Оценка влияния инноваций на конкурентоспособность национальной экономики в мировом хозяйстве

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Э. К. БАШИРОВ
Эльмир Камалетдинович Баширов — аспирант Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.
В 2007 г. окончил Тюменскую государственную академию мировой экономики, управления и права.
Автор 2 публикаций.
Область научной специализации — мировая экономика.
^ ^ ^
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИЙ НА КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ В МИРОВОМ ХОЗЯЙСТВЕ*
Современный опыт свидетельствует, что все наиболее динамичные страны добились высокого уровня конкурентоспособности своих национальных экономик на основе становления инновационного типа развития общества. До 80−90% годового прироста ВВП достигается здесь за счет инновационного сектора [1, с. 29]. Таким образом, важнейшим фактором в повышении конкурентоспособности национальной экономики в настоящее время становится стимулирование инновационного развития стран. В связи с этим становится актуальным вопрос оценки влияния инноваций на конкурентоспособность национальной экономики.
В качестве результирующего показателя нами был взят индекс глобальной конкурентоспособности ВЭФ [2], дающий наиболее обобщенную оценку конкурентоспособности национальной экономики в мировом хозяйстве. Важно также учитывать показатель, который бы наиболее полно и адекватно характеризовал уровень инновационного развития национальной экономики стран. Проведенный анализ подходов к оценке инновационного развития стран в мировом хозяйстве позволил выявить недостатки в существующих методиках оценки, предлагаемых различными международными экономическими и статистическими организациями. Среди них наиболее распространены методики Всемирного банка (программа «Знания для развития» — & quot-Knowledge for Development& quot- [3]), Всемирного экономического форума (индекс научно-технического потенциала [4]), Организации экономического сотрудничества и развития [5], а также Комиссии Европейских Сообществ [6]. Все они сводятся в основном к оценке состояния научно-технологического сектора, тогда как инновационная составляющая экономики должна рассматриваться более широко. Важным моментом здесь является оценка инновационного потенциала и инновационной активности.
Оценка инновационного развития страны должна быть осуществлена с точки зрения как ресурсной компоненты, характеризующей возможности и условия для осуществления инновационной деятельности в стране (т. е. инновационного потенциала), так и результативной компоненты, отражающей эффективность использования ресурсных возможностей и характеризующей скорость протекания инновационного процесса, а также результатов инновационной деятельности (т. е. инновационной активности экономики).
В связи с этим в качестве влияющего показателя в модели оценки автором использован собственный расчетный сводный индекс инновационного развития. Он включает в себя 32 частных показателя, рассчитываемых различными международными экономическими и статистическими организациями, сгруппированных на два структурных блока: показатели инновационного потенциала и показатели инновационной активности. В частности, сюда вошли показатели, характеризующие кадровый и научный потенциал страны, технико-технологические, финансовые и прочие ресурсы, необходимые для развития инновационного потенциала, а также показатели, оценивающие инновационную активность научного сектора, бизнеса, госсектора и инновационную активность рынка.
Среднеарифметическое значение группы показателей инновационного потенциала и инновационной активности в совокупности представляет собой сводный индекс инновационного развития страны. В расчет включены показатели развития 79 стран мира за 2007 г. Построение корреляционно-регрессионной модели влияния проведено автором с применением программного комплекса SPSS (версия 11. 5) для обработки статистической информации [7].
Результаты построения модели взаимосвязи инновационного развития стран с уровнем конкурентоспособности их национальных экономик в мировом хозяйстве представлены в табл. 1 и 2.
Таблица 1
ГРНТИ 06. 54. 41 © Э. К. Баширов, 2010 Публикуется по рекомендации д-ра экон. наук, проф. Д. Ю. Скрипнюк.
Регрессионная статистика
Модель R R2 Скорректированный R2 Стандартная ошибка
1 0,949 0,900 0,899 0,21 037
Таблица 2
Коэффициенты регрессии
Модель Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты f-статистика Значимость
B Стандартная ошибка Beta
Константа 2,908 0,063 45,912 0,000
1 Сводный индекс инновационного развития 4,074 0,155 0,949 26,304 0,000
Согласно данным табл. 1 значение коэффициента корреляции для всей модели Я = 0,949, которое больше 0,7, свидетельствует о наличии прямой и значительно тесной связи между зависимой и независимой переменными. Коэффициент детерминации Я2 = 0,900 (скорректированный Я2 = 0,899) говорит о том, что вариация
индекса развития человеческого потенциала на 90% зависит от изменения влияющего фактора — сводного индекса инновационного развития, а на долю других факторов, не учтенных в модели, приходится лишь 10% вариации результативного фактора.
В результате мы получили расчетное уравнение регрессии, которое имеет следующий вид:
I = 2,908 + 4,074 х I. ,
конк. & gt- & gt- mnov & gt-
где 1конк. — модельное значение индекса глобальной конкурентоспособности страны- 11ППОУ — значение сводного индекса инновационного развития государства.
Применительно к нашей модели можно дать следующую интерпретацию полученному уравнению: при росте значения сводного индекса инновационного развития страны на 0,1 пункта должно происходить повышение значения индекса глобальной конкурентоспособности на 0,407 пункта (0,1×4,074), т. е. наблюдается положительная взаимосвязь между исследуемыми переменными. При этом константа уравнения, выступающая автономным показателем, в рамках данной модели может быть рассмотрена как вклад в значение индекса глобальной конкурентоспособности совокупности других показателей, не вошедших в модель.
Помимо определения степени влияния инноваций на конкурентоспособность национальной экономики, построенная модель дает возможность выявить резервы повышения конкурентоспособности национальных экономик для ряда государств за счет воздействия на влияющий фактор — уровень инновационного развития. Это возможно на основе анализа остатков, полученных в результате отклонения фактических значений результирующего показателя от модельных в разрезе стран мира. Все зависит от того, положительное или отрицательное значение принимает отклонение фактического значения от модельного.
Согласно рис. страны разделились на две группы. Для первой группы, где фактическое значение индекса глобальной конкурентоспособности оказалось выше модельного, подобное развитие ситуации является благоприятным моментом, так как означает, что правительства данных государств проводили более активную политику в области повышения конкурентоспособности национальной экономики за счет воздействия на уровень инновационного развития. Это позволило им достичь таких результатов, которые оказались даже выше заложенных уровней, рассчитанных в рамках представленной нами модели. К таким странам относятся: Швейцария, Дания, США, Нидерланды, Великобритания, Россия и др.
Рис. Диаграмма отклонений фактических значений Индекса глобальной конкурентоспособности от модельных значений,
в %
Тем не менее подобная трактовка ни в коем случае не означает, что, например, уровень конкурентоспособности Сингапура, Швеции, Финляндии, Японии или Израиля оказался ниже, чем в Чили, Китае, Таиланде, Кувейте или Мауритиусе, а свидетельствует лишь об относительной эффективности проводимой политики в данной области. На наш взгляд, это является вполне естественной закономерностью, поскольку для скорейшего сокращения разрыва от лидеров по индексу глобальной конкурентоспособности этим странам необходимо проводить более активную государственную инновационную политику.
Во вторую группу стран, где уровень фактической конкурентоспособности национальной экономики оказался ниже модельных значений, вошли Сингапур, Швеция, Финляндия, Южная Корея, Исландия, Сенегал и др.
Можно утверждать, что для этой группы стран существует дополнительный потенциал роста по уровню конкурентоспособности национальных экономик, как минимум, до уровней их модельных (расчетных) значений. При этом наибольшим резервом повышения конкурентоспособности национальной экономики, по данным на 2007 г. (ввиду значительного разрыва между фактическими и модельными значениями результирующего показателя), за счет стимулирования инновационного развития экономики обладают: Уганда (14%-ный потенциал роста) и Пакистан (10% роста). От 0 до 10% роста имеют такие страны, как Венгрия (8,7%), Латвия (7,5%), Эстония (6,6%), Кыргызстан (6,4%), Венесуэла (6,3%), Мальта (5,9%), Мадагаскар (5,4%), Аргентина (4,9%), Греция (4,8%), Бразилия (3,9%) и др.
Таким образом, результаты проведенной оценки влияния инноваций на конкурентоспособность национальной экономики в мировом хозяйстве на основе расчета сводного индекса инновационного развития, построения корреляционно-регрессионной модели показали, что фактор инновационного развития оказывает положительное и значимое влияние на конкурентоспособность стран в мировом хозяйстве. При этом следует отметить, что это особенно актуально для стран, обладающих низким уровнем конкурентоспособности в связи с имеющимся потенциалом увеличения последнего за счет повышения уровня инновационного развития.
ЛИТЕРАТУРА
1. Балацкий Е., Лапин В. Инновационный сектор промышленности // Экономист. 2006. № 1. С. 29−32.
2. The Global Competitiveness Report 2008−2009. URL: http: //www. weforum. org/documents/GCR0809/index. html
3. Официальный сайт группы Всемирного банка. URL: http: // www. worldbank. org
4. Официальный сайт Всемирного экономического форума. URL: http: //www. weforum. org
5. Официальный сайт Организации экономического сотрудничества и развития. URL: http: //www. oecd. org
6. Официальный сайт Статистической службы ЕС (Евростат). URL: http: //www. epp. eurostat. ec. europa. eu
7. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / Ахим Бююль, Петер Цёфель- пер. с нем. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2001. 608 с.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой