Рис. 1. Модель-видение взаимодействия основных элементов научно- образовательного регионального кластера Fig. 1. Model-vision of interaction of the main elements of scientific and educational re- gional cluster
На рис. 2 приведена динамика показателей отгрузки товаров, оказания услуг в ТО по ВЭД «Обрабатывающие производства», «Научные исследования и разработки» (высокотехнологичные услуги), «Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» (высокотехнологичное производство). Для лучшего сопоставления изменений проводится нормировка на объемы производства 2005 г. Данные по ВЭД «Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» ограничены 2016 г., т. к. с 2017 г. действует новый классификатор ВЭД и по данному ВЭД нарушена преемственность статистических рядов.
Рис. 2. Динамика показателей отгрузки товаров, оказания услуг в Томской области по ВЭД (2005-2018)
Fig. 2. Dynamics of indicators of goods shipment and services provision in the Tomsk region by types of economic activities (2005-2018)
Данные по динамике производства показывают несколько периодов развития: значительный рост 2005-2007 гг., кризис 2008-2009 гг., послекризисный подъем 2010-2012 гг., стагнацию и неустойчивый рост 2013-2018 гг. Динамика производства по ВЭД «Научные исследования и разработки» несколько другая. Колебания показателей «сдвинуты» примерно на два года.
Понимание динамики изменений необходимо для корректной интерпретации экспертных мнений, т. к. они формируются примерно за 5-7 лет.
2.2. Финансирование науки в университетах и научно-исследовательских институтах Томской области (2014-2018).
Для оценки динамики финансирования науки в университетах и научноисследовательских институтах Томской области используются данные региональной отчетности (Основные результаты деятельности научно-образовательного комплекса Томской области в 2016-2018 гг.) [13]. Все объемы финансирования приведены в ценах 2014 г. (рис. 3, 4).
Региональная отчетность не является обязательной для университетов и НИИ. Кроме того, перечень запрашиваемых показателей часто изменяется, а их формулировки не всегда совпадают со стандартными статистическими терминами. Но несмотря на все недостатки, этот источник информации дает большую детализацию данных о развитии НОК ТО. В частности, данные о средствах, получаемых в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научнотехнологического комплекса России на 2014-2020 годы» (ФЦП «Исследования и разработки») и постановления Правительства № 218 «О мерах государственной поддержки развития кооперации российских высших учебных заведений и организаций, реализующих комплексные проекты по созданию высокотехнологичного производства» (ПП № 218), из других источников труднодоступны.
Рис. 3. Финансирование науки в университетах Томской области (2014-2018), млн р. Fig. 3. Financing of science in the universities of the Tomsk region (2014-2018), million rubles
Рис. 4. Финансирование науки в научно-исследовательских институтах Томской области (2014-2018)
Fig. 4. Financing of science in research institutes of Tomsk region (2014-2018)
Приведенная на рис. 3, 4 информация показывает, что для университетов большое значение имеют средства, поступающие из внебюджетных источников (от 47 до 52 % от общего финансирования науки за указанный период), в рамках ФЦП «Исследования и разработки» и 1111 № 218 (до 40 % от общего финансирования науки в 2017 г.). Но эти источники показывают тенденцию к уменьшению.
Сложная ситуация с финансированием науки складывается в научноисследовательских институтах региона. Кратное сокращение бюджетного финансирования (в 2,5 раза в 2014, 2015 гг.) сопровождалось значительным падением финансирования из внебюджетных источников. Причем в 2016 г. оно уменьшилось по сравнению с 2014 г. в 5 раз. Формирующийся источник ФЦП «Исследования и разработки» не компенсирует этого падения.
В целом по НОК ТО можно говорить о сформировавшейся в 2014-2018 гг. тенденции сокращения финансирования из всех значимых источников. Неофициальные данные по отдельным университетам и НИИ подтверждают сохранение этой тенденции в 2019 г. и с большой долей вероятности ее продолжение в 2020 г.
