Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СТРАНАХ МИРА

Симонов А.Б. 1 Войлошникова Н.И. 1 Тарасова И.А. 1
1 ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет»
В настоящей статье рассмотрены общие вопросы изучения состояния инновационной сферы экономики России по сравнению с другими странами мира, а также моделирования взаимосвязи инновационной деятельности и экономической деятельности в целом в нашей стране и во всем мире. В рамках построенных моделей было выяснено, что между показателями инновационной деятельности (глобальный инновационный индекс) и показателями экономической эффективности (ВВП на душу населения) существует тесная связь. При этом в последние годы наметилась очевидная тенденция выделения нефтедобывающих стран в особый кластер с низкими затратами на инновации и высокой экономической эффективностью, что может быть связано с колебаниями цен на нефть. При этом Россия к данному типу стран не относится, для нее характерна типичная для большинства стран связь между показателями инновационной деятельности и экономической эффективности. В целом Россия является страной с достаточно высоким развитием инновационной сферы (43-е место по отчету 2016 г.), при этом ее позиции по данному показателю в последние пять лет улучшились. Однако для нашей страны характерны очевидные диспропорции между высоким развитием инновационного потенциала и слабыми показателями инновационной активности и коммерциализации новаций.
инновации
глобальный инновационный индекс
инновационная активность
экономическое развитие
валовой внутренний продукт
эконометрические модели
1. Власова В.В. Россия в глобальном инновационном индексе [Электронный ресурс] / В.В. Власова, Л.М. Гохберг, Т.Е. Кузнецова, В.А. Рудь. – Режим доступа: https://issek.hse.ru/data/2016/08/15/1117964142/NTI_N_12_15082016.pdf.
2. Глобальный инновационный индекс [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.globalinnovationindex.org.
3. Каширин А.И. Проблема современного этапа инновационного развития России – дефицит финансирования на «посевной» стадии [Текст] / А.И. Каширин, А.С. Семенов // Инновации, 2007. – № 9. – 16 с.
4. Туваев А.В. К постановке исследовательской задачи по определению понятия инновация и измерению ее эффективности // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 2. – С. 214–218.
5. Шумпетер Й. Теория экономического развития / Воспроизводится по изданию: «Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. – М.: Прогресс, 1982». – М.: Директмедиа Паблишинг, 2008. – 401 с.

На современном этапе развития российской экономики инновационная деятельность приобретает особое значение. Согласно Й. Шумпетеру, любая инновация способствует экономическому развитию [4]. С одной стороны, в условиях взаимных санкций требуется существенное увеличение объемов создаваемых и внедряемых инноваций, ведь в условиях усложнения доступа к современным иностранным технологиям, оборудованию и товарам только инновации способны обеспечить российскому производству достаточную конкурентоспособность. С другой стороны, в условиях ограничения доступа к финансовым ресурсам только наиболее рентабельные сферы российской экономики смогут обеспечивать ее устойчивый рост – а к ним в современной России можно отнести только добывающую промышленность и инновационную деятельность (предприятия ВПК, в своей основе, принадлежат государству; высокие прибыли этих предприятий имеют своим источником бюджет и, после декларирования, в бюджет же и возвращаются, хотя в значительно меньшем объеме). При этом ограниченность финансовых ресурсов значительно повышает требования к качеству их использования.

В таких условиях необходимо четко понимать состояние инновационной сферы российской экономики, ее сильные и слабые стороны. Важным является то, что инновационная сфера российской экономики не может рассматриваться в отрыве от мировой, что требует проведения вышеуказанных сравнений в контексте общемировых тенденций. Поэтому целью данной работы было проведение сравнительного исследования динамики показателей инновационной деятельности в Российской Федерации и во всем мире за последние пять лет. На основании этих показателей в работе сделана попытка охарактеризовать состояние инновационной активности стран мира и России за последние 5 лет; построить модель связи GII и результатов инновационной деятельности (ВВП на душу населения); посмотреть динамику построенной модели и место России в этой модели; рассмотреть динамику инновационной деятельности в России, выделить сильные и слабые стороны инновационной деятельности в нашей стране.

Информационной базой исследования послужили статистические данные, рассчитанные Международной школой бизнеса (INSEAD) и Международной организацией по интеллектуальной собственности (WIPO), а именно в работе использовался глобальный инновационный индекс [1] и показатель ВВП на душу населения по всем странам и в России за последние 5 лет в период с 2012–2016 гг.

