Статья 'Бюджетные средства в финансировании инвестиций инновационного развития региона (на примере Центрально-черноземного района)' - журнал 'Финансы и управление' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Редакция > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Финансы и управление
Правильная ссылка на статью:

Бюджетные средства в финансировании инвестиций инновационного развития региона (на примере Центрально-черноземного района)

Поздняков Константин Константинович

кандидат экономических наук

PhD, доцент, Финансовый университет при Правительстве РФ

127083, Россия, Москва, г. Москва, ул. Верхняя Масловка, 15

Pozdnyakov Konstantin Konstantinovich

PhD in Economics

PhD, Docent, Financial University under the Government of the Russian Federation

127083, Russia, Moskva, g. Moscow, ul. Verkhnyaya Maslovka, 15

kk.pozdnyakov@gmail.com

DOI:

10.25136/2409-7802.2021.3.36260

Дата направления статьи в редакцию:

10-08-2021


Дата публикации:

26-08-2021


Аннотация: Стратегическим фактором роста экономик российских регионов является активизация инновационных процессов. Проблема повышения инновационной активности особо остро стоит в последние годы в связи с разворачиванием кризиса и ростом ограничений на бюджетные расходы. Цель статьи – анализ показателей инновационной деятельности и оценка влияния бюджетных инвестиций в основной капитал на показатели инновационного процесса в регионах Центрально-черноземного района (ЦЧР). Для анализа использовались доступные статистические данные о финансировании инвестиционных процессов и результатов инновационной деятельности РФ, Центрального федерального округа и регионов ЦЧР. В основе исследования лежит системный подход, экономико-статистические, логические и экспертные методы анализа. Проведенный анализ выявил недостаточность уровня развития инновационной деятельности во всех шести регионах ЦЧР. Инновационные процессы в ЦЧР характеризуются незначительными объемами производства инновационной продукции и инвестиций в НИОКР. Динамика инновационных процессов в районе носит дифференцированный характер. Существуют значительные межрегиональные различия в значениях показателей затрат на НИОКР и на инновационную деятельность, а также волатильность показателей производства инновационных товаров и услуг. Явным аутсайдером ЦЧР является Орловская область. Разработаны рекомендации, которые могут быть использованы органами власти субъектов РФ при разработке мер государственной поддержки инновационной деятельности в регионах ЦЧР с целью ускорения развития их экономики.


Ключевые слова:

инновационное развитие, инновации, инновационная продукция, стимулирование инноваций, финансы инвестиционного процесса, инвестиции основной капитал, бюджетные инвестиции, НИОКР, экономико-статистический анализ, Центрально-черноземный район

Abstract: The strategic factor for economic growth of the Russian regions is the activation of innovative processes. The problem of increasing innovative activity has been particularly acute in recent years due to the unfolding crisis and extended restrictions on the budget expenditures. The goal of this article consists in the analysis of indicators of innovative activity, and assessment of the impact of budget investments in fixed capital upon the indicators of innovative process in the Central Black Earth Region. The analysis employs the available statistical data on financing of investment processes and results of innovative activity in the Russian Federation, Central Federal District, and Central Black Earth Region. The research relies on the system approach, economic-statistical, logical and expert methods of analysis. The conducted analysis reveals the insufficient level of innovative development in all six zones of the Central Black Earth Region. The innovative processes in the Central Black Earth Region are characterized by low output of innovative products and investment in research and development. The dynamics of innovative processes in the region is of differential nature. There are substantial interregional differences in the indicator values of the expenditures for research and development, and innovation activity, as well as the volatility of indicators of production of innovative goods and services. The clear outsider in the Central Black Earth Region in the Oryol Oblast. The author formulates recommendations that can be used by the authorities of the constituent entities of the Russian Federation in elaboration of state support measures for innovative activity in the Central Black Earth Region aimed at acceleration of their economic development.


Keywords:

innovative development, innovation, innovation product, stimulating innovation, finance of investment process, investment in fixed assets, budget investments, R&D, economic and statistical analysis, the Black Earth Region

Введение

Инновации — это процесс, посредством которого новые идеи создают экономическую и социальную ценность. Этот процесс играет важную роль в обеспечении экономического роста и в повышении производительности, предлагая приоритетный путь к разработке новых инструментов и подходов для решения основных социальных проблем и повышения качества жизни.

Национальные правительства призваны сыграть ключевую роль в стимулировании инноваций. Государство должно создавать условия для стимулирования инновационного роста, способствуя взаимодействию между государственным и частным секторами [1]. Успешность социального и экономического развития зависит от сосредоточения государства на ключевых функциях, в том числе на разработке инновационной и промышленной политики для обеспечения более активной генерации, абсорбции и распространения знаний в национальном производственном секторе [2; 3; 4].

Взаимодействие и взаимозависимость между частным и государственным секторами создают продуктивную систему, в которой ценятся нематериальные знания, интерактивное обучение и рост инвестиций за счет инноваций. В этом контексте роль государственной власти может варьироваться - использоваться разные инструменты стимулирования спроса и предложения [5] для продвижения инновационной деятельности в компаниях и создания благоприятной среды для инноваций. Инновации по своей сути являются рискованным процессом с неопределенным результатом: эффекты могут материализоваться в течение очень длительного времени, и новатор часто получает лишь небольшую долю от полученной общей выгоды. Создавая благоприятную политическую среду, разумно используя инструмент госзакупок, и предоставляя целенаправленную прямую поддержку, государственный сектор может быть весьма эффективным в привлечении частного сектора к инвестициям в инновации.

