Мудрый Экономист

Взаимосвязи научных работ об инвестициях и валового внутреннего продукта России

"Экономический анализ: теория и практика", 2009, N 34

Одной из приоритетных задач Правительства РФ является увеличение валового внутреннего продукта посредством внедрения научных работ через Государственную корпорацию "Российская корпорация нанотехнологий" (РОСНАНО). Цель статьи - определить влияние научных работ об инвестициях на валовой внутренний продукт. Проведен анализ научных работ об инвестициях, выявлены взаимосвязи между валовым внутренним продуктом и научными работами об инвестициях, составлен прогноз валового внутреннего продукта России.

Интерес к научным работам об инвестициях возник вследствие объективных причин: необходимо увеличить инвестиции и валовой внутренний продукт в России. Это одна из приоритетных задач Правительства РФ. Так, в России с 1994 по 2008 г. выполнено более 2000 научных работ в области инвестиций. Возникает закономерный вопрос: оказывают ли научно-исследовательские работы об инвестициях положительный эффект на валовой внутренний продукт?

Предметом исследования в статье будут причинно-следственные связи между валовым внутренним продуктом России и научными работами - авторефератами на соискание ученой степени кандидата и доктора экономических наук, предметом исследования которых является понятие "инвестиции". Следует отметить, что каждый научный труд об инвестициях вносит определенные элементы новизны в предмет исследования.

В работе применялись следующие методы научного исследования:

Применение этих методов в совокупности позволяет исследовать изучаемый объект (совокупность научных работ об инвестициях) и дать ему довольно емкую характеристику.

При исследовании не всегда удается получить всю совокупность данных, и тогда применяют выборочное наблюдение. Под выборочным наблюдением понимается такое несплошное наблюдение, при котором обследованию подвергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные случайным способом. Выборочное наблюдение ставит перед собой задачу - по обследуемой части дать характеристику всей совокупности единиц при условии всех правил и принципов проведения статистического наблюдения и научно организованной работы по отбору единиц [7, с. 223].

Одним из вопросов проведения выборочного наблюдения является расчет необходимой численности выборки. Действительно, сколько обследовать научных работ, чтобы получить на основе этой выборки достоверную информацию, характерную для всей совокупности научных работ? В зависимости от того, по какому признаку формируется выборка (по количественному или качественному признаку), статистикой разработаны формулы расчета объема выборочной совокупности [6, с. 431].

При определении объема выборочной совокупности по количественному признаку применяется формула:

             2
сигма
n = ------,
2
W

где n - объем выборочной совокупности;

         2
сигма - среднее квадратическое отклонение;

W - ошибка выборки.

При определении объема выборочной совокупности по качественному признаку применяется формула:

        P x (1 - P)
n = -----------, (1)
2
W

где P - доля качественного признака в выборке.

Особый практический интерес в экономических исследованиях представляет формула (1) для определения необходимой численности выборки при установлении доли качественного признака.

Предположим, нам необходимо установить долю соискателей ученой степени кандидата экономических наук (показатель качественного состава научных работ), написавших работу в области инвестиций. Спрашивается, какое число соискателей (n) необходимо подвергнуть обследованию, чтобы ошибка выборки (W) не превышала 3%? Для решения этой задачи необходимо использовать формулу (1).

Затруднение при применении этой формулы вызывает то обстоятельство, что в момент проектирования выборочного обследования нам неизвестно значение среднего квадратического отклонения, т.е. числителя приведенной формулы (1). Выход из этого положения находится в применении максимального значения среднего квадратического отклонения доли качественного признака, которое равно 0,25.

Определим необходимый объем выборки:

        P x (1 - P)    0,25
n = ----------- = ----- = 278 соискателей.
2 2
W 0,03

Следовательно, из группы соискателей, написавших научную работу в области инвестиций, достаточно подвергнуть обследованию 278 человек, чтобы полученные на основе этой выборки результаты колебались в пределах 3%. В нашем случае совокупность составляет 1821 наблюдение и охватывает 1994 - 2008 гг.

Основным источником информации о научных работах были сведения из базы данных авторефератов Государственной публичной научно-технической библиотеки Сибирского отделения Российской академии наук (ГПНТБ СО РАН) по состоянию на 06.08.2009 (URL: http://www.spsl.nsc.ru/catalog/WWWSearchR.htm).

Основными задачами данного исследования являются:

Проведем ретроспективный анализ, т.е. исследуем накопленные научные работы по России за 1994 - 2008 гг. (табл. 1).

Таблица 1

Накопленные научные работы (авторефераты) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН, сгруппированные по ученой степени соискателя, году издания на 06.08.2009, ед.

  Год издания 
      Всего      
В том числе по ученой степени соискателя
      Кандидата      
экономических наук
      Доктора     
экономических наук
1994 - 1996   
              134
          117        
         17       
1997 - 1999   
              471
          409        
         62       
2000 - 2002   
              895
          793        
        102       
2003 - 2005   
             1782
         1614        
        168       
2006 - 2008   
             1821
         1651        
        170       

Из табл. 1 видно, что происходит накопление объема научных работ (авторефератов) в области инвестиций как по работам на соискание ученой степени кандидата экономических наук, так и на соискание ученой степени доктора экономических наук. За период с 1994 по 2008 г. общий прирост объема научных работ в области инвестиций составил 1687 ед., в том числе на соискание ученой степени кандидата экономических наук - 1534 ед., доктора экономических наук - 153 ед.

