CC BY
11
должностей и показателей, даюшдх право на льготное пенсионное обеспечение, организует разработку предложений по совершенствованию и упорядочению льготных пенсий, рассматривает обращения физических и юридических лиц в установленные законодательством сроки, осуществляет прием физических лиц и представителей юридических лиц, принимает участие в разработке проектов нормативно-правовых актов, изучает современные теоретические разработки и зарубежный опыт по вопросам пенсионного обеспечения граждан, принимает участие при разработке и внедряет автоматизированную систему обработки информации о получателях средств Фонда, назначении и выплате пенсий и пособий по государственному социальному страхованию, взаимодействует с государственными органами и другими организациями по вопросам пенсионного обеспечения.
Литература
1. Бочаров В. В., Леонтьев В. Е., Радковская Н. П. Финансы: учебник. СПб: Питер, 2009. 400 с.
2. Финансы: учебник / под ред. Г. Б. Поляка. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. 703 с.
3. Александров И. МБюджетная система Российской Федерации: учебник. 2-е изд. М.: ИТК «Дашков и К°», 2007. 448 с.
4. Подколозина И. М., Караченцева А. А. Внебюджетные фонды: институциональный подход // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования, 2013. № 2 (2). С. 65-68.
Экономический эффект инновационной деятельности в субъектах РФ
Матюхина А. И.
Матюхина Анастасия Игоревна /Matiukhina Anastasija Igorevna — ассистент, департамент мировой экономики, Национальный исследовательский университет, «Высшая школа экономики», г. Москва
Аннотация: в статье анализируется эффективность инновационной деятельности в субъектах Российской Федерации. Через построение эконометрической модели, автор выявляет факторы, оказывающие влияние на трансформацию разрабатываемых технологий в реальный сектор экономики. Ключевые слова: наука, технологии и инновации, экономика знаний, региональная политика.
В настоящее время экономическое развитие страны определяется не столько ресурсовооруженностью отдельного государства, сколько эффективностью его политики в сфере использования ресурсов, то есть модернизацией экономики, степенью развитости наук и технологий. В этой связи кажется особенно актуальным выявить факторы, влияющие на процесс трансформации научных изысканий в новые технологии, внедряемые в производство. Соответственно, в качестве зависимой переменной, отражающей объем инновационной деятельности в регионе, выбран объем инновационных товаров, работ, услуг без НДС (руб.). Соответствующая переменная обозначена как inn.
Гипотезы в отношении детерминант инновационной активности высказывались рядом исследователей: как российских, так и зарубежных. Традиционно выделяются такие факторы, как внутренние затраты на исследования и разработки (валовые, в расчете на одного исследователя или по отношению к ВВП), использование в исследованиях информационно-коммуникационных технологий, число лиц, занятых исследовательской деятельностью [2], средний уровень их заработной платы [6, с. 2], число зарегистрированных охранных документов на плоды интеллектуальной собственности [5]. «Программа развития инновационной деятельности» Российской академии наук в качестве индикатора эффективности науки предлагает также оценивать публикационную активность: число публикаций и их цитируемость, а также уровень развитости инновационного среднего и малого предпринимательства [4].
Значительная часть исследований проводится на уровне отдельной фирмы, однако, по мнению автора, факторы, определяющие инновационную активность предприятия в итоге являются также детерминантами эффективности науки и технологий и на региональном уровне. Так, предполагается усиление инновационной активности в случае факта кооперации данной фирмы с другими фирмами отрасли в сфере науки и технологий [8, с. 3 - 60], что было также протестировано и для случая международной кооперации на примере стран Группы семи и их 15 партнеров [7, с. 859 - 887].
Основываясь на гипотезах вышеприведенных работ, а также доступности данных по российским регионам, автор выбрал шесть независимых переменных: затраты на технологические инновации организациями (тыс. руб., переменная costs), выдача патентов (включая изобретения, полезные
модели, промышленные образцы, patents), численность аспирантов (PhDst), докторантов (doct), внутренние затраты на НИОКР (млн. руб., RD), средняя заработная плата преподавателей (% от средней по региону, prwage). Соответствующие данные были собраны для 73 регионов России (регионы, включающие автономные области, рассматривались как единый субъект) [1, 3].
