Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретико-методологические аспекты исследования региональной дифференциации инновационной деятельности
1.1 Подходы к измерению региональной дифференциации инновационной деятельности 11
1.2. Региональная поляризация инновационной активности 25
1.3. Изучение конвергенции регионального развития 49
Глава 2. Математическое моделирование инновационной деятельности регионов 80
2.1. Информационная база моделирования 57
2.2. Спецификация модели региональной инновационной деятельности в виде системы одновременных уравнений
2.3. Эконометрические методы идентификации параметров системы уравнений на панельных данных
2.4. Идентификация параметров системы уравнений и интерпретация результатов моделирования
Глава 3. Применение многомерных статистических методов для анализа дифференциации регионов по инновационной деятельности
3.1. Динамика показателей дифференциации и поляризации инновационной деятельности регионов 97
Заключение 119
Библиографический список
- Региональная поляризация инновационной активности
- Спецификация модели региональной инновационной деятельности в виде системы одновременных уравнений
- Эконометрические методы идентификации параметров системы уравнений на панельных данных
- Динамика показателей дифференциации и поляризации инновационной деятельности регионов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Инновационная деятельность является одним из важнейших факторов экономического роста, поскольку активно воздействует на формирование в стране конкурентного потенциала, способствует созданию благоприятной экономической и научной среды. В настоящее время Россия имеет конкурентные преимущества в инновационной деятельности в виде научного потенциала и перспективных заделов практически по всему спектру современных технологий.
Одной из составляющих общероссийского развития является создание региональных инновационных систем, реализующих конкурентные преимущества региона в конкретных наукоемких отраслях. Однако инновационная политика дифференцирована по регионам и ориентирована на решение территориальных проблем, включая эффективное использование материально-технического, сырьевого и трудового потенциалов, удовлетворение потребностей внутреннего рынка.
Мероприятия инновационной политики в регионах должны учитывать разную степень восприимчивости регионов к инновационному развитию. Региональная политика должна предусматривать несколько сценариев, учитывающих специфику однородных в определенном смысле групп регионов.
В этой связи необходимо изучение инновационного потенциала регионов и факторов, влияющих на его динамику, а также исследование процессов региональной дифференциации по инновационной деятельности, что и определяет актуальность темы диссертационной работы.
Степень разработанности проблемы. Теоретико-методологическим проблемам дифференциации социально-экономического положения российских регионов, формам и методам управления регионами посвящены научные работы Н.А. Аитова, М.Ю. Архиповой, Т.В. Блиновой, СМ. Гуриева, Ю.Г.
Зайцевой, В.И. Кабалина, Б.Л. Лавровского, Н.Н. Некрасова, О.С. Пчелинцева, В.А. Русановского, Н.Я. Смородинской, Д.Т. Харта, Р.И. Шнипера и других.
Математические модели и методы для исследования неравенства регионального развития применялись в работах С.А. Айвазяна, А.Г. Гранберга, В.Г. Басаревой, К.П. Глущенко, СО. Коленикова, В.Ф. Лапо, Н.Н. Михеевой, О.А. Рычкова, Т.В. Черновой, Е.Ю. Шевяховой и других ученых.
Научные исследования Н.В. Зубаревич, М.Ю. Архипова, Л.В. Вардомского и др. посвящены исследованию дифференциации инновационной деятельности регионов РФ.
Проведенный анализ опубликованных научных работ позволил сделать вывод о том, что экономико-математические модели и методы для изучения региональной дифференциации инновационной деятельности остаются недостаточно разработанными и их потенциал использован не в полной мере. В частности, недостаточно исследованы место и роль субъектов Российской Федерации в инновационной деятельности страны, а также влияние инновационной деятельности на экономический рост регионов. Необходима уточненная классификация регионов по инновационной активности их деятельности с целью выравнивания дифференциации регионов РФ.
Указанные обстоятельства обусловили выбор темы диссертационной работы, ее цель и задачи.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробирование экономико-математических моделей инновационной деятельности регионов Российской Федерации.