В процессе накопления знаний об инвестициях происходят изменения в качественном содержании научных работ, появляются докторские диссертации. Изобразим на графике накопленные объемы научных работ в ГПНТБ СО РАН по ученой степени соискателя (рис. 1), сфере деятельности (рис. 2) и месту их издания (рис. 3).

Накопленные научные работы (авторефераты) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по году издания и ученой степени соискателя с 1994 по 2008 г.

Объем работ, ед.
1800 T--------------------------------------------------------------------¬
¦ ¦
¦ 1651¦
¦ 1614 * ¦
¦ * ¦
1600 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
1400 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
1200 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
1000 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
800 +----------------------------------*-793-----------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
600 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ 409 ¦
400 +--------------------*-----------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
200 +--------------------------------------------------168-----------170-+
¦ 117 102 # # ¦
¦ * 62 # ¦
¦ 17 # ¦
¦ # ¦
0 +-------------T-------------T-------------T-------------T------------+
1994 - 1996 1997 - 1999 2000 - 2002 2003 - 2005 2006 - 2008
* Авторефераты на соискание ученой степени кандидата экономических наук
# Авторефераты на соискание ученой степени доктора экономических наук

Рис. 1 Накопленные научные работы (авторефераты) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по году издания и сфере деятельности с 1994 по 2008 г.

Объем работ, ед.
500 T--------------------------------------------------------------------¬
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
450 +--------------------------------------------------------------------+
¦ 437 ¦
¦ 432 # ¦
¦ # ¦
¦ ¦
400 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
350 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ 301 ¦
¦ @ ¦
300 +--------------------------------------------------------------------+
¦ @ 291 ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
250 +--------------------------------------------------------------------+
¦ 223 ¦
¦ # ¦
¦ ¦
¦ ¦
200 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ 154 ¦
¦ @ ¦
150 +--------------------------------------------------------------------+
¦ 124 " " ¦
¦ # ¦
¦ ¦
¦ ¦
100 +------------------------------------------------*-------------*-----+
¦ ¦
¦ 73 ¦
¦ @ " ¦
¦ * + + ¦
50 +--------35--------------------------------------$-------------$-----+
¦ # " ¦
¦ @ * + ¦
¦ *" $ ¦
¦ 1 $+ $+ ¦
0 +-------------T-------------T-------------T-------------T------------+
1994 - 1996 1997 - 1999 2000 - 2002 2003 - 2005 2006 - 2008
* АПК и сельское хоз-во # Промышленность
@ Финансы и кредит " Строительство
+ Социальная сфера $ Транспорт

Рис. 2 Накопленные научные работы (авторефераты) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по году и месту их издания с 1994 по 2008 г.

Объем работ, ед.
900 T--------------------------------------------------------------------¬
¦ ¦
¦ 833 ¦
¦ 809 * ¦
¦ * ¦
800 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
700 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
600 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
500 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
400 +--------------------------------------------------------------------+
¦ * 399 377 ¦
¦ 371 # ¦
¦ # ¦
¦ ¦
300 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ 224 224 ¦
¦ * # ¦
¦ ¦
200 +--------------------------------------------------------------------+
¦ ¦
¦ ¦
¦ 118 ¦
¦ # ¦
100 +--------------------------------------------------------------------+
¦ * 70 ¦
¦ @ @ ¦
¦ # 37 @ ¦
¦ @ ¦
0 +------@------T-------------T-------------T-------------T------------+
1994 - 1996 1997 - 1999 2000 - 2002 2003 - 2005 2006 - 2008
* Москва # Санкт-Петербург @ Новосибирск

Рис. 3

За период с 2004 по 2008 г. наблюдается снижение прироста объемов научных работ в области инвестиций. Такая тенденция не является случайной, т.к. наблюдается снижение объема работ во всех сферах деятельности и местах издания. Скорее всего, такая тенденция является следствием снижения неопределенности в знаниях об изучаемом в научных работах объекте исследования - инвестициях. Исследований в области инвестиций накопилось столько, что трудно найти что-то новое. Знания уже оформлены в виде книг, включены в учебные программы образовательных учреждений.

Выясним, насколько наше предположение о снижении объема работ является достоверным. Определим коэффициент корреляции рангов Спирмена по объему научных работ за 2004 - 2008 гг. [7, с. 320 - 322]:

                      2
6 x SUM d
i
r = 1 - ------------, (1)
2
n x (n - 1)

где r - коэффициент корреляции рангов Спирмена;

     2
d - квадрат разности рангов;
i

n - число наблюдений.

Расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена будем производить по тем сферам деятельности, в которых имеется наибольшее число работ, - это финансы и кредит, промышленность. Отдельно сделаем расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена по совокупности остальных сфер деятельности. В территориальном разрезе выберем следующие места издания работ: Москва, Санкт-Петербург и др. Для расчета коэффициента корреляции рангов Спирмена необходимо, чтобы каждому объему научных работ был присвоен ранг (табл. 2).

