Развитие методологии исследования структурных преобразований в инновационных системах
| Вид материала | Автореферат |
- Предмет исследования возрастной психологии является возрастная динамика, закономерности, 402.52kb.
- Влияют на различные виды структуры национальной экономики: отраслевую, технологическую,, 172.71kb.
- Методология и методика исторического исследования, 36.8kb.
- Формирование и развитие механизма структурных преобразований в промышленности России, 633.45kb.
- Диагностика и методы исследования фазовых и структурных превращений в многокомпонентных, 555.92kb.
- Данный курс направлен на изучение методологии и методики проведения исследования методом, 114.63kb.
- Системный анализ комплексной эффективности и оптимизация функционирования региональной, 342.12kb.
- Занятие 1, 795.63kb.
- Гражданка Монголии Стратегия структурных преобразований в экономике Монголии на рубеже, 1318.39kb.
- М. Ю. Лунёв экономические и социальные последствия структурных, 120.36kb.
6. На примере анализа динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показана эффективность качественных оценок структурных сдвигов по профилям структуры. Предложено в качестве базового профиля структуры использовать ранжированную последовательность целей по величине соответствующих затрат, при этом представление на одной диаграмме нескольких профилей дает возможность выявить как качественные, так и количественные изменения.
Среди различных оснований классификации внутренних затрат на исследования и разработки особый интерес представляет распределение затрат по экономическим целям, таким, как развитие экономики, повышение экономической эффективности и технологического уровня производства, социальные цели, охрана окружающей среды, охрана здоровья населения, социальное развитие и общественные структуры, общее развитие науки, исследование и использование Земли и атмосферы, использование космоса в мирных целях. В работе выполнен анализ динамики распределения затрат по экономическим целям, дана оценка соответствующих структурных сдвигов.
Традиционно анализ динамики распределения затрат по экономическим целям принято проводить путем сравнения диаграмм Парето, построенных для различных моментов времени и дающих представление об изменении ранжирования экономических целей по годам. Однако такое представление динамики распределения внутренних затрат на исследования и разработки по целям ненаглядно. В этой связи в работе предложено анализ динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям проводить путем сравнения профилей структуры, при этом в качестве базового профиля использовать ранжированную последовательность целей по величине отвечающих им затрат.
Построение на одной диаграмме нескольких профилей дает возможность выявить и качественные, и количественные изменения – рис. 7.
| а | б |
 |  |
| Рис. 7. Изменение профилей структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям: а – 2000 и 2002 гг.; б – 2000, 2004 и 2006 гг. Источник: [Индикаторы науки: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ, 2009] | |
Сравнивая профили структуры внутренних затрат на исследования и разработки на этом рисунке, можно заключить, что с 2000 по 2006 гг. затраты на общее развитие науки снижались, а затраты на такое приоритетное направление, как использование космоса в мирных целях – росли.
7. Показана эффективность графоаналитического метода анализа динамики структурных сдвигов затрат на исследования и разработки, основанного на понятии годографа, как геометрического места конца вектора в многомерном пространстве, образованном составляющими структуры затрат, наблюдаемого на протяжении определенного временного периода. Разработана классификация годографов на регулярные и иррегулярные, детерминированные и стохастические. Метод нагляден и рекомендуется к использованию для анализа динамики структуры в условиях нестабильности изучаемых процессов.
В работе предложено для анализа динамики структурных сдвигов в экономических системах использовать графоаналитический метод, основанный на понятии годографа как геометрического места конца вектора в многомерном пространстве, образованном составляющими структуры, наблюдаемого на протяжении определенного временного периода. В случае регулярных годографов (с регулярным следованием временных меток на диаграмме рассеяния) можно говорить о стабильности инновационной политики, а в случае иррегулярных годографов (при хаотичном следовании меток, отвечающих различным годам) – о ее неустойчивости.
| а | б |
 |  |
| Рис. 8. Иррегулярные годографы: а – для пары «затраты на общее развитие науки» – «затраты на развитие промышленности»; б – для пары «затраты на НИОКР в промышленности» – «затраты на НИОКР в сельском хозяйстве» | |
На рис. 8 приведены примеры иррегулярных годографов – один для пары составляющих «затраты на общее развитие науки» – «затраты на развитие промышленности», другой – для пары «затраты на НИОКР в промышленности» – «затраты на НИОКР в сельском хозяйстве». Очевидно, что оба годографа, представленные на этом рисунке, демонстрируют неустойчивость развития затрат на исследования и разработки по этим целям.
