Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 28(198)

Рубрика журнала: Экономика

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4

Библиографическое описание:
Ситухо А.Н. ОСНОВАНИЯ СТИМУЛИРОВАНИЯ ИННОВАЦИЙ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ РОССИИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2022. № 28(198). URL: https://sibac.info/journal/student/198/263087 (дата обращения: 06.02.2023).

ОСНОВАНИЯ СТИМУЛИРОВАНИЯ ИННОВАЦИЙ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ РОССИИ

Ситухо Анастасия Николаевна

студент, экономический факультет, Южный федеральный университет,

РФ, г. Ростов-на-Дону

АННОТАЦИЯ

Успешность сельского хозяйства как отрасли влияет не только на экономическую, но и политическую стабильность во всем мире. Как следствие, вопрос внедрения качественных улучшений, или инноваций, в производственный процесс интересует все страны мира. В данной статье рассмотрен ряд экономических и институциональных факторов, оказывающих влияние на темпы внедрения новаций в сельском хозяйстве России, а также выявлены те, которые влияют в наибольшей степени.

 

Ключевые слова: сельское хозяйство, инновации, человеческий капитал, инвестиции в основной капитал, панельные данные.

 

Появление и развитие сельского хозяйства как экономического вида деятельности сыграло большую роль в становлении человеческой цивилизации и его экономическом росте. Задача обеспечения населения необходимым количеством продовольствия всегда была и будет одной из приоритетных целей любого руководства. Но даже в XXI веке вопрос о распределении продуктовых и водных ресурсов является нерешенным, т. к. согласно статистике ООН, в мире насчитывается 750 млн хронических недоедающих [1, с. 67]., а любые природные или антропогенные события, негативно влияющие на сельскохозяйственную отрасль одной страны ставят под угрозу мировую продовольственную безопасность, как остро показали эффекты спецоперации на Украине, Это обусловливает необходимость стимулирования развития сельского хозяйства как отрасли экономики, главным драйвером которого являются инновации, под которыми понимают «внедренное или внедряемое новшество, способствующее повышению эффективности процессов производства или улучшению качества востребованного на рынке товара» [2, с. 304].

В предыдущих работах автор выявил статистически значимые связи между объемом инновации и экономическими и институциональными факторами их увеличения, среди них: затраты на информационно-коммуникационные технологии; среднегодовая численность занятых с высшим образованием; приток прямых инвестиций и расходы на национальную экономику как строка бюджетов субъектов РФ. Меньшее влияние на процесс внедрения новационных технологий оказывают инвестиции в основной капитал; добываемые природные ресурсы; достигнутый индекс человеческого развития [3, с. 95-100].

Однако остается актуальным вопрос, какие из оснований являются факторами стимулирования инноваций в сельском хозяйстве Российской Федерации. Исходя из особенностей доступных данных для анализа был выбран период с 2016 по 2020 гг., анализ проводился по 85 субъектам России, при этом Тюменская и Архангельская области рассматривались обособленно, без учета показателей автономных округов в их составе. Данные были взяты с официального сайта Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), при этом были выбраны показатели, характеризующие только сельское хозяйство, т. е. по данным до 2016 г. – сумма по разделу А «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» и разделу В «Рыболовство, рыбоводство»; по данным с 2017 г. – раздел «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство».

В качестве зависимой переменной был выбран объем отгруженных инновационных товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами, млн. руб. (Innov). В качестве независимых переменных, влияющих на инновации в сельском хозяйстве, выбраны:  инвестиции в основной капитал, млн. руб. (Invest); затраты на информационные и коммуникационные технологии, млн. руб. (ICT); индекс человеческого развития (HDI); сальдо прямых инвестиций в Российскую Федерацию, млн. долл. США (FDI); добыча полезных ископаемых, млн. руб. (Miner); объем средств государственной поддержки в рамках программ и мероприятий по развитию сельского хозяйства, млн. руб. (Govern); численность работников, замещающих должности руководителей и специалистов сельскохозяйственных организаций с высшим образованием, чел. (HighEmpAgri).

