Економіко-математична залежність факторів впливу на освоєння інноваційної продукції підприємствами

Размещено на http://www.allbest.ru/

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНА ЗАЛЕЖНІСТЬ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ НА ОСВОЄННЯ ІННОВАЦІЙНОЇ ПРОДУКЦІЇ ПІДПРИЄМСТВАМИ

ECONOMICS AND MATHEMATICS DEPENDENCE FACTORS AFFECTING THE DEVELOPMENT OF INNOVATIVE OF ENTERPRISE

В. М. Коробка,

здобувач, Національний університет біоресурсів і природокористування України

V. M. Korobka,

Postgraduate in National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine

Визначено економіко-математичну залежність факторів впливу на освоєння інноваційної продукції. Використано критерій Дарбіна-Уотсона, який представляє собою розповсюджені  статистичні методи для тестування наявності автокореляції. Запропонована система включає збалансований перелік факторів, а саме: придбання нових технологій, підготовка виробництва для впровадження інновацій, придбання машин та обладнання пов'язаних з упровадженням інновацій, власні кошти, на кінцевий результативний показник - освоєно виробництво інноваційних видів продукції,  (найменувань),  підтверджується методологією багатофакторного аналізу, які дозволяють об'єктивно визначити складові впровадження інноваційної продукції.  Встановлено, що на протязі 14 років  існує різний розмах варіації у  освоєнні виробництва інноваційних видів продукції, одиниць.  Із одержаного рівняння регресії зазначено, що із 4 факторів, які увійшли в модель два позитивно впливають на  результативну ознаку. Запропоновано вирішення ряду проблем, які забезпечать ефективний розвиток та впровадження інновацій на підприємствах України.

Determined economic-mathematical dependence factors influencing the development of innovative products. Used Durbin-Watson statistic, which is a common statistical methods for testing the presence of autocorrelation. The proposed system includes a balanced list of factors, namely the acquisition of new technologies, training for production innovation, acquisition of machinery and equipment related to the introduction of innovations, own funds, the final output indicators - commercial production of innovative products, (names), confirmed methodology of multivariate analysis that allow objectively determine the composition of innovative products. Established that within 14 years a different range of variation in the development of innovative products production units. From the resulting regression equation states that with 4 factors included in the model two positively influence the effective sign. An address a number of issues that will ensure effective development and innovation in the Ukraine.

Определены экономико-математическая зависимость факторов влияния на освоение инновационной продукции. Использовано критерий Дарбина-Уотсона, который представляет собой распространенные статистические методы для тестирования наличии автокорреляции. Предложенная система включает сбалансированный перечень факторов, а именно: приобретение новых технологий, подготовка производства для внедрения инноваций, приобретение машин и оборудования связанных с внедрением инноваций, собственные средства, на конечный результативный показатель - освоено производство инновационных видов продукции, (наименований), подтверждается методологии многофакторного анализа, которые позволяют объективно определить составляющие внедрения инновационной продукции. Установлено, что на протяжении 14 лет существует разный размах вариации в освоении производства инновационных видов продукции, единиц. С полученного уравнения регрессии указано, что с 4 факторов, которые вошли в модель два положительно влияют на результативный признак. Предложено решение ряда проблем, которые обеспечат эффективное развитие и внедрение инноваций на предприятиях Украины.

Ключові слова: транспортна задача, освоєння інноваційної продукції, економіко -  математична  залежність.

Keywords: transport problem, development of innovative products, economic - mathematical dependence.

Ключевые слова: транспортная задача, освоение инновационной продукции, экономико -математическая зависимость.

Постановка проблеми. Всі реформи, зроблені за останні кілька років в організаційних структурах управління наукою, прямо пов'язані з пошуком шляхів раціонального використання фінансових ресурсів, стимулювання результативності вкладень в науку, ефективного «добування» знань і доведення цих знань до виробництва через удосконалення системи освіти і якнайшвидшої появи наукомісткої продукції на основі використання новітніх технологій.

Кожна людина щодня, не завжди усвідомлюючи, вирішує проблему: як отримати найбільший ефект, володіючи обмеженими засобами. У середині XX століття було створено спеціальний математичний апарат, що допомагає це робити "по науці". Під назвою "транспортна задача" об'єднується широке коло завдань з єдиноюматематичною моделлю. Дані завдання відносяться до завдань лінійного програмування і можуть бути вирішені симплексним методом. Однак матриця системи обмежень транспортної задачі настільки своєрідна, що для її рішення розроблені спеціальні методи. Ці методи, як і симплексний метод, дозволяють знайти початкове опорне рішення, а потім, поліпшуючи його, отримати оптимальне рішення [1].     

