Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,798

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Магомедгаджиев Ш.М. 1

---

1 ФГБОУ ВПО «Дагестанский государственный университет»

Главной задачей информационно-коммуникационных технологий в современной экономике является задача управления информацией и формирования новой инновационной среды, это обуславливает необходимость изучения взаимосвязи информатизации и инновационной деятельности. Целью исследования является оценка влияния ИКТ на показатели инновационной деятельности регионов с помощью методов статистической группировки и эконометрики. Определены ключевые статистические показатели, характеризующие уровень информатизации и инновационную деятельность регионов России. По уровню информатизации регионы России разбиты на пять групп. Группировка показала большой цифровой разрыв между различными группами регионов России, который в свою очередь усиливает их социально-экономическое неравенство. Оценена корреляция между показателями ИКТ и инновационной деятельности для разных групп регионов РФ. Построены регрессионные модели, с помощью которых анализируется взаимосвязь показателей ИКТ с показателями науки и инноваций. На основе построенных моделей ранжированы факторы науки и инновационной деятельности по силе влияния на них затрат на информационно-коммуникационные технологии.

Статья в формате PDF

318 KB

инновации

информационные технологии

моделирование

регионы

1. Адамадзиев К.Р., Адамадзиева А.К., Магомедгаджиев Ш.М., Гаджиев Н.К.Сетевая экономика: учебное пособие / под ред. проф. К.Р. Адамадзиева. – 2-е изд., перераб. и доп. – Махачкала: Издательско-полиграфический центр ДГУ, 2011. – 178 с.

2. Енин С.В. Роль информационных технологий в инновационном развитии // Веснік сувязі. 2008. – № 4. –

С. 19–21.

3. Кастельс М. Информационная эпоха. Экономика, общество и культура / пер. с англ. под науч. ред. О.И. Шкаратана. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 608 с.

4. Магомедгаджиев Ш.М. Моделирование и оценка влияния информатизации на показатели инновационной деятельности регионов // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе: материалы XLI международной конференции «» Украина, Крым, Ялта-Гурзуф. // Вестник Московского университета имени С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. – С. 195–197.

5. Регионы России. Социально-экономические показатели. – 2012: Р32 Стат. сб./Росстат. – М., 2012. – 990 с. http://www.gks.ru.

Стремительное развитие информационно-коммуникационных технологий в последние десятилетия обусловило формирование модели экономики, базирующейся преимущественно на генерации, распространении и использовании знаний. В настоящее время в литературных источниках для обозначения такой модели развития используют термины – экономика знаний, информационная экономика, инновационная экономика [1]. Общим для всех этих понятий является их связь с информацией, знаниями и информационно-коммуникационными технологиями. Основными задачами информационно-коммуникационных технологий в инновационном процессе являются задачи управления информацией и формирования новой инновационной среды. [2]. Их внедрение позволяет получить необходимые эффективность, качество, прозрачность и ускорение воспроизводства и распространения инноваций. По мнению профессора Кастельса, сегодня экономическое развитие без интернета равносильно индустриализации без электричества [3]. Однако специалисты не уделяют должного внимания влиянию информационно-коммуникационных технологий на экономические процессы в современной России и оценке роли информатизации в повышении эффективности инновационных процессов.

Целью настоящего исследования является разработка методики и анализ связей и зависимостей между уровнем информатизации и инновационной деятельностью. В качестве объекта, по данным которого разработана методика, выбраны регионы РФ, а в качестве предмета – величины ключевых показателей инновационной деятельности и информационно-коммуникационных технологий за 2012 г.

Содержание

Для оценки уровня информатизации регионов можно использовать различные показатели, например, по методологии, разработанной Институтом Всемирного банка, используются такие показатели, как число телефонов на 1 тыс. человек; число компьютеров на 1 тыс. человек; число пользователей Интернета на 10 тыс. человек. В статистическом сборнике Регионы России представлены аналогичные показатели: число персональных компьютеров на 100 работников; удельный вес организаций, имевших веб-сайт, удельный вес организаций использовавших вычислительные сети; удельный вес организаций, использовавших электронный документооборот; удельный вес организаций, использовавших специальные программные средства; затраты на ИКТ и др.

