Оценка активности инновационной деятельности в регионах Российской Федерации
|
Скачать 0.78 Mb.
|
ГЛАВА 3 ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ В РЕГИОНАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
В данной главе были построены регрессии по 77 субъектам Российской Федерации за следующие временные периоды: 2005-2009 и 2010-2014 годы. В облако наблюдений не попали те регионы, инновационные субиндексы которых равнялись нулю, за анализируемый период, либо информация по данным субъектам отсутствовала. Были исключены: Чеченская Республика, Забайкальский край, Чукотский автономный округ, Республика Крым. Разложение прироста ВРП по модели (2.6), где в качестве технологии используется линейная комбинация индексов инновационного развития (2.7), дает возможность построить линейную зависимость прироста экономики в том числе от инновационных факторов. В итоге имеем следующую регрессионную модель:
В качестве объясняемой переменной взят среднегодовой темп прироста продукта региона за рассматриваемый период, в качестве объясняющих взяты среднегодовые темпы прироста капитала и прироста среднегодовой численности занятых в экономике по регионам. В качестве индикаторов инновационного развития взяты индикаторы, рассчитанные в аналитическом докладе Национальным исследовательским университетом ВШЭ за соответствующие периоды [ Рейтинг…, 2012], [Рейтинг…, 2014]. Выбор объясняющих переменных основывался не только на теоретических представлениях о характере зависимости между объемом ВРП, среднегодовой численности занятых в экономике, инвестициями и видами инновационного индекса, но и наличием статистических данных, которые требовались для объяснения. Анализ проводился на региональных данных, которые были опубликованы Госкомстатом Российской Федерации. Вследствие того, что изменения регрессоров может воздействовать на прирост валового продукта с определенным лагом, то в уравнениях регрессии, субиндексы включались с различными лагами, и в дальнейшем определялось, какие переменные являлись значимыми и на сколько объясняли прирост ВРП. Расчеты проводились в специализированной программе Matrixer, а также с помощью модуля «Анализ данных» пакета Excel. На первом этапе были собраны все необходимые статистические данные для построения регрессии по стандартной модели Кобба-Дугласа. Валовые накопленные инвестиции считались как сумма инвестиций в основной капитал за последние пять лет:
где  - накопленные инвестиции за период;  - инвестиции r-го региона j-го года.Далее посчитаны темпы приростов ВРП, среднегодовой численности занятых в экономике региона, накопленных инвестиций региона за соответствующие периоды времени 2005-2009 и 2010-2014 по следующим формулам:
где  – среднегодовой темп прироста ВРП за период от 0 до t;  – величина ВРП крайнего года t;  - величина ВРП базового года.
где  – среднегодовой темп прироста капитала за период от 0 до t; – величина накопленных инвестиций крайнего года t;  - величина накопленных инвестиций базового года.
где  – среднегодовой темп прироста численности занятых в экономике за период от 0 до t;  – величина численности занятых в экономике крайнего года t; - величина численности занятых в экономике базового года.После сбора и расчета всех первоначальных данных была построена простая регрессия зависимости прироста ВРП от прироста численности занятых и накопленных инвестиций для проверки корректности используемой модели. Во время построения регрессионной модели, следует в первую очередь очистить модель, удалив выбросы, посмотреть тренд, далее проверить корреляцию между факторами, после приступить к их оценке. Наше уравнение регрессии выглядело следующим образом:
где Const – константа; α – коэффициент показателя «среднегодовой темп прироста капитала»; β – коэффициент показателя «среднегодовой темп прироста занятых в экономике»;  - ошибка в уравнении регрессии.После построения простой регрессионной модели с двумя объясняющими факторами, было принято решение добавить четыре дополнительных фактора, описывающие инновационность в регионах. При добавлении регрессоров в уравнение (3.5), модель выглядела следующим образом:
где γ – коэффициент показателя индекс «социально-экономические условия»; μ – коэффициент показателя индекс «научно-технический потенциал»; ρ – коэффициент показателя индекс «инновационная деятельность»; φ – коэффициент показателя индекс «качество инновационной политики». Таким образом, нами будут оценены параметры и значимость вышеуказанных регрессионных уравнений. Полученные результаты регрессионного анализа проанализированы и описаны в следующей части третьей главы. 3.2. Анализ инновационных факторов Для периода 2005-2009 были выявлены выбросы, и было принято решение удалить такие регионы, как: Республики Дагестан, Северная Осетия-Алания и Сахалинская область. В период 2010-2014 года явных выбросов не наблюдалось, поэтому принято решение работать с полным облаком наблюдений. Проведена оценка корреляций между объясняющими факторами простой регрессионной модели (таблица 3.1.). Таблица 3.1 - Матрицы корреляции между объясняющими факторами в период 2005-2009 и 2010-2014 соответственно.
Источник: составлено автором в специализированной программе Matrixer. В результате делаются выводы о том, что корреляционная связь между факторами является крайне слабой. При этом для второго из рассмотренных периодов замечена отрицательная корреляция. Далее были построены регрессии, результаты которых представлены в таблице 3.2 и 3.3. Уравнения регрессии (в оценках) выглядят следующим образом:
Таблица 3.2 - Результаты регрессии для 2005-2009 гг.
Источник: составлено автором в специализированной программе Matrixer. Таблица 3.3 - Результаты регрессии для 2010-2014 гг.
Источник: составлено автором в специализированной программе Matrixer. Коэффициент перед переменной показывает эластичность прироста ВРП по объясняющему фактору, то есть показывает, на сколько, изменится прирост регионального продукта при изменении одного из факторов на 1 процентный пункт. По уравнениям регрессии можно сказать, что оба фактора положительно влияют на среднегодовой прирост ВРП. Стандартные ошибки, представляют возможность построения t-статистики для регрессоров, по которой определяется значимость фактора, если фактора имеет малое значение статистики, то можем говорить о ее значимости на 5% или 10% уровнях. По нашим результатам, оба фактора статистически значимы на уровне 5%. Ввиду полученных результатов, следует вывод, что данные факторы объясняют лишь 12% и 20% всего прироста ВРП за периоды 2005-2009 и 2010-2014 соответственно. На втором этапе было решено добавить в качестве дополнительных факторов субиндексы российского регионального инновационного индекса, и узнать влияние каждого из них на прирост регионального продукта. Данные индексы брались с лагом в 1 год. Для начала, также были построены матрицы корреляции между объясняющими факторами (таблица 3.4 и таблица 3.5). Таблица 3.4 - Матрица корреляции между объясняющими факторами в период 2005-2009 гг.
|
Похожие:
 |
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
«Способность педагогического коллектива к инновациям» Ставрополь, 2015 год Цель. Выявление психологической готовности педагогического коллектива к инновационной деятельности. Развитие эмоциональной готовности... |
|
Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации москва 2016... Охватывает только действия по использованию данной программы, но не весь процесс коммерческой деятельности, связанный в том числе... |
|
Обзор текущего состояния и особенности государственной инновационной политики Периодический обзор инновационной деятельности стран Европы, Америки, Азии и Африки, СНГ |
|
«Развитие инновационной деятельности в экономике и социальной сфере... Об утверждении концепции решения комплексной задачи социально-экономического развития Новосибирской области Развитие инновационной... |
|
Инструкция по расчету показателей оценки эффективности деятельности... Российской Федерации» и постановления Правительства Российской Федерации от №1142 и Указа Президента Российской Федерации от 28 июня... |
 |
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное На тему: «Механизм отбора инновационной стратегии компании в сфере информационных технологий» |
|
Руководство по качеству «утверждаю» Цель деятельности Новгу удовлетворение требований заинтересованных сторон (работодателей, обучающихся, персонала, общества) и непрерывное... |
|
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... «Формирования и реализация инновационной политики коалиционного правительства Великобритании» |
|
Отчет «разработка проекта методики и первичная оценка масштабов незаконного... «разработка проекта методики и первичная оценка масштабов незаконного лесопользования в российской федерации» |
|
Средств по платным автомобильным дорогам общего пользования В соответствии со статьей 40 Федерального закона "Об автомобильных дорогах и о дорожной деятельности в Российской Федерации и о внесении... |
|
Приказ от 12 ноября 2011 г. N 1136 о порядке подготовки и размещения... Ечении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления" и Указа Президента Российской... |
|
Бизнес-планирование инновационной деятельности Переход на рыночные формы хозяйствования в России потребовал пересмотра не только форм и методов основных сфер производственной,... |
|
Таблица открытых данных информации о субъектах инновационной инфраструктуры Краткое описание субъекта инновационной инфраструктуры и наиболее значимые общие сведения о нем |
|
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... На тему: "Влияние политической активности в сети Интернет на политический процесс в современной России на примере блогосферы" |