CC BY
49
ВЕСТНИК УДМУРТСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
85
УДК 336.645 Т.В. Погодина
ОЦЕНКА И НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ
Предлагается методика анализа инновационной активности отраслей. На основе данной методики оценивается инновационная активность отраслей промышленности Российской Федерации за 2007-2012 гг. Выделяются факторы, способствующие и препятствующие повышению инновационной деятельности отраслей и компаний. По результатам анализа за 2007-2012 гг. наибольшая инновационная активность была характерна для компании в химическом и металлургическом производстве, производстве транспортных средств и оборудования, производстве кокса и нефтепродуктов. Наименьшую инновационную активность демонстрировали компании, занимающиеся производством пищевых продуктов. Предлагаются пути повышения инновационной активности на основе совершенствования государственной инновационной политики в стране с учетом особенностей регионального развития. Большое внимание уделено вопросам формирования инновационных кластеров и их финансированию. Исследована отраслевая принадлежность формирующихся инновационных территориальных кластеров в федеральных округах России. Отмечено, что в структуре финансирования инновационной деятельности наблюдается тенденция увеличения доли краткосрочных источников, что не соответствует природе инноваций.
Ключевые слова: инновационная активность, инновационный кластер, факторы инновационного развития, интегральная оценка инновационной активности, государственная инновационная политика.
В XXI в. Россия стоит перед стратегическим выбором, который определит ее судьбу на десятилетия. Необходимость такого выбора обусловлена как внутренними, так и внешними причинами. Научно-технический прогресс развивается циклически, с длительностью технологических циклов 40-50 лет. В течение последних веков в истории технологической эволюции прошло пять таких волн и сложилось пять разновидностей технологических укладов.
Для экономики России в настоящее время характерно доминирование третьего и четвертого укладов, свидетельством чего является специфическая организация российской промышленности: преобладают крупные обособленные предприятия; на рынке господствует принцип монополии или, в лучшем случае, олигополии. В то же время осуществляются достаточно активно процессы по развитию пятого и шестого технологических укладов.
Ключевыми параметрами инновационной активности являются: доля организаций, осуществляющих технологические инновации, доля и индекс затрат на технологические инновации, доля инновационных товаров, работ и услуг. В 2007-2012 гг. наивысшие показатели доли организаций, осуществляющих инновации, имеются в производстве кокса и нефтепродуктов (более 30 %) и производстве электрооборудования, электронного и оптического оборудования, химическом производстве (более 25 %). Средние показатели (13-20 %) демонстрируют производство транспортных средств и оборудования, металлургическое производство. Невысокие показатели доли организаций, осуществляющих технологические инновации (менее 10 %), характерны для производства пищевых продуктов, добычи топливно-энергетических ресурсов. Наиболее низкая доля организаций, осуществляющих технологические инновации, отмечается в производстве и распределении электроэнергии, газа и воды (менее 5 %) [4].
В отечественной и мировой практике для оценки инновационной активности отраслей и компаний немаловажное внимание уделяется динамике доли инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженных товаров.
Анализ статистических данных за 2007-2012 гг. показал, что наиболее высокую долю инновационных товаров и услуг (более 10 %) имели производство транспортных средств и оборудования и химическое производство, наименьшую долю - производство и распределение электроэнергии газа и воды. В то же время во многих отраслях за исследуемый период времени данный показатель имел отрицательную тенденцию, в том числе в химическом производстве, производстве кокса и нефтепродуктов, производстве пищевых продуктов, производстве электрооборудования, электронного и оптического оборудования [4].
Для полноценного анализа инновационной активности организаций отраслей промышленности проанализируем динамику доли и индекса затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг за 2007-2012 гг. В большинстве промышленных производств в 2007-2012 гг. наблюдалось устойчивое увеличение доли затрат на технологические
86
Т.В. Погодина
инновации, работ и услуг, за исключением производства пищевых продуктов, машин и оборудования, транспортных средств и оборудования и химического производства. За исследуемый период времени индекс затрат на технологические инновации более 2,5 раз отмечается в производстве кокса и нефтепродуктов, производстве и распределении электроэнергии, газа и воды, металлургическом производстве и производстве готовых металлических изделий [4]. Это красноречиво свидетельствует о накоплении их инновационного потенциала.
