XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В условиях набирающей обороты глобализации и международной экономической интеграции государству Российской Федерации необходимо определить те направления развития экономики, которые помогут занять лидирующие позиции на мировом рынке. При выборе стратегии важно учитывать, что на мировой арене больший спрос имеют направления, которые носят в себе новизну и смогут удовлетворить качественно новые потребности людей.

Актуальность рассматриваемой темы заключается в том, что в случае современного состояния экономики Российской Федерации для увеличения её конкурентоспособности экономическая стратегия должна носить инновационную направленность. Переход экономики России на инновационный путь развития требует тщательного изучения макро и микроэкономических показателей[1].

Цель данной работы заключается в выявлении и анализе взаимосвязи показателей внутреннего валового продукта и затрат на технологические инновации в Российской Федерации.

Валовый внутренний продут (Gross Domestic Product) – совокупная стоимость конечных товаров и услуг, произведенных на территории данной страны независимо от того, находятся факторы производства на территории резидентов страны или же являются собственностью иностранцев. Данный макроэкономический показатель определяет рыночную стоимость конечных товаров и услуг, произведенных на территории страны в течение года, поэтому он входит в разряд денежных показателей. Главным условием расчета ВВП является исключение двойного счета.

Показатели ВВП сравниваются среди всех стран мира, и их оценку проводят Международный валютный фонд (МВФ), Всемирный банк (ВБ) и Организация Объединённых Наций (ООН). По рейтингам, составленным данными организациями, Российская Федерация занимает 11-12 места по объёму ВВП – 1578 млрд. долларов США.

Объём валового внутреннего продукта зависит от многих факторов, среди которых главное место занимают потребление, инвестиции и государственные расходы. Однако следует учитывать и те факторы, которые вносят дополнительный вклад в объем ВВП[3].

Тема представленного исследования касается анализа взаимосвязи ВВП с затратами на технологические инновации, наличие или отсутствие которой может подтвердить или опровергнуть влияние одного фактора на другой.

Технологические инновации представляют собой конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового либо усовершенствованного продукта или услуги, внедренных на рынке, нового либо усовершенствованного процесса или способа производства (передачи) услуг, используемых в практической деятельности. Осуществленная инновация – та, которая внедрена на рынке или в производственном процессе[2][4].

Для анализа взаимосвязи показателей ВВП и затрат на технологические инновации выбрана линейная модель парной регрессии:

,

где - валовый внутренний продукт,

– затраты на технологические инновации.

Объём статистики для данного исследования составляет 18, так как с 2000 года расчёт затрат на инновации претерпел изменения, и использовать статистику, рассчитанную разными способами, невозможно в рамках одного исследования.

Графически статистические данные могут быть представлены в виде диаграммы рассеивания:

Рис.1. Диаграмма рассеяния

В 2008 году в мире начался финансово-экономический кризис, который проявился в виде сильного снижения основных экономических показателей в большинстве стран с развитой экономикой, в том числе и в Российской Федерации, впоследствии переросшего в глобальную рецессию (замедление) экономики. В результате проведения теста Чоу в данных для модели обнаружен структурный сдвиг, поэтому выборка должна быть разделена на 2 части: до 2009 года и после.

При анализе первой и второй модели коэффициенты детерминации R равны 0,96 и 0,97 в первой и второй моделях соответственно, что позволяет сделать вывод о том, что качество регрессий удовлетворительно, т.е. регрессоры в рамках линейных моделей обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной .

О ценим обе модели методом наименьших квадратов (МНК).

1733,176369;;1990,681454

Для того чтобы качественно оценить модели, необходимо проверить выполнение предпосылок теоремы Гаусса-Маркова.

При подсчёте среднего значения случайных остатков первое условие

в рамках двух моделей выполняется. Второе условие теоремы Гаусса-Маркова о постоянстве дисперсии случайных остатков:

проверяется с помощью теста Голдфелда-Квандта. Проведя данный тест, можно сделать вывод о гомоскедастичности случайных остатков, т.к. справедливы неравенства (см. табл.1,2):

Таблица 1 – Значения статистики теста Голдфелда-Квандта для 1 модели

GQ	0,020317277
GQ-1	49,21919309
Fкрит.	161,4476387

Таблица 2 – Значения статистики теста Голдфелда-Квандта для 2 модели

GQ	2,498469661
GQ-1	0,400245004
Fкрит.	161,4476387

Третье условие теоремы Гаусса-Маркова:

проверяется с помощью теста Дарбина-Уотсона. При проведении данного теста для двух моделей DWпопало в промежуток M₃, что свидетельствует об отсутствии автокорреляции случайных остатков (см. табл. 3,4).