Правительство РФ давно приняло эти аргументы, уделяя приоритетное внимание инвестициям в инновации и созданию политических рамок, которые поощряют инвестирование инновационных процессов на всех уровнях. Одновременное внимание государства к инвестициям в инновации и производительности имеет важное значение для обеспечения эффективного использования потенциала отечественной научно-исследовательской базы. Четкая и твердая приверженность целенаправленной, последовательной и стабильной поддержке — как прямой, так и косвенной — имеет важное значение [6], если Россия намерена реализовать свои амбиции в решении проблемы производительности и обеспечить устойчивое развитие экономики. Без сильной инновационной системы наша страна будет бороться за получение прибыли как от собственных инвестиций в исследования и разработки (НИОКР), так и от иностранных инвестиций, что ставит под угрозу экономический рост, столь необходимое повышение производительности и создание рабочих мест с высокой добавленной стоимостью.

Основным инструментом, используемым для стимулирования инноваций и технологических изменений, является государственное финансирование научно-исследовательской и инновационной деятельности [7; 8]. Поскольку современные экономики в значительной степени полагаются на знания, государственная поддержка, оказываемая производству новых знаний, часто порождает новые отрасли промышленности, а также снижает затраты фирмы (благодаря государственно-частному партнерству) и ограничивает риск инвестирования в новые отрасли. Роль государства заключается не только в финансировании – у органов государственной власти и управления есть ресурсы не только для стимулирования инновационного роста, но и для его формирования, динамизации и для задания экономических трендов [98].

Перспективы инновационного развития российской экономики в большей степени зависят от того, как будет протекать инновационное развитие экономики в самих регионах. В результате рыночных реформ дифференциация регионов в Российской Федерации усилилась, в результате чего к началу 21 века большое количество российских регионов считалось слаборазвитыми или депрессивными [10]. Поэтому исследования и разработки, посвященные анализу особенностей функционирования отдельных субъектов РФ в территориальном разрезе, в том числе в макрорегиональном, а также формированию механизмов их вывода из текущего состояния, решению проблем инновационного развития являются актуальными и перспективными.

Перспективы развития экономики российских регионов играют важную роль, так как они составляют потенциальную основу роста региональной дифференциации. В связи с этим органы государственной власти федерального и регионального уровней заинтересованы в ускорении развертывания процесса создания и внедрения инноваций как в отстающих регионах, так и в регионах-лидерах, так как это приводит к повышению конкурентоспособности местных отраслей промышленности, наполнению доходной части региональных бюджетов, повышению качества жизни и благосостояния населения, проживающего на этих территориях. Для стимулирования технологического развития используются различные инструменты и выделяется значительный объем средств как федерального, так и региональных бюджетов [7; 11; 12; 13]. Поэтому изучение состояния, тенденций и факторов развития инновационной деятельности в российских регионах представляет особый интерес. На фоне усиления неравномерности пространственного, социально-экономического и инновационного развития страны, такие исследования актуализируются. В настоящей статье предпринимается попытка нивелировать существующие пробелы в знаниях об инновационной деятельности в регионах и ее финансировании. Эта проблема рассматривается на примере регионов Центрально-черноземного района (ЦЧР). Центральный федеральный округ (ЦФО) как центр притяжения инвестиций России обеспечивает 25-28% удельного веса всех инвестиций в основной капитал в РФ. При этом в округе к числу успешно развивающихся относятся не более 3-5 регионов. Предварительный анализ показал наличие в Центрально-черноземном регионе недостаточность и диспропорций финансового обеспечения инвестиционных процессов в инновационной сфере [10], что обуславливает необходимость получения более точных оценок роли бюджетных инвестиций в инновационном развитии округа.

Материалы и методы

Информационной базой для данного исследования послужили следующие материалы: 1) статистические сборники, размещенные на сайте Федеральной службы государственной статистики России [14-19]; 2) отчеты о результатах формирования рейтинга Ассоциации инновационных регионов России (АИРР), представленные на сайте АИРР.

Методологическую основу исследования представляют статистические методы анализа данных: сравнительный и структурный анализ, корреляционно-регрессионный анализ. Сбор и предобработка данных были сделаны с использованием языка программирования Python 3.8, расчеты и визуализация динамики показателей и прогнозов реализована в Excel.

Результаты

В 2019 году в основной капитал ЦФО было направлено 5 662 682 млн руб. в виде инвестиций (рисунок 1). По расчетам автора, прирост данного показателя по отношению к уровню 2010 года составил более 111,1% (3 562 858 млн. руб.). Средний ежегодный прирост составил 12% (что выше данного показателя по России на 3%). ЦФО – лидер России по абсолютным объемам инвестиций. В 2019 году его доля в объеме инвестиций в РФ составила 29,3%, что больше на 6,4%, чем в 2010 году. В экономику ЦЧР в 2019 году было направлено 877 089 млн руб. Абсолютный прирост значения показателя составил 431 826 млн руб. расчеты показали, что несмотря на почти двукратный рост, доля ЦЧР в инвестициях ЦФО сократилась с 2010 года на 4,6% и составила в 2019 году 16,6% (с учетом Москвы) и 33,6% – без учета инвестиций Москвы.

