X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Оценка влияния показателей инновационной деятельности на основные социально-экономические показатели регионов является актуальной проблемой требующей внимательного изучения. Это обусловлено той ролью, которую инновационная активность регионов и стран мира оказывает на их социально-экономическое развитие. Теме инноваций оказывается большое внимание в современной научной литературе, однако работ посвященных количественной характеристике инноваций и их влияния на социально-экономическое развитие регионов [1] России, на наш взгляд недостаточно. Нами был разработан модельно-компьютерный инструментарий, который позволяет строить эконометрические модели линейного и степенного вида, характеризующие влияние показателей инновационной деятельности на валовой региональный продукт, сальдированный финансовый результат и объем промышленного производства в регионах Северо-Кавказского федерального округа. Статистические данные представлены в статистических сборниках «Регионы России. Социально-экономические показатели» [3]. Полученные оценки моделей показывают достаточно тесную корреляцию показателей инновационной деятельности со всеми рассматриваемыми показателями.

Для зависимости валовой региональный продукт (Y1) – показатели инновационной деятельности (Х1, Х2, Х3) получены следующие результаты табл. 1.

Таблица 1.

Параметры и характеристики моделей, характеризующих влияние показателей инновационной деятельности (Х1, Х2, Х3) на ВРП (Y1) в регионах СКФО

год	2010							2015
фактор	Х1		Х2		Х3		Х1			Х2		Х3
	Лин.	Ст.	Лин.	Ст.	Лин.	Ст.	Лин.		Ст.	Лин.	Ст.	Лин.	Ст.
а	-13866	220	-6521	2372	85042	20533	-18167		47	-23646	1390	171943	48598
	147	0,91	319	0,64	5	0,25	228		1,2	408	0,77	9	0,22
r2	0,95	0,90	0,85	0,73	0,44	0,56	0,85		0,88	0,79	0,63	0,41	0,50
F	102,5	43,5	28,0	13,5	3,9	6,4	27,5		35,5	18,3	8,6	3,5	5,0
Аср	22,7	30,8	41,0	54,7	78,9	67,7	41,0		37,6	48,4	54,9	80,3	68,7

Коэффициент r²(индекс детерминации) характеризует степень тесноты корреляции между рассматриваемыми показателями, в данной таблице мы видим что r²для фактора численность персонала, занятого НИР - Х₁ и внутренние затраты на инвестиции и разработки, млн. руб. - Х₂ является достаточно высоким, следовательно модели статистически значимы. Также сравнивая r²для линейной и степенной функций, мы видим, что линейная функция лучше описывает зависимость между переменными.

Для проверки значимости модели регрессии используется F-критерий Фишера [1,2]. Этот критерий, как в линейной, так и в степенной модели выше критического только для двух первых переменных, что свидетельствует о возможности их использования для анализа.

Коэффициент при X_,в линейной моделипоказывает прирост объема валового регионального продукта (Y1), приходящийся на единицу прироста численности персонала, занятого НИР и внутренних затрат на исследования и разработки. Коэффициент при X_,в степенной моделипоказывает на сколько процентов изменится Y, если X_1, изменится на 1 процент [1,2].

Таким образом увеличение численности персонала, занятого НИР на 1 чел. приводит в среднем к росту ВРП в 2010г на 147 млн. руб., а в 2015 г 228 млн. руб. Увеличение внутренних затрат на исследования и разработки на 1 млн. руб. к приросту ВРП в среднем на 319 млн. руб. в 2010г и 408 млн. руб. в 2015г. Согласно модели степенного вида прирост X₁ на 1 процент в среднем приведет к росту ВРП на 0,91% в 2010г и на 1,2% в 2015г. А при увеличении фактора Х₂ на 1% ВРП в среднем прирастает на 0,64 и 0,77% в 2010 и 2015г. соответственно.

Для зависимости объем промышленного производства (Y2) - показатели инновационной деятельности (Х1, Х2, Х3) получены следующие результаты табл.2

Таблица 2.