В рейтинг ГИИ-2016 вошли 128 стран из всех регионов мира, которые в совокупности производят 98 % мирового ВВП и в которых проживает 92 % населения планеты. Рейтинг составлен из 82 различных переменных, отражающих потенциал, результативность и рамочные условия инновационной деятельности. ГИИ охватывает такие ее характеристики, как институты, человеческий капитал, научные исследования, инфраструктура, развитие внутреннего рынка, состояние бизнеса, развитие технологий и экономики знаний, результаты креативной деятельности. Итоговый рейтинг рассчитывается как среднее двух субиндексов – ресурсов инноваций и результатов инноваций:

1. Субиндекс ресурсов инноваций: располагаемые ресурсы и условия для осуществления инноваций: институты, человеческий капитал и наука, инфраструктура, развитие внутреннего рынка, развитие бизнеса.

2. Субиндекс результатов инноваций: достигнутые практические результаты осуществления инноваций: развитие технологий и экономики знаний и развитие креативной деятельности.

Исходя из общих представлений о жизненном цикле инноваций, можно считать, что показатели инновационной деятельности тесно связаны с эффективностью экономической деятельности в целом. Подтвердим эту тезу, рассмотрев одновременно распределения стран по показателю инновационной деятельности (GII) и ВВП на душу населения (см. рис. 1, данные взяты на 2015 г.).

sim1.tif

Рис. 1. Распределение стран по значениям GII, и ВВП на душу населения (составлено авторами по материалам [1])

На данном рисунке размер кругов отражает численность населения, шкала ВВП на душу населения логарифмическая, что позволяет более наглядно представить данные по странам с низкими значениями показателей.

Как видим, у большинства стран мира просматривается тесная взаимосвязь между выпуском продукции и объемом инновационной деятельности. Исключением является Китай, для которого характерно большое значение GII при среднем значении ВВП на душу населения, а также нефтедобывающие страны Ближнего Востока (Катар, Саудовская Аравия, Кувейт, ОАЭ, Бахрейн, Оман) для которых характерна обратная тенденция.

Российская Федерация имеет в целом значения изучаемых показателей незначительно выше среднего по миру, при этом связь между этими показателями достаточно близка к общемировому тренду.

В целом прослеживается ярко выраженная линейная связь между значениями глобального инновационного индекса и ВВП на душу населения, которая на графике исказилась, так как горизонтальная ось имеет логарифмический масштаб.

sim2.wmf

Рис. 2. Моделирование взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2011 г.

sim3.wmf

Рис. 3. Моделирование взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2015 г.

Для изучения динамики инновационной деятельности, а также ее связи с реальной экономикой, нами были построены модели динамики средних значений GII за 2011–2015 гг., а также смоделированы взаимосвязи между значениями GII и ВВП на душу населения за эти года.

В ходе изучения динамики средних значений GII была доказана их стационарность, то есть в целом по миру GII существенно не изменяется, что можно увидеть на рис. 2–3.

Значения GII в изучаемых периодах имеют распределение, близкое к нормальному (p-value по тесту Колмогорова – Смирнова незначительно меньше 0,05). При этом распределение ВВП на душу населения является логнормальным (p-value по тесту Колмогорова – Смирнова больше 0,3), в связи с этим мы приняли решение прологарифмировать значения ВВП на душу населения и использовать экспоненциальную модель, которая после обратных преобразований моделирует линейную зависимость от ВВП на душу населения.

Примеры построенных моделей за 2011 и 2015 гг. отражены на рис. 2, 3. Как видим, за изучаемый период картина существенно не изменилась, характер взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения сохранился, также сохранилось резкое выделение Китая как страны со средним показателем ВВП на душу населения и высоким значением GII. При этом произошло очевидное выделение кластера нефтедобывающих стран с средним GII и увеличивающимся ВВП на душу населения. Также можно отметить консолидацию большинства оставшихся стран вокруг тренда, что, на наш взгляд, говорит об увеличении проникновения инноваций в жизнь всех стран мира за последние пять лет.

Результаты моделирования данной взаимосвязи были сведены нами в табл. 1.

Таблица 1

Модели взаимосвязи между GII и ВВП на душу населения стран мира в 2011–2015 гг.

 

Корреляционное отношение, r

Модель взаимосвязи

2011

0,852

GII = 4,68e0,221*lnx

2012

0,840

GII = 5,78e0,200*lnx

2013

0,825

GII = 5,25e0,208*lnx

2014

0,839

GII = 4,65e0,220*lnx

2015

0,817

GII = 3,95e0,230*lnx

 

Результаты моделирования в целом согласуются с выводами, сделанными на основе анализа рис. 2 и 3. Теснота смоделированной связи достаточно высокая, что показывает значительную взаимозависимость между инновационной деятельностью и эффективностью экономической деятельности в целом. При этом теснота связи между показателями падает (r уменьшается с 0,852 до 0,817) в связи с выделением в отдельный кластер нефтедобывающих стран Ближнего Востока. При этом модель в целом существенно не изменяется. Значение коэффициента при переменной в 2011 г. был равен 0,211 пункта, в 2012 г. эта величина незначительно снизилась до 0,200, после чего произошел обратный рост до 0,230 в 2015 г.

