Проблемы становления экономики знаний в регионах Республики Беларусь

В связи  с этим представляется актуальным рассмотрение причин и проблем, возникающих в  регионах в процессе перехода к экономике  знаний. Проведенный анализ позволит судить о возможности построения экономики знаний в регионах Республики Беларусь.

 

2 АНАЛИЗ ПРЕДПОСЫЛОК СТАНОВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКИ ЗНАНИЙ В РЕГИОНАХ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

По мнению экспертов, Республика Беларусь имеет  существенный научный, инновационный  и кадровый потенциал для построения экономики знаний. Однако, как в  стране в целом, так и в регионах, а также на предприятиях и в  организациях регионов имеются существенные недостатки и препятствия для  трансформации переходной экономики  в современную постиндустриальную экономику.

Для оценки готовности регионов к переходу к  экономике знаний используется методика Всемирного Банка – Knowledge Assessment Methodology (KAM).

Методология Knowledge Assessment была предложена экспертами Института Всемирного банка в ответ на радикально усиливающуюся роль знаний в процессе долговременного экономического роста в новую эпоху. Это связывалось с быстрым продвижением информационных и коммуникационных технологий, что значительно сократило стоимость компьютерных средств и сетей. В дальнейшем это привело к значительно более быстрому распространению знаний, что в итоге увеличило производительность научного труда. Таким образом, усиление интенсивности создания нового знания и технологий является глобальной тенденцией. Оно, в свою очередь, приводит к быстрому распространению новых и эффективных производственных мощностей (машин, оборудования и т.д.), что отчетливо видно в увеличении их доли в мировой торговле. Таким образом, революция в области производства знания вместе с усиливающейся глобализацией предоставляют, по мнению экспертов Всемирного банка, значительные возможности для улучшения социально-экономического развития стран, но те из них, которые не успевают за быстрыми изменениями, становятся безнадежно отстающими. Здесь усиливается не только конкуренция, но и изменяется сама ее природа, которая смещается в область экономики знаний и инноваций [9, с. 60].

Возвращаясь к Knowledge Assessment-методологии Всемирного банка, важно отметить, что в ее основе лежат четыре составляющие области, показанные на рисунке 1.1

 

 

 

 

 

 

Экономические стимулы и институциональный  режим

Эффективная инновационная система

Образованная и квалифицированная  рабочая сила

Современная информационная структура

Обеспечиваются хорошими экономическими политиками и институтами, которые допускают эффективную мобилизацию и размещение ресурсов, стимулируют креативность и мотивацию для эффективного создания, распространения и использования

существующих знаний.

 

Состоящая из фирм, исследовательских центров, университетов, консультантов и других инновационных агентов, которые могут помочь в существующей революциизнаний и мощного их роста ассимилировать и адаптировать их для местных нужд.

Способная непрерывно корректировать и адаптировать свои навыки

для эффективного создания и использования знаний.

Способная облегчить эффективные коммуникации, распространение и обработку информации и знаний.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 1.1 – Составляющие области экономики знаний

Источник: собственная  разработка на основе данных [9, с. 60].

 

Данная  схема экономики знаний (Knowledge Economy Framework) предполагает, что инвестиции в четыре ее составляющие области необходимы для устойчивого создания, усвоения, адаптации и использования знаний во внутреннем производстве товаров и услуг, что будет выражено в более высокой их добавленной стоимости и будет увеличивать вероятность экономического успеха в настоящей высококонкурентной и глобализированной мировой экономике.

Описание  методики предваряет несколько общих  положений. Так, переход к становлению  экономики знаний требует разработки долговременных стратегий, которые  должны фокусироваться на развитии четырех  областей экономики знаний. Первоначально  это означает, что страны должны понимать свои сильные и слабые стороны, и затем воздействовать на них, развивая подходящие политики и механизмы  для реализации целей. Для содействия этому переходному процессу, как  отмечалось выше, Институт Всемирного банка в рамках программы «Знание  для развития» (Knowledge for Development (K4D) Program) разработал методологию КАМ, которая связана с соответствующим онлайновым инструментом и обеспечивает базовую оценку готовности стран и регионов к переходу к экономике знаний. КАМ представляет собой дружественный, интерактивный, диагностический и бенчмаркинговый инструмент, предназначенный для помощи странам-партнерам выявлять их сильные и слабые стороны в сравнении с другими странами. Поэтому КАМ может быть полезной для идентификации проблем и возможностей, с которыми страны могут сталкиваться, а там, где это необходимо, - фокусировать внимание политиков или планировать новые инвестиции. В связи с этим, применение методики КАМ позволит определить проблемы, которые возникают у регионов нашей страны в процессе перехода к экономике знаний.

Уникальная  сила КАМ связана с ее кросс-секторальным подходом, который предоставляет целостный взгляд на широкий спектр факторов релевантных экономике знаний. В версии КАМ-2005 сравнительный анализ делался на основе 148 структурных и качественных переменных, 14 из которых являются базовыми для расчета индекса знаний и индекса экономики знаний, для 146 стран и 7 региональных группировок. Международные сравнения по выбранным индикаторам представляются в виде радиальных и ромбических диаграмм.

Процедура нормализации в КАМ состоит в  следующем:

1. Первичные  данные (u) собираются из базы данных Всемирного банка и из других международных баз данных для 148 переменных и 146 стран.

2. Для  каждой страны назначается ранг  по каждой из переменных (rank (u)), то есть ее место в ранжировке по рассматриваемой переменной. Ранг 1 ставится для страны, имеющей лучшее исполнение по данной переменной, ранг 2 ставится следующей по исполнению стране и т.д.

