Роль интеллектуального капитала в экономическом развитии региона

1

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

Роль интеллектуального капитала в экономическом развитии региона

Коновалова М.Е.

Аннотация

В статье проанализирована количественная связь уровня валового регионального продукта и интеллектуального потенциала региона. Построенная регрессионная модель доказывает, что интеллектуальный капитал существенно воздействует на уровень регионального дохода. Дана оценка инвестиционной привлекательности Самарской области.

Ключевые слова: интеллектуальный потенциал; валовый региональный продукт; инновационная активность; инвестиционная привлекательность; регион; экономическое развитие.

Тhe article analyzes the quantitative relationship between levels of gross regional product and intellectual potential of the region. Built a regression model proves that intellectual capital has a significant effect on the level of regional income. Estimated investment attractiveness of the Samara region.

Keywords: intellectual potential; gross regional product; innovative activity; investment attraction; region; economic development.

Ключевым элементом механизма функционирования интеллектуального капитала выступают интеллектуальные инвестиции.

Инвестиции в интеллектуальный капитал приносят наибольшую отдачу. Существует прямая зависимость между уровнем образования и уровнем ВВП. Один из основателей теории человеческого капитала Т. Шульц доказал, что в экономике США доход от инвестиций в человеческий капитал больше, чем в физический [5]. В связи с этим странам с низким уровнем реализации человеческих возможностей и низкими доходами гораздо выгоднее делать инвестиции в здравоохранение, образование и науку, чем, к примеру, в строительство новых предприятий.

Кроме того, по расчетам известного американского теоретика Е. Денисона, инвестиции в интеллектуальный капитал дают отдачу в 5-6 раз больше, чем в материальное производство [1, с. 245]. Всемирный банк, в результате обследования 192 стран, пришел к выводу, что только 16 % экономического роста обусловлены физическим капиталом (оборудование, здания и производственная инфраструктура), 20% - природным капиталом, остальные 64% связаны с человеческим и социальным капиталом. До 40% валового национального продукта наиболее развитые страны получают в результате развития эффективной системы образования [6].

В данной работе на основе эконометрической модели нами была проанализирована связь уровня валового регионального продукта (ВРП), обобщающего показателя экономической деятельности региона, и интеллектуального потенциала региона. Поскольку на выбор показателей существенное влияние оказало наличие статистических показателей за анализируемый период, исследованию подвергся 2012 год.

В целях повышения сопоставимости данных для исследования были выбраны 30 регионов России, вошедших в рейтинг конкурентоспособности регионов согласно «Докладу о конкурентоспособности России 2012: Регионы на пути повышения производительности», подготовленному Евразийским институтом конкурентоспособности в сотрудничестве с компанией Strategy Partners Group и ОАО «Сбербанк России» [2].

Эндогенной переменной в данной модели выступила величина ВРП в 2012 году (Y), экзогенными переменными послужили пространственные данные показателей интеллектуального потенциала региона за 2012 год, которые включают в себя:

показатели образовательного потенциала региона: доля занятого населения с высшим образованием, % (Х1); доля расходов на образование в ВРП, % (Х2); численность студентов ВПО на 10000 населения, чел. (Х3);

показатели социального благополучия: коэффициент Джини (Х4); уровень безработицы, % (Х5);

показатели научного потенциала: число организаций, выполняющих научные исследования и разработки, ед. (Х6); доля внутренних затрат на НИР в ВРП, % (Х7);

показатели информационно-коммуникационной составляющей:

число персональных компьютеров на 100 работников, ед. (Х8); удельный вес компьютеров, имеющих выход в интернет, % (Х9);

показатели отношенческого капитала: инвестиции в основной капитал на душу населения, руб. (Х10); число используемых передовых производственных технологий, ед. (Х11); число созданных передовых производственных технологий, ед. (Х12); удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме товаров, работ и услуг, % (Х13).

На основании собранных данных (см. табл. 1) была построена модель множественной регрессии:

Y= - 430085,01 - 24614,04*X1 - 222335,30*X2 + 750,45*X3 + 1809472,57*X4 + +44411,33*X5 + 14322,35*X6 - 97965,72*X7 + 27073,24*X8 + 935,90*X9 + +1,85*X10 + 2,01*X11- 8220,95*X12 + 1041,57*X13.

Таблица 1 Социально-экономические показатели регионов России за 2012 г.

Примечание. Таблица составлена на основе данных Федеральной службы государственной статистики / URL: http://www.gks.ru

Согласно F-статистики модель, в целом, оказалась значимой (Fнабл (41,03) > Fкрит (2,40)), то есть совокупное влияние всех объясняющих переменных является значительным, общее качество модели можно считать статистически высоким. Однако, проверка статистической значимости каждого из коэффициентов, показала, что линейную связь с переменной Y имеют только переменные Х6 и Х12.

