Инновационный потенциал субъектов РФ

ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Нижегородский филиал автономного федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования

 «Национальный исследовательский  университет «Высшая школа экономики»

 

Факультет экономики

Кафедра математической экономики

 

 

 

Эссе на тему:

«Инновационный потенциал субъектов РФ»

 

 

 

                                                                                               Выполнила:

Студентка группы 11Э2

                                                                                               Багрова Ксения

 

 

Проверила:

Преподаватель

                                                                                                       Лакшина В.В.

                                                                                                  

                                                                                                       _______________________

                                                                                                     (Личная подпись)

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                     Нижний Новгород, 2014

Содержание

1. Введение………………………………………………………………………………… 3
2. Анализ данных………………………………………………………………………….  4
1. Источник данных……………………………………………………………….  4
2. Описание переменных………………………………………………………….  5
3. Описательная статистика ……………………………………………………… 6
4. Выбросы…………………………………………………………………………..7
3. Теоретическая модель………………………………………………………………….10
1. Взаимосвязь переменных………………………………………………………10
2. Матрица корреляций, ожидаемые знаки коэффициентов…………………...11
3. Анализ мультиколлинеарности………………………………………………..12
4. Графики, предполагаемые функциональные связи…………………………..14
4. Выбор модели……………………………………………………………………….......15
1. Правдоподобные знаки, значимость регрессии в целом……………………..15
2. Гистограмма остатков, гетероскедастичность ……………………………….16
3. Верная/неверная спецификация модели, значимость коэффициентов, скорректированный R2........................................................................................16
5. Анализ выбранной модели……………………………………………………………..20
1. Интерпретация коэффициентов……………………………………………….20
2. Тест Вальда ……………………………………………………………………..20
3. Доверительные интервалы……………………………………………………..21
4. Прогнозирование ………………………………………………………………21
6. Заключение……………………………………………………………………………...23
7. Список литературы……………………………………………………………………..24
8. Приложение №1………………………………………………………………………...25

Приложение №2………………………………………………………………………...28

Приложение №3………………………………………………………………………...29

Приложение №4………………………………………………………………………...30

Приложение №5………………………………………………………………………...31

Приложение №6………………………………………………………………………...32

Приложение №7………………………………………………………………………...33

Приложение №8…………………………………………………………………….......34

Приложение №9………………………………………………………………………...35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                   Введение

               Инновационное развитие национальной экономики является движущим механизмом, который позволяет стабилизировать и обеспечивать качественный уровень развития страны в долгосрочной перспективе. В результате глобального кризиса 2008-2010 гг. государства, бизнес и общество по-новому взглянули на инновации. Для большинства стран стало приоритетным поднятие инновационного потенциала на новый высокотехнологический уровень, обеспечивающий конкурентные преимущества перед развивающимися странами.

              Несмотря на значительные фундаментальные и технологические заделы, а также уникальность научно-технической базы, инновационная активность России находится на низком уровне. По итогам на 2008 год доля России в числе патентов, которые регистрируются в Европе и США составила всего 0,1 %. Согласно Концепции социально-экономического развития страны на период до 2020г. «Переход к инновационной экономике - абсолютный императив развития России» [1]. По прогнозам, Россия может выйти на уровень 5-10% на рынках высокотехнологичных товаров и услуг, создав конкурентоспособную экономику знаний и высоких технологий [2].

              Основные проблемы формирования инновационной системы России прежде всего связаны с низким спросом со стороны реального сектора экономики на НИОКР, отсутствием развитой нормативно правовой базы, большими рисками и отсутствием финансирования со стороны банковского сектора, венчурных капиталистов и бизнес-ангелов.

            Переход экономики России «от экспортно-сырьевого к инновационному типу развития» [1] подразумевает под собой значительное вовлечение ученых и предпринимателей в инновационный процесс. Председатель Центрального банка России Э. Набиуллина отметила, что «высокотехнологическая близорукость» является замедляющим фактором в развитии инноваций. Кроме того, необходима финансовая поддержка со стороны государства. За последние годы в России появилось несколько институтов развития при поддержке государства, цель которых - создание инновационной среды и стимулирование модернизации экономики: Внешэкономбанк, РОСНАНО, Российская венчурная компания [4].

             Целью данного исследования является: во-первых, рассмотрение основных факторов, влияющих на объем инновационного потенциала для субъектов РФ, и во-вторых, анализ полученной модели и определение прогнозных оценок развития НИОКР в России.

              Эссе состоит из 6 основных разделов. В следующем разделе эссе приводится описание набора данных. Третий раздел раскрывает основную теоретическую модель. Четвертый раздел объясняет выбор спецификации модели. Пятый раздел содержит анализ регрессионной модели. В шестом разделе исследования приведено описание результатов регрессионного анализа и направления развития инновационной политики.

 

 

 

 

 

 

 

Анализ данных

• Источник данных

              Для анализа факторов, оказывающих существенное влияние на инновационное развития субъектов РФ, необходимо было собрать показатели, публикуемые на сайтах Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru), а также Федерального казначейства (Казначейства России) (http://www.roskazna.ru). Все показатели переменных, используемых для анализа, представлены в Приложении №1. Данные были собраны за 2012 год, поскольку данный период явно отражает текущую ситуацию инновационного развития субъектов РФ после глобального кризиса 2008-2010гг., и показывает предварительные результаты взаимодействия государства, бизнеса и общества на инновационный потенциал России.

