РЕЙТИНГ СТРАН ЕС ПО ИНТЕГРАЛЬНОМУ ПОКАЗАТЕЛЮ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ЛИДЕРСТВА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

The scientific heritage No 19 (2018) 53

РЕЙТИНГ СТРАН ЕС ПО ИНТЕГРАЛЬНОМУ ПОКАЗАТЕЛЮ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ЛИДЕРСТВА

Таран А.Ю.

аспиpант кафeдpы междунаpодных экономических отношений, Хаpьковского национального унивepситeта имeни В.Н. Каpазина, г. Харьков

RATING OF THE EC COUNTRIES ON THE INTEGRATED INDICATOR OF THE ASSESSMENT OF

TECHNOLOGICAL LEADERSHIP

Taran А. Yu.

Postgraduate Student of Department ofInternational Economic Relations, V. N. Karazin Kharkiv National University, Kharkiv

Аннотация

В статье рассматривается разработка интегрального показателя оценки технологического лидерства Германии в экономической системе ЕС. Учитывая интеграционный потенциал и полиструктурный характер современного технологического лидерства, осуществлена оценка места Германии в отношении других стран ЕС. Предлагается оценить современное технологическое лидерство Германии с учетом детерминант: информационная адаптивность, инновационная направленность и синергетическая эффективность.

Abstract

The article is devoted to the development of an integrated indicator of the assessment of Germany's technological leadership in the EU economic system. Given the integration potential and the polystyrene nature of modern technological leadership, an assessment of the place of Germany in relation to other EU countries has been made. It is proposed to assess the modern technological leadership of Germany, taking into account the determinants: information adaptability, innovation orientation and synergetic efficiency.

Ключевые слова: технологическое лидерство, информационная адаптивность, инновационная направленность, синергетическая эффективность.

Keywords: technological leadership, information adaptability, innovation orientation, synergetic efficiency, integral indicator.

Технологическое лидерство страны имеет полиструктурный характер, обусловленный тремя современными важнейшими детерминантами (информационной адаптивностью, инновационной направленностью и синергетической эффективностью), значительно усложняет проблему оценки технологического лидерства стран в глобальном мире.

Информационная адаптивность - это способность людей воспринимать, анализировать поток информации и на этой основе прогнозировать технологические изменения, а также проводить их в соответствии с уровнем мотивации, предпочтений и желаний максимизировать полезность деятельности с целью увеличения прибыли от внедрения новых технологий.

Инновационная направленность - фундаментальное направление развития страны-лидера, определяющее соответствующий тренд общества, в котором значительная часть результатов деятельности инвестируется в будущее путем создания условий для развития образования, науки и технологий и соответствующей их коммерциализации.

Синергетическая эффективность является важнейшей детерминантой технологического лидерства, поскольку позволяет получить сверхнормиро-ванные доходы от разработки, коммерциализации и внедрения новейших технологий.

Актуальность данной проблемы обусловливает необходимость поиска решения в виде разра-

ботки интегрального показателя оценки технологического лидерства стран с учетом этих детерминант.

Учитывая интеграционный потенциал и полиструктурный характер современного технологического лидерства, определим место Германии в отношении других стран ЕС. Предлагается оценить современное технологическое лидерство Германии с учетом представленных выше детерминант: информационная адаптивность, инновационная направленность и синергетическая эффективность.

Рассматривая сущность детерминант, сформируем количественные показатели, позволяющие сделать обоснованную их оценку. Расчет интегрального показателя оценки технологического лидерства проведем в соответствии с последовательностью, приведенной на рис. 1.

Представленная последовательность расчета интегрального показателя, характеризующего технологическое лидерство страны, соответствует реализации трех этапов.

1-й этап. Для повышения объективности оценки факторов предлагается применить алгоритм априорного анализа, основанного на анализе точек зрения (опроса) экспертов. Полученные априорные сведения о степени влияния каждого из оцениваемых показателей на уровень технологического развития (лидерства) страны обрабатываются с помощью методов ранговой корреляции.

Алгоритм проведения априорного анализа на основе метода экспертных оценок включает в себя пять блоков (см. рис. 1).

Рассмотрим содержание этих блоков. Необходимое количество экспертов для оценки сначала сформированного списка показателей, характеризующих технологическое развитие страны, определяется на основе статистического подхода, который можно найти из зависимости:

t2

N =

£

(1)

1. Формирование гипотезы о влиянии показателей,характеризующих информационную адаптивность, инновационную направленность или синергети-ческую эффективность на уровень технологического лидерства.

2. Оценка показателей, характеризующих информационную адаптивность, инновационную направленность или синергетиче-скую эффективность по странам. Определение интегрального показателя информационной адаптивности, инновационной направленности и синергетической эффективности.