Регионы ЦФО ввиду своей специфики существенно различаются по всем показателям развития экономики. Динамика инвестиций в основной капитал в регионах ЦЧМ в фактически действующих ценах представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Динамика инвестиций в основной капитал в фактически действующих ценах (млн рублей)

По показателю абсолютной величины инвестиций в основной капитал лидирует Воронежская область – 298 млрд рублей или 33,9% в общем объеме инвестиций ЦЧР. Аутсайдером макрорегиона стала Орловская область (55 877 млн руб.), отстающая от лидера на -242 млрд руб. (более чем 5-кратный отрыв). Всем субъектам РФ ЦЧР в указанный период присущ повышательный тренд изменения объемов инвестиций в основной капитал. Средний темп прироста в указанном периоде составляет от 5% (Липецкая область) до 14% (Курская область).

Удельный вес привлекаемых средств в инвестициях ЦФО значительно снизился по сравнению с уровнем 2010 года: с 60,6% до 49,5%. В ЦФО этот показатель был одним из самых высоких по РФ. Рост доли собственных средств в период 2010-2019 гг. в ЦЧР также положительный. Наиболее высокий показатель собственных средств у Липецкой области (65,5%). С небольшим отставанием за ней следует Белгородская область со значением показателя в 60,4%. У Орловской области данный показатель значительно ниже – 42,5%, а у Тамбовской области – 40,5% (рост на 14,2% с 2010 года). В ЦЧР около 20% инвестиций в основной капитал финансируется банковскими кредитами. Наблюдается общий тренд снижения кредитов банков во всех регионах ЦЧР. Кредиты в инвестициях в ЦЧР составляют от 8,1% (Курская область) до 25,3% (Воронежская область).

Инвестиционная активность в ЦЧР характеризуется относительно невысокими долями средств бюджета в общем объеме инвестиций. В сравнении с 2010 годом в 2019 году доля бюджетных инвестиций снизилась в округе с 19,47% до 21,03% (на уровне других регионов ЦФО за исключением Москвы), что выше этого показателя по РФ (9,7%) и ЦФО (11,4%). Самая низкая доля бюджетных средств в инвестициях в основной капитал (8,6%) у одного из трех лидеров ЦЧР по многим показателям развития - Белгородской области. 14,5 % бюджетных средств направила на инвестирование в основной капитал в 2019 году Липецкая область (рис. 2), 19,8% – Тамбовская область, 26,2% – Курская область и 30,9% – Орловская область.

Рисунок 2 – Динамика инвестиций в основной капитал, бюджетные средства, в %

Анализ показал, что расходы на исследования и разработки (НИОКР) в регионах ЦФО (кроме Москвы и Московской области) отстают от расходов в РФ и чрезмерно зависят от отдельных секторов промышленности. таким образом, регионы ЦФО рискуют постепенно потерять конкурентоспособность из-за медленных инноваций, внедрения цифровых технологий и роста производительности, что контрастирует с быстрыми технологическими изменениями и появлением новых игроков на внутренних и внешних рынках. Более того, наблюдается отрицательный рост данного показателя в исследуемый период у 14 из 18 регионов ЦФО. Ничтожно малыми (менее 0,1%) остается доля внутренних затрат на исследования и разработки, в % к ВРП в Костромской области. Менее 0,5% этот показатель у восьми областей. Между лидерами и аутсайдерами рейтинга наблюдается разница показателей более 1 пункта. На рисунке 3 представлена динамика показателей доли внутренних затрат на исследования и разработки, в % к валовому региональному продукту (ВРП) в регионах ЦЧР в период 2010-2019 гг. Лидерами по инвестициям в НИОКР являются Воронежская область с показателем в 0,96% и Тамбовская область с показателем в 0,70% в 2019 году. Явный аутсайдер – Липецкая область с абсолютным значением показателя 0,16% в 2019 году.

Рисунок 3 – Доля внутренних затрат на исследования и разработки в регионах ЦЧР, в % к валовому региональному продукту (ВРП)

Отметим негативный тренд на снижение доли инвестиций в исследуемый период во всех анализируемых регионах. Это снижение отражает макроэкономические тренды – мы видим серьезное проседание индексов в 2015-2016 годах. В 2010-2019 годах (рис. 4) показали отрицательный рост (чуть выше, чем в среднем в ЦФО (-0,40%)) две области – Воронежская (-0,57%) и Курская (-0,52%). Остальные регионы ЦЧР показали слабый рост – от 0,03% (Орловская область) до 0,43% (Тамбовская область).

Рисунок 4 – Динамика доли внутренних затрат на исследования и разработки

В ЦЧР доля затрат на инновационную деятельность, в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг остается не только низкой, но и крайне неоднородной (рис. 5). Такие регионы как Орловская область и Курская область отстают от «регионов-лидеров» более, чем на 4 пункта. За анализируемый период среднее значение уровня затрат на инновационную деятельность в отстающих регионах ЦЧР было значительно ниже среднероссийских значений. Лидером ЦЧР по этому показателю можно считать Липецкую область, абсолютное значение анализируемого показателя которой (3,8%) в 38 раз превышает значение показателя аутсайдера 2019 года – Орловской области, и на 1,6 пункта превышает значение показателя РФ. В четырех регионах ЦЧР уровень затрат на технологические инновации на протяжении всего анализируемого периода был ниже, чем в среднем по России и по ЦФО в этот период. Наихудшее значение этого показателя было зафиксировано в двух регионах – Курской и Орловской областях.

