CC BY
7
В соответствии с соглашением стороны планируют развивать сотрудничество по следующим направлениям:
- содействие в формировании венчурных фондов в Пензенской области, в том числе в рамках государственно-частного партнерства;
- организация подготовки кадров для венчурной индустрии на базе системы высшего образования;
- содействие в построении и развитии эффективной инновационной инфраструктуры в Пензенской области;
- поиск наиболее перспективных инновационных проектов в Пензенской области и передача информации о них управляющим компаниям венчурных фондов;
- содействие развитию и укреплению межрегиональных и международных связей Пензенской области в сфере инновационного развития;
- формирование системы привлечения частных инвестиций, в том числе венчурных, для реализации инновационных проектов.
Следовательно, созданные условия со стороны государства должны способствовать развитию малого инновационного бизнеса и повышению его эффективности деятельности.
Список литературы
1. О науке и государственной научно-технической политике : федер. закон от 23 августа 1996 г. № 127-ФЗ (с изм. и доп. 19, 20, 21 июля 2011 г.) // ГАРАНТ.
2. О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации : федер. закон от 24 июля 2007 г. № 209-ФЗ (с изм. и доп. 5 июля 2010 г., 1 июля 2011 г.) // ГАРАНТ.
3. О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам создания бюджетными научными и образовательными учреждениями хозяйственных обществ в целях практического применения (внедрения) результатов интеллектуальной деятельности : федер. закон от 2 августа 2009 г. № 217-ФЗ // ГАРАНТ.
4. Об утверждении Положения о конкурсе по отбору программ развития инновационной инфраструктуры, включая поддержку малого инновационного предпринимательства, федеральных образовательных учреждений высшего профессионального образования : приказ Министерства образования и науки РФ от 7 июля 2010 г. № 754 // ГАРАНТ.
5. О защите конкуренции : федер. закон от 26 июля 2006 г. № 135-Ф3 (с изм. и доп. 1, 11, 18 июля 2011 г.) // ГАРАНТ.
УДК 519.86
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА И КИБЕРНЕТИКА В ВОПРОСАХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНОСТИ БЮДЖЕТНОЙ ПОДДЕРЖКИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Д. Ю. Самыгин
Обобщены показатели выручки и прибыли для изучения эффективности поддержки сельского хозяйства, исследована теснота связи и количественная зависимость выручки и прибыли от субсидий в целом и по отраслям, обоснована возможность использования базовых показателей эконометрического анализа для распределения субсидий по видам.
В настоящее время под эгидой Министерства сельского хозяйства РФ была разработана методика оценки эффективности использования бюджетных средств, предоставляемых сельхозтоваропроизводителям в виде субсидий. Сегодня методика используется только на макроэкономическом уровне в разрезе субъектов Федерации, при этом оценивается вся совокупная поддержка отрасли без ее подразделения по видам финансирования.
Здесь не последнюю роль могут сыграть методы эконометрического анализа, которые позволят оценить степень влияния различных видов поддержки и субсидирования на финансовые результаты, изучить их количественное воздействие, установить контроль эффективности в разрезе направлений поддержки, выявить наиболее и наименее эффективные меры.
В качестве результативных показателей, которые целесообразно исследовать во взаимосвязи с государственной поддержкой, можно предложить:
1) сумму выручки в целом и по отраслям;
2) прибыль в целом и по отраслям.
Эти показатели в свою очередь рассматриваются по отраслям растениеводства и животноводства и в целом по сельскому хозяйству региона (табл. 1).
Таблица 1
Зависимость выручки по отраслям и в целом от субсидий
Показатели Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации
Выручка всего 0,48 0,20
Выручка по растениеводству 0,55 0,28
Выручка по животноводству 0,50 0,25
Анализируя влияние субсидий на выручку всей продукции наблюдается средняя прямая линейная связь.
Значение коэффициента детерминации показывает, что только 20 % общей вариации выручки по всей продукции объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и 80 % зависит от воздействия неучтенных факторов.
