X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

В настоящее время инновации приобретают все большее значение в обеспечении устойчивых темпов развития стран и регионов и повышении конкурентоспособности их экономик. Активизация инновационной деятельности играет важную роль в процессе перевода экономики региона на инновационные ресурсы и осуществлении его дальнейшего социально-экономического развития. Инновационная деятельность связана с созданием, рассмотрением и применением научно-технических знаний. Для эффективного прохождения всех инновационных процессов на территории региона необходима система централизованного управления инновационными процессами - региональная инновационная система (РИС).

Один из разработчиков концепции РИС, профессор Филипп Кук, характеризует данную систему как «набор узлов в инновационной цепочке, включающей в себя генерирующие знания фирмы, а также организации, предприятия, использующие эти знания, и разнообразные структуры, выполняющие специализированные посреднические функции: инфраструктурное обеспечение финансирование инновационных проектов, их рыночную экспертизу и политическую поддержку» [2].

Таким образом, проблема влияния инноваций на экономическое развитие регионов России является актуальной и требует дальнейшего исследования. Эффективным инструментом для выявления связей, зависимостей и тенденций экономических показателей является корреляционно-регрессионный анализ и построение эконометрических моделей [1].

Объектом исследования являются показатели инноваций и ВРП регионов ЮФО и СКФО РФ за 2005, 2010 и 2015гг. [4]

В качестве зависимой переменной рассмотрим ВРП - () и ВРП на душу населения - (). В качестве показателей характеризующих инновационное развитие региона можно выделить: объем инновационной продукции - (), затраты на технологические инновации - (), численность персонала, занятого НИР ()[3].

В таблицах 1-3 представлены результаты корреляционно-регрессионного анализа показателей эффективности и инновационного развития СКФО и ЮФО за 2005 и 2015гг., где a, b- параметры уравнения; Sey - стандартная ошибка y; r^2- коэффициент детерминации; F-критерий Фишера; df- число степенной свободы.

Из статистической выборки мы исключили Краснодарский край, Ингушетию, Чеченскую республику и республику Крым, так как их показатели не отвечают требованиям выборки, а для некоторых регионов они отсутствуют.

Коэффициент регрессии b показывает, на сколько единиц изменится у, если x изменится на 1ед. измерения. Показатель b статистически значим во всех моделях линейной зависимости в 2005 г., кроме зависимости ВРП на душу населения – численность персонала занятого НИР, об этом свидетельствуют стандартные ошибки параметров.

Индекс детерминации в таблице 1 для статистически значимых моделей варьируется от 0,53 до 0,71. Согласно модели при увеличении объёма инновационной продукции на 1 млн. руб. ВРП увеличится на 21,7 млн. руб. При увеличении затрат на технологические инновации на 1 млн. руб. ВРП увеличится на 38,2 млн. руб. Увеличение численности персонала, занятого НИР увеличивает ВРП на 14,4 млн. руб.

Таблица 1

Связи и зависимости между показателями инновационного развития и показателями эффективности регионов ЮФО и СКФО за 2005г.

ВРП (млн. руб.)					ВРП на душу населения (тыс. руб.)
	Объем инновац. продукции (млн. руб.)	Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)	Объем инновац. продукции (млн. руб.)		Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)
a	52983	59131	56303	43938		44283	47191
	21,74	38,27	14,42	3,31		6,43	1,23
Sea	19760	24298	21600	4282		4357	5853
Seb	5,14	12,64	3,93	1,11		2,26	1,06
Sey	50276	62354	55466	10897		11181	15030
r^2	0,71	0,56	0,65	0,55		0,53	0,16
F	17,87	9,17	13,43	8,86		8,07	1,33
df	7	7	7	7		7	7

В соответствии с оценками построенных моделей при увеличении на 1млн. руб. объёма инновационной продукции и затрат на технологические инновации - ВРП на душу населения в 2005 г. увеличивается на 3,31 тыс. руб. и 6,43 тыс. руб. соответственно.

Для того чтобы проанализировать полученные результаты рассмотрим как изменились статистические характеристики моделей через пять лет – в 2010г. (табл.2).

