Проблемы развития научно-образовательного кластера Томской области в 2011-2019 гг.: динамика изменений статистических показателей и экспертных оценок
Губин Евгений Петрович, доцент кафедры управления инновациями Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники.
Монастырный Евгений Александрович, доктор экономических наук, профессор Школы инженерного предпринимательства Национального исследовательского Томского политехнического университета; профессор кафедры управления инновациями Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники; заведующий лабораторией устойчивого развития социально-экономических систем Томского научного центра СО РАН.
Актуальность
Формирование конкурентоспособных территорий и регионов является одной из приоритетных задач государственной политики РФ, в рамках которой остро стоит вопрос об оценке видов экономической деятельности, способных стать драйверами инновационного и соціально-экономического развития регионов. Цель исследования - сравнение динамики изменения объективных статистических показателей процессов деятельности и субъективных экспертных оценок проблем развития научно-образовательного кластера Томской области. Источниками информации являются Росстат, Единая межведомственная информационно-статистическая систем (ЕМИСС), Томскстат, ведомственная и региональная отчетность, экспертные оценки. Методология. Для анализа количественных данных используются подходы описательной статистики: сравнения, отношения, визуализация динамики изменений, статистический анализ; регрессионный анализ. Для анализа качественных данных - приемы выделения из экспертных мнений факторов, характеризующих внешние и внутренние проблемы (угрозы и слабости) исследуемых процессов. Результаты. Разработаны модель-видение взаимодействия основных элементов научно-образовательного регионального кластера, статистические модели, характеризующие процессы развития научно-образовательного кластера Томской области. Рассмотрено финансирование науки в университетах и научно-исследовательских институтах Томской области по данным региональной и ведомственной отчетности (2014-2018). В целом по НОК ТО можно говорить о сформировавшейся в 2014-2018 гг. тенденции сокращения финансирования из всех источников. Объем договоров с российскими хозяйствующими субъектами сокращается, бюджетная поддержка тоже не увеличивается, новых значимых источников финансирования на обозримую перспективу нет. В статье рассмотрены внутренние затраты на исследования и разработки по секторам деятельности в динамике за 2011-2017 гг. Построены регрессионные зависимости для государственного, предпринимательского секторов и сектора высшего образования. Степень статистической достоверности (значение параметра R2) достаточна, чтобы сформулировать гипотезу, что в каждой зависимости проявляется долгосрочный значительный фактор, воздействующий на процессы на протяжении исследуемого периода времени. На основе анализа экспертных мнений (2019 г.) о внутренних и внешних проблемах, ограничивающих процессы развития и препятствующих эффективному взаимодействию организаций кластера, выделены основные факторы, влияющие на исследуемые процессы. Это «Рост государственного финансирования прикладных научных исследований в рамках федеральных целевых программ в интересах государственных корпораций (Роскосмос, Ростех, Росатом и т. п.)», «Непрерывная реформа Российской академии наук, сопровождающаяся снижением государственного финансирования и заказов со стороны хозяйствующих субъектов», «Непрерывная реформа системы образования и университетов, сопровождающаяся снижением государственного финансирования и заказов со стороны хозяйствующих субъектов», «Качество государственного управления и регулирования научными исследованиями», «Качество подготовки специалистов». Говоря о сопоставлении экспертных мнений 2011 и 2019 гг. в целом, необходимо подчеркнуть гораздо более жёсткое и критическое отношение специалистов в 2019 г. к внутренним и внешним проблемам экономики Томской области и России, ограничивающим процессы развития и препятствующим эффективному взаимодействию организаций кластера.
Общий вывод. Динамика изменений статистических показателей и экспертных оценок проблем развития научно-образовательного кластера Томской области в 2011-2019 гг. показывает значительное ухудшение экономической ситуации в стране и нарастание критического отношения специалистов к разработке и реализации политики поддержки научно-технологического развития России.
Ключевые слова: Высокотехнологичные предприятия, университеты, научно-исследовательские институты, прикладная наука, научно-образовательный кластер, статистика, экспертные оценки, моделирование, регрессионный анализ, Томская область.
PROBLEMS OF DEVELOPMENT OF SCIENTIFIC AND EDUCATIONAL CLUSTER OF THE TOMSK REGION IN 2011-2019: DYNAMICS OF CHANGES OF STATISTICAL INDICATORS AND EXPERT ESTIMATES
Evgeny P. Gubin, associate professor, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics.
Eugeniy A. Monastyrny, Dr. Sc., professor, National Research Tomsk Polytechnic University; professor, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics; head of the laboratory of sustainability of socio-economic systems, Tomsk Scientific Center SB RAS.
Relevance. Formation of competitive territories and regions is one of the priority tasks of the state policy of the Russian Federation, within the framework of which there is an acute issue of assessing the types of economic activities that can become drivers of innovative and socio-economic development of regions. The aim of the study is to compare the dynamics of changes in activity objective statistical indicators and subjective expert assessments of the problems of scientific and educational cluster development in the Tomsk region. The sources of information are Rosstat, Unified Interagency Statistical Information System (EMISS), Tomskstat, departmental and regional reporting, expert estimates. Methodology. To analyze quantitative data, the authors use the approaches of descriptive statistics: comparisons, relations, visualization of change dynamics, statistical analysis; regression analysis. To analyze qualitative data the authors apply the methods of selection of factors characterizing external and internal problems (threats and weaknesses) of the processes under study from expert opinions. Results. The authors have developed the model-vision of interaction of the main elements of scientific and educational regional cluster, statistical models characterizing the development of scientific and educational cluster of the Tomsk region. The paper considers the financing of science in universities and research institutes of the Tomsk region according to regional and departmental reporting (2014-2018). Based on NOC of Tomsk region it is possible to speak about a tendency of reduction of financing from all sources formed in 2014-2018. The volume of contracts with Russian business entities is decreasing, budget support is not increasing either, there are no new significant sources of financing for the foreseeable future. The article deals with internal costs of research and development by sectors of activity in the dynamics for 2011-2017. Regression dependencies are built for state, entrepreneurial and higher education sectors. The degree of statistical reliability (value of parameter R2) is sufficient to formulate a hypothesis that in each of the dependencies there is a long-term significant factor affecting the processes during the time period under study. Based on the analysis of expert opinions (2019) on internal and external problems that limit the development and prevent effective interaction of the cluster organizations, the main factors affecting the processes under study are identified. These are «Growth of Public Funding for Applied Research within the Framework of Federal Targeted Programs in the Interests of State Corporations (Roskosmos, Rostekh, Rosatom, etc.)», «Continuous Reform of the Russian Academy of Sciences accompanied by a Decline in Public
Funding and Orders from Business Entities», «Continuous Reform of the Education System and Universities accompanied by a Decrease in Public Funding and Orders from Business Entities», «Quality of Public Administration». Speaking about the comparison of expert opinions in 2011 and 2019 in general, it is necessary to emphasize a much tougher and more critical attitude of specialists in 2019 to the internal and external problems of the economy of the Tomsk region and Russia, which limits the development and prevents effective interaction of the cluster organizations. General conclusion. The dynamics of changes in statistical indicators and expert assessments of the problems of development of scientific and educational cluster of the Tomsk region in 2011-2019 shows a significant deterioration of the economic situation in the country and the growing critical attitude of specialists to development and implementation of policies to support the scientific and technological development of Russia.
Key words: High-tech enterprises, universities, research institutes, applied science, scientific and educational cluster, statistics, expert assessments, modeling, regression analysis, Tomsk region.
Формирование конкурентоспособных территорий и регионов является одной из приоритетных задач государственной политики РФ, в рамках которой остро стоит вопрос об оценке видов экономической деятельности, способных стать драйверами инновационного и социально-экономического развития регионов. В мировой практике последние десятилетия особое внимание уделяется анализу развития высокотехнологичных отраслей промышленности, а также высокотехнологичных знаниеемких отраслей сферы услуг на национальном и региональных уровнях [1-3].
Исследование интеграционных процессов различных институтов и организаций в мировой научной литературе проводится по нескольким направлениям.
Во-первых, это разработка и развитие концепции инновационных систем макроуровня - национальных инновационных систем, а также инновационных систем мезоуровня - технологических, секторальных и региональных (С. Freeman, B-A. Lundvall, R. Nelson, Edquist, D. Dosi, S. Metcalfe, P. Krugman, P. Romer, F. Perroux, M. Porter и др.).
Во-вторых, региональное социально-экономическое пространство исследуется с точки зрения формальных (формализованных) и неформальных (неформализованных) институтов, которые могут оказать существенное влияние на эффективность инновационного процесса и качество сетевого взаимодействия (J.R. Commons, W.J. Samuels, North, C. Menar и др.).
В-третьих, исследование отдельных институтов и организаций, играющих существенную роль в инновационных процессах региона и социально-экономическом развитии в целом (B.R. Clark, H. Etzkowitz, L. Leydesdorff, J .Ropke A. Webster и др.).
Применительно к российской действительности целесообразно выделить несколько групп организаций, взаимодействующих в рамках вертикальной (вертикально интегрированные структуры) и горизонтальной (территориальные кластеры) интеграции. Это (1) университеты, позиционирующие себя как исследовательские и предпринимательские, (2) научно-исследовательские организации и академические институты, (3) высокотехнологические предприятия, выполняющие крупные проекты значимых федеральных целевых программ.
Объектом исследования являются процессы развития научно-образовательного кластера Томской области (НОК ТО). Причем основное внимание уделяется взаимодействию между организациями кластера и проблемам, ограничивающим эффективность этого взаимодействия.
Цель исследования - сравнение динамики изменения объективных статистических показателей процессов деятельности и субъективных экспертных оценок проблем развития научно-образовательного кластера Томской области.
Задачи, которые необходимо решить в рамках этой работы:
1. Сформировать модель-видение взаимодействия основных элементов научнообразовательного регионального кластера.
2. Разработать статистическую модель исследуемых процессов.
3. Определить на основе экспертных оценок совокупность и динамику (2011, 2019 гг.) внутренних и внешних проблем, ограничивающих процессы развития и препятствующих эффективному взаимодействию организаций кластера.
Методология. Для анализа количественных данных в работе используются подходы описательной статистики: сравнения, отношения, визуализация динамики изменений, статистический анализ, регрессионный анализ.
Для анализа качественных данных в работе используются приемы выделения из экспертных мнений факторов, характеризующих внешние и внутренние проблемы (угрозы и слабости) исследуемых процессов.
Моделирование. Изучаемые процессы развиваются в сложном проблемном поле и относятся к классу «мягких» систем, что требует от исследователей использования подходов «мягкого» системного анализа [4-6]. Множественность проблем, неочевидность методов их решения приводят к необходимости построения комплексной модели «мягких» систем как согласованной совокупности моделей разного уровня обобщения и различного целеполагания [7].
Во-первых, разрабатывается структурная модель-видение исследуемого явления с выделением основных действующих лиц (элементов) и взаимодействий между ними.
Во-вторых, строятся статистические модели, отражающие динамику изменений статистических показателей.
В-третьих, на основе анализа всех статистических моделей выделяются наиболее значимые взаимозависимости и строятся линейные регрессии с указанием величины достоверности аппроксимации (R Статистические модели, характеризующие процессы развития научнообразовательного кластера Томской области.
Модель в авторском понимании - это целевое структурированное описание объекта анализа. Статистическая модель - это совокупность выявленных на основе данных статистики фактов, раскрывающих в соответствии с целью исследования необходимые характеристики изучаемого явления.
2.1. Динамика показателей отгрузки товаров, оказания услуг в ТО (2005-2018 гг., Росстат [9, 10]) показана на рис. 2.
Эта статистическая модель динамики процесса развития для отдельных видов экономической деятельности (ВЭД) строится на основе данных Росстата в региональном разрезе.
Инфляция рассчитывается на основе данных Росстата. В результате анализа динамики показателей «Базовый индекс потребительских цен», «Индекс цен производителей по ВЭД. Обрабатывающие производства», «Индекс цен производителей по ВЭД. Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» в федеральном и региональном разрезах за основной был выбран «Базовый индекс потребительских цен. РФ». Коэффициент инфляции рассчитывается относительно цен 2005 г.).
Кроме того, проводится сравнение систем факторов, характеризующих внешние и внутренние проблемы (угрозы и слабости) изучаемых процессов, полученных в 2011 г. в ходе исследования основных тенденций развития инновационной системы Томской области (SWOT-анализ) [8] и в ходе полуструктурированных интервью с экспертами высокотехнологичных предприятий, университетов и научно-исследовательских институтов в 2019 г.
Выбор основных источников информации. Источниками информации являются Росстат [9], Единая межведомственная информационно-статистическая систем (ЕМИСС) [10], Томскстат [11], ведомственная отчетность Минобрнауки [12], региональные данные администрации Томской области [13], экспертные оценки.
Результаты исследования
1. Модель-видение взаимодействия основных элементов научно-образовательного регионального кластера изображена на рис. 1.
Необходимо понимать, что на рисунке отражено только ядро федеральнорегиональной инновационной системы. Каждый из элементов является частью вертикально интегрированных структур. Организации высшего образования входят с систему Минобрнауки РФ, научные организации - в системы Минобрнауки РФ и РАН, крупные и средние высокотехнологичные предприятия - в системы госкорпораций и естественных монополий или тесно сотрудничают с ними. Государство, с одной стороны, задает «правила игры» и обеспечивает текущее функционирование организаций, с другой - стимулирует взаимодействие науки и бизнеса. Одновременно выделенные элементы являются частью национальной и региональной инновационных систем. Сетевые взаимодействия формируются на основе технологических цепочек (производственная кооперация) и рыночного взаимодействия.