CC BY
16
ным вопросам реконструкции объектов недвижимости // В сборнике: Актуальные вопросы образования и науки сб. научн. труд. по материалам Межд. научно-практ. конф.: в 14 частях. - Тамбов, 2014. - С. 103-105.
21. Никулин А.И., Сотников Д.Ю. Расчет прочности усиленных под нагрузкой железобетонных балок с учетом старения бетона // Строительство и реконструкция. - 2012. - № 2. - С. 25-32.
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ФИНАНСОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ НА ИННОВАЦИОННУЮ АКТИВНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ
© Заппаров Б.А.*
Казанский национальный исследовательский технологический университет,
г. Казань
Автор на основе использования экономико-математической модели проводит оценку влияния инструментов государственного финансового стимулирования на инновационную активность предприятий и организаций Республики Татарстан, в результате которой приходит к выводу о том, что наиболее эффективным государственным финансовым инструментом стимулирования инновационной активности предприятий являются лизинговые операции.
Ключевые слова: финансовые инструменты, оценка влияния, инновационная активность, экономико-математическая модель, лизинг, целевые программы.
Экономико-математическая модель оценки влияния государственных финансовых инструментов на инновационную активность предприятий позволяет на основе официальных статистических данных выявить влияние государственных финансовых инструментов на инновационную активность предприятий. Апробация экономико-математической модели позволила выявить зависимости между показателями эффективности расходования бюджетных средств, направляемых на финансирование той или иной целевой программы или финансового инструмента и переменными факторами, возникающими в процессе их финансирования, а также оценить связь между интегральными показателями расходования бюджетных средств, направляемых на финансирование той или иной целевой программы и уровнем инновационной активности предприятий в регионе, максимально учесть при расчетах различных видов эффективности расходования бюджетных средств специфические особенности механизмов бюджетных поступлений
* Соискатель кафедры Экономики и управления на предприятии пищевой промышленности.
и других параметров инструментов государственного финансового стимулирования инновационной активности хозяйствующих субъектов [1].
В таблице 1 представлен перечень и условные обозначения принимаемых нами переменных и результирующих при расчетах экономию -математической модели оценки влияния государственных финансовых инструментов на инновационную активность предприятий. Нами выбраны для наибольшей репрезентативности 19 переменных величин, которые отражают набор государственных финансовых инструментов регулирования инновационной активности предприятий региона. При этом результирующие УЛЯ 20, 21, 22 и 23 отражают оценочные показатели воздействия на них переменных VAR 1-19.
Таблица 1
Условные обозначения принимаемых при расчетах переменных величин и результирующих факторов, используемых при моделировании
Условные обозначения
УЛЯ 1 Налог на прибыль
УЛЯ 2 Налог на имущество
УЛЯ 3 Поступление средств в венчурный инвестиционный фонд, млн. рублей
УЛЯ 4 Расходование средств венчурного инвестиционного фонда, млн. рублей
УЛЯ 5 Финансирование на возвратной основе (займы)
УЛЯ 6 Финансирование на безвозвратной основе (субсидии)
УЛЯ 7 Лизинговые операции (общая стоимость договоров)
УЛЯ 8 Лизинговые операции (здания, инженерные сооружения)
УЛЯ 9 Лизинговые операции (машины, оборудования, инвентарь)
УЛЯ 10 Лизинговые операции (компьютеры и компьютерные сети)
УЛЯ 11 Лизинговые операции (транспортные средства)
УЛЯ 12 Лизинговые операции (автомобили (включая автобусы и троллейбусы))
УЛЯ 13 Лизинговые операции (суда)
УЛЯ 14 ФЦП (федеральный бюджет)
УЛЯ 15 ФЦП (бюджет РТ)
УЛЯ 16 ФЦП (федеральный бюджет), на развитие образования
УЛЯ 17 ФЦП (бюджет РТ), на развитие образования
УЛЯ 18 Общий объем финансирования ВЦП, млн. рублей (бюджет РТ)
УЛЯ 19 Общий объем финансирования ДЦП, млн. рублей (бюджет РТ)
УЛЯ 20 Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг
УЛЯ 21 Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства
УЛЯ 22 Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций сферы услуг
УЛЯ 23 Динамика удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации (РТ)
Таким образом, представляется необходимым с целью определения зависимости показателей инновационной активности УЛЯ 20, 21, 22 и 23 от
расходов инвестиционного венчурного фонда Республики Татарстан, объемов лизинга, расходов федеральных целевых программ, расходов ведомственных целевых программ, расходов долгосрочных целевых программ построить модель множественной регрессии. Используя официальные статистические данные построим матрицу парной корреляции, где статистически значимые параметры выделим красным (табл. 2). За высокий уровень достоверности корреляционной связи нами принимались только значения коэффициентов, соответствующие 0,96 и выше. Подробный анализ представленных коэффициентов корреляционной зависимости позволили выявить следующие связи и сформулировать их экономическую интерпретацию.
