К. е. н. Люльов О. В., Шинкаренко О. А.

Сумський державний університет, Україна

ПРОГНОЗУВАННЯ ІННОВАЦІЙНОЇ АКТИВНОСТІ

ПІДПРИЄМСТВ СУМСЬКОЇ ОБЛАСТІ

 

Сучасний етап розвитку світової економіки характеризується глобальними кризовими явищами і гіпердинамічними зрушеннями. Окремі держави і регіони повинні впоратися з його наслідками та створити умови для постійної реструктуризації власної економіки. Одним з ключових завдань стратегії розвитку економічної системи є її переорієнтація у напрямі інноваційно-інвестиційного розвитку. Інноваційна активність підприємств є визначальною в інноваційному розвитку не тільки регіонів, а і країни в цілому і як наслідок перспективи розвитку країни тісно пов’язані з економічним та інноваційним станом регіонів.

Провідну роль в економіці як України так і Сумського регіону займають промислові підприємства. Тому проблема інноваційної активності промислових підприємств не тільки не втрачає свого значення, але і набуває особливої актуальності як в даний час, так і в перспективі. Разом з тим аналіз статистичної інформації свідчить, що інноваційна активність промислових підприємств Сумської області недостатня, щоб забезпечити значний прорив у конкурентоспроможності промисловості. Так, зокрема, кількість підприємств Сумської області, які впроваджували прогресивні технологічні процеси, в 2012 р. становило 16, що складає лише 1,32 % від загальної кількості інноваційно-активних організацій України. Однією з основних причин низької інноваційної активності є незначні обсяги фінансування. На Сумщині обсяг фінансування інноваційної діяльності в 2012 р. становив 250 млн грн , при цьому фінансування за рахунок державного бюджету взагалі не відбувалося.

Для прогнозування інноваційної активності Сумської області, проаналізуємо за допомогою регресійного аналізу ті фактори, які є визначними у розвитку регіону. Для цього за залежну змінну   приймемо показник, який характеризує результат діяльності промислових підприємств – це обсяг виробленої промислової продукції, а фактори, які здійснюють вплив на приймемо за   серед, яких: основні засоби промисловості, млн грн ; кількість найманих працівників у промисловості, тис осіб ( ) ; середньомісячна заробітна плата найманих працівників у промисловості, грн (Х ₃ ) ; інвестиції в основний капітал, млн грн (Х ₄ ) ; кількість промислових підприємств, що впроваджували інновації (Х ₅ ) ; бюджетні витрати на дослідження й розробки, млн   грн (Х ₆ ) ; власні витрати промислових підприємств на дослідження й розробки, млн грн (Х ₇ ) ; витрати на інновації, млн грн (Х ₈ ) ; кількість інноваційно-активних підприємств (Х ₉ ) ; обсяг реалізованої інноваційної продукції, млн грн (Х ₁₀ ).

 

Таблиця 1. Оцінка впливу факторів, що характеризують інноваційну активність Сумського регіону на результати діяльності промислових підприємств

Показ­ник	Коефіцієнт детермінації		Критерій Стьюдента		Критерій Фішера
	значення R 2	точність підбору рівняння регресії	значення t набл .	пояснення щодо коефіцієнта кореляції	значення, F	пояснення
						коефіцієнт детермінації	рівняння регресії
Х 1	0,9177	висока	14,78	статистично значущий	111,51	статистично значущий	статистично надійне
Х 2	0,6453	середня	5,73	статистично   значущий	18,19	статистично значущий	статистично надійне
Х 3	–	низька	–	статистично не значущий	–	cтатистично не значущий	cтатистично не надійне
Х 4	0,753	висока	7,55	статистично значущий	30,49	статистично значущий	статистично надійно
Х 5	0,06915	низька	0,97	статистично не значущий	0,74	статистично не значущий	статистично не надійно
Х 6	0,000002	низька	0	статистично не значущий	0	статистично не значущий	статистично ненадійне
Х 7	0,8165	висока	9,2	статистично значущий	44,48	статистично значущий	статистично надійне
Х 8	0,8073	висока	8,92	статистично значущий	41,9	статистично значущий	статистично надійне
Х 9	0,5324	середня	4,44	статистично значущий	11,38	статистично значущий	статистично надійне
Х 10	0.6392	середня	5,65	статистично   значущий	17,72	статистично значущий	статистично надійно

 

В ході регресійного аналізу було визначено, що найбільшого впливу на обсяг реалізованої продукції завдають наступні пояснюючі змінні: ( X ₁ ), ( X ₄ ), ( X ₇ ), ( X ₈ ). Рівняння регресії матиме наступний вигляд:

Y = –4611 ,8  + 0,64 X ₁   + 2,15 X ₄  + 10,24 X ₇  + 11,46 X ₈ .            ⁽¹⁾

Коефіцієнт множинної кореляції R   =   0,98 , тобто фактори значною мірою впливають на результат. Коефіцієнт детермінації для рівняння складає R ²   =   0,97, а це свідчить про те, що між змінними тісний зв’язок, а також про те, що варіація обсягу виробленої продукції на 97 % визначається варіацією факторів x ₁ ,   x ₄ ,   x ₇ ,   x ₈ , а 2,5 % – вплив не врахованих факторів в моделі. Критерій Фішера для даної моделі складає F = 56,68 _, перевищує табличне значення, тобто коефіцієнт детермінації статистично значущий і рівняння регресії статистично надійне. Критерій Ст ' юдента для кожного з параметрів перевищує табличне значення і тому можна вважати, що коефіцієнт кореляції статистично значущий.

З отриманого вище рівняння регресії можна зробити такі висновки: при збільшенні основних засобів промисловості на 1 гривню обсяг реалізованої продукції збільшиться на 0,64 грн , аналогічно зі збільшенням інвестицій на 1 % обсяг продукції збільшиться на 2,15 грн. Кожна додаткова гривня, яка буде вкладена в інновації, призведе до збільшення обсягу реалізованої промислової продукції на 11,46 грн.

Дана модель буде корисною у виборі найкращого варіанту прогнозу для зміни обсягу виробленої промислової продукції при урахуванні показників, що дають найбільший вплив на обсяг виробленої продукції, а також при активізації інноваційної та науково – технічної діяльності підприємств та регіонів в цілому.