Среди годографов, отражающих развитие затрат на исследования и разработки по различным целям, обнаружена лишь одна пара составляющих структуры затрат, для которой имеет место регулярный годограф – пара «затраты на НИОКР в строительстве» – «затраты на НИОКР в сфере транспорта» – рис. 9 а.
| а | б |
 |  |
| Рис. 9. Взаимосвязь составляющих структуры внутренних затрат на исследования и разработки: а – годограф пары «затраты на НИОКР в строительстве» – «затраты на НИОКР в сфере транспорта»; б – диаграмма рассеяния составляющих структуры | |
Эта диаграмма рассеяния может быть представлена и в «классическом» виде, как это принято в корреляционно-регрессионном анализе – рис. 9 б: видно, что между анализируемыми составляющими структуры имеется стохастическая взаимосвязь.
Представленная методика, апробированная на примере российской инновационной сферы, может быть рекомендована к использованию и в других сферах экономики. Метод отличается наглядностью и эффективен в условиях высокой нестабильности изучаемых процессов.
8. Эмпирически обосновано, что инвестиционные процессы, во многом определяющие диффузию инноваций в реальном секторе экономики, ситуативны даже на уровне федеральных округов – происходит перераспределение капиталовложений как в территориальном плане, так и в разрезе видов экономической деятельности. Доказано, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности и не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике.
Анализ динамики капиталовложений в экономику Российской Федерации и ее федеральных округов показывает, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности. Даже в Центральном федеральном округе, где традиционно преобладали капиталовложения в обрабатывающие производства, в период с 2005 по 2007 гг. приоритет этого вида экономической деятельности в общем объеме капиталовложений заметно снизился – с 17,8% в 2005 г. до 15,1% в 2007 г., в среднем на 1,33% ежегодно. В то же время, средний прирост капиталовложений в добывающие производства составил 0,08% в год – табл. 5.
Таблица 5
Средние показатели временных рядов компонентов структуры капиталовложений в экономику ЦФО (по данным 2005-2007 гг.)
| Вид экономической деятельности | Средний уровень, % | Средний абсолютный прирост, % в год |
| Сельское хозяйство | 4,88 | 1,26 |
| Добыча полезных ископаемых | 0,82 | 0,08 |
| Обрабатывающие производства | 16,18 | -1,33 |
| Производство и распределение ресурсов | 10,41 | 2,11 |
| Строительство | 2,25 | -0,79 |
| Торговля | 5,13 | 0,84 |
| Гостиницы и рестораны | 0,70 | 0,25 |
| Транспорт и связь | 28,62 | -3,83 |
| Финансовая деятельность | 2,04 | 0,19 |
| Операции с недвижимостью | 19,51 | -0,17 |
| Государственное управление | 1,94 | 0,22 |
| Образование | 2,50 | 0,72 |
| Здравоохранение | 2,24 | 0,02 |
| Коммунальные и другие услуги | 2,77 | 0,41 |
Как негативный факт, следует отметить также резкое снижение в Центральном федеральном округе капиталовложений в строительство – с 2,8% в 2005 г. до 1,3% в 2007 г., на 0,79% ежегодно, в транспорт и связь: за два года доля инвестиций в этот вид экономической деятельности упала с 32,7% до 25,0% – на 3,83% в год.
Анализ динамики структуры капиталовложений в экономику Российской Федерации в целом в период 2005-2007 гг. также демонстрирует негативные изменения, среди которых снижение на 0,68% в год доли капиталовложений в обрабатывающие производства и на 1,99% ежегодно в транспорт и связь – табл. 6.
Из приведенных статистических фактов можно заключить, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике. Соответственно, такая политика негативно проявляется и в инновационной деятельности в территориальных образованиях страны.