Согласно результатам полученной группировки по затратам на ИКТ регионы России весьма неоднородны. В подавляющем большинстве регионов затраты на ИКТ составляют от 244,8 до 2384,8 млн руб. (44 %) и 2384,9–4524,8 млн руб. (24 %). Однако суммарные затраты по первым двум группам, составляющим 68 % регионов РФ, составляют 16,8 % от показателя РФ в целом. Третья группа составляет 12 % регионов и 9,5 % затрат на ИКТ, четвертая 9 % и 15,4 % соответственно. Количество регионов в пятой группе составляет около 7 % от общего числа, а доля затрат на ИКТ 58,3 %. Таким образом, мы видим существенный цифровой разрыв между различными группами регионов России, который в свою очередь усиливает их социально-экономическое неравенство.

В соответствии с затратами на ИКТ регионы России можно разбить на 5 групп (табл. 1).

Таблица 1

Границы интервалов ряда распределения регионов по показателю затраты на ИКТ

Среди различных факторов, характеризующих инновационный потенциал регионов, можно выделить следующие показатели: число организаций, выполнявших научные исследования и разработки; численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками; внутренние затраты на научные исследования и разработки; число выданных патентов на изобретения и полезные модели; число используемых передовых производственных технологий; объем инновационных товаров [5]. Рассмотрим влияние затрат на ИКТ на число используемых передовых производственных технологий и объем инновационных товаров в регионах РФ (табл. 2).

Таблица 2

Соотношение затрат на ИКТ, числа используемых передовых производственных технологий и объема инновационных товаров, работ в регионах России

Как видно из табл. 2, просматривается некоторая взаимосвязь между затратами на ИКТ и показателями, характеризующими эффективность инновационной системы регионов РФ – числом используемых передовых производственных технологий и объемом инновационных товаров.

Один из самых низких – показатель числа используемых передовых производственных технологий в первой группе регионов всего – 33008 или 943 в среднем на регион. В следующих группах с увеличением затрат на ИКТ число используемых передовых производственных технологий в регионе возрастает и составляет в пятой группе 191650 или 2396 в среднем на регион. Такая же зависимость наблюдается между затратами на ИКТ и объемом инновационных товаров, работ, услуг. Если в первой группе в среднем объем инновационных товаров и услуг составляет 5626,1 млн руб., то в пятой группе почти в четыре раза больше – 26334,3 млн руб. В первую очередь в пятой группе можно выделить три региона – Московскую область (104854,7 млн руб.), Республику Татарстан (195968,9 млн руб.) и г. Москву (158892,6 млн руб.), в которых объем инновационной продукции на порядок выше, чем в остальных регионах РФ.

В табл. 3 представлена зависимость между затратами на ИКТ и важнейшими показателями, характеризующими инновационный потенциал регионов – числом организаций, выполнявших научные исследования и разработки; численностью персонала, занятого научными исследованиями и разработками; внутренними затратами на научные исследования и разработки; числом выданных патентов на изобретения и полезные модели.

Таблица 3

Группировка регионов России по затратам на ИКТ

Данные из табл. 3 также демонстрируют существование вполне определенной связи между затратами на ИКТ и показателями, характеризующими инновационный потенциал регионов. Показатели во всех группах существенно увеличиваются с увеличением затрат на ИКТ. Так, в регионах пятой группы затраты на ИКТ в 44 раза больше, чем в среднем в первой группе; число организаций, выполнявших научные исследования и разработки – в 16 раз; численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками – в 47 раз; внутренние затраты на исследования и разработки – в 66 раз; и выдано патентов на изобретения и полезные модели – в 25 раз. Аналогичные взаимосвязи наблюдаются и с остальными показателями, характеризующими уровень информатизации в регионах РФ.

Для оценки тесноты связи между рассмотренными показателями можно использовать эмпирическое корреляционное отношение и линейный коэффициент корреляции. Расчеты показывают, что затраты на ИКТ довольно тесно связаны с показателями инновационной системы регионов, об этом свидетельствуют как эмпирическое корреляционное отношение (0,56–0,75), так и коэффициент корреляции (0,46–0,98). Согласно показателю эмпирического корреляционного отношения наибольшую тесноту связи с затратами на ИКТ имеют показатели – число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, и число используемых передовых производственных технологий (0,69–0,75). Менее тесную связь показатели – выдано патентов на изобретения и полезные модели и численность аспирантов (0,56–0,57). Выборочный коэффициент корреляции показывает очень тесную, почти функциональную связь между затратами на ИКТ и показателями науки и инноваций (0,95-0,98). Исключение составляет объем инновационных товаров, связь которого с затратами на ИКТ можно охарактеризовать как среднюю.

Для анализа связей и зависимостей экономических показателей достаточно эффективным инструментом является корреляционно-регрессионный анализ. Корреляционная матрица между затратами на ИКТ и показателями научно-технического и инновационного развития для пяти групп регионов показывает, что тесная связь между рассматриваемыми показателями наблюдается только для пятой группы регионов с наибольшим уровнем информатизации [4]. Высокие значения коэффициентов корреляции позволяют построить регрессионные уравнения, характеризующие связи и зависимости между ними. Нами были построены регрессионные модели различных видов и для различных групп регионов, однако наиболее адекватными и статистически значимыми оказались линейные модели по данным для пятой группы регионов (табл. 4)

Таблица 4

Параметры и характеристики для моделей линейной зависимости показателей науки и инновационной деятельности регионов РФ от затрат на ИКТ

В таблице приняты следующие обозначения: a – константа; b – коэффициент регрессии; ta, tb – критерий Стьюдента для параметра а и b; r2 – коэффициент детерминации; F – критерий Фишера; kэ – коэффициент эластичности. Согласно рассчитанным статистическим характеристикам (F, r2, ta, tb) все корреляционные зависимости между затратами на ИКТ и показателями науки и инновационной деятельности статистически значимые, кроме зависимости с объемом инновационных товаров, работ, услуг.

Коэффициент регрессии в линейной модели показывает – на сколько абсолютных единиц в среднем изменится результативный показатель при изменении показателя фактора на одну абсолютную единицу. Так, согласно коэффициентам линейных функций рост затрат на ИКТ на 1 млн руб. приведет к росту в среднем: числа организаций, выполнявших научные исследования и разработки, на 0,004; численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками, на 1,29 чел.; внутренних затрат на исследования и разработки на 1,19 млн руб.; численности аспирантов на 0,26 чел.; выданных патентов и число используемых передовых производственных технологий на 0,06; объем инновационных товаров на 0,40 млн руб.

С помощью коэффициента эластичности можно ранжировать показатели науки и инноваций по силе влияния на них затрат на ИКТ. Так, согласно полученным результатам наибольшее влияние затраты на ИКТ оказывают на численность персонала, занятого исследованиями и разработками, и на внутренние затраты на исследования и разработки (коэффициент эластичности 1,66 и 1,39 % соответственно), чуть меньше на объем инновационных товаров и услуг (коэффициент эластичности 0,86 %) и практически не оказывают влияния на число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, число выданных патентов на изобретения и полезные модели и число используемых передовых производственных технологий.

Полученные результаты оценки влияния информатизации на инновационную деятельность регионов позволяют сделать ряд выводов:

• существует большой разрыв между регионами России по уровню информатизации и инновационной деятельности, в 7–10 субъектах сконцентрировано 50–70 % ресурсов информационно-коммуникационного и инновационного развития;
• корреляционный анализ и расчет эмпирического корреляционного отношения свидетельствуют о достаточно тесной связи показателей ИКТ с показателями науки и инноваций;
• наиболее явно взаимосвязь ИКТ и инноваций прослеживается в регионах с высоким уровнем информатизации;
• параметры и характеристики построенных уравнений регрессии показывают, что наибольшее влияние показатели ИКТ оказывают на численность персонала, занятого исследованиями и разработками, внутренние затраты на исследования и разработки и объем инновационных товаров и услуг.

Главной проблемой инновационной системы РФ, на наш взгляд, является отсутствие эффективной инновационной инфраструктуры и трансфера научно-технических разработок в экономику. Только формирование современной инновационной системы, основанной на новых информационных технологиях, и решение связанных с этим проблем позволит преодолеть негативные тенденции в инновационной сфере и перейти к инновационному типу развития.

Рецензенты:

Кутаев Ш.К., д.э.н., зав. отделом воспроизводства населения и трудовых ресурсов Института социально-экономических исследований Дагестанского научного центра, г. Махачкала;

Алиев М.А., д.э.н., профессор кафедры экономической теории, ФГБОУ ВПО «Дагестанский государственный педагогический университет», г. Махачкала.

Работа поступила в редакцию 21.03.2014.

Библиографическая ссылка