Моделирование конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг России

Размещено на http://www.allbest.ru/

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ УСЛУГ РОССИИ

Специальность 08.00.13 "Математические и инструментальные методы экономики"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Кровяков Александр Анатольевич

Иваново 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет».

Научный руководитель: заслуженный деятель науки РФ, доктор экономических наук, профессор Ильченко Ангелина Николаевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, доцент Светлов Николай Михайлович (ФГБОУ ВПО "Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева", профессор кафедры экономической кибернетики)

доктор экономических наук, доцент Коровин Дмитрий Игоревич (ФГБОУ ВПО "Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина", заведующий кафедрой высшей математики)

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО "Московский государственный университет экономики, статистики и информатики"

Защита состоится «26» мая 2012 года в 12.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.063.04 при ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, д. 7, аудитория Г-121.

Тел. (4932) 32-54-33, e-mail: nvbalabanova@mail.ru

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет».

Сведения о защите и автореферат диссертации размещены на официальном сайте ФГБОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет» http://main.isuct.ru.

Автореферат разослан «____» ________________ 2012 года.

Учёный секретарь

Диссертационного совета Н.В. Балабанова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. С конца 90-х годов прошлого века широкое распространение в западной и отечественной экономической науке получил термин «новая экономика». Сейчас этот термин используется для определения типа экономики, где знания играют решающую роль, а создание и использование знаний становится источником роста, определяющим конкурентоспособность компаний, регионов и стран.

Результаты диссертационного исследования позволяют утверждать, что главным примером институционализации новой экономики в настоящее время является выделившийся среди услуг специальный сектор, называемый четвертичным. В России чаще принято именовать его рынком интеллектуальных услуг. При этом чаще всего под интеллектуальными понимают так называемые «знаниеемкие деловые услуги», предназначенные для потребления фирмами. В составе рынка рассматривают услуги в сфере создания и распространения рекламы, маркетинговые услуги, консалтинговые услуги в области информационных технологий, консалтинг в области аудита, кадровый консалтинг, услуги в сфере инжиниринга, юридические услуги, научные исследования и разработки, дизайнерские услуги, услуги по финансовому консультированию, доверительному управлению.

В развитых странах мира рынок интеллектуальных услуг оказывает значимое влияние как на социально-экономическое положение, так и на происходящие внутри них инновационные процессы. Масштаб четвертичного сектора в развитых странах за последние 5 лет варьировался в пределах 10-15% ВВП. В России объем сектора за этот же период ежегодно составлял не более 4-5%.

По мнению целого ряда исследователей, неравномерность инновационного развития четко прослеживается и на уровне российских регионов. Диспропорции российской экономики во многом связаны с неэффективными институтами регионального развития, отсутствием стимулов и механизмов повышения конкурентоспособности региональных экономик и создания региональных точек роста. Такими "точками роста" могут стать интеллектуальные услуги: именно они являются драйверами инноваций в традиционные отрасли.

При всей научной и практической значимости, исследования конъюнктуры отечественного рынка интеллектуальных услуг в литературе довольно фрагментарны и в основном базируются на результатах социологических опросов. Подобное состояние дел в значительной степени объясняется тем, что в настоящее время в России отсутствует государственная система мониторинга данного рынка и его сегментов.

В таких условиях становится актуальной проблема создания простой, доступной и сравнительно недорогой методики, позволяющей реализовывать процедуры достоверного анализа и прогноза рынка интеллектуальных услуг России на базе имеющихся официальных статистических данных.

Степень разработанности проблемы. Совершенствованию понятийного аппарата и методологической базы в исследованиях интеллектуальных услуг, анализу масштабов рынка интеллектуальных услуг в рамках национальных экономик зарубежных стран, проблемам занятости в четвертичном секторе, оценке влияния знаниеемких услуг на экономический рост посвящены работы европейских ученых-"первопроходцев": Bettencourt, Camacho J.A., den Hertog P., David Doloreux, Emmanuel Muller, Henk L.M. Kox, Luis Rubalcaba, Miles I., Rodriguez M.,Tovoinen M., Wood P.A., Hipp и др.

В трудах российских ученых Бабаева Д.Б., Ильченко А.Н., Агабабьяна Э., Горна А.П., Демидовой Л.С.., Жильцова Е.Н., Забродина А.Ю. изучаются предпосылки зарождения рынка интеллектуальных услуг в России и предлагаются базовые теоретические положения в части понятийного аппарата, систематизации и структурирования рынка, описания принципов его функционирования в условиях отечественной экономики.

В публикациях отечественных исследователей Дорошенко М.Е. и Баранова Э.Ф. нашла отражение проблема "белых пятен" отечественной государственной статистики в отношении российского рынка интеллектуальных услуг. В их работах констатируется, что вне сферы оперативного статистического учёта остается подавляющая часть комплекса деловых услуг. При этом имеющаяся официальная информация не вполне адекватна специфике четвертичного сектора, так как выстроена вокруг классификатора видов экономической деятельности, который в значительной степени тяготеет к реалиям индустриальной, а не постиндустриальной экономики. Необходимо отметить, что с подобной проблемой сталкиваются и зарубежные исследователи (см. например Hipp, 1999) при попытках работать с информацией, построенной по международным стандартам классификации. Многие из них отмечают, что анализ знаниеемких деловых услуг с помощью официальной отраслевой классификации приносит мало пользы. В связи с этим очевидна проблема применимости государственной статистики при изучении рынка данных услуг.

Российскими учеными Гохбергом Л.М. и Дорошенко М.Е. предпринята попытка по созданию методики мониторинга рынка в масштабах страны на основе проведения крупномасштабных социологических опросов производителей и потребителей интеллектуальных услуг. Полученные ими результаты исследований легли в основу ряда научных статей и монографии, вскрывающих сущность интеллектуальных услуг и тенденции развития этого рынка в России.