Таблица 6
Средние показатели временных рядов компонентов структуры капиталовложений в экономику РФ (2005-2007 гг.)
| Вид экономической деятельности | Средний уровень, % | Средний абсолютный прирост, % в год |
| Сельское хозяйство | 4,64 | 0,56 |
| Рыболовство и рыбоводство | 0,08 | -0,01 |
| Добыча полезных ископаемых | 14,63 | 1,48 |
| Обрабатывающие производства | 15,98 | -0,68 |
| Производство и распределение ресурсов | 6,71 | 0,39 |
| Строительство | 3,50 | -0,04 |
| Торговля | 3,57 | -0,23 |
| Гостиницы и рестораны | 0,34 | 0,03 |
| Транспорт и связь | 23,77 | -1,99 |
| Финансовая деятельность | 1,24 | -0,08 |
| Операции с недвижимостью | 16,75 | 0,37 |
| Государственное управление | 1,59 | 0,08 |
| Образование | 2,01 | 0,39 |
| Здравоохранение | 2,54 | 0,23 |
| Коммунальные и другие услуги | 2,66 | 0,12 |
Не обнаруживает позитивных сдвигов и динамика структуры материальной базы исследований и разработок, являющейся важной частью потенциала российской инновационной системы. В частности, выполненная в работе оценка структурных сдвигов основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности показала, что наибольшие изменения в период 2005-2007 гг. претерпел удельный вес основных средств в части научных исследований и разработок, фиксируемых в сфере операций с недвижимым имуществом, аренды и предоставления услуг: если в 2005 г. эта доля составляла 82,3%, то в 2007 г. она уменьшилась до 71,4%, т.е. на 10,9 процентных пункта. Напротив, удельный вес основных средств в сфере образования (приходящихся преимущественно на высшее профессиональное образование) за эти годы вырос на 7,8 процентных пункта – с 10,5% в 2005 г. до 18,3% в 2007 г. – рис. 10.
Изменения коснулись также удельного веса основных средств в сфере обрабатывающих производств, который с уровня 3,92% в 2005 г. увеличился до 4,54% в 2007 г. – рис. 10 б. Удельный вес основных средств в добыче полезных ископаемых существенно снизился – с 1,09% в 2005 г. до 0,03% в 2007 г. Обращает на себя также внимание заметное увеличение удельного веса основных средств в сфере здравоохранения и предоставления социальных услуг – с 0,17% в 2005 г. до 1,89% в 2007 г.
| а | б |
 |  |
| Рис. 10. Распределение основных средств российской инновационной системы по видам экономической деятельности. Обозначения видов экономической деятельности: 1 – сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; 2 – производство и распределение электроэнергии, газа и воды; 3 – добыча полезных ископаемых; 4 – обрабатывающие производства; 8 – операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг; 9 – из них: научные исследования и разработки; 10 – предоставление прочих видов услуг; 12 – образование; 13 – из него высшее профессиональное образование; 14 – здравоохранение и предоставление социальных услуг; 15 – предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг | |
Из представленных данных следует, что структурные сдвиги, в основном, обусловлены приростом удельного веса основных средств в сфере образования (высшего профессионального образования) и уменьшением удельного веса основных средств в сфере научных исследований и разработок.
9. Разработана методика прогнозирования структуры инвестиций по укрупненным сферам экономической деятельности, основанная на анализе графоаналитического представления динамики структуры и последующем эконометрическом моделировании. Методика апробирована на примере Центрального федерального округа и рекомендуется к использованию для прогнозирования структурных сдвигов в экономике макрорегионов страны.
Ситуативность инвестиционных процессов в большинстве случаев исключает возможность прогнозирования структуры инвестиций по видам экономической деятельности традиционными методами даже на мезоуровне.
Основная причина – в критически малой длине временных рядов. Отечественная статистика, начиная с 2005 г., публикует данные по объемам инвестиций в основной капитал не по отраслевому признаку, а в соответствии с классификацией капиталовложений по видам экономической деятельности, которых 15 или даже 16 (начиная с 2006 г., из данных по инвестициям в «Транспорт и связь» официальная статистика начала выделять инвестиции в связь). На сегодня известны статистические данные только за три-четыре года, и качество прогнозирования по моделям, создаваемым на такой эмпирической базе оставляет желать лучшего.
Вторая причина в том, что инвестиционная политика в некоторых федеральных округах осуществляется по принципу «тушения пожара», когда инвестиции в основной капитал решают не долгосрочные, а текущие проблемы. Как следствие, «случайная» компонента в динамике временных рядов компонентов структуры капиталовложений превалирует над детерминированной.
В этой связи в работе предложено прогнозировать сдвиги структуры инвестиций по укрупненным видам экономической деятельности. К ним отнесены:
1) добыча полезных ископаемых;
2) обрабатывающие производства;
3) сельское и рыбное хозяйство;
4) строительство, как воспроизводственная сфера;
5) инфраструктурная сфера, включающая транспорт и связь, финансовую деятельность, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, а также предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг;
6) сфера услуг, в которую входят: оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования; гостиницы и рестораны; операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг; образование; здравоохранение и предоставление социальных услуг;
7) государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение.
