Научно-инновационный потенциал Центральной России: статистический анализ

НАУЧНО-ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ЦЕНТРАЛЬНОЙ РОССИИ:

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Немцева Ю.В., соискатель, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы Потапов А.С., Департамент образования г. Москвы

Статья посвящена анализу территориального распределения и динамики показателей научно-инновационного потенциала Центрального федерального округа: числа организаций, выполнявших исследования и разработки, численности персонала, выполнявшего исследования и разработки, на одну организацию и на 100 тыс. населения, дифференцированного по категориям и качественному составу исследователей.

SCIENTIFIC POTENTIAL TO CENTRAL RUSSIA: STATISTICAL ANALYSIS

Nemceva Y., The applicant, The State Academy Specialist Investment Sphere, Potapov A., Department of the Formation Moscow

The article is dedicated to analysis of the territorial distribution and speakers of the factors of the scientific potential Central federal neighborhood: numbers organization, executed studies and development, the number of the personnel, executable studies and development, on one organization and on 100 thous. populations, differentiated on category and qualitative composition of the researchers.

Основная цель инновационной деятельности - внедрение инноваций, однако это не исключает, а, напротив, предполагает усиление внимания к первой стадии инноваций - стадии исследований. В этой связи особый интерес представляет группа показателей, отражающих научно-инновационный потенциал территорий страны. К ним относятся следующие показатели, приводимые в официальных статистических сборниках:

- число организаций, выполнявших исследования и разработ- число организаций, ведущих подготовку аспирантов;

- численность аспирантов, прием и выпуск из аспирантуры;

- выпуск из аспирантуры с защитой диссертации;

- основные показатели деятельности докторантуры;

- данные по персоналу, занятому исследованиями и разработками, дифференцированные по категориям (исследователи, техники, вспомогательный и прочий персонал);

- данные по исследователям - докторам и кандидатам наук.

По всем перечисленным показателям в официальных статистических изданиях данные приведены как в территориальном, так и во временном разрезах, и это позволяет проводить глубокий анализ динамики развития и территориальных особенностей первой стадии инновационных процессов. Понятно, что исследования научно-инновационных систем методологически должны основываться, прежде всего, на статистических методах анализа показателей инновационного потенциала и инновационной активности территориальных образований различного уровня. Понятно также, что основное внимание при этом должно быть уделено инновационно-инвестиционным процессам, протекающим на этих территориях.

Данная статья посвящена вопросам распределения и динамики изменения показателей научно-инновационного потенциала регионов Центрального федерального округа. Эмпирической базой анализа при этом являлись официальные статистические данные [1, 2], в качестве инструментария статистических исследований использовался пакет анализа данных общественных наук SPSS Base [3]. В данной публикации мы ограничились анализом показателей, отражающих научно-инновационный потенциал регионов Центрального федерального округа. Это, прежде всего, первичные показатели: число организаций, выполнявших исследования и разработки; данные по персоналу, занятому исследованиями и разработками, дифференцированные по категориям (исследователи, техники, вспомогательный и прочий персонал); данные по исследователям - докторам и кандидатам наук.

В статье рассматриваются и аналитические показатели. К ним относятся: численность персонала, выполнявшего исследования и разработки, на одну организацию и на душу населения, в целом и по категориям; численность докторов и кандидатов наук на одну

организацию и на душу населения; доля исследователей с ученой степенью; соотношение кандидатов и докторов наук. Эти показатели, как и первичные показатели первой группы, также необходимо рассматривать во временном и территориальном аспектах.

Третья группа показателей - интегральные, которые обобщают статистическую информацию по территориям. К ним относятся различные индексы концентрации, отражающие асимметрию распределения показателей научно-инновационного потенциала первых двух групп.

Поясним принятую в данной работе терминологию анализа научно-инновационного потенциала. Прежде всего, необходимо дать определение термина «научные исследования и разработки». Согласно [1], научные исследования и разработки - творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе с целью увеличения суммы научных знаний, в том числе о человеке, природе и обществе, а также поиска новых областей применения этих знаний.