Автором диссертационного исследования предлагается иной путь решения проблемы, а именно использование современных экономико-математических методов, позволяющих на основе официальных статистических данных получать оперативный анализ и достоверный прогноз развития отечественного рынка интеллектуальных услуг.

Недостаточная степень научной разработанности проблемы, ее несомненная практическая значимость для российской экономики обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили его цель и задачи.

Цели и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является разработка технологии экономико-математического моделирования конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг на уровне российских регионов с использованием официальных статистических данных.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи:

§ систематизация теоретических представлений о функционировании сферы деятельности интеллектуальных услуг;

§ определение тенденций развития рынка интеллектуальных услуг через анализ экономических отношений и оценку масштабов четвертичного сектора в экономиках мировых стран и России;

§ определение факторов, влияющих на спрос и предложение интеллектуальных услуг в российских регионах;

§ разработка технологии моделирования конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг на основе официальной статистической информации с применением различных классов экономико-математических методов;

§ оценка влияния региональной концентрации рынка интеллектуальных услуг на социально-экономическое положение российских регионов, оценка и прогнозирование объема и емкости рынка интеллектуальных услуг в России, установление соотношения спроса и предложения на знаниеемкие услуги в субъектах РФ на основе разработанной технологии моделирования конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает рынок интеллектуальных услуг на уровне Российской Федерации и уровне субъектов РФ. интеллектуальный услуга спрос рынок

Предметом исследования являются экономико-математические методы моделирования конъюнктуры рыночного сектора интеллектуальных услуг.

Методологическая база исследования. В части методологической базы исследования для обоснования и последующей проверки выдвинутых гипотез в работе применялись общенаучные методы сравнительного анализа, синтеза, а также методы графического, кластерного, корреляционно-регрессионного анализа и анализа временных рядов.

Диссертационная работа выполнена в рамках Паспорта специальности ВАК 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

§ п. 1.7. Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов;

§ п. 1.8. Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития.

Информационная база диссертационного исследования. Информационной базой диссертационной работы послужили: монографии и научные статьи отечественных и зарубежных ученых по проблемам теоретического исследования феномена "новой экономики", интеллектуальных услуг, предпосылок формирования четвертичного сектора в экономике мировых стран и России; опубликованные результаты открытых эмпирических исследований российского рынка интеллектуальных услуг, инициированных Национальным исследовательским университетом "Высшая школа экономики"; общедоступная официальная региональная и отраслевая статистика Центральной базы статистических данных Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации; публикации информационных и рейтинговых агентств (РИА Новости, Росбизнесконсалтинг, Интерфакс, Эксперт РА и т.д.); данные отраслевых ассоциаций (списки участников, справочники, периодические издания, сайты); опубликованные данные открытых коммерческих и государственных исследований по аналогичной проблематике.

Научная новизна диссертационного исследования. В процессе работы лично автором были получены следующие наиболее значимые результаты, определяющие предмет защиты и научную новизну диссертационного исследования:

1) Экспериментально установлено влияние региональной концентрации рынка интеллектуальных услуг на валовой региональный продукт субъектов РФ на основе эконометрического моделирования;

2) Разработана и предложена авторская методика ("зарплатный метод") оценки объема и емкости рынка интеллектуальных услуг на уровне Российской Федерации на основе использования производных (расчетных) показателей из общедоступной статистической информации;

3) Предложена и апробирована авторская методика получения среднесрочных прогнозов объема российского рынка интеллектуальных услуг на основе модели модифицированной экспоненты;

4) Предложена и апробирована авторская методика по выявлению набора факторов, влияющих на спрос и предложение интеллектуальных услуг в субъектах РФ, на базе корреляционного анализа;

5) Предложена авторская теоретическая классификационная модель субъектов РФ по критерию соотношения спроса и предложения в сфере интеллектуальных услуг и методика ее реализации на базе кластерного анализа.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в модельной формализации процессов формирования конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг в России и создании технологии ее прогнозирования с использованием современных экономико-математических методов и данных официальной статистической информации.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в следующем:

1) Авторская методика "зарплатный метод" может быть использована органами статистики федерального и регионального уровня РФ для организации мониторинга объема рынка интеллектуальных услуг;

2) Предложенные автором технологии прогнозирования объема рынка интеллектуальных услуг и эконометрического моделирования влияния концентрации рынка на ВВП регионов могут быть использованы органами региональной и федеральной власти при разработке стратегий развития отдельных субъектов РФ и страны в целом соответственно;

3) Авторская теоретическая классификационная модель субъектов РФ по критерию соотношения спроса и предложения в сфере интеллектуальных услуг и методика ее реализации может применяться менеджментом предприятий сферы деловых услуг при разработке стратегий региональной экспансии, а также органами федеральной и региональной власти при разработке стратегий инновационного развития субъектов Российской Федерации;

4) Материалы диссертационного исследования могут быть использованы при разработке учебных дисциплин и курсов, посвященных рынкам информационно-коммуникационных технологий, и методических материалов по прикладному применению методов корреляционно-регрессионного и кластерного анализа, методов анализа временных рядов при подготовке студентов экономических факультетов.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и региональных конференциях и форумах:

1) Международный форум по проблемам науки, техники и образования (Академия наук о Земле, Москва, 2009 г.);

2) IX Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» INTELS'2010 (Владимир, 2010 г.);

3) 4(15)-я Международная научная конференция "Роль финансово-кредитной системы в реализации приоритетных задач развития экономики" (СПбГУЭФ, Санкт-Петербург, 2011 г.);

4) Межвузовская научно-техническая конференция аспирантов и студентов «Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности» (ИГТА, Иваново, 2009);

5) Научно-техническая конференция "ДНИ НАУКИ-2009 "Фундаментальные науки - специалисту нового века" в рамках V Областного фестиваля "Молодая наука - развитию Ивановской области" (ИГХТУ, Иваново, 2009).

