CC BY
13
УДК 330.341
DOI 10.18101/2304-4446-2019-3-70-77
К ВОПРОСУ О ВЛИЯНИИ КОГНИТИВНОГО ПОТЕНЦИАЛА НА РЕГИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
© Цыренов Даши Дашанимаевич
*
кандидат экономических наук E-mail: [email protected]
© Улазаева Галина Васильевна кандидат филологических наук, доцент* E-mail: [email protected]
* Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова Россия, 670000, г. Улан-Удэ, ул. Смолина, 24а
Когнитивный потенциал рассматривается с разных точек зрения на различных уровнях — чаще микро- и мезо-. После теоретического осмысления понятия когнитивного потенциала очередным исследовательским этапом выступает его оценка — необходимость соотнести когнитивный потенциал с некоторым числовым значением, рассчитанным по определенной методике. Оценка величины когнитивного потенциала завершается проверкой гипотезы о ее взаимосвязи с ключевыми индикаторами развития объекта исследования. В нашем случае — с величиной валового регионального продукта на душу населения. В статье предложена и апробирована методика оценки величины когнитивного потенциала со среднедушевым ВРП на основе коэффициента ранговой корреляции Спирмена. По результатам проведенного экономико-математического моделирования доказано, что увеличение значения когнитивного потенциала приводит к росту ВРП на душу населения.
Ключевые слова: когнитивный потенциал; региональная экономика; рейтинговая оценка; региональная статистика; ранговая корреляция; коэффициент Спирмена.
Для цитирования:
Цыренов Д. Д., Улазаева Г. В. К вопросу о влиянии когнитивного потенциала на региональное развитие // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2019. № 3. С. 70-77.
В последнее время когнитивный потенциал различных объектов становится популярным среди отечественных исследователей, которые выдвигают и тестируют разные методики его оценки [1; 3; 5]. Когнитивный потенциал региональной экономики оценивается с помощью системы показателей и индикаторов, сгруппированных по следующим функциям: воспроизводство, хранение, распространение и использование знаний [2].
Верификация предложенной методики оценки когнитивного потенциала региональной экономики осуществляется методами эконометрического моделирования. Идея заключается в следующем: если регион характеризуется высоким когнитивным потенциалом, то величина ВРП на душу населения должна иметь более высокое значение. И наоборот, регионы с низким среднедушевым ВРП будут иметь сниженный когнитивный потенциал [4].
Для тестирования этой гипотезы предлагается построить эконометрическую модель зависимости ВРП на душу населения от величины интегрального показателя когнитивного потенциала. Значимость построенного эконометрического уравнения осуществляется стандартным статистическим приемом расчета коэффициента корреляции.
Для оценки влияния когнитивного потенциала на социально-экономическое положение субъекта РФ предлагается использовать коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Для этого исследуемые объекты ранжируются по некоторому критерию, после чего каждому из них присваивается соответствующий порядковый номер, который и является рангом. В случае исследования одной совокупности объектов по двум и более признакам возможно несколько исходов: совпадение всех рангов по этим признакам или противоположность всех рангов. В первом случае говорят о максимальной тесноте связи, а во втором — о максимальной тесноте обратной связи.
Рассмотрим в качестве показателей, характеризующих социально-экономическое положение субъектов РФ, валовой региональный продукт на душу населения и рассчитанную величину когнитивного потенциала. В таблице 1 представлены данные о величине когнитивного потенциала и ВРП на душу населения. Из анализа исключены Еврейская автономная область и Чукотский автономный округ, так как по ним не осуществлен расчет величины когнитивного потенциала. В качестве генеральной совокупности представлено 80 субъектов РФ1.
Таблица 1
Исходные данные для расчета коэффициента ранговой корреляции
Регион ВРП на душу населения, р., 2016 г. К, 2017 г.
Белгородская область 470 874,3 38,20
Брянская область 233 701,0 24,90
Владимирская область 281 366,9 29,35
Воронежская область 360 418,2 28,64
Ивановская область 174 995,3 30,41
Калужская область 368 913,4 32,65
Костромская область 247 313,7 30,17
Курская область 325 114,5 28,95
Липецкая область 406 726,2 36,85
Московская область 483 683,3 42,93
Орловская область 282 494,1 23,29
Рязанская область 298 624,0 27,67
Смоленская область 274 415,3 27,18
Тамбовская область 297 933,7 28,05
Тверская область 276 255,4 26,90
Тульская область 344 487,4 34,15
Ярославская область 369 539,9 33,10
г. Москва 1 157 373,0 57,25
Республика Карелия 371 452,0 23,98
Республика Коми 640 622,9 24,27
Архангельская область 584 111,3 36,20
1 Доклад о реализации Программы государственных гарантий оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи в 2010 г. [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru (дата обращения: 20.05.2019).
Вологодская область 410 037,4 26,37
Калининградская область 390 359,4 23,31
Ленинградская область 511 836,5 29,02
Мурманская область 560 380,2 27,44
Новгородская область 398 141,0 27,83
Псковская область 224 152,4 24,48
г. Санкт-Петербург 712 303,6 53,68
Республика Адыгея 201 918,1 23,26
Республика Калмыкия 201 406,9 23,96
Республика Крым 165 433,8 21,51
Краснодарский край 363 731,3 29,09
Астраханская область 332 447,4 24,70
Волгоградская область 292 565,7 22,04
Ростовская область 300 186,2 28,25
г. Севастополь 151 862,7 21,19
Республика Дагестан 197 141,0 15,07
Республика Ингушетия 106 756,6 15,90
Кабардино-Балкарская Республика 153 710,9 19,26
Карачаево-Черкесская Республика 156 602,4 20,70
Республика Северная Осетия-Алания 178 390,3 22,21
Чеченская Республика 118 696,4 14,40
Ставропольский край 232 582,0 25,54
Республика Башкортостан 330 389,3 30,88
Республика Марий Эл 234 160,0 31,86
Республика Мордовия 245 214,7 34,80
Республика Татарстан 499 778,6 51,06
Удмуртская Республика 356 042,7 27,26
Чувашская Республика 211 587,6 33,47
Пермский край 414 418,5 38,28
Кировская область 224 776,0 28,67
Нижегородская область 363 327,8 47,67
Оренбургская область 387 570,0 25,92
Пензенская область 251 717,5 32,38
Самарская область 397 857,2 34,72
Саратовская область 263 773,6 22,50
Ульяновская область 261 500,3 28,99
Курганская область 225 984,4 23,14
Свердловская область 456 860,2 34,79
Тюменская область 1 627 945,9 37,94
Челябинская область 360 048,1 38,07
Республика Алтай 213 474,3 24,56
Республика Бурятия 202 627,8 20,87
Республика Тыва 164 687,0 22,49
Республика Хакасия 339 586,0 21,51
Алтайский край 210 350,7 22,89
Забайкальский край 243 110,4 19,40
Красноярский край 615 803,9 30,46
Иркутская область 443 297,8 22,29
Кемеровская область 316 263,9 23,09
Новосибирская область 391 438,4 29,25
Омская область 316 828,5 28,44
Томская область 451 823,9 35,58
Республика Саха (Якутия) 903 611,1 28,38
Камчатский край 628 114,2 31,69
Приморский край 382 586,9 21,35
Хабаровский край 478 030,8 36,47
Амурская область 357 829,0 22,46
Магаданская область 1 006 587,5 32,48
Сахалинская область 1 575 642,6 35,73
Еврейская автономная область 283 783,1
Чукотский автономный округ 1 323 201,3
Затем по массиву исходных данных определяются ранги по каждому исследуемому признаку. Расчетные данные представлены в таблице 2.