Научные исследования включают в себя фундаментальные и прикладные исследования. Фундаментальные исследования - это экспериментальные или теоретические исследования, направленные на получение новых знаний без какой-либо конкретной цели, связанной с использованием этих знаний. Их результат - гипотезы, теории, методы и т.д. Фундаментальные исследования могут завершаться рекомендациями о проведении прикладных исследований для выявления возможностей практического использования полученных научных результатов, научными публикациями. Это - первый, «верхний» уровень научных исследований.

Прикладные исследования, как второй уровень научных исследований, представляют собой оригинальные работы, направленные на получение новых знаний с целью решения конкретных практических задач. Прикладные исследования определяют возможные пути использования результатов фундаментальных исследований, новые методы решения ранее сформулированных проблем.

Завершают научные исследования разработки. Это - систематические работы, которые основаны на существующих знаниях, полученных в результате исследований и (или) практического опыта, и направлены на создание новых материалов, продуктов, процессов, устройств, услуг, систем или методов. Эти работы могут также предполагать значительное усовершенствование уже имеющихся объектов.

Основными элементами научно-инновационного потенциала в официальной статистике считаются организации, выполняющие научные исследования и разработки, а также занятый исследованиями и разработками персонал.

В составе персонала, занятого исследованиями и разработками, т.е. лиц, «чья творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе, направлена на увеличение суммы научных знаний и поиск новых областей применения этих знаний, а также занятых оказанием прямых услуг, связанных с выполнением исследований и разработками» [1], выделяются четыре категории: исследователи, техники, вспомогательный и прочий персонал.

Под исследователями понимают работников, профессионально занимавшиеся исследованиями и разработками и непосредственно осуществлявшие создание новых знаний, продуктов, методов и систем, а также управление указанными видами деятельности.

В отличие от исследователей, имеющих, как правило, высшее образование, ученые степени и звания, техники, работающие под их руководством, в исследованиях и разработках выполняют технические функции.

Вспомогательный персонал охватывает работников, выполняющих вспомогательные функции, связанные с проведением исследований и разработок. К ним относятся работники планово-экономических, финансовых подразделений, патентных служб, подразделений научно-технической информации, научно-технических библиотек; рабочие, осуществляющие монтаж, наладку и ремонт научного оборудования и приборов; рабочие опытных (экспериментальных) производств; лаборанты, не имеющие высшего и среднего специального образования.

Согласно официальной статистике, в общем числе исследователей выделяют исследователей с учеными степенями в целом, а также отдельно докторов и кандидатов наук. Эти показатели отражают качественный состав персонала, занятого исследованиями и разработками.

Рассмотрим вначале методы анализа территориального распределения показателей научно-инновационного потенциала. Их можно разделить на две группы: графические и аналитические. К первым относятся: диаграммы Парето, в том числе с кумулятой, диаграммы последовательностей, эмпирические гистограммы. Последний вид графического представления распределений - эмпирические гистограммы, - как правило, не может быть использован ввиду малого объема выборок.

На рис. 1 в качестве примера приведены диаграммы Парето, иллюстрирующие распределение регионов Центрального федерального округа по числу организаций, выполнявших исследования и разработки в 2007 году.

Особенность диаграммы Парето с кумулятивной кривой на рис. 1 а в том, что она не только представляет ранжирование регионов по числу организаций, выполнявших исследования и разработки в 2007 г., но и дает определенную информацию о концентрации данного показателя научно-инновационного потенциала в России. В этих целях на диаграмме указан 80%-й уровень показателя - в данном случае, 1229 организаций из общего числа 1536. Согласно эмпирическому правилу Парето, 80% продукции производят 20% предприятий. В Центральном федеральном округе - 18 регионов, 20%

- это 14-15 регионов. Из диаграммы Парето с кумулятивной кривой видно, что 80% научной «продукции» производят всего четыре региона - г. Москва, Московская, Воронежская и Тверская области, т.е. степень концентрации организаций, выполнявших исследования и разработки в 2007 г., чрезвычайно высока. Отметим, что в 1995 году концентрация организаций, выполнявших исследования и разработки, была несколько меньше: кроме указанных четырех регионов, в числе «лидеров» были также Калужская и Ивановская области.

Понятно, что число организаций в регионах положительно коррелирует с численностью проживающего в них населения. В данном случае, коэффициент корреляции составляет величину 0,963, статистически значимую на двустороннем уровне не хуже 0,0005. Поэтому, наряду с абсолютными величинами, необходимо рассматривать также и удельные - на рис. 1 б это число организаций на 100 тыс. населения. Здесь кумулята не имеет смысла, и на диаграмме Парето указан средний уровень показателя в ЦФО и РФ - 3,83 и 2,55 соответственно. Видно, что по числу организаций на 100 тыс. населения лидирует г. Москва (показатель 7,99), на втором месте -Калужская область (4,17 организаций на 100 тыс. населения). Третье место с показателем, близким к среднему по Центральному федеральному округу - у Московской области. «Аутсайдером» является Липецкая область с показателем 1,11.

Рассмотрим теперь распределение по регионам такого важного показателя научного потенциала, как численность персонала, выполнявшего исследования и разработки, на одну организацию - рис. 2.

Сравнивая диаграммы рис. 2, построенные для двух интервалов времени - 1995 и 2007 гг., можно отметить значительное сокращение численности персонала, приходящегося на одну организацию. Так, в Московской области «мощность» организаций, выполнявших исследования и разработки, в среднем за этот период снизилась с 663 до 330 человек, т.е. более чем в два раза. Снизилась, хотя и в меньшей степени, мощность научных организаций г. Москвы - с 383 человек на одну организацию, выполнявшую исследования и разработки в 1995 году, до 308 в 2007 году.

За рассматриваемый период изменилось также и соотношение категорий персонала - рис. 3.

Особенностью диаграмм рис. 3 является то, что на каждой из них представлены так называемые профили аналитических показателей научно-инновационного потенциала в два интервала времени - 1995 и 2007 гг., при этом распределения условно показаны в виде точечно-линейчатых графиков, как это принято при визуализации рядов динамики.

По диаграмме рис. 3 а можно сделать вывод о заметной изменчивости доли исследователей по регионам Центрального федерального округа. Расчеты показывают, что коэффициент вариации доли исследователей в 1995 году составлял 16,7%, а в 2007 году Рис. 1. Распределение регионов ЦФО: а - по числу организаций, выполнявших исследования и разработки в 2007 г.; б - по числу организаций на 100 тыс. населения. Пунктир - уровень ЦФО; штрих-пунктир - уровень РФ

=г го

s -г 700

s T" 600

CL О 500

ГО 400

X о 300

ф с 200

ф с; 100

< >

ПТГПтъ

Регион Регион

Рис. 2. Распределение регионов ЦФО по численности персонала в одной организации, выполнявшего исследования и разработки: а -в 1995 г.; б - в 2007 г. Пунктир - уровень ЦФО; штрих-пунктир - уровень РФ

Л ^ /fРегион

Регион

о о о. ш

Регион Регион

Рис. 3 - Распределение регионов ЦФО по численности персонала в одной организации, выполнявшего исследования и разработки: а - в 1995 г.; б - в 2007 г. Пунктир - уровень ЦФО; штрих-пунктир - уровень РФ

Регион

Рис. 4. Распределение регионов ЦФО по численности персонала, выполнявшего исследования и разработки, на 100 тыс. населения: а - в 1995 г.; б - в 2007 г. Пунктир - уровень ЦФО; штрих-пунктир - уровень РФ

Регион

Регион

Ъ < ъм

Регион Регион

Рис. 5. Распределение регионов Центрального федерального округа по численности исследователей с учеными степенями на 100

