Высокотехнологичный бизнес в регионах России: роль в экономике, дифференциация и основные детерминанты развития

1,35

1,01

92

Инновационная активность организаций, %

7,95

7,30

59

Цифровая инфраструктура

Доля организаций, использующих Интернет с широкополосным доступом, %

73,15

74,57

14

Число персональных компьютеров на 100 работников, шт.

46,8

46,0

13

Примечание: * HHI -- индекс Херфиндаля-Хиршмана.

Данные табл. 4 свидетельствуют о том, российские регионы характеризуются разбросом значений выбранных параметров. При этом значения коэффициента вариации по блокам и отдельным показателям существенно различаются. Дифференциация одних объясняется объективными социально-экономическими условиями (например, доля добывающей промышленности в ВРП), других -- складывается под влиянием определенных мер инвестиционной и инновационной политики. В большей степени регионы дифференцированы по значениям показателей, входящих в блок Научный и инновационный потенциал. Можно предположить, что именно этот элемент региональной среды в первую очередь влияет на развитие высокотехнологичного бизнеса.

В табл. 5 приведены средние и медианные значения тех же показателей блоков региональной среды для выделенных групп регионов. Первая группа объединяет субъекты Федерации с наиболее существенным вкладом высокотехнологичного бизнеса в региональную экономику, пятая -- с наименее значимым. Поскольку выбранные показатели отражают, насколько состояние региональной среды благоприятствует развитию высокотехнологичного предпринимательства, следует полагать, что самые высокие средние значения (за исключением доли добывающей промышленности) будут наблюдаться в первой группе, далее они будут убывать по мере продвижения к пятой группе, которой соответствуют самые низкие величины.

Таблица 5. Средние и медианные значения показателей по группам регионов РФ

Полученные результаты показывают, что сформулированное выше предположение о влиянии выделенных факторов подтверждается лишь частично. Явно выраженное однонаправленное изменение показателей по группам характерно только для трех факторов: 1) доля персонала, занятого исследованиями и разработками; 2) доля затрат на технологические инновации; 3) инновационная активность организаций. Чем выше значения этих показателей, тем больший вклад в развитие региональной экономики вносит высокотехнологичный бизнес. Менее четкая аналогичная динамика характерна для доли занятых со средним профессиональным образованием. Остальные показатели не продемонстрировали однонаправленных изменений, а инвестиции в основной капитал (в табл. 4 они показаны без учета временного лага), наоборот, оказались выше в группах с более низким вкладом высокотехнологичного бизнеса.

Далее регионы были проранжированы по каждому из четырех показателей, для которых выявлена четкая динамика (доля персонала, занятого исследованиями и разработками; доля затрат на технологические инновации; инновационная активность организаций; доля занятых со средним профессиональным образованием) и рассмотрены пятерки лидеров и аутсайдеров полученных ранговых списков. Оказалось, что списки лидеров, равно как и списки аутсайдеров, включают по 12 регионов. Если бы группы лидеров, составленные по каждому из четырех критериев, полностью совпадали, то все множество ведущих территорий состояло бы из 5 регионов, которые можно было бы считать абсолютно лидирующими. При отсутствии пересечений общее число анализируемых субъектов достигло бы 20. В действительности мы получили некоторое промежуточное значение. Группа лидирующих регионов включает Калининградскую, Архангельскую, Калужскую, Костромскую, Московскую, Нижегородскую, Тверскую и Томскую области, Республики Башкортостан, Коми, Москву и Санкт-Петербург. Это субъекты, в которых имеются относительно благоприятные условия для развития высокотехнологичного бизнеса.

К группе регионов с наименее благоприятными условиями (аутсайдеры) относятся: Вологодская и Костромская области, республики Адыгея, Дагестан, Кабардино-Балкария, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия, Тыва, Чечня, Чукотский автономный округ, Еврейская автономная область, Ставропольский край.

Таким образом, фактически на вклад высокотехнологичного бизнеса в экономику региона оказывает существенное влияние научный и инновационный потенциал (именно к этому блоку относятся показатели, продемонстрировавшие четкую динамику). С учетом данной особенности представляется вполне оправданным часто встречающееся совместное обсуждение и исследование проблем высокотехнологичных и инновационных компаний. Следует подчеркнуть, что анализировались не только абсолютные (выручка) или относительные (доля выручки в ВРП) показатели развития высокотехнологичного сектора в региональном разрезе: акцент сделан на том, насколько его вклад в экономику каждого региона отличается от общенационального уровня.