Таблица 3 – Значения статистики теста Дарбина-Уотсона для 1 модели

DW	2,3854847
n	8
k	1
(dl, du)	(0,76; 1,38)

Таблица 4 – Значения статистики теста Дарбина-Уотсона для 2 модели

DW	1,864827368
n	8
k	1
(dl, du)	(0,76; 1,38)

Четвёртое условие теоремы Гаусса-Маркова

не требует проверки, т.к. ковариация между независимыми случайными величинами, одна из которых является константой, равна 0.

Проверка 4 предпосылок теоремы Гаусса-Маркова показала, что для нахождения эффективных и несмещённых оценок параметров моделей оптимальной процедурой будет являться метод наименьших квадратов (МНК).

Исследуем модель на наличие ошибок различного рода.

Ошибка 1 типа (неверный выбор типа функции регрессии) не наблюдается, так как диаграмма рассеивания приближенно соответствует линейному виду функции, а для значений оценок случайных остатков постоянство знака не характерно.

Ошибка 2 типа (включение незначащей объясняющей переменной) не была обнаружена при вычислении оцененных параметров модели и нахождения соотношения

Ошибка 3 типа (пропуск значащей объясняющей переменной) в ходе анализа была обнаружена. При построении эконометрической модели анализа взаимосвязи ВВП и затрат на технологические инновации был ясен тот факт, что ВВП зависит от совокупности факторов. Однако детальному анализу рассматриваемой взаимосвязи до этого не было уделено внимание, что можно расценить, как некоторую новизну данной работы. При построении модели можно было добавить затраты на экологические инновации, так как проблема экологии и экологической ситуации в странах мира носит явный характер. Ввиду малого объема статистики о затратах на экологические инновации было принято решение о пропуске данного фактора, который мог привести к получению несмещённых и эффективных оценок параметров рассматриваемой модели.

Проверка адекватности моделей с помощью интервального прогноза показала, что 1 модель является неадекватной, а 2, напротив, адекватна с 5% уровнем значимости (

Таким образом, при анализе периода с 2009 по 2017 год модель 2 оказалась адекватной. Её можно использовать при анализе экономики Российской Федерации. Однако надежность полученных результатов не очень высокая в связи с ограниченным объемом используемой статистики. Адекватность модели подтверждает наличие взаимосвязи между ВВП и затратами на технологические инновации, которая выражается в росте ВВП с ростом затрат на технологические инновации. Это говорит о том, что инвестиции в инновационную деятельность, в конечном счете, окупаются и находят своё отражение в годовом объёме ВВП. Из этого следует, что затраты на технологические инновации приобретают вид конечного инновационного продукта, который оказывает прямое влияние на конечную стоимость всех товаров и услуг, произведенных на территории Российской Федерации за год [5].

Список источников информации

Драгун Е.А. Анализ взаимосвязи показателей валового внутреннего продукта и затрат на инновации в РФ / Е.А. Драгун // Экономические науки. – 2016. – №2 (44). – С.20–23.

Мысаченко В.И. Технологические инновации и структурная перестройка отечественной промышленности / В.И. Мысаченко // Вестник Томского государственного университета.–2008. – С. 176–180.

Шабалина Л.В. Анализ факторов, влияющих на развитие экономики Российской Федерации / Л.В. Шабалина, А.И. Тарасова // Экономический вестник Донбасса. – 2016. – № 2 (44). – С. 65–69

Шамина Л.К. Особенности внедрения технологических инноваций / Л.К. Шамина, О.И. Самсонова // НИУ ИТМО Экономика и экологический менеджмент. – 2011. – № 1(8)

Энциклопедия экономиста: макроэкономическая теория – валовый внутренний продукт [Электронный ресурс] –Режим доступа: http://www.grandars.ru/student/ekonomicheskaya-teoriya/valovyy-vnutrenniy-produkt.html (Дата обращения: 20.12.2018)

Код для цитирования: Скопировать