\/

3. Расчет интегрального показателя технологического лидерства страны.

- обоснование количества экспертов, выбор экспертов для опроса;

- формирование матрицы рангов;

- расчет и анализ коэффициентов конкордации;

- построение гистограммы и полигона распределения;

- определение вида функции распределения.

матричный метод при оценке единичных показателей и расчета интегрального показателя:

- формирование матрицы исходных данных в виде таблицы;

- определение максимальных значений элементов матрицы по каждому показателю;

- формирование матрицы стандартизованных коэффициентов;

- определение весовых коэффициентов на основе метода анализа иерархий;

- расчет единичных показателей, характеризующих информационную адаптивность, инновационную направленность или синергетическую эффективность;

- формирование рейтинговых оценок в соответствии с

критерием тах Л. .

формирование матрицы исходных данных в виде таблицы по каждой стране;

определение весовых коэффициентов на основе метода анализа иерархий;

формирование рейтинговых оценок технологического лидерства страны в соответствии с критерием max R .

Рис. 1. Последовательность расчета интегрального показателя, характеризующего технологическое

лидерство страны

где ¡а - показатель достоверности для заданной

доверительной вероятности полученного результата; £1 - заданная в начале опроса предельная допустимая погрешность, выраженная в долях среднеквадратичного отклонения с;

£

а

где е - абсолютная погрешность.

£

1

Принимая значения 1 е равным 0,5 и 1« равным 1,96, получаем необходимое минимальное количество экспертов - 8.

Опросы осуществляется с помощью анкет, в которых перечислены определенные ранее факторы, согласно выдвинутой гипотезы влияющие на уровень технологического развития (лидерства) страны. Задача экспертов заключается в том, чтобы расположить эти факторы в порядке убывания их влияния на уровень технологического развития (лидерства) страны. Для этого эксперты в анкетах против каждого фактора должны проставить ранг, который является количественной мерой воздействия фактора на исследуемый показатель. Наименьший ранг 1 присваивается наиболее существенному, с точки зрения данного эксперта, фактору. Значение максимально возможного ранга равно числу факторов в анкете. Иногда опрашиваемые не могут указать порядок прохождения для двух или нескольких факторов в ранжировочном ряду. В таком случае этим факторам присваивается один и тот же ранговый номер и при последующих вычислениях для них вводятся так называемые "связанные" ранги.

Эксперты могут также дописать и проранжировать факторы, которые не были включены в анкету, но оказывающие, по их мнению, влияние на уровень технологического развития (лидерства) страны.

Полученные на основании анкет результаты опроса сводятся в таблицу, которая носит название матрицы рангов. В таблице ранги представлены так, как их проставили опрашиваемые эксперты. Правильность заполнения матрицы рангов проверялась путем сравнения суммы рангов по строкам и столбцам. Найденные суммы должны быть равны между собой.

Анализ матрицы рангов показал, что существует расхождение в оценке экспертами степени влияния факторов на уровень технологического развития (лидерства) страны. Чем больше такое расхождение, тем меньше уверенности в том, что факторы выбраны правильно. Поэтому очень важно определить степень согласованности мнений экспертов. Такая оценка может быть получена с помощью коэффициента конкордации, который вычисляется по формуле:

W = -

12• S

m •(n -n)

12_

•(n3 - n)

где агу - ранг ьго фактора в j-го эксперта; т

- количество экспертов; п - количество факторов.

Значения коэффициентов конкордации находятся в пределах: 0<W<1. В том случае, если мнение

W =

S

1 12

(4)

(n3 - n)- m • I T

j=i

¿•I (s -')

X = m-(n -1) W = -j-

T = j 12

j=i S

(5)

(6)

•m-n •( n +1)

12

либо при наличии связанных рангов:

Если вычисленное значение больше табличного для соответствующего числа степеней свободы, то при заданном уровне значимости можно утверждать, что обнаруженная согласованность в мнениях экспертов является неслучайной [3].

Получение значимого коэффициента конкор-дации дает возможность на основании найденных сумм рангов по факторам построить априорную гистограмму и полигон степени влияния отобранных факторов на исследуемый показатель. При этом возможны три случая ранжирования: 1) распределение неравномерное, монотонное падение. В этом

I

j=i

I

m n

II

У

n ij

j=i i=i aj--

i j n

(3)

экспертов относительно влияния факторов на исследуемый показатель полностью совпадает, W=1. В ином случае коэффициент конкордации равен 0.

Если в матрице рангов находятся связанные ранги, то коэффициент конкордации вычисляют по формуле:

где / - число одинаковых рангов в j-м ранжировочном ряду.