Научный и инновационный потенциал был выделен в качестве явной детерминанты развития высокотехнологичного бизнеса. Далее этот блок рассмотрен подробнее. Одним из часто используемых интегральных показателей инновационного потенциала и развития территории является регулярно рассчитываемый Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ Российский региональный инновационный индекс (РРИИ) и формируемый на его основе рейтинг регионов [Гохберг, 2017]. Составление данного индекса опирается на четыре субиндекса, учитывающих такие аспекты, как социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, инновационная деятельность, качество инновационной политики. Наши расчеты показали наличие значимой положительной зависимости коэффициента локализации от этого показателя (R = 0,30 в построенной однофакторной регрессионной модели, F-статистика = 34,59, ее р-значение = 0,000). На рис. 2 представлены исследуемые регионы.

Рис. 2. Коэффициенты локализации высокотехнологичного бизнеса и российский региональный инновационный индекс в регионах РФ

Примечание: сплошные линии -- средний уровень коэффициента локализации и российского регионального инновационного индекса; пунктирная линия -- коэффициент локализации = 1.

Если в представленной системе отметить средние значения каждого параметра, то все регионы можно условно разделить на четыре группы: первая -- регионы, имеющие индекс инновационного развития и коэффициент локализации высокотехнологичного бизнеса выше среднего (они указаны далее); вторая -- субъекты, в которых оба индикатора ниже средних величин (с этими территориями пока нельзя связывать перспективы инновационного развития и роста национальной конкурентоспособности); третья и четвертая -- регионы, где один из индикаторов ниже среднего уровня, а другой -- выше. Можно предположить наличие определенных диспропорций и краткосрочных эффектов. Например, высокое значение коэффициента локализации объясняется не объективно действующими факторами, а низким ВРП и определенными административными мерами. Если высокий региональный инновационный индекс не подкрепляется развитием высокотехнологичного сектора, то возможно наличие серьезных разрывов инновационного процесса.

Научный и инновационный потенциал способствует значимому вкладу высокотехнологичного бизнеса в региональную экономику, но не является его достаточным условием. Проведенное сопоставление показывает, что не во всех регионах, в которых значение индекса инновационного развития выше среднего по стране, коэффициент локализации превышает 1. Однако наиболее высокие значения обоих показателей встречаются, как правило, одновременно. Именно это сочетание -- высокий индекс инновационного развития и высокий коэффициент локализации регионального высокотехнологичного бизнеса -- представляет особый интерес в рамках оценки состояния и перспектив развития высокотехнологичного сектора. Опыт таких регионов заслуживает отдельного анализа и, возможно, тиражирования. Эти территории характеризуются высокой инновационной активностью, значительным потенциалом ее роста, сбалансированной и эффективной инновационной политикой региональных властей. Здесь также успешно развивается высокотехнологичный бизнес, способствуя укреплению региональной экономики. В данную группу по результатам анализа могут быть включены 15 регионов (все регионы из первой группы, кроме Калининградской области, и 7 регионов -- из второй): Калужская область, Москва, Санкт-Петербург, Нижегородская и Самарская области, Республика Татарстан, Пермский край, Ярославская, Ульяновская и Московская области, Республика Чувашия, Тульская область, Республика Башкортостан, Свердловская и Новосибирская области. Отметим, что регионы, представляющие тройку лидеров по абсолютным показателям развития высокотехнологичного бизнеса (выручка и число компаний), вошли в этот сегмент.

Заключение

Успешные высокотехнологичные компании играют важную роль в экономике государства и региона, на территории которого они развиваются. Если количество таких компаний достаточно, то они вносят весомый вклад в формирование налоговых поступлений, создание новых рабочих мест, рост инновационной активности. Выполненные в рамках настоящего исследования оценки вклада высокотехнологичного бизнеса в региональную экономику выявили, что субъекты Федерации характеризуются значительным их разбросом. Одним из критериев оценки может служить коэффициент локализации регионального высокотехнологичного бизнеса. Группировка регионов в соответствии со значениями данного коэффициента показала, что в большинстве регионов он меньше 1, что означает низкий вклад высокотехнологичного сектора в региональную экономику. Группа регионов с высоким вкладом немногочисленна и охватывает разные субъекты.

Сложившийся уровень формируется под влиянием многих факторов, среди которых важную роль играет состояние региональной экономической среды. Высокотехнологичный сектор экономики сложен и многообразен, он включает компании различных отраслей, особенности которых существенно влияют на исследуемые взаимосвязи. Многие вопросы, связанные с отраслевой спецификой, остались за рамками обсуждения на данном этапе. Основное внимание было уделено общему представлению территориальной неоднородности высокотехнологичного бизнеса и выявлению характеристик региональной среды, обусловливающих его развитие. Было показано, что наиболее сильное воздействие оказывают параметры инновационного и научного потенциала территории.