Таблица 2
Значение коэффициентов парной корреляции (значимые коэффициенты выделены красным)
Переменная Уаг1 Уай УагЗ Уаг4 Уай Уай Уаг7 Уай Уай УагЮ Уаг11 Уа[12 Уаг13 Уаг14 Уаг15 Уаг16 Уа[17 Уаг18 Уаг19 Уаг20 Уаг21 Уа[22 Уаг23
Уаг1 1,00 1,00 0,51 0,42 0,38 0,59 0,85 0,92 0,35 -0,26 0,92 0,96 0,26 0,21 0,04 -0,68 -0,09 0,59 0,34 0,96 0,98 -0,10 0,92
Уаг2 1,00 1,00 0,51 0,42 0,38 0,59 0,85 0,92 0,35 ■0,26 0,92 0,96 0,26 0,21 0,04 -0,68 ■0,09 0,59 0,34 0,96 0,98 ■0,10 0,92
Уай 0,51 0,51 1,00 0,98 0,97 0,87 0,65 0,62 0,62 0,30 0,58 0,76 -0,34 -0,20 0,97 -0,98 0,9В 0,82 -0,16 0,86 0,80 ■0,69 0,63
Уаг4 0,42 0,42 0,98 1,00 1,00 0,84 0,63 0,60 0,59 0,27 0,56 0,75 -0,36 -0,12 0,99 -0,99 0,93 0,79 -0,17 0,85 0,79 ■0,71 0,60
Уай 0,38 0,38 0,97 1,00 1,00 0,79 0,62 0,59 0,61 0,31 0,54 0,73 -0,38 -0,11 0,99 -0,99 0,93 0,78 -0,20 0,84 0,77 ■0,72 0,60
Уай 0,59 0,59 0,87 0,84 0,79 1,00 0,65 0,68 0,40 -0,02 0,66 0,82 -0,24 -0,11 0,99 -0,99 0,93 0,86 -0,02 0,91 0,86 -0,58 0,56
Уаг7 0,05 0,85 0,65 0,63 0,62 0,65 1,00 0,98 0,72 0,12 0,97 0,96 0,49 0,88 0,62 0,91 0,93 0,09 1,00
Уай 0,92 0,92 0,62 0,60 0,59 0,68 0,98 1,00 0,57 ■0,07 1,00 0,98 0,52 0,91 0,68 0,93 0,96 0,14 1,00
УаА 0,35 0,35 0,62 0,59 0,61 0,40 0,72 0,57 1,00 0,78 0,53 0,59 0,10 0,50 0,11 0,57 0,54 ■0,24 0,98
УаИО -0,2В -0,2В 0,30 0,27 0,31 -0,02 0,12 -0,07 0,78 1,00 -0,12 -0,03 -0,30 -0,08 -0,40 -0,00 -0,07 ■0,42 0,90
Уаг11 0,92 0,92 0,58 0,56 0,54 0,66 0,97 1,00 0,53 -0,12 1,00 0,97 0,56 0,90 0,71 0,91 0,95 0,19 1,00
Уаг12 0,96 0,90 0,76 0,75 0,73 0,62 0,96 0,98 0,59 ■0,03 0,97 1,00 0,34 0,98 0,52 0,98 1,00 ■0,06 0,98
Уаг13 0,2В 0,26 -0,34 -0,36 ■0,38 -0,24 0,49 0,52 0,10 ■0,30 0,56 0,34 1,00 0,15 0,97 0,16 0,27 0,91 0,39
УагИ 0,21 0,21 -0,20 -0,12 ■0,11 -0,11 1,00 0,17 0,15 ■0,3В -0,78 -0,33
Уа[15 0,04 0,04 0,97 0,99 0,99 0,99 0,17 1,00 -0,63 0,8В 0,60 -0,96
Уаг16 -0 68 -ПИ -0 9В -П 99 -0 99 -0 99 0,15 -0,63 1,00 -0,66 -0,61 0,95
Уаг17 -0,09 -0,09 0,96 0,93 0,93 0,93 -0,36 0,86 -0,66 1,00 0,92 -0,68
Уаг18 0,59 0,59 0,82 0,79 0,78 0,8В 0,88 0,91 0,50 ■0,08 0,90 0,98 0,15 -0,78 0,60 -0,61 0,92 1,00 0,36 1,00 0,99 ■0,23 0,88
Уаг19 0,34 0,34 -0,16 -0,17 ■0,20 -0,02 0,62 0,68 0,11 ■0,40 0,71 0,52 0,97 -0,33 ■0,96 0,95 ■0,68 0,36 1,00 0,36 0,46 0,82 0,50
УайО 0,9В 0,96 0,86 0,85 0,84 0,91 0,91 0,93 0,57 ■0,00 0,91 0,98 0,16 1,00 0,36 1,00 0,99 ■0,23 0,90
Уаг21 0,98 0,98 0,80 0,79 0,77 0,86 0,93 0,96 0,54 -0,07 0,95 1,00 0,27 0,99 0,46 0,99 1,00 -0,13 0,95
Уаг22 -0,10 -0,10 -0,69 -0,71 ■0,72 -0,56 0,09 0,14 -0,24 ■0,42 0,19 -0,06 0,91 -0,23 0,82 -0,23 -0,13 1,00 -0,01
Уаг23 0,92 0,92 0,63 0,60 0,60 0,56 1,00 1,00 0,98 0,90 1,00 0,98 0,39 0,88 0,50 0,90 0,95 ■0,01 1,00