Первые шесть таксономических единиц могут быть специфичны и в территориальном, и во временном аспектах, последняя же таксономическая единица – государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение – в большей мере единообразна в территориальном отношении (хотя также подлежит временным изменениям) и на этом основании может быть исключена из рассмотрения.
Факторный анализ, выполненный по методу главных компонент в целях еще более снизить размерность структуры инвестиций, позволил свести шестимерное пространство компонентов инвестиций к четырехмерному пространству главных факторов, корреляции которых с компонентами структуры капиталовложений по выборке федеральных округов по данным за 2005-2007 гг. приведены в табл. 7.
Как видно из табл. 7, суммарно выделенные четыре главных факторы объясняют 95,9% общей дисперсии, и геометрическими искажениями можно пренебречь. Из этой же таблицы следует следующая интерпретация главных факторов F1 … F4: F1 – фактор капиталовложений в сферу услуг; F2 – фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу; F3 – фактор капиталовложений в перерабатывающую сферу; F4 – фактор капиталовложений в воспроизводственную сферу.
Таблица 7
Корреляция главных факторов с компонентами структуры капиталовложений в экономику федеральных округов («нагрузки на факторы»)
| Укрупненная компонента структуры капиталовложений | Главный фактор | |||
| F1 | F2 | F3 | F4 | |
| Сырьевая сфера | -0,736 | -0,580 | -0,345 | -0,015 |
| Сфера переработки | 0,269 | -0,137 | 0,930 | -0,193 |
| Сельское и рыбное хозяйство | 0,858 | 0,001 | 0,268 | 0,236 |
| Воспроизводственная сфера | 0,029 | -0,056 | -0,156 | 0,975 |
| Инфраструктура | 0,086 | 0,979 | -,171 | -0,064 |
| Сфера услуг | 0,941 | 0,103 | 0,069 | -0,157 |
| Доля объясняемой дисперсии | 37,4% | 22,1% | 18,5% | 17,9% |
Поскольку главных факторов – четыре, представить федеральные округа по структуре капиталовложений в 2005-2007 гг. на одной плоскости невозможно, а общее число возможных сочетаний двух компонент из четырех составляет шесть. Поэтому полную картину можно получить, построив все шесть диаграмм рассеяния, на каждой из которых будут представлены федеральные округа в координатах главных факторов {Fi – Fj}, i=1,…,3, j=2,…,4, i<j.
Предлагаемая в работе методика прогнозирования структурных сдвигов в макрорегионах страны апробирована на примере Центрального федерального округа.
На рис. 11 представлена наиболее информативная диаграмма, по которой можно выполнить анализ распределения федеральных округов в координатах главных факторов {F1 – F2}, т.е. в координатах «фактор капиталовложений в сферу услуг» – «фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу».
| а | б |
 |  |
| Рис. 11. Распределение федеральных округов по главным факторам структуры капиталовложений «сфера услуг» – «инфраструктурная сфера»: а – полная диаграмма; б – годограф изменения положения Центрального федерального округа на плоскости в координатах главных факторов {F1 – F2} | |
По диаграмме можно проследить динамику структуры капиталовложений: прослеживая «перемещение» того или иного федерального округа на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений, можно сделать определенные выводы о направлении и темпах этой динамики. Так, Центральный федеральный округ характеризуется значительным «перемещением» из области с повышенными значениями главного фактора F2 и пониженными – фактора F1 в область с пониженными значениями главного фактора F2 и повышенными – фактора F1.
На диаграмме рис. 11 б годограф изменения положения ЦФО на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений {F1 – F2} представлен в более крупном масштабе. Видно, что в 2005-2006 гг. изменения структуры капиталовложений происходили интенсивнее, чем в последующий интервал времени (2006-2007 гг.). Отметим также, что годограф изменения положения ЦФО на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений {F1 – F2} фактически представляет собой прямую линию, на которой метки округа, отвечающие 2005-2007 гг., расположены упорядоченно, следовательно, имеется возможность прогнозировать структурные сдвиги и на следующий период.