Таблица 2
Ранги для расчета коэффициента Спирмена
Регион Ранг ВРП на душу населения Ранг К ^ — dy)2
Белгородская область 65 74 81
Брянская область 21 30 81
Владимирская область 31 51 400
Воронежская область 47 44 9
Ивановская область 8 53 2 025
Калужская область 50 60 100
Костромская область 25 52 729
Курская область 39 46 49
Липецкая область 59 71 144
Московская область 67 76 81
Орловская область 32 22 100
Рязанская область 35 38 9
Смоленская область 29 35 36
Тамбовская область 34 40 36
Тверская область 30 34 16
Тульская область 43 63 400
Ярославская область 51 61 100
г. Москва 78 80 4
Республика Карелия 52 25 729
Республика Коми 74 26 2 304
Архангельская область 71 69 4
Вологодская область 60 33 729
Калининградская область 55 23 1 024
Ленинградская область 69 48 441
Мурманская область 70 37 1 089
Новгородская область 58 39 361
Псковская область 17 27 100
г. Санкт-Петербург 75 79 16
Республика Адыгея 12 21 81
Республика Калмыкия 11 24 169
Республика Крым 7 10.5 12.25
Краснодарский край 49 49 0
Астраханская область 41 29 144
Волгоградская область 33 12 441
Ростовская область 36 41 25
г. Севастополь 3 8 25
Республика Дагестан 10 2 64
Республика Ингушетия 1 3 4
Кабардино-Балкарская Республика 4 4 0
Карачаево-Черкесская Республика 5 6 1
Республика Северная Осетия-Алания 9 13 16
Чеченская Республика 2 1 1
Ставропольский край 20 31 121
Республика Башкортостан 40 55 225
Республика Марий Эл 22 57 1 225
Республика Мордовия 24 66 1 764
Республика Татарстан 68 78 100
Удмуртская Республика 44 36 64
Чувашская Республика 15 62 2 209
Пермский край 61 75 196
Кировская область 18 45 729
Нижегородская область 48 77 841
Оренбургская область 54 32 484
Пензенская область 26 58 1 024
Самарская область 57 64 49
Саратовская область 28 17 121
Ульяновская область 27 47 400
Курганская область 19 20 1
Свердловская область 64 65 1
Тюменская область 80 72 64
Челябинская область 46 73 729
Республика Алтай 16 28 144
Республика Бурятия 13 7 36
Республика Тыва 6 16 100
Республика Хакасия 42 10.5 992.25
Алтайский край 14 18 16
Забайкальский край 23 5 324
Красноярский край 72 54 324
Иркутская область 62 14 2 304
Кемеровская область 37 19 324
Новосибирская область 56 50 36
Омская область 38 43 25
Томская область 63 67 16
Республика Саха (Якутия) 76 42 1 156
Камчатский край 73 56 289
Приморский край 53 9 1 936
Хабаровский край 66 70 16
Амурская область 45 15 900
Магаданская область 77 59 324
Сахалинская область 79 68 121
ИТОГО 3240 3240 31 910.5
Для расчетной таблицы характерны связанные ранги (т. е. имеются одинаковые ранговые номера). Преодоление сложившейся ситуации осуществляется путем пересчета рангов на основе их переформирования без изменения важности ранга, что приводит к появлению дробных значений ранга. Иными словами, преобразованная таблица рангов сохраняет соответствующие соотношения (больше, равно, меньше).
Правильность присвоения рангов можно осуществить путем расчета показателя, именуемого «контрольная сумма»:
1=
+ 1) 80(80 + 1)
= 3240
2 2
В результате расчета суммы присвоенных рангов получены равные значения, что свидетельствует о правильной расстановке рангов.
Связанные ранги, которые представлены в таблице, предопределяют необходимость использованной скорректированной формулы расчета коэффициента Спирмена:
26с!2 + Л + Б р = 1 --
тг
■ п
где
12
12
j — номера связок по порядку для признака х;
А| — число одинаковых рангов в j -й связке по х;
k — номера связок по порядку для признака у;
Вk — число одинаковых рангов в к-й связке по у.
При подстановке исходных данных получается:
A = [(23-2)]/12 = 0.5 Б = А + В = 0.5
Величина коэффициента ранговой корреляции Спирмена равна 0,626, значит, связь между исследуемыми признаками умеренная и прямая.