Для проведения интегральной оценки инвестиционной активности промышленных производств России определим критерии исследуемых показателей (табл.).
Критерии оценки значений показателей инновационной активности, %
Показатели Значение
Высокое Среднее Низкое
Доля организаций, осуществляющих инновации 15,0 и более 8,9-14,9 8,8 и ниже
Доля затрат на технологические инновации, в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг 4,0 и более 1,9-3,9 1,8 и ниже
Доля инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженных товаров, работ и услуг 10,0 и более 4,9-9,9 4,8 и ниже
Индекс затрат на технологические инновации 250,0 и более 100,1 и более 100,0 и ниже
Проведем ранжирование промышленных производств России с использованием балльного метода (рис.).
Рис. Ранжирование базовых промышленных производств России по инновационной активности балльным методом за 2007-2012 гг.
1 - Добыча топливно-энергетических ресурсов; 2 - производство пищевых продуктов; 3 - химическое производство; 4 - металлургическое производство и производство готовых металлических изделий; 5 - производство машин и оборудования; 6 - производство кокса и нефтепродуктов; 7 - производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; 8 - производство транспортных средств и оборудования; 9 - производство и распределение электроэнергии, газа и воды.
Таким образом, наивысшей инновационной активностью обладают химическое производство, металлургическое производство и производство готовых металлических изделий, производство кокса и нефтепродуктов, производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования, производство транспортных средств и производство топливно-энергетических ресурсов. Средняя инновационная активность - производство машин и оборудования, производство и распределение электроэнергии, газа и воды. Низкая инновационная активность - у производства пищевых продуктов.
Данный интегральный показатель позволяет реализовать объективную оценку изменения уровня инвестиционной активности отрасли за период времени и/или дать сравнительную оценку инвестиционной активности различных отраслей экономики.
Таким образом, российская экономика демонстрирует достаточно большую полярность в уровне и динамике инновационной активности базовых отраслей экономики, что требует от государства разработки различных подходов и методов к формированию инвестиционной стратегии. В то же время существуют общие проблемы, которые характерны для всех отраслей; среди них необходимость повышения инновационной активности и привлекательности отраслей экономики, улучшение финансового состояния и повышение финансовой устойчивости предприятий отрасли.
Определенные несовершенства существуют в сфере статистической отчетности предприятий по инновациям в силу сложности самого понятия и незначительного периода проведения статистических наблюдений по этой тематике в России [1]. Показатели объема отгруженной инновационной продукции, затрат на технологические инновации формируются по данным обследования инновационно-активных организаций на основе статистической отчетности. Основными проблемами при этом являются неточная оценка объемов инновационной деятельности предприятиями при заполнении статистической отчетности и неполный охват организаций, осуществляющих инновационную деятельность. Первая проблема обусловлена отсутствием отдельного учета выпуска инновационной продукции на многих предприятиях, а также непониманием менеджментом сущности понятия «инновации». Вторая причина связана с ограниченным кругом организаций, представляющих отчетность по инновационной деятельности, в частности, обследуются организации, относящиеся к промышленному производству, связи, информационно-вычислительному обслуживанию, торговле и сфере услуг, а также осуществляющие научные исследования и разработки. Не охвачена деятельность предприятий строительства, сельского хозяйства, индивидуальных предпринимателей. Кроме того, существует низкая заинтересованность предприятий в заполнении форм статистической отчетности по инновациям, вследствие чего в органы статистики представляется нулевая отчетность. Это приводит к занижению данных об объемах производства инновационной продукции и затратах на технологические инновации в регионе.
