат на исследования и разработки происходило в наиболее развитых группах регионов, причём пропорционально величине суммарных за 2011–2022 гг. инновационных затрат. В наименее развитых регионах в это время последовательно снижались затраты на приобретение машин и оборудования, т. е. эти территории не могли себе позволить даже наиболее простой способ освоения технологий посредством эксплуатации существующих. В периоды усиленного санкционного давления 2016–2018 и 2019–2022 гг. последовательное наращивание наиболее простых форм освоения технологий – приобретения машин и оборудования в сочетании с производственным проектированием (инжинирингом) и дизайном – осуществлялось вдали от крупных столичных центров науки и инноваций: на Дальнем Востоке, а также в наименее развитых регионах.

Научное значение полученных результатов связано с перенесением дискуссии о сравнительной экономической значимости различных способов освоения новых технологий на российскую почву и уточнением закономерностей пространственной динамики инноваций различных видов в регионах страны на современном этапе развития. В практическом плане результаты могут быть использованы для совершенствования федеральной и региональной инновационной политики.