Таблица 2

Научные работы (авторефераты) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН на 06.08.2009, сгруппированные по году, месту издания и рангу объема научных работ

  Год  
издания
  Объем научных работ по месту 
издания, ед.
Ранг объема научных работ по году
издания
 Москва 
   Санкт-   
Петербург
Остальные
 Москва 
   Санкт-   
Петербург
 Остальные 
2004   
   156  
      59    
   155   
    5   
      5     
     5     
2005   
   123  
      41    
    94   
    4   
      4     
     4     
2006   
    16  
       3    
     7   
    3   
      3     
     3     
2007   
     8  
       2    
     1   
    2   
      2     
     2     
2008   
     0  
       1    
     1   
    1   
      1     
     1     
Итого  
   303  
     106    
   258   
    х   
      х     
     х     

После того, как ранги объемов научных работ определены, переходим к расчету коэффициента корреляции рангов Спирмена. Как видно из табл. 2, разность рангов объемов научных работ между Москвой и Санкт-Петербургом, Москвой и остальными местами издания научных работ равна нулю. Следовательно, квадрат разности в формуле (1) будет равен нулю. Тогда коэффициент корреляции рангов Спирмена будет равен:

                      2
6 x SUM d
i 6 x 0
r = 1 - ------------ = 1 - ------------.
2 5 x (25 - 1)
n x (n - 1)

Коэффициент корреляции рангов Спирмена изменяется от -1 до +1 (как и линейный коэффициент корреляции). Чем ближе к единице коэффициент корреляции, тем теснее связь между рангами. По результатам расчетов можно сказать, что существует тесная прямая зависимость между рангами объемов научных работ по году и месту их издания. Однако нельзя не учесть того обстоятельства, что коэффициент корреляции рангов Спирмена был рассчитан по небольшому объему исходной информации (n = 5). Не является ли отличие коэффициента корреляции рангов Спирмена от нуля результатом случайных совпадений, можно ли распространить полученные выводы на генеральную совокупность?

Существует критическая величина для коэффициента корреляции рангов Спирмена, которая рассчитана в специальных таблицах [3, с. 248, 404]. В нашем случае критическое значение коэффициента корреляции рангов Спирмена для 5%-ного уровня значимости и при пяти наблюдениях составляет +/- 0,9.

По результатам расчетов r = 1, что превышает критическую величину коэффициента корреляции рангов Спирмена, можно принять альтернативную гипотезу о совпадении рангов объемов научных работ по году и месту их издания. Таким образом, подтверждается наше предположение о снижении объемов научных работ в области инвестиций по месту их издания.

Неравномерность распределения работ по месту издания связана с разными факторами. Среди них можно выделить:

Рассмотрим, как взаимосвязаны научные работы по сферам деятельности, определим ранги объемов научных работ (табл. 3).

Таблица 3

Научные работы об инвестициях в ГПНТБ СО РАН, сгруппированные по году издания, сфере деятельности и рангу объема <*>

  Год  
издания
   Объем научных работ по сфере  
деятельности, ед.
Ранг объема научных работ по году
издания
 Финансы
и кредит
Промышленность
Остальные
 Финансы
и кредит
Промышленность
Остальные
2004   
    53  
       94     
   223   
    5   
       5      
    5    
2005   
    48  
       50     
   160   
    4   
       4      
    4    
2006   
     7  
        3     
    16   
    3   
       3      
    3    
2007   
     3  
        2     
     6   
    2   
       2      
    2    
2008   
     0  
        0     
     2   
    1   
       1      
    1    
Итого  
   111  
      149     
   407   
    х   
       х      
    х    
<*> По состоянию на 06.08.2009.

Как видно из табл. 3, разность рангов объемов научных работ между сферами деятельности равна нулю. Следовательно, квадрат разности в формуле (1) будет равен нулю. Тогда коэффициент корреляции рангов Спирмена будет равен единице. Это превышает критическую величину коэффициента, так что можно принять альтернативную гипотезу о совпадении рангов объемов научных работ по сферам деятельности.

Итак, в наиболее крупных сферах деятельности подтверждается наше предположение о снижении объемов научных работ в области инвестиций. Аналогичная ситуация по всем остальным сферам деятельности в целом. Таким образом, мы выявили закономерность: объем исследований в области инвестиций снижается с 2004 по 2008 г.

После детального анализа динамики объемов научных работ, которые были сгруппированы по сфере деятельности, году и месту их издания, перейдем к анализу структуры объемов научных работ (табл. 4).

Таблица 4

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по ученой степени соискателя на 06.08.2009

 Наименование ученой степени
соискателя
   Объем работ, ед.  
     Структура, %     
Кандидат экономических наук 
         1651        
          90,7        
Доктор экономических наук   
          170        
           9,3        
Итого                       
         1821        
         100,0        

Из табл. 4 видно, что наибольший удельный вес в структуре объема научных работ в области инвестиций занимают авторефераты на соискание ученой степени кандидата экономических наук - 90,7%. В общем объеме научных работ (авторефератов) об инвестициях на долю соискателей ученой степени доктора экономических наук приходится 9,3%, или 170 ед. (рис. 4).

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по ученой степени соискателя на 06.08.2009

Число работ, йод.
2000 T--------------------------------------------------------------------¬
¦ 1821 ¦
¦ ---------------¬ ¦
1800 +-----------------------------------------+//////////////+-----------+
¦ 1651 ¦//////////////¦ ¦
¦ ---------------+//////////////¦ ¦
1600 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
1400 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
1200 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
1000 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
800 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
600 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
400 +--------------------------+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
200 +------------------170-----+\\\\\\\¦//////////////+-----------+
¦ ---------------+\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
¦ ¦**************¦\\\\\\\¦//////////////¦ ¦
0 +-----------+--------------+--------------+--------------+------------
---¬
¦**¦ Авторефераты на соискание ученой степени доктора экономических наук
L---
---¬
¦\¦ Авторефераты на соискание ученой степени кандидата экономических наук
L---
---¬
¦//¦ Всего авторефератов
L---

Рис. 4

Чтобы распространить результаты выборочного наблюдения на генеральную совокупность научных работ, необходимо рассчитать среднюю стандартную ошибку выборочной доли [3, с. 168]:

            ___________
/P x (1 - P)
W = / -----------,
/ n

где W - средняя стандартная ошибка выборочной доли;

P - доля качественного признака;

n - число единиц выборочной совокупности.

При распространении результатов выборочного наблюдения на генеральную совокупность пользуются не точечными данными, а интервальными. Для этого рассчитывают предельную ошибку выборочной доли [2, с. 144]:

    ДЕЛЬТА  = t x W,
P
где ДЕЛЬТА - предельная ошибка выборочной доли;
P

t - коэффициент доверия.

Вероятность отклонения изучаемого признака как качественного, так и количественного, в пределах однократной стандартной ошибки выборочной доли, т.е. при t = 1, равна 0,683. Это означает, что из 1000 изучаемых единиц 683 будут находиться в пределах однократной ошибки выборки, а остальные 317 единиц - за ее пределами. При коэффициенте доверия, равном 2 (t = 2), вероятность отклонения изучаемого признака будет находиться в пределах двукратной ошибки репрезентативности и равняться 0,954, т.е. из 1000 изучаемых единиц 954 будут находиться в пределах двукратной ошибки. При коэффициенте доверия, равном 3 (t = 3), из 1000 изучаемых единиц 997 будут находиться в пределах трехкратной ошибки [4, с. 129].

В нашем случае мы имеем дело с качественным признаком - наименование ученой степени. Если допустить, что доля авторефератов (P) на соискание ученой степени кандидата экономических наук составляет 0,907, следовательно, доля авторефератов на соискание ученой степени доктора экономических наук составит 0,093. Средняя стандартная ошибка выборочной доли будет равна:

            ___________       _____________
/P x (1 - P) /0,907 x 0,093
W = / ----------- = / ------------- = +/- 0,007.
/ n / 1821

Определим предельную ошибку выборочной доли:

    ДЕЛЬТА  = t x W = 2 x 0,007 = +/- 0,014, или 1,4%.
P

Таким образом, с вероятностью 95,4% при заданном числе наблюдений (1821 ед.) можно ожидать, что генеральная доля соискателей ученой степени кандидата экономических наук, написавших работу в области инвестиций, будет колебаться в пределах от 89,3 до 92,1% (90,7 +/- 1,4).

Исследуем структуру объема научных работ по сферам деятельности (табл. 5).

Таблица 5

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по сферам деятельности на 06.08.2009

     Сфера деятельности     
   Объем работ, ед.  
     Структура, %     
Финансы и кредит            
          301        
          16,5        
Промышленность              
          437        
          24,0        
АПК и сельское хозяйство    
          103        
           5,7        
Остальные                   
          980        
          53,8        
Итого                       
         1821        
         100,0        

Из табл. 5 видно, что на сферу финансов и кредита приходится 16,5% научных работ в общем объеме научных работ в области инвестиций, а на сферу промышленности - 24%. Доля научных работ в АПК и сельском хозяйстве составляет 5,7% от общего объема научных работ в области инвестиций. На остальные сферы деятельности приходится 53,8% общего объема научных работ. Это труды об инвестициях, которые относятся к следующим сферам деятельности: строительство, торговля, энергетика, социальная сфера, внешнеэкономическая деятельность, государственное регулирование, информация и связь, общеэкономические работы (рис. 5).

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по сферам деятельности на 06.08.2009

         24%
----¬ 21%
¦ ¦ ----¬
¦ ¦ 17% ¦%%%¦
¦ ¦ ----¬ ¦%%%¦
¦ ¦ ¦+++¦ ¦%%%¦
¦ ¦ ¦+++¦ ¦%%%¦
¦ ¦ ¦+++¦ 9% ¦%%%¦
¦ ¦ 8% ¦+++¦ ----¬ ¦%%%¦
¦ ¦ ----¬ ¦+++¦ ¦$$$¦ ¦%%%¦
6% ¦ ¦ ¦###¦ ¦+++¦ ¦$$$¦ ¦%%%¦
----¬ ¦ ¦ ¦###¦ ¦+++¦ ¦$$$¦ 5% ¦%%%¦
¦///¦ ¦ ¦ 3% ¦###¦ ¦+++¦ 3% ¦$$$¦ ----¬ ¦%%%¦
¦///¦ ¦ ¦ ----¬ ¦###¦ 2% ¦+++¦ ----¬ ¦$$$¦ ¦|||¦ ¦%%%¦
¦///¦ ¦ ¦ ¦\¦ 1% ¦###¦ 1% ----¬ ¦+++¦ ¦"""¦ ¦$$$¦ ¦|||¦ ¦%%%¦
¦///¦ ¦ ¦ ¦\¦ ----¬ ¦###¦ ----¬ ¦---¦ ¦+++¦ ¦"""¦ ¦$$$¦ ¦|||¦ ¦%%%¦
¦///¦ ¦ ¦ ¦\¦ ¦***¦ ¦###¦ ¦@@@¦ ¦---¦ ¦+++¦ ¦"""¦ ¦$$$¦ ¦|||¦ ¦%%%¦
--+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+T+---+--
---¬ ---¬
¦//¦ АПК и сельское хозяйство ¦--¦ Энергетика
L--- L---
---¬ ---¬
¦ ¦ Промышленность ¦++¦ Финансы и кредит
L--- L---
---¬ ---¬
¦\¦ Транспорт ¦""¦ Социальная сфера
L--- L---
---¬ ---¬
¦**¦ Информация и связь ¦$$¦ Внешнеэкономическая деятельность
L--- L---
---¬ ---¬
¦##¦ Строительство ¦||¦ Государственное регулирование
L--- L---
---¬ ---¬
¦@@¦ Торговля ¦%%¦ Другие сферы
L--- L---

Рис. 5

Рассмотрим структуру объема научных работ по месту издания (табл. 6).

Таблица 6

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН, сгруппированных по месту издания на 06.08.2009

 Наименование места издания 
   Объем работ, ед.  
     Структура, %     
Москва                      
          833        
          45,7        
Санкт-Петербург             
          377        
          20,7        
Новосибирск                 
           45        
           2,5        
Остальные                   
          566        
          31,1        
Итого                       
         1821        
         100,0        

Процесс накопления знаний об инвестициях происходит в разных населенных пунктах, т.е. рассредоточен по территории. Из табл. 6 видно, что на Москву приходится 45,7% научных работ в общем объеме научных работ в области инвестиций, а на Санкт-Петербург - 20,7%. Аналогичный показатель в Новосибирске составляет 2,5%. На остальные места издания приходится 31,1% научных работ. В категорию "другие" (рис. 6) включены 252 научные работы (авторефераты) из 51 места издания.

Структура объема научных работ (авторефератов) об инвестициях в ГПНТБ СО РАН по месту издания на 06.08.2009

  46%
---¬
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦
¦ ¦ 21%
¦ ¦ ---¬
¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ ¦ ¦ 14%
¦ ¦ ¦ ¦ ---¬
¦ ¦ ¦ ¦ 2,5% ¦ ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ---¬ 2% 2% 2% ¦ ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¬ ---¬ 1% ---¬ 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% ¦ ¦
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¬ ¦ ¦ ---¬ ---¬ ---¬ ---¬ ---¬ ---¬ ---¬ ¦ ¦
-+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+T+--+
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 - Москва 9 - Саранск
2 - Санкт-Петербург 10 - Орел
3 - Новосибирск 11 - Нижний Новгород
4 - Ростов-на-Дону 12 - Краснодар
5 - Казань 13 - Кисловодск
6 - Воронеж 14 - Екатеринбург
7 - Саратов 15 - Другие
8 - Самара

Рис. 6

Таким образом, мы исследовали область научной деятельности, которая охватывают проблемы инвестиций, а также установили территориальные границы исследований, степень концентрации и качественный состав работ; рассмотрели динамику научных работ об инвестициях.

Проведем факторный анализ взаимосвязи валового внутреннего продукта России и научных работ в области инвестиций, а также сделаем альтернативный вариант прогноза валового внутреннего продукта России.

Применение прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохраняется и в прогнозируемом будущем, т.е. прогноз основан на экстраполяции [1, с. 33].

Теоретической основой распространения тенденции на будущее является свойство социально-экономических явлений, называемое инерционностью. Именно инерционность позволяет выявить сложившиеся взаимосвязи как между уровнями динамического ряда, так и между группой связных рядов динамики.

На основе рядов динамики получаются весьма надежные прогнозы, если уровни ряда динамики сопоставимы и получены на основе единой методологии.

Применение экстраполяции в прогнозировании базируется на следующих предпосылках:

Поэтому надежность и точность прогноза зависит от того, насколько близкими к действительности окажутся эти предположения и как точно удалось охарактеризовать выявленную в прошлом закономерность. Экстраполяцию следует рассматривать как начальную стадию построения окончательных прогнозов. Механическое использование экстраполяции может стать причиной погрешности и неправильных выводов. Всегда следует учитывать все необходимые условия, предпосылки и гипотезы, связывая их с тщательным содержательным экономико-теоретическим анализом [7, с. 391 - 392].

    Проведем  анализ взаимосвязи между накопленным объемом научных работ об
инвестициях (x ), валовым внутренним продуктом (y) и объемом инвестиций в
1
основной капитал (табл. 7).

Таблица 7

Валовой внутренний продукт России (ВВП) за 2000 - 2008 гг., млрд руб.

