Обоснование стратегических решений по повышению инновационной активности организации субъектов РФ методами эконометрического моделирования

Факторы, влияющие на инновационную активность организаций. Эконометрический анализ инновационной деятельности при помощи пакета Statistica, получение оценочной модели множественной регрессии. Показатели объема инновационных товаров, работ и услуг.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 11.09.2018
Размер файла 16,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Обоснование стратегических решений по повышению инновационной активности организации субъектов РФ методами эконометрического моделирования

Комарова Н.П., Лазарева Е.И.

В настоящее время инновационная экономика активно развивается. При этом крайне важна качественная организация и эффективное управление инновационными процессами, что даст возможность предприятиям повысить конкурентоспособность. Инновационная активность играет важнейшую роль в поддержании постоянного роста инновационной экономики и таким образом определяет инновационный путь развития страны. Вместе с тем, процессы, происходящие в экономике страны, имеют ярко выраженную региональную проекцию.

Под инновационной активностью предприятия понимается комплексная характеристика его инновационной деятельности, включающая восприимчивость к новшествам, степень интенсивности и своевременность осуществляемых действий по трансформации новшеств, способность обеспечить обоснованность применяемых методов, рациональность технологии инновационного процесса по составу и последовательности операций, способность мобилизовать потенциал необходимого количества и качества.

В роли зависимой переменной, характеризующей инновационную активность в регионе, использовался показатель объема инновационных товаров, работ и услуг (млн. руб.).

В качестве факторов, так или иначе влияющих на инновационную активность организаций, были выбраны показатели, представленные в таблице 1.

инновационная активность эконометрический анализ

Таблица 1 - Индикаторы факторов, влияющих на инновационную активность организаций

Наименование показателя, единица измерения

I. Область научных исследований и разработок

Х1.

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, человек

Х2.

Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн. руб.

Х5.

Выпуск квалифицированных рабочих и служащих, человек

Х9.

Затраты на технологические инновации, млн. руб.

II. Благосостояние региона

Х4.

Среднедушевой денежный доход, тыс. руб./мес.

Х3.

ВРП, тыс. руб.

Х6.

Основные Фонды (на конец года; по полной учетной стоимости), млн. руб.

Х7.

Число малых предприятий на конец года, шт.

III. Внешнеэкономическая деятельность

Х10.

Экспорт машин, оборудования, 10 тыс. $

Х11.

Импорт машин, оборудования, 10 тыс. $

IV. Экология

Х8.

Объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, сотни тонн

В результате эконометрического анализа при помощи пакета Statistica 8.0 получили оцененную модель множественной регрессии, которая имеет вид:

Y=4051,1+8,1Х1+6,8Х2+6,8Х3 +2,2Х4+3,4Х5+1,9Х6+0,8Х7-5,0Х8 +1,6Х9+1,0Х10-0,1Х11

Это уравнение выражает количественную зависимость уровня инновационной активности организаций региона (объема инновационных товаров и услуг в регионе) Y от численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками, внутренних затрат на научные исследования и разработки, величины ВРП, среднедушевого денежного дохода, объема выпуска квалифицированных рабочих и служащих, количества основных фондов, числа малых предприятий, объема выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, затрат на технологические инновации, а также экспорта и импорта машин и оборудования. Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других. Рассмотрим подробнее каждый из них.

Значение параметра а трактуется как величина Y при всех Х = 0. В данном случае можно сказать, что параметр а не лишен экономического смысла, так как если все Х будут равны нулю, то объем инновационных товаров, работ и услуг в среднем для субъекта будет составлять 4 051,1 млн. руб. В реальности, согласно исходным данным исследования, этот показатель в среднем составляет 44 598,5 млн. руб. Следовательно, с экономической точки зрения, оценка параметра а логична, и, при условии равенства нулю всех включенных в модель факторов, Y действительно может быть в среднем на 90% меньше, чем при их настоящих значениях.

Коэффициент при Х1 показывает, что при увеличении (уменьшении) численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками на 1 человека объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) в среднем на 8,1 млн. руб. при прочих равных условиях. Между этими показателями наблюдается прямая зависимость, что логично, так как в действительности связь между этими показателями также прямая.

Коэффициент при переменной Х2 составляет 6,8. Это означает, что при увеличении (уменьшении) внутренних затрат субъекта на научные исследования на 1 млн. руб. объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) в среднем на 6,8 млн. руб. при прочих равных условиях. Здесь также наблюдается прямая зависимость.

Коэффициент при Х3 свидетельствует о том, что с увеличением (уменьшением) ВРП на десять тысяч рублей объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) в среднем на 6,8 млн. руб. при прочих равных условиях. Прямая зависимость между переменными логична при данной постановке задачи.