В рассматриваемом случае мы располагаем тремя наблюдениями – за 2005, 2006 и 2007 гг., что, в принципе, позволяет в качестве прогностических моделей использовать двухпараметрические уравнения регрессии:
- экспоненциальные X=b0exp(b1t),
- линейные X=b0+b1t,
- степенные X=b0tb1,
- логарифмические X=b0+b1lnt,
- гиперболические X=b0+b1/t.
Содержательный смысл в этих регрессионных уравнениях имеют оба параметра – b0 и b1, при этом знаки параметра b1 в экспоненциальных, линейных, логарифмических и гиперболических моделях могут быть как положительными, так и отрицательными.
Методика прогноза предполагает подбор модели тренда временного ряда того или иного показателя структуры. Критерием выбора модели является значение критерия Фишера, который равен отношению среднего квадрата дисперсии, обусловленной моделью, к ошибке аппроксимации, а критерием применимости модели в прогностических целях – превышение коэффициентом детерминации критического значения 0,5. Это отвечает условию, чтобы модель тренда временного ряда объясняла более половины общей дисперсии; в противном случае в качестве модели принимается среднее значение показателя структуры по временному ряду, т.е. средний уровень ряда.
Сводка полученных моделей динамики долей капиталовложений в укрупненные сферы экономики Центрального федерального округа, оценки их параметров по критерию наименьших квадратов и характеристики качества приведены в табл. 8. Как видно из этой таблицы, из шести укрупненных сфер экономики ЦФО три – перерабатывающая, воспроизводственная и инфраструктурная – характеризуются спадом доли капиталовложений, и три – сельское и рыбное хозяйство, сырьевая сфера и сфера услуг – ростом инвестиций в основной капитал.
Прогнозные значения структуры инвестиций в экономику Центрального федерального округа на следующий год (в данном случае – 2008 г.) определяются экстраполяцией моделей.
Таблица 8
Параметры моделей динамики капиталовложений в укрупненные сферы экономики Центрального федерального округа
| Сфера экономики | Характер динамики | Параметры модели | Характеристики качества | |||
| b0 | b1 | R2 | F | p | ||
| Сельское и рыбное хозяйство | Степенной рост | 3,53 | 0,505 | 0,989 | 89,3 | 0,067 |
| Сырьевая | Гиперболический рост | 0,98 | -0,256 | 0,925 | 12,3 | 0,177 |
| Переработка | Гиперболический спад | 13,69 | 4,079 | 0,923 | 141,5 | 0,053 |
| Воспроизводство | Линейный спад | 3,03 | -0,785 | 0,821 | 4,6 | 0,278 |
| Инфраструктура | Логарифмический спад | 45,05 | -2,023 | 1,000 | 31597,0 | 0,004 |
| Услуги | Экспоненциальный рост | 28,43 | 0,055 | 0,997 | 358,6 | 0,034 |
Согласно прогнозу, наиболее вероятные доли инвестиций составят: в сельское и рыбное хозяйство – 7,10%; в сырьевые производства – 0,91%; в перерабатывающие производства – 14,71%; в сферу воспроизводства – 0,68%; в инфраструктуру – 42,25%; в сферу услуг – 33,54%.
При оценке приведенных прогнозных значений доли капиталовложений следует иметь в виду, что, в принципе, задача прогнозирования заключается не столько в том, чтобы использовать их в дальнейших расчетах, сколько в том, чтобы разработать своевременные управленческие решения, направленные на содействие позитивным и противодействию негативным прогнозам. Так, столь низкое прогнозное значение доли капиталовложений в воспроизводственную сферу – 0,68% – это сигнал к незамедлительному обращению внимания к строительству, поскольку в случае реализации такого прогноза существует опасность практически полного разрушения сферы воспроизводства, а, следовательно, и экономики в целом.
Прогноз возможен лишь при стохастичности регулярных годографов, но возможны случаи, когда годографы нерегулярны. Пример – нерегулярный годограф для Дальневосточного федерального округа, расположенный во втором квадранте плоскости {F1 – F2}, что свидетельствует об отсутствии последовательности в инвестиционной политике относительно данных сфер экономической деятельности. Могут быть также случаи, когда все три метки практически сливаются. Пример – годограф для Уральского федерального округа, расположенный в третьем квадранте этой же диаграммы, что свидетельствует об отсутствии изменений в инвестиционной политике относительно рассматриваемых сфер экономической деятельности.
Апробация методики на примере Центрального федерального округа позволяет рекомендовать ее использование для прогнозирования структурных сдвигов в макрорегионах страны.