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Теоретико - методологічні основи впровадження інноваційної  продукції  змістовно представлені в роботах  В. Геєця,  Б. Данилишина, Г. Доброва, С.Володіна, М.Маліка, В. Семиноженка, І.Топіхи, Л. Федулової; статистичному моделюванню соціально - економічних показників  присвячені дослідження  С.А. Айвазяна, О.Д. Витвицької, А.М. Єріної, М.І.Скрипниченко.

Мета статті - визначити  економіко-математичну залежність факторів впливу на освоєння інноваційної продукції.

Виклад основного матеріалу дослідження. Сучасне математичне програмування передусім розглядає властивості та розв'язки математичних моделей економічних процесів. Тому початком його розвитку як самостійного наукового напрямку слід вважати застосування методів математичного програмування в прикладних дослідженнях, насамперед в економіці.

Періодична залежність представляє загальний тип компонент часового ряду. Можна легко бачити, що кожне спостереження дуже схоже на сусіднє; додатковою є повторювана періодична складова, це означає, що кожне спостереження також схоже на спостереження, що було в той же самий час період назад [1,7].

Для повної характеристики випадкового процесу недостатнім є його математичне очікування і дисперсія. Ще в 1927 р. Е.Е. Слуцький ввів для залежних спостережень поняття «пов'язаного ряду»: ймовірність виникнення на певному місці тих чи інших конкретних значень залежить від того, які значення випадкова величина вже отримала раніше чи буде отримувати пізніше [2,5].    

Критерій Дарбіна-Уотсона (Durbin, 1969) представляє собою розповсюджені  статистичні методи, які призначені для тестування наявності автокореляції залишків першого порядку після вирівнювання ряду або в регресійних моделях[2,3,5].

Для  визначення економіко-математичної  залежності  впливу на освоєння інноваційної продукції визначено такі фактори: придбання нових технологій, тис. грн.; підготовка виробництва для впровадження інновацій, тис. грн; придбання машин та обладнання пов'язані з упровадженням інновацій, тис. грн; власні кошти, тис. грн., на кінцевий результативний показник  - освоєно виробництво інноваційних видів продукції,  (найменувань) [4],  підтверджується методологією багатофакторного аналізу.

Де,  - освоєно виробництво інноваційних видів продукції, найменувань;

 - придбання нових технологій, тис. грн.;

 - підготовка виробництва для впровадження інновацій, тис. грн;

 - придбання машин та обладнання пов'язані з упровадженням інновацій, тис. грн;

 - власні кошти, тис. грн.

Для розрахунку багатофакторної моделі використовуємо метод найменших квадратів, який прийнято знаходити за формулою (1):

                                          (1)

 продукція інноваційний уотсон дарбін

де  - матриця факторів моделі;

У - вектор залежної змінної;

Х -  матриця розміру 145;

 - транспонована матриця розміром 514, знайдена за допомогою     функції: {ТРАНСП (А 17: Е 30)} в редакторі електронних таблиць MS Excel, яка отримала вигляд:

В результаті розрахунків,  модель набуде вигляду:

Для визначення щільності зв'язку скористаємось формулою (2):

                                                        (2)

де ; чим тим більша тіснота зв'язку

Коефіцієнт множинної кореляції, який дорівнює 0,72 характеризує високу  тісноту впливу означених факторів на результат.

Коефіцієнт детермінації - 0,52 - вказує на адекватність побудови моделі.

Перевірку моделі на адекватність слід проводити за тестом Дарбіна - Уотсона, яку розраховують за формулою (3):

 ( доведено, що )                  (3)

Оскільки в нашому випадку F більше від Ft табличного, то модель адекватна (рис. 1).

Рис. 1. Автокореляція

На основі розрахованої моделі нами визначені параметри розрахункової величини. Шляхом співставлення фактичної величини до розрахункової нами визначено коефіцієнти використання наявного освоєння виробництва інноваційних видів продукції . Результати дослідження представлені в таблиці 1.

Таблиця 1.

Рівень використання наявного освоєння виробництва інноваційних видів продукції, одиниць

Із даних дослідження встановлено, що на протязі 14 років  існує різний розмах варіації у  освоєнні виробництва інноваційних видів продукції, одиниць.  Він коливається від 0,24 у 2008 р., до 6,19 у 2003 р. Із одержаного рівняння регресії слід зазначити, що із 4 факторів, які увійшли в модель два позитивно впливають на  результативну ознаку. Так, із збільшенням придбання машин та обладнання, які пов'язані з впровадженням інновацій на 1 тис. грн. освоюється виробництво інноваційних видів продукції на 0,04 найменування, при підготовці виробництва для впровадження інновацій на 1 тис. грн. освоєно виробництво інноваційних видів продукції на 0,11 найменувань.

Висновки: Існує значна потреба в впровадженні інновацій, що дасть можливість створити умови для зважених дій з урахуванням потенційних ускладнень у процесі провадження реформування.  Потенційно ефективні нововведення не впроваджуються зовсім чи впроваджуються зі значною затримкою у часі, у зв'язку з невизначеною оцінкою строків упровадження, з не налаштованою організацією інноваційних процесів.

Для ефективного розвитку та впровадження інновацій на підприємствах України необхідно вирішити наступні проблеми:

- вдосконалити податкове законодавство та механізми його застосування, з метою виникнення належних умов для розвитку високотехнологічних напрямків;

- розробити та реалізувати програми інноваційного розвитку галузей н/г з високою концентрацією науково - технічного потенціалу;

- забезпечити вихід інноваційного продукту на внутрішній та зовнішній ринки країни;

- залучити інвестиції  в інноваційну діяльність країни…

Література

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики. /С.А.Айвазян, В.С.Мхитарян. -  М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

2. Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ GRETL / Т. Куфель. - М. : Горячая линия - Телеком, 2007. - 200с.

3. Adkins C. Using gretl for Principles of Econometrics/ C. Adkins, 3rd Edition Version 1.01/ Oklahoma State University// http://www.learneconometrics.com/gretl.html

4. Україна в цифрах у 2013 році. Статистичний збірник / [за ред. О.Г.Осауленка]. -- К. : Інформаційно-аналітичне агентство, 2013. -- 258с.

5. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування / А. Єріна. - К:. МБК. 2001.- С.12-15.

6.  Скрипниченко М.І. Моделі ендогенного економічного зростання в Україні/  під ред. д-р екон. наук М.І. Скрипниченко. - К.: Інститут економіки та  прогнозування. - 2007. - 576 с.

7.  Скрипниченко М.І., 2002: Інновації у розвитку людини та інформація  освітніх технологій як чинника формування нової економіки України / М.І. Скрипниченко. - Вісник Тернопільської академії народного господарства. - №  9. - С. 37 - 48.

References

1. Ayvazyan, S.A. and Mkhytarian, V.S. (1998), Prykladnaia statystyka y osnovy ekonometryky [Applied statistics and and econometrics], UNITY, Moscow, Russia.

2.  Kufel, T.(2007), Ekonometryka. Reshenye zadach s prymenenyem paketa prohramm GRETL [Econometrics.  Solving problems with the software package GRETL],hotline - Telecom, Moscow, Russia.

3. Adkins, C. (2007), Using gretl for Principles of Econometrics, 3rd ed., Oklahoma State University, available at: http://www.learneconometrics.com/gretl.html (Accessed 12 May 2015).

4. Osaulenko, O.H. (2013), Ukraina v tsyfrakh u 2013 rotsi. Statystychnyj zbirnyk [Ukraine in numbers in 2013. Statistical Yearbook], Information and Analytical Agency,Kyiv, Ukraine.

5.  Yerina, A.M. (2001), Statystychne modeliuvannia ta prohnozuvannia [Statistical modeling and forecasting],  MBK,  Kyiv, Ukraine.

6. Skripnichenko, M.I. (2007), Modeli endohennoho ekonomichnoho zrostannia v Ukraini [Models of endogenous economic growth in Ukraine], Institute of Economics and prognostication,  Kyiv, Ukraine.

7. Skripnichenko, M.I.(2002),  “Innovations in human development and information of educational technology as factors shaping the new economy of Ukraine”, Herald of Ternopil Academy of National Economy,  vol. no. 9,  pp. 37 - 48.

Размещено на Allbest.ru