CC BY
35
А. И. Шинкевич
К ВОПРОСУ ОБ ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ (НА ПРИМЕРЕ ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН)
Наличие разноуровневых факторов, а также существование набора моделей инновационного развития и критериев оценки их эффективности обусловливают необходимость выявления основных параметров инновационного развития отраслей промышленности, а также их имитационного моделирования с целью прогнозирования и сравнительного анализа эффективности функционирования моделей институциональных преобразований. Для этого необходимо формирование следующего набора моделей:
а) формирования трансакционных издержек (ТАИ) инновационного процесса;
б) эффективности инновационных процессов в отраслях промышленности Республики Татарстан (РТ);
в) производственной функции инновационного продукта в разрезе отраслей промышленности РТ.
В статье показаны результаты разработки и обоснования математической модели инновационного развития, которые являются основой для имитационного моделирования данного процесса. При помощи разработанных нами моделей осуществлен учет институционального фактора экономического развития мезосистем, который не в полной мере присутствует в исследованных нами моделях инновационного развития. Отметим, что интерес представляют не только окончательные результаты и адекватность полученных моделей (их достоверность), но и процесс отбора параметров модели. Их специфика свидетельствует о недостатках инновационных процессов промышленности РТ и угрозах для экономической безопасности региона.
Модель трансакционных издержек инновационного процесса
В качестве исходных данных нами взяты элементы ТАИ, выделенные из массива суммарных расходов предприятий на производство и реализацию продукции, в соответствии с предлагаемой в [1] методикой. Были построены модели отдельно для химической и нефтехимической промышленности (ХиНХ), а также для отрасли машиностроения и металлообработки (МиМ) Республики Татарстан. На начальном этапе моделирования было задействовано 20 переменных, в ходе факторного анализа по методу главных компонент из модели было исключено 13 переменных для машиностроения и металлообработки и 9 переменных для химической и нефтехимической промышленности в соответствии с технологиями факторного анализа. В результате получены следующие модели.
Химическая и нефтехимическая промышленность
В рамках моделирования получены две новые компоненты, первая из которых объясняет 59,6% суммарной дисперсии системы показателей, вторая - 27,7% дисперсии, что в сумме составляет 87,3%. Проверка адекватности модели по методу Кайзера-Мейера-Олкина (KMO) и теста Барлетта (Bartlett's Test) показала достоверность полученной модели.
В таблице 1 представлен исходный материал для интерпретации состава полученных главных компонент. Мы считаем целесообразным обозначить первую компоненту как трансакционные издержки инновационного характера (ИТАИ), связанные с поддержанием
инновационного потенциала предприятия отрасли, вторую компоненту - как затраты, связанные с оформлением управленческих решений в сфере инноваций.
При этом на современном этапе в рамках химической и нефтехимической промышленности РТ не связаны в единую систему следующие важные элементы инновационного процесса: рекламные услуги, услуги связи, амортизация нематериальных активов и ряд других. Знание об этом может быть использовано при выстраивании инфраструктуры поддержки инновационной активности в данной отрасли.
Таблица 1 - Распределение исходных переменных в рамках модели инновационных трансакционных издержек для химической и нефтехимической промышленности РТ в 2003 г.
Компоненты
Элементы инновационных трансакционных издержек ИТАИ, связанные с поддержанием инновационного потенциала ИТАИ, связанные с оформлением управленческих решений в сфере инноваций
Услуги аудита 0,980
У слуги связи 0,969
Услуги образования 0,965
Вознаграждение за рационализаторские предложения 0,960
Представительские расходы 0,933
Оплата учебных отпусков 0,921
Амортизация основных производственных фондов (ОПФ), участвующих в производстве инновационной продукции 0,886
Услуги науки и научного обслуживания 0,388
Информационно-вычислительные услуги 0,984
У слуги управления 0,946
Юридические услуги 0,884
Исследование состава главных компонент позволило нам выстроить двухфакторную нелинейную модель зависимости величины ИТАИ в химической и нефтехимической промышленности от интегральных показателей, которая может быть использована для оценки и прогнозирования эффективности инновационных процессов.
Математической моделью является степенная функция вида
Y=aoXia1X2a2, (1)
где ao, ai, a2 - коэффициенты регрессии, показывающие размер изменения зависимой переменной Y в ответ на изменение независимых переменных Xi и X2 на 1%; Xi, X2 - независимые переменные - в нашем случае суммы затрат, образующих соответствующие переменные; Y - результирующий показатель или зависимая переменная.