В целом при оценке модели можно сделать вывод, что связь ниже среднего, преобладает воздействие неучтенных факторов (рис. 1).
Субсидии, тыс. руб. Рис. 1. Зависимости выручки от субсидий
Между выручкой от продажи продукции, работ, услуг (7) и размером субсидий по растениеводству, полученных сельскохозяйственными органи-
зациями Пензенской области, наблюдается средняя прямая линейная связь (коэффициент корреляции гху = 0,55).
Значение коэффициента детерминации Я = 0,28 показывает, что только 28 % общей вариации выручки по всей продукции объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и 72 % - зависит от воздействия неучтенных факторов (рис. 2).
Субсидии, тыс. руб.
Рис. 2. Зависимость выручки от размера субсидий по растениеводству
Значение индекса корреляции гху = 0,5 указывает на среднюю по силе связь между рассматриваемыми экономическими показателями. Коэффициент детерминации Я2 = 0,25. Это означает, что 25 % изменения выручки от реализации продукции отрасли животноводства объясняется изменением бюджетной поддержки (рис. 3).
Субсидии, тыс. руб. Рис. 3. Зависимость выручки от размера субсидий по животноводству
Теперь исследуем взаимосвязь второго результативного показателя - сумму прибыли с государственной поддержкой аналогичным способом (табл. 2).
Таблица 2
Зависимость прибыли по отраслям и в целом от субсидий
Показатели Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации
Прибыль всего 0,84 0,75
Прибыль по растениеводству 0,43 0,10
Прибыль по животноводству 0,10 0,04
Проанализируем зависимость по отраслям и в целом прибыли и государственной поддержки (рис. 4).
Субсидии, тыс. руб.
Рис. 4. Зависимость прибыли от субсидий
Между прибылью от продажи всей продукции (У) и общим размером субсидий наблюдается сильная прямая линейная связь (коэффициент корреляции гху = 0,84).
Коэффициент детерминации Я2 = 0,75. Данный коэффициент показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, т.е. определяет, какая доля вариации прибыли учтена в модели и обусловлена влиянием на него фактора. Следовательно, 75 % общей вариации прибыли по всей продукции объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и только 25 % - зависит от воздействия неучтенных факторов. Таким образом, модель является качественной, так как чем ближе Я2 к единице, тем выше качество модели (рис. 5).
Субсидии, тыс. руб.
Рис. 5. Зависимость прибыли от субсидий в отрасли растениеводства
Между прибылью от продажи продукции и размером субсидий по растениеводству, полученных сельскохозяйственными организациями, наблюдается слабая прямая линейная связь (коэффициент корреляции 0,43).
Значение коэффициента детерминации показывает, что только 10 % общей вариации прибыли по растениеводству объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и 90 % - зависит от воздействия неучтенных факторов.
Очень слабая прямая линейная зависимость между субсидиями и прибылью наблюдается в отрасли животноводства (коэффициент корреляции 0,1) (рис. 6).
Субсидии, тыс. руб. Рис. 6. Зависимость прибыли от субсидий в отрасли животноводства
Значение коэффициента детерминации Я 2 =0,04 показывает, что только 4 % общей вариации прибыли по животноводству объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и 96 % - зависит от воздействия неучтенных факторов. Из этого следует, что субсидии влияния на прибыль в животноводстве практически не оказывают (табл. 3).
Таблица 3
Множественная зависимость финансовых результатов от объема государственной поддержки по видам субсидий
Показатели Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации
Выручка 0,94 0,89
Прибыль 0,84 0,71
Множественная корреляция показала более высокую зависимость и тесноту связи финансовых результативных показателей от бюджетной поддержки государства по видам. Значение индекса корреляции гху =0,94 указывает на сильную связь между показателями выручки и объемом субсидий по видам.
Значение коэффициента детерминации Я2 = 0,89 показывает, что 89 % общей вариации выручки от продажи объясняется влиянием размера выплаченных субсидий и только 11 % - зависит от воздействия неучтенных факторов.