При построении модели по усеченной выборке оценки параметров изменились значительно, что свидетельствует о неустойчивости модели. Таким образом, в построенной модели просматриваются признаки мультиколлиниарности.

Для уменьшения (устранения) мультиколлениарности в модели был осуществлен отбор факторов в модель на основе анализа матрицы парных коэффициентов корреляции.

В результате модель была сведена к парной регрессии, имеющей вид: Y = b0 + b6X6 + ?. На основании получившейся модели было построено поле корреляции для пар переменных Y и Х6 (см. рис. 1).

Рис. 1. Корреляционное поле

Согласно оценки тесноты взаимосвязи между признаками с помощью выборочного линейного коэффициента корреляции (rв = 0,955682732), коэффициент корреляции rв по модулю близок к 1, что свидетельствует об очень тесной связи между признаками. Положительный знак rв указывает на прямую зависимость между ВРП и числом организаций, выполняющих научные исследовательские разработки. Прямая зависимость подтверждается и экономической теорией. интеллектуальный экономический региональный

Результаты теста Голдфелда-Квандта свидетельствуют о том, что остатки в данной модели гомоскедастичны, то есть дисперсия случайной компоненты не зависит от номера наблюдений, поэтому вероятность попадания ? в любой фиксированный промежуток не меняется при переходе от одного наблюдения к другому.

Таким образом, на основании оценки параметров линейной регрессионной модели, а также дополнительной регрессионной статистики, 91,3% вариаций ВРП объясняются уравнением линейной регрессии, а 8,7% вариаций обусловлено неучтенных в модели факторов. При прогнозировании увеличения числа организаций, выполняющих научные исследования и разработки на 1, можно принять, что уровень ВРП будет повышаться в среднем на величину, заключенную в интервале от 10990,42 до 13966,55 млн руб. То есть с надежностью 95% можно утверждать, что ВРП, ожидаемое в регионе, например, со 100 организациями, выполняющими научные исследования и разработки, находится в пределах от 969968,32 до 1372046 млн руб.

На основании полученных данных можно сделать вывод о тесной количественной связи показателей научного потенциала региона и уровня его ВРП (в 2012 году зависимость уровня ВРП от числа организаций, занимающихся научными изобретениями и разработками, составила более 95%). То есть, другими словами, инвестиции в интеллектуальный капитал обеспечивают его обладателю получение более высокого дохода. Однако использовать данную модель для построения прогнозов не является целесообразным. В разные временные периоды разные факторы интеллектуального потенциала региона в большей или меньшей степени влияют на показатель ВРП. Например, если проверять построенную модель аналогичной моделью временных рядов для Самарской области, настолько тесная связь уровня ВРП от числа организаций, занимающихся научными изобретениями и разработками, не подтверждается.

С точки зрения инвестиционной привлекательности и готовности к наращиванию собственного интеллектуального потенциала Самарская область занимает достаточно высокие позиции среди регионов России.

В соответствии с рейтингом инвестиционной привлекательности российских регионов за 2012-2013 гг. рейтингового агентства «Эксперт РА», Самарская область по типу инвестиционного климата относится к группе регионов со средним потенциалом и умеренным риском и занимает 9 место по инвестиционному потенциалу и 16 место по инвестиционному риску среди 83 субъектов Российской Федерации [4].

Самарская область входит в число сильнейших индустриальных регионов страны с диверсифицированной экономикой. Основу развития экономики области составляют высокотехнологичные обрабатывающие производства с высокой добавленной стоимостью - автомобилестроение, авиационнокосмический комплекс, производства с высокой глубиной переработки в сырьевых отраслях, химии, металлургии. Внедрение инновационных технологий - важнейшее условие их развития, модернизации на базе технического перевооружения, применения инновационных методов в управлении.

Сегодня Самарская область относится к регионам России, в которых сформирован комплекс необходимых условий для успешной модернизации и построения новой инновационной экономики. Ведущие позиции области в этой сфере подтверждаются высокими рейтингами независимых экспертов:

? 3-е место среди регионов Приволжского федерального округа и 11 место среди субъектов Российской Федерации по уровню инновационного потенциала по комплексной оценке рейтингового агентства «Эксперт РА» в 2013 г.;

8-е место в Рейтинге инновационных регионов России для целей мониторинга и управления Ассоциации инновационных регионов России.