Для оценки влияния инноваций на макроэкономические индикаторы мы проанализировали коэффициент чувствительности ВВП от динамики затрат на технологические инновации. Данный показатель имеет тенденцию к возрастанию и в 2012 г. он достиг 0,242. Это показывает, что хотя динамика и положительная, но инновации до сих пор не стали в нашей стране ключевых фактором экономического роста. Для дальнейшей интенсификации развития необходима государственная поддержка инновационной деятельности, которая может происходить прямыми и косвенными методами. Со стороны государства в первую очередь необходимо создание условий для финансирования инноваций, создание благоприятного инвестиционного климата, создание инфраструктуры инноваций. Стратегическим направлением государственной инновационной политики должны стать формирование и защита отечественного рынка научно-технической продукции [2].
В настоящее время большая часть инструментов стимулирования инвестиций в инновационные разработки создана на федеральном уровне. Необходим эффективный инструмент, позволяющий запустить инновационный механизм в регионах. Одним из таких инструментов является создание инновационных кластеров. В основу функционирования кластера положена модель «Даймонд», или «конкурентный ромб», которая представляет собой совокупность источников конкурентных преимуществ, которые представляют собой среду, создаваемую и поддерживаемую государством для своих отраслей:
- условия для факторов: наличие природных ресурсов, людских ресурсов, капитала, инфраструктуры, необходимых для ведения конкурентной борьбы в отрасли;
- состояние спроса: наличие платежеспособного потребителя;
88 Т.В. Погодина
2014. Т. 24. Вып. 4 ЭКОНОМИКА И ПРАВО
- родственные и поддерживающие отрасли: наличие отраслей-поставщиков или других сопутствующих отраслей, конкурентоспособных на мировом рынке;
- устойчивые стратегия, структура и соперничество [3].
Работа по поддержке инновационных кластеров проводится достаточно давно. В 2008 г. Министерством экономического развития РФ были разработаны Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации. В 2012 г. утвержден перечень инновационных территориальных кластеров, определены направления их поддержки. В Приволжском федеральном округе поддержаны 9 инновационных кластеров: Нижегородский индустриальный инновационный кластер в области автомобилестроения и нефтехимии (Нижегородская область), Саровский инновационный кластер (Нижегородская область), Инновационный территориальный кластер ракетного двигателестроения «Технополис «Новый Звездный» (Пермский край), Нефтехимический территориальный кластер (Республика Башкортостан), Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением (Республика Мордовия), Камский инновационный территориально-производственный кластер (Республика Татарстан), Инновационный территориальный Аэрокосмический кластер (Самарская область), Консорциум «Научно-образовательный производственный кластер «Ульяновск-Авиа» (Ульяновская область), Ядерно-инновационный кластер г. Димитровграда (Ульяновская область).
Экспертиза кластеров осуществлялась Министерством экономического развития РФ на основе программ их развития. Программа утверждалась руководителем организации-координатора и согласовывалась с руководителями субъекта Российской Федерации и муниципального образования, на территории которых расположен инновационный территориальный кластер. По итогам экспертизы были отобраны программы 25 территориальных кластеров, в том числе 9 - в Приволжском федеральном округе, 6 - в Центральном федеральном округе, 5 - в Сибирском федеральном округе, 3 - в Северо-Западном федеральном округе, 1 - в Уральском федеральном округе и 1 - в Дальневосточном федеральном округе. Приоритетными отраслями, в которых формируются инновационные территориальные кластеры, стали машиностроение, фармацевтическая промышленность, биотехнологии, информационные технологии и др. В то же время отсутствует государственная поддержка по созданию инновационных территориальных кластеров в производстве пищевых продуктов, что в дальнейшем будет неблагоприятно сказываться на развитии данной отрасли промышленности.
Министерству экономического развития России поручено сформировать меры государственной поддержки инновационных территориальных кластеров. Все кластеры были разделены на две группы. В первую группу включены кластеры, развитие которых предполагается поддержать через предоставление субсидий региональному бюджету из федерального бюджета. В Приволжском федеральном округе к ним отнесены Саровский инновационный кластер, кластер «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением», Камский инновационный территориально-производственный кластер Республики Татарстан, инновационный территориальный Аэрокосмический кластер Самарской области, ядерно-инновационный кластер г. Димитровограда Ульяновской области [1].
На развитие этих кластеров предусматривается выделение средств в общем объеме до 5 млрд рублей ежегодно в течение 5 лет начиная с 2013 г. Кроме того, предполагается включение мероприятий программ развития кластеров в состав федеральных целевых программ и государственных программ Российской Федерации. В целях создания у предприятий-участников стимулов к осуществлению инноваций им будут предоставлены налоговые льготы по налогу на добавленную стоимость, налогу на прибыль, налогу на имущество организаций, по уплате страховых взносов в социальные фонды.
Во вторую группу были включены территориальные кластеры, программы развития которых требуют дальнейшей доработки. В отношении данных кластеров на начальном этапе не предполагается финансовая поддержка реализации программ.
Еще одной важной причиной недостаточного развития инвестиционно-инновационной деятельности в формирующихся кластерах базовых отраслей промышленности Российской Федерации становится преимущественное использование краткосрочных источников финансирования. В структуре финансовых вложений доминируют краткосрочные источники, что не соответствует природе инноваций, ориентированных на долгосрочный период. Более того, наблюдается тенденция увеличения доли краткосрочных финансовых вложений, свидетельствующая о неуверенности российских предпринимателей относительно развития экономики в будущем. Недостаток собственных средств и
преимущественное использование краткосрочных источников финансирования следует рассматривать как наиболее весомые факторы, сдерживающие инновационную активность предприятий.
Реализацию кластерных подходов можно рассматривать в форме участия государства в уставном капитале организаций. Приоритетом при этом должны стать проекты по развитию инновационных продуктов. Такая форма взаимодействия государства и коммерческих организаций взаимовыгодна. Организации получают дополнительные финансовые и материальные ресурсы, возможность привлечения инвесторов. А государство в этом случае может оказывать влияние на деятельность промышленных организаций, получать прибыль, развивать стратегическое производство, имеющее общественную значимость и формирующее показатели социально-экономического развития территории.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Министерство экономического развития РФ. URL: http://www.economy.gov.ru/.
2. Овчинникова А.В. Модель участия малых предприятий в развитии промышленности и инновационных процессах // Вестн. Удм. ун-та. Сер. Экономика и право. 2014. Вып. 2. С. 61-70.
3. Погодина Т.В., Костина Е.И. Аналитическая система идентификации и прогнозирование финансовых рисков в регионе (на примере Калужской области) // Научное обозрение. 2013. № 6. С. 232-234.
4. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://gks.ru.
Поступила в редакцию 05.07.14
T. V. Pogodina
ESTIMATION AND IMPROVEMENT OF INNOVATIVE ACTIVITY OF RUSSIAN INDUSTRIES
The methodology of analyzing the innovative activity of industries is described. On the basis of this methodology innovative activities of industries of the Russian Federation for the period 2007-2012 are estimated. Factors that facilitate and impede the improvement of the innovation activity of industries and companies are identified. According to the results of the analysis for 2007-2012, the most significant innovation activity was typical for companies in chemical and metallurgical production, vehicles and equipment manufacturing, coke and oil industry. The lowest innovative activity was demonstrated by companies involved in food production. The ways of increasing the innovation activity are proposed. They are based on the improvement of state innovation policy of the country taking into account the peculiarities of regional development. Great attention is given to the formation of innovation clusters and their financing. The industry classification of emerging innovative regional clusters in Federal Districts of Russia is investigated. It is noted that in the structure of innovative activity financing the share of short-term sources tends to increase, which does not correspond to the nature of innovation.
Keywords: innovative activity, innovation cluster, innovation factors, integral estimation of innovative activity, state innovation policy.
Погодина Татьяна Витальевна, доктор экономических наук, профессор
ФГБОУ ВПО «Финансовый университет»
125040, Россия, г. Москва, Ленинградский проспект, д.
E-mail: [email protected]
Pogodina T.V.,
Doctor Economics, Professor
Financial University 49 125040, Russia, Moscow, Leningradskiy prosp., 49 E-mail: [email protected]