В первую очередь проверено наличие зависимости между выбранными основаниями и объемом инновационных товаров в сельском хозяйстве. С этой целью был проведен корреляционный анализ, т. е. найдены парные коэффициенты корреляции. Они отображают силу связи между двумя переменными при влиянии остальных факторов, включенных в модель. Результаты корреляционного анализа отображены в таблице 1. Видно, что между всеми рассматриваемыми основаниями и объясняемой переменной существует прямая связь.

Таблица 1.

Корреляционный анализ факторов и объема инновационных товаров в сельском хозяйстве*

Наименование фактора

Парные коэффициенты корреляции с зависимой переменной

Характеристика связи

Инвестиции в основной капитал

0,14

Прямая слабая

Затраты на ИКТ

0,55

Заметная прямая

Индекс человеческого развития

0,51

Заметная прямая

Прямые инвестиции в РФ

0,29

Умеренная прямая

Добыча полезных ископаемых

0,07

Прямая слабая

Объем средств гос. поддержки в рамках программ и мероприятий по развитию сельского хозяйства

0,28

Прямая слабая

Численность работников сельскохозяйственных организаций с высшим образованием

0,21

Прямая слабая

*Разработана автором по материалам исследования

 

В связи с особенностями панельных данных было построено несколько спецификаций: с помощью метода наименьших квадратов (МНК), моделей с фиксированными (FE) и случайными эффектами (RE), последние две в нескольких вариациях – без учета временных и региональных эффектов и с ними (см. таблица 2). В каждой модели были использованы робастные стандартные ошибки, а стоимостные показатели были прологарифмированы.

Таблица 2.

Результаты оценок регрессий МНК, моделями с FE и RE*

 

МНК

FE

RE

 

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

l_Invest

0,4017***

0,098

0,02**

0,387***

0,298**

l_ICT

0,8614***

−0,138

0,175***

0,558***

0,617***

HDI

11,8972*

53,59***

17,3

26,78***

11,86

l_FDI

0,08

0,08*

0,052

0,0598

0,084*

l_Miner

−0,109*

0,07

0,0888

−0,093

−0,05

l_Govern

0,0297

−0,033

0,0446

0,12

0,15

HighEmpAgri

0,0002

−0,00065**

0,00045**

0,00015

0,0002*

Значимы ли эффекты регионов?

-

-

Нет

-

Нет

Значимы ли эффекты времени?

-

-

Значимы все

-

Значимы 2 из 4

R2

0,692

0,926

0,9426

0,776

0,891

Исправл. R2

0,6837

0,327

0,479

0,398

0,432

*Разработана автором по материалам исследования

 

Исходя из структуры данных (генеральная выборка по субъектам РФ, сформирована неслучайно) лучше всех анализируемые закономерности должны описывать модели FE, однако были проведены формальные тесты для подтверждения этого, в т. ч: тест на линейное ограничение, или тест на различие констант в группах, по результатам которого в моделях (2) и (3) нулевая гипотеза на 5% уровне была отвергнута (p-value равен 3,59631e-22 и 4,20442e-28 соответственно). Следовательно, при выборе между МНК и методом с фиксированными эффектами следует выбрать последнюю модификацию; тест Бройша-Пагана, согласно которому нулевая гипотеза в моделях (4) и (5) отклоняет (p-value равен 1,01742e-19 и  6,91386e-23), соответственно, модель со случайными эффектами лучше объясняет зависимость между выбранными показателями, чем МНК; тест Хаусмана, согласно которому нулевая гипотеза также отклоняется в моделях (4) и (5) (p-value равен 9,33322e-08 и , 2,59331e-09), т. е. при выборе между модели со случайными эффектами и фиксированными эффектами предпочтительнее выбрать второй вариант.

Следовательно, наиболее полно зависимость между выбранными переменными описывает модель с фиксированными эффектами. При этом в модели (3) был проведен тест Вальда, который подтвердил совместную значимость фиктивных временных переменных (p-value равен 1,08949e-08, т. е. нулевая гипотеза отвергается). Таким образом, интенсивность развития инноваций зависит от событий конкретного года, что объясняется цикличностью сельского хозяйства и его неустойчивостью из-за влияния природных явлений. В то же время необходимо отметить незначимость всех эффектов регионов, т. е. в России отсутствуют качественные различия в развитии сельскохозяйственных инноваций между субъектами.

Однако несмотря на то, что лучше всего зависимость между инновациями в сельском хозяйстве и факторами описывает модель (3) и все коэффициенты являются положительными (что подтверждает наличие прямой связи между факторами и инновациями), в ней лишь три значимых показателя на 5% уровне – инвестиции в основной капитал; затраты на ИКТ; численность специалистов с высшим образованием. Им можно дать следующую содержательную интерпретацию: при увеличении инвестиций в основной капитал в сельскохозяйственной отрасли и затрат на ИКТ на 1% объем инновационных товаров также увеличивает на 1%; при увеличении количества специалистов в сельском хозяйстве с высшим образованием на 1 человека объем инновационных благ увеличивается на 1%; оставшиеся переменные (индекс человеческого развития, прямые инвестиции в РФ, добыча природных ресурсов и объем государственной поддержки для развития сельского хозяйства) не являются статистически значимыми. Однако это обозначает, что нет прямого эффекта в год осуществления этих затрат, т. е. они также стимулируются инновации в сельском хозяйстве, т. к. влияют на инновации в целом, но с определенным временным лагом. Однако отсутствие статистически значимой связи в рамках модели (3) обозначает, что нет прямого эффекта именно в год осуществления этих затрат. Следовательно, данные основания могут оказывать влияние на инновации в сельском хозяйстве с временным лагом. С другой стороны, эти основания могут и не влиять на инновации в сельском хозяйстве, но они оказывают влияние на инновации в России в целом, поэтому развитие инноваций в других отраслях могут косвенно способствовать их развитию в сельском хозяйстве.

Таким образом, необходимо повышать уровень конкрентоспособности российской сельскохозяйственной продукции на мировом рынке, что в свою очередь требует внедрения инноваций и усовершенствование АПК; основными основаниями, стимулирующими инновации в сельском хозяйстве, являются: инвестиции в основной капитал (подразумевается не столько количественное увеличение тракторов и комбайнов, но и их качественное улучшение, т. е. возможность внедрения новых технологий возделывания с их помощью); затраты на ИКТ (являются необходимым фактором в условиях цифровизации всех сфер общества); количество специалистов в сельском хозяйстве с высшим образованием (как составляющая человеческого капитала).

 

Список литературы:

  1. ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ. 2021 год. Краткий обзор. Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире – 2021. // Рим, ФАО [Электронный ресурс]. - URL: https://doi.org/10.4060/ca9699ru (Дата обращения: 18.04.2022).
  2. Bernstein J. International R&D Spillovers Between US and Japanese R&D Intensive Sectors / J. Bernstein, P. Mohnen // NBER Working Paper Series. — 1994. — No. 4682. – p. 302-335
  3. Ситухо А. Н., Институционально-экономические основания реализации новационных технологий 4-й промышленной революции // Экономика России: институты адаптации и развития в условиях мировой нестабильности: тезисы докл. III Всерос. науч.-практ. конф. в рамках ХLI Научной сессии экономического факультета ЮФУ (Ростов-на-Дону, 15-16 мая 2020 г.): в 2 т. / Под общ. ред. Е. В. Михалкиной, И. П. Маличенко; ЮФУ. – Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство ЮФУ, 2020. – 472 c.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом