Анализ ряда параметров,
характеризующих состояние научного потенциала Республики Карелия (1990,
1993-2002 гг.)
В. Н. Бунгов
А. И. Шишкин
Директор института экономики КарНЦ, д.т.н.,
профессор, г. Петрозаводск
insteco@karelia.ru
В 2002 г., выбирая приоритеты развития, общество выбрало инновационный путь, подразумевающий преимущественную опору на знание и на его эффективное использование. Главным фактором экономического развития должен стать не простой арифметический рост производительных сил (средств производства и рабочей силы), а их качественное улучшение и увеличение интенсивности использования, повышение конкурентоспособности производимых товаров и оказываемых услуг и рост их объемов. Уже сейчас научно-техническая деятельность становится основой и стимулом для промышленных предприятий при инвестировании в основной капитал. 53% промышленных предприятий Республики Карелия назвали в качестве цели инвестиций в основной капитал в 2003 г. внедрение новых производственных технологий, а 38% считают наличие научно-технических разработок фактором, стимулирующим инвестиционную деятельность [1]. Переход на инновационный путь развития должен сопровождаться ростом доли научно-технических и образовательных услуг в ВРП, количеством занятых в этих областях. Главным ресурсом должны стать не природные богатства, а человеческий капитал, следовательно, возрастет роль университета, академических институтов, исследовательских организаций.
Органы региональной власти должны способствовать
развитию научного потенциала региона, инновационного предпринимательства, тому,
чтобы научная сфера и предприятия находили друг друга и выстраивали взаимоотношения
к взаимной выгоде. Одновременно необходимо решать проблему социальной
справедливости, соотношения общественного и частного секторов экономики,
формирования инфраструктуры использования инноваций, оценки последствий
технологических изменений. Для принятия соответствующих решений на региональном
уровне органами исполнительной и законодательной власти становится актуальной
оценка состояния научного потенциала и прогноз его развития.
Основными интегральными параметрами, характеризующими состояние научного потенциала Республики Карелия, являются финансовые и кадровые показатели. Это – объем выполненных научно-технических работ, внутренние затраты на исследования и разработки (сумма внутренних текущих затрат и капитальных затрат) в целом и на фундаментальные исследования в частности, персонал основной деятельности, количество кандидатов и докторов наук, занятых выполнением НИОКР.
Персонал основной деятельности сократился с 4616 человек в 1990 г. до 1107 человек в 1998 г.[1] и затем претерпел незначительное увеличение до 1266 человек в 2002 г. (рис. 1). Уровень заработной платы в области науки и научного обслуживания остается ниже среднего по республике. Например, в январе-марте 2003 г. он составил 84,8% от среднего по республике.
Рис. 1. Персонал основной деятельности, занятый НИОКР
Количество докторов наук, занятых выполнением НИОКР (без учета научно-педагогических работников), увеличилось с 22 в 1990 г. до 63 в 2002 г., при этом аналогичное количество кандидатов наук остается примерно одинаковым (250-300 чел.) и даже немного уменьшилось по сравнению с 1990 г. (рис. 2).
Рис. 2. Количество
кандидатов и докторов наук, занятых НИОКР
Капитальные вложения для обновления активной части основных фондов (затраты на приобретение оборудования и прочие капитальные вложения, связанные с проведением НИОКР) за рассматриваемый период составили ничтожно малую величину от общего объема внутренних затрат (табл. 1). В отдельные годы они не осуществлялись совсем, для ряда лет данные по ним отсутствуют вовсе. В силу этого капитальные затраты не брались в качестве отдельного анализируемого параметра.
Таблица
1
Капитальные вложения при выполнении НИОКР
|
|
1993 г. |
1994 г. |
1995 г. |
1996 г. |
1997 г. |
1998 г. |
1999 г. |
2000 г. |
2001 г. |
2002 г. |
|
Капитальные |
–
[2] |
– |
– |
0 |
0 |
38,5 |
90,1 |
278,3 |
291,4 |
0 |
|
% от внутренних затрат |
– |
– |
0,1 |
0 |
0 |
0,18 |
0,17 |
0,44 |
0,36 |
0 |
Рис. 3. Объем
выполненных НИОКР, внутренние затраты на НИОКР,
затраты на фундаментальные исследования
Динамика исследуемых параметров (объема выполненных НИОКР, внутренних затрат на их выполнение и в том числе затрат на фундаментальные исследования, рис. 3), свидетельствует о том, что кризис 1998 г. вызвал снижение всех трех параметров и привел к тому, что в 1999 г. в единственном случае внутренние затраты на НИОКР оказались выше объема выполненных НИОКР.
Для прогноза изменений наблюдаемых параметров применим экстраполяцию значений функции, определенной с помощью регрессионного анализа в виде полинома третьей степени:
,
где
– постоянные
коэффициенты,
t – параметр
времени от 1992 г., измеряемый в годах.
При проведении экстраполяционных расчетов необходимо соотносить сроки прогноза с периодом накопления имеющихся данных. Существует примерное правило, по которому срок прогноза равен 1/3 исходного ряда [7, 8]. По результатам полиномиального регрессионного анализа соответствующие функции и прогнозируемые значения на 2003 г. определяются:
– для объема выполненных НИОКР:
c 
,
прогнозируемое значение для 2003 г. – 200 344,6 тыс. рублей;
– для внутренних затрат на проведение НИОКР:
с 
,
прогнозируемое значение для 2003 г. – 152 768 тыс. рублей;
– для затрат на фундаментальные исследования:
с 
,
прогнозируемое значение для 2003 г. – 94 743,7 тыс. рублей,
где
– квадрат смешанной
корреляции, (коэффициент определенности – coefficient
of determination в
англоязычной литературе). Близость его значения к единице позволяет оценить,
насколько хорошо подобранная модель согласуется с исходными данными.
Для непосредственного анализа статистических данных используем регрессионный анализ, предположив в качестве закона изменения во времени показательную функцию:
F(t)= a exp(bt),
где
а и b – постоянные коэффициенты,
t – параметр
времени, измеряемый в годах, начиная с 1992 г.
Возможность использования такого вида функции для эконометрического анализа временных рядов описана в [4]. По результатам регрессионного анализа показательные функции приобретают следующий вид:
– для объема выполненных НИОКР:
4196,7 exp (0,3541t) с = 0,9541;
–
для внутренних затрат:
3142 exp (0,3715t) с = 0,964;
–
для затрат на фундаментальные исследования:
1536exp (0,3995 t) с = 0,9183,
где
– квадрат смешанной
корреляции.
Кривые, соответствующие этим функциям, и исходные параметры представлены на рис. 4.
Рис. 4. Модель регрессионного анализа экспоненциального вида.
Модель регрессионного анализа в виде показательной функции может быть использована для описания характера изменения выбранных параметров, хотя она менее точно согласуется с исходными данными, чем аналогичная полиноминальная. Это вызвано в первую очередь уменьшением исходных значений, произошедших в 1998 г. и вызвавших нарушение общей, близкой к экспоненциальной тенденции. Можно представить, что экспоненциальный рост параметров разбился на две части – «до» 1998 и «после» 1998 г. Свидетельством обоснованности применения показательной функции для регрессионного анализа на отрезках времени с 1993 по 1997 и с 1999 по 2002 годы является линейность логарифмов исследуемых величин для соответствующих периодов (табл. 2).
Таблица
2
Результат регрессионного анализа в виде линейных функций
для зависимости натурального логарифма параметра от времени
(
– количество лет, прошедших после 1992 г., 
– количество
лет,
прошедших после 1998 г., – квадрат смешанной
корреляции).
|
|
Объем |
Внутренние |
Затраты на фундаментальные исследования |
|
Вид линейной функции для периода 1993-1997 гг. и значение
|
0,503
|
0,5006
|
0,6999
|
|
Вид линейной функции для периода 1999-2002 гг. и значение
|
0,3679
|
0,2504
|
0,3346
|
Проведем оценку степени замедления роста финансовых параметров научно-исследовательской деятельности Республики Карелия, вызванного кризисом 1998 г., с помощью методики, аналогичной использованной для мониторинга показателей технологического уровня отраслей экономики в период 1993-98 гг., проводившегося ЦЭМИ РАН начиная с 1994 г. [3], в которой для сглаживания значений на ретроспективных периодах использовалась показательная функция.
По результатам регрессионного анализа для периода 1993-1997 г. соответствующие показательные функции определяются:
– для объема выполненных НИОКР:
2905,5 exp (0,5039t) с = 0,9408
– для внутренних затрат:
2250,9 exp (0,5006t)
с = 0,9754
– для затрат на фундаментальные исследования:
7006,16 exp (0,6999
t) с = 0,9802,
где – квадрат смешанной
корреляции,
t – параметр времени, измеряемый в годах, начиная с 1992 г.
Если F (t1) – фактическое
значение параметра в период t1 лет после
1992 г., то период отставания T в росте этого параметра
может быть найден решением следующего уравнения:
F (t1) = c exp (d (t1- T)),
где c, d – параметры соответствующих показательных функций, определенных по результатам регрессионного анализа для периода с 1993 по 1997 г.
Периоды отставания в росте параметров для соответствующих лет представлены в таблице 3.
Таблица
3
Изменение параметров, характеризующих научный потенциал
Республики Карелия
|
Годы |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
|
Отклонение от
тенденции 1993-1997 гг. |
|||||
|
Параметр |
Число лет
отставания |
||||
|
Объем выполненных НИОКР |
1,6 |
1,5 |
1,74 |
1,98 |
2,28 |
|
Внутренние затраты |
1,51 |
0,67 |
1,34 |
1,84 |
2,17 |
|
Затраты
на выполнение фундаментальных исследований |
5,03 |
5,13 |
5,78 |
6,16 |
6,74 |
Анализ динамики объемов затрат показал, что кризис 1998 г. оказал наибольшее влияние на объем затрат, выделяемых на фундаментальные исследования. Отставание от тенденции 1993-1997 гг. составило более 5 лет и продолжало увеличиваться.
Отставание в объеме выполненных НИОКР в краткосрочном периоде составило 1,5 года. Примерно на такой же период (1,5 года) одновременно отстали объемы внутренних затрат, хотя в дальнейшем произошла их частичная компенсация.
Доля внутренних затрат в объеме выполненных НИОКР и доля затрат на фундаментальные исследовании в объеме внутренних затрат по годам представлена на рис. 5.
Рис. 5. Доля
внутренних затрат и затрат на фундаментальные исследования
в объеме выполненных НИОКР
Как уже отмечалось ранее, внутренние затраты на проведение НИОКР превысили их объем однажды – в 1999 г., что, по-видимому, связано с последствиями дефолта 1998 г. В остальные периоды времени доля внутренних затрат в объеме НИОКР составляла примерно 80%. Доля затрат на фундаментальные исследования в объеме внутренних затрат выросла с 1993 по 1997 гг. с 37 до 81%, уменьшилась в 1998 и 1999 г. и в 2002 г. составила 60%.
Экспоненциальный рост затрат на
проведение НИОКР и объемов их выполнения не означает аналогичного роста
конечных значимых результатов.
Н. Решер [5] предложил следующую зависимость меры
суммарного числа значимых результатов от затрат на научно-техническую
деятельность:
F(t)= K logR(t),
где
R(t) – суммарный объем затрат на научно-техническую деятельность за время t,
F(t) – мера суммарного числа значимых результатов,
K – постоянный коэффициент.
Данная зависимость называется «законом логарифмической отдачи», или «производственной функцией» науки [6] и показывает, что для обеспечения линейного роста результативности научно-исследовательской деятельности соответствующие затраты необходимо наращивать по экспоненте.
При больших оговорках рассмотрим в качестве меры значимых результатов количество докторов наук, занятых выполнением НИОКР. Значение К(t) как отношение количества докторов наук, занятых выполнением НИОКР, к десятичному логарифму от суммарного объема внутренних затрат, начиная с 1993 г., представлено на рисунке 6.
Рис. 6. Отношение
количества докторов наук, занятых выполнением НИОКР,
к десятичному логарифму суммарных внутренних затрат
Из анализа следует, что для выбранной меры значимых результатов значения коэффициента К в течение всего рассматриваемого периода колеблются от 8 до 11,7 при среднем значении 9,7 при стандартной ошибке 0,4 с уровнем надежности 95%.
Проведенные исследования показывают, что главной причиной замедления роста (примерно на 1,5-2,0 года) финансовых параметров научно-исследовательской деятельности в Республике Карелия в период с 1993 по 2002 гг. явился кризис 1998 г. Особенно сильно он отразился на затратах, выделяемых на фундаментальные исследования. Влияние на динамику затрат на фундаментальные исследования оказались примерно в три раза больше, чем на динамику объемов внутренних затрат и выполненных НИОКР. Одним из путей ликвидации отрицательных последствий, вызванных кризисом 1998 г. в области фундаментальных исследований, видится увеличение финансирования из республиканского бюджета конкурсов, проводимых в соответствии с соглашениями между Правительством РК с РФФИ и РГНФ, с привлечением паритетного финансирования из федерального бюджета. Резкий спад численности персонала основной деятельности после 1990 г., снижение финансирования в результате кризиса 1998 г., очевидно, отрицательно сказались на кадровом потенциале. Уровень заработной платы ниже среднего по республике не способствует повышению престижа научно-исследовательской деятельности.
Экспоненциальный рост финансовых параметров НИОКР на перспективу следует признать минимально необходимым для обеспечения поступательного развития научно-исследовательской деятельности в Республике Карелия с линейным ростом получаемых значимых результатов. Анализ имеющихся статистических данных, собранных за достаточно длинный промежуток времени, мониторинг новых позволят прогнозировать изменение основных параметров состояния научного потенциала на краткосрочную перспективу, контролировать их изменения.
Список литературы
1. Инвестиционная активность промышленных предприятий Республики Карелия: Аналитическая записка / Комстат РК. Петрозаводск, 2004. 8 c.
2. Научный потенциал в Республике Карелия в 2002 г.: Стат. сб. / Комстат РК. Петрозаводск, 2003. 45 с.
3. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия (социально-экономические аспекты развития)/ Руководители авт. колл. В.Л. Макаров, А.Е. Варшавский. М.: Наука, 2001. 636 с.
4. Варшавский А. Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития: методы анализа и оценки / А. Е. Варшавский М.: Финансы и статистика, 1984.
5.
Rescher, N. Scientific progress: A philosophical essay
on the economics of research in natural science.
6. Авдулов А. Н. Власть, наука, общество. Система государственной поддержки научно-технической деятельности: опыт США / А. Н. Авдулов, А. М. Кулькин. М.: ИНИОН РАН, 1994. 284 с.
7. Лисичкин В. А. Отраслевое научно-техническое прогнозирование (вопросы теории и практики) / В. А. Лисичкин. М.: Экономика, 1971. 231 c.
8. Ямпольский С. М. Прогнозирование научно-технического прогресса / С. М. Ямпольский, В. А. Лисичкин М.: Экономика, 1974. 207 с.