Анализ взаимосвязи инновационной деятельности и уровня информатизации в регионах России

Гузикова Л.А., Пантелеев А.С. Анализ взаимосвязи инновационной деятельности и уровня информатизации в регионах России трансформаций // Общество. Среда. Развитие. – 2015, № 4. – С. 4–8.

Общество. Среда. Развитие ¹ 4’2015

Переход к рыночному типу экономических отношений в России и высокие темпы научно-технического прогресса способствовали ускорению темпов внедрения во все сферы социально-экономической жизни российского общества достижений в области информатизации. Результативность экономики и завоевание ею места полноправного члена мировой экономической системы в значительной степени зависят от того, в каких масштабах используются современные информационные технологии, а также от того, какую роль они играют в повышении эффективности общественного производства [1].

Информацию в настоящее время можно отнести к списку наиболее важных, ценных и дорогостоящих ресурсов, экономящих трудовые затраты, материальные и финансовые средства. Хозяйственные процессы, происходящие на разных уровнях народ- ного хозяйства, базируются на использовании различных информационно-технологических решений, при этом информация, с одной стороны, выступает как ресурс, а с другой стороны – как основной (или в производстве материальных товаров – как побочный) результат деятельности [2].

Успешность экономического развития и наращивание конкурентных преимуществ регионов России, по нашему мнению, должно базироваться на обеспечении равномерного информационно-технологического развития и средств коммуникации. К показателям, характеризующим развитие уровня информатизационно-коммуника-ционных технологий региона, можно отнести следующие:

– удельный вес организаций, использовавших персональные компьютеры (ПК) (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

– удельный вес организаций, использовавших ЭВМ других типов (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

– удельный вес организаций, использовавших локальные вычислительные сети (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

– удельный вес организаций, использовавших глобальные вычислительные сети (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

– удельный вес организаций, имевших Web-сайты (процент от всех обследованных организаций данного вида деятельности);

– число персональных компьютеров (ПК) в расчёте на 100 работников (ед.);

– удельный вес ПК с доступом к сети Интернет (процент от общего числа ПК);

– затраты на ИКТ (тыс. руб., в расчёте на 1 обследованную организацию) [5].

Стоит отметить, что все вышеперечисленные показатели являются относительными. Это, с одной стороны, говорит о возможности объективного сравнения регионов и стран с различными ресурсными потенциалами, а, следовательно, и о возможности адекватных выводов на их основе. Однако, с другой стороны, стоит заострить внимание на том, что помимо фактора ресурсовооруженности в сфере информационных технологий не менее важным фактором является степень использования данных технологий.

В условиях современного мирового хозяйства одним из основных ориентиров развития национальной экономики является ее конкурентоспособность, которая во многом определяется способностью промышленного производства вводить новшества и модернизироваться [3]

Для поддержания конкурентоспособности отечественных производителей на мировом рынке, а также для переориентации экономики РФ от экспорта сырья на высокотехнологичное производство важным является вопрос инновационного развития страны и ее регионов. Инновационный потенциал региона является базой для многих конкурентоспособных отраслей экономики. Процесс инновационного развития позволяет обрести конкурентные преимущества регионам, не обладающим большими объемами трудовых и природных ресурсов [7].

Инновационная деятельность – вид деятельности, связанный с трансформацией идей (обычно результатов научных исследований и разработок либо иных научнотехнических достижений) в новый или усовершенствованный продукт, внедренный на рынке, в новый или усовершенствованный технологический процесс, использованный в практической деятельности, либо в новый подход к социальным услугам [8].

К видам инновационной деятельности можно отнести:

– исследование и разработку новых продуктов, услуг и методов их производства (передачи), новых производственных процессов;

– приобретение машин и оборудования, связанных с технологическими инновациями;

– приобретение новых технологий, включая права на патенты, лицензии на использование изобретений, промышленных образцов, полезных моделей;

• –    приобретение программных средств;

• –    производственное проектирование, другие виды подготовки производства для выпуска новых продуктов, внедрения новых услуг или методов их производства (передачи);

• –    обучение и подготовка персонала, связанная с инновационной деятельностью;

• –    маркетинговые исследования;

• –    прочие затраты на технологические инновации.

Инновации как результату инновационной деятельности присущи следующие свойства: научно-техническая новизна, производственная применимость, коммерческая реализуемость [4].

В сложившихся экономических условиях постоянного и динамичного развития информационных технологий и активного внедрения инноваций в деятельность экономических субъектов резонной является постановка вопросов о взаимосвязи процессов информатизации и внедрения инноваций и их взаимном влиянии.

Целью данного исследования является анализ уровня информатизации и инновационной деятельности организаций в региональном разрезе, оценка их инновационной деятельности и попытка установить взаимосвязь между уровнем информатизации и инновационной деятельностью в регионах России.

В качестве метода исследования были использованы статистические методы анализа информации, такие как анализ вариационных рядов и метод парной регрессии.

Информационную базу работы составили показатели информатизации и

Общество

инновационной деятельности за 2013 г. по регионам РФ, рассчитанные Государственным комитетом статистики. В качестве рассматриваемого показателя информатизации был выбран «Удельный вес организаций, использовавших Интернет, по субъектам Российской Федерации (в процентах от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта Российской Федерации)». В качестве показателя инновационной деятельности был выбран показатель: «Инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций), по субъектам Российской Федерации». Данные по 77 регионам РФ за 2013 год доступны на сайте [10]. В дальнейшем выбранный показатель информатизации принят в качестве признака-фактора, то есть «Х», а показатель инновационной активности – в качестве фактора-результата, то есть «Y».

Общество. Среда. Развитие ¹ 4’2015

Для исследования картины информатизации и инновационной активности по регионам России были рассчитаны следующие аналитические показатели вариационного ряда:

• 1)    минимум и максимум признака данного вариационного ряда;

• 2)    размах вариации, характеризует границы существующих признаков в совокупности:

R = x max ^- x min ,               (1)

где Xmax, Xmin – max и min значение признаков в совокупности;

• 3)    средняя арифметическая величина, отражает типический уровень признака в данной совокупности:

x = x ,                  (2)

n где xi – варианты значений признака, n – количество единиц совокупности;

• 4)    медиана – значение признака, делящее ранжированный ряд пополам и рассчитанное как значение, которое находится посередине ранжированного вариационного ряда:

Me = x n + i ;                    ⁽³⁾

• 5)    среднее квадратическое отклонение, показывает, насколько в среднем единицы совокупности отклоняются от средней величины:

I E ( ^ - ^ )²

n

• 6)    коэффициент вариации, используется для характеристики однородности совокупности:

v=£ .100%.

x

В процессе анализа с целью описания взаимосвязи анализируемых показателей – уровня информатизации и уровня инновационной активности – были построены регрессионные модели. Для оценки достоверности описания связи признаков той или иной моделью, а также для описания степени зависимости одного признака от другого были использованы следующие показатели:

• 1)    коэффициент детерминации – одна из наиболее эффективных оценок адекватности регрессионной модели, мера качества уравнения регрессии, характеристика прогностической силы анализируемой регрессионной модели [9]. Коэффициент детерминации показывает долю дисперсии, которая обусловлена регрессией, в общей дисперсии. Коэффициент детерминации рассчитывается так:

σ2

n² = ^ r (6)

• 2)    средняя ошибка аппроксимации – среднее отклонение расчетных значений зависимой переменной от фактических [6]. Допустимая ошибка аппроксимации не должна превышать 10%. Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

• 3)    средний коэффициент эластичности, показывает, на сколько процентов в среднем изменится показатель результат от среднего значения при изменении показателя фактора на 1% от средней величины. Средний коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:

Э = f '( x ) . = ^у

• 4)    критерий Фишера, с его помощью оценивается качество регрессионной модели. Значение критерия Фишера рассчитывается по формуле:

Е ⁽ у - у ⁾² / m

^ факт =          а

Е (у - у)2/(n - m - 1)

где n – число единиц совокупности; m – число параметров при объясняющей переменной.

Проанализируем ряд «Х» с помощью вышеперечисленных показателей. Минимальное значение вариационного ряда «Х» равно 73,06%, что говорит о том, что в наименее развитых с точки зрения информатизации регионах РФ 73,06% организаций используют Интернет. Максимальное значение для данного показателя равно 98,75%. Средний уровень использования Интернет организациями РФ равен 88,31%. Также удалось установить, что из 77 исследованных регионов в 50% уровень информатизации превосходит 89,3%, что может быть оценено положительно. Размах вариации говорит о различии между максимально и минимально информатизированными регионами – он составляет 25,7%. Среднее квадратическое отклонение составляет 5,75, то есть в среднем уровень информатизации регионов отличается от среднего на 5,75%. Коэффициент вариации составляет 6,51%, что говорит о достаточно высокой однородности уровня использования сети Интернет организациями по стране.

В целом можно сказать, что средний уровень использования организациями сети Интернет довольно высок (88,31%), но ниже уровня большинства европейских стран: Польша – 89%, Эстония – 92%, Испания – 93%, Норвегия – 93%, Финляндия – 99% (на

2009 г.). Однако тот факт, что в некоторых регионах более 25% организаций вовсе не используют такое средство коммуникации и информации, как Интернет, представляется удручающим. Показатели вариационного ряда «Х» представлены в табл. 1.

Проанализируем ряд «Y». Минимальное значение равно 2,20 %, то есть минимальный процент организаций, осуществляющих инновационную деятельность, равен 2,2%. Средний уровень инновационной активности равен 9,89%. В 50% регионов РФ уровень инновационной активности выше 9%. В среднем показатели доли организаций, осуществлявших технологические инновации, по субъектам РФ отличаются от среднего на 4,3%. Размах вариации составляет 43,47%, что говорит о значительной неоднородности уровня инновационной активности по регионам РФ.

Стоит отметить, что средний процент организаций, осуществляющих инновации, в РФ меньше, чем развитых европейских странах (на 2011 год Германия – 65%, Финляндия – 50%, Испания – 33%). Показатели вариационного ряда «Y» представлены в табл. 1.

Проанализируем взаимосвязь доли инновационно активных организаций и доли организаций, использующих Интернет, методом парной регрессии на основе МНК. Анализ проведен с помощью ППП Statistica. Были построены 4 регрессионные модели: линейная, гиперболическая, показательная, степенная.

Все вышеперечисленные показатели, сосчитанные для каждой из регрессионных моделей, сведены в табл. 2. Графически регрессионные модели отражены на рис. 1.

Таблица 1

Показатели вариационных рядов «Х» и «у»*

Признак	Средняя	СкО	Min	Max	Медиана	Размах вариации	коэффициент вариации
X	88,31	5,75	73,06	98,75	89,30	25,7	6,51%
Y	9,89	4,30	2,20	24,60	9,00	22,4	43,47%

* рассчитано авторами

Таблица 2

Показатели оценки регрессионных моделей*

Показатель	Регрессионные модели
	линейная	Гиперболическая	Показательная	Степенная
Коэффициент аппроксимации	38,73%	38,71%	38,73%	38,53%
Средний коэффициент эластичности	2,32	2,17	2,52	2,23
Коэффициент детерминации	13,13%	11,54%	13,13%	10,61%
Критерий Фишера	11,27	9,79	11,27	9,07

*рассчитано авторами

Общество

Регрессионные модели зависимости количева организаций, осуществлющих инновации (%), от доли организаций, использующих интернет (%).

Рис.1. Графическая интерпретация моделей парной регрессии (построено авторами).

Фактические значения Линейная модель Гиперболическая Показательная Степенная

Анализ регрессионных моделей выявил, что коэффициент детерминации всех четырех моделей не превосходит 14%, что говорит о том, что общая дисперсия результативного признака объясняется данными моделями только на 14%. Модель недостаточно хорошо аппроксимирует данные, что также хорошо подтверждается высокими значениями коэффициента аппроксимации, каждое из которых превосходит 38%, что выходит за допустимые пределы. При этом каждая из моделей является статистически достоверной, так как критерий Фишера для каждой модели больше табличного, равного 3,96.

Таким образом, ни одна из данных моделей парной регрессии не объясняет в достаточной степени взаимосвязь доли организаций, использующих Интернет, и доли организаций, осуществляющих технологические инновации.

Результаты проведенного исследования можно интерпретировать следующим образом:

– средний уровень использования российскими организациями Интернет довольно высок, но ниже уровня большинства европейских стран. В ряде регионов РФ число организаций, не использующих Интернет, превышает 25%;

– средний процент организаций, осуществляющих инновации, в РФ меньше, чем в развитых европейских странах;

– взаимосвязь между уровнем информатизации, представленным долей организаций, использующих Интернет, и долей организаций, занимающихся инновациями, не может быть описана уравнением парной регрессии;

– взаимосвязь между уровнем информатизация и инновационной деятельностью организаций в регионах РФ может зависеть от факторов, выходящих за пределы рассмотренных моделей, в том числе, от отраслевой специфики регионов и факторов внеэкономической природы.

Предположительно, для описания взаимосвязи могут быть использованы многофакторные регрессионные модели.

Общество. Среда. Развитие ¹ 4’2015