Полученная нами модель на 83% объясняет величину ИТАИ, остальные 17% определяются неизвестными факторами.
В формульном виде модель формирования ИТАИ представляет собой ИТАИХиНХ=18,22* ИТАИ, связанные с поддержанием инновационного потенциала0,255* ИТАИ, связанные с оформлением управленческих решений в сфере инноваций0,511.
Машиностроение и металлообработка
Аналогично было произведено моделирование процесса формирования ИТАИ в машиностроении и металлообработке.
В результате моделирования по методу главных компонент было получено уже не 2, а 3 главные компоненты, что свидетельствует о большей сложности и разветвленности инновационных процессов в данной отрасли.
Первая из выделенных компонент объясняет 41,4% суммарной дисперсии системы показателей, вторая - 18,6% дисперсии, третья - 15,3%, что в сумме составляет 75,3%. Другими словами, модель получилась несколько более худшего качества, чем для химии и нефтехимии Татарстана.
Проверка адекватности модели по методу KMO and Bartlett's Test показала достоверность полученной модели.
В таблице 2 представлен исходный материал для интерпретации состава главных компонент.
Экономическая интерпретация главных компонент позволила дать им условные обозначения, представленные в таблице 2. Первая компонента с некоторой условностью может быть обозначена как затраты на внутреннее обеспечение инновационного процесса, вторая - как расходы по обеспечению качества управленческих решений, причем их влияние на результат неоднозначно, третья, как затраты по обеспечению технологических новаций.
В результате моделирования процесса формирования ТАИ в инновационной сфере отрасли машиностроения и металлообработки получено следующее математическое выражение:
ИТАИМиМ=22,75 * ИТАИ внутр обесп иннов , * ИТАИкач управл , * ИТАИтехнол иннов , , которое
может использоваться для оценки вклада инфраструктурных мероприятий в достижение общего результата и для других прикладных задач регулирования инновационной деятельности на мезоуровне.
Таблица 2 - Распределение исходных переменных в рамках модели инновационных трансакционных издержек для отрасли машиностроения и металлообработки промышленности РТ в 2003 году
Элементы иннова- Компоненты
ционных трансакционных издержек ИТАИ, связанные с внутренним обеспечением инновационного процесса ИТАИ, связанные с обеспечением качества управленческих решений ИТАИ, связанные с технологическими инновациями
Транспортные 0,859
услуги
Арендная плата 0,843
Вознаграждение за рационализаторство 0,756
Услуги аудита 0,754
Услуги образования 0,791
У слуги управления -0,660
У слуги науки и научного обслуживания 0,948
Модель эффективности инновационных процессов в отраслях промышленности РТ
Задачей моделирования данного процесса является оценка влияния на показатель эффективности инновационного процесса (в качестве которого мы предлагаем использовать долю инновационной продукции в выручке отрасли) частных факторов состояния, ресурсных предпосылок и эффективности отдельных процессов в инновационной сфере.
Первоначально в качестве факторных показателей, определяющих интегральную эффективность инновационного процесса в отраслях промышленности, нами были использованы:
- рентабельность персонала, занятого в инновационной сфере промышленности РТ;
- суммарная величина затрат на НИОКР (на технологические инновации по классификации Росстатагентства);
- доля экспорта продукции в выручке отрасли;
- численность работников с высшим образованием на предприятиях инновационной
сферы;
- суммарная стоимость нематериальных активов предприятий;
- показатель чистой прибыли;
- ИТАИ;
- доля добавленной стоимости в выручке ИАП.
В ходе построения главных компонент часть переменных была убрана из окончательной модели, как не отражающих взаимосвязи между показателями модели. Результаты отсеивания показателей также могут служить критерием выбора модели институциональных преобразований в инновационной сфере в разрезе отраслей промышленности РТ.
Модели эффективности инновационных процессов были построены нами для химической и нефтехимической промышленности РТ, а также для машиностроения и металлообработки РТ.
Модель для химической и нефтехимической промышленности РТ
В результате моделирования по методу главных компонент были сформированы две главные компоненты, в ходе чего из анализа исключены:
- показатель доли добавленной стоимости в выручке, что в целом подтверждает отсутствие однозначной зависимости между структурой выручки промышленных предприятий и их инновационной активностью;
- показатель величины ИТАИ как, по нашему мнению, негативный признак «незрелости» инновационных процессов, их низкого качества;
- показатель стоимости нематериальных активов предприятий химической и нефтехимической промышленности, что свидетельствует о слабой защите результатов промышленных разработок и, следовательно, низких экономических стимулах для отечественных разработчиков.