Рисунок 5 – Доля затрат на инновационную деятельность, в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в %

Анализ динамики этого показателя с 2010 по 2019 год выявил разнонаправленные тенденции в регионах ЦЧР. Два региона продемонстрировали довольно стабильную тенденцию к увеличению доли затрат на инновации – Белгородская область, которая выросла с 0,9 до 2,8% и Тамбовская область (рост показателя с 1,5 до 3,5%). Остальные регионы показали неравномерный рост или снижение.

Отрицательный прирост показателя доли затрат на инновационную деятельность наблюдается только в Липецкой области (-4,4%) и Орловской области (-0,9%). Другие регионы «выросли» в среднем от 0,4 до 2,0%. Аналогичный рост характерен в данном периоде для РФ (0,4%) и для ЦФО (1,5%).

Таким образом, в течение анализируемого периода наблюдались существенные региональные различия между регионами ЦЧР с точки зрения динамики доли затрат на инновационную деятельность.

При оценке состояния и тенденций развития инновационной деятельности в регионах важным показателем является «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг». В процессе анализа динамики показателя за период с 2010 по 2019 год было выявлено, что хроническое недофинансирование инновационной деятельности как в ЦФО, так и в ЦЧР (рис. 6) ожидаемо приводит к низким показателям выпуска инновационной продукции.

Рисунок 6 – Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в %

В ЦЧР удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг в 2010-2019 гг. не превышал 13%. Последнее десятилетие этот показатель оставался на уровне выше РФ в 2-2,5 раза, но с 2015 года снизился с 12,8 до 5,0%.

Лидер рейтинга ЦЧР по абсолютному значению показателя – Белгородская область (13,9%). Абсолютный аутсайдер – Орловская область (0,5%). Следует отметить, что значения данного показателя в рассматриваемый период остаются крайне нестабильными даже у регионов, которых можно назвать лидерами ЦЧР по социально-экономическому развитию. На рисунке 6 представлена динамика анализируемых показателей для регионов ЦЧР в 2010-2019 годах. Восходящий тренд за период наблюдений отмечается только у Белгородской области. Показатели Воронежской, Липецкой, Курской областей волатильны. Рост показателей Орловской области сменился резким спадом в 2011 году.

Регионом-лидером по этому показателю является Белгородская область, которая обогнала и РФ, и ЦФО со значительным отрывом в 8,6 и 6,6% соответственно. Разрыв между областью и другими регионами по этому показателю значителен. В частности, превышение среднего значения показателя Белгородском области над значением показателя региона-аутсайдера (Орловской области) в 2018 году составило более 20 раз.

На рисунке 7 представлена динамика показателей удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства. Регионы ЦЧР показали схожую динамику двух показателей (рис. 6 и 7), что вполне ожидаемо ввиду существующих отраслей специализаций. Можно сделать общий вывод, что доля инновационной продукции в ВРП регионах ЦЧР находится на уровне национальных значений (исключение составляет Белгородская область), а ее динамика существенно неравномерна в 4 из 6 регионов, что коррелирует с выводами, сделанными ранее. Явным аутсайдером по показателям инновационной деятельности, проанализированным в настоящей работе, является Орловском область.

Рисунок 7 – Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства, в %

Одним из направлений анализа состояния и тенденций развития инновационной деятельности являются результаты рейтинга инновационных регионов России, составленного Ассоциацией инновационных регионов России (АИРР). Рейтинг выделяет 5 групп регионов по уровню инновационного развития: сильные инноваторы, средние сильные инноваторы, средние инноваторы, средние слабые инноваторы, слабые инноваторы. В таблице 1 показано распределение регионов ЦЧР в 2018 году в соответствии с рейтингом АИРР.

Таблица 1 – Рейтинг инновационных регионов ЦЧР

Место в рейтинге

Субъект РФ

I=Σi/29

% от среднего

Изменения к 2017 году

Уровень

17

Воронежская область

0,50

126,7%

+2

средне-сильные инноваторы

21

Липецкая область

0,48

121,6%

0

23

Белгородская область

0,46

117,0%

+10

40

Курская область

0,40

102,8%

+2

средние инноваторы

35

Тамбовская область

0,42

107,5%

+12

51

Орловская область

0,36

91,2%

+4

Источник: составлено автором по АИРР [20]

Лидер ЦЧР – Воронежская область отстает от сильных инноваторов на 0,14 («топ-1» рейтинга - г. Санкт-Петербург) и 0,05 пунктов соответственно (Нижегородская область - 0,55).