Параметры и характеристики моделей, характеризующих влияние показателей инновационной деятельности (Х1, Х2, Х3) на объем промышленного производства (Y2) в регионах СКФО

год	2010										2015
фактор	Х1			Х2			Х3			Х1				Х2			Х3
	Лин.	Степ.	Лин.		Степ.	Лин.		Степ.	Лин.			Степ.	Лин.		Степ.	Лин.		Степ.
а	-22494	7	-22291		103	18506		2441	-53033			1	-54377		34	28288		5256
	79	1,26	180		0,98	5		0,42	117			1,51	207		1,14	7		0,37
r2	0,68	0,87	0,68		0,88	0,98		0,78	0,83			0,84	0,75		0,85	0,99		0,86
F	10,6	33,1	10,4		37,0	226,0		17,9	23,8			26,7	15,0		27,7	408,6		29,9
Аср	94,1	89,3	94,6		102,0	24,4		23,8	70,6			61,5	84,8		97,5	18,6		33,1

Согласно данным таблицы все модели в целом статистически значимые, об этом свидетельствуют F-критерий Фишера и r². Увеличение численности персонала занятыми исследованиями и разработками на 1 чел. в среднем дает прирост промышленного производства на 79 млн. руб. и 117 млн. руб. в 2010г. и 2015г. В процентном соотношении, согласно степенным моделям, это 1,26 и 1,51% соответственно. Коэффициент регрессии в модели зависимости Y₂ от Х₂ свидетельствует о росте промышленного производства в среднем на 180 млн. руб. и 207 млн. руб при увеличении внутренних затрат на исследования и разработки на 1 млн. руб. в 2010г. и 2015г. Коэффициент эластичности для этой зависимости равен в 2010г. 0,98% и в 2015гю 1,14%.

Для зависимостей, в которых в качестве результативного признака выступает сальдированный финансовый результат предприятий СКФО, степенных моделей построить не удалось, так как они имел отрицательное значение для многих регионов. Линейные модели, согласно коэффициенту детерминации и F-критерию Фишера статистически значимы. Результаты моделирования представлены в табл.3.

Таблица 3.

Параметры и характеристики моделей, характеризующих влияние показателей инновационной деятельности (Х1, Х2, Х3) на сальдированный финансовый результат (Y3) в регионах СКФО

Год	2010			2015
Фактор	Х1	Х2	Х3	Х1	Х2	Х3
	-6309	-6417	-1805	-13865	-14035	-4476
	9	20	1	15	26	1
r2	0,63	0,65	0,91	0,59	0,54	0,93
F	8,4	9,2	50,7	7,3	5,8	63,8
Аср	446,1	434,4	219,0	625,5	666,3	264,0

Согласно моделям, увеличение численности персонала, занятого НИР (Х1) на 1 единицу в 2010г приводит в среднем к росту сальдированного финансового результата (Y3) на 9 млн. руб., а в 2015г уже 15млн. руб. Рост внутренних затрат на исследования и разработки (Х1) на 1млн руб. в 2010г на увеличение сальдированного финансового результата в 2010г на 20 млн. руб. и в 2015г на 26 млн. руб. Фактор объем инновационной продукции также оказался значимым в рассматриваемых моделях из таблицы 3. Причем коэффициенты детерминации оказались значительно выше, чем для двух первых факторов. – 0,91 и 0,93 в 2010г. и в 2015г соответственно. Однако его влияние оказалось не таким сильным, как в 2010г. так и в 2015г изменение объема инновационной продукции на 1 млн. руб., приводит в среднем к изменению сальдированного финансового результата на 1 млн. руб.

Таким образом, показатели инновационной деятельности имеют тесную связь с основными социально-экономическими показателями в регионах СКФО. Почти все модели оказались статистически значимыми и имеют высокий коэффициент детерминации. В моделях зависимости ВРП от показателей инновационной деятельности, более высокие коэффициенты детерминации характерны для линейных регрессии. В моделях, где в качестве зависимого показателя выступает объем промышленного производства более высокий коэффициент детерминации в степенных регрессиях. Из трех рассмотренных факторов, согласно коэффициентам регрессии в линейных и степенных моделях наибольшее влияние на основные социально-экономические показатели оказывает фактор Х1 – численность персонала, занятого НИР, на втором месте Х2 – внутренние исследования и разработки и на третьем месте фактор Х3 – объем инновационной продукции. Если рассматривать модели за разный временной период, то в 2015г сила влияния всех факторов, существенно возросла по сравнению с 2010г. Об этом свидетельствуют как предельная эффективность факторов во всех моделях, так и коэффициенты эластичности.

Список литературы

Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Ахмедов А.С. Ключевые показатели экономики регионов и связи (зависимости) между ними: методы, модели, методика оценки // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 1. – С. 134-139.

Магомедгаджиев Ш.М. Джабраилов Р.А. Структура и динамика инновационного потенциала регионов Северо-Кавказского Федерального округа за 2010-2014гг // Экономика и предпринимательство. - №11-4.-2016.- С. -310-313

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб./Росстат. - М., 2016. - 1326 с.

Код для цитирования: Скопировать