В результате моделирования получены две новые компоненты, первая из которых обеспечивает 69,7% суммарной дисперсии системы показателей, вторая - 26,3% дисперсии, что в сумме составляет 96,0%. Полученная модель фактически исчерпывает все факторы внешней среды. Проверка адекватности модели по методу KMO and Bartlett's Test показала достоверность полученной модели.
В таблице 3 представлен исходный материал для интерпретации состава главных компонент.
Таблица 3 - Распределение исходных переменных в рамках модели эффективности инновационного процесса для химической и нефтехимической промышленности РТ в 2003 г.
Показатели состояния инновационных процессов Компоненты
ресурсное наполнение инновационного процесса эффективность использования человеческого капитала
Затраты на НИОКР (технологические инновации) 0,975
Экспорт продукции 0,961
Численность работников с высшим образованием 0,906
Чистая прибыль 0,852
Рентабельность персонала 0,962
Первая компонента содержит показатели, связанные с ресурсным наполнением инновационного процесса, вторая - с эффективностью использования на предприятиях важнейшего ресурса инноваций - человеческого капитала.
Моделирование эффективности инновационных процессов может быть осуществлено по использованной выше технологии (математическая модель нелинейной зависимости в виде степенной функции), с той разницей что среди новых показателей, соответствующих главным компонентам, содержатся отрицательные значения, которые несколько затрудняют линеаризацию функции логарифмированием исходной нелинейной зависимости, приводя к необходимости добавлять в модель постоянную С.
Для этого необходимо логарифмировать модель вида
Y=ao*(Xi +Ci )a1 *(X2+C2)a2* ... *(Xn+Cn)an. (2)
Модель для машиностроительной и металлообрабатывающей промышленности РТ
В результате моделирования по методу главных компонент были сформированы две главные компоненты, в ходе чего из анализа исключены показатели:
- доли ДС в выручке;
- величины ИТАИ;
- величины экспорта.
Это означает отсутствие для данной отрасли промышленности важного стимула к инновационному развитию и необходимость учета его при разработке инфраструктуры институциональной поддержки инновационной активности.
Вместе с тем, по сравнению с химической и нефтехимической промышленностью в составе модели эффективности инноваций машиностроения и металлообработки сохраняется показатель нематериальных активов, что позитивно и свидетельствует о более распространенной практике патентной защиты результатов исследований в данной отрасли.
Первая из полученных компонент обеспечивает 45,3% суммарной дисперсии системы показателей, вторая - 34,0% дисперсии, что в сумме составляет 79,3%.
Проверка адекватности модели по методу KMO and Bartlett's Test показала достоверность полученной модели. В таблице 4 представлен исходный материал для интерпретации состава главных компонент.
Таблица 4 - Распределение исходных переменных в рамках модели эффективности инновационного процесса для машиностроения и металлообработки РТ в 2003 г.
Показатели состояния инновационных процессов Компоненты
отдача активов предприятия неосязаемые инновационные активы
Рентабельность персонала 0,944
Чистая прибыль 0,820
Затраты на НИОКР 0,810
Нематериальные активы 0,869
Численность работников с высшим образованием 0,854
Состав первой компоненты неоднозначно интерпретируется нами как эффективность использования ресурсов предприятия в инновационной сфере, вторая компонента -как исходные активы инновационного процесса (по преимуществу - неосязаемые).
Моделирование производственной функции инновационного сектора отраслей промышленности РТ
Осознание закономерностей, выявленных в процессе изучения инновационных процессов в отраслях промышленности РТ, позволяет перейти к математическому моделированию производственной функции инновационного сектора промышленности РТ в 2003 г.
Мы предлагаем использовать трехфакторную функцию, в которой, помимо затрат капитала (технологические затраты) R&D, человеческого капитала (human capital (hc)) (фонд оплаты труда, необходимый для выпуска инновационной продукции), была бы учтена переменная, отражающая трансакционные расходы инновационного процесса (ИТАИ), которая косвенно свидетельствует о развитости институциональной инфраструктуры инновационного процесса в промышленности РТ. Предлагаемая модель имеет принципиальное отличие от существующих моделей экономического развития в виде учета институционального фактора.