В 2012 году в Самарской области произведено инновационной продукции на сумму 242,6 млрд. рублей - это 25,5% инновационной продукции ПФО. Удельный вес инновационной продукции составляет 24,5% и в течение ряда лет превышает среднероссийский уровень в 3-5 раз.

Затраты на научные исследования и разработки в 2012 году составили 24,3 млрд. рублей. Это на 30,6% выше уровня 2011 года (18,6 млрд. рублей). Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП Самарской области составляет около 2% (для сравнения - удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП России чуть более 1%).

По итогам 2012 года Самарская область является лидером среди регионов среди регионов России и Приволжского федерального округа (ПФО) по ряду ключевых показателей научно-инновационного развития [3]:

1 место в России по удельному весу затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (7,5%);

3 место в России и 1 место в ПФО по удельному весу инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг (24,5%) и затратам организаций на технологические инновации (74,1 млрд. руб.);

4 место в России и 2 место в ПФО по объему отгруженных

инновационных товаров, работ, услуг (242,6 млрд. руб.);

5 место в России и 2 место в ПФО по внутренним затратам на научные исследования и разработки (17,6 млрд. руб.);

6 место в Росси 2 место в ПФО по количеству используемых новых

технологий (6,7 тыс. ед.);

7 место в России и 2 место в ПФО по численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками (17,3 чел.).

Затраты на технологические инновации составили в 2012 году 74,1 млрд. рублей, что в 4 раза выше объема 2011 года. Основным источником финансирования затрат на технологические инновации являются собственные средства организаций (70,4%).

Активно идет работа по созданию интеллектуальной собственности, закреплению прав на нее. Среди регионов России по итогам 2013 года Самарская область находилась по количеству заявок:

на полезные модели - на 5 месте (по ПФО - 2 место);

на изобретения - на 10 месте (по ПФО - 3 место);

на товарные знаки и знаки обслуживания - на 10 месте (по ПФО - 3 место).

В Самарской области работает 26 патентных поверенных - больше, чем в любом другом регионе России, за исключением центральных регионов - г. Москвы, г. Санкт-Петербург и Московской области.

В регионе действует ряд организаций, специализирующихся в сфере правовой охраны и использования объектов интеллектуальной собственности.

Удельный вес инновационно-активных предприятий по итогам 2012 года составил 6,3%. Активно внедряют инновационные процессы организации таких видов экономической деятельности, как:

производство кокса и нефтепродуктов (33,3%),

химическое производство (19,4%),

производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования (24,4%),

производство транспортных средств и оборудования (11,8%).

Затраты на технологические инновации составили в 2012 году 74,1 млрд. рублей, что в 4 раза превышает объем 2011 года. Основным источником финансирования затрат на технологические инновации являются собственные средства организаций (70,4%).

В 2012 году в Самарской области созданием передовых производственных технологий было занято 8 организаций, ими было создано 19 новых технологий.

В 2012 году организациями было использовано около 6,7 тыс. передовых производственных технологий, из которых:

36,7% - в сфере производства, обработки и сборки;

43,0% - в сфере связи и управления;

13,6% - в сфере проектирования и инжиниринга.

Основой научного потенциала Самарской области является вузовская, академическая наука, а также научные подразделения промышленных предприятий. В сфере исследований и разработок по широкому кругу направлений в регионе действует 61 научно-исследовательская организация.

Исследования в области фундаментальных наук координирует Самарский научный центр Российской академии наук (СамНЦ РАН), который объединяет 8 и курирует 3 научно-исследовательских учреждения Российской академии наук.

В Самарской области ведут подготовку специалистов 28 образовательных учреждений высшего профессионального образования, их которых 17 - государственные. Численность студентов вузов региона 2012/2013 учебном году составила 141,7 тыс. человек.

В Самарской области сформирована нормативно-правовая и организационная база, которая охватывает использование практически всех форм государственной поддержки инновационной деятельности, предусмотренных законодательством. Многообразие форм поддержки инновационных проектов и разработок в Самарской области включает в себя предоставление грантов, субсидий, займов, вхождение в уставный капитал, софинансирование проектов совместно с федеральными институтами, консультационную и организационную поддержку.

Основным механизмом финансовой поддержки инновационного комплекса региона является подпрограмма «Развитие инновационной деятельности Самарской области» на 2014-2015 годы государственной программы Самарской области «Создание благоприятных условий для инвестиционной и инновационной деятельности в Самарской области» на 20142018 годы:

поддержка инновационных проектов, трансфера технологий, освоения новых видов продукции;

развитие межрегионального и международного сотрудничества в инновационной сфере;

развитие научно-технологической базы инновационных кластеров Самарской области, поддержка национального исследовательского

университета;

создание эффективной системы привлечения внебюджетных инвестиций и венчурного финансирования.

В регионе реализованы системные действия по формированию эффективной инновационной инфраструктуры, созданию платформу для завершенного инновационного цикла.

По инициативе Правительства Самарской области с использованием средств областного бюджета, с привлечением федеральных средств создана система инфраструктурных организаций для поддержки и продвижения инновационных разработок - Инновационный фонд Самарской области, Региональный центр инноваций, Региональный венчурный фонд, технопарк, бизнес-инкубаторы, Центр инновационного развития и кластерных инициатив, Гарантийный фонд, Информационно-консалтинговое агентство, микрофинансовые и другие организации.

С 2012 года Самарская область является членом Ассоциации инновационных регионов России. Это открывает перед регионом дополнительные возможности межрегионального сотрудничества в рамках инновационного развития, в частности, обмен накопленным опытом в сфере создания благоприятной правовой, экономической, социальной среды для развития инноваций на территориях субъектов Российской Федерации, разработку и продвижение совместных проектов членов Ассоциации и другие возможности в рамках совместных интересов.

Основными перспективными целями Правительства Самарской области являются поиск новых форматов и возможностей для поддержки внедрения новейших разработок в производство, выстраивание коммуникаций между участниками инновационной деятельности, активизация трансфера научнотехнических разработок в реальный сектор экономики, подготовка инновационных компаний Самарской области к выходу на рынок частного капитала и товарные рынки.

Для активизации инновационной деятельности, возникновения в регионе новых инновационных бизнесов Самарская область ведет работу по реализации крупных инфраструктурных проектов - создается технопарк в сфере высоких технологий «Жигулевская долина», особая экономическая зона промышленнопроизводственного типа.

Важным условием модернизации и технологического перевооружения экономики Самарской области является развитие научных учреждений и высшей школы. Особую роль в этом играют созданные малые инновационные предприятия при вузах, которые являются своего рода «мостом» между теоретической наукой и производством. Благодаря инициирующей деятельности организаций инновационной инфраструктуры Самарская область заняла одну из лидирующих позиций в России по числу реально действующих малых инновационных предприятий при вузах (в рамках реализации 217-ФЗ) - 62 хозяйственных общества с участием 6-ти вузов региона.

В 2013 году инициирован крупный проект по развитию инновационной инфраструктуры - проект создания Технополиса в г. Самара как университетского научно-производственного кампуса мирового уровня с единой научно-производственной, учебной, жилой и культурно-бытовой зоной.

Предполагается, что выработанный механизм поддержки инновационной деятельности в Самарской области позволит в ближайшее время увидеть результаты работы в виде слаженной скоординированной работы созданных институтов инновационного развития, крупных инновационных проектов с осязаемым результатом, новых конкурентоспособных бизнесов на основе научно-технических разработок, эффективного «коридора»: спроспредложение, изменений в структуре экономики в пользу инновационных отраслей, привлечения федеральных средств для внедрения инновационных технологий.

Литература

1. Денисон Э. Исследование различий в темпах экономического роста / - М., 1971. - 648 c.

2. Доклад о конкурентоспособности России 2012: Регионы на пути повышения производительности. Опубликовано Евразийским институтом конкурентоспособности, 2012 г., г. Брюссель, Бельгия / URL: https://ru.scribd.com/doc/123787195/Доклад-о-конкурентоспособности-России- 2012-pdf

3. Министерство экономического развития, инвестиций и торговли Самарской области / URL: http://economy.samregion.ru

4. Рейтинговое агентство «Эксперт РА» / URL: http://raexpert.ru/

5. Супян В. США: человеческий потенциал и экономика // Человек и труд. -2008. - № 4. / URL: http://www.chelt.ru/2008/4-08/list_4-08.html 6. The World Bank / URL: http://www.worldbank.org/ Literature:

6. Denison E. A Study of the differences in economic growth / -M., 1971. - 648 pp.

7. The global competitiveness report Russia 2012: the Regions in the way of productivity. Published Eurasian Institute of competitiveness, 2012, Brussels,

8. Belgium / URL: https://ru.scribd.com/doc/123787195/Доклад-оконкурентоспособности-России-2012-pdf

9. The Ministry of economic development, investments and trade of Samara region / URL: http://economy.samregion.ru

10. Rating Agency "Expert RA" / URL: http://raexpert.ru/ Supan V. USA: human potential and economy // The Person and work. - 2008. - No. 4. / URL: http://www.chelt.ru/2008/4-08/list_4-08.html

11. The World Bank / URL: http://www.worldbank.org/

Размещено на Allbest.ru