Самое высокое место среди регионов ЦЧР в этом рейтинге занимает Воронежская область (0,50 – 17 место в РФ), которая также как и Липецкая область (0,48 – 21 место в РФ) и Белгородская область (0,46 – 23 место в РФ) относится АИРР к «срендне-сильным инноваторам». Последнее место принадлежит Орловской области, которая в 2018 году была "средне-слабым инноватором" с показателем 0,36 (51 место в РФ). Соответственно три региона ЦЧР в этом рейтинге являются средне-сильными инноваторами и три – средними инноваторами. Анализ позиций регионов в рейтинге АИРР позволяет предположить, что в среднесрочной перспективе наиболее инновационно активными будут Воронежская и Белгородская области. Липецкая область продемонстрировала нулевой рост в рейтинге АИРР по итогам 2018 года и одновременно одни из самых низких значений исследуемых выше четырех показателей инновационной деятельности на фоне отрицательной динамики выпуска инновационной продукции. Орловская область занимает последнее место в рейтинге и с учетом проведенного анализа не может составить конкуренцию другим регионам ЦЧР в инновационном развитии.

Методика присвоения рейтинга АИРР имеет своей целью установление регионов-лидеров РФ и повышение уровня их инновационной привлекательности в глазах российских и зарубежных инвесторов. В рамках настоящего исследования на представляется закономерным вопрос: при таких показателях инвестиции в инновационное развитие в регионах ЦЧР и достигнутом уровне инновационной активности насколько эффективны инвестиции в региональную экономику с точки зрения их влияния на инновационное развитие.

Мы поставили перед собой задачу оценки степени влияния инвестиций в виде бюджетных средств на показатели инновационного развития регионов ЦЧР. Для этого использовались методы корреляционно-регрессионного анализа.

Важнейшие показатели, характеризующие инновационную деятельность в регионе, представлены в работах [21; 22]. Для целей анализа в настоящей статье мы выбрали ряд показателей, которые признаны большинством исследователей как «отражающие уровень инновационного развития на уровне региона», и представляемые в данных официальной статистики:

· доля затрат на инновационную деятельность, в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в % (Х1);

· удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в % (Х2);

· удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производств, в % (Х3);

· доля внутренних затрат на исследования и разработки, в % к валовому региональному продукту (ВРП) (Х4);

· инвестиционные потоки сформированы одним показателем – доля бюджетных средств в инвестициях в основной капитал, в %. (У).

Расчетный период составил 10 лет (2010-2019 гг.).

В таблице 2 представлена матрица парных коэффициентов корреляции для регионов ЦЧР. Распределение субъектов по уровню значения парных корреляций показало достаточно большой разброс результатов. Для ЦЧР не было выявлено единого тренда влияния бюджетных инвестиций на показатели инновационного развития.

Таблица 2 – Парные коэффициенты корреляции показателей бюджетных инвестиций в основной капитал и показателей инновационной активности регионов ЦЧР

УХ1

УХ2

УХ3

УХ4

Белгородская область

-0,45647

-0,55467

-0,53657

-0,76358

Воронежская область

0,203309

0,259932

0,617847

0,684017

Курская область

-0,15712

-0,03151

0,068544

-0,30713

Липецкая область

0,27421

0,223396

0,140355

0,366113

Орловская область

-0,75855

-0,20476

0,038052

-0,21875

Тамбовская область

0,292111

-0,29548

-0,31447

-0,06199

На основе полученных результатов парных коэффициентов корреляции, представленных в таблице 2, был сделан вывод об отсутствии влияния бюджетных инвестиций на показатели инновационного развития Курской, Липецкой и Тамбовской областей. Между размером бюджетных инвестиций и долей затрат на инновационную деятельность была обнаружена отрицательная зависимость для Орловской области. Здесь доля затрат на инновационную деятельность оказалась единственным статистически значимым фактором. Средняя отрицательная взаимосвязь УХ1 была выявлена для Белгородской области. Таким образом, при увеличении бюджетного финансирования инвестиций, сокращаются затраты на инновационную деятельность. Для других областей значимой зависимости выявлено не было.

Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (Х2) и удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства (Х3) продемонстрировали высокую взаимосвязь между собой во всех субъектах ЦЧР. В связи с этим данные показатели были исключены из дальнейшего анализа. Для Воронежской области была выявлена положительная зависимость УХ3, однако она статистически незначима в силу более низкого фактического значения t-критерия Стьюдента по сравнению с табличным значением.

В Белгородской области все показатели инновационного развития имеют обратную зависимость с бюджетными инвестициями. В Воронежской области, напротив, была выявлена прямая зависимость бюджетных средств с анализируемыми показателями.

На основе анализируемых данных можно заключить, что доля внутренних затрат на исследования и разработки, в % к валовому региональному продукту (ВРП) является наиболее значимым показателем инновационного развития в регионах ЦЧР. Доля затрат на НИОКР положительно зависит от бюджетных инвестиций в Воронежской области и отрицательно – в Белгородской области. При этом для Белгородской области коэффициент корреляции выше, что говорит о более тесной взаимосвязи. Значения парного коэффициента корреляции для Белгородской и Воронежской областей составили 0,76 и 0,68 соответственно, что позволяет сделать вывод о том, что связь между изучаемыми показателями достаточно высокая. Кроме того, наблюдаемые значения t-критерия Стьюдента превышают их табличную величину, что также свидетельствует о значимости показателей и тесноте связи. В целом, результаты дисперсионного и корреляционно-регрессивного анализа подтверждают существенность влияния бюджетных инвестиций на размер расходов на НИОКР. Однако данная связь имеет противоположную направленность для разных регионов.

Выводы

Проведенное исследование позволило проанализировать и оценить состояние инновационной деятельности в регионах ЦЧР, выявить наметившиеся тенденции и особенности их инновационного развития во взаимосвязи с показателями инвестиций в инновации. Полученные результаты позволяют лучше понимать и прогнозировать последствия управленческих решений на различных уровнях государственной власти в стимулировании и поддержке инновационных процессов в регионах ЦЧР, а также в разработке адекватных инновационных стратегий и программ.

Обобщая результаты анализа состояния инновационной деятельности в регионах ЦЧР, можно сделать общий вывод о недостаточности ее развития. Большинство регионов характеризуются незначительными объемами производства инновационной продукции и затратами на инновационную деятельность, что является общей чертой для всех регионов ЦЧР. Мы выделили особенности развития инновационной деятельности в регионах ЦЧР:

· резко дифференцированная динамика показателей инновационной активности;

· значительный разрыв в значениях показателей инновационной активности между регионами;

· понижательный тренд в ряде регионов-лидеров по показателям социально-экономического развития ЦЧР (Липецкая область), что может свидетельствовать о снижении уровня инновационного потенциала региона.

Перспективы дальнейшего исследования данной проблемы нам видятся в экономико-статистическом анализе факторов инновационного развития отстающих регионов ЦЧР с целью установления наличия, силы и направленности влияния каждого вида инвестиций на состояние и эффективность инновационной деятельности в регионах и разработки адекватных мер поддержки на этой основе, а также установления корреляции между показателями инновационной активности и показателями социально-экономического развития регионов.

Одна из наиболее важных задач региональных органов власти и управления в стимулировании инноваций сегодня заключается в формулировании четкого видения и создании сопутствующей стабильной и согласованной основы инновационной политики. Очевидно, что базовое финансирование из средств бюджетов снижает требования к доходам из других источников и позволяет удержать конкурентные цены на проекты бизнес-сектора. Предоставление поддержки в виде прямых субсидий или субсидии компаниям может стать эффективным инструментом для преодоления т.н. «долины смерти» между разработкой прототипа и продукта или услуги, которая является коммерчески жизнеспособной. Прямая поддержка инноваций, связанных с новыми, потенциально разрушительными технологиями, может иметь решающее значение как для того, чтобы регионы могли предотвратить потери своих конкурентных преимуществ на национальном и внешнем рынках. Государственное финансирование имеет важное значение для НИОКР, что подтвердил проведенный анализ.

Перспективным направлением развития инновационной деятельности в отстающих регионах ЦЧР является создание и запуск инновационных кластеров на их территории посредством долгосрочных инвестиций в человеческий капитал, научную инфраструктуру и предпринимательство, основанное на знаниях. Развитие кластерного подхода позволит активно привлекать инвестиции и активизировать производство высококонкурентной инновационной продукции. Это подтверждается результатами исследований уже созданных и функционирующих в ЦЧР инновационных территориальных кластеров [23]. Результатом их функционирования является положительная динамика основных показателей инновационного и социально-экономического развития регионов. Процесс кластеризации должен учитывать как успешный опыт создания таких кластеров в других регионах ЦФО и в РФ в целом, так и сильные стороны каждого региона ЦЧР.

Библиография
1. Mazzucato M. The entrepreneurial state: debunking public vs. private myths in risk and innovation. London: Anthem Press, 2013. URL: http://digamo.free.fr/mazzucato.pdf (дата обращения: 11.07.2021).
2. Мезенцева О.Е., Наймушина Д.В. Финансирование НИОКР как фактор исследовательской и инновационной активности в Тюменской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 1-2 (66). С. 1011-1013.
3. Плакиткина Л.С. Партнерство государства и бизнеса в финансировании НИОКР // Недвижимость и инвестиции. Правовое регулирование. 2010. № 3. С. 70-76.
4. Дроздова Е.В. Исследование инновационного развития стран БРИКС на основе финансирования инвестиций в НИОКР // Инновации. 2016. № 6 (212). С. 107-111.
5. Edler J., Kuhlmann S. Coordination within fragmentation: governance in knowledge policy in the German federal system // Science and Public Policy. 2008. № 35 (4). Р. 265-276.
6. Innovation matters: Reviving the growth engine, McKinsey&Company, 2013. Р. 26.
7. Деркаченко О.В. Кластеризация регионов России по уровню инновационного развития и построение системы эконометрических уравнений // Russian Economic Bulletin. 2020. Т. 3. № 2. С. 36-40.
8. Assessing the economic returns of engineering research and postgraduate training in the UK, Technopolis, Royal Academy of Engineering, EPSRC, 2015. URL: https://www.raeng.org.uk/publications/reports/assessing-the-economic-returns-of-engineering-rese (дата обращения: 11.07.2021).
9. Block F. Swimming against the current: the rise of a hidden developmental state in the United States // Politics & Society. 2008. № 36 (2). Р. 169-206.
10. Поздняков К.К. Ограничения и ключевые области развития пространственного планирования в целях совершенствования финансовой системы макрорегиона // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 3-1. С. 76-85.
11. Садыкова О.Р., Еремев Д.В. Анализ финансирования НИОКР в России // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2018. Т. 3. № 4 (14). С. 250-252.
12. Сулейманова П.Г., Магомедгаджиев Ш.М. Оценка влияния инновационной деятельности на показатели эффективности регионов России // Экономика и управление: проблемы, решения. 2018. Т. 4. № 12 (84). С. 73-79.
13. Усоскин В.М., Белоусова В.Ю., Чичканов Н.Ю. Мировой опыт организации и финансирования НИОКР на примере США и ЕС // Международные процессы. 2019. Т. 17. № 1 (56). С. 38-61.
14. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/peg-pok17.pdf (дата обращения: 09.06.2021).
15. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Reg-pok18.pdf (дата обращения: 08.06.2021).
16. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1dJJCOvT/Region_Pokaz_2019.pdf (дата обращения: 09.05.2021).
17. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/LkooETqG/Region_Pokaz_2020.pdf (дата обращения: 12.06.2021).
18. Регионы России. Социально-экономические показатели. Инвестиции, 2015. URL: https://gks.ru/bgd/regl/B15_14p/Main.htm (дата обращения: 13.06.2021).
19. Регионы России. Социально-экономические показатели. Инвестиции, 2016. URL: https://gks.ru/bgd/regl/B16_14p/Main.htm (дата обращения: 11.05.2021).
20. АИРР. Рейтинг инновационного развития регионов. URL: https://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/ (дата обращения: 08.08.2021).
21. Астапенко М.С. Пространственное развитие инновационной деятельности макрорегиона (на примере Центрального федерального округа) // Инновации. 2018. № 2 (232). Р. 81-92.
22. Емельянова Е.В., Харчикова Н.В. Инновационный потенциал регионов Центрального федерального округа: оценка основных тенденций и перспектив развития // Экономика в промышленности. 2019. №12(4). Р. 443-454.
23. Иванова Р.М., Скроботова О.В., Охотников И.В., Сибирко И.В. Исследование специализации как фактора развития туристско-рекреационных кластеров (на примере Центрально-Черноземного экономического района) // Московский экономический журнал. 2020. № (3). С. 591-601.
References
1. Mazzucato M. The entrepreneurial state: debunking public vs. private myths in risk and innovation. London: Anthem Press, 2013. URL: http://digamo.free.fr/mazzucato.pdf (data obrashcheniya: 11.07.2021).
2. Mezentseva O.E., Naimushina D.V. Finansirovanie NIOKR kak faktor issledovatel'skoi i innovatsionnoi aktivnosti v Tyumenskoi oblasti // Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2016. № 1-2 (66). S. 1011-1013.
3. Plakitkina L.S. Partnerstvo gosudarstva i biznesa v finansirovanii NIOKR // Nedvizhimost' i investitsii. Pravovoe regulirovanie. 2010. № 3. S. 70-76.
4. Drozdova E.V. Issledovanie innovatsionnogo razvitiya stran BRIKS na osnove finansirovaniya investitsii v NIOKR // Innovatsii. 2016. № 6 (212). S. 107-111.
5. Edler J., Kuhlmann S. Coordination within fragmentation: governance in knowledge policy in the German federal system // Science and Public Policy. 2008. № 35 (4). R. 265-276.
6. Innovation matters: Reviving the growth engine, McKinsey&Company, 2013. R. 26.
7. Derkachenko O.V. Klasterizatsiya regionov Rossii po urovnyu innovatsionnogo razvitiya i postroenie sistemy ekonometricheskikh uravnenii // Russian Economic Bulletin. 2020. T. 3. № 2. S. 36-40.
8. Assessing the economic returns of engineering research and postgraduate training in the UK, Technopolis, Royal Academy of Engineering, EPSRC, 2015. URL: https://www.raeng.org.uk/publications/reports/assessing-the-economic-returns-of-engineering-rese (data obrashcheniya: 11.07.2021).
9. Block F. Swimming against the current: the rise of a hidden developmental state in the United States // Politics & Society. 2008. № 36 (2). R. 169-206.
10. Pozdnyakov K.K. Ogranicheniya i klyuchevye oblasti razvitiya prostranstvennogo planirovaniya v tselyakh sovershenstvovaniya finansovoi sistemy makroregiona // Vestnik Altaiskoi akademii ekonomiki i prava. 2021. № 3-1. S. 76-85.
11. Sadykova O.R., Eremev D.V. Analiz finansirovaniya NIOKR v Rossii // Aktual'nye problemy aviatsii i kosmonavtiki. 2018. T. 3. № 4 (14). S. 250-252.
12. Suleimanova P.G., Magomedgadzhiev Sh.M. Otsenka vliyaniya innovatsionnoi deyatel'nosti na pokazateli effektivnosti regionov Rossii // Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. 2018. T. 4. № 12 (84). S. 73-79.
13. Usoskin V.M., Belousova V.Yu., Chichkanov N.Yu. Mirovoi opyt organizatsii i finansirovaniya NIOKR na primere SShA i ES // Mezhdunarodnye protsessy. 2019. T. 17. № 1 (56). S. 38-61.
14. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2017. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/peg-pok17.pdf (data obrashcheniya: 09.06.2021).
15. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2018. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Reg-pok18.pdf (data obrashcheniya: 08.06.2021).
16. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1dJJCOvT/Region_Pokaz_2019.pdf (data obrashcheniya: 09.05.2021).
17. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. 2020. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/LkooETqG/Region_Pokaz_2020.pdf (data obrashcheniya: 12.06.2021).
18. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. Investitsii, 2015. URL: https://gks.ru/bgd/regl/B15_14p/Main.htm (data obrashcheniya: 13.06.2021).
19. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. Investitsii, 2016. URL: https://gks.ru/bgd/regl/B16_14p/Main.htm (data obrashcheniya: 11.05.2021).
20. AIRR. Reiting innovatsionnogo razvitiya regionov. URL: https://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/ (data obrashcheniya: 08.08.2021).
21. Astapenko M.S. Prostranstvennoe razvitie innovatsionnoi deyatel'nosti makroregiona (na primere Tsentral'nogo federal'nogo okruga) // Innovatsii. 2018. № 2 (232). R. 81-92.
22. Emel'yanova E.V., Kharchikova N.V. Innovatsionnyi potentsial regionov Tsentral'nogo federal'nogo okruga: otsenka osnovnykh tendentsii i perspektiv razvitiya // Ekonomika v promyshlennosti. 2019. №12(4). R. 443-454.
23. Ivanova R.M., Skrobotova O.V., Okhotnikov I.V., Sibirko I.V. Issledovanie spetsializatsii kak faktora razvitiya turistsko-rekreatsionnykh klasterov (na primere Tsentral'no-Chernozemnogo ekonomicheskogo raiona) // Moskovskii ekonomicheskii zhurnal. 2020. № (3). S. 591-601.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