             Регрессионное уравнение оценивается на основе данных по 80 наблюдениям - субъектам РФ, которые представляют собой восемь федеральных округов. Выборка состоит из семи переменных: объем инноваций, собственные затраты, ученые, используемые технологии, организации, финансирование и административный статус. Первые пять переменных взяты из статистических данных Федеральной службы государственной статистики в разделе официальной статистики «Наука и инновации». Переменная – финансирование - была получена на основе суммирования всех расходов из консолидированного бюджета субъектов РФ Казначейством России за 2012 год на инновационное развитие, включающее следующие направления:

• фундаментальные исследования;
• прикладные научные исследования в области государственных вопросов;
• прикладные научные исследования в области национальной экономики;
• прикладные научные исследования в области жилищно-коммунального хозяйства;
• прикладные научные исследования в области окружающей среды;
• прикладные научные исследования в области образования;
• прикладные научные исследования в области здравоохранения;
• прикладные научные исследования в области социальной политики;
• прикладные научные исследования в области искусства и кинематографии;
• прикладные научные исследования в области физической культуры и спорта;
• прикладные научные исследования в области средств массовой информации.

       Процесс инновационного  развития является комплексным, поскольку в нем задействовано  большое количество различных  агентов. Необходимость рассмотрения инновационной деятельности с учетом взаимодействия между различными институтами и агентами, подчеркивается в концепции национальных инновационных систем (НИС) [5]. Данная концепция основана на рассмотрении следующих групп факторов:

• географическое местоположение;
• качество человеческого капитала;
• взаимосвязи между агентами и институтами.

        Так как  данное исследование основано  на рассмотрении инновационного  потенциала субъектов РФ, то концепция  национальных инновационных систем (НИС) сводится к концепции региональных  инновационных систем (РИС).

 

 

• Описание переменных

        Уравнение, описывающее регрессионную модель выглядит следующим образом:

               Volume = β0+β1*costs+β2*scientists +β3*technology+β4*firms+ β5*funding+β6*status

         В качестве зависимой переменной выступает объем инновационных товаров, работ, услуг (volume), выраженный в млн. рублей. Данный показатель определяет товары, работы и услуги, новые или подвергавшиеся в течение последних трех лет разной степени технологическим изменениям [10].

         Независимые  переменные представлены следующим  образом, в зависимости от группы  факторов, согласно концепции РИС:

• Качество человеческого капитала

          В данной  группе представлен регрессор, который  подразумевает под собой численность исследователей, имеющих ученую степень и профессионально занимающихся исследованиями и разработками, при этом создавая новые товары, работы и услуги (scientists). Единицей измерения является количество человек.

          Следующая независимая переменная отражает количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки за отчетный период, независимо от основного вида деятельности и формы собственности (firms). Показатель выражен в единицах.

          Данные  переменные являются ключевыми, так как именно исследователи, имеющие научную степень, и организации  вносят особый вклад в инновационное развитие своими новыми идеями, знаниями и разработками. Согласно прогнозам Стратегии развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 года произойдет «Укрепление престижа российской науки, усиление притока молодых кадров в научную сферу: удельный вес исследователей в возрасте до 39 лет возрастет до 36% к 2016 г.», а также «Повышение инновационной активности в экономике: удельный вес предприятий, осуществляющих технологические инновации, в общем их числе достигнет 15% к 2011 г. и 20% к 2016 г.» [3].

• Географическое местоположение

          В качестве независимой переменной, отражающей географическое местоположение принимается фиктивная переменная, которая определяет статус административного центра региона (status). Переменная равна 1, если регион является столицей федерального округа, и 0 в противном случае.

          Географическая концентрация организаций, занимающихся НИОКР, в центрах федеральных округов обусловлена постоянным наличием спроса на исследования, как со стороны других предприятий, так и со стороны общества и государства. Это приводит к переливу знаний и опыта между работниками и отраслями инноваций, что в итоге ускоряет темпы экономического роста. Более того, известно, что спрос стимулирует конкуренцию, а в данном случае, это приводит к увеличению скорости создания и качества инновационного продукта. Также, в крупных центрах происходит слияние организаций, занимающихся научной деятельностью, но в разных областях знаний. В одном из эмпирических исследований ученых Arrow и Romer подтверждается гипотеза о том, что наличие различных отраслей в одном регионе благоприятней сказывается на инновационной активности страны, чем моноотраслевое распределение отраслей.

• Взаимосвязи между агентами и институтами

         Регрессором, характеризующим данную группу является финансовая поддержка инновационной активности со стороны государства (funding). Данная переменная выражена в рублях. Поскольку целью государства является стимулирование технологического прогресса, развитие наукоемкого производства, то государственная поддержка образования, науки, научно-технологической и инновационной деятельности становится для него императивом [6]. Государства развитых стран для усовершенствования инновационного потенциала практикуют различные налоговые льготы на вложения в разработку новых технологий, а также сниженные таможенные сборы. Например, в 1980-е годы во Франции государство с помощью инновационной политики дало толчок к развитию науки в области вооружения, космической промышленности и атомной энергетике, а также к созданию технопарков. Это позволило преодолеть отставание в темпах экономического развития страны.

          Переменная technology отражает использование передовых производственных технологий, которые непосредственно применяются при реализации НИОКР. Данная переменная выражена в единицах. Включение переменной в регрессию основано на том, что современный мир уже не возможно представить без компьютеров, интернета и других электронно-вычислительных машин, чье использование значительно облегчает и ускоряет работу современных исследователей и персонала инновационных организаций.