Основные выводы и положения диссертации приняты с целью апробации и последующего внедрения предприятиями в сфере информационных услуг - ООО "Межрегиональный маркетинговый центр "Иваново" и Верхневолжским представительством компании "Indusoft".

Публикация результатов исследований. По результатам исследования автором опубликовано 5 работ общим объемом 1,42 п.л. (1,42 п.л. личного вклада соискателя), в том числе 2 работы 0,71 п.л. в рецензируемом издании, рекомендованном ВАК.

Объем и структура диссертационной работы. Диссертационная работа изложена на 192 страницах печатного текста, включает 30 таблиц, 38 рисунков, и состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы из 168 наименований (в том числе 30 зарубежных) и 5-ти приложений.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1) Экспериментально установлено влияние региональной концентрации рынка интеллектуальных услуг на валовой региональный продукт субъектов РФ на основе эконометрического моделирования.

На основе анализа зарубежной экономической литературы об использовании коэффициента локализации в разных отраслях экономики, автором предложено его применение для оценки уровня концентрации рынка интеллектуальных услуг в субъектах РФ. Коэффициент локализации (концентрации) рассчитывается по формуле:

, (1)

где - коэффициент локализации рынка интеллектуальных услуг для i-ого субъекта РФ; - количество занятых в сфере интеллектуальных услуг i-ого субъекта РФ; - количество занятых во всех отраслях i-ого субъекта РФ; - количество занятых в сфере интеллектуальных услуг в целом по стране; - количество занятых во всех отраслях в стране.

Учитывая специфику официальной статистики, необходимо отметить, что при расчете коэффициентов локализации в качестве показателей численности населения, занятого в сфере интеллектуальных услуг (, ), необходимо рассматривать уровень занятости по видам деятельности "научные исследования и разработки", "использование вычислительной техники и информационных технологий" и "прочие услуги" (входят в более общий вид деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг").

Коэффициент локализации рынка интеллектуальных услуг в субъектах РФ показывает, во сколько раз концентрация сферы знаниеемких услуг в конкретном регионе больше или меньше, чем в целом по стране.

Значения коэффициента локализации образуют 3 ситуации: < 1 - означает, что уровень занятости в сфере интеллектуальных услуг i-ого региона меньше, чем в среднем по стране; = 1 - свидетельствует о том, что уровень занятости в целом сопоставим с уровнем занятости в данной отрасли в целом по стране; > 1 - показывает, что уровень занятости i-ого региона выше, чем в среднем по стране, что свидетельствует о специализации региона на экспорте интеллектуальных услуг в остальные регионы и зарубежные страны.

На основе эконометрического моделирования выявлено, что величина коэффициента локализации рынка интеллектуальных услуг оказывает влияние на социально-экономическое положение субъектов РФ.

Рассмотрим в качестве показателя, характеризующего социально-экономическое положение субъектов РФ, валовой региональный продукт на душу населения. Тогда регрессионная модель, описывающая влияние коэффициентов локализации рынка интеллектуальных услуг на социально-экономическое положение регионов запишется в виде:

, (2)

где ВРП_i - валовой региональный продукт на душу населения i-ого субъекта РФ (i = 1,2,...,n), руб.; lq_i - коэффициент локализации для i-ого субъекта РФ; _i - случайная составляющая регрессионной модели, характеризуемая условием М() = 0.

Результаты параметризации модели (2) по данным официальной статистики РФ за 2011 год на основе метода наименьших квадратов для ряда аналитических форм связи приведены в табл. 1. Расчеты выполнены в пакете прикладных программ MS Excel 2007 c использованием надстройки "Анализ данных".

Таблица 1

Зависимость валового регионального продукта от величины коэффициента локализации субъектов РФ (по данным 2011 г.)

Показатель	Аналитическая форма связи факторного и результативного признаков
	Линейная (ВРПi= -25884,88+ 418461,33*lqi)	Степенная (ВРПi= 292195,92 * lqi 2,87)	Экспоненциальная (ВРПi= 82763,49* e 1,18*lqi)
Коэффициент корреляции	0,30	0,55	0,51
R-квадрат	0,09	0,30	0,26
Стандартная ошибка	407635,81	0,59	0,61
Значимость F-критерия	0,01	7,06*10-8	9,24*10-7
Значимость оценки параметра при факторной переменной по критерию Стьюдента	0,01	7,06*10-8	9,24*10-7

Анализ показателей качества для различных форм связи факторного и результативного признаков, приведенные в таблице 1, показывает, что наиболее адекватной для описания влияния коэффициента локализации рынка интеллектуальных услуг на валовой региональный продукт (на душу населения) является степенная модель.

Необходимо отметить, что значение коэффициента детерминации степенной модели указывает на то, что доля объясненной дисперсии зависимой переменной сравнительно невысокая (30%). Полученные результаты вполне объяснимы для рынка интеллектуальных услуг, находящемся на раннем этапе формирования, что соответствует результатам эмпирических исследований в этой области, опубликованным в литературе.

Таким образом, результаты эконометрического моделирования позволяют утверждать, что увеличение концентрации сферы интеллектуальных услуг в российских регионах дает эффект в виде прироста душевого валового регионального продукта. Найденная зависимость подтверждает высказанное теоретическое положение о том, что проникновение интеллектуальных услуг в традиционные отрасли повышает их эффективность.