Согласно расчетам, к значимым факторам, положительное влияющим на масштабы высокотехнологичного сектора и его роль на региональном уровне, относятся: доля персонала, занятого исследованиями и разработками; доля затрат на технологические инновации; инновационная активность организаций; доля занятых со средним профессиональным образованием. Следовательно, в рамках региональной промышленной и инновационной политики можно рекомендовать обращать внимание в первую очередь именно на эти факторы, предлагая специальные льготы, программы поддержки, субсидии, инвестиционные кредиты, гранты и т. д.

Сопоставление индекса инновационного развития и коэффициента локализации позволило выявить группу регионов, которые обладают высоким научным и инновационным потенциалом и во многом вследствие этого характеризуются значимым вкладом высокотехнологичного бизнеса в ВРП. Опыт таких регионов чрезвычайно ценен, заслуживает глубокого анализа и должен учитываться при формировании промышленной и инновационной региональной политики.

Литература на русском языке

1. Баринова В. А., Земцов С. П., Семенова Р. И., Федотов И. В. 2018. Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». М.: РАНХиГС, АИРР. URL: https://www. ranepa.ru/images/News/2018-01/doklad.pdf (дата обращения: 03.09.2018).

2. Гохберг Л. М. (ред.). 2017. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации.

3. Вып. 5. М.: НИУ ВШЭ.

4. Данько Т. П., Куценко Е. С. 2012. Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона. Проблемы современной экономики (1): 248-254.

5. Земцов С., Баринова В., Семёнова Р. 2019. Риски цифровизации и адаптация региональных рынков труда в России. Форсайт 13 (2): 84-96.

6. Земцов С. П., Чернов А. В. 2019. Какие высокотехнологичные компании в России растут быстрее и почему. Журнал Новой экономической ассоциации (1(41)): 68-99.

7. Кравченко Н. А., Кузнецова С. А., Юсупова А. Т. 2011. Развитие инновационного предпринимательства на уровне региона. Регион: экономика и социология (1): 140-161.

8. Кравченко Н. А., Кузнецова С. А., Юсупова А. Т., Халимова С. Р., Балдина Н. П. 2018. Развитие высокотехнологичного бизнеса в Сибири: проблемы и перспективы. Регион: экономика и социология (2): 168-193.

9. Халимова С. Р. 2019. Партнерство науки, образования и бизнеса: мифы и реальность. Регион: экономика и социология (2): 290-292.

10. Халимова С. Р., Юсупова А. Т. 2019. Влияние региональных условий на развитие высокотехнологичных компаний в России. Регион: экономика и социология (3): 116-142.

11. Юсупова А. Т., Халимова С. Р. 2017. Характеристики, особенности развития, региональные и отраслевые детерминанты высокотехнологичного бизнеса в России. Вопросы экономики (12): 142-154.

References in Latin Alphabet

1. Ashiem B. T., Isaksen A., Trippl M. 2019. Advanced Introduction to Regional Innovation Systems. Cheltenham: Edward Elgar Publishing.

2. Auzina-Emsina A., Ozolina V. 2017. High technology industries competitiveness and regional allocation by NUTS 3 regions in Latvia. Research for Rural Development 2: 241-248.

3. Bailetti T. 2012. Technology entrepreneurship: Overview, definition, and distinctive aspects. Technology Innovation Management Review (February): 5-12.

4. Breschi S., Lassebie J., Menon C. 2018. A Portrait of Innovative Start-Ups across Countries. OECD Science, Technology and Industry Working Papers. Paris: OECD Publishing. URL: http://dx.doi. org/10.1787/f9ff02f4-en (accessed: 15.02.2019)

5. Cortright J., Mayer H. 2001. High Tech Specialization: A Comparison of High Technology Centers. The Brookings Institution. Survey Series. URL: https://www.brookings.edu/wp-content/up- loads/2016/06/specialization.pdf (accessed: 15.02.2019).

6. Desai S., Motoyama Y. 2015. The regional environment in Indianapolis: Insights from high-growth companies. Kauffman Foundation Research Series on City, Metro, and Regional Entrepreneurship. URL: https://www.kauffman.org/-/media/kauffman_org/research-reports-and-covers/2015/09/ the_regional_environment_in_indianapolis_insights_from_high_growth_companies.pdf (accessed: 25.04.2019).

7. Du J., Bonner K. 2017. Fast-Growth Firms in the UK: Definitions and Policy Implications. ERC Research Paper. URL: https://www.enterpriseresearch.ac.uk/wp-content/uploads/2017/12/ERC- ResPap63-DuBonner-Final.pdf (accessed: 20.02.2019).

