Статистический анализ и моделирование передовых производственных технологий в России

руб.; – уровень инфляции, %; – численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.; – финансирование науки из средств федерального бюджета, млн. руб.; – внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн. руб..Оценку влияния указанных факторов на результативный признак ( – количество разработанных ППТ, ед.) выполним средствами корреляционно-регрессионного анализа. Массив исходных данных представлен в таблице 4.Таблица 4 – Массив исходных данных [17]ГодКоличество разработанных ППТ, ед.ВВП на душу населения руб.Уровень инфляции, %;Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.Финансирование науки из средств федерального бюджета, млн. руб.Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн. руб.2005637150276,5110,9281320776909,3230785,22006735187969,310980706697363,2288805,22007780232825,7111,87801135132703,4371080,32008787289053,6113,28761252162115,9431073,22009789271949,7108,8742433219057,6485834,32010864324062,6108,78736540237644,0523377,220111138391653,1106,1735273313899,3610426,720121323476670,5106,57726318355920,1699869,820131429510355,2106,47727029425301,7749797,620141409551145,8111,35732274437273,3847527,020151398569974112,91738857439392,8914669,120161534588044,8105,39722291402722,3943815,220171402626956,2102,51722037404177,3953847,3Для оценки тесноты связи между показателями выполним построение матрицы парных коэффициентов корреляции (таблица 5).Таблица 5 – Матрица парных коэффициентов корреляции 10,9729381-0,47731-0,462881-0,80059-0,843610,51996610,9677990,968895-0,41118-0,8769110,9585130,993299-0,44455-0,85020,964991Как показывает анализ, все факторные признаки за исключением показателя уровня инфляции оказывают сильное влияние на показатель разработанных ППТ в России. Для уровня инфляции и показателя разработанных ППТ характерна умеренная связь.В то же время наблюдается высокий уровень корреляции между факторными признаками:показатель ВВП на душу населения сильно коррелирует с показателями финансирование науки из средств федерального бюджета и внутренние затраты на научные исследования и разработки;показатель внутренние затраты на научные исследования и разработки сильно коррелирует с показателем финансирования науки из средств федерального бюджета;Таким образом, из дальнейшего исследования целесообразно исключить показатель ВВП на душу населения и показатель внутренние затраты на научные исследования и разработки.Выполним построение модели регрессии на трех факторных признаках. Результаты построения представлены на рисунке 7.Рисунок 8 – Модель линейной регрессииПроверку значимости уравнения регрессии выполним на основе критериев Фишера, Стьюдента и коэффициента детерминации.По результатам построения модели можно сделать следующие выводы:Значение показателя R-квадрат, равного 0,96 свидетельствует о качестве уравнения регрессии. Таким образом, 96% вариации показателя разработанных ППТ объясняется факторами, вошедшими в модель. На основе критерия Фишера выполним проверку статистической значимости модели в целом. Критическое значение критерия при заданных степенях свободы 3 и 9 и уровне значимости равноВыполним сравнение критического значения с расчетным:Таким образом, модель в целом следует признать статистически значимой.Выполним проверку коэффициентов при переменных на основе критерия Стьюдента. Критическое значение t-статистики при заданных условиях равно Таким образом, статистически значимыми являются только коэффициенты при переменных, отражающих показатель численности персонала, занятого в научных исследованиях и разработках и показатель финансирования науки из средств федерального бюджета:В то же время показатель p-значения для переменной численности персонала, занятого в научных исследованиях и разработках превышает уровень значимости .Таким образом, переменные, отражающие уровень инфляции и численность персонала, занятого в научных исследованиях и разработках следует исключить из дальнейшего исследования. С учетом указанных изменений выполним построение модели регрессии (рисунок 9).Рисунок 9 – Модель парной линейной регрессииТаким образом, в результате преобразований получена качественная и статистически значимая модель парной линейной регрессии (, ).Уравнение регрессии имеет вид:Таким образом, увеличение финансирования на 1 млн. руб. приводит к росту разработки ППТ в России на 0,002 ед..ЗаключениеВ рамках настоящего исследования в соответствии с целью и поставленными задачами была сформирована теоретическая база исследования, в рамках которой изучены особенности использования современных статистических методов для анализа и оценки социально-экономических явлений и процессов, определена сущность передовых производственных технологий, как одного из основных факторов инновационного развития страны, выявлены их особенности.По результатам проведения статистического анализа и моделирования можно сделать следующие выводы:С 2000 по 2017 гг. более, чем в 2 раза возросло количество ППТ, разработанных в России.Наибольшим темпом прироста характеризуется показатель разработки ППТ в России в 2011 году (31,71%), наименьшим – показатель 2017 года.Период 2006-2013 гг. характеризуется положительной тенденцией показателя разработки ППТ в России в то время, как 2014-2015 гг. и 2017 г. характеризуются отрицательной динамикой темпов роста. По сравнению с базисным 2000 годом в 2017 году темп прироста разработанных в России ППТ составил 103,78% или 714 единиц.В структуре разработки ППТ наблюдается преобладание технологий по направлениям «производство, обработка и сборка», «проектирование и инжиниринг». При этом в 2017 году относительно показателей 2000 года наблюдается рост доли разработок в сфере проектирования и инжиниринга, снижение доли разработок в сфере производства, обработки и сборки, рост удельного веса ППТ в связи и управлении.Наибольший удельный вес разработанных ППТ в России в 2017 году принадлежит Центральному федеральному округу, наименьший – Северо-Кавказскому федеральному округу.Наряду с положительной динамикой разработанных ППТ возрастающей тенденцией характеризуется показатель используемых передовых производственных технологий в России.По сравнению с базисным 2000 годом прирост используемых ППТ в России в 2017 году составил 242,6%.Результаты построение уравнения полинома третьей степени и прогноза выявлено, что при сохранении тенденции в динамике показателя к 2020 году снижение показателя разработанных ППТ по сравнению с 2017 годом составит -40,8%.В результате преобразований выполнено построение уравнения парной линейной регрессии, которое отражает зависимость показателя разработки ППТ в России от показателя финансирования науки из средств федерального бюджета. Выявлено, что увеличение финансирования на 1 млн. руб. приводит к росту разработки ППТ в России на 0,002 ед..Список использованной литературыАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.Арбузов С.Г.Оценка эффективности управления инновационным развитием в контексте обеспечения экономической безопасности // Креативная экономика. – 2016. – № 12. – С. 1337-1344.Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2012. - 312 c.Бахарева О.В.Инновационно-технологическое управление ростом: технология информационного моделирования в регионе// Российское предпринимательство. – 2017. – № 2. – С. 121-132.Бурец Ю.С., Акерман Е.Н., Акерман Е.А., Волохова А.М. Анализ востребованности и эффективности государственной поддержки инновационной деятельности (на примере регионов АИРР) // Вопросы инновационной экономики. – 2016. – № 4.ГасановЭ. А. Фундаментальные основы развития экономики знаний и инноваций в условиях информационно-технологической революции : монография /Э. А. Гасанов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Хабар. гос. унт экономики и права.‒ Хабаровск: ХГУЭП, 2016.‒ 112с.Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2011.ДолгихЕ.А.Состояние научного потенциала Российской Федерации на этапе институциональной реструктуризации /Е. А. Долгих, В. В. Нарбут //Львовские чтения‒ 2017 : сб. ст. V Всерос. науч. конф.‒ М., 2017. ‒ C. 68‒72.ДаниловА.И.Развитие институциональной системы как условие формирования инновационной экономки /А. И. Данилов //Управленческие науки в современном мире : сб. докл. науч. конф.‒ СПб., 2016.‒ Т.1.‒ C. 184‒189.Дежина И. Передовые производственные технологии: место России // Экономическое развитие России . 2014. № 2. С. 42-45.Елисеева, И. И. Эконометрика: учебник для магистров / И. И. Елисеева; под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Издательство Юрайт, 2014. — 449 с.Елисеева, И. И. Статистика: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева; отв. ред. И. И. Елисеева. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2013. — 558 с.КрайноваЮ.С.Перспективы инновационного развития экономики России /Ю. С. Крайнова //Закономерности и тенденции инновационного развития общества : сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. (23 апр. 2017г.).‒ Волгоград, 2017.‒ Ч.1.‒ C. 132‒134.Медведева, Н.Б. Инновационная деятельность в Российской Федерации // Сборник статей международной научно-практической конференции “Инновационное развитие современной науки”.- Уфа: РИЦ БашГУ, 2014г.- с. 15- 19.Медведева, Н.Б. Статистическое изучение влияния финансирования науки на уровень инновационного развития экономики Российской Федерации// Вестник Университета (ГУУ).- № 8/2015- с. 191-197.Невежин В.П., Новичкова Е.А., Пархоцик Я.В. Анализ факторов, влияющих на размер валового регионального продукта. // Экономика, управление и юриспруденция в современном мире: проблемы и поиски решений: материалы Международной научно-практической конференции (18 декабря 2013 года, г. Ижевск). – Ижевск, 2014. ФГБОУ ВПО «Вятский государственный гуманитарный университет», филиал в г. Ижевске. С. 344-347.Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.gks.ru.ОреховС.А.Внедрение инновационной стратегии в России /С. А. Орехов, Ю. В. Носова //Инновационная экономика и современный менеджмент.‒ 2017.‒ №3.‒ C. 14‒18.Проблемы модернизации экономики России / Под ред. академика РАН Н. Я. Петракова. М.: ЦЭМИ РАН, 2012. 335 с.Проблемыи направления развития научно-технологического потенциала территорий /К. А. Гулин, Е. А. Мазилов, И. В. Кузьмин [и др.] ; Федер. агентство науч. орг., Рос. акад. наук, Инт социал.-экон. развития территорий Рос. акад. наук.‒ Вологда : ИСЭРТ, 2017.‒ 122с.Сумина Е.В., Белякова Г.Я.Парадигма управления инновационными процессами на основе инновационных преимуществ региона// Креативная экономика. – 2017. – № 2. – С. 181-200СивакЕ.Е.Особенности условий реализации Стратегии научно-технологического развития РФ /Е. Е. Сивак, М. И. Пашкова //Интеграция науки и сельскохозяйственного производства : материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Курск, 16‒17 февр. 2017г.).‒ Курск, 2017.‒ ч.2.‒ C. 112‒115.Шишкина А.В. Активизация инновационных процессов на предприятиях: проблемы и пути их решения // Научно-информационный вестник Ивановского филиала Международного юридического института. – 2012. – № 5.ЩепкаТ.В.Стимулирование инновационной деятельности: влияние на региональное инновационное развитие /Т. В. Щепка //Образование и наука как стратегические ресурсы развития современного государства.‒ Саратов, 2017.‒ C. 32‒33.