Ведомственная отчетность Минобрнауки по Томской области дает примерно те же самые тенденции (в ценах 2013 г.), что и региональная отчетность (рис. 5). Удивление вызывает рост бюджетного (за счет источников Минобрнауки) финансирования в 2014-2015 гг., тогда как региональная отчетность показывает его падение. Объем договоров с российскими хозяйствующими субъектами сокращается, бюджетная поддержка тоже не увеличивается, новых значимых источников финансирования на обозримую перспективу нет.
Рис. 5. Финансирование научных исследований и разработок в вузах и научных организациях Минобрнауки. Томская область (2013-2017), тыс. р.
Fig. 5. Financing of research and development in universities and scientific organizations of the Ministry of Education and Science. Tomsk region (2013-2017)
Внутренние затраты на исследования и разработки по секторам деятельности (2011-2017)
Мозаика статистической модели исследуемого явления, складывающаяся из различных источников, показывает неустойчивое развитие высокотехнологичных секторов экономики (рис. 2) и сокращение финансирования науки в университетах и научноисследовательских институтах (рис. 3-5) научно-образовательного кластера Томской области. Но ни одна из выявленных тенденций динамики показателей не описывается регрессионной зависимостью с приемлемой точностью. Поэтому был предпринят поиск индикаторов, динамика изменений которых может быть аппроксимирована линейной регрессией.
В результате на основе данных Томскстата [11] (Статистические ежегодники. Томская область. 2015-2018 гг.) была рассмотрена динамика изменения доли внутренних затрат на исследования и разработки по секторам деятельности (2011-2017).
На рис. 6 приведена доля внутренних затрат на исследования и разработки по секторам деятельности - государственному, предпринимательскому и высшего образования.
Государственный сектор науки - это в первую очередь научно-исследовательские институты, финансируемые государством.
Предпринимательский сектор - это в первую очередь крупные высокотехнологичные предприятия в виде акционерных обществ.
Сектор высшего образования - это университеты, в основном финансируемые государством.
Линейная регрессия для предпринимательского сектора имеет вид
y = 0,0394x + 0,2607; R2 = 0,8891
Линейная регрессия для сектора высшего образования имеет вид
y = -0,0178x + 0,4282; R2 = 0,7353.
Линейная регрессия для государственного сектора имеет вид
y = -0,0215x + 0,3099; R2 = 0,9493.
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.
Рис. 6. Доля внутренних затрат на исследования и разработки по секторам деятельности. Томская область (2011-2017)
Fig. 6. Share of internal research and development expenditure by sector of activity. Tomsk region (2011-2017)
Для дополнительной проверки правильности использования индикатора «Доля внутренних затрат на исследования и разработки» для построения регрессионных зависимостей были взяты два индикатора, имеющих близкий экономический смысл из других источников информации. Первый - это «Удельный вес внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки» (Росстат [9, 10]). Второй - «Доля предпринимательского сектора в научных исследованиях и разработках» (ведомственная отчетность Минобрнауки [12]) (рис. 7).
Линейная регрессия для индикатора «Удельный вес внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки» имеет вид
y = -0,0294x + 0,4671; R2 = 0,8328.
Линейная регрессия для индикатора «Доля предпринимательского сектора в научных исследованиях и разработках» имеет вид
y = -0,0387x + 0,519; R2 = 0,9505.
Рис. 7. Удельный вес внебюджетных средств во внутренних затратах на исследования и разработки. Томская область (2013-2018)
Fig. 7. Share of extra-budgetary resources in the internal costs of research and development. Tomsk region (2013-2018)
Близость значений индикаторов и регрессионных зависимостей говорит о том, что внебюджетные средства во внутренних затратах на исследования и разработки в Томской области формируются во многом за счет заказов предпринимательского сектора научных исследований и разработок в университетах и научно-исследовательских институтах Минобрнауки. Степень статистической достоверности говорит о том, что индикатор «Доля внутренних затрат на исследования и разработки» может быть использован для построения математических моделей.
Однако одних статистических данных недостаточно для формулирования (разработки, конструирования) факторов, влияющих на процессы развития и интеграции научно-исследовательских институтов, университетов и высокотехнологичных предприятий в рамках научно-образовательного кластера Томской области.
Внутренние (слабости) и внешние (угрозы) проблемы, ограничивающие процессы развития экономики (реализации инновационного потенциала) Томской области, 2011 г.
В 2011 г. авторами этой статьи был проведен SWOT-анализ развития инновационного потенциала Томской области. В статье [8] приведены результаты этой работы. Состав экспертов формировался по трем группам («Власть», «Наука», «Бизнес») в количестве 37 человек. Проведены ранжирование и оценка взаимного влияния факторов по группам экспертов. Получена общая экспертная оценка и сформирован базовый профиль инновационной стратегии региона.
Воспользуемся результатами этой работы и сравним утверждения экспертов 2011 г. о «слабостях» и «угрозах» развитию региональной инновационной системы с факторами, выявленными в результате анализа данных статистики и экспертных оценок 2019 г. При этом будем учитывать, что экономическая ситуация 2011 г. была более благоприятна (подъем экономики).
I. Основной фактор. Рост государственного финансирования прикладных научных исследований в рамках федеральных целевых программ в интересах государственных корпораций (Роскосмос, Ростех, Росатом и т. п.).
II. Основной фактор. Непрерывная реформа Российской академии наук, сопровождающаяся снижением государственного финансирования и заказов со стороны хозяйствующих субъектов.
III. Основной фактор. Непрерывная реформа системы образования и университетов, сопровождающаяся снижением государственного финансирования и заказов со стороны хозяйствующих субъектов.
Значимые утверждения экспертов 2011 г. «Развал системы высшего инженерного и профобразования. Падение квалификации и престижа по многим инженерным и рабочим специальностям».
Парадоксально, но после ранжирования и выделения наиболее значимых утверждений только одно из них рассматривало реформу высшего образования как угрозу. Ни доминирование государственного финансирования прикладных научных исследований, ни реформу РАН эксперты в 2011 г. не считали значимой проблемой. Хотя в исходных 377 утверждениях подобные формулировки встречались.
IV. Основной фактор. «Качество государственного управления и регулирования научных исследований».
Значимые утверждения экспертов 2011 г. «Отсутствие федерального законодательства по промышленной и инновационной политике».
«Отсутствие законодательной базы и длинных денег для финансирования долгосрочных инновационных проектов, реализуемых бизнесом».
«Отсутствие экономических стимулов для развития инновационной деятельности (система налогообложения, банковская система, таможенное законодательство)».
«ФЗ № 94 о госзакупках - значительное препятствие продвижению инновационной продукции российских предприятий на рынки РФ».
«Отсутствие системы государственного заказа на отечественные инновационные разработки».
«Отсутствие региональных программ формирования и развития продуктовых направлений (товаров, продуктов, технологий) на основе собственных НТР (в т. ч. кластеров)».
V. Основной фактор. «Качество подготовки специалистов».
«Падение образовательных и инженерных (конструкторско-технологических) компетенций по металлообработке и электромеханике».
«Слабая материальная база вузов по подготовке инженеров конструкторско- технологического профиля».
Остальные значимые утверждения экспертов 2011 г. концентрировались вокруг развития социальной, инженерной, финансовой, инновационной инфраструктуры и взаимосвязей внутри инновационной системы региона.
Вот некоторые из них:
«Разрыв в преемственности компетенций по многим инженерным и рабочим специальностям (возрастной разрыв поколений)».
«Падение престижности инженерных и рабочих профессий».
«Слабо развитые институты защиты интеллектуальной собственности».
«Усиливающееся отставание общего научно-технологического уровня разработок и бизнеса от мирового уровня».
«Недостаточный уровень развития социальной инфраструктуры. Отсутствие бытовых условий (доступного жилья, детских садов и др.) для молодых ученых, специалистов, инноваторов».
«Слабая финансовая инфраструктура поддержки инновационных проектов и бизнеса (банковское проектное финансирование, венчурное финансирование и др.)».