Автор отмечает значительную гетерогенность рассматриваемых переменных, объясняющуюся неравномерностью развития отдельных регионов. Так, например, для каждой из переменных наблюдается смещение медианы в область низких значений показателя: рассматриваемые признаки в половине регионов не достигают среднего значения, а достаточно высокое среднее достигается за счет существования малых групп регионов, где данные признаки очень высоки. Сравнительно более равномерное распределение наблюдается для показателя заработной платы, где медианное и среднее значения практически равны. Это объясняется тем, что данный показатель был пронормирован по отношению к среднему уровню заработной платы в регионе.
При построении линейной модели было выявлено наличие мультиколлинеарности, вызванной взаимосвязью в рамках двух групп переменных: число докторов, кандидатов наук и количество зарегистрированных патентов; издержки на инновационную деятельность предприятиями и региональные расходы на НИОКР (коэффициенты толерантности соответствующих переменных значительно ниже 0,3). Соответственно, был осуществлен переход к логарифмам (целесообразность которого была подтверждена постоянно убывающими значениями суммы квадратов остатков при росте коэффициента X в тесте Бокса-Кокса) и, по результатам тестирования гипотезы о наличии линейных ограничений, было осуществлено исключение наиболее связанных с другими переменными, и наименее связанных с объясняемой переменной факторов: количество патентов, а также затраты региона на исследования и разработки. С содержательной точки зрения, модель при этом сохранила более узко определенный фактор - издержки предприятий на инновационную деятельность.
Спецификация модели в логарифмах (в скобках указаны стандартные ошибки, R2 = 0,63): lninn=0,35xlncosts + 0,71 xlnPhDst - 0,41 xlndoct + 0,67xlnprwage + 1,04 (0,07) (0,23) (0,14) (1,01)
Автор замечает, что отрицательный знак при коэффициенте числа докторов наук не является необъяснимым: он свидетельствует о том, что исследовательская активность, во-первых, выше среди более молодых людей; во-вторых, до получения высшей ученой степени, требующей активной вовлеченности в исследования.
Преследуя цель дальнейшего усовершенствования объяснительной силы модели, автор протестировал гипотезу о неэквивалентности моделей для регионов с различной степенью предпринимательской активности. Эффективное функционирование инновационной системы отдельного региона возможно при активной адаптации бизнесом инноваций. Предпринимательство -креативная сила экономики, так как именно внедрение новых технологий позволяет фирмам выдержать конкуренцию. В этой связи, вся выборка была разделена на две группы в зависимости от значения индекса предпринимательской активности (выше среднего; ниже или равен среднему). Был проведен тест Чоу (тестируемая гипотеза: между двумя выборками нет статистически значимых различий), который, вопреки ожиданиям, показал, что выборки принадлежат одной генеральной совокупности (наблюдаемая статистика Фишера 0,14 против критической 2,4).
Кроме того, было отмечено показание тестом Бройша-Погана наличия гетероскедастичности случайных отклонений: наблюдалась зависимость остатков от линейной комбинации значений переменных. В результате корректировки проблемы и исключения незначимого фактора (заработная плата) была получена следующая модель:
lninn = 0,36xlncosts + 0,72xlnPhDst - 0,4xlndoct + 2,22.
(0,67) (0,22) (0,13)
Исключение фактора заработной платы свидетельствует о том, что эффективность науки в регионах не определяется денежным вознаграждением исследователей; вероятно, мотивы их деятельности не сводятся к монетарным. В отношении отрицательного коэффициента при переменной doct автора отмечает, что если рост числа соискателей степени кандидата наук стимулирует исследовательскую и инновационную активность, то переход исследователей в разряд обладателей степени доктора может означать сокращение стимулов к ведению научной работы, которая необходима именно до получения соответствующей степени.
Итак, увеличение затрат организаций на технологические инновации на 1% приводит к росту объема инновационных товаров, работ, услуг на 0,36%; 1% рост числа кандидатов наук в регионе повышает рассматриваемый показатель на 0,72%; аналогичное увеличение количества обладателей степени доктора наук влечет снижение объема инновационных товаров, работ, услуг на 0,4%.
Наибольшая инновационная активность, таким образом, характерна для тех регионов, где велико число молодых исследователей, еще не получивших степень доктора наук. В этой связи кажется
94
целесообразным развитие в регионах концепции «Университет - 2.0», предполагающей активное привлечение к научной деятельности студентов и аспирантов. В то же время, вероятно, усложнение процедуры присвоения высшей ученой степени могло бы стимулировать продолжение активности ученого на протяжении более длительного периода времени.
Литература
1. Заработная плата. [Электронный ресурс]: Федеральная служба государственной статистики [Официальный сайт]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wage s/labour_costs/# (дата обращения: 31.05.2016).
2. Миндели Л., Клеева Л., Воробьев И. Наука и инновации в современной России // Энергия: экономика, техника, технология. 2012. № 3.
3. Наука и инновации. [Электронный ресурс]: Федеральная служба государственной статистики [Официальный сайт]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/scien ce_and_innovations/science/# (дата обращения: 31.05.2016)
4. . [Электронный ресурс]: Программа развития инновационной деятельности Российской академии наук. Российская академия наук. [Официальный сайт]. Режим доступа: http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=32312e4be9a8-47d3-9889-661ed6898a4a/ (дата обращения: 31.05.2016).
5. Штерцер Т. Детерминанты инновационной активности на региональном уровне (эмпирический анализ) // Статистические измерения и эконометрический анализ, 2005. № 2.
6. Bellmann L., Crimmann A., Evers K., Hujer R. Regional Determinants of Establishments' Innovation Activities: A Multi-Level Approach // Bonn Institute for the Study of Labour Discussion Papers. - Bonn, 2013. № 7572.
7. Coe D., Helpman E. International R&D Spillovers. European Economic Review, 1995. №. 39.
8. Hall B., Mairesse J., Mohnen P. Measuring the Returns to R&D // Handbook of the Economics of Innovation, 2009. Vol. 1.
Эволюция бухгалтерского учета в условиях инфляции: опыт США и Российская практика Карасев А. С.
Карасев Андрей Семенович /Karasev Andrej Semenovich — аспирант, экономический факультет, Санкт-Петербургский институт экономики и управления, г. Санкт-Петербург
Аннотация: в статье анализируется опыт развития бухгалтерского учета в условиях инфляции в США. Проводится сравнение подходов к решению проблемы инфляционного учета в США и России. Показывается актуальность данной проблематики на современном этапе развития отечественного учета.
Ключевые слова: инфляция, индексация, оценка по текущей стоимости, финансовая отчетность.
На необходимость учёта инфляции при составлении финансовой отчетности в США первыми обращали внимание Бавер (Baver) [1], Патон (Paton) [2], Суини (Sweeney) [3] и другие. Но интерес к данной проблеме в период с 1920 и вплоть до второй мировой войны был невысок, так как уровень инфляции в экономике был незначителен. Рост инфляции в ходе второй мировой войны и в первые послевоенные годы кардинально изменил ситуацию. В 1947 году Комитет по бухгалтерским процедурам (CAP) выпустил Бюллетень бухгалтерских исследований (ARB) № 33 «Амортизация и высокая стоимость», в котором давал разъяснение, что при падении покупательной способности денежной единицы никаких корректировок в учете делать не требуется.
Вопреки ожиданиям, инфляция в США продолжала расти как после окончания войны, так и в следующие десятилетия. Совету по принципам учета (APB) стало очевидно, что рост инфляции продолжится и в будущем. Поэтому на специальном совещании в 1961 году APB пришёл к выводу о необходимости учета влияния инфляции при составлении финансовой отчетности. Признание необходимости влияния инфляции было подчеркнуто в Бухгалтерских научных исследованиях (ARS) № 3 «Временный набор общих принципов бухгалтерского учета для коммерческого предприятия».
В 1963 году, на необходимость учета влияния инфляции было обращено внимание в п. 6 в Бухгалтерских научных исследованиях (ARS) № 6 «Отчетность с эффектами изменения уровня цен».