Достижение поставленной цели предопределило постановку и решение ряда исследовательских задач:
на основе комплекса экономико-математических моделей выявить факторы дифференциации регионов, включая основные экономические показатели региональной инновационной деятельности;
разработать математическую модель для оценки значимости фактора инновационной деятельности в экономическом росте регионов;
выполнить анализ динамики показателей дифференциации региональной инновационной деятельности и разработать методику построения классификации регионов по показателям инновационной деятельности, включая выявление интегральных индикаторов инновационной деятельности регионов;
разработать классификацию регионов по интегральным показателям инновационной деятельности.
Объект и предмет диссертационного исследования. Объектом диссертационной работы являются экономические регионы РФ. Предмет исследования - дифференциация инновационной деятельности регионов Российской Федерации и методы ее изучения.
Теоретико-методологической основой диссертационного
исследования являлись законодательные и нормативные акты, действующие в РФ, методологические положения Федеральной службы государственной статистики (Росстата), научные труды отечественных и зарубежных ученых в области региональной экономики, инноваций, эконометрики и прикладной статистики.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики, п. 1.5. «Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов»; п. 1.8. «Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития».
Инструментарно-методический аппарат. Для решения задач в работе использовались методы системного анализа, эконометрические методы анализа
панельных данных, многомерные методы прикладной статистики. Для обработки статистических данных применялись инструментальные средства Stata 9.0, Statistica 8.0.
Информационно-эмпирическую базу исследования составили панельные данные Федеральной службы государственной статистики по регионам РФ, территориального органа Росстата по Ростовской области, информация рейтингового агентства «Эксперт».
Рабочая гипотеза диссертационной работы основывается на необходимости использования экономико-математических моделей и методов, позволяющих осуществлять анализ динамики и разрабатывать рейтинг регионов по результатам инновационной деятельности.
Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:
1. Разработан комплекс экономико-математических моделей для анализа
дифференциации инновационной деятельности регионов, которая понимается
как интегрированный результат внедрения новшеств на всех этапах
жизненного цикла производимой в регионе продукции.
2. Установлено на основе разработанной эконометрической модели,
которая представлена в виде системы одновременных эконометрических
уравнений, что определяющим фактором дифференциации экономического
развития регионов являются результаты инновационной деятельности, которые
в свою очередь детерминируются объемом валового регионального продукта и
численностью профессионалов, ведущих исследования и разработки.
3. Разработана методика анализа динамики дифференциации
региональной инновационной деятельности. Полученные результаты
позволяют утверждать, что в экономике региона с высокой стоимостью
капитала и высокими среднедушевыми доходами (высоким уровнем жизни)
затраты на инновации минимальны. Выявлена существенная неравномерность
развития российских регионов по показателю затрат на технологические
инновации, а также поляризация отдельных групп регионов как по оси «север-юг», так и, в большей степени, по оси «запад-восток».
4. Разработана классификация регионов по показателям инновационной деятельности и выделена группа лидирующих субъектов в области инновационной активности (Нижегородская, Московская и Калужская области). В результате применения метода кластерного анализа по интегральным показателям инновационной активности уточнено положение каждого региона в инновационной деятельности страны.
Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке инструментария экономико-математического анализа инновационной деятельности регионов России, что имеет существенное значение для повышения качества и обоснованности принятия управленческих решений в сфере инновационной политики.
Основными результатами, полученными автором диссертации и обладающими научной новизной, являются:
1. Разработана методика регионального анализа инновационной
деятельности, отличием которой является выявление структуры и динамики
инновационной деятельности по основным экономическим показателям
каждого из субъектов Российской Федерации в разрезе выделенных
показателей: ВРП, затраты на технологические инновации, численность
экономически активного населения региона, стоимость основных фондов
отраслей экономики региона, численность персонала, занятого исследованиями
и разработками, среднедушевые денежные доходы населения региона.