Как уже отмечалось, Россия в списке стран по GII занимает место выше среднего. В 2016 Россия заняла 43 место (среди стран Европы – 29-е), улучшив позиции на 5 строк относительно 2015 г. Принимая во внимание статистические вариации, с 90 %-ной уверенностью можно утверждать, что в общем рейтинге позиция России варьируется в промежутке от 40 до 47 места.

На рис. представлена динамика рейтинга Российской Федерации по отчетам с 2012 по 2016 г. в сравнении со средним рейтингом по всем странам мира. Падение значения GII в 2013 г. сменилось в последние годы ростом.

Стоит отметить, что Россия стабильно улучшает свои позиции по субиндексу ресурсов инноваций, но по эффективности инновационной деятельности позиции страны заметно слабее (69-е место), что отражает недостаточно эффективную реализацию имеющегося инновационного потенциала.

Более подробно сильные и слабые стороны инновационной системы России отображены в табл. 2.

Основными причинами низких показателей инновационной активности в России являются низкий спрос на инновации, экономически сильные конкуренты на мировом рынке высоких технологий, низкая эффективность процесса внедрения инноваций и неразвитая инфраструктура инновационной деятельности, слабая связь между научными и исследовательскими организациями и практикой. Также можно предположить, что определенную роль играет низкая экономическая грамотность населения, в результате чего научный работник не имеет четкого представления об экономических инструментах, способствующих выходу инноваций на рынок.

Как видим, несмотря на тенденцию улучшения общих характеристик инновационной деятельности в последние пять лет, в России остается ряд нерешенных проблем, в первую очередь связанных с низкой инновационной активностью, что подтверждает необходимость комплексной и сбалансированной политики, нацеленной на системное развитие инновационной деятельности в России.

sim4.wmf

Рис. 4. Динамика изменения значений глобального инновационного индекса за последние 5 лет

Таблица 2

Сильные и слабые стороны инновационной системы России: ГИИ-2016 [2]

Сильные стороны

Слабые стороны

Занятость женщин с высшим образованием (2-е место из 128 стран)

ВВП на единицу использования энергии (114)

Размер внутреннего рынка (6)

Инновационные связи (112)

Число патентных заявок на полезные модели, поданных национальными заявителями в патентные ведомства страны (7)

Инвестиции (107)

Выпускники вузов по научным и инженерным специальностям (11)

Верховенство закона (104)

Экспорт культурных и творческих услуг (11)

Политическая стабильность и отсутствие терроризма (103)

Работники, занятые в сфере наукоемких услуг (14)

Уровень развития кластеров (101)

Платежи за использование объектов интеллектуальной собственности (14)

Качество регулирования (97)

Соотношение ученики/преподаватель в среднем образовании (16)

Валовое накопление капитала (95)

Валовой коэффициент охвата высшим образованием (18)

ИКТ и создание бизнес-моделей (94)

Число патентных заявок на изобретения, поданных национальными заявителями в патентные ведомства страны (18)

Исследования и разработки, финансируемые из зарубежных источников (76)

 

Валовой кредитный портфель микрофинансовых организаций (72)

Сделки с использованием венчурного капитала (67)

 

При построении стабильной и эффективной национальной инновационной системы необходимо учитывать и значительную дифференциацию российских регионов по уровню социально-экономического развития [3]. Полагается, что в каждом регионе целесообразно разработать свою инновационную систему, которая будет формироваться на основе научного потенциала региона, наличия ресурсов, кадров, инфраструктуры и т.д. А совокупность региональных систем, объединенных единой целью и действующих в рамках государственной экономической политики и законодательства, будет составлять инновационную систему страны в целом. На сегодняшний день в стране наблюдается значительная межрегиональная асимметрия экономических и социальных показателей.

Существуют объективные причины дифференциации в уровне социально-экономического развития регионов. Это в первую очередь концентрация всех ресурсов в наиболее благоприятных для вложения капитала регионах, где развита инфраструктура, производительные силы, т.е. где издержки для бизнеса минимальны. Напротив, для регионов с низким уровнем развития характерны отток капитала и снижение в целом инвестиционной активности [5].

Лишь выявив эти проблемы, можно обозначить стратегические направления развития конкурентоспособной инновационной системы российской экономики.


Библиографическая ссылка

Симонов А.Б., Войлошникова Н.И., Тарасова И.А. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СТРАНАХ МИРА // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 5. – С. 204-209;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41535 (дата обращения: 19.10.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074