Достаточно высока корреляционная связь между переменными, отражающими лизинговую деятельность в регионе и результирующими факторами инновационной активности предприятий региона. Так, например, наиболее высока эта зависимость (коэффициент корреляции составляет 1,00) между совокупным объемом лизинговых операций (общая стоимость договоров) и результирующей «Динамика удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации в Республике Татарстан» [2], что позволяет предположить особую значимость этой переменной среди государственных финансовых инструментов стимулирования инновационной активности предприятий промышленности региона. Так, например, в структуре лизинговых операций по уровню их влияния на инновационную активность предприятий региона важное место принадлежит переменной
«Лизинговые операции (автомобили)», корреляционная связь которой с результирующей «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» составляет 0,98, а с результирующей «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства» - 1,00. Графически линейная регрессия показателя «Лизинговые операции (автомобили (включая автобусы и троллейбусы))» на показатель «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» [3] достаточно наглядно отображена на рис. 1.
Рис. 1. Линейная регрессия УЛЯ12-УЛЯ20
Рис. 2. Линейная регрессия УЛЯ8-УЛЯ21
Рис. 3. Линейная регрессия УЛЯ8-УЛЯ23
Рис. 4. Линейная регрессия УЛЯ18-УЛЯ20
Кроме того, высокий уровень корреляционной зависимости наблюдается между переменной «Лизинговые операции (здания, инженерные сооружения)» и результирующими «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства» (0,96) и «Динамика удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации Республики Татарстан» (1,00) (рис. 2 и 3).
Как свидетельствуют данные матрицы парных корреляций, фактически не обнаружено никакой корреляционной связи между переменными УЛЯ14-УАЯ17, отражающими динамику расходов федерального и регионального бюджетов на финансирование федеральных целевых программ и результирующими УАЯ20-УАЯ23, отражающими инновационную активность предприятий региона, включая «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» и «Динамику удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации в Республике Татарстан». Линейная регрессия переменной «Общий объем финансирования ВЦП, млн. руб. (бюджет региона)» на результирующую «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» (рисунок 4), коэффициент корреляции по которой равен 1,00, что отражает достаточно высокую статистическую значимость этой зависимости [3].
Анализ корреляционных связей показал также низкий уровень зависимости между переменной, отражающей расходы бюджета Республики Татарстан на финансирование долгосрочных целевых программ и группой результирующих, отражающих динамику инновационной активности предприятий региона. Так, в соответствие с данными матрицы парных корреляций, коэффициент корреляции между переменной «Общий объем финансирования ДЦП, млн. рублей (бюджет РТ)» и результирующей «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг» составил всего 0,36, результирующей Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства - 0,46, результирующей Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций сферы услуг - 0,82, результирующей Динамика удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации (РТ) - 0,50.
