Rambler's Top100

№ 349 - 350
13 - 26 октября 2008

О проекте

Электронная версия бюллетеня Население и общество
Институт демографии Государственного университета - Высшей школы экономики

первая полоса

содержание номера

читальный зал

приложения

обратная связь

доска объявлений

поиск

архив

перевод    translation

Оглавление
Глазами аналитиков 

Оценка творческого потенциала российских региональных сообществ

Формирование глобального рынка квалифицированного труда

Нынче здесь, завтра — там: межфирменная трудовая мобильность в России

Кто выиграет конкуренцию за человеческие ресурсы?

Кто обустроит Россию в условиях длительной депопуляции?

Архив раздела Глазами аналитиков


Google
Web demoscope.ru

Оценка творческого потенциала российских региональных сообществ

А. Пилясов1, О. Колесникова2
(Опубликовано в журнале "Вопросы экономики", 2008, №9, с. 50-69)

В данной работе предпринята попытка выявить российские города и регионы, обладающие высоким творческим потенциалом, определить скрытые резервы национального экономического роста. Традиционные показатели и рейтинги не могут отразить возникающую новую реальность российских регионов. Если рассматривать инновационный процесс не как узко технократический, а как важный социальный феномен, порожденный активной коммуникацией команд творческих работников, тогда и его измерители нужно искать среди показателей не хозяйственной специализации, производственной, технологической "инноватики", но характеризующих творческое поведение квалифицированных работников. Вот почему в нашем исследовании мы осознанно остановились не на оценке технологической продвинутости или отставания, считая это вторичным фактором, а на "очеловеченных" индикаторах творческих способностей региональной общности людей, утверждая приоритет социальной трактовки инновационного процесса, что созвучно идеям В.И. Вернадского31. Мы намеренно отказались от использования распространенных в современных рейтингах российских регионов экономических и социальных показателей, чтобы получить другую картину распределения субъектов Российской Федерации, на наш взгляд, более адекватную вызовам постиндустриальной трансформации и возникающей новой экономики, добавленная стоимость в которой во все большей степени создается за счет творческой деятельности работников.

Методика оценки творческого потенциала российских регионов

Оценки уровня экономического и социального развития российских регионов предложены в последние годы многими авторами. В экономической сфере наиболее проработаны методики межрегиональных инвестиционных сопоставлений, в социальной - оценки уровня развития человеческого капитала в регионах России4; существуют также методики комплексной оценки уровня социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.

Общим недостатком методов оценки инвестиционной привлекательности регионов5 является использование балльных и экспертных оценок отдельных факторов. Таким оценкам присущи субъективизм и значительное "сжимание" региональных характеристик. Использование различных весовых коэффициентов при сведении показателей еще больше усиливает субъективность общей картины. Подобные интегральные рейтинги показывают лишь, что один регион лучше другого, но не позволяют увидеть, насколько один субъект Федерации превосходит другой или уступает ему.

Анализ методов комплексных оценок социально-экономического состояния регионов был проведен А. Полыневым6. Автор описал пять подходов: метод установления тесноты связей между базовыми показателями; метод суммирования индексов; метод интервальной балльной оценки; метод построения интегрального показателя на основе ранжирования всех регионов по каждому из базовых оценочных индикаторов; метод безынтервального пофакторного ранжирования регионов во взаимоувязке с методом балльной оценки. Общее слабое место перечисленных методик - невозможность оценить размах вариации и степень отставания одного региона от другого.

Признавая недостатки наиболее распространенных методов оценки, для определения сводного индекса креативности российских регионов мы решили использовать метод построения сводного латентного показателя. Этот метод позволяет выявить реальное (а не ранговое) положение каждого региона среди других по всем показателям креативности. В соответствии с ним все показатели (их было семь) переводились в безразмерные индексы (нормализовались) по формуле:

Ri = (Xi - Xmin)/(Хmax - Xmin )

или

Ri = 1- ((Xi - Xmin)/(Хmax - Xmin )),

так чтобы все регионы выстроились от 0 (худшее значение) до 1 (лучшее значение). Частные индексы рассчитывались как среднее арифметическое из составляющих их показателей. Совокупный показатель (сводный индекс креативности) рассчитывался как среднее арифметическое частных показателей.

Методика расчета сводного индекса креативности российских регионов базировалась на исследовании Р. Флориды, проведенном для 45 стран мира7. В соответствии с этой методикой сводный индекс креативности образуется из трех индексов: таланта, технологий и толерантности.

Если в качестве основы для оценки творческого потенциала региональных сообществ первые два индекса не вызывают вопросов, то использование третьего требует пояснений. Раскрепощение творческих возможностей человека возможно только в определенной среде. Ее главной характеристикой является разнообразие духовной жизни - религиозной, идеологической, общественной, творческой. Но это культурное разнообразие не возникает само собой - оно есть результат тесного сосуществования людей с разными религиозными, интеллектуальными и идеологическими представлениями. Возможность мирного, бесконфликтного совместного проживания обеспечивается терпимостью местного сообщества ко всем проявлениям интеллектуального инакомыслия, культурной и демографической экстравагантности. Незашоренность стереотипными представлениями способствует усвоению новых знаний и опыта, то есть содействует росту обучаемости. Поэтому толерантные городские и региональные сообщества, с одной стороны, оказываются притягательными для творческих людей, талантливых мигрантов, а с другой - сами обладают способностями к восприятию нового знания и интеллектуальному развитию.

Прямой перенос методики Флориды на российскую почву невозможен: по ряду важнейших показателей мониторинг в нашей стране не ведется (уровень толерантности региональных сообществ, возможность самовыражения и т.д.); существует проблема информационной сопоставимости международных показателей и тех, что отслеживаются в России (например, количество людей, занятых в креативных сферах деятельности); по ряду показателей наблюдения проводятся не ежегодно, а один раз в десять лет, в период Всероссийской переписи населения (национальный состав населения, доля иностранных граждан и др.).

