Информационно-аналитический инструментарий анализа влияния инновационного развития государства на его экономический рост

 

Единого мнения относительно оценки воздействия фактора инновационного развития (научно-технического прогресса) на экономический рост государства не существует. Наибольшее распространение получили два основных подхода к решению данной задачи.

В рамках первого подхода рассматривается автономный научно-технический прогресс. С математической точки зрения преимущество рассматриваемого подхода состоит в его относительной простоте. В рамках этого подхода производственная функция с учетом влияния научно-технического прогресса может быть выражена следующим образом:

 

                     y = F(K, L)f(t),                     (3-п)

 

где: y - выпуск продукции;

K - капитал;

L - труд;

f(t) - возрастающая функция своего аргумента f'(t) > 0, которая

       подбирается экспериментально, при этом на практике часто

       применяется экспоненциальная функция вида:

 

                             t

                         f(t) = e ,                     (4-п)

 

где:  - темп прироста НТП.

 

Недостатками данного подхода являются сложность определения коэффициента и отсутствие единого мнения по поводу его природы. На практике его значение обычно принимается в диапазоне 0,03-0,05 (размерность 1/t) в соответствии с темпом роста валового национального продукта в развитых странах. При этом в зависимости (4) научно-технический прогресс лишь формально учитывается через заданный извне множитель, а его существенное содержание при этом не раскрывается. Также необходимо отметить, что данная модель применима лишь на ограниченных отрезках времени (до 5 лет), что затрудняет ее использование при моделировании долгосрочных стратегий.

В рамках второго подхода анализируется овеществленный НТП. Указанный подход более сложен математически, но при этом он более адекватно отражает действительность. Его суть состоит в выделении из капитала K некоторой составляющей, направляемой на развитие науки и новой техники. При этом производственная функция может быть представлена следующим образом:

 

                    y = F(K, L) (M),                      (5-п)

 

где: M          - инвестиционная часть конечного продукта, которая

                  выделяется на развитие науки и новой техники;

'(M) > 0, (М) - возрастающая функция своего аргумента.

 

В рамках данного подхода возникает задача о выборе направления инвестирования (в производственный капитал либо научные исследования), а ее основная сложность состоит в определении функции (М), поскольку в разных странах в разные периоды времени равные инвестиции на развитие науки и новой техники могут давать различные результаты [83].

Зависимости (3)-(5) позволяют исследовать сущность инновационного развития. Более детализированные формулы, отражающие зависимость роста производства от инновационной деятельности получены на базе моделей экономического роста. Согласно данному подходу экономический рост с учетом научно-технического прогресса выражается производственной функцией Y = Y(K, L, T), одним из аргументов которой является помимо традиционных факторов производства (капитал, труд - K, L), еще и уровень технологии T. Он определяет технологические параметры производства и зависит, в свою очередь, от уровня научного знания S:

 

                            S                                (6-п)

 

Тогда динамика производственной функции может быть описана дифференциальным уравнением следующего вида:

 

"Формула 7-п"

 

В уравнении (7) первые два слагаемых соответствуют экстенсивным

факторам роста производства (количественный роста аргументов K, L), а

последнее - отражает рост производства, определяемый совершенствованием

технологии. В условиях нейтрального технического прогресса, который

характеризуется монотонным возрастанием производственной функции

Y = Y(K, L, t), ему соответствует следующий закон ее изменения:

Y(t) = A(t)Y (K, L), где A(t) - мультипликатор роста, который иногда

       о

интерпретируется как мера роста научных знаний. При этом производственная

                                                          Y Y

функция является линейно однородной относительно T : ───── = ────

                                                      T T

(возрастание уровня технологии в определенное число раз во столько же раз

увеличивает выходной продукт), и проблема изучения влияния уровня

технологии на рост производства сводится к исследованию темпа прироста

              .

              T

уровня технологии ─── [14].

              T

 

Основываясь на использовании понятия "промежуточного"

технологического знания S , которое реализуется в виде   изобретений,

                    Т

разработок, патентов, лицензий и т.д., можно утверждать, что данное

знание обуславливает рост научно-технического потенциала:

 

                   S ──► S (S) ──► T(S ),                 (8-п)

                          T      T

 

Динамика прироста технологического уровня пропорциональна темпу

прироста технологического знания с коэффициентом в, который учитывает

долю внедрения новых технологий, поскольку прирост технологии T

определяется как возрастанием технологического знания S , так и

                                                        T

непосредственной реализацией нововведений. Тогда [17]:

 

                       . .

                       T S

                               Т

                       ── = ───,                         (9-п)

                       T S

                               Т

 

Значение коэффициента в может быть определено на основании статистических данных. Данный коэффициент применяется для отражения значимости роста научно-технического потенциала в достижении глобальных целей экономической системы.

 

Технологическое знание S и научное знание S растут по

                          T

экспоненциальному закону. Следовательно, можно предположить, что темп

прироста первого пропорционален темпу роста второго:

 

                         . .

                         S S

                          Т

                        ─── = ───,                      (10-п)

                         S S

                          Т

 

Отсюда:

 

                       .        .

                       T        S

                       ── =  x  x ──,                  (11-п)

                       T        S

 

Зависимость (11) позволяет оценить роль научного потенциала и инновационного развития в достижении глобальной цели деятельности государства с коэффициентом значимости ( х ) [16].

В настоящее время существуют самые разные подходы к решению проблемы анализа инновационного развития национальной экономики. Практическое использование рассмотренного методического подхода и соответствующего ему экономико-математического инструментария позволяет повысить математическую корректность и, следовательно, научную обоснованность оценок данного развития. Эта задача приобрела особую актуальность после того, как Россия с 2008 г. стала представлять информацию по инновационному развитию нашей страны в Европейское инновационное табло INNO-Policy Trend Chart (ЕИТ). В настоящее время оно получает информацию по рассматриваемой проблемы, представляемую 27 странами - членами ЕС, а также Исландией, Норвегией, Швейцарией, Хорватией, Турцией, Израилем, США, Канадой, Японией, Бразилией, Китаем, Индией и Украиной. Европейское инновационное табло позволяет сравнивать инновационное развитие 41 страны мира. Оно создано на основе "карты европейского научно-инновационного пространства" (European Innovation Scoreboard - 2001), то есть специальной системы индикаторов, принятой в 2001 г. Использование указанной карты позволяет: зафиксировать ситуацию в каждой отрасли и каждой стране; сформировать шкалу оценок; определить тренды инновационного развития по его ключевым показателям. Применяемые при этом индикаторы разработаны на основе стандартных статистических показателей системы EUROSTAT, которые изначально они были разделены на 4 группы, характеризующие:

- кадровый потенциал страны (доля выпускников научно-технических вузов в возрастной группе 20-29 лет; процент населения с образованием выше среднего в возрасте 25-64 лет; процент населения, продолжающего постдипломное образование в возрасте 25-64 лет; процент занятых в средне- и высокотехнологичном производстве - от общего числа занятых; процент занятых в высокотехнологичном сервисе от числа занятых и др.);

- ресурсы и ориентиры инновационного процесса (затраты на некоммерческие государственные и ВУЗовские исследования в процентном отношении к ВВП; затраты на исследования для бизнеса в процентах ВВП; число заявок на высокотехнологичные патенты в Европейском Бюро патентов в пересчете на 1 млн. населения; число заявок на высокотехнологичные патенты в Бюро патентов США на 1 млн. населения и др.);

- структурные характеристики инновационного процесса (доля самостоятельных малых и средних инновационных предприятий - процент от общего числа малых и средних предприятий; доля малых и средних инновационных предприятий в кооперации с другими фирмами - процент от общего числа малых и средних предприятий; доля затрат на инновации в процентах от общей суммы продаж и др.);

- результаты инновационной деятельности (венчурный капитал в сфере высоких технологий в процентах от ВВП; новый капитал в процентах от ВВП; продажа новых рыночных продуктов в процентах от общей суммы продаж; рынок информационных технологий в процентах от ВВП; домашний доступ к Интернету; рынок информационных технологий в % ВВП; добавленная стоимость в высокотехнологичном производстве и др.) [155].

Результаты анализа инновационного развития экономики России свидетельствует, что необходимо конкретизировать ее основные направления, приоритеты и цели и реализовывать конкретные меры по их достижению. Задача ускорения инновационного развития остро стоит перед всеми странами мира. Особенно актуальна она для России, т.к. ее решение является все более значимым условием не только экономического роста нашей страны, но и создания в ней эффективного рыночного механизма, без которого Российская Федерация не имеет исторических перспектив развития.