Относительно низкий уровень корреляционной зависимости был выявлен нами в процессе исследования значимой связи между переменными, отражающими деятельность Венчурного инвестиционного фонда Республики Татарстан и результирующими, связанными с динамикой инновационной активности хозяйствующих субъектов в Республике Татарстан [3]. Так, переменные УЛЯ3-УАЯ6, отражающие движение средств венчурного инве-
стиционного фонда Республики Татарстан, практически не имели выраженных корреляционных связей с результирующими УЛЯ20-УАЯ23, отражающими динамику инновационной активности предприятий региона.
Таким образом, можно сделать вывод о том, что проведенная нами оценка экономической эффективности государственного финансового инструментария стимулирования инновационной активности предприятий на основе использования предложенной экономико-математической модели показала следующие результаты:
- наиболее эффективным государственным финансовым инструментом стимулирования инновационной активности предприятий являются лизинговые операции, преимущественно в сфере аренды зданий и инженерных сооружений, коэффициенты корреляции по которым достигали наивысших значений;
- эффективным государственным финансовым инструментом стимулирования инновационной активности предприятий являются лизинговые операции, преимущественно в сфере аренды автомобильного транспорта, коэффициенты корреляции по которым достигали наивысших значений;
- относительно эффективным государственным финансовым инструментом стимулирования инновационной активности предприятий являются расходы бюджета Республики Татарстан на финансирование ведомственных целевых программ, коэффициенты корреляции по которым достигали высших значений [2];
- отсутствует выраженная корреляционная зависимость на уровне статистической значимости между переменными, связанными с финансированием федеральных целевых программа, как из федерального, так и регионального бюджетов, что свидетельствует об относительно низком уровне эффективности этих инструментов государственного финансового стимулирования инновационной активности предприятий региона;
- отсутствует какая-либо корреляционная зависимость между результирующим фактором «Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций сферы услуг» и какими-либо переменными, так как она не имеет значимой корреляционной связи ни с одним из показателей вариации, что свидетельствует о крайне низкой эффективности применения государственных финансовых инструментов стимулирования инновационной активности в сфере услуг региона;
- низкий уровень зависимости между переменной, отражающей расходы бюджета Республики Татарстан на финансирование долгосрочных целевых программ и группой результирующих, отражающих динамику инновационной активности предприятий региона,
что свидетельствует о низкой эффективности этого государственного финансового инструмента стимулирования инновационной активности хозяйствующих субъектов в регионе;
- относительно низкий уровень корреляционной зависимости констатирован в процессе исследования значимой связи между переменными, отражающими деятельность «Венчурного инвестиционного фонда Республики Татарстан», что свидетельствует о низкой эффективности расходования бюджетных средств региона;
- наиболее значимыми факторами, тормозящими рост инновационной активности предприятий в Республике Татарстан, в процессе исследования зафиксированы налог на прибыль и налог на имущество, коэффициенты корреляции по которым достигали наивысших значений.
Список литературы:
1. Методика проведения аудита эффективности использования средств межбюджетных трансфертов в субъектах Российской Федерации // Государственный научно-исследовательский институт системного анализа Счетной палаты РФ. - М.: НИИ СП, 2008. - 127 с.
2. Наука и инновации в Республике Татарстан. Статистический сборник. -Казань: Татарстанстат, 2014. - 112 с.
3. Комплексный информационно-аналитический доклад «Социально-экономическое положение Республики Татарстан». - Татарстанстат, Январь 2013. - № 1.
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ EXCEL И GRETL В РАМКАХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
© Зарезина Ю.Г.*
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,
г. Москва
Эконометрический анализ данных является одним из наиболее прогрессивных направлений исследовательского процесса. Результатом развития данной сферы анализа является появление различных программ, позволяющих проводить вычисления в рамках эконометриче-ского моделирования. Целью настоящей работы является сравнение прикладных пакетов программ (ППП) Excel и Gretl на примере проведения анализа модели парной регрессии.
Ключевые слова эконометрика, анализ, моделирование, программные продукты.
* Студент.