Рассматривая коэффициент множественной корреляции прибыли, можно также говорить о сильной прямолинейной связи гху = 0,84. Коэффициент
детерминации Я2 = 0,71. Это означает, что 71 % изменения прибыли объясняется изменением бюджетной поддержки.
Таким образом, проведенный корреляционный анализ показал сильную тесную прямую линейную связь в моделях, характеризующих как парную, так и множественную зависимость выручки и прибыли всей продукции от объема государственной поддержки сельского хозяйства. Для дальнейшего исследования и проверки на значимость моделей и факторов влияния целесообразно провести регрессионный анализ (табл. 4).
Уравнение регрессии, характеризующее зависимость выручки (7) от размера выплаченных всего субсидий сельскохозяйственным предприятиям (Х) имеет следующий вид:
7 = 29,31х + 8294,06.
Таблица 4
Зависимость выручки по отраслям и в целом от субсидий
Показатели Свободный член регрессии Коэффициент чистой регрессии при показателе субсидий ^-критерий Фишера /-критерий Стьюдента
Наблюдаемое Табличное Наблюдаемое Табличное
Выручка всего 8294,06 29,31 12,79 3,84 3,57 1,96
Выручка от растениеводства 388,22 20,33 98,65 3,84 9,93 1,96
Выручка от животноводства -126443,31 -25,93 0,06 4,3 0,25 2,07
Уравнение показывает, что при увеличении субсидий на 1 тыс. руб. выручка увеличивается в среднем на 29,31 тыс. руб. Факторы, не учтенные в модели на 8294,06 тыс.руб., увеличивают выручку.
Уравнение регрессии по отрасли растениеводства имеет вид
У = 20,33х + 388,22.
Уравнение показывает, что при увеличении субсидий на 1 тыс. руб. выручка увеличивается в среднем на 20,33 тыс. руб.; 388,22 тыс.руб. выручки по растениеводству зависит от факторов, неопределенных нами.
Исследуем зависимость прибыли от субсидий (табл. 5).
Уравнение регрессии, характеризующее зависимость прибыли (У) от размера выплаченных всего субсидий сельскохозяйственным предприятиям (Х), имеет следующий вид:
у = 1,29х - 50481,08.
Таблица 5
Зависимость прибыли по отраслям и в целом от субсидий
Показатели Свободный член регрессии Коэффициент чистой регрессии при показателе субсидий ^-критерий Фишера /-критерий Стьюдента
Наблюдаемое Табличное Наблюдаемое Табличное
Прибыль всего -50481,08 1,29 62,39 4,22 3,77 2,06
Прибыль от растениеводства 227,91 5,03 58,42 3,84 7,64 1,96
Прибыль от животноводства -39696,45 -16,19 0,21 4,28 0,45 2,07
Уравнение показывает, что при увеличении субсидий на 1 тыс. руб. прибыль увеличивается в среднем на 1,29 тыс. руб. Факторы, не учтенные в модели, уменьшают прибыль на 50481 тыс. руб.
Аналитическим выражением связи прибыли и субсидий по растениеводству является уравнение регрессии вида
У = 5,03х + 227,91.
Уравнение показывает, что при увеличении субсидий на 1 тыс. руб. прибыль увеличивается в среднем на 5,03 тыс. руб. Факторы, не учтенные в модели, на 227,91 тыс. руб. увеличивают прибыль.
Уравнение регрессии зависимости прибыли и субсидий в отрасли животноводства имеет вид
У = -16,19х + 39696,45.
Прибыль и субсидии по животноводству отрицательно коррелированы. В целом по области в отрасли животноводства 39696,45 тыс. руб. прибыли зависит от факторов, не определенных нами.
Однако способ парной регрессии не дает детального преставления о влиянии бюджетной поддержки по видам, поэтому воспользуемся методом множественной регрессии (табл. 6). Важную роль при оценке влияния факторов играют коэффициенты регрессионной модели.
