Факторный анализ инновационной активности организаций в РФ

В условиях становления информационной экономики как этапа современной стадии развития цивилизации инновации считаются ключом к поддержанию конкурентоспособности на мировом рынке, созданию рабочих мест и улучшению качества жизни населения. Поэтому повышение инновационной активности организаций – актуальная задача как на высшем государственном, так и на региональном уровне, решение которой должно обеспечить положительное воздействие на экономический рост. Важной задачей органов государственной власти выступает систематическая оценка и стимулирование инновационной активности организаций, прежде всего, субъектов малого и среднего бизнеса.

В современной литературе достаточно широко освещены вопросы инновационных процессов в экономики. При этом менее разработанной является проблема создания системы оценки инновационной активности на микроуровне, определения количественных индикаторов эффективности внедрения инноваций. Публикации, затрагивающие оценку эффективности инноваций на микроуровне, посвящены главным образом изучению темы с точки зрения организации, ее менеджмента и лишь небольшая их часть в качестве проблемы исследования обозначают оценку инновационных процессов органами государственной власти. Среди трудов, посвященных исследованию инновационных процессов на микроуровне следует отметить работы И.Т. Балабанова, А.И. Балашова, Е.М. Роговой, Е.А. Ткаченко, А.А. Трефиловой, Р.А. Фатхутдинова и др.

Информационно-эмпирическую базу исследования составляют данные Росстата.

Научная новизна исследования заключается в выявлении латентных обобщающих характеристик и взаимосвязей между показателями, используемыми для оценки инновационной активности организаций в РФ.

Целью исследования является выявление и интерпретация факторов, влияющих на значения показателей инновационной активности предприятий в РФ.

Задачи: провести факторный анализ инновационной активности организаций в РФ методом главных компонент и главных факторов (метод максимального правдоподобия), выявить и интерпретировать факторы; сравнить полученные результаты.

Методология. В работе на основе системного подхода применялись методы многомерного статистического анализа: главных компонент и главных факторов, графического представления данных. Обработка данных проводилась в программе Statistica.

Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в том, что полученные результаты могут быть использованы для совершенствования набора показателей, оценивающих инновационную активность организаций в РФ.

Инновационная деятельность в общем виде представляет собой вид деятельности, связанный с трансформацией идей 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.

В российской статистике выделяются такие виды инновационной деятельности, как исследования и разработки; дизайн; приобретение машин и оборудования, патентов, лицензий на использование изобретения, промышленных образцов, полезных моделей, ноу-хау, программных продуктов, связанных с осуществлением технологических инноваций; инжиниринг; обучение, подготовка и переподготовка персонала; маркетинговые исследования ^{[1, c. 371]}. Инновационная активность организации является сложным и многокомпонентным понятием, что усложняет задачу ее оценки.

Уровень инновационной активности организаций оценивается в статистике инноваций. Статистика инноваций – это раздел социально-экономической статистики, изучающий количественные параметры явлений и процессов в сфере науки и инноваций. Статистика инноваций, основанная на единых международных подходах, появляется с 1989 г., в РФ – с 1994 г. С 1994 г. в России ведутся ежегодные обследования инноваций крупных и средних промышленных предприятий, с 1996 г. – предприятий сферы услуг, с 1998 г. – малых предприятий (см. рис. 1).

В российской статистике двумя основными показателями инновационной активности организаций являются:

- совокупный уровень инновационной активности (отношение числа организаций, осуществляющих одновременно инновации всех типов: организационные, маркетинговые, технологические) либо инновации отдельных типов (сочетаний), к общему числу обследованных за определенный период времени организаций;

- затраты на маркетинговые, организационные и технологические инновации.

Данные показатели рассчитываются по формам собственности, по величине организаций и по видам экономической деятельности. Аналогичные показатели рассчитываются и по отдельным видам инноваций: удельный вес организаций, осуществлявших инновации отдельных типов, в общем числе организаций; затраты на технологические инновации (включая продуктовые и процессные), маркетинговые и организационные инновации по типам инноваций.

Рисунок 1 – Развитие статистики инноваций в России ^[2]

Рассматриваемая выборка – данные, характеризующие инновационную активность субъектов РФ за 2009–2016 гг (657 наблюдений) ^[3]. Данные за 2017–18 гг. отсутствуют, т.к. за эти годы пока нет статистических данных по показателю «Удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций». Этот показатель будет опубликован в электронной версии Приложения к сборнику «Регионы России. Социально-экономические показатели.2020».в соответствии с актуализированной Методикой расчета начиная с 2017 года.

Данных по Республике Крым и городу федерального значения Севастополю нет за 2009–13 гг., когда данные регионы не входили в состав РФ. Также из выборки были удалены наборы данных, по которым нет данных по какому-либо из показателей или они не публикуются (как, например, с 2013 г. по Чукотскому автономному округу и Еврейской автономной области отдельные данные не публикуются в целях обеспечения конфиденциальности первичных статистических данных, полученных от организаций в соответствии с Федеральным законом от 29.11.07 №282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации» (п.5 ст.4, ч.1 ст.9)).

На первом этапе факторного анализа нами была построена корреляционная матрица (табл. 1). В этой корреляционной матрице используются переменные, соответствующие основным показателям инновационной активности организаций в РФ:

Var 1 – организации, выполнявшие НИР, ед.

Var 2 – объем инновационных товаров, работ, услуг, в % от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг

Var 3 – объем инновационных товаров, работ, услуг, млн. руб.

Var 4 – численность персонала, занятого НИР, чел.

Var 5 – внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн. руб.

Var 6 – используемые передовые производственные технологии, ед.

Var 7 – выдано патентов на изобретения, ед.

Var 8 – выдано патентов на полезные модели, ед.

Var 9 – затраты на технологические инновации, млн. руб.

Var 10 – удельный вес организаций, осуществляющих технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций, %.

Как видно из табл. 1, по всем признакам хотя бы один коэффициент корреляции выше 0,3, что говорит о возможности объединения нескольких переменных в один фактор. В рассматриваемой корреляционной матрице выделяется блок, содержащий очень большие значения (>0,9). В него входят корреляции между следующими переменными: «организации, выполнявшие НИР, ед.», «численность персонала, занятого НИР», «внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн. руб.», «выдано патентов на изобретения, ед.», «выдано патентов на полезные модели, ед.». Наименьшая корреляция с другими признаками наблюдается у фактора «Удельный вес организаций, осуществляющих технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций, %», он лишь слабо коррелирует с признаком «используемые передовые производственные технологии, ед.».

Таблица 1 – Корреляционная матрица

	Корреляции Отмеченные корреляции значимы при p < ,05000. N = 657 (удаление отсутствующих данных по регистру)
	Var1	Var2	Var3	Var4	Var5	Var6	Var7	Var8	Var9	Var10
Var1	1,00	0,16	0,70	0,98	0,96	0,75	0,94	0,96	0,74	0,28
Var2	0,16	1,00	0,56	0,15	0,17	0,28	0,11	0,17	0,28	0,18
Var3	0,70	0,56	1,00	0,69	0,77	© 1998 – 2024 Nota Bene. Publishing Technologies. NB-Media Ltd.