Для оценки значимости рассчитанного коэффициента ранговой корреляции Спирмена проверим нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции Спирмена при конкурирующей гипотезе Нь р Ф 0, надо вычислить критическую точку:
где п — объем выборки; р — выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена; ^а, к) — критическая точка двусторонней критической области, которую находят по таблице критических точек распределения Стьюдента, по уровню значимости а и числу степеней свободы к = п - 2.
Если |р| < Тkp, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Ранговая корреляционная связь между качественными признаками не значима. Если |р| > Tkp, нулевую гипотезу отвергают. Между качественными признаками существует значимая ранговая корреляционная связь.
По таблице Стьюдента находим {{аЛ. к) = (0.01/2;78) = 2,639
Поскольку Tkp < р, то отклоняем гипотезу о равенстве нулю коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Другими словами, коэффициент ранговой корреляции статистически значим и ранговая корреляционная связь между оценками по двум тестам значимая.
Результаты проведенного экономико-математического моделирования позволяют утверждать, что увеличение когнитивного потенциала в российских регионах дает эффект в виде прироста среднедушевого валового регионального продукта.
Найденная зависимость подтверждает высказанное предположение о том, что проникновение экономики знаний в регионы повышает их асимметрию. Рейтинг развития экономики знаний на региональном уровне, составляемый на систематической основе, имеет несколько направлений при рациональном использовании когнитивного потенциала региона. В России обозначился слабый вектор повышения активности развития экономики знаний. Однако регионы не уделяют должного внимания вопросам рационального использования когнитивного потенциала. Только хозяйствующие субъекты, в силу жесткой рыночной конкуренции, осознают настоятельную необходимость реализации инновационного сценария развития за счет более интенсивного использования когнитивного потенциала, значительную часть в котором составляет интеллектуальная собственность.
Регулярно составляемый рейтинг когнитивного потенциала в рамках развития экономики знаний на региональном уровне может и должен использоваться при оценке результативности органов государственной власти и выработке политики дальнейшего развертывания шестого технологического уклада.
Литература
1. Былина С. Г. Информационный и когнитивный потенциалы сельского населения РФ: оценка состояния и перспектив развития // Историческая и социально-образовательная мысль. 2017. № 6-1. С. 127-136.
2. Цыренов Д. Д. Развитие методики оценки когнитивного потенциала региональной экономики // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2019. № 2. С. 82-90.
3. Цыренов Д. Д., Биликтуева Г. Д. Разработка статистической оценки когнитивной асимметрии регионов Сибирского федерального округа по уровню человеческого капитала // Омский научный вестник. 2014. № 3(129). С. 51-54.
4. Цыренов Д. Д., Слепнева Л. Р. Рейтинг регионов в зависимости от уровня развития экономики знаний // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 2(92). С. 24-28.
5. Ямилов Р. М. Когнитивный потенциал экономического субъекта как фактор экономического развития и конкурентного преимущества // Вестник Удмуртского университета. Сер. Экономика и право. 2015. № 3. С. 78-85.
TOWARDS THE IMPACT OF COGNITIVE POTENTIAL ON REGIONAL DEVELOPMENT
Dashi D. Tsyrenov Cand. Sci. (Econ.) * E-mail: [email protected]
Galina V. Ulazaeva Cand. Sci. (Phil.)* E-mail: [email protected]
*Dorzhi Banzarov Buryat State University 24a Smolina St., Ulan-Ude 670000, Russia
Currently, cognitive potential is considered from different points of view at different levels, most often at micro- and meso-levels. Theoretical understanding of the concept of cognitive potential should be completed with its assessment — correlation of cognitive potential with some numerical value calculated by a specific method. The assessment of cognitive potential value ends with a test of the hypothesis about its correlation with the key indicators of the studied object development. In our case, it is gross regional product (GRP) per capita. The article proposed and tested a method for assessing the value of cognitive potential with GRP per capita based on Spearman's rank correlation coefficient. The results of economic and mathematical modeling have proved that an increase in the value of cognitive potential leads to an increase in GRP per capita.
Keywords: cognitive potential; regional economy; rating; regional statistics; rank correlation; Spearman's coefficient.