Показатель b статистически значим во всех моделях линейной зависимости в 2010 г., кроме зависимости ВРП на душу населения – численность персонала занятого НИР. Индекс детерминации в таблице 2 для статистически значимых моделей варьируется от 0,37 до 0,77. Согласно модели при увеличении объёма инновационной продукции на 1 млн. руб. ВРП увеличится на 6,93 млн. руб. При увеличении затрат на технологические инновации на 1 млн. руб. ВРП увеличится на 70,25 млн. руб. Увеличение численности персонала, занятого НИР увеличивает ВРП на 36,15 млн. руб.

Таблица 2

Связи и зависимости между показателями инновационного развития и показателями эффективности регионов ЮФО и СКФО за 2010г.

ВРП (млн. руб.)					ВРП на душу населения (тыс. руб.)
	Объем инновац. продукции (млн. руб.)	Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)	Объем инновац. продукции (млн. руб.)		Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)
a	148578	114347	122600	105969		105794	109138
	6,93	70,25	36,15	1,09		7,95	3,30
Sea	69841	67392	42969	8126		10416	9655
Seb	3,18	25,40	7,51	0,37		3,92	1,68
Sey	175319	156948	109429	20398		24258	24588
r^2	0,40	0,52	0,77	0,55		0,37	0,35
F	4,74	7,65	23,13	8,71		4,11	3,81
df	7	7	7	7		7	7

В соответствии с оценками построенных моделей при увеличении на 1млн. руб. объёма инновационной продукции и затрат на технологические инновации - ВРП на душу населения в 2010 г. увеличивается на 1,09 тыс. руб. и 7,95 тыс. руб. соответственно.

Рассмотрим, как изменились статистические характеристики моделей через десять лет – в 2015г. (табл.3). Показатель b статистически значим во всех моделях линейной зависимости в 2015 г., кроме зависимости ВРП на душу населения – объем инновационной продукции и ВРП - численность персонала занятого НИР.

Таблица 3

Связи и зависимости между показателями инновационного развития и показателями эффективности регионов ЮФО и СКФО за 2015г.

ВРП (млн. руб.)					ВРП на душу населения (тыс. руб.)
	Объем инновац. продукции (млн. руб.)	Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)	Объем инновац. продукции (млн. руб.)		Затраты на технологич. инновации (млн. руб.)	Численность персонала, занятого НИР (чел.)
a	239234	235868	185725	197432		191204	193397
	9,03	23,83	87,44	0,88		3,07	8,06
Sea	82729	85265	73098	22860		20149	24288
Seb	2,11	5,75	16,06	0,58		1,36	5,34
Sey	212395	217286	176393	58691		51347	58610
r^2	0,72	0,71	0,81	0,24		0,42	0,25
F	18,28	17,15	29,65	2,26		5,10	2,28
df	7	7	7	7		7	7

Индекс детерминации в таблице 2 для статистически значимых моделей варьируется от 0,42 до 0,81.

Сравнение коэффициентов детерминации, в моделях, построенных за 2005г. и 2015г. свидетельствует об усилении за рассматриваемый период связи рассмотренных показателей инновационного развития регионов России с ВРП.

Так, в моделях выражающих зависимость между объемом инновационной продукции, затратами на технологические инновации и численностью персонала занятого НИР с ВРП в 2015г. коэффициенты детерминации возросли с 0,71, 0,56 и 0,65 до 0,72, 0,71 и 0,81 соответственно. Предельная эффективность объема инновационной продукции и затрат на технологические инновации уменьшилась до 9,03 и 23,83 соответственно. Для численности персонала занятого НИР показатель увеличился до 87,44.

В тоже время связь показателей инноваций с ВРП на душу населения значительно ослабла. Из трех рассмотренных моделей, лишь зависимость между затратами на технологические инновации и ВРП на душу населения можно оценить как среднюю.

Проведенное исследование показало, что показатели инновационного развития регионов России и показатели эффективности их деятельности имеют определенные связи и зависимости между собой, причем за исследуемый период теснота связи между факторами возросла

Список литературы

Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К. Моделирование и оценка стохастических связей между ключевыми показателями групп регионов России. // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 4-3. - С.550-556.

Кисуркин А.А. Факторы, влияющие на инновационное развитие региона и их классификация по уровням управления. Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования». -https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=5762

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

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2016: Р32 Стат. сб./Росстат. - М., 2016. - 1326 с.

Код для цитирования: Скопировать