тыс. населения: а, б - докторов наук; в, г - кандидатов наук

Регион

Регион

Рис. 6. Распределение регионов ЦФО: а - по доле исследователей с учеными степенями в общей численности персонала, выполнявшего исследования и разработки; б - по соотношению кандидатов и докторов наук

Изменчивость доли техников по регионам ЦФО значительно больше. Коэффициент вариации этого показателя в 1995 году составлял 48,8%, а в 2007 году его значение уменьшилось до 36,5%. При этом средний уровень доли этой категории персонала несколько снизился - с 9,6% в 1995 году до 8,1% в 2007 году.

Достаточно велика и территориальная неравномерность доли вспомогательного персонала: коэффициент вариации этого показателя в 1995 году составлял 30,3%, а в 2007 году его значение увеличилось до 35,5%. Отметим, что средний по ЦФО уровень доли вспомогательного персонала практически не изменился: в 1995 году он составил 24,9%, в 2007 году - 24,7%.

Примерно так же велика изменчивость по регионам округа доли персонала, отнесенного к категории «прочие»: коэффициент вариации этого показателя в 1995 году составлял 36,2%, а в 2007 году его значение уменьшилось до 29,6%. Однако за рассматриваемый период несколько повысился средний по ЦФО уровень доли этой категории персонала - с 14,8% в 1995 году до 16,9% в 2007 году.

Из приведенных данных можно сделать следующий вывод: за период с 1995 по 2007 гг. мощность научных организаций ЦФО снизилась, при этом структура персонала, выполнявшего исследования и разработки, сдвинулась в сторону повышения доли прочего персонала за счет уменьшения доли техников. Этот факт следует рассматривать как негативный.

Перейдем к анализу распределения по регионам следующего важного показателя научного потенциала - численности персонала, выполнявшего исследования и разработки, на 100 тыс. населения - рис. 4. В отличие от предыдущего, этот показатель отражает уровень научного потенциала региона.

По диаграммам рис. 4 можно отметить высокую асимметрию научного потенциала регионов Центральной России, которая в период 1995-2007 гг. практически не изменилась: если в 1995 году коэффициент вариации составлял 128,9%, то в 2007 - 123,6%. Но уровень показателя при этом заметно снизился - с 1426,5 до 1118,5 человек на 100 тыс. населения, проживающего в ЦФО, что составляет 78,4% от уровня 1995 г. Особенно сильно снизился научный потенциал г. Москвы - с 3648,3 человек на 100 тыс. населения в 1995 году до 2464,1 человек на 100 тыс. населения в 2007 году, т.е. почти в полтора раза. Это - прямое следствие неудовлетворительной государственной политики в отношении науки.

Анализ показывает, что снижение научного потенциала в Центральной России в основном происходит за счет кандидатов наук -рис. 5. Так, в г. Москве в 1995 году на 100 тыс. населения приходилось 482 кандидата наук, а в 2007 году - только 313. В Московской области это снижение выражено не столь сильно (128 и 100 на 100 тыс. населения соответственно).

На периферии уменьшение численности кандидатов наук среди исследователей также не столь велико, а в некоторых регионах, например, в Ярославской, Воронежской, Смоленской областях, наблюдалось увеличение численности кандидатов наук.

По докторам наук картина иная - практически во всех регионах ЦФО в период 1995-2007 гг. наблюдалось увеличение численности докторов наук среди исследователей.

Рис. 6 наглядно иллюстрирует качественную сторону состава исследователей: почти во всех регионах Центрального федерального округа доля исследователей со степенями кандидата и доктора наук за рассматриваемый период увеличилась, хотя и весьма по-разному, тогда как соотношение «кандидаты - доктора» снизилось и стало более равномерным по территориям.

В данной статье представлен анализ распределения и динамики изменения показателей научно-инновационного потенциала регионов Центрального федерального округа. Вопросам эффективности научных исследований будут посвящены наши последующие публикации.

Литература: