Анализ взаимосвязи инновационной деятельности и  уровня информатизации в регионах России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

о—и—о

ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

УДК 338.001.36 ББК 65.051

Л.А. Гузикова, А.С. Пантелеев

анализ взаимосвязи инновационной деятельности и уровня информатизации в регионах россии

Произведен обзор показателей информатизации и видов инновационной деятельности в регионах России. Рассчитаны характеристики вариационных рядов показателей информатизации и инновационной деятельности. Предприняты попытки установления взаимосвязи между данными показателями. По результатам проведенного анализа сделаны выводы об уровне информатизации регионов РФ, среднем уровне инновационной активности организаций РФ, а также об отсутствии оснований для того, чтобы признать уровень информатизации ключевым фактором инновационного развития в регионах России.

Ключевые слова:

вариационный ряд, инновационная деятельность, информатизационно-коммуникаци-онные технологии, коэффициент детерминации, коэффициент вариации, метод парной регрессии, статистическая взаимосвязь.

Гузикова Л.А., Пантелеев А.С. Анализ взаимосвязи инновационной деятельности и уровня информатизации в регионах России трансформаций // Общество. Среда. Развитие. - 2015, № 4. - С. 4-8.

© Гузикова Людмила Александровна - доктор экономических наук, профессор, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург; е-mail: guzikova@mail.ru © Пантелеев Александр Сергеевич - бакалавр, магистрант, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург; е-mail: panteleev_alexandr@mail.ru

О

3

О

Переход к рыночному типу экономических отношений в России и высокие темпы научно-технического прогресса способствовали ускорению темпов внедрения во все сферы социально-экономической жизни российского общества достижений в области информатизации. Результативность экономики и завоевание ею места полноправного члена мировой экономической системы в значительной степени зависят от того, в каких масштабах используются современные информационные технологии, а также от того, какую роль они играют в повышении эффективности общественного производства [1].

Информацию в настоящее время можно отнести к списку наиболее важных, ценных и дорогостоящих ресурсов, экономящих трудовые затраты, материальные и финансовые средства. Хозяйственные процессы, происходящие на разных уровнях народ-

ного хозяйства, базируются на использовании различных информационно-технологических решений, при этом информация, с одной стороны, выступает как ресурс, а с другой стороны - как основной (или в производстве материальных товаров - как побочный) результат деятельности [2].

Успешность экономического развития и наращивание конкурентных преимуществ регионов России, по нашему мнению, должно базироваться на обеспечении равномерного информационно-технологического развития и средств коммуникации. К показателям, характеризующим развитие уровня информатизационно-коммуника-ционных технологий региона, можно отнести следующие:

- удельный вес организаций, использовавших персональные компьютеры (ПК) (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

- удельный вес организации, использовавших ЭВМ других типов (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

- удельный вес организаций, использовавших локальные вычислительные сети (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

- удельный вес организаций, использовавших глобальные вычислительные сети (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

- удельный вес организаций, имевших Web-сайты (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

- число персональных компьютеров (ПК) в расчёте на 100 работников (ед.);

- удельный вес ПК с доступом к сети Интернет (процент от общего числа ПК);

- затраты на ИКТ (тыс. руб., в расчёте на 1 обследованную организацию) [5].

Стоит отметить, что все вышеперечисленные показатели являются относительными. Это, с одной стороны, говорит о возможности объективного сравнения регионов и стран с различными ресурсными потенциалами, а, следовательно, и о возможности адекватных выводов на их основе. Однако, с другой стороны, стоит заострить внимание на том, что помимо фактора ресурсовооруженности в сфере информационных технологий не менее важным фактором является степень использования данных технологий.

В условиях современного мирового хозяйства одним из основных ориентиров развития национальной экономики является ее конкурентоспособность, которая во многом определяется способностью промышленного производства вводить новшества и модернизироваться [3]

Для поддержания конкурентоспособности отечественных производителей на мировом рынке, а также для переориентации экономики РФ от экспорта сырья на высокотехнологичное производство важным является вопрос инновационного развития страны и ее регионов. Инновационный потенциал региона является базой для многих конкурентоспособных отраслей экономики. Процесс инновационного развития позволяет обрести конкурентные преимущества регионам, не обладающим большими объемами трудовых и природных ресурсов [7].

Инновационная деятельность - вид деятельности, связанный с трансформацией идей (обычно результатов научных исследований и разработок либо иных научно-технических достижений) в новый или

усовершенствованный продукт, внедренный на рынке, в новый или усовершенствованный технологический процесс, использованный в практической деятельности, либо в новый подход к социальным услугам [8].

К видам инновационной деятельности можно отнести:

- исследование и разработку новых продуктов, услуг и методов их производства (передачи), новых производственных процессов;

- приобретение машин и оборудования, связанных с технологическими инновациями;

- приобретение новых технологий, включая права на патенты, лицензии на использование изобретений, промышленных образцов, полезных моделей;

- приобретение программных средств;

- производственное проектирование, другие виды подготовки производства для выпуска новых продуктов, внедрения новых услуг или методов их производства (передачи);

- обучение и подготовка персонала, связанная с инновационной деятельностью;

- маркетинговые исследования;

- прочие затраты на технологические инновации.

Инновации как результату инновационной деятельности присущи следующие свойства: научно-техническая новизна, производственная применимость, коммерческая реализуемость [4].

В сложившихся экономических условиях постоянного и динамичного развития информационных технологий и активного внедрения инноваций в деятельность экономических субъектов резонной является постановка вопросов о взаимосвязи процессов информатизации и внедрения инноваций и их взаимном влиянии.

Целью данного исследования является анализ уровня информатизации и инновационной деятельности организаций в региональном разрезе, оценка их инновационной деятельности и попытка установить взаимосвязь между уровнем информатизации и инновационной деятельностью в регионах России.

Методология

В качестве метода исследования были использованы статистические методы анализа информации, такие как анализ вариационных рядов и метод парной регрессии.

Информационную базу работы составили показатели информатизации и

3 ю О

о

3 ю О

инновационной деятельности за 2013 г. по регионам РФ, рассчитанные Государственным комитетом статистики. В качестве рассматриваемого показателя информатизации был выбран «Удельный вес организаций, использовавших Интернет, по субъектам Российской Федерации (в процентах от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации)». В качестве показателя инновационной деятельности был выбран показатель: «Инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций), по субъектам Российской Федерации». Данные по 77 регионам РФ за 2013 год доступны на сайте www.gks.ru [10]. В дальнейшем выбранный показатель информатизации принят в качестве признака-фактора, то есть «Х», а показатель инновационной активности - в качестве фактора-результата, то есть <^».

Анализ вариационных рядов

Для исследования картины информатизации и инновационной активности по регионам России были рассчитаны следующие аналитические показатели вариационного ряда:

1) минимум и максимум признака данного вариационного ряда;

2) размах вариации, характеризует границы существующих признаков в совокуп-

R = x - x . Jl max min,

(1)

где Xmax, Xmin - max и min значение признаков в совокупности;

3) средняя арифметическая величина, отражает типический уровень признака в данной совокупности:

X = X, (2)

n

где x. - варианты значений признака, n -количество единиц совокупности;

4) медиана - значение признака, делящее ранжированный ряд пополам и рассчитанное как значение, которое находится посередине ранжированного вариационного ряда:

Ме = x

n+1

2

(3)

5) среднее квадратическое отклонение, показывает, насколько в среднем единицы совокупности отклоняются от средней ве-

6) коэффициент вариации, используется для характеристики однородности совокупности:

V = = -Ю0% .

X

(5)

Парный регрессионный анализ

В процессе анализа с целью описания взаимосвязи анализируемых показателей -уровня информатизации и уровня инновационной активности - были построены регрессионные модели. Для оценки достоверности описания связи признаков той или иной моделью, а также для описания степени зависимости одного признака от другого были использованы следующие показатели:

1) коэффициент детерминации - одна из наиболее эффективных оценок адекватности регрессионной модели, мера качества уравнения регрессии, характеристика прогностической силы анализируемой регрессионной модели [9]. Коэффициент детерминации показывает долю дисперсии, которая обусловлена регрессией, в общей дисперсии. Коэффициент детерминации рассчитывается так:

П 2 = £ (6)

82

2) средняя ошибка аппроксимации -среднее отклонение расчетных значений зависимой переменной от фактических [6]. Допустимая ошибка аппроксимации не должна превышать 10%. Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

з=1 Z

n

у - у

У

•100%

(7)

личины:

3) средний коэффициент эластичности, показывает, на сколько процентов в среднем изменится показатель результат от среднего значения при изменении показателя фактора на 1% от средней величины. Средний коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:

Э = I'(X) ■х (8)

У

4) критерий Фишера, с его помощью оценивается качество регрессионной модели. Значение критерия Фишера рассчитывается по формуле:

n

факт

X(у- у)2'т X (у - у)2 '(п - т -1)

(9)

где п - число единиц совокупности; т -число параметров при объясняющей переменной.

Результаты анализа вариационных рядов

Проанализируем ряд «Х» с помощью вышеперечисленных показателей. Минимальное значение вариационного ряда «Х» равно 73,06%, что говорит о том, что в наименее развитых с точки зрения информатизации регионах РФ 73,06% организаций используют Интернет. Максимальное значение для данного показателя равно 98,75%. Средний уровень использования Интернет организациями РФ равен 88,31%. Также удалось установить, что из 77 исследованных регионов в 50% уровень информатизации превосходит 89,3%, что может быть оценено положительно. Размах вариации говорит о различии между максимально и минимально информатизированными регионами - он составляет 25,7%. Среднее квадратическое отклонение составляет 5,75, то есть в среднем уровень информатизации регионов отличается от среднего на 5,75%. Коэффициент вариации составляет 6,51%, что говорит о достаточно высокой однородности уровня использования сети Интернет организациями по стране.

В целом можно сказать, что средний уровень использования организациями сети Интернет довольно высок (88,31%), но ниже уровня большинства европейских стран: Польша - 89%, Эстония - 92%, Испания -93%, Норвегия - 93%, Финляндия - 99% (на

2009 г.). Однако тот факт, что в некоторых регионах более 25% организаций вовсе не используют такое средство коммуникации и информации, как Интернет, представляется удручающим. Показатели вариационного ряда «Х» представлены в табл. 1.

Проанализируем ряд <^». Минимальное значение равно 2,20 %, то есть минимальный процент организаций, осуществляющих инновационную деятельность, равен 2,2%. Средний уровень инновационной активности равен 9,89%. В 50% регионов РФ уровень инновационной активности выше 9%. В среднем показатели доли организаций, осуществлявших технологические инновации, по субъектам РФ отличаются от среднего на 4,3%. Размах вариации составляет 43,47%, что говорит о значительной неоднородности уровня инновационной активности по регионам РФ.

Стоит отметить, что средний процент организаций, осуществляющих инновации, в РФ меньше, чем развитых европейских странах (на 2011 год Германия - 65%, Финляндия - 50%, Испания - 33%). Показатели вариационного ряда <^» представлены в табл. 1.

Проанализируем взаимосвязь доли инновационно активных организаций и доли организаций, использующих Интернет, методом парной регрессии на основе МНК. Анализ проведен с помощью ППП Statistica. Были построены 4 регрессионные модели: линейная, гиперболическая, показательная, степенная.

Все вышеперечисленные показатели, сосчитанные для каждой из регрессионных моделей, сведены в табл. 2. Графически регрессионные модели отражены на рис. 1.

Таблица 1

Показатели вариационных рядов «Х» и «у»*

Признак Средняя ско Мш Мах Медиана Размах вариации коэффициент вариации

X 88,31 5,75 73,06 98,75 89,30 25,7 6,51%

Y 9,89 4,30 2,20 24,60 9,00 22,4 43,47%

* рассчитано авторами

Таблица 2

Показатели оценки регрессионных моделей*

Показатель Регрессионные модели

линейная Гиперболическая Показательная Степенная

Коэффициент аппроксимации 38,73% 38,71% 38,73% 38,53%

Средний коэффициент эластичности 2,32 2,17 2,52 2,23

Коэффициент детерминации 13,13% 11,54% 13,13% 10,61%

Критерий Фишера 11,27 9,79 11,27 9,07

*рассчитано авторами

Регрессионные модели зависимости количева организаций, осуществлющих инновации (%), от доли организаций, использующих интернет (%).

О

VO О

о Фактические значения

□ Линейная модель

о Гиперболическая

Д Показательная

• Степенная

& .

О о о о О

72 74 76 78 ВО 82 84 86 8В 90 92 94 96 98 100 К

Рис.1. Графическая интерпретация моделей парной регрессии (построено авторами).

Результаты парного регрессионного анализа

Анализ регрессионных моделей выявил, что коэффициент детерминации всех четырех моделей не превосходит 14%, что говорит о том, что общая дисперсия результативного признака объясняется данными моделями только на 14%. Модель недостаточно хорошо аппроксимирует данные, что также хорошо подтверждается высокими значениями коэффициента аппроксимации, каждое из которых превосходит 38%, что выходит за допустимые пределы. При этом каждая из моделей является статистически достоверной, так

Список литературы:

как критерий Фишера для каждой модели больше табличного, равного 3,96.

Таким образом, ни одна из данных моделей парной регрессии не объясняет в достаточной степени взаимосвязь доли организаций, использующих Интернет, и доли организаций, осуществляющих технологические инновации.

Выводы

Результаты проведенного исследования можно интерпретировать следующим образом:

- средний уровень использования российскими организациями Интернет довольно высок, но ниже уровня большинства европейских стран. В ряде регионов РФ число организаций, не использующих Интернет, превышает 25%;

- средний процент организаций, осуществляющих инновации, в РФ меньше, чем в развитых европейских странах;

- взаимосвязь между уровнем информатизации, представленным долей организаций, использующих Интернет, и долей организаций, занимающихся инновациями, не может быть описана уравнением парной регрессии;

- взаимосвязь между уровнем информатизация и инновационной деятельностью организаций в регионах РФ может зависеть от факторов, выходящих за пределы рассмотренных моделей, в том числе, от отраслевой специфики регионов и факторов внеэкономической природы.

Предположительно, для описания взаимосвязи могут быть использованы многофакторные регрессионные модели.

[1] Божко В.П., Власов Д.В., Гаспариан М.С. Информационные технологии в экономике и управлении: учебно-методический комплекс. - М.: Изд. центр ЕАОИ. 2008. - 120 с.

[2] Гузикова Л.А., Волкова Н.В. Информационная экономика и новая парадигма кредитного рынка // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. Т. 3. - 2009, № 79. - С. 262-267.

[3] Гузикова Л.А., Иващенко Л.И. Макроэкономическое стимулирование инноваций //Известия тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2014, № 3-1, с. 284-291.

[4] Инновационный менеджмент / Учебник; под ред. С.Д. Ильенковой; 3-е изд., перераб. и доп. - М.: 2007. - 335 с.

[5] Кущев М.В. Оценка регионального уровня информатизации // Первая ежегодная научная конференция студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН. Материалы молодежной конференции. / Редкол.: акад. Г.Г. Матишов и др. - Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН, 2005.-C. 107-120.

[6] Новиков А.И. Эконометрика / уч. пос., 2-е изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2007. - 144 с.

[7] Родионов Д.Г., Черняк Т.А. Инновационная инфраструктура как элемент обеспечения конкурентоспособности региона (на примере Республики Мордовия) // Вестник Ленинградского государственного университета им. А.С. Пушкина. Т. 6. - 2012, № 4. - С. 155-167.

[8] Статистика науки и инноваций: Краткий терминологический словарь. Под ред. Л. М. Гохберга., М.: ЦИСН, 1998.

[9] Эконометрика / Учебник / Н.Ш. Кремер, Б.А. Путко; под ред. Н.Ш. Кремера; 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 328 с.

[10] Федеральная служба государственной статистики / Офиц. сайт. - Интернет-ресурс. Режим доступа: www.gks.ru