2) Разработана и предложена авторская методика ("зарплатный метод") оценки объема и емкости рынка интеллектуальных услуг на уровне Российской Федерации на основе использования производных (расчетных) показателей из общедоступной статистической информации.

Зарубежные исследователи отмечают, что анализ знаниеемких деловых услуг с помощью официальной отраслевой классификации приносит мало пользы в силу того, что международные стандарты сбора статистических данных по-прежнему ориентированы на особенности индустриальной, а не постиндустриальной экономики.

Отечественные статистические органы располагают ежемесячными данными об основных платных услугах населению, но вне сферы оперативного учета остается подавляющая часть интеллектуальных деловых услуг.

Таким образом, в настоящее время особо актуальной как для государственных органов, так и для менеджмента корпоративного сектора является проблема создания методики оперативного мониторинга показателей развития рынка интеллектуальных услуг.

"Зарплатный метод" как методика предназначен для определения объема и емкости рынка интеллектуальных услуг на основе официальной статистической информации по рынку труда.

Объем рынка интеллектуальных услуг, согласно авторской методике, оценивается по формуле:

, (3)

, (4)

где V - совокупная выручка предприятий-производителей интеллектуальных услуг за год (объем рынка интеллектуальных услуг), руб.; ФОТ - годовой суммарный фонд оплаты труда работников предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг, руб.; f - средняя доля фонда оплаты труда в выручке предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг, в %; К_р - среднесписочное количество работников сферы интеллектуальных услуг за год, чел.; З_н - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников сферы интеллектуальных услуг, руб.; Н - сумма тарифов страховых взносов в Фонд социального страхования, Пенсионный фонд России, Федеральный фонд обязательного медицинского страхования и Территориальный фонд обязательного медицинского страхования, в %.

Показатели "среднесписочное количество работников" и "среднемесячная начисленная номинальная заработная плата" рассчитывается на основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики по рынку труда по видам деятельности "научные исследования и разработки", "использование вычислительной техники и информационных технологий" и "прочие услуги" (входят в более общий вид деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг"). Средняя доля фонда оплаты труда в выручке предприятий-производителей в сфере интеллектуальных услуг рассчитывается на основе усреднения оценок показателя в отраслевых исследованиях по данной проблематике.

Авторская методика предполагает использование ряда важных поправок официальных статистических данных, обеспечивающих достоверность оценки объема рынка интеллектуальных услуг: уровень официальной номинальной заработной платы корректируется с учетом данных специальных отраслевых коммерческих исследований; вводится учет экспорта и импорта интеллектуальных услуг (экспорт и импорт понимаются в смысле "государственной прописки", т.е. юридической регистрации фирмы-производителя и фирмы-потребителя, т.к. "продукт" физически не транспортируется); учитывается доля теневого сектора на основе опубликованных результатов исследований по данной проблематике.

Основными преимуществами авторской методики "зарплатный метод" являются:

§ понятность - относительная простота вычислительных процедур;

§ доступность исходных данных для расчета - открыто публикуются Федеральной службой государственной статистики, Центробанком, исследовательскими организациями.

§ отсутствие затрат на получение исходных данных - поиск исходных данных может быть осуществлен через сеть Интернет;

§ оперативность - сравнительно малые сроки получения оценок.

Для сравнения методика Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) по определению объема рынка интеллектуальных услуг в 2005-2007 гг. включала дорогостоящие и требующие значительного времени проведения масштабные социологические опросы участников рынка на территории РФ. При этом необходимо отметить, что оценки, полученные согласно авторской методике за 2005-2007 гг., являются сопоставимыми с результатами НИУ ВШЭ (рис.1).

На основе объема рынка рассчитывается показатель емкости, отражающий потенциально достижимый объём затрат потребителей на интеллектуальные услуги за календарный год.

, (5)

где Е - емкость рынка интеллектуальных услуг; К^(кр), К^(ср), К^(мал), К^(гос) - количество крупных, средних, малых предприятий и государственных организаций соответственно согласно данным официальной государственной статистики, единиц; N^(кр), N^(ср), N^(мал), N^(гос) - расчетные «нормативы потребления» интеллектуальных услуг крупными, средними, малыми предприятиями и государственными организациями соответственно на основе опубликованных данных отраслевых исследований, руб.

Рис. 1 Оценки объема российского рынка интеллектуальных услуг в текущих ценах

Полученные оценки могут быть сопоставлены с величиной валового внутреннего продукта (ВВП) России для выявления масштабов развития четвертичного сектора в отечественной экономике. Согласно проведенным автором расчетам, в 2011 году объем рынка интеллектуальных услуг составил 3,9% ВВП РФ. Для сравнения в данном году доля оптовой и розничной торговли составила 16,2%, обрабатывающих производств - 13,6%, добычи полезных ископаемых - 9,1% ВВП. По своим масштабам сектор оказался соизмерим с финансовой деятельностью - 3,6% и сельским хозяйством - 3,4% ВВП.

По данным зарубежной статистики, в 2011 г. объем сектора в развитых странах достигал 10-15% годового ВВП: в Японии - 8%, в странах Евросоюза - 11%, в США - 13%.

Таким образом, авторская методика позволяет получать оценки показателей развития рынка интеллектуальных услуг, достоверность которых подтверждается результатами авторитетных национальных социологических исследований.

3) Предложена и апробирована авторская методика получения среднесрочных прогнозов объема российского рынка интеллектуальных услуг на основе модели модифицированной экспоненты.

