Читать книгу Эмпирические исследования инновационных экономик - Павел Павлов - Страница 8

В исследовании Дж. Фурмана и Р.Хайеса используются данные по 29 странам мира в период с 1978 по 1999 г. Оценка коэффициентов при переменных в эконометрических уравнениях рассчитывается для 23 стран, данные для которых доступны на всем временном интервале.

Определенный интерес представляет задача по измерению производительности национальной инновационной системы. Для сопоставления экономик по уровню инновационного потенциала необходимо выбрать некоторые показатели, достоверно и объективно характеризующие данную область. В одной из работ[30] авторы предлагают использовать в качестве такого показателя количество патентов, выданных USPTO изобретателям из разных стран мира. Следует отметить, что идеальный показатель для данной сферы подобрать непросто, а недостатки показателя, измеряющего активность патентования, уже не раз обсуждались в экономической литературе[31]. Как отмечает Ц. Грилихес, а) не все изобретения можно запатентовать; б) не все изобретения, которые можно запатентовать, будут запатентованы;

в) запатентованные изобретения очень сильно отличаются по уровню качества и вкладу в развитие науки, экономический прогресс[32].

Сложности использования показателя, измеряющего активность патентования, усиливаются, если цель исследования предполагает обращение к межстрановым сопоставлениям, поскольку склонность изобретателей патентовать также изменяется в зависимости от той страны, в которой они находятся[33].

В то же время, как указывает М. Трахтенберг, количество международных патентов представляет собой наблюдаемое и имеющее черты универсальности отражение отчасти скрытых инновационных процессов[34]. Таким образом, данный показатель является одним из наиболее удобных в применении. Надо отметить, что приобретение патента в иностранном государстве сопряжено с несением определенных издержек, поэтому организации или изобретатели, готовые пойти на такой шаг, должны предполагать наличие выгод, перекрывающих эти издержки. Именно с этим связано предположение о том, что патенты USPTO выдаются на технически и экономически значимые инновации и факт их приобретения отражает, таким образом, положение стран мира относительно фронта глобальной технологической границы. Для решения проблемы, связанной с отличиями в склонности изобретателей патентовать разработки в зависимости от страны их расположения (а также с течением времени), могут быть использованы эконометрические уравнения с фиксированными эффектами (year and country-specific fixed effects).

Необходимо также рассмотреть подходы к измерению факторов, определяющих производительность инновационной системы. Для измерения уровня качества инновационной инфраструктуры экономики предлагается использовать:

• объем знаний, аккумулированных в экономике в целом[35];

• объем инвестиций страны в R&D и человеческий капитал;

• качество экономической политики:

– открытость экономики (доля суммы экспорта и импорта в ВВП);

– состояние защиты прав интеллектуальной собственности;

– доля расходов на среднее и высшее образование в ВВП.

Для оценки инновационной ориентированности промышленных кластеров предлагается использовать долю расходов R&D, осуществляемых частным сектором экономики, а для оценки качества взаимосвязей между промышленными кластерами и инновационной инфраструктурой предлагается использовать показатели экономической эффективности R&D-дeятeльнocти, осуществляемой в университетах.

Результаты эконометрического анализа показывают, что ключевые показатели, измеряющие качество инновационной инфраструктуры, степень инновационной ориентированности промышленных кластеров, а также качество взаимосвязей между упомянутыми объектами, являются и статистически и экономически значимыми (результат получен на основе модели без учета возможно существующих фиксированных эффектов). Более робастная модель (учитывающая наличие фиксированных эффектов) показывает, что

значимыми в повышении производительности инновационной системы являются следующие факторы:

• ВВП на душу населения[36];

• объем инвестиций страны в человеческий капитал;

• объем инвестиций страны в R&D;

• доля частного сектора в расходах на R&D.

Перейдем к вопросу о разделении стран с инновационной экономикой на группы. Дж. Фурман и Р.Хайес с помощью эконометрического анализа определили величины коэффициентов при переменных, измеряющих вклад различных факторов в производительность инновационной системы (производительность измеряется по количеству генерируемых патентов). Если умножить удельный вклад каждого фактора (относительно которого установлено, что он статистически значимо влияет на производительность инновационной системы) на объем, в котором этот фактор имелся в наличии в тот или иной момент времени в той или иной стране, то можно рассчитать гипотетическую производительность инновационной системы страны. Основываясь на полученных расчетных данных, набор исследуемых стран с инновационной экономикой можно разделить на подгруппы:

• Лидеры инновационного процесса; США, Швейцария, Германия, Япония и Швеция. Страны, в которых поддерживались высокие уровни производительности инновационной системы на всем исследуемом интервале времени.

• Страны второго инновационного эшелона; Австралия, Австрия, Бельгия, Канада, Франция, Нидерланды, Норвегия, Великобритания. Страны, в которых поддерживается стабильный высокий уровень инновационной активности с положительной, хоть и медленной, динамикой.

• Страны третьего инновационного эшелона: Венгрия, Италия, Мексика, Новая Зеландия, Испания. Страны с относительно низкой производительностью инновационной системы.

• Молодые инновационные экономики: Дания, Финляндия, Исландия, Ирландия, Южная Корея. Страны, в которых наблюдался резкий рост производительности инновационной системы.

Рисунок 2 отражает среднюю по группам стран производительность инновационных систем в период с 1978 по 1999 г. Предварительный анализ, осуществленный Дж. Фурманом и Р.Хайесом на базе методики, изложенной в работе Н. Ислама[37], указывает на наличие конвергенции в уровнях инновационной производительности исследуемых групп экономик.

Каковы причины успеха молодых инновационных экономик? Выясним, какие особенности группы молодых инновационных экономик позволили им достичь выдающихся результатов в сфере развития инновационного потенциала. Отчасти объяснением успеха служит масштаб использования факторов, наиболее эффективно воздействующих на производительность инновационных систем. Дж. Фурман и Р. Хайес предлагают построить два индекса, которые отражают фактически наблюдаемый уровень драйверов (факторов) производительности инновационных систем.

Первый индекс – инвестиционный – обобщает влияние следующих факторов: а) доля персонала, занятого в секторе R&D; б) величина расходов на R&D; в) уровень ВВП на душу населения.

Рис. 2. Расчетное количество патентов на миллион человек населения (по группам инновационных стран)

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Expanded Dataset – расширенный набор данных; Predicted PATENTS per million persons – расчетное количество патентов на миллион человек населения.

Второй индекс – индекс качества экономической политики – обобщает влияние таких факторов, как: а) доля расходов на среднее и высшее образование в ВВП; б) степень открытости экономики; в) доля расходов частного сектора на R&D; г) экономическая эффективность R&D университетов.

Прежде всего, следует обратить внимание на то, что по инвестиционному индексу группы стран отличаются весьма существенно. В начале исследуемого периода величина инвестиционного индекса стран-лидеров более чем в два раза превосходила величину инвестиционного индекса инновационных экономик второго эшелона и почти в десять раз – величину инвестиционного индекса инновационных экономик третьего эшелона. Существенные различия для данных групп стран сохраняются на протяжении всего временного интервала с 1978 по 1999 г. Для сравнения относительные отличия между группами стран по индексу качества экономической политики выражены заметно меньше.

Рис. 3. Инвестиционный индекс

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Investment Index – инвестиционный индекс.

Рис. 4. Индекс качества экономической политики

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; Policy Index – индекс качества экономической политики.

Рис. 5. Эквивалент количества занятых в сфере R&D на условиях полного рабочего дня на тысячу человек населения

Перевод терминов: Leading Innovators – лидеры инновационного процесса; Middle Tier Innovators – страны второго инновационного эшелона; Third Tier Innovators – страны третьего инновационного эшелона; Emerging Innovators – молодые инновационные экономики; FTE R&D personnel per thousand persons – эквивалент количества занятых в сфере R&D на условиях полного рабочего дня на тысячу человек населения.

Отдельно отметим рост величины инвестиционного индекса молодых инновационных экономик – с уровня инновационных экономик третьего эшелона до уровня инновационных экономик второго эшелона и выше. Этот рост прежде всего определяется увеличением ВВП на душу населения, но не в последнюю очередь обусловлен и увеличением расходов на R&D и увеличением доли персонала, занятого в сфере R&D. Увеличение доли занятых в сфере R&D в молодых инновационных экономиках столь значительно, что к 1999 г. эта группа стран по данному показателю практически сравнялась с группой стран-лидеров (см. рис. 5).

Итак, в рассматриваемой работе показано, что производительность инновационной системы экономики зависит и от качества инновационной инфраструктуры, и от инвестиций в человеческий капитал и R&D.Успех молодых инновационных экономик прежде всего можно объяснить инвестициями в человеческий капитал и R&D (согласно результатам, полученным на использованной выборке, значимость качества экономической политики относительно меньше).

* * *

Результаты эмпирических исследований принципов функционирования инновационных систем, их отдельных элементов позволяют сформулировать ряд содержательных выводов.

В первую очередь отметим, что мощный инновационный потенциал значимо влияет на темпы экономического роста. Здесь целесообразно подчеркнуть, что одновременно с развитием инновационного потенциала экономики можно не просто нарастить объемы ВВП[38], но и обеспечить существенный рост уровня качества жизни населения, уровня качества и объема человеческого капитала. Оговоримся, что на современном этапе человеческий капитал представляет собой разновидность инвестиционных ресурсов стратегического значения с точки зрения возможности обеспечения глобальной конкурентоспособности в долгосрочном периоде.

Факты позволяют прийти к оптимистическому взгляду на возможность переключения экономики в режим инновационного развития. В качестве наглядного примера подобной трансформации следует привести феномен молодых инновационных экономик, таких как Дания, Финляндия, Южная Корея, сделавших в свое время ставку на инвестирование в человеческий капитал и R&D.