Свободный член регрессионного уравнения показывает то количество выручки и прибыли, которое определяется факторами, не учтенными в корреляционно-регрессионной модели. В целом по области 9216 тыс. руб. выручки зависит от факторов, не определенных нами. Факторы, не учтенные в модели, на 53248 тыс. руб. уменьшают прибыль.
Таблица 6
Множественная регрессия финансовых результатов от объема государственной поддержки по видам субсидий
Коэффициент чистой регрессии ^-критерий Фишера /-критерий Стьюдента
Показатели Свободный член регрессии Субсидии на растениеводство Субсидии на животноводство Субсидии на процентные ставки по кредитам Прочие субсидии Наблюдаемое Табличное Наблюдаемое Табличное
Выручка 9216 2,57 2,27 1,46 0,86 100,74 2,64 56,963 2,06
Прибыль -53248 -1,52 5,48 1,25 0,12 30,11 2,64 65535 2,06
В целом по области одна дополнительная тыс. руб. субсидий на растениеводство увеличивает выручку на 2,57 тыс. руб. и уменьшает прибыль на 1,52 тыс. руб. Субсидии на животноводство увеличивают выручку и прибыль на 2,27 тыс. руб. и 5,48 тыс. руб. соответственно с каждой дополнительной тысячи, субсидии на процентные ставки по кредитам - на 7,46 тыс. руб. и 1,25 тыс. руб.
Проведенный анализ показывает зависимость финансовых результатов от бюджетной поддержки, чем больше объем господдержки, тем больше выручка и прибыль сельскохозяйственных организаций.
Таким образом, проведенный регрессионный анализ эффективности государственной поддержки позволил определить использование бюджетных средств в сельском хозяйстве. На основе данного анализа была установлена количественная взаимосвязь финансово-хозяйственных результатов деятельности от размеров дотирования отрасли. Это позволит определить объемы прибыли и выручки, которые были получены от использования бюджетных средств по видам поддержки, и в конечном итоге будет способствовать принятию верных управленческих решений при выделении и предоставлении объемов поддержки в дальнейшем.
УДК 614.8
МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-
ОПЕРАТОРА
Л. В. Тимохина, И. В. Левина, А. Н. Варнавский
Описываются способы и методы анализа психофизиологического состояния человека-оператора. Предложен новый способ определения показателей психоэмоциональной напряженности на основе анализа сигнала пульсовой волны. В данном способе предложено использовать два временных окна и определять разность между двумя результатами нелинейных интегральных преобразований. Полученный сигнал представляет собой совокупность пиков, по вариабельности ширины которых можно определить значения показателей психоэмоциональной напряженности человека-оператора.
В современных условиях человек зачастую оказывается под влиянием многих раздражающих, угнетающих факторов, совокупное влияние которых приводит к стрессу, утомлению, снижению внимания, концентрации и уменьшению эффективности работы. Поэтому важной задачей является изучение методологических аспектов изучения стресса и психофизиологического состояния человека.
Стресс - общая реакция организма на воздействие (физическое или психологическое), нарушающее его гомеостаз, а также соответствующее состояние нервной системы организма (или организма в целом).
Не всегда по внешнему виду человека можно оценить его эмоции или настроение, так как проявления их настолько минимальны, что не заметны глазу наблюдателя. Результаты исследований показывают, что человек не в состоянии контролировать уровень амплитуды и частоты микроперемещений, это явление рефлексное и является объективным показателем психофизиологического состояния человека.
Среди методик исследования функциональных состояний организма, характеризующих наличие или отсутствие стресса у человека, можно выделить физиологические методы исследования, которые позволяют рассмотреть стресс как колебание гомеостатических процессов.
К этой группе методов относится исследование работы центральной нервной системы с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). ЭЭГ выражает индивидуальный уровень активации в стрессовых условиях. Например, люди, у которых фиксируют ЭЭГ с диффузно распространенными Р-волнами, обла-
