Изображение создано при помощи нейросети
Интеллектуальный капитал (ИК) – знания, кадры и внешние связи – значимо влияет на экспорт российских регионов, но эффект проявляется лишь после накопления определенного уровня ИК и не ослабевает в кризисы, выяснили исследователи НИУ ВШЭ – Пермь.
Концепция интеллектуального капитала (ИК) появилась в 1990-е годы применительно к компаниям: знания, организационные процессы и деловые связи стали рассматриваться как «новое богатство организаций». Сегодня его значимость очевидна – на нематериальные активы приходится порядка 70% рыночной капитализации крупнейших мировых компаний против 25–30% в начале 1990-х.
Позднее концепцию перенесли на уровень регионов.
Интеллектуальный капитал территории – это не сумма знаний ее жителей, а результат взаимодействия образовательных институтов, инновационной инфраструктуры и деловых сетей.
В региональном ИК выделяют три компоненты:
Однако до сих пор было слабо изучено, как региональный ИК связан с экспортом, а для России нелинейный характер этой связи прежде практически не проверялся. Дмитрий Кашин, Дилмурод Тиллашайхов, Светлана Суслова и Мария Молодчик из НИУ ВШЭ в Перми оценили влияние интеллектуального капитала на экспорт всех российских регионов за 2000–2022 годы и проверили, сохраняется ли оно в периоды внешних шоков – кризисов 2008–2009 и 2014–2015 годов и пандемии коронавируса.
Эмпирическая база – годовые панельные данные (наблюдения по всем регионам за каждый год периода) по субъектам РФ за 2000–2022 годы: 43 показателя, характеризующие три компоненты ИК, плюс контрольные переменные вроде инвестиций в основной капитал. Из десятков индикаторов методом главных компонент – статистическим приемом, «сжимающим» многомерные данные, – для каждого региона был построен интегральный индекс интеллектуального капитала.
Далее авторы оценили серию регрессионных моделей, где экспорт объяснялся индексом ИК с лагом в один год (это позволяет исключить обратное влияние экспортных доходов на накопление знаний). Чтобы проверить гипотезу о нелинейности связи, в модели включались квадрат и куб индекса, а кризисные годы учитывались отдельными переменными. Наконец, регионы сгруппировали алгоритмами кластеризации k-средних и DBSCAN (второй из них автоматически выявляет статистические выбросы).
Исследование показало, что связь интеллектуального капитала с экспортом – статистически значимая и нелинейная, – график зависимости имеет S-образную форму. На низких значениях индекса вклад интеллектуальных ресурсов в экспорт минимален: дефицит кадров, слабые институты и отсутствие кооперации не позволяют превратить знания во внешнеторговые результаты. Накопив «критическую массу», регион преодолевает порог – и отдача от интеллектуальных ресурсов начинает расти ускоренно: знания работают друг на друга, облегчая создание новых.
Отсюда вывод: инвестиции в интеллектуальный капитал наиболее эффективны не на начальной, а на промежуточной стадии его накопления – тогда, когда регион приблизился к порогу и дополнительный импульс способен вывести его на новую траекторию экспортного роста.
Второй результат касается кризисов. В шоковые 2008, 2014 и 2020 годы влияние ИК на экспорт не ослабевало – накопленные знания и компетенции работают как фактор адаптации регионов к изменению внешнеэкономической среды.
Кластерный анализ показал, насколько неоднородны регионы по уровню интеллектуального капитала и экспорта. Выделены четыре группы:
После проверки устойчивости, которая заключалась в оценке моделей без двух городов (Москвы и Санкт-Петербурга), эффект ИК не исчез, а усилился – пороговая зависимость наиболее выражена в регионах со средним уровнем интеллектуального капитала. Результат устойчив и к исключению из выборки семи добывающих регионов, чей экспорт определяется в основном сырьевой конъюнктурой.
Практические выводы для регионов складываются в понятную логику – развивать все три компоненты ИК:
При этом ставку имеет смысл делать дифференцированно.
* Регионы, приблизившиеся к порогу по уровню ИК, – главные кандидаты на целевые программы, гранты и университетские кластеры: здесь вложения способны запустить фазу инновационного ускорения с эффектом для всей страны.
* Для периферийных территорий приоритет – базовые институты накопления знаний: система образования, цифровая грамотность, первичная инновационная инфраструктура.
Исследование было проведено в рамках проекта «Исследование роли интеллектуальных ресурсов для интернационализации компаний из развивающихся стран в условиях экзогенных шоков», выполняемого в рамках конкурса «Международное академическое сотрудничество» НИУ ВШЭ.
Полностью о результатах исследования можно прочитать в статье: Кашин Д.В., Тиллашайхов Д.Р., Суслова С.В., Молодчик М.А. Влияние интеллектуального капитала на динамику экспорта в регионах России // Журнал Новой экономической ассоциации. Статья принята к публикации.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
