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» № 42(86)

Рубрика журнала: Экономика

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

Библиографическое описание:
Малкова Д.С., Ермолаев М.Б. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА НА РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2019. № 42(86). URL: https://sibac.info/journal/student/86/164603 (дата обращения: 02.11.2024).

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА НА РАЗВИТИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

Малкова Дарья Сергеевна

студент, Ивановский государственный химико-технологический университет,

РФ, г. Иваново

Ермолаев Михаил Борисович

д-р экон. наук, проф., Ивановский государственный химико-технологический университет,

РФ, г. Иваново

STUDY OF THE INFLUENCE OF INTELLECTUAL CAPITAL ON THE DEVELOPMENT OF REGIONAL ECONOMY

 

Malkova Daria Sergeevna

student, Ivanovo State University of Chemical Technology,

Russia, Ivanovo

Ermolaev Mikhail Borisovich

Doctor of Economics, Professor, Ivanovo State University of Chemical Technology,

Russia, Ivanovo

 

АННОТАЦИЯ

В данном исследовании проведен регрессионный анализ влияния интеллектуального капитала на валовый региональный продукт на душу населения. Отображены этапы расчетов регрессионного анализа, а также проведено исследование полученных данных. Технология испробована на данных по российским регионам за 2006, 2007, 2012, 2013 и 2017 гг.

ABSTRACT

This study conducted a regression analysis of the impact of intellectual capital on gross regional product per capita. The stages of the regression analysis calculations are displayed, as well as a study of the data obtained. The technology is tested on data from Russian regions for 2006, 2007, 2012, 2013 and 2017.

 

Ключевые слова: интеллектуальный капитал, регрессионный анализ, коэффициент детерминации, валовый региональный продукт, регион, статистическое моделирование.

Keywords: intellectual capital, regression analysis, determination coefficient, gross regional product, region, statistical modeling.

 

Вопросы стратегической роли интеллектуального капитала (ИК), повышения эффективности его использования, а также управление им широко обсуждаются как с теоретической точки зрения, так и с практической стороны.

Исследование интеллектуального капитала представляет собой достаточно новое течение в экономике региона. Представляются актуальными как оценка ИК, так и определение степени его влияния на региональную экономику. В данной работе исследуется именно последний аспект.

В виду многогранности понятия ИК, включающего значительное число частных характеристик, представляется целесообразным получение интегрального показателя ИК тем или иным методом. Именно данные оценки были получены авторами методом интегральной точки для регионов Центрального федерального округа за 2006, 2012 и 2017 гг. [1] (табл. 1).

Таблица 1.

Значения интегральных показателей ИК по регионам ЦФО

Интегральные показатели (InIC)

Регионы ЦФО

2017 г.

2012 г.

2006 г.

Белгородская область

3,66

2,45

2,33

Брянская область

3,17

2,12

2,23

Владимирская область

2,37

2,32

1,83

Воронежская область

3,47

2,79

2,68

Ивановская область

1,60

1,72

1,85

Калужская область

3,55

3,34

3,18

Костромская область

2,09

1,84

1,95

Курская область

3,12

2,24

1,88

Липецкая область

3,67

3,67

2,85

Московская область

4,03

3,23

3,43

Орловская область

2,25

1,80

2,19

Рязанская область

3,56

2,79

2,79

Смоленская область

2,77

1,66

1,67

Тамбовская область

3,67

2,46

2,10

Тверская область

2,39

1,52

1,50

Тульская область

3,82

3,20

2,49

Ярославская область

3,33

4,02

3,03

г. Москва

4,73

5,73

4,42

 

Интегральный показатель ИК в данном случае выступает как предикторная переменная в рассматриваемой зависимости. В качестве же результирующей переменной логично выбрать душевой валовой региональный продукт (gross regional product – GRP), представленный в официальных данных Федеральной службы государственной статистики (Росстат).

При этом с учетом возможного запаздывания влияния ИК на развитие региональной экономики были выбраны данные по вышеперечисленным регионам за 2006, 2007, 2012, 2013 и 2017 гг. [2].

Методика оценки влияния интегральных показателей интеллектуального капитала регионов ЦФО на развитие региональной экономики была оформлена в виде программной процедуры в пакете STАTISTICА 7.0 с помощью регрессионного анализа (вкладки  Multiple Regression) [3].

Рассматривались два вида моделей: синхронной зависимости ВРП от интеллектуального капитала (модели типа  «InIC(t)→GRP(t)»), а также модели запаздывающего влияния интеллектуального капитала на ВРП (модели типа  «InIC(t)→GRP(t+1)»). В таблице 2 представлены результаты построения первого вида моделей относительно 2006, 2012 и 2017 годов. В первом столбце таблицы приведены оценки коэффициентов линейной модели регрессии, во втором столбце – их так называемая р-значимость, определяющая ошибку достоверности этих оценок, в третьем столбце – значение коэффициента детерминации – наиболее известной характеристике качества регрессии, определяющей долю вариации результирующей переменной (в нашем случае – душевого  ВРП), обусловленной построенной регрессией.

Таблица 2.

Результаты регрессионного анализа зависимости InIC(t) →VRP(t)

 

В явном виде зависимости будут иметь следующий вид:

GRP-2006 = -130447 + 97901*InIC-2006;

GRP-2012 = -86669,8 + 128614*InIC-2012;

GRP-2017 = -267936 + 207950*InIC-2017.

Все зависимости статистически значимы при общепринятом уровне α=0,05 (и даже при  α=0,01). Значения коэффициента детерминации свидетельствует о том, что вариация ВРП примерно от 50 до 65 % определяется именно интеллектуальным капиталом региона.

В таблице 3 представлены аналогичные результаты для моделей запаздывающего на один год влияния ИК на душевой ВРП.  Отметим невозможность построения наиболее «свежей» модели ввиду отсутствия на настоящий момент данных Росстата по душевому ВРП за 2018.

Таблица 3.

Результаты регрессионного анализа зависимости InIC(t) →VRP(t+1)

 

В явном виде зависимости имеют следующий вид:

VRP-2007 = -165637 + 123997*InIC-2006;

VRP-2013 = -91233,5 + 139248,9*InIC-2012.

Зависимости, как и в первом случае, статистически значимы.  Значения коэффициента детерминации варьируются примерно в тех же пределах.  

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

  1. Подтверждается взаимосвязь между эффективностью региональной экономики (выраженной в душевом ВРП) и интеллектуальным капиталом региона
  2. Эффект запаздывания такого влияния в явном виде не наблюдается.
  3. Невозможно говорить о какой-либо тенденции в исследуемой зависимости. Так наибольшее значение коэффициента детерминации соответствует модели, относящейся к данным по ИК 2012 года. Тогда как для моделей более раннего (2006 г.) и более позднего (2017 г.) периодов значения коэффициента R2 оказались меньше. 

 

Список литературы:

  1. Ермолаев М.Б., Малкова Д.С. Применение метода идеальной точки для оценки интеллектуального капитала регионов // Сборник трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством». Вып.45, 2019. С. 145-149.
  2. Федеральная служба государственной статистики  [http://www.gks.ru/] (Дата обращения: 05.12.2019)
  3. Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. СПб., Питер, 2003. – 688 с.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.