   Показатели   
2000 г.
2001 г.
2002 г.
2003 г.
2004 г.
2005 г.
2006 г.
2007 г.
2008 г.
Валовой         
внутренний
продукт РФ
 7 306 
 8 944 
 10 831
 13 243
 17 048
 21 625
 26 904
 33 111
 41 668
Рассчитанный ВВП
РФ
 8 450 
 8 667 
  9 830
 12 191
 17 178
 24 166
 27 862
 30 650
 41 132

За 1994 - 2005 гг. российская наука накопила такой качественный объем знаний в области инвестиций, что произошел колоссальный количественный скачок в росте инвестиций в основной капитал - в 2,4 раза, а по валовому внутреннему продукту - в 1,9 раза начиная с 2005 г. (рис. 7).

Взаимосвязь валового внутреннего продукта, инвестиций в основной капитал и накопленного объема научных работ об инвестициях по России за 2000 - 2008 гг.

    Млрд руб.
45 500 T-------------------------------------------------------------------
¦
¦ 1821; 41 668
¦ *
¦ @
40 500 +-------------------------------------------------------------------
¦
¦
¦
¦
35 500 +-------------------------------------------------------------------
¦
¦
¦ 1819; 33 111,4 *
¦
30 500 +-----------------------------------------------------------@-------
¦
¦ 1808; 26 903,5 @
¦ *
¦
25 500 +-------------------------------------------------------------------
¦ @
¦ 1782; 21 625,4
¦
¦ *
20 500 +-------------------------------------------------------------------
¦
¦
¦ 1524; 17 048,2
¦ *@
15 500 +-------------------------------------------------------------------
¦
¦
¦ 895; 10 830,5 *
¦ @ 1154; 13 243,2
10 500 +------------*------------------------------------------------------
¦ @
¦
¦ @ @* 723; 8943,6 #
¦ * #
5500 +-------------------------------------------------------------------
¦ #
¦ 639; 7305,6 # #
¦ # #
¦ # # Объем
500 +------T------T------T------T------T-------T-------T-------T-------¬ работ, ед.
600 750 900 1050 1200 1350 1500 1650 1800 1950
* Фактический валовой внутренний продукт
# Инвестиции в основной капитал
@ Рассчитанный ВВП (Yp)

Рис. 7

    Для  изучения  взаимосвязи  между валовым внутренним продуктом, объемом
накопленных знаний об инвестициях и средней экспортной ценой на сырую нефть
(x ) построим регрессионную модель, т.к. связь между этими показателями
2
вероятностная (корреляционная), а не детерминированная.

При построении регрессионной модели следует учитывать характер кривой, характеризующей взаимосвязь между валовым внутренним продуктом и накопленным объемом научных работ (рис. 7). Наилучшим образом взаимосвязь между валовым внутренним продуктом и накопленным объемом научных работ в области инвестиций отражает экспоненциальная кривая (показательная функция), т.к. совокупный коэффициент корреляции (r) выше, чем при применении других функций.

    Функцию  y  =  f(x , x ) для валового внутреннего продукта определили с
1 2
помощью программы MS Excel, используя функцию "ЛГРФПРИБЛ". Таким образом,
получили уравнение регрессии:
X1 X2
Y(x , x ) = 4109,712 x 1,000715 x 1,00151 . (2)
1 2

Оценим статистическую значимость полученного уравнения регрессии (2) по F-критерию Фишера [5, с. 7]. Фактическое значение F-критерия Фишера составило 146,97. Табличное значение F-критерия Фишера для 5%-ного уровня значимости и при шести степенях свободы составляет 5,14 [5, с. 187]. Фактический критерий Фишера получился больше табличного, следовательно, с вероятностью в 95% гипотеза об отсутствии связи между валовым внутренним продуктом, накопленным объемом научных работ об инвестициях и средней экспортной ценой на сырую нефть отклоняется.

    Коэффициент  детерминации  (r2)  составил  0,92. Это говорит о том, что
вариация валового внутреннего продукта на 92% зависит от вариации данных
факторов (x и x ). Таким образом, вариация валового внутреннего продукта
1 2
может определяться вариацией накопленного объема знаний об инвестициях и
вариацией средней экспортной цены на сырую нефть (конъюнктура рынка).

Полученная регрессионная модель (2) может быть альтернативой (дополнением) к существующим моделям валового внутреннего продукта. Она отражает вклад научных исследований в валовой внутренний продукт России. В уравнении регрессии (2) можно использовать другой показатель конъюнктуры рынка (например, цена на энергоносители).

    Оценим  статистическую  значимость полученных коэффициентов регрессии в
уравнении (2), используя критерий Стьюдента [5, с. 188]. Табличное значение
t-критерия Стьюдента для 5%-ного уровня значимости и при шести степенях
свободы составляет 2,447. Расчетное (фактическое) значение t-критерия
Стьюдента для первого параметра уравнения регрессии (lna = ln4109,712)
составило 80,95, для второго параметра (lnb = ln1,000715) - 6,13, для
1
третьего (lnb = ln1,00151) - 4,6. Фактическое значение t-критерия
2
Стьюдента превышает табличное, следовательно, параметры уравнения
статистически значимы.

Проверим, существует ли в рассчитанных остатках автокорреляция [5, с. 139 - 140]. Для этого рассчитаем критерий Дарбина - Уотсона (табл. 8).

Таблица 8

Расчет параметров критерия Дарбина - Уотсона по ВВП России, млрд руб.