Методика позволяет выявлять дифференциацию регионов в области
инновационной активности.
2. Построена математическая модель в виде системы одновременных
эконометрических уравнений для оценки взаимосвязи экономического роста в
регионах и их инновационного развития, отличающаяся набором показателей,
характеризующих инновационный потенциал региона. Выполнена
идентификация параметров системы на панельных данных и получены оценки значимости факторов инновационной деятельности в валовом региональном продукте.
3. Разработана методика оценивания степени дифференциации и
поляризации регионов РФ, отличающаяся использованием индексного метода.
Методика позволяет выявлять потенциальные «точки роста» инновационной
активности регионов. На основе факторного анализа построены интегральные
показатели инновационной активности регионов (первый интегральный
показатель интерпретируется как инновационная активность региона, второй -
трудовой и научный потенциал региона с позиций развития инновационной
деятельности), отличающиеся учетом её динамики и позволяющие упростить и
визуализировать группировку регионов.
4. Построена на основе кластерного анализа классификация регионов по
уровню инновационной активности. Классификация отличается набором
интегральных показателей инновационной деятельности, позволяет уточнить
положение каждого региона в инновационной деятельности страны, а также
выделить экономически однородные группы субъектов Российской Федерации
по уровню развития инновационных процессов.
Теоретическая значимость полученных результатов. Теоретическая значимость результатов диссертационной работы заключается в уточнении понятия «инновационная деятельность», а также в предложенном подходе к определению региональной дифференциации инновационной деятельности. Теоретические положения диссертационной работы расширяют возможности изучения и детального анализа региональных особенностей инновационной деятельности.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения результатов исследования для прогнозирования, планирования и программирования экономики регионов, разработки мер по совершенствованию инновационной деятельности, как отдельных регионов, так
и России в целом. Полученные в диссертации выводы и практические рекомендации могут найти применение в деятельности органов государственной и муниципальной власти при разработке мероприятий по реализации политики инновационного развития российских регионов.
Результаты работы могут также применяться в методическом обеспечении учебного процесса вузов экономических специальностей.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования представлялись и обсуждались на: XVIII международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Казань, 2005 г.); международной научно-практической конференции «Экономико-организационные проблемы проектирования информационных систем» (г. Кисловодск, 2008 г.); международной научно-практической конференции «Эффективность управления социально-экономическим развитием в условиях глобализации экономики» (г. Новочеркасск, 2009 г.); X научно-практической конференции преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Таганрог, 2009 г.); межвузовских научно-практических конференциях (г. Ростов-на-Дону, 2007 и 2009 годы).
Результаты диссертационного исследования используются в служебной деятельности Главного федерального инспектора по Ростовской области Аппарата Полномочного представителя Президента Российской Федерации в Южном федеральном округе, а также в работе отдела внешнеэкономических связей, инвестиционных проектов, развития предпринимательства и туризма Администрации г. Новочеркасска, что подтверждено справками о внедрении.
Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 8 научных работах, в которых автору принадлежит 1,94 п. л., в том числе в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертаций — 2 научных работы.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 133 наименований и 4 приложений. В диссертации 142 страницы текста, 10 таблиц и 9 рисунков.
Региональная поляризация инновационной активности
Экономическая реформа послужила толчком для резкого расслоения регионов по их социально-экономическому положению. Произошедшая поляризация регионов на небольшое число "богатых" с высоким уровнем доходов и экономической активностью, а также "бедных" и "беднеющих" регионов продолжает углубляться. Единое экономическое пространство России серьезно дезинтегрировано, его нельзя назвать общим. Различия между российскими регионами составляют [71-74]: по валовому региональному продукту (ВРП) на душу населения-30 раз; по уровню душевых доходов - 15-18 раз; по инвестициям на душу населения - 60-80 раз; по бюджетной обеспеченности - 31 раз. В России нет регионов со средним развитием. Более или менее самодостаточными являются 28 из 86 регионов, но и они получают дополнительные деньги из федерального бюджета. Все