В рецензируемой статье анализируются статистические данные об инвестициях в Центрально-черноземном районе, выявляется влияние бюджетных средств в финансировании инвестиций на инновационное развитие этого региона.
Методология исследования основана на изучении и анализе статистических данных с использованием сравнительного и структурного анализа, методов математической статистики и корреляционно-регрессионного анализа, применении языка программирования высокого уровня Python 3.8 и визуализации динамики показателей и прогнозов в Excel.
Научная новизна представленного исследования, по мнению рецензента, заключается в оценке состояния инновационной деятельности в регионах Центрально-черноземного района, выявлении тенденций и особенностей инновационного развития отдельных областей во взаимосвязи с показателями инвестиций в инновации, попытке интерпретации полученных результатов для целей стимулирования и поддержки инновационных процессов.
В статье автором структурно выделены следующие разделы: Введение, Материалы и методы, Результаты, Выводы, Библиография.
Во введении в представленных материалах отмечается роль инноваций в обеспечении экономического роста и в повышении производительности, разработке новых инструментов и подходов для решения основных социальных проблем и повышения качества жизни, говорится о том, что перспективы развития экономики российских регионов составляют потенциальную основу роста региональной дифференциации. В разделе материал и методы указана информационная база и методологическая основа проводимого исследования. В разделе «Результаты» проаназилированы динамика инвестиций в основной капитал в регионах Центрального федерального округа, удельный вес бюджетных средств в финансировании инвестиций, доля внутренних затрат на исследования и разработки в регионах, а также динамика этого показателя, доля затрат на инновационную деятельность, в общем объеме отгруженных товаров (выполненных работ и оказанных услуг), удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров (выполненных работ и услуг). Далее приведен и прокомментирован рейтинг инновационных регионов нашей страны, составленный Ассоциацией инновационных регионов России. Для оценки степени влияния инвестиций в виде бюджетных средств на показатели инновационного развития регионов Центрально-черноземного района в статье использованы методы корреляционно-регрессионного анализа, по результатам проведения которого приведены парные коэффициенты корреляции показателей бюджетных инвестиций в основной капитал и показателей инновационной активности регионов, сделан вывод об отсутствии влияния бюджетных инвестиций на показатели инновационного развития Курской, Липецкой и Тамбовской областей. В статье авторы пришли к заключению о том, что «… доля внутренних затрат на исследования и разработки, в % к валовому региональному продукту (ВРП) является наиболее значимым показателем инновационного развития в регионах».
Библиографический список включает 23 источника, среди которых современные публикации иностранных и отечественных ученых в периодических научных журналах, официальные интернет-сайты. На приведенные в списке литературы источники в тексте имеются адресные ссылки, свидетельствующие о наличии в статье апелляции к оппонентам.
Однако, рецензируемая статья не лишена недоработок и спорных моментов. Во-первых, непонятно утверждение втора о том, что «В сравнении с 2010 годом в 2019 году доля бюджетных инвестиций снизилась в округе с 19,47% до 21,03%», поскольку значения увеличиваются, а не снижаются. Во-вторых, при проведении корреляционно-регрессионного анализа в качестве результативного признака выбрана доля бюджетных средств в инвестициях в основной капитал, но обоснование такого выбора не приведено – представляется, что этот показатель логично было бы рассматривать наряду с другими изучаемыми показателями в качестве факториального , а не результативного признака и изучить его влияние на объем инвестиций и инноваций. В-третьих, не показана межфакторная корреляция и не изучена мультиколлинеарность рассматриваемых факторов, например, между X2 и X3.
В целом же рецензируемый материал подготовлен на актуальную тему, содержит интересные сведения об инновациях, инвестициях и их финансировании в областях Центрально-черноземного района, обладает элементами научной новизны и практической значимости, ориентирован на совершенствование инновационной политики и может быть опубликован в научном журнале «Финансы и управление».
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.