Результирующим показателем данной модели, по нашему мнению, следует избрать показатель отгрузки инновационной продукции в разрезе отраслей промышленности РТ.
Производственная функция инновационного сектора химической и нефтехимической промышленности РТ
В соответствии с технологией определения параметров уравнения степенной функции, нами рассчитаны основные переменные данной модели для химической и нефтехимической промышленности РТ на цифрах 2003 года.
Уравнение производственной функции для химической и нефтехимической промышленности имеет вид
YхиНХ=3,92*ИТАИ 0,15*R&D0,22*hc 0,65 (3)
Представленная модель дает широкие возможности для экономической интерпретации и прогнозирования инновационных процессов, определения средних, предельных величин, оценки сочетания факторных признаков, позволяющих обеспечивать фиксированный выпуск продукции, давать оценку степени эффективности использования ресурсов на конкретном предприятии, предельной норме заменяемости ресурсов.
■ Производственная функция инновационного сектора машиностроительной и металлообрабатывающей промышленности РТ. Полученной модели соответствует R2=0,95. Аналогичную достоверность подтверждают и другие способы проверки адекватности модели, хотя вторая переменная находится на грани исключения из модели, что косвенно свидетельствует об угрозе трансакционной ловушки.
Уравнение производственной функции для машиностроительной и металлообрабатывающей промышленности имеет вид
Ym^=27,32* ИТАИ'0,08*R&D 0,02*hc 0,81. (4)
■ Информационно-логическая модель инновационного развития отраслей промышленности Татарстана. Полученные нами в ходе моделирования модели системообразующих процессов инновационного развития отраслей промышленности Республики Татарстан объединены в следующие системы уравнений, позволяющие исследовать, прогнозировать, шкалировать отраслевые инновационные процессы. Для химической и нефтехимической промышленности это система формул 5:
&2 = а + а21 X &22
- дисперсия >(0,697 Ха41 + 0,263 ха42),
где а1 - инновационный продукт отрасли, тыс. руб.; а2 -добавленная стоимость за счет инновационного продукта, тыс.руб.; а3 -трансакционные издержки инновационного характера, тыс.руб.; а4 -эффективность инновационных процессов, %; а11 -технологические затраты на НИОКР, тыс.руб.; а12 -человеческий капитал, тыс.руб.; а21 -отгрузка инновационной продукции, тыс.руб.; а22 -отраслевая доля добавленной стоимости, в долях единицы; а31- управленческие решения, значение компоненты; а32- поддержание инновационного потенциала, значение компоненты; а41- ресурсное наполнение инновационного процесса, значение компоненты; а42 - эффективность использования человеческого капитала, значение компоненты.
Для машиностроения и металлообработки система уравнений имеет вид, представленный ниже (формула 3):
где а1 - инновационный продукт отрасли, тыс.руб.; а2 -добавленная стоимость за счет инновационного продукта, тыс.руб.; а3 -трансакционные издержки инновационного характера, тыс.руб.; а4 -эффективность инновационных процессов, %; а11 -технологические затраты на НИОКР, тыс.руб.; а12 -человеческий капитал, тыс.руб.; а21 -отгрузка инновационной продукции, тыс.руб.; а22 -отраслевая доля добавленной стоимости, в долях единицы; а31- внутреннее обеспечение инноваций, значение компоненты; а32 - качество управленческих решений, значение компоненты; а33 - технологические инновации, значение компоненты; а41 - отдача активов предприятия, значение компоненты; а42 - неосязаемые инновационные активы, значение компоненты; а43 -технологические инновации, значение компоненты.
Представленные модели дают широкие возможности для экономической интерпретации и прогнозирования инновационных процессов, определения средних, предельных величин, оценки сочетания факторных признаков, позволяющих обеспечивать фиксированный выпуск продукции, давать оценку степени эффективности использования ресурсов на конкретном предприятии, предельной норме заменяемости ресурсов.
1. Совершенствование институциональной системы инновационного развития регионального промышленного комплекса (на примере Республики Татарстан). - Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 2005.- 244 с.
© А. И. Шинкевич - канд. эконом. наук, доц. каф. экономики КГТУ.
¿а — «з + ¿а>1 х ¿а>2
(6)
а
а4 —_^ - дисперсия ® (0,453 ха41 + 0,340 ха42),
а
дисперсия
Литература
