СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ЭКОНОМИКИ

​STATISTICAL METHODS OF ANALYSIS OF INNOVATIVE PROCESSES OF THE ECONOMY

Maria Mikhailenko

Student, Department of Taxation and Accounting, South Russian Institute of Management - Branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation,

Russia, Rostov - on-Don

Dana Albegova

Student, Department of Taxation and Accounting, South Russian Institute of Management - Branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation,

Russia, Rostov - on-Don

Darya Ivanova

Scientific Supervisor, Senior Lecturer, Department of Economic Theory and Entrepreneurship, South Russian Institute of Management - Branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation,

Russia, Rostov–on–Don

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассмотрено понятие «инновационного процесса», определены статистические методы анализа, обозначены основные инструменты обработки информации, проанализирована степень инновационности процессов в компаниях, а также выявлены ключевые особенности, преимущества и недостатки инновационных процессов на данном этапе цифровизации.

ABSTRACT

This article discusses the concept of "innovation process", defines statistical methods of analysis, identifies the main tools for information processing, analyzes the degree of innovation processes in companies, and also identifies key features, advantages and disadvantages of innovative processes at this stage of digitalization.

Ключевые слова: инновации, инновационный процесс, цифровизация, статистические методы, методы анализа.

Keywords: innovation, innovation process, digitalization, statistical methods, methods of analysis.

Цифровизация экономических процессов сопряжена с ростом инновационных индикаторов. Происходят изменения, которые затрагивают бизнес-процессы, в том числе происходит изменение всей экономической системы, её институциональной структуры и хозяйственного механизма в целом. Инновационная деятельность – вся исследовательская (исследования и разработки), финансовая и коммерческая деятельность, направленная на создание новых или усовершенствованных продуктов (товаров и услуг), предназначенных для внедрения на рынке и значительно отличающихся от производившихся ранее; новых или усовершенствованных бизнес-процессов, значительно отличающихся от используемых ранее. [1, с. 165].

Под термином «процессные инновации» понимается система мероприятий, направленная на внедрение новых технологий на предприятии.

При этом процессные инновации охватывают все направления деятельности любого предприятия, а именно [1, с. 142]:

1) Новые методы производства.

2) Новые методы логистики – поиск оптимальных путей доставки товаров и ресурсов для организации производства, а также «передвижение» конкретного продукта между складами.

3) Новые методы обработки и передачи информации – статистический анализ, который включает наблюдение, группировку.

4) Новые методы ведения бизнеса.

5) Новые практики деловых коммуникаций.

6) Новые методе управления трудовыми ресурсами.

7) Новые маркетинговые методы.

Таким образом, процессные инновации представляются многогранным процессом, который распространяется как на «нижние» уровни организации, так и на всю экономическую систему в целом.

В современных условиях инновационные процессы происходят также с применением цифровых инструментов. Основными цифровыми инструментами выступают [2]:

1) Робототехника и технологии.

2) Чат-боты.

3) Информирование посредством QR-кодов.

4) Умный город.

5) Социальные сети.

6) Мобильные приложения.

7) Нейронные сети.

8) Био-технологии.

9) Распознавание, классификация и прогнозирование.

Основными методами анализа инновационного развития являются статистические методы. Статистические методы имеют четкую классификацию и разрабатываются характерно секторам экономики. Артикулируем основные сектора деятельности предприятий на рис.1.

Рисунок 1. Сектора деятельности инновационных предприятий

Совокупность цифровых инструментов позволяют ускорять многие производственные процессы, а также административные в различных географических точках и часовых поясах. Помимо этого, цифровые инструменты позволяют получать мгновенный доступ к большим базам данных о состоянии экономической системы, а также оперативно отслеживать изменения статуса конкретного производственного случая, при этом используя различные технические средства, например ноутбук, стационарный компьютер, смартфон и т.д.

Применение специальных автоматизированных цифровых приложений осуществляется компаниями различного размера. На рис. 2 соотношение компаний, которые внедрили и не внедрили автоматические системы, в зависимости от количества работников в организации [3].

Рисунок 2 Соотношение компаний, внедривших автоматические системы

Цифровые инструменты позволяют автоматизировать производственный процесс в целом. На рис. 3 представлены данные о степени автоматизации производственных процессов в компаниях [3].

Рисунок 3. Степень автоматизации производственных процессов в компаниях

Проблемой анализа инновационных процессов в экономике является скорость изменений и разобщенность в подходах. Если проанализировать статистические методы, то основным показателем, характеризующим инновационное развитие является коэффициент инновационного роста, который представляет отношение общей стоимости инвестиционных проектов к стоимости проектов в области НИР.

,

где  стоимость инвестиций по направлениям НИР;

q – общая стоимость инвестиционных проектов.

В табл.1 приведены основные статистические подходы к анализу инновационных процессов в экономике.

Таблица 1

Индикаторы инновационной активности предприятия

Таким образом, статистический анализ экономических явлений позволяет выявлять основные тенденции развития в области инноваций, а также положительные и отрицательные стороны исследуемого фактора.

Стоит отметить, что значение различных индикаторов характеризуется определенной степенью воздействия на элементы экономической системы. Для исследования степени влияния фактора на экономическую систему, рассмотрим уровень инновационной активности организаций по федеральным округам [1, с. 207].

Согласно исследованиям ВШЭ, уровень инновационной активности самым высоким является в Приволжском Федеральном округе, что можно объяснить высокой плотностью населения региона, а самым низким уровень является в Северо-Кавказском федеральном округе. Центральный Федеральный округ занимает вторую позицию с показателем 12,5%.

Рисунок 4. Уровень инновационной активности регионов

Статистические методы, которые использует инновационная экономика, пополняются методиками ведущих отраслей. Рассмотрим структуру инновационной среды в России на рис.5.

Рисунок 5. Структура инновационной деятельности Российской экономики

Статистические методы анализа инновационных процессов часто используются для измерения эффективности инновационных проектов и определения ключевых точек, где можно улучшить их результативность. Среди таких методов можно выделить:

1. Метод множественной линейной регрессии, позволяющий определить связь между независимыми (входными) и зависимыми (выходными) переменными.

2. Метод анализа факторов, изучающий влияние факторов на исследуемый процесс и позволяющий выявить наиболее значимые из них.

3. Метод анализа временных рядов, который используется для изучения динамики инновационных процессов и выявления их трендов и циклов.

4. Метод статистического контроля качества, который позволяет оценить соответствие результатов инновационного проекта требованиям, нормам и стандартам.

5. Методы описательной статистики, такие как среднее значение, медиана, дисперсия и корреляция, используемые для описания и анализа данных о ходе инновационных процессов.

В целом, использование статистических методов анализа инновационных процессов является одним из ключевых инструментов для повышения эффективности инновационной деятельности и получения максимальной выгоды от внедрения новых технологий и продуктов.

Список литературы:

1. Индикаторы инновационной деятельности: 2022 : статистический сборник / В. В. Власова, Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М. : НИУ ВШЭ, 2022. – 292 с. – 250 экз. – ISBN 978-5-7598-2645-3.
2. Фадейкина, В. С. Современные технологии автоматизации процессов подбора персонала в организацию / В. С. Фадейкина, Н. Н. Андреева // ВЭПС, 2020, №1: [сайт] — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-tehnologii-avtomatizatsii-protsessov-podbora-personala-v-organizatsiyu (дата обращения: 04.04.2022). — Текст: электронный.
3. Как автоматизирован рекрутмент в российских компаниях // hh.ru, 2020: [сайт] — URL: https://saratov.hh.ru/article/26288 (дата обращения: 06.04.2022). — Текст: электронный.