Влияние качества жизни на научно-технический потенциал регионов
Автор: Федотов А.А.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 10-2 (68), 2020 года.
Бесплатный доступ
Научно-технический потенциал регионов является важнейшей социально-экономической категорией, без развития которой невозможно благополучное существование страны в условиях высокой международной конкуренции. В статье представлен краткий обзор основных методик измерения научно-технического потенциал на региональном уровне. По результатам анализа выделены 8 показателей, характеризующих ресурсную и результативную составляющие научно-технического потенциала регионов. Далее было проведено корреляционное исследование с целью обнаружить тесноту связи между показателями качества жизни и научно-техническим потенциалом регионов. В качестве факторов качества жизни были выбраны 6 показателей, характеризующих благосостояние населения, степень социально-экономического неравенства, уровень занятости и численность студентов. Результаты исследования выявили некоторые функциональные взаимосвязи между исследуемыми категориями. Наиболее сильной оказалась негативная корреляционная связь между безработицей и ресурсными факторами научно-технического потенциала, в частности, денежными затратами на научные исследования и технологические инновации, а также численностью исследователей. Наибольшую корреляционную зависимость от показателей качества жизни, как и ожидалось, показали такие факторы научно-технического потенциала регионов, как затраты на научные исследования и затраты на инновации.
Научно-технический потенциал, качество жизни, человеческий потенциал, корреляция, регион
Короткий адрес: https://sciup.org/170182084
IDR: 170182084 | DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10839
Текст научной статьи Влияние качества жизни на научно-технический потенциал регионов
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 научно-технологического 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 аквахозяй-
- ству, 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 транспортно-логистических 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 мето- дики 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 комплексной оценки научно-технического потенциала страны, которая была предложена Технологическим институтом г. Атланта. Отличительной чертой данной методики является использование экспертных опросов на ряду со статистиче- скими 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 образовании;
– продажи инновационных продуктов, 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], Задум-кин 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 научнотехнического 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 влия- ние 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 научно-технического потенциала и рассматриваемыми показателями качества жизни. Данная связь является отрицательной с показателями «Безработицы» и «Бедности», и положительной со всеми остальными показателями качества жизни.
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.
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 тес- ной корреляционной связи с факторами научно-технического 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 научнотехническим 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.
Список литературы Влияние качества жизни на научно-технический потенциал регионов
- Указ Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642 "О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации". - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://kremlin.ru/acts/bank/41449/page/1 (дата обращения: 22.10.2020).
- Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России и выработка рекомендаций по стимулированию инновационной активности субъектов Российской Федерации // Наука. Инновации. Образование. - 2009. - №8. - С. 158-173.
- Задумкин К.А., Кондаков И.А. Методика сравнительной оценки научно-технического потенциала региона // Экономические и социальные перемены: факты, тренды, прогноз. - 2010. - №4 (12). - С. 86-100.
- Бортник И.М., Сеченя Г.И., Михеева Н.Н., Здунов А.А., Кадочников П.А., Сорокина А.В. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. - 2012. - №9 (167). - С. 48-61.
- Кортов С.В. Анализ региональных инновационных процессов на базе эволюционной модели // Журнал экономической теории Института экономики УрО РАН. - 2014. - № 1. - С. 104-122.
- Разуваев В.В. Методика оценки научно-технического потенциала регионов Российской Федерации // Вестник ПГУ. Серия: Экономика. - 2012. - №3.