Коэффициент при переменной Х4 говорит о том, что с увеличением (уменьшением) среднедушевых денежных доходов населения на 1 тыс. рублей в месяц объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 2,2 млн. руб. при прочих равных условиях. Этот показатель имеет положительную связь с результатом.

Коэффициент при переменной Х5 свидетельствует о том, что выпуск квалифицированного персонала также положительно влияет на результат. Он показывает, что при увеличении (уменьшении) выпуска квалифицированного персонала на 1 человека объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 3,4 млн. рублей при прочих равныхъусловиях.

Коэффициент перед Х6 показывает, что с увеличением (уменьшением) основных фондов предприятий в совокупности по субъекту на 100 млн. рублей объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 1,9 млн. рублей при прочих равных условиях. Этот показатель также оказывает положительное влияние на результат.

Коэффициент перед Х7 показывает, что с увеличением (уменьшением) числа малых предприятий на 1 предприятие объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 800 000 тысяч рублей при прочих равных условиях. Этот показатель имеет положительную связь с результатом.

Коэффициент при Х8 показывает, что объем выбросов в окружающую среду негативно влияет на инновационную активность предприятий. А именно, с увеличением (уменьшением) объема выбросов загрязняющих веществ в атмосферу на одну сотню тонн объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта уменьшается (увеличивается) на 5 млн. рублей при прочих равных условиях. Это свидетельствует о том, что чистота окружающей среды также является немаловажным фактором в формировании инновационной активности предприятий.

Коэффициент при Х9 показывает, что при увеличении (уменьшении) затрат на технологические инновации на 1 млн. руб. объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 1,6 млн. руб. при прочих равных условиях.

Коэффициент при Х10 показывает, что при увеличении (уменьшении) экспорта машин и оборудования на 10 тысяч $ объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта увеличивается (уменьшается) на 1 млн. руб. при прочих равных условиях. Положительную зависимость можно объяснить тем, что продажа за рубеж машин и технологий создает дополнительный стимул для инноваций.

Коэффициент при Х11 показывает, что при увеличении (уменьшении) импорта машин и оборудования на 10 тысяч $ объем инновационных товаров, работ и услуг субъекта уменьшается (увеличивается) на 100 000 рублей при прочих равных условиях. Данный показатель отрицательно связан с результатом, и это можно объяснить тем, что закупка и использование иностранного оборудования и технологий исключает необходимость в собственных изобретениях и инновациях.

Для оценки влияния относительного вклада каждого фактора в предсказание зависимой переменной используются Бета-коэффициенты, которые получатся, если предварительно стандартизовать все переменные к среднему 0 и стандартному отклонению 1.

Анализируя степень влияния каждого фактора на основании в-коэффициентов, можно сделать вывод о том, что в формировании инновационной активности организаций наиболее важную роль играют такие показатели, как численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (26,4%), внутренние затраты на научные исследования и разработки (24,9%), величина ВРП (11,3%) и среднедушевой денежный доход населения (10%).

В связи с этим, рекомендуемой стратегией повышения инновационной активности предприятий субъектов РФ будет осуществление ряда мероприятий. Во-первых, необходим вывод на передний план государственной политики в сфере научных исследований и разработок. И эта политика должна рассматривать сегодня, в первую очередь, проблему воспроизводства научных кадров. Рекомендуется повысить численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, увеличить выпуск квалифицированных рабочих и служащих. Кроме того в целях повышения инновационной активности предприятий следует увеличить внутренние затраты на научные исследования и разработки. Во-вторых, немаловажен такой фактор, как уровень благосостояния региона. В частности, для повышения инновационной активности предприятий важны такие тенденции, как рост ВРП (например, посредством инвестиций в основной капитал за счет бюджетных источников), а также среднедушевых доходов населения.

Список литературы

- Вилисов В.Я., Вилисова А.В. Инфраструктура инноваций и малые предприятия: состояние, оценки, моделирование: Монография. - М.: РИОР: ИНФРА-М, 2015.

- Голиченко О.Г. Основные факторы развития национальной инновационной системы. - М.: Наука, 2011. - 234 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Параметры автомобиля, которые влияют на стоимость. Обозначение границ выборки. Использование множественной регрессии. Построение с помощью эконометрического программного пакета Eviews симметричной матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами.

    контрольная работа [348,7 K], добавлен 13.05.2015

  • Разработка проектных решений по информационно-методическому обеспечению исследования в области эконометрического моделирования. Анализ тенденций миграционных процессов в странах ЕС и их зависимость от имеющихся факторов, учитываемых при построении модели.

    курсовая работа [2,6 M], добавлен 30.10.2015

  • Основы построения и тестирования адекватности экономических моделей множественной регрессии, проблема их спецификации и последствия ошибок. Методическое и информационное обеспечение множественной регрессии. Числовой пример модели множественной регрессии.

    курсовая работа [3,4 M], добавлен 10.02.2014

  • Ознакомление с основами модели простой регрессии. Рассмотрение основных элементов эконометрической модели. Характеристика оценок коэффициентов уравнения регрессии. Построение доверительных интервалов. Автокорреляция и гетероскедастичность остатков.

    лекция [347,3 K], добавлен 23.12.2014

  • Описание классической линейной модели множественной регрессии. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции на наличие мультиколлинеарности. Оценка модели парной регрессии с наиболее значимым фактором. Графическое построение интервала прогноза.

    курсовая работа [243,1 K], добавлен 17.01.2016

  • Теоретические основы эконометрического анализа рождаемости в России. Эконометрика и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Многомерный эконометрический анализ уровня рождаемости в России: с помощью множественной и парной регрессии.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.03.2014

  • Методологические основы эконометрики. Проблемы построения эконометрических моделей. Цели эконометрического исследования. Основные этапы эконометрического моделирования. Эконометрические модели парной линейной регрессии и методы оценки их параметров.

    контрольная работа [176,4 K], добавлен 17.10.2014

  • Построение модели множественной линейной регрессии по заданным параметрам. Оценка качества модели по коэффициентам детерминации и множественной корреляции. Определение значимости уравнения регрессии на основе F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

    контрольная работа [914,4 K], добавлен 01.12.2013

  • Анализ влияния основных социально-экономических показателей на результативный признак. Особенности классической линейной модели множественной регрессии, ее анализ на наличие или отсутствие гетероскедастичности в регрессионных остатках и их автокорреляции.

    лабораторная работа [573,8 K], добавлен 17.02.2014

  • Основы математического моделирования детерминированных и стохастических объектов. Идентификация объектов управления по переходной характеристике. Получение модели методом множественной линейной регрессии и проверка ее адекватности по критерию Фишера.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 14.10.2014

  • Общая характеристика и функциональные особенности пакета SPSS для Windows, его назначение и анализ возможностей. Основные понятия и методики эконометрического прогнозирования, порядок использования для данного прогнозирования инструментов пакета SPSS.

    курсовая работа [507,1 K], добавлен 28.03.2010

  • Общая характеристика организации, задачи и функции экономико-аналитического отдела. Анализ временных рядов, модель авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего. Применение методов эконометрического моделирования, факторный анализ выручки.

    отчет по практике [2,0 M], добавлен 07.06.2012

  • Использование метода оценки параметров в стандартных масштабах для определения неизвестных параметров линейной модели множественной регрессии. Специфика изучения взаимосвязей по временным рядам. Моделирование взаимосвязей и тенденций в финансовой сфере.

    контрольная работа [326,7 K], добавлен 22.04.2016

  • Исследование зависимости производительности труда от уровня механизации работ по данным 14 промышленных предприятий. Критическое значение статистики Фишера. Оценка параметров множественной линейной регрессии. Построение кривой и диаграммы рассеяния.

    контрольная работа [308,0 K], добавлен 17.05.2015

  • Построение математической модели выбранного экономического явления методами регрессионного анализа. Линейная регрессионная модель. Выборочный коэффициент корреляции. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 22.05.2015

  • Понятие модели множественной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов, который используется для определения параметров уравнения множественной линейной регрессии. Оценка качества подгонки регрессионного уравнения к данным. Коэффициент детерминации.

    курсовая работа [449,1 K], добавлен 22.01.2015

  • Основные проблемы эконометрического моделирования. Использование фиктивных переменных и гармонических трендов. Метод наименьших квадратов и выборочная дисперсия. Смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности. Свойства линейной модели.

    контрольная работа [18,6 K], добавлен 06.11.2009

  • Оценка распределения переменной Х1. Моделирование взаимосвязи между переменными У и Х1 с помощью линейной функции и методом множественной линейной регрессии. Сравнение качества построенных моделей. Составление точечного прогноза по заданным значениям.

    курсовая работа [418,3 K], добавлен 24.06.2015

  • Факторы, формирующие цену квартир в строящихся домах в Санкт-Петербурге. Составление матрицы парных коэффициентов корреляции исходных переменных. Тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность. Тест Гельфельда-Квандта.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 14.05.2015

  • Построение обобщенной линейной модели множественной регрессии, ее суть; теорема Айткена. Понятие гетероскедастичности, ее обнаружение и методы смягчения проблемы: тест ранговой корреляции Спирмена, метод Голдфелда-Квандта, тесты Глейзера, Парка, Уайта.

    контрольная работа [431,2 K], добавлен 28.07.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.