Для оценки значимости коэффициентов кон-

«2

кордации используется критерий % , который под-

2

чиняется % распределению с числом ступеней свободы f=n-1. Рассчитывается критерий %% по формуле:

2 5

% =-

1 ! \ 1 п

— •m^n^ (n +1)---IT

12 V 1 - 1 1 j

(7)

n-1 j=1 j

случае, если есть возможность, в анализ включаются все факторы; 2) распределение неравномерное, экспоненциальное падение. Этот случай с большими спадами в начале - наиболее благоприятный, так как возможно априорное отсеивания ряда факторов; 3) распределение равномерное. Уровень априорной информации достаточно низкий и поэтому все факторы должны включаться в анализ [3].

На следующем шаге проводится проверка результатов, полученных на предыдущем шаге, сравнительная оценка и исключения части факторов, что достигается с помощью анализа коэффициентов парной корреляции и оценки их значимости.

m

Для этого составляется матрица коэффициентов парной корреляции, измеряющих тесноту связи каждого из факторов-признаков (х) с результативным фактором (у) и между собой.

Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

Xx, • У -

X xj -X у,

r = -

m

(8)

X X2 -

(X Xj )2

m

X yj2 -

(X yj)

m

где х - значения фактора-признака; у - значения результативного фактора; т - величина статистической совокупности [3].

Для оценки значимости коэффициента корреляции г используется ^критерий Стьюдента. При этом определяется фактическое значение критерия t :

t„ = r ■

m - 2

т-r2

(9)

Вычисленное значение / сравнивается с критическим Ц, которое берется из таблицы значений t Стьюдента с учетом заданного уровня значимости X и числа ступеней свободы к [3]. Если tk < tr

то величина коэффициента корреляции признается существенной.

В систему показателей для оценки степени инвестиционной привлекательности объектов должны включаться показатели, для которых коэффициент корреляции г признан существенным, то есть мнение экспертов по этому показателю подтверждается.

Таким образом, может быть сформирован перечень показателей, характеризующих 2-й этап расчета интегрального показателя, характеризующего технологическое лидерство. Содержанием этого этапа является сопоставление отдельных объектов анализа и выбор из их множества наиболее перспективных. Анализ, проведенный на предыдущем этапе, показывает, что исследования, направленные на определение уровня технологического лидерства по выделенным трем детерминантами, должны проводиться на основании многочисленного набора факторов, всесторонне характеризующих каждый аспект. В этом случае проведение исследований традиционными методами значительно усложняется или становится просто невозможным. Поэтому при проведении сравнительного анализа уровня технологического развития (лидерства) стран Европы, в частности Германии, предлагается использовать методы многомерного анализа, в частности, матричный метод.

Матричный метод при оценке уровня технологического лидерства страны в соответствии с выделенными тремя детерминантами дает возможность учесть уровень значимости каждого показателя, характеризующего уровень технологического развития, что должно повышать точность оценки [4].

Этапы применения матричного метода для оценке уровня технологического лидерства следующие:

1-й шаг. Осуществляется обоснование системы оценочных показателей и формируется матрица исходных данных в виде таблицы, где по строкам отражаются страны, участвующие в рейтинге технологического лидерства, а по столбцам - показатели, которые учитываются в этой оценке. Перечень показателей, характеризующих уровень технологического развития в аспектах информационной адаптивности, инновационной направленности и синергетической эффективности, определены на предыдущем этапе анализа на основании опроса экспертов. Выходные данные при оценке уровня технологического развития представляются в виде показателей, отражающих состояние страны в конкретное время, темповых показателей, характеризующих динамику изменения абсолютных показателей.

2-й шаг. Осуществляется анализ исходных данных оценки уровня технологического лидерства в определенном аспекте анализа путем определения максимальных значений элементов матрицы по каждому показателю. Далее все элементы данной графы матрицы, характеризующие конкретный показатель, должны быть разделены на максимальное значение элемента эталонной системы, что формирует матрицу стандартизованных коэффициентов.

3-й шаг. Определяется уровень значимости показателей, характеризующих технологическое лидерство, составляющих оценочную матрицу на основании экспертной оценки.

Рейтинговая оценка по каждой системе определяется по формуле:

n

к, =Xk

(10)

i=1

где: к - весовой коэффициент, который определяется экспертным путем на основе метода анализа иерархий для ього показателя; - стандартизированный коэффициент ьго показателя j-й страны [4, 5].

4-й шаг. Формирование рейтинговых оценок в соответствии с критерием. Весовые коэффициенты при расчете интегрального показателя определяются на основании метода анализа иерархий разработанного Т. Саати [6]. Этот метод относится к классу критериальных, в основе которых лежит иерархическая процедура оценки альтернатив. В данном случае может быть использован частный

случай - метод парных сравнений значимости оце- сравнения пары альтернатив будет использоваться ниваемых показателей. Для фиксации результата шкала, представленная в таблице 1 [6].

Таблица 1

Шкала оценки результатов сравнения альтернатив

Бальная оценка Характеристика схожести альтернатив

1 Равноценные

3 Умеренное преимущество

5 Сильное преимущество

7 Очень сильное преимущество

9 Наивысшее преимущество

2, 4, 6, 8 Промежуточные значения

На основании представленной шкалы и в соответствии с экспертным оцениванием осуществляется оценка значимости факторов при расчете интегрального показателя. Аналогично осуществляется оценка значимости рассчитанных интегральных показателей по установленным детерминантам уровня технологического лидерства.

3-й этап. Расчет интегрального показателя технологического лидерства страны. В соответствии со значением рассчитанных на предыдущем этапе интегральных показателей, характеризующих информационную адаптивность, инновационную направленность и синергетическую эффективность, осуществляется расчет общего показателя

Таблица 2

Выделенные в результате априорного экспертного анализа факторы, характеризующие технологи-

технологического лидерства страны. Далее по значению этого показателя осуществляется ранжирование по критерию его максимизации.

После расчета интегрального показателя уровня технологического лидерства в соответствии с предложенной в работе последовательностью и на основе данных Евростата за 2013 - 2016 годы, были получены следующие результаты [7, 8].

Вследствие априорного экспертного анализа была выделена группа факторов для анализа технологического лидерства страны (табл. 2).

Наименование детерминант Наименование фактора

Показатели оценки информационной адаптивности Высокотехнологичные патентные заявки в Европейское патентное ведомство (ЕПВ) (Х1) Скорость проникновения в широкополосной сети (х31) Заявки на патенты в ЕПВ по приоритетным годам (Х3) Частота использования мобильного Интернета (Х16) Расходы на информационные технологии в млн евро и в% к ВВП (Х29) Использование Интернета в бизнес-деятельности (Х24) Уровень доступа к Интернету предприятий (Х18) Доля рынка в телекоммуникациях (Х30) Фиксированная широкополосная связь - доля рынка (Х25)

Показатели оценки инновационной направленности Оборот за счет инновационных продуктов по NACE (Х13) Расходы на исследования и разработки (BERD) предприятий в секторе ИКТ в% от общего объема расходов на НИОКР в деятельности NACE (Х30) Расходы на научно-исследовательские работы на национальном и региональном уровнях (Х1) Инновации в области высоких технологий, государств-членов ЕС и отдельных стран (Х27) Количество научно-технического персонала на национальном и региональном уровнях (Х6) Венчурные инвестиции в секторы HTEC (Х22) Общие внутренние расходы на НИОКР по видам деятельности (Х2) Количество предприятий с инновационной деятельностью (Х9))

Показатели оценки синергетиче-ской эффективности Общее количество GBAORD в% от общей суммы государственного бюджета (Х1) Расходы на НДДР на один патент (Х7) Прирост ВНП государств в высокотехнологичных отраслях (Х5)

Исходя из выделенной группы факторов и в соответствии со сложившейся системой показателей, может быть рассчитана рейтинговая оценка стран Евросоюза их технологического лидерства и разви-

тия по трем аспектам. Рейтинговая оценка по каждому аспекту технологического лидерства определена по формуле (10).

Результаты расчета интегрального показателя технологического лидерства и его основных со-

ставляющих (интегрального показателя оценки ин- направленности и синергетической эффективно-формационной адаптивности, инновационной сти) представлены в таблице 3.

Таблица 3

Интегральная оценка технологического лидерства стран Евросоюза и ее основные составляющие

Интегральный по- Интегральный по- Интегральный по- Интегральный по-

Страна казатель информационной адаптив- казатель инновационной направлен- казатель синергети-ческой эффектив- казатель оценки технологического

ности ности ности лидерства

Бельгая 0,17171138 0,084140778 0,3106522 0,19005295

Болгарая 0,0763596 0,003908588 0,1024535 0,06132269

Чехия 0,04637599 0,022038094 0,4604155 0,17911792

Дания 0,08802018 0,071208356 0,3013829 0,15501561

Германия 0,96057348 0,769633288 0,9293509 0,88694753

Эстония 0,0755352 0,001964972 0,226657 0,10263845

Ирландия 0,07784342 0,013088213 0,0913327 0,06106056

Греция 0,10666103 0,009113942 0,2764979 0,13221503

Испания 0,19365445 0,101947282 0,3362231 0,21186443

Франция 0,65528756 0,40885517 0,4092773 0,49032137

Хорватия 0,29322782 0,003007053 0,1701116 0,15559545

Италия 0,05602372 0,159471703 0,5272793 0,25038844

Латвия 0,05220141 0,000564598 0,0766133 0,04346129

Литва 0,03574048 0,001923421 0,1615178 0,06734515

Люксембург 0,15239839 0,005891607 0,1747653 0,1116559

Венгрия 0,27583997 0,017765122 0,144205 0,14591938

Нидерланды 0,20327514 0,116619676 0,560755 0,29622198

Австрия 0,17252061 0,084611167 0,5091282 0,25795709

Польша 0,05518047 0,032485992 0,2109227 0,10064366

Португалия 0,05465951 0,023281419 0,4833499 0,19005948

Румыния 0,02467962 0,006025889 0,2237742 0,08621604

Словения 0,0624881 0,007680435 0,132872 0,0683321

Словакия 0,15432816 0,004812195 0,1137611 0,0911951

Финляндия 0,25866374 0,05433714 0,2120396 0,17538375

Швеция 0,6286747 0,107681421 0,2561006 0,33007172

Великобритания 1 0,373810283 0,4140169 0,59412312

Весовой коэффициент 0,33 0,33 0,34

На основании проведенных расчетов может показателя оценки технологического лидерства быть представлен рейтинг стран Евросоюза в соот- (табл. 4). ветствии с критерием максимизации интегрального

Таблица 4

Рейтинг стран ЕС в соответствии с расчетом интегральног _о показателя оценки технологического лидерства_

Страна Интегральный показатель оценки технологического лидерства Рейтинг

Германия 0,88694753 1

Великобритания 0,59412312 2

Франция 0,49032137 3

Швеция 0,33007172 4

Нидерланды 0,29622198 5

Австрия 0,25795709 6

Италия 0,25038844 7

Испания 0,21186443 8

Португалия 0,19005948 9

Бельгия 0,19005295 10

Чехия 0,17911792 11

Финляндия 0,17538375 12

Хорватия 0,15559545 13

Дания 0,15501561 14

Венгрия 0,14591938 15

Греция 0,13221503 16

Люксембург 0,1116559 17

Эстония 0,10263845 18

Польша 0,10064366 19

Словакия 0,0911951 20

Румыния 0,08621604 21

Словения 0,0683321 22

Литва 0,06734515 23

Болгария 0,06132269 24

Ирландия 0,06106056 25

Латвия 0,04346129 26

Таким образом, на основании проведенных расчетов можно отметить, что Германия является лидером технологического развития в Европейской экономической системе, с высоким интегральным показателем технологического лидерства -0,88694753. Второе место в рейтинге занимает Великобритания, которая отстает от полученных значений интегрального показателя Германии на 0,293 пункта, а третье место в рейтинге занимает Франция, которая отстает от Германии на 0,396 пункта. Что, на наш взгляд, свидетельствует о достоверности полученных результатов по расчету интегрального показателя оценки технологического лидерства стран в экономической системе ЕС.

Список литературы

1. Управлшня мiжнародною конкурентос-проможшстю в умовах глобалiзацil економiчного розвитку: Монографiя. - у 2-х т. - Т. II./ За заг ред. Д.Г. Лук'яненка, А.М. Поручника. - К.: КНЕУ, 2006. - 592 с.

2. Глобальний конкурентний проспр: Монография / О.Г. Бшорус та ш. Кер. авт. кол. i наук. ред. О.Г. Бшорус. - К.:КНЕУ, 2007. - 680 с.

3. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях: методы таксономии и факторного анализа. М.: Статистика, 1980. 151 с.

4. Решетняк Е. И. Методы многомерного сравнительного анализа при оценке конкурентоспособности предприятия / Е. И. Решетняк, Р. О. Лободин // Бизнес Информ. - 2016. - №9. - C. 100105.

5. Саблина Н. В. Использование метода таксономии для анализа внутреннего ресурса предприятия / Н. В. Саблина, В. А. Теличко // Бизнес Информ. - 2009. - № 3. - С. 78 - 82

6. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и Связь, 1993. - 278 с.

7. Statistisches jahrbuch Deutschland und Internationales 2017. Statistisches Bundesamt. URL : https://www.desta-

tis.de/DE/Publikationen/StatistischesJahrbuch/Statistis chesJahrbuch2017 .pdf?_blob=publicationFile

8. Eurostat. Data. Database. URL : http://ec.eu-ropa.eu/eurostat/data/database