Полученные на предыдущем этапе оценки объема и емкости рынка интеллектуальных услуг позволяют моделировать поведение данных показателей в ближайшем будущем. В среднесрочной перспективе (5-10 лет) можно считать показатель емкости рынка интеллектуальных услуг примерно постоянной величиной в условно постоянных ценах, поскольку в данный период общее количество предприятий и организаций в России (как потенциальных потребителей интеллектуальных услуг) характеризуется сравнительно слабой вариацией (в частности, показатель стандартного отклонения количества предприятий и организаций в 2008-2011 гг. составляет не более 5% от среднего значения показателя ежегодно). Динамика показателя объема рынка, ограниченная емкостью рынка, лежит в основе моделирования.

Для решения задачи среднесрочного прогнозирования объема рынка используется модель модифицированной экспоненты:

, (6)

где - объем рынка в момент времени t, млрд. руб.;

- емкость рынка (E = const), млрд. руб.;

a,b - параметры модели временного ряда.

Модель отражает тот факт, что рост уровней временного ряда объема рынка интеллектуальных происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу в виде его емкости (таким образом, рынок насыщается). Параметры кривой a и b могут быть определены с помощью метода наименьших квадратов после приведения уравнения (6) к линейному виду с помощью логарифмирования.

В качестве входных данных для модели (6) выступают ретроспективные временные ряды объема и емкости рынка интеллектуальных услуг, рассчитанные по авторской методике "зарплатный метод" на основе данных государственной статистики за период 2005-2011 гг. в ценах 2011 года. Длина временного периода обусловлена отсутствием полной официальной статистической информации для расчетов за более ранние периоды.

Исследуемый в диссертационной работе временной период 2005-2011 гг. характеризуется наличием финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг., что приводит к резкому изменению эволюционных тенденций развития. На основе сглаживания исходных данных по объему рынка, автором выделен участок тренда 2007-2011 гг., характеризующий кризисное и посткризисное развитие изучаемого рынка (рис.2).

Проведение параметризации модели (6) на основе метода наименьших квадратов по данным об объеме и емкости рынка интеллектуальных услуг за 2007-2011 гг. в пакете прикладных программ MS Excel 2007 c использованием надстройки "Анализ данных" дает следующую оценку модели:

, (7)

где - объем рынка в ценах 2011 года, млрд. руб.; t = 1, 2,..., где 1 соответствует 2007 году, 2 соответствует 2008 году и т.д.

Рис. 2 Выделение участка тренда кризисного и посткризисного развития рынка интеллектуальных услуг (все показатели в ценах 2011 года)

Верификация полученной модели (7) позволяет утверждать, что данная модель хорошего качества: описывает 93% совокупной дисперсии (R²= 0,93) временного ряда, является адекватной исходным данным с точки зрения F-критерия Фишера (значимость б = 0,01), коэффициент при факторной переменной отличен от нуля по критерию Стьюдента (значимость б = 0,01).

Поскольку модель являлась адекватной исходным данным, то были проведены расчеты точечного и интервального прогноза отечественного рынка интеллектуальных услуг на 2012 г. (рис.3).



Рис. 3 Результаты модельного прогноза объема рынка интеллектуальных услуг в России

Таким образом, анализ тенденции изменения прогнозного показателя объема рынка в 2012 г. позволяет сделать вывод о вероятном продолжении его снижения в ближайшем будущем. Такая тенденция, с одной стороны, может быть связана с недостаточностью "обучающего" периода для модели временного ряда, обусловленная отсутствием данных официальной статистики за более ранние периоды, а также с необходимостью "урезания" временного ряда вследствие кризисных явлений в экономике. С другой стороны, в свете имеющихся прогнозов видных экономистов нашего времени о вероятности проявления так называемой "второй волны кризиса", исследуемый сценарий кажется вполне реалистичным по причине того, что компании-потребители продолжат реализацию стратегии редукции маркетинговых, консалтинговых и прочих "интеллектуальных" затрат.

Возобновление роста объемов потребления интеллектуальных услуг в 2012 году (оптимистичный сценарий, соответствует значению верхней границы доверительного интервала на рис.3) возможно только в случае осуществления мероприятий по поддержке данного сектора со стороны государства.

4) Предложена и апробирована авторская методика по выявлению набора факторов, влияющих на спрос и предложение интеллектуальных услуг в субъектах РФ, на базе корреляционного анализа.

Детальный анализ литературы по проблематике анализа рынка интеллектуальных услуг, исследование статистических данных, а также собственные умозаключения позволили автору установить факторы, характеризующие спрос на интеллектуальные услуги в регионах:

§ количество организаций, осуществлявших инновационную деятельность, единиц (d₁);

§ затраты организаций производства на технологические инновации, тыс. руб. (d₂);

§ затраты организаций на маркетинговые исследования, тыс. руб. (d₃);

§ затраты организаций на производственное проектирование, дизайн и другие разработки новых продуктов, услуг и методов их производства (передачи), новых производственных процессов, тыс. руб. (d₄);

§ затраты организаций на обучение и подготовку персонала, связанные с инновациями процессов, тыс. руб. (d₅);

§ затраты организаций на приобретение программных средств, тыс. руб. (d₆);

§ число организаций, использовавших Интернет, единиц (d₇);

§ число персональных компьютеров на 10 000 работников, шт. (d₈).

Аналогичными рассуждениями, на основе анализа отраслевых исследований и статистических данных, среди факторов, влияющих на предложение интеллектуальных услуг в субъектах РФ, были выделены следующие:

§ выпуск специалистов из образовательных учреждений высшего профессионального образования, чел. (s₁);

§ число образовательных учреждений высшего профессионального образования, единиц (s₂);

§ число выданных патентов на изобретения, единиц (s₃);

§ число выданных свидетельств на полезные модели, единиц (s₄);

§ инвестиции в основной капитал по виду деятельности "Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг", млн. руб. (s₅).

Далее для подтверждения гипотезы о влиянии данных показателей на спрос и предложение интеллектуальных услуг в регионах проводится корреляционный анализ значений факторов и полученной ранее оценки объема рынка за 2005-2011 г. на основе коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Выбор данного коэффициента обусловлен тем, что он применим к интервальным шкалам и не требует нормального распределения переменных.

Результаты корреляционного анализа показали, что значимое влияние на показатель объем рынка интеллектуальных услуг оказывает только часть факторов спроса (а именно - d₂, d₅, d₇, d₈) и ряд факторов предложения (только s₁, s₂, s₅).

Таким образом, на данном этапе выделены наиболее важные экономические показатели, способные охарактеризовать уровень спроса и предложения на интеллектуальные услуги в регионах.

5) Предложена авторская теоретическая классификационная модель субъектов РФ по критерию соотношения спроса и предложения в сфере интеллектуальных услуг и методика ее реализации на базе кластерного анализа.

Теоретически на рынке интеллектуальных услуг может наблюдаться 3 возможные ситуации, которые определяют его конъюнктуру:

§ объем рынка равен его емкости в случае, если имеет место насыщение рынка (V = E);

§ емкость превышает объем, т.е. объем рынка способен потенциально расти (E >V);

§ объем превышает емкость, т.е. рынок экспортноориентироованый в смысле межрегиональной и международной кооперации (V > E).

Исходя из описанных ситуаций, автором предлагается классификационная модель, позволяющая упорядочить субъекты РФ на основе конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг в них.

Согласно теоретической модели можно выделить следующие группы регионов по состоянию конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг (рис.4):

1) неразвитые рынки (1) - характеризуются сравнительно низким спросом и предложением интеллектуальных услуг. Такие регионы демонстрируют низкие показатели валового регионального продукта на душу населения, инвестиционной привлекательности и инновационного развития;

2) экспортноориентированные рынки (4), (7), (8) (ситуация E<V) - т.е. когда в каких-либо регионах предложение интеллектуальных услуг превышает спрос. Соответственно такая ситуация может быть характерной для регионов-поставщиков интеллектуальных услуг и ресурсов в другие регионы (своеобразный внутренний экспорт) и зарубежные страны;

3) развитые и высокоразвитые рынки (5), (9) (ситуация E=V) - в соответствующих регионах установлен определенный баланс между спросом и предложением на интеллектуальные услуги. При этом велика вероятность того, что рынки в данных регионах проходят стадию насыщения;

4) рынки с потенциалом роста (2), (3), (6) (ситуация E>V) - рынки таких регионов далеки от насыщения и обладают потенциалом развития в силу наличия неудовлетворенного спроса.



Рис. 4 Теоретическая классификационная модель конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг в российских регионах

Таким образом, предложенная теоретическая модель оценки конъюнктуры рынка интеллектуальных услуг качественно описывает текущее соотношение спроса и предложения интеллектуальных услуг в регионах и позволяет выделить регионы с неудовлетворенным спросом на такого рода услуги, а также указывает на перспективы их развития в ближайшие годы.

Автором проведены экспериментальные расчеты на основе теоретической модели. В качестве инструментальной базы расчетов выступали методы кластерного анализа. Исходными данными для экспериментов являлись значения факторов, характеризующих спрос и предложение интеллектуальных услуг (выделенные автором в п.4).

Кластеризация российских регионов реализовывалась по каждому из двух видов факторов при использовании агломеративного алгоритма по методу средней связи. Мерой сходства субъектов РФ выступал квадрат евклидового расстояния. Была проведена подготовка исходных данных путем приведения их относительному (безразмерному) виду. В качестве критериев качества кластерных разбиений выступал специальный индекс по критерию Calinski-Harabasz.

Все вычислительные процедуры осуществлялась в статистическом пакете Statistical Package for the Social Sciences (SPSS).

Результаты кластерного анализа субъектов РФ по факторам спроса представлены на рис.5:

Рис. 5 Средние значения анализируемых факторов спроса в кластерах (данные 2011 года), %

Анализ рис.5 позволяет интерпретировать полученные кластеры следующим образом:

1) Кластер 1 - "Регионы с неразвитым спросом" (75 субъектов РФ): включает те российские регионы, в которых спрос на интеллектуальные услуги со стороны предприятий-потребителей сравнительно мал. Об этом свидетельствуют наиболее низкие средние значения по всем анализируемым факторам спроса. Можно говорить о том, что в данных регионах сфера интеллектуальных услуг не развита;

2) Кластер 2 - «Регионы со средним уровнем спроса» (Липецкая область, Московская область, Санкт-Петербург, Свердловская область, Челябинская область): содержит субъекты РФ, в которых предприятия-потребители генерируют средний уровень спроса. Кластер занимает промежуточное положение между кластерами «неразвитый спрос» и «развитый спрос». В связи с этим сфера интеллектуальных услуг в регионах-представителях данного кластера имеет перспективы развития;

3) Кластер 4 - «Регионы с высокоразвитым спросом» (Тюменская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра): концентрирует регионы, предприятия-потребители в которых создают высокий уровень спроса на интеллектуальные услуги. Индикаторами такого состояния являются высокие средние значения анализируемых факторов спроса среди субъектов РФ в кластере;

4) Кластер 3 включает столицу РФ - г. Москву. Характеризуется аномально высокими значениями факторов спроса, поскольку на территории субъекта располагается большое количество предприятий-потребителей интеллектуальных услуг. В целом, по своему содержательному смыслу, кластер отнесен к регионам с высокоразвитым спросом.

В ходе проведения кластерного анализа российских регионов по факторам предложения были получены следующие кластеры (рис.6):

1) Кластер 1 - "Регионы с неразвитым предложением" (62 субъекта РФ): регионы-представители кластера характеризуются низкими значениями факторов предложения, что свидетельствует о сравнительно низком объеме предложения со стороны предприятий-производителей интеллектуальных услуг в силу их малочисленности и/или ограниченности ресурсов;

2) Кластер 2 - "Регионы со средним уровнем предложения" (Волгоградская область, Воронежская область, Красноярский край, Нижегородская область, Новосибирская область, Омская область, Приморский край, Республика Башкортостан, Республика Дагестан, Ростовская область, Самарская область, Ставропольский край, Хабаровский край, Челябинская область): для данных субъектов РФ характерны средние значения факторов предложения, в 3-4 раза превышающие соответствующие значения в предыдущем кластере;

3) Кластер 3 «Регионы с высокоразвитым предложением» (Краснодарский край, Республика Татарстан, Свердловская область, Тюменская область): средние значения факторов предложения у регионов данного кластера максимально высокие;

4) Кластер 4 (Москва), кластер 5 (Московская область), кластер 6 (Санкт-Петербург) характеризуются аномально высокими значениями факторов предложения. В целом данные субъекты РФ по своему содержательному смыслу могут быть отнесены к регионам с высокоразвитым предложением.

На последнем этапе проводилось сопоставление двух полученных кластерных разбиений (по факторам спроса и предложения) и их свертка в единую классификационную модель. Результатом перечисленных действий является классификационная матрица субъектов РФ по соотношению спроса и предложения интеллектуальных услуг в 2011 г. - рис.7.

Рис. 6 Средние значения анализируемых факторов предложения в кластерах (данные 2011 года), %

Сравнительный анализ классификационной матрицы за 2005 и 2011 гг. показал, что значимых изменений в конъюнктурном состоянии рынка интеллектуальных услуг в регионах не наблюдается. Таким образом, можно прогнозировать, что в ближайшие 3 года существенной перестановки регионов в классификационной матрице не произойдет. Однако на более долгосрочную перспективу (например, в сроках «Стратегии 2020») такие изменения возможны и ожидаемы.

Предложенная матрица позволяет сформировать стратегические рекомендации для участников и регуляторов рынка интеллектуальных услуг России:

1) информация о неразвитых региональных рынках интеллектуальных услуг может использоваться государственными органами федерального и регионального уровня. Поскольку интеллектуальные услуги являются «драйверами» инноваций, то и инновационный путь развития таких регионов возможен при условии обеспечения функционирования рынков интеллектуальных услуг. При этом может быть использован опыт регионов с развитыми рынками интеллектуальных услуг. Одновременно государственные органы могут отслеживать динамику развития интеллектуальных услуг в регионах по классификационной матрице в случае перехода субъектов РФ из одного конъюнктурного состояния в другое;

2) информация о рынках с потенциалом роста является ценной для компаний-производителей интеллектуальных услуг при принятии стратегических решений о региональной экспансии, поскольку выход на рынки данных регионов обоснован с точки зрения наличия неудовлетворенного спроса.

Уровень предложения	Высокий	ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ РЫНКИ - Краснодарский край - Республика Татарстан	РАЗВИТЫЕ ЭКСПОРТНООРИЕНТИ- РОВАННЫЕ РЫНКИ - Санкт-Петербург - Московская область - Свердловская область	ВЫСОКОРАЗВИТЫЕ И ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ РЫНКИ - Москва - Тюменская область
	Средний	ЭКСПОРТНООРИЕН-ТИРОВАННЫЕ РЫНКИ - Волгоградская область - Воронежская область - Красноярский край - Нижегородская область - Новосибирская область - Омская область - Приморский край - Республика Башкортостан - Республика Дагестан - Ростовская область - Самарская область - Ставропольский край - Хабаровский край	РАЗВИТЫЕ РЫНКИ - Челябинская область	РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА
	Низкий	НЕРАЗВИТЫЕ РЫНКИ: - Остальные 60 субъектов РФ	РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА - Липецкая область	РЫНКИ С ПОТЕНЦИАЛОМ РОСТА - Ханты-Мансийский автономный округ - Югра ...

Подобные документы

• Моделирование маркетинговых исследований

  Определение емкости рынка каждого вида продукции и долю каждого сектора в первый и последний период. Наиболее выгодные и невыгодные с точки зрения сбыта сегменты рынка. Прогнозирование динамики объема спроса. План прикрепления потребителей к поставщикам.
  
  контрольная работа [27,6 K], добавлен 22.01.2013
  

• Математическое моделирование услуг Интернет

  Создание математической модели для оперативного мониторинга продажи услуг в Региональном филиале ОАО "Сибирьтелеком"-"Томсктелеком". Преимущества, стоимость и основные перспективы развития услуг ISDN. Математическое моделирование dial-up подключений.
  
  дипломная работа [2,8 M], добавлен 20.09.2010
  

• Прогнозирование доходов от услуг компьютерной связи в Украине

  Социально-экономические показатели объема услуг компьютерной связи в Украине, анализ основных тенденций развития и причинно-следственных связей. Анализ динамики временного ряда, выбор метода и построение математической модели для прогнозирования.
  
  курсовая работа [216,1 K], добавлен 05.09.2011
  

• Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка телевизионных сериалов

  Анализ развития рынка телевизионных сериалов производства РФ. Соотношение высокобюджетных проектов, ситкомов и драмеди в российском телеэфире. Прогнозирование объема многосерийной продукции методами экстраполяции временного ряда и наименьших квадратов.
  
  курсовая работа [283,6 K], добавлен 20.06.2014
  

• Моделирование деятельности базы отдыха "Пскович"

  Характеристика деятельности организации и предоставляемых услуг. Создание маркетингового (анализа рынка, установление цен, реклама), организационного и производственного плана. Построение сетевой модели разработки бизнес-плана базы отдыха "Пскович".
  
  курсовая работа [276,2 K], добавлен 06.04.2010
  

• Равновесие национального рынка в модели IS-LM

  Определение сущности национальной экономики. Исследование структуры национального рынка. Характеристика содержания и понятия рынка товаров и платных услуг. Рассмотрение кривой "инвестиции-сбережения". Ознакомление с субъектами рынка рабочей силы.
  
  контрольная работа [147,7 K], добавлен 28.03.2018
  

• Прогнозирование спроса на российский газ на внутреннем рынке России

  Газовая промышленность как составная часть топливно-энергетического комплекса РФ. Потребление природного газа в России, анализ факторов, обуславливающих его спрос на внутреннем рынке. Эконометрическое моделирование спроса на газ на внутреннем рынке РФ.
  
  дипломная работа [552,6 K], добавлен 14.11.2012
  

• Математическое моделирование производственной деятельности

  Основные этапы математического моделирования, классификация моделей. Моделирование экономических процессов, основные этапы их исследования. Системные предпосылки формирования модели системы управления маркетинговой деятельностью предприятия сферы услуг.
  
  реферат [150,6 K], добавлен 21.06.2010
  

• Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг

  Изучение качества продукции и услуг с помощью системы общих и частных статистических показателей: сводка и группировка, средние величины и показатели вариации, корреляционно-регрессионный анализ. Прогнозирование качества продукции, его цели и задачи.
  
  курсовая работа [438,0 K], добавлен 23.09.2016
  

• Имитационное моделирование фирмы по оказанию полиграфических услуг

  Имитационное моделирование как метод анализа экономических систем. Предпроектное обследование фирмы по оказанию полиграфических услуг. Исследование заданной системы с помощью модели типа "Марковский процесс". Расчет времени обслуживания одной заявки.
  
  курсовая работа [42,0 K], добавлен 23.10.2010
  

• Моделирование деятельности загородного отеля "Лисьи горки"

  Построение сетевой модели разработки бизнес-плана с полной разбивкой по всем видам и стадиям деятельности. Анализ рынка услуг, постоянных и переменных затрат. Реклама и стимулирование продаж. Построение модели поведения организации по теории игр.
  
  курсовая работа [235,1 K], добавлен 19.03.2015
  

• АРТ-моделирование на фондовом рынке

  Основы финансового анализа рынка ценных бумаг. Основы модели АРТ. Методологические подходы к анализу фондового рынка. Теоретические и практические аспекты АРТ-моделирования: воплощение теоретических посылок в модель. АРТ-моделирование в практика.
  
  курсовая работа [2,9 M], добавлен 27.03.2008
  

• Анализ и прогнозирование конъюнктуры гостиничного бизнеса

  Проблемы и тенденции развития гостиничного бизнеса в России. Структура номерного фонда гостиниц. Прогнозирование уровня заполняемости гостиниц в России в ближайшие несколько лет методом экстраполяции временного ряда и методом наименьших квадратов.
  
  курсовая работа [330,6 K], добавлен 20.06.2014
  

• Прогнозирование национальной экономики

  Задачи, функции и принципы прогнозирования, классификация и моделирование его объектов. Сущность формализованных и интуитивных методов. Процесс разработки демографических и отраслевых прогнозов. Прогнозирование рынка труда и уровня жизни населения.
  
  учебное пособие [877,2 K], добавлен 10.01.2012
  

• Дуальность решений менеджеров при решении инвестирования в интеллектуальную ресурсную базу компании

  Основные аспекты отношений между собственниками и топ-менеджментом компании. Раскрытие информации об интеллектуальном капитале как решение агентской проблемы. Влияние интеллектуальных ресурсов на конкурентоспособность и результаты деятельности компании.
  
  дипломная работа [1,5 M], добавлен 26.08.2017
  

• Прогнозирование сезонных колебаний спроса на примере ООО "Дон-Мебель"

  Сущность, содержание и цели экономического прогнозирования. Классификация и обзор базовых методов прогнозирования спроса. Основные показатели динамики экономических процессов. Моделирование сезонных колебаний при использовании фиктивных переменных.
  
  дипломная работа [372,5 K], добавлен 29.11.2014
  

• Технологии искусственного интеллекта

  Понятие искусственного интеллекта, основные цели разработок в этой области. Что такое интеллектуальное поведение и его возможности. Структура интеллектуальных информационных систем, базы данных и базы знаний. Области применения экспертной системы.
  
  презентация [80,1 K], добавлен 07.06.2010
  

• Эконометрическое моделирование объема просроченной задолженности при кредитовании юридических лиц

  Сущность просроченной задолженности. Задачи, принятие необходимых мер работы с проблемной задолженностью. Аналитическое выравнивание по модулям кривых роста. Проверка адекватности и точности моделей. Прогнозирование объема просроченной задолженности.
  
  курсовая работа [412,0 K], добавлен 05.05.2016
  

• Эконометрическое моделирование распространения эквайринга в России

  Динамика распространения безналичных платежей с использованием банковских карт и региональные специфики рынка эквайринга в России. Построение эконометрических моделей для выявления факторов, влияющих на скорость и уровень распространения инноваций.
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 17.10.2016
  

• Моделирование уровня безработицы в России

  Исследование причин возникновения, последствий и основных видов безработицы. Моделирование и прогнозирование численности безработных в Российской Федерации. Определение доли экономически активного населения. Построение регрессионной модели безработицы.
  
  курсовая работа [203,8 K], добавлен 31.03.2015
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам