ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ УРОВНЯ ЖИЗНИ РЕГИОНА

В современном мире одной из самых важных характеристик успешного и конкурентоспособного государства является уровень развития инновационной деятельности. В связи с замедлением экономического роста в России, на первый план выходят проблемы выявления факторов инновационного развития регионов, влияющих на состояние экономики страны в целом [1]. В работе проведено исследование по тридцати трём показателям инновационного развития за пять лет (2010-2014 гг.) по 83 регионам России. С целью сокращения числа переменных, нами был проведен факторный анализ, позволяющий выделить те факторы, которые наиболее полно объясняют взаимосвязи между переменными. Данный метод включает в себя анализ методом главных компонент [2].

Первым шагом анализа является построение матрицы показателей корреляции для блока «Генерация инноваций». Для этого используется коэффициент корреляции Пирсона, который характеризует взаимосвязь между показателями. [3] Значения корреляции Пирсона иллюстрируют зависимость между всеми возможными парами переменных. Таким образом, можно прийти к выводу, что большинство рассматриваемых показателей находятся в сильной взаимосвязи между собой.

Целесообразность выполнения факторного анализа определяется наличием корреляции между переменными. Нулевая гипотеза о том, что корреляционная матрица является единичной, отклоняется в соответствии с критерием сферичности Бартлетта. Приближенное значение статистики равно 11697,281 с 435 степенью свободы. Значение р-уровня меньше 0,05 указывает статистическую значимость отличия коэффициента корреляции от 0 и,соответственно, на приемлемость проведения факторного анализа. Критерий адекватности выборки Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) равен 0,736, что больше 0,5. Таким образом, факторный анализ является целесообразным методом для анализа корреляционной матрицы.

По результатам факторного анализа нами получены девять новых переменных: «число исследователей и людей с высшим образованием»; «показатели восприимчивости к инновациям»; «инновационная активность организаций»; «затраты на исследования и разработки»; «количество инновационных товаров, работ, услуг»; «совместная инновационная деятельность организаций»; «инновационная активность бизнеса»; «затраты на приобретение технологий»; «затраты на повышение квалификации персонала, связанные с инновациями».

Следующим шагом исследования является анализ факторов, оказывающих наибольшее влияние на экономический рост регионов. Нами были построены несколько моделей, позволяющих проанализировать панельные данные: модель методом наименьших квадратов, модель фиксированных эффектов и случайных эффектов. На основе тестов Бройша-Пагана, Вайта и Хаусмана выбрана модель фиксированных эффектов. Результаты проведенного анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Сводка для регрессионной модели

Согласно таблице 1 коэффициент детерминации R² = 0,991. Это значит, что полученные нами факторы оказывают существенное влияние на уровень социально-экономического развития региона (99,1% общей вариации результативного признака объясняется вариациями факторных признаков). Р-значение (F) меньше заданного уровня значимости (0,05). Из этого следует адекватность модели выборочным данным. Коэффициенты уравнения регрессии представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Коэффициенты уравнения регрессии

Примечания: * — значимость на уровне 10%. ** — значимость на уровне 5%. *** — значимость на уровне 1%.

Оценка модели регрессии выглядит следующим образом:

Y = 12,4708 + 0,175343*fac2 + 0,0240842*fac7 - 0,0229533*fac8

В результате проведенного регрессионного анализа можно сделать вывод, что на уровень социально-экономического развития регионов оказывают влияние факторы: «показатели восприимчивости к инновациям», «инновационная активность бизнеса», «затраты на приобретение технологий». Полученное уравнение регрессии позволяет нам определить и долю влияния каждого фактора на уровень социально-экономического развития регионов. Из полученной модели следует, что наибольшее влияние на экономический рост оказывается второй фактор «показатели восприимчивости к инновациям». Таким образом, для обеспечения экономического роста страны необходимо проводить стимулирующую политику инновационной деятельности путем воздействия на факторы, выявленные в ходе анализа [4,3].

Фактор «затраты на приобретение технологий» оказывает отрицательное влияние на экономическое развитие регионов, это обусловлено таким показателем как "сальдо экспорта-импорта технологий". Отрицательные значения данного показателя свидетельствует о превышении импорта над экспортом. Это приводит к тому, что, наращивая производство за счёт иностранных технологий, государство не получает доход от экспорта собственных технологий. Более того, со временем может возрастать степень зависимости отечественного бизнеса от зарубежных технологий. В связи с этим возникает потребность в стимулировании инновационной деятельности российских организаций.

Фактор «инновационная активность бизнеса», исходя из проведенного анализа, оказывают положительное влияние на экономическое развитие страны. Во-первых, стимулирование данного фактора в целом может происходить путем системы технического регулирования. То есть, необходимо введение обязательных технических требований к той продукции, что опережает существующий уровень технологического развития производителя. Это может привести к модернизации и техническому перевооружению, способных повлиять на развития каких-либо отраслей. Во-вторых, стимулирование данного фактора может происходить путем предоставления субсидий организациям малого и среднего бизнеса с целью активизации процессов инновационной деятельности. В том числе может производиться оплата научно-исследовательских работ, проведение маркетинговых исследований, патентования, сертификации выпускаемой продукции; субсидирование процентных ставок по кредитам через региональные программы поддержания малого бизнеса. [5, 6].

Список литературы:

1. Антонов, И. Ю. Факторы инновационного развития экономики: опыт зарубежных стран /И. Ю. Антонов//Бизнес в законе. -2012. - № 5. - С.175- 177.

2. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.gks.ru/, свободный. Дата обращения: 16.03.2016.

3. Казаченко, Л. Д. Стимулирование инновационной деятельности как фактор развития социально-экономической системы региона / Л. Д. Казаченко // Вестник забайкальского государственного университета. – 2012. – №3. – С.115-120.

4. Погодаева, Т.В., Жапарова, Д.В. Анализ нефтегазового комплекса на социально-экономическое развитие Тюменской области / Т.В. Погодаева, Д.В. Жапарова // Вестник Тюменского Государственного Университета. - 2014. - №11. Экономика. - С. 142-152.

5. Солдатикова, Н. И. Инновации как фактор обеспечения устойчивого экономического роста /Н. И. Солдатикова // Вестник Челябинского государственного университета. –2015. – № 8 (363). – С.63-70.

6. Николаева, А.Н., Яковлев, А.Е. Инновации как основной фактор экономического роста [Электронный ресурс] / А. Н. Николаева и А. Е. Яковлев // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2012. – № 47(11). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsii-kak-osnovnoy-faktor-ekonomicheskogo-rosta, свободный. Дата доступа: 15.03.2016

К.Ю. Нейфельд

Е.С. Скоробогатова

С.Ю. Станищук

студенты группы 36мм141

Е-mail: _kristinka666_@mail.ru

skorobogatovaekaterina92@mail.ru

3stan72@gmail.com

Е.М. Черкашов

Научный руководитель,

канд. социол. наук, доцент