------T------------T-----------T-------------T------T---------T------------T----------¬
¦ N ¦Рассчитанный¦Фактический¦ Остаток ¦ e ¦e - e ¦ 2¦ 2 ¦
¦ п/п ¦ ВВП (Ур) ¦ ВВП (У) ¦(e = У - Ур)¦ t-1 ¦ t t-1¦(e - e ) ¦ e ¦
¦ ¦ ¦ ¦ t ¦ ¦ ¦ t t-1 ¦ t ¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦1 ¦ 8 450 ¦ 7 306 ¦ -1 144 ¦ -¦ - ¦ - ¦ 1 308 736¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦2 ¦ 8 666 ¦ 8 944 ¦ 278 ¦-1 144¦ 1 422 ¦ 2 022 084 ¦ 77 284¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦3 ¦ 9 830 ¦ 10 831 ¦ 1 001 ¦ 278¦ 723 ¦ 522 729 ¦ 1 002 001¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦... ¦ ... ¦ ... ¦ ... ¦ ...¦ ... ¦ ... ¦ ...¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦5 ¦ 17 178 ¦ 17 048 ¦ -130 ¦ 1 052¦ -1 182 ¦ 1 397 124 ¦ 16 900¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦... ¦ ... ¦ ... ¦ ... ¦ ...¦ ... ¦ ... ¦ ...¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦9 ¦ 41 132 ¦ 41 668 ¦ 536 ¦ 2 461¦ -1 925 ¦ 3 705 625 ¦ 287 296¦
+-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+----------+
¦Итого¦ 180 125 ¦ 180 680 ¦ 555 ¦ 19¦ 1 680 ¦ 27 658 534 ¦17 229 887¦
L-----+------------+-----------+-------------+------+---------+------------+-----------
2
Критерий Дарбина - Уотсона (d) составил: d = SUM (e - e ) /
t t-1
2
SUM e = 27 658 534 / 17 229 887 = 1,61.
t
При данном количестве наблюдений (n = 9) и двух факторах (m = 2) нижнее
значение критерия (d ) равно 0,82, а верхнее (d ) - 1,32. Фактическое
L U
значение критерия (d = 1,61) попадает в промежуток от d до 4 - d ,
U U
следовательно, нет оснований отклонять гипотезу об отсутствии
автокорреляции в остатках.

Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Средняя квадратическая ошибка линии регрессии (сигма = 1695) составила в относительном выражении (по отношению к среднему значению ВВП России) +/- 8,4%.

Определим эластичность валового внутреннего продукта РФ в зависимости от накопленного объема научных работ.

    Эластичностью  функции E (y) называется предел отношения относительного
x
приращения функции Y к относительному приращению переменной X, при
ДЕЛЬТАX -> 0:
X ДЕЛЬТАy X
E (y) = - x lim ------- = - x y'.
x y ДЕЛЬТАX -> 0 ДЕЛЬТАX y
Эластичность функции показывает приближенно, на сколько процентов
изменится функция y = f(x , x ) при изменении независимой переменной X на
1 2
1%.
Рассчитаем эластичность валового внутреннего продукта РФ в зависимости
от накопленного объема научных работ (x ) и средней экспортной цены (x - в
1 2
долл. США за 1 т) на сырую нефть [8, с. 74]:
E (y) = x · ln1,000715 = 0,000715 · x ,
X1 1 1
E (y) = x · ln1,00151 = 0,001509 · x .
X2 2 2
При объеме научных работ x = 1154, E (y) = 0,825, т.е. при объеме
1 X1
научных работ, равном 1154 ед., увеличение его на 1% приведет к увеличению
ВВП России в среднем на 0,8% (при неизменном факторе x ).
2
При средней экспортной цене на сырую нефть x = 174, E (y) = 0,263,
2 X2
т.е. при средней экспортной цене на сырую нефть, равной 174 долл.,
увеличение ее на 1% приведет к увеличению ВВП России в среднем на 0,3% (при
неизменном факторе x ).
1


Для проверки наших выводов воспользуемся графиком (рис. 7) и уравнением регрессии (2). Итак, накопленный объем научных работ составляет 1154 ед., средняя экспортная цена на сырую нефть - 174 долл., при этом объем ВВП равен 13 243,2 млрд руб. Если накопленный объем научных работ в области инвестиций возрастет до 1808 ед., а цена на нефть - до 412 долл., то ВВП составит 27 861,9 млрд руб. В действительности при накопленном объеме научных работ 1808 ед. ВВП России составлял 26 903,5 млрд руб.

Проведенный общий анализ научных работ в области инвестиций позволяет утверждать, что научные исследования в области инвестиций перешли на новый уровень. С точки зрения диалектики, за период с 1994 по 2008 г. наблюдается качественный переход в научных исследованиях, что в материальном мире выразилось в количественном росте валового внутреннего продукта России в 2005 - 2008 гг.

Критерием истины знаний является практика, взятая в процессе своего движения, развития. Объективным подтверждением наших выводов является создание государственной корпорации "Российская корпорация нанотехнологий" (РОСНАНО). РОСНАНО создана в 2007 г. в целях содействия реализации государственной политики в сфере нанотехнологий, развития в ней инновационной инфраструктуры, реализации проектов создания перспективных технологий и наноиндустрии.

В настоящее время в РОСНАНО поступает около 100 заявок и предложений в месяц. На 15.09.2009 поступило 650 обращений из 92 городов. Сумма запрашиваемых средств составляет около 550 млрд руб. (порядок запрашиваемого финансирования на один проект - от 1 млн руб. до 78 млрд руб.). При этом заявки распределились следующим образом: Москва - 31%, Санкт-Петербург - 8%, Королев - 7%, Новосибирск - 5%, Самара - 4%, Челябинск - 4%, Томск - 3%, Троицк - 3%, Екатеринбург - 3%, Казань - 3%. На другие города пришлась доля в 27%, и еще 2% - на зарубежных заявителей.

РОСНАНО выбирает приоритетные направления инвестирования на основе долгосрочных прогнозов развития, к разработке которых привлекаются ведущие российские и мировые эксперты. До конца года планируется завершить рассмотрение до 20 инвестиционных проектов (URL: http://www.rusnano.com/Section.aspx/Show/14917).

Рост качественных (прошедших отбор) научно-исследовательских работ об инвестициях (инвестиционных проектах) с 1821 до 1841 ед. (в случае их успешного внедрения) при сложившейся конъюнктуре рынка (средняя экспортная цена на сырую нефть за период с 01.01.2009 по 31.07.2009 составила 350 долл.) способствует увеличению ВВП России.

Подставим исходные значения в уравнение регрессии (2):

                                      1841          350
Y(1841, 350) = 4109,712 x 1,000715 x 1,00151 = 25 979 млрд руб.


Табличное значение критерия Стьюдента для 5%-ного уровня значимости и при шести степенях свободы составит 2,447. Тогда интервал ВВП будет равен:

                    1/2                       1/2
(сигма x t) / (n ) = (1695 x 2,447) / (9 ) = +/- 1383 млрд руб.

Таким образом, с вероятностью в 95% можно утверждать, что прогнозное значение ВВП России в 2009 г. составит от 24 596 до 27 362 млрд руб. (без учета ошибки коэффициента регрессии).

Подведем итог проведенной работы.

  1. Процесс накопления объемов научных работ в области инвестиций не связан с инфляцией (ростом цен), в отличие от ВВП.
  2. Рост объемов научных работ, имеющих непосредственное отношение к инвестициям, за период с 1994 по 2004 г. являлся причиной закономерной, т.к. обществу требовались новые знания об инвестициях, об управлении капиталом.
  3. За период с 2004 по 2008 г. наблюдается спад объемов научных работ об инвестициях. Это объясняется тем, что был накоплен достаточный опыт в данной области знаний. В 2005 - 2008 гг. благоприятная конъюнктура рынка (инвестиционный климат) для России, а также накопленные знания об инвестициях способствовали количественному увеличению ВВП.
  4. Рост ВВП произошел по объективным причинам - это результат синергии науки и конъюнктуры рынка. Воспользовавшись ситуацией и накопленными знаниями об инвестициях, общество способствовало росту ВВП. И в самом деле, не будь в обществе соответствующих знаний об инвестициях, вряд ли Россия достигла такого роста ВВП, даже при благоприятной конъюнктуре рынка.
  5. Временной ряд характеризуется последовательным изменением показателя во времени, тогда как процесс накопления знаний имеет другую природу. Знания об инвестициях накапливались как на разных территориях, так и в разное время. Москва и Санкт-Петербург являются центрами накопления знаний об инвестициях и вектором развития инвестиционного процесса в России.
    6.  Если  в качестве количественного показателя конъюнктуры рынка взять
среднюю экспортную цену на сырую нефть, то уравнение связи между ВВП (Y),
накопленным объемом работ в области инвестиций (x ) и средней экспортной
1
ценой на сырую нефть (x ) будет иметь вид:
2
X1 X2
Y(x , x ) = 4109,712 x 1,000715 x 1,00151 .
1 2

Данное уравнение может быть альтернативой (дополнением) к существующим моделям валового внутреннего продукта. Оно отражает вклад научных работ в области инвестиций в валовой внутренний продукт России с учетом конъюнктуры рынка (средних экспортных цен на сырую нефть).

  1. Раскрыт механизм увеличения ВВП России посредством внедрения научных работ в виде инвестиционных проектов через РОСНАНО.

Список литературы

  1. Азаров А.В. Анализ и планирование объемов закупок и продаж сельскохозяйственной продукции на примере рынка молока в Новосибирской области: Учеб. пособие / Новосиб. гос. аграр. ун-т. Новосибирск, 2005. 124 с.
  2. Елисеева И.П., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1996. 368 с.
  3. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцева В.Н. Общая теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1998. 416 с.
  4. Лунеев В.В. Юридическая статистика: Учебник. М.: Юристъ, 2000. 400 с.
  5. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2003. 192 с.
  6. Савюк Л.К. Правовая статистика: Учебник. М.: Юристъ, 2002. 588 с.
  7. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. Изд. 3-е, перераб. М.: Финансы и статистика, 2001. 560 с.
  8. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2001. 344 с.

А.В.Азаров

Старший преподаватель

кафедры бухгалтерского учета и аудита



Экономического института

Новосибирский государственный

аграрный университет