Р. Флорида применил свою методику к странам с населением свыше 1 млн. человек. Среди регионов России, по которым проводилась оценка креативности, 28 субъектов Федерации имеют меньшую численность населения8. Достоверность индикаторов в отношении этих территорий ниже, чем в случае регионов с населением более 1 млн. человек.

Для максимально достоверного формирования индексов таланта, технологий и толерантности мы использовали данные из различных источников (статистические сборники "Регионы России", материалы Всероссийской переписи населения 2002 г., данные Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам - Роспатента). Если значения показателя сильно колебались на протяжении пятилетнего периода, то итоговое значение рассчитывалось как среднее за пять лет.

В окончательный перечень вошло 79 российских регионов (без Чеченской республики из-за отсутствия ряда важнейших статистических показателей). Информация по большинству автономных округов (кроме Чукотского) ввиду их, как правило, малолюдности, была включена в данные по областям и краям, в которые входит округ.

В ряде случаев были предложены новые показатели, более адекватно отражающие российские реалии, чем показатели, используемые Флоридой. При расчете каждого показателя и индекса оценивалось его среднее значение по России, что позволило точнее определить место отдельного региона среди субъектов Федерации.

Сводный индекс таланта является средним арифметическим индексов креативного класса, человеческого капитала и научного таланта. Флорида относит к креативному классу (творческим работникам) ученых, инженеров, артистов, музыкантов, архитекторов, управленцев, специалистов высокой квалификации, общая черта которых - способность к самостоятельной постановке профессиональных задач.

В материалах Всероссийской переписи населения 2002 г. представлена структура занятых в экономике России по группам занятий9. Специалисты творческих профессий здесь в отдельную категорию не выделены. Поэтому были отобраны "руководители всех уровней, включая руководителей учреждений, организаций и предприятий" и "специалисты высшего уровня квалификации". Получившийся итоговый показатель по России - около 26% занятых - сопоставим с оценкой креативного класса в России Р. Флориды (21,1%). В расчетах по регионам России использовался показатель "число постановщиков задач на 1000 жителей".

Регионы-лидеры по индексу креативного класса (см. рис. 1) имеют диверсифицированную структуру экономики с высоким уровнем развития сектора услуг, где сосредоточена значительная часть представителей креативного класса.

Рисунок 1. Индекс креативного класса (выборка 17 регионов с самыми высокими показателями сводного индекса таланта)

Примечание. Здесь и далее на рисунках пунктиром обозначены средние по России значения индексов.

В соответствии с методикой Флориды индекс человеческого капитала рассчитывался как доля занятых, имеющих высшее образование. Среди возможных показателей были: число закончивших вуз; число лиц, имеющих высшее и неполное высшее образование; число кандидатов и докторов наук на 1 млн. жителей. Мы выбрали показатель "доля лиц с высшим образованием"10 (см. рис. 2), который исключает лиц, не получивших диплом вуза, и одновременно не столь подвержен погрешностям "статистики малых чисел", как показатель числа жителей, имеющих ученую степень.

Рисунок 2. Индексы человеческого капитала и научного таланта (выборка 17 регионов с самыми высокими показателями сводного индекса таланта)

Индекс научного таланта оценивался как число исследователей (ученых) на 1 млн. жителей11. Из общей численности персонала, занятого исследованиями и разработками, были исключены техники, вспомогательный персонал и прочие занятые (см. рис. 2).

Семь первых регионов-лидеров по сводному индексу таланта имеют сильные университеты и научные школы. Следующие за ними Хабаровский край и Самарская область при высокой доле "постановщиков задач" и специалистов с высшим образованием сильно отстают по доле ученых в общей численности населения. Магаданская область оказалась в первой десятке за счет высокого значения индекса креативного класса, что объясняется доминированием сектора государственного и муниципального управления в общей структуре занятости населения. Высокие места Северной Осетии объясняются ее третьей позицией в стране по доле лиц с высшим образованием, Республики Саха (Якутия) и Чукотского АО - значительным удельным весом "постановщиков задач" и специалистов с высшим образованием. Воронежская область характеризуется высокими значениями всех частных индикаторов. Брянская, Саратовская и Ярославская области оказываются в лидерах благодаря сравнительно высокому значению индексов креативного класса и человеческого капитала.

В число аутсайдеров наряду с экономически слабыми республиками Ингушетия, Тыва, Дагестан и Курганской областью попадают стабильно развивающиеся Оренбургская, Вологодская, Архангельская области за счет сравнительно малой доли лиц с высшим образованием и ученых в общей численности населения.

Сводный индекс технологий является средним арифметическим индексов затрат на изобретения и инновационной деятельности. Первый рассчитывался как доля расходов на НИОКР в валовом региональном продукте12 (см. рис. 3). Этот показатель общепринят для измерения наукоемкости национальных экономик и активно используется в международных аналитических сравнениях, проводимых ООН и Евросоюзом.

Рисунок 3. Индексы инвестиций в науку и инновационной деятельности (выборка 18 регионов с самыми высокими показателями сводного технологического индекса)

Индекс инновационной деятельности13 оценивался по числу патентов на изобретения, выданных на 1 млн. жителей региона (см. рис. 3). Эмпирические обобщения зарубежных ученых подтверждают, что это - достаточно надежный показатель инновационной активности14. В связи с тем что его значения сильно отличаются по годам, были рассчитаны средние значения за четыре года (2002 - 2005 гг.)15.

Для повышения достоверности полученные результаты были сопоставлены с показателем числа заявок на изобретения в регионах Российской Федерации в 2002 - 2005 гг. (см. рис. 4). Регионы-лидеры (за исключением Нижегородской области и Пермского края, в которых число заявок на изобретения значительно отстает от количества выданных патентов) при использовании обоих показателей практически совпадают.

Рисунок 4. Инновационная активность в регионах России: регионы-лидеры по числу заявок на изобретения (данные Роспатента) и количеству выданных патентов (данные Росстата) (в среднем за 2002-2005 гг., на 1 млн. жителей)

Роспатент измеряет уровень изобретательской активности не только по заявкам на изобретения, но и по заявкам на полезные модели и на регистрацию товарных знаков. При сопоставлении этих данных с данными Росстата по числу выданных патентов на 1 млн. жителей список лидирующих регионов сохраняется. Выбранный нами показатель числа выданных патентов на изобретения достоверно оценивает уровень инновационной активности в регионах России.

Мы выявили 12 регионов-лидеров, опережающих по сводному технологическому индексу среднероссийские показатели. Первое место Нижегородской области обеспечивается высоким уровнем бюджетных расходов на науку (4,91% от ВРП) - почти в два раза больше, чем в Москве (2,47% от ВРП). В пятерке лидеров также Ульяновская область (3,11% от ВРП при среднем по России показателе 1,35%). Пермский край и Томская область лидируют за счет того, что число выданных патентов на 1 млн. жителей вдвое превышает среднее значение по России. Ростовская, Пензенская и Владимирская области получают высокий ранг благодаря более значительным, чем в среднем по России, инвестициям в науку. Отставание Сахалинской, Архангельской областей и Республики Карелия объясняется минимальными инвестициями в науку (менее 0,4% от ВРП) в сочетании с почти полным отсутствием патентной активности.

Индекс толерантности в методике Флориды интегрирует два показателя: индекс ценностей и индекс самовыражения. Первый отражает степень противостояния между традиционным и современным обществами, готовность сообщества воспринимать новые идеи; второй - качество жизни, демократичность общества, терпимость к мигрантам, национальным меньшинствам и т.д.

Мониторинг этих показателей в региональном разрезе в России не ведется. Какие же показатели могли бы достоверно отражать степень толерантности региональных сообществ, комфортности среды для внешних мигрантов - источников новых знаний и идей? Поиск и верификация отобранных показателей проводились в три этапа.

На первом этапе оценивалась пригодность каждого из трех показателей: степень этнического разнообразия региона; способность региона принимать беженцев и переселенцев; доля иностранных граждан в общей численности населения. Индекс этнического разнообразия рассчитывался как индекс Герфиндаля16 по формуле:

InGer = Σai2,

где аi - доля каждой национальности в общей структуре населения. В оценку были включены три доминирующих по численности этноса17. Проверялась гипотеза, что увеличение этнического разнообразия, возможность межэтнических браков, интенсивное повседневное взаимодействие представителей разных национальностей приводят к большей толерантности региональных сообществ и опосредованно способствуют повышению уровня креативности регионов (см. рис. 5).

Рисунок 5. Уровень этнического разнообразия регионов России (2002 г.)

Природа толерантности в исторически русских областях, с одной стороны, и в национальных республиках - с другой, принципиально различна. В первом случае повышенное этническое разнообразие коррелирует с терпимостью к другим национальностям - здесь для измерения уровня толерантности может быть использован индекс Герфиндаля. Но наиболее многонациональные регионы (Республики Дагестан, Карачаево-Черкессия, Кабардино-Балкария и др.) нельзя назвать самыми толерантными. Для выявления степени их толерантности необходимо искать другие критерии. Один из возможных - степень открытости региональных сообществ для приезжих.

Для ее оценки мы рассматривали пригодность показателей "численность вынужденных переселенцев и беженцев на 1 млн. жителей" и "доля иностранных граждан в общей численности населения". От первого, который ежегодно разрабатывается Росстатом, пришлось отказаться, так как он отражает не столько толерантность населения, сколько близость очагов межнациональных конфликтов, наличие благоприятных условий для въезда "проблемных" групп людей и качество работы миграционных служб. При расчете второго показателя были использованы данные Всероссийской переписи населения 2002 г.18 Выяснилось, что в большинстве субъектов Федерации (кроме Москвы) среди иностранцев доминируют жители стран СНГ (более 95%). То есть этот показатель отражает прежде всего не степень открытости сообщества, а экономико-географическое положение региона, его экономическую активность и наличие вакантных рабочих мест.

Наша гипотеза состояла в том, что более открытые и толерантные территории привлекают большее число внешних мигрантов (из других регионов страны и из-за рубежа). Корректный показатель здесь - абсолютное число их прибытий, отнесенное к численности жителей. Однако такой информации в статистических сборниках "Регионы России" не имеется. Пришлось использовать относительный показатель "доля внешней миграции в общем прибытии"19.

На втором этапе мы опирались на гипотезу о разной природе толерантности в российских регионах. Итоговый индекс толерантности рассчитывался путем присвоения национальным республикам значения индекса миграций, а всем остальным - значения индекса этнического разнообразия. В число наиболее толерантных регионов попали республики Северного Кавказа. Это распределение также не может быть признано достоверным.

На третьем этапе мы исходили из гипотезы о том, что уровень толерантности местных сообществ коррелирует со степенью мобильности местных жителей. При расчетах оценивалась доля жителей, проживающих в регионе не с рождения, для чего были использованы данные Всероссийской переписи населения 2002 г.20

Полученное распределение регионов по уровню толерантности представляется наиболее адекватным (см. рис. 6). Высокий уровень толерантности характерен для сообществ северных регионов, сформированных за счет неоднократных волн принудительных и добровольных миграций в советское время, еще раньше - переселенческого процесса из центра царской России (Магаданская, Мурманская области, Чукотский АО, Камчатский край, Сахалинская область и др.), приграничных регионов (Калининградская область), многонациональных областей.

Рисунок 6. Распределение регионов России по индексу толерантности

К числу наименее толерантных относятся сообщества северокавказских республик (Дагестан, Кабардино-Балкария, Северная Осетия и др.) и моноэтнических российских областей (Брянская, Тамбовская, Липецкая). Ярким экономическим проявлением отсутствия толерантности в 1990-е годы было враждебное отношение местного сообщества к "чужим" собственникам21, пришедшим из других регионов, российских столиц или других стран.

Сводный индекс креативности российских регионов: лидеры и аутсайдеры

По нашим расчетам, сводный индекс креативности России оказался равным 0,39 (см. рис. 7), что совпадает с оценкой Р. Флориды и подтверждает достоверность выбранных индикаторов. В группе лидеров - столичные агломерации в составе центральных городов и тесно интегрированных с ними областей, формирующие единый рынок труда; крупные с длительными традициями университетские, научно-образовательные центры европейского Центра, Юга, Урала, Сибири и Дальнего Востока; северные старопромышленные регионы; центры еще купеческой торговли Юга и Поволжья. 25 российских регионов, лидирующих по сводному индексу креативности2220, можно разбить на четыре группы.

Рисунок 7. Распределение регионов России по индексу креативности

Для регионов первой группы характерны ведущие позиции по доле "постановщиков задач", жителей, проживающих в регионе не с рождения, затрат на научные исследования и разработки в ВРП. В эту группу входят Москва, Санкт-Петербург, Московская, Томская, Нижегородская, Новосибирская, Ульяновская, Калужская и Самарская области.

Вторая группа состоит из регионов, достигнувших максимальных значений по степени открытости местных сообществ (доле жителей, проживающих не с рождения) и доле креативного класса. Она представлена Тюменской, Магаданской, Ленинградской, Мурманской и Ростовской областями. Высокий творческий потенциал этих регионов обеспечивается позитивными характеристиками местных сообществ, но пока слабо подкреплен реальной инновационной деятельностью.

Третью группу образуют регионы, имеющие высокие значения трех показателей. Первые два - степень открытости местных сообществ и доля творческих работников - совпадают с предыдущей группой. В отличие от нее, здесь отмечаются высокие значения индекса человеческого капитала (Хабаровский, Приморский края, Калининградская область), индекса инвестиций в науку (Камчатский край, Свердловская область), индекса инновационной деятельности (Красноярский край).

Четвертая группа включает регионы, где ведется активная инновационная деятельность. Их лидерство подкрепляется и высокими значениями индекса креативного класса (Пермский край), человеческого капитала (Воронежская область) и открытости местных сообществ (Краснодарский край).

В перечне регионов-аутсайдеров по сводному индексу креативности имеются две группы: аграрные, агроиндустриальные республики Кавказа, Поволжья, Забайкалья и исторически русские области Центра, Северо-Запада, Юга, Поволжья, Урала, Сибири и Дальнего Востока. Среди последних можно выделить четыре типа регионов.

К первому, наиболее распространенному типу, когда одинаково низки все индикаторы креативности, относятся Архангельская, Оренбургская, Псковская, Курганская, Костромская, Астраханская, Читинская области.

Второй тип образуют области, для которых характерны низкие значения индексов толерантности при слабом развитии технологий, а также научного таланта. Курская, Брянская, Липецкая и Тамбовская области оказались в аутсайдерах из-за закрытости местных сообществ.

Третий тип формируют области, отстающие по индексу развития технологий. Эти показатели в Смоленской, Кемеровской, Белгородской и Ивановской областях почти в два раза хуже среднероссийского. Положение усугубляется малочисленностью местных ученых.

К четвертому типу относятся Вологодская область и Республика Башкортостан, характеризующиеся слабыми позициями по индексам человеческого капитала, научного таланта и инвестиций в науку. По числу патентов эти регионы опережают других аутсайдеров.

Коллективный портрет креативного и некреативного регионов

В России есть два типа креативных регионов. К первому относятся, как и в Европе, центральные города-регионы, компактные, высокоурбанизированные регионы, крупные городские агломерации. Их творческий потенциал формируется, по сути, за счет внешних мигрантов.

Второй тип - исключительно российское явление. Это северные регионы, расположенные в нескольких ландшафтных зонах, объединяющие огромные слабо заселенные территории и средние по размеру (менее 1 млн. человек) городские центры, где концентрируются предприимчивые таланты со всего регионального пространства23. Здесь образуются своего рода региональные "плавильные котлы" - центры смешения различных этносов, культур и образа жизни, объединяющие носителей разного знания. Высокие показатели сводного индекса креативности всего региона обеспечиваются прежде всего за счет выигрывающих в результате внутрирегиональной миграции и успешных по всем показателям творческой, инновационной деятельности республиканских, краевых и областных центров.

Чем больше ландшафтное разнообразие региона (сила соответствующего эффекта, как правило, зависит от размеров его территории), выступающее предпосылкой этнического и культурного разнообразия, тем лучше условия для формирования плюралистичных, духовно богатых и креативных городских центров. Поэтому крупные российские нецентральные регионы, при прочих равных условиях, имеют больше шансов стать креативными, чем небольшие, за счет потенциальных возможностей сформировать в своих городских центрах разнообразное, мультикультурное сообщество из талантливых внутрирегиональных мигрантов24.

Креативные регионы обоих типов имеют общие черты. Профиль их главной, часто экспортоориентированной, экономической деятельности создает благоприятные материальные предпосылки для формирования открытых для внешней среды местных сообществ. Например, это могут быть: добыча востребованных на мировых рынках природных ресурсов; выпуск на экспорт продукции обрабатывающей промышленности; оказание финансовых, логистических услуг, в том числе и нерезидентам.

Экономическая структура таких регионов обладает значительной гибкостью и пластичностью, способна к оперативной реструктуризации/переконфигурации, переменам в специализации сразу в нескольких направлениях. Эти особенности формируются благодаря мобильным, легко перемещаемым материальным активам и горизонтальным межфирменным контрактам в местном промышленном секторе.

Например, Калининградская область характеризуется слабой инерцией материальных активов. Часто это неспецифичные активы "на колесах" (например, на малых предприятиях мебельного производства, рыбного промысла), которые могут быть легко "собраны" по-иному с учетом новых траекторий развития. Гибкость калининградской структуры промышленного производства определяет широкие возможности рекомбинаций в соответствии с потребностями конкретного инвестора.

Основные природные и материальные активы креативных регионов обладают свойствами легкой делимости, например в виде мелкоконтурных ландшафтов, некорпоративных предприятий легкой, пищевой промышленности, лесозаготовок. Такие активы облегчают формирование структуры "региона-конструктора", когда дискретные хозяйственные ячейки одного вида экономической деятельности способны различным образом соединяться в сеть в зависимости от внешних ограничений/условий.

Представители местного сообщества подобных регионов входят в разные социальные сети; одновременно им присущи различные формы идентичности: это принадлежность к определенному профессиональному сообществу, своему землячеству, этническому сообществу и т.д.25 Структура исполнительной власти здесь чаще плоская, децентрализованная, характеризуется наличием множества советов, создаваемых при первом лице и при подразделениях власти. В зарубежной литературе такие регионы принято называть самообучаемыми26 благодаря развитой способности к усвоению нового знания.

Например, в Самарской области сформированы условия для интенсивного взаимопроникновения разного знания. Речь идет об активном внешнем обмене информацией и знаниями с другими странами и регионами России, использовании иностранных норм, правил экономического поведения, технологических решений в самарской экономике, о формировании среды внутренних обменов знанием. В области осуществляются перенос знания от давно работающих предприятий к новым, передача военного знания в гражданскую сферу, интеграция традиционно сильного инженерного и нового финансового знания.

Среди аутсайдеров рейтинга креативности также можно выделить два типа регионов: аграрные и агроиндустриальные республики и старопромышленные области. Для первого типа характерно наличие жестких кастовых/клановых систем27, которые существенно ограничивают/тормозят возможности карьерного продвижения талантливых людей, их творческой самореализации.

В регионах второго типа важную роль по-прежнему играют созданные еще в советское время промышленные гиганты. В межфирменном взаимодействии внутри региона доминируют вертикальные контракты. Доля малого бизнеса в местной экономике незначительна. Структура региональной исполнительной власти чаще высокоцентрализованная, иерархическая, с превалированием методов прямого, жесткого и сильного административного вмешательства в экономику. Квалифицированные, творческие кадры массово уезжают из этих областей в соседние и центральные регионы с менее жестко организованной производственной жизнью и более разнообразной культурной средой.

Чтобы преодолеть сильнейшую инерцию развития, характерную для старопромышленных регионов, требуются долговременные усилия государства, бизнеса и институтов гражданского общества. Нередко, как показывает зарубежный опыт, творческая энергия местного сообщества впервые пробуждается при реструктуризации старых промышленных зон, промплощадок, заброшенных шахт и карьеров, в ходе поиска новых форм их использования в рекреационных и досуговых целях.

Объединяет два типа регионов-аутсайдеров сохранение местным сообществом традиционных ценностей; информационная закрытость и нетерпимость к носителям черт недоминирующего поведения, "чужим" собственникам; обедненная и однообразная духовная жизнь и сильная местная идентичность. Это приводит к доминированию информационных обменов в пределах одного этнического клана родственников или крупного производственного коллектива.

Четыре описанных случая внутри двух групп регионов по сводному индексу креативности позволяют обозначить еще только возникающий разлом новой эпохи - между первым типом регионов-лидеров рейтинга ("креативные центры") и вторым типом регионов-аутсайдеров ("старопромышленные области"). Первые в результате масштабной миграции квалифицированных кадров в последние 15 лет становятся местом концентрации креативного класса, а вторые все в большей степени - рабочего.

* * *

Как показывают результаты нашего исследования, источники и факторы экономического роста страны связаны не столько с развитием крупных корпоративных структур, сколько с местечковой креативностью, местной творческой обстановкой и инновационной деятельностью. Именно они обеспечивают существенный отрыв городов и регионов-лидеров от своих соседей и общие высокие темпы экономического роста России.

Мощным теоретико-методологическим основанием регионализации инновационного процесса, повышения соответствующей роли местных органов власти является получившая в последние два десятилетия мировое признание теория эндогенного экономического роста П. Ромера28. Значительные резервы пробуждения творческой активности и инновационности местного сообщества заложены в региональных и муниципальных инструментах поддержки малого и среднего бизнеса, формирования интеллектуальных территорий, улучшения человеческого капитала, содействия культурному и духовному разнообразию и стимулирования творческой деятельности местного сообщества. Инновационный прорыв осуществляют те регионы и страны, в которых культурное разнообразие покоится на прочном фундаменте эффективных институтов и сильной местной власти.

Приложение

Сводный индекс креативности, сводные индексы таланта, технологий, толерантности, значения показателей для расчета индексов

Субъекты РФ

Сводный индекс креати-вности

Индекс таланта

Индекс креатив-ного класса

Индекс челове-ческого капитала

Индекс научного таланта

Индекс техно-логий

Индекс инвес-тиций в науку

Индекс инно-ваций

Индекс толеран-тности

Индекс открытости сообщества

число "постанов-щиков задач" на 1000 жителей (человек), 2002 г.

доля занятых, имеющих высшее образо-вание (%), 2005 г.

число исследо-вателей на 1 млн. жителей (человек), 2005 г.

доля затрат на исследо-вания и разработки в ВРП (%), 2005 г.

число патентов на 1 млн. жителей за 2002 - 2005 гг.

доля жителей, прожи-вающих не с рождения (%), 2002 г.

г. Москва

0,73

1

169,3

43,8

13209,3

0,75

2,47

1692,3

0,45

40,59

г. Санкт-Петербург

0,68

0,84

155,8

39,2

10234

0,78

4,19

1189,5

0,41

38,77

Московская обл.

0,59

0,52

130,8

26,2

5886,2

0,63

3,75

847,1

0,62

48,09

Томская обл.

0,54

0,47

121,6

27

4338,5

0,45

1,22

1116,4

0,69

51,24

Нижегородская обл.

0,52

0,45

116,6

23,2

5739,1

0,79

4,91

977,1

0,33

34,87

Калужская обл.

0,49

0,4

115,9

22,1

4425

0,44

3,02

435,9

0,63

48,55

Новосибирская обл.

0,48

0,43

119,6

23,5

4597

0,47

2,57

700,7

0,55

44,81

Магаданская обл.*

0,48

0,39

136

23,2

1668,6

0,12

0,94

74,8

0,93

61,66

Тюменская обл.

0,47

0,33

125,1

21,1

1030,1

0,08

0,12

252,4

1

64,79

Ульяновская обл.

0,47

0,33

106,9

23,2

1822,6

0,52

3,11

701

0,56

45,29

Самарская обл.

0,45

0,39

120,7

25,3

2163,4

0,38

2,04

575,6

0,59

46,68

Ленинградская обл.

0,44

0,27

100,4

20,1

1464,7

0,16

0,77

294,5

0,88

59,35

Хабаровский край*

0,43

0,4

117,9

30,2

589,9

0,19

0,29

540,2

0,7

51,38

Калининградская обл.*

0,42

0,29

107,6

22,4

805,3

0,15

0,71

257,5

0,83

57,21

Мурманская обл.*

0,4

0,28

105,8

20,7

1177,1

0,14

0,92

150,6

0,79

55,33

Красноярский край

0,4

0,29

107,8

20,7

1270,8

0,18

0,63

384,2

0,73

52,62

Камчатский край*

0,4

0,29

107,7

20,4

1441,3

0,16

1,32

87,8

0,74

53,26

Российская Федерация

0,39

0,37

109

24,3

2739,8

0,29

1,35

517

0,52

43,65

Чукотский АО*

0,39

0,36

146,4

21

490,2

0,03

0,3

0

0,79

55,26

Краснодарский край

0,39

0,24

91,5

21,9

527,3

0,28

0,51

792

0,64

48,85

Приморский край

0,39

0,32

104,1

24,1

1412,1

0,19

1,15

254,4

0,65

49,16

Пермский край

0,39

0,28

109,6

18,2

2074,6

0,45

1,46

1038,6

0,42

38,96

Воронежская обл.

0,38

0,36

97,4

25,3

3032

0,36

1,45

707,3

0,41

38,73

Свердловская обл.

0,37

0,3

115,3

18,2

2325,6

0,28

1,49

444,5

0,53

44,06

Ростовская обл.

0,37

0,3

94,8

23,5

1704,2

0,26

1,4

405

0,54

44,25

Тверская обл.

0,36

0,27

98,7

19,4

2174,8

0,25

1,38

362,8

0,55

44,98

Челябинская обл.

0,36

0,31

106,3

21,4

2150,9

0,26

1,36

398,3

0,5

42,76

Респ. Саха (Якутия)*

0,35

0,37

118,6

25

1408,4

0,1

0,4

193,7

0,6

47,13

Респ. Хакасия*

0,35

0,2

94,2

17,5

403,3

0,01

0,02

36,9

0,86

58,37

Саратовская обл.

0,35

0,34

106,6

26

1236,2

0,18

0,85

317,8

0,54

44,31

Респ. Коми*

0,35

0,26

106,6

18,5

1179,7

0,09

0,5

144,1

0,7

51,57

Иркутская обл.

0,35

0,31

102,8

24,1

1142,5

0,14

0,46

320,5

0,6

47,01

Омская обл.

0,34

0,3

95

23,7

1797,5

0,19

0,92

335,9

0,54

44,39

Волгоградская обл.

0,34

0,25

99,7

20,1

789,8

0,14

0,47

310,9

0,63

48,53

Ставропольский край

0,34

0,27

88,5

25,5

275,6

0,08

0,23

201,8

0,67

50,07

Тульская обл.

0,34

0,29

101,8

19,6

2434,4

0,29

1,02

634,2

0,44

39,88

Респ. Марий Эл*

0,34

0,31

101,2

25,1

1021,1

0,21

0,97

391,4

0,49

42,17

Респ. Карелия*

0,33

0,27

103

21,5

808

0,05

0,32

66,5

0,68

50,63

Респ. Калмыкия*

0,33

0,24

96,2

21,1

498,3

0,05

0,21

113,4

0,71

51,8

Владимирская обл.

0,33

0,26

105,6

17,8

1823,5

0,28

1,78

350,9

0,45

40,22

Ярославская обл.

0,32

0,34

118,4

22,2

1597,1

0,25

1,22

423,3

0,38

37,52

Алтайский край

0,32

0,24

91,5

22,1

470,3

0,11

0,34

258,3

0,62

47,74

Сахалинская обл.*

0,32

0,25

108,2

18,3

703,4

0,04

0,41

9,2

0,67

50,19

ЕАО*

0,32

0,17

79,6

18,9

181,8

0,01

0,1

15,8

0,78

54,82

Амурская обл.*

0,32

0,16

90,3

15,4

400,7

0,08

0,15

230,5

0,71

52,03

Рязанская обл.

0,32

0,26

101,7

20,5

1021,2

0,21

0,7

463,9

0,48

41,83

Респ. Адыгея*

0,32

0,24

87,9

23,4

205,4

0,01

0,1

18

0,69

51,25

Пензенская обл.

0,31

0,28

98,4

20,3

2078,8

0,25

1,86

207,3

0,41

38,8

Новгородская обл.*

0,31

0,24

104,7

18

738,3

0,09

0,45

159,2

0,62

47,82

Орловская обл.*

0,31

0,29

104,6

23,2

522,8

0,24

0,2

732

0,42

38,87

Респ. Татарстан

0,31

0,3

113,5

20

1711,1

0,22

0,59

537,4

0,42

38,96

Респ. Бурятия*

0,29

0,29

88,6

25,8

930,5

0,07

0,24

147,1

0,52

43,36

Удмуртская Респ.

0,29

0,26

116,6

17,6

790,8

0,14

0,44

318,2

0,47

41,42

Кировская обл.

0,29

0,21

97,5

17,5

593,9

0,13

0,55

253,6

0,53

44,02

Смоленская обл.

0,29

0,24

102,2

19,8

355,9

0,08

0,3

171

0,54

44,3

Северная Осетия*

0,28

0,37

80,3

35,9

444,4

0,13

0,23

359,9

0,35

36,13

Респ. Алтай*

0,28

0,21

91,3

19,7

348

0,02

0,16

9,8

0,6

47,24

Кемеровская обл.

0,28

0,24

92,2

22,1

279,3

0,09

0,1

277,4

0,5

42,63

Вологодская обл.

0,27

0,2

98,4

17

216,2

0,1

0,05

339,4

0,52

43,54

Курская обл.

0,27

0,25

98,3

20,6

678,2

0,19

0,76

398,2

0,37

36,99

Респ. Башкортостан

0,27

0,23

100,4

18,4

862,2

0,18

0,44

455

0,4

38,03

Белгородская обл.

0,27

0,22

95,6

19,1

440,8

0,07

0,16

198,4

0,51

43,28

Респ. Карачаево-Черкессия*

0,26

0,29

76,9

29,5

424,6

0,08

0,72

41,3

0,39

37,83

Ивановская обл.

0,25

0,23

96,7

19,2

617,3

0,14

0,46

322

0,4

38,07

Чувашская Респ.

0,25

0,24

97,1

21,1

404

0,09

0,24

222,2

0,43

39,49

Архангельская обл.

0,25

0,2

88,9

18,6

650,7

0,06

0,24

133,4

0,49

42,27

Оренбургская обл.

0,25

0,18

92

16,5

239

0,07

0,09

210,8

0,51

43,12

Псковская обл.*

0,25

0,16

98,4

14,3

198,6

0,02

0,07

64,8

0,56

45,44

Курганская обл.*

0,25

0,15

89,2

14,5

507,1

0,08

0,28

192,5

0,51

42,95

Костромская обл.*

0,24

0,19

105,9

15,1

128,3

0,07

0,05

216,3

0,48

41,61

Астраханская обл.*

0,23

0,25

99,1

20,3

845,1

0,1

0,56

157,1

0,34

35,32

Респ. Тыва*

0,23

0,22

77,4

23,4

508,1

0,05

0,44

29,3

0,41

38,64

Брянская обл.

0,23

0,34

91,4

29,6

892,6

0,06

0,32

111,9

0,28

32,8

Липецкая обл.

0,22

0,23

98,4

20

100,8

0,1

0,03

317,1

0,35

36,07

Респ. Мордовия*

0,22

0,29

94,7

24,6

716,5

0,08

0,4

152,5

0,3

33,72

Читинская обл.

0,22

0,16

84,2

17,1

207,4

0,06

0,2

138,6

0,44

39,92

Тамбовская обл.

0,21

0,18

88,3

16,6

882,3

0,15

0,76

260,5

0,31

34,09

Респ. Ингушетия*

0,21

0,1

32,4

23,5

37

0

0,04

0

0,54

44,2

Респ. Кабардино-Балкария*

0,2

0,33

90

30,1

474,3

0,07

0,26

157,1

0,2

29,46

Респ. Дагестан

0,09

0,21

68,8

23,9

390

0,07

0,34

114,4

0

20,46

* Субъекты Российской Федерации с населением менее 1 млн. человек. Применительно к этим регионам достоверность сводного индекса креативности ниже, чем в случае других субъектов РФ.


1 ПИЛЯСОВ, доктор географических наук, профессор, директор Центра экономики Севера и Арктики Совета по изучению производительных сил
2 О. КОЛЕСНИКОВА, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Совета по изучению производительных сил
3 "Главная творческая сила, создающая духовные ценности, и в том числе создающая науку, знание - высокое знание, а следовательно, и знание естественных производительных сил страны, есть человеческая личность, ее свободная научная мысль" (Вернадский В. И. Вопрос о производительных силах России с 18 по 20 вв. Очерки по истории естествознания в России в XVIII столетии // Вернадский В. И. Труды по истории науки в России. М.: Наука, 1988. С. 337).
4 Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации. 2006/2007. Регионы России: цели, проблемы, достижения / ПРООН. М., 2007.
5 Речь идет о четырех основных методах, сформировавшихся в 1995 - 1997 гг.: оценка инвестиционного климата регионов России Института экономики РАН; оценка региональных рисков в России, выполненная в 1995 г. Institute for Advanced Studies по заказу Банка Австрии; определение рейтингов инвестиционной привлекательности регионов России агентством "Эксперт-РА"; расчет индексов инвестиционной привлекательности России агентством TACIS. Подробный обзор данных методов приведен в монографии: Гришина И. В. Анализ и прогнозирование инвестиционных процессов в регионах России. М.: СОПС, 2005.
6 Полынев А. О. Межрегиональная экономическая дифференциация: методология анализа и государственного регулирования. М.: УРСС, 2003. С. 104.
7 Florida R. The Flight of the Creative Class. New York, 2007.
8 На рисунках и в таблицах эти регионы отмечены звездочкой.
9 Материалы Всероссийской переписи населения 2002 г. Т. 14_35: Занятое население частных домохозяйств в возрасте 15 - 64 лет по занятиям по субъектам Российской Федерации (www.gks.ru).
10 При расчетах использовались данные стат. сб. "Регионы России, 2006". Состав занятого населения по уровню образования в 2005 г. (по данным выборочного обследования по проблемам занятости).
11 При расчетах использовались данные стат. сб. "Регионы России, 2006". Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, по категориям, в 2005 г.
12 При расчетах использовались данные стат. сб. "Регионы России, 2006". Внутренние затраты на исследования и разработки; валовой региональный продукт в 2005 г.
13 В индексе таланта качество человеческих ресурсов оценивается по уровню образования. Но сама по себе образованность без энергии еще ничего не гарантирует. Необходимо оценивать качество человеческих ресурсов по уровню не только образования, но и энергии - в нашем случае это интеллектуальные усилия в области инновационной, предпринимательской деятельности. Поэтому для адекватной оценки качества человеческих ресурсов в регионе так важен индекс инновационной деятельности.
14 Acs Z., Audretsch D. Patents as a Measure of Innovative Activity // Kyklos. 1989. Vol. 42. P. 171 - 180; Acs Z., Anselin L., Varga A. Patents and Innovation Counts as Measures of Regional Production of New Knowledge // Research Policy. 2002. Vol. 31. P. 1069 - 1085.
15 При расчетах использовались данные стат. сб. "Регионы России, 2006". Поступление патентных заявок и выдача охранных документов в 2002 - 2005 гг.
16 Индекс Герфиндаля - в экономической теории индекс рыночной концентрации товаров разных фирм, представленных на рынке. Исчисляется как сумма квадратов долей рынка каждой из фирм. Наибольшее значение индекса достигается при монополизации рынка.
17 При расчетах были использованы данные Всероссийской переписи населения 2002 г. Т. 04_03: Население по национальности и владению русским языком по субъектам Российской Федерации (www.gks.ru).
18 Материалы Всероссийской переписи населения 2002 г. Т. 04_2_08: Население по гражданству и возрастным группам по субъектам Российской Федерации (www.gks.ru).
19 Регионы России, 2006. Распределение числа мигрантов по направлениям передвижения.
20 Материалы Всероссийской переписи населения 2002 г. Т. 10_01: Продолжительность проживания населения частных домохозяйств в месте постоянного жительства по полу и возрастным группам по субъектам Российской Федерации (www.gks.ru).
21 Пилясов А. Н. Региональная собственность в России: свои и чужие // Отечественные записки. 2005. N 1. С. 84 - 111.
22 Не должны удивлять в среднем более высокие позиции северных регионов России по сводному индексу креативности: внутри Евросоюза северные страны также являются чемпионами по инновационности - Исландия, Финляндия, Швеция, Норвегия.
23 При этом нельзя забывать о том, что многие из перечисленных северных регионов становились в последние 25 - 50 лет местом массового притока предприимчивых мигрантов, прибывавших сюда на всесоюзные, всероссийские советские ударные стройки (а еще раньше - принудительных миграций). Тогда здесь сформировался мощный слой интеллигенции, интеллектуальных работников, что стало объективной предпосылкой современной креативности этих региональных сообществ.
24 В последних работах зарубежных ученых убедительно доказано наличие статистически значимой связи между терпимостью местного сообщества к иммигрантам, богеме, сексуальным меньшинствам и более высокими по сравнению с национальными темпами экономического роста таких регионов. Исследование экономического развития десятков национальных сел штата Аляска подтвердило, что этнически гетерогенные сообщества, при прочих равных условиях, развиваются более динамично, чем этнически однородные (Хейли Шарман, личное сообщение).
25 В некреативных регионах, наоборот, доминирует только одна, например региональная, корпоративная или районная, местная, идентичность, а все другие угнетены.
26 The Learning Region. Foundations, State of the Art, Future / R. Rutten, F. Boekema (eds.). Edward Elgar Publishing, 2007.
27 Этот феномен получил название социального склероза. См.: Олсон М. Возвышение и упадок народов. Экономический рост, стагфляция и социальный склероз. Новосибирск: ЭКОР, 1998.
28 Romer P. M. Increasing Returns and Long-run Growth // Journal of Political Economy. 1986. Vol. 94. P. 1002-1037; Romer P. M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. P. 72 - 102; Romer P. M. The Origins of Endogenous Growth // Journal of Economic Perspectives. 1994. Vol. 8. P. 3-22.


Вернуться назад
Версия для печати Версия для печати
Вернуться в начало

demoscope@demoscope.ru  
© Демоскоп Weekly
ISSN 1726-2887

Демоскоп Weekly издается при поддержке:
Фонда ООН по народонаселению (UNFPA) - www.unfpa.org (c 2001 г.)
Фонда Джона Д. и Кэтрин Т. Макартуров - www.macfound.ru (с 2004 г.)
Фонда некоммерческих программ "Династия" - www.dynastyfdn.com (с 2008 г.)
Российского гуманитарного научного фонда - www.rfh.ru (2004-2007)
Национального института демографических исследований (INED) - www.ined.fr (с 2004 г.)
ЮНЕСКО - portal.unesco.org (2001), Бюро ЮНЕСКО в Москве - www.unesco.ru (2005)
Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) - www.osi.ru (2001-2002)


Russian America Top. Рейтинг ресурсов Русской Америки.