3. Для каждой отдельной страны вычисляется количество стран, которые стоят выше ее в ранжировке, включая эту страну (Nh).

4. Окончательная нормализация (нормировка) осуществляется по формуле:

           

 

 

где N_c – общее количество рассматриваемых стран.

Таким образом, рассчитываются нормализованные показатели, по которым формируются 4 субиндекса.

Затем, в соответствии с данной методологией рассчитываются два показателя:

1. Индекс экономики знаний (KEI)– комплексный показатель для оценки эффективности использования страной знаний в целях ее экономического и общественного развития. Данный индекс вычисляется как средняя арифметическая простая следующих субиндексов:
• институционально-экономического режима;
• инноваций;
• образования;
• информационно-коммуникационных технологий.

Формула расчета индекса экономики знаний выглядит следующим образом:

 

 

 

где ИЭР - нормализованное значение субиндекса институционально-экономического режима;

Ин – нормализованное значение субиндекса инноваций;

Обр – нормализованное значение субиндекса образования;

ИКТ -  нормализованное значение субиндекса ИКТ.

2. Индекс знаний (KI) – комплексный экономический показатель для оценки способности экономики генерировать, принимать и распространять знания, который рассчитывается как средняя арифметическая простая трех перечисленных вышесубиндексов, за исключением субиндекса институционально-экономического режима (ИЭР).

Формулу расчета индекса знаний можно представить следующим образом:

 

 

 

Прежде чем рассчитать и проанализировать индексы знаний и экономики знаний для регионов Республики Беларусь, рассмотрим положение нашей страны в рейтинге, составленном по приведенным выше показателям на основе использования методики Всемирного Банка. Данные представлены в таблице 2.1, где Республика Беларусь занимает 59- место из 145 стран, т.е. имеет средние показатели, при этом отставая от России и Украины, которые занимают 55-е и 56-е места соответственно.

Таблица 2.1–Рейтинг стран по индексу экономики знаний в 2012 г. (по данным Всемирного банка)

 

Страна	KEI	KI	ИЭР	Инновации	Образование	ИКТ
1.Швеция	9,43	9,38	9,58	9,74	8,92	9,49
2.Финляндия	9,33	9,22	9,65	9,66	8,77	9,22
3.Дания	9,16	9,00	9,63	9,49	8,63	8,88
4.Нидерланды	9,11	9,22	8,79	9,46	8,75	9,45
5.Норвегия	9,11	8,99	9,47	9,01	9,43	8,53
…	…	…	…	…	…	…
55. Россия	5,78	6,96	2,23	6,93	6,79	7,16
56. Украина	5,73	6,33	3,95	5,76	8,26	4,96
…	…	…	…	…	…	…

Окончание таблицы 2.1

59. Беларусь

5,59

6,62

2,5

5,70

7,37

6,79

Источник: составлено автором на основе данных [10]

 

Исходя  из данных таблицы 2.1, можно сделать вывод о том, что Республика Беларусь значительно отстает как по основным индексам – индексу экономики знаний и индексу знаний, так и по субиндексам, от стран-лидеров в области построения экономики знаний. Как видно из таблицы 2.1, в 2012 году странами-лидерами являлись следующие страны: Швеция, Финляндия, Дания, Нидерланды, Норвегия. Как свидетельствуют данные таблицы, особенно заметно отставание по индексу институциально-экономического режима – у стран-лидеров данный показатель колеблется от 9,01 у Норвегии до 9,74 у Швеция. Для Республики Беларусь данный показатель существенно ниже – 2,5. Но это - абсолютно закономерная особенность, которая лишь иллюстрирует то, к чему стоит стремиться и как себя позиционировать в мировом экономическом пространстве.

В таблице  2.2 представлены индексы экономики знаний и индексы знаний за 1995 и 2012 гг. для стран, имеющих близкие значения ВВП к значению ВВП в Республике Беларусь.

 

Таблица 2.2 – Сопоставительный анализ индекса экономики знаний и индекса знаний для Республики Беларусь и стран, имеющих близкие к ней значения ВВП в 1995 г. и 2012 г.

 

Страна	1995		2012
	KEI	KI	KEI	KI
Болгария	6,81	7,16	6,80	6,61
Колумбия	5,03	5,02	4,94	5,18
Азербайджан	4,62	5,59	4,56	4,96
Сербия	5,35	6,78	6,02	6,61
Перу	4,93	5,23	5,01	4,85
Беларусь	5,81	6,92	5,59	6,62
Доминиканская Республика	4,10	4,59	4,05	4,08
Китай	3,99	4,17	4,37	4,57
Ямайка	5,70	5,67	5,65	6,18
Ангола	1,98	2,38	1,08	0,95
Намибия	4,77	4,50	4,10	3,38

Источник: составлено автором на основе данных [10]

 

Исходя из данных таблицы 2.2, мы можем оценить, каково положение Республики Беларусь среди стран с близким уровнем ВВП и как изменились ключевые показатели за указанный период. Как видно из таблицы, в 2012 году по сравнению с 1995 годом можно наблюдать снижение ключевых индексов для Республики Беларусь. Так, индекс экономики знаний снизился с 5,81 в 1995 году до 5,59 в 2012 году, а индекс знаний – с 6,92 до 6,62 соответственно. Данная ситуация характерна и для показателей таких стран, как Болгария, Азербайджан, Доминиканская Республика, Ангола и Намибия. Снизились значения показателя индекса знаний у Сербии и Перу, что говорит о проблемах либо в области инноваций, образования и ИКТ, либо в какой-то одной из указанных сфер. При этом в указанных странах выросло значение индекса экономики знаний, что говорит об улучшении субиндекса институционально-экономического режима.