8. Goodwin K. 2018. How the location quotient works. URL: https://www.propertymetrics.com/ blog/2018/02/19/location-quotient/ (accessed: 30.04.2019).

9. Gregersen B., Johnson B. 1997. Learning economies, innovation systems and European integration. Regional Studies 31 (5): 479-490.

10. Hansen T., Winther L. 2011. Innovation, regional development and relations between high- and low- tech industries. European Urban and Regional Studies 18 (3): 321-339.

11. Hathaway I. 2013. Tech starts: High-technology business formation and job creation in the United States. Kauffman Foundation Research Series: Firm Formation and Economic Growth. URL: https://www.kauffman.org/-/media/kauffman_org/research-reports-and-covers/2013/08/bd- stechstartsreport.pdf (accessed: 25.04.2019).

12. Hi Tech Precinct -- Business Case. 2016. Regional Development Australia Final Report. August. URL: https://www.rdv.vic.gov.au/ data/assets/pdf_file/0009/1409085/160530_Gippsland-Education-and-Innovation-Precinct_FINAL.pdf (accessed: 25.04.2019).

13. High-tech statistics -- economic data. 2018. Eurostat: Statistics Explained. URL: https://ec.europa. eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Archive:High-tech_statistics_-_economic_data (accessed: 30.04.2019).

14. Lagos D., Kutsiko K. 2011 The role of IT-focused business incubators in managing regional development and innovation. European Research Studies XIV (3): 33-49.

15. Li M., Goetz S. J., Partridge M., Fleming D. A. 2016. Location determinants of high-growth firms. Entrepreneurship & Regional Development. An International Journal 28 (1-2): 97-125.

16. Li S. 2005. High Tech Spatial Concentration: Human Capital, Agglomeration Economies, Location Theories and Creative Cities. Louisville: University of Louisville.

17. New Technologies and Regional Policy: Towards the Next Cohesion Policy Framework. European Union, 2018. URL: http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2018/614546/EPRS_ STU(2018)614546_EN.pdf (accessed: 25.04.2019).

18. Sommers P., Carlson D., Stanger M., Xue S., Miyasati M. 2000. Ten Steps to a High Tech Future: The New Economy in Metropolitan Seattle. Discussion Paper the Brookings Institution Center on Urban and Metropolitan Affairs.

19. Yuming Z. 2013. Level characteristics and influencing factors of high-tech industry development level in China. Journal of Applied Sciences 13 (24): 56-82.

Russian Language References Translated into English

1. Barinova V. A., Zemtsov S. P., Semenova R. I., Fedotov I. V. 2018. National Report «High-Tech Business in the Russian Regions». Moscow: RANKhiGS, AIRR. URL: https://www.ranepa.ru/images/ News/2018-01/doklad.pdf (accessed: 03.09.2018). (In Russian)

2. Gokhberg L. (ed.). 2017. Russian Regional Innovation Scoreboard. Iss. 5. Moscow: NIU VShE. (In Russian)

3. Danko T. P., Kutsenko E. S. 2012. The main approaches to identifying clusters in the regional economy. Problemy sovremennoj ekonomiki (1): 248-254. (In Russian)

4. Zemtsov S., Barinova V., Semyonova R. 2019. The Risks of Digitalization and the Adaptation of Regional Labor Markets in Russia. Forsajt 13 (2): 84-96. (In Russian)

5. Zemtsov S. P., Chernov A. V. 2019. What high-tech companies in Russia grow faster and why? Zhurnal Novoi ekonomicheskoi assotsiatsii (1 (41)): 68-99. (In Russian)

6. Kravchenko N. A., Kuznetsova S. A., Yusupova A. T. 2011. The development of innovation entrepreneurship in regions. Region: ekonomika i sotsiologiya (1): 140-161. (In Russian)

7. Kravchenko N. A., Kuznetsova S. A., Yusupova A. T., Khalimova S. R, Baldina N. P. 2018. The development of high-tech business in Siberia; problems and perspectives. Region: ekonomika i sotsiologiya (2): 168-193. (In Russian)

8. Khalimova S. R. Partnership of science, education and business: myths and reality. 2019. Region: ekonomika i sotsiologiya (2): 290-292. (In Russian)

9. Khalimova S. R., Yusupova A. T. 2019. The effect of regional conditions on the development of high- tech companies in Russia. Region: ekonomika i sotsiologiya (3): 116-142. (In Russian)

10. Yusupova A. T., Khalimova S. R. 2017. Characteristics, features of development, regional and sectoral determinants of high-tech business in Russia. Voprosy ekonomiki (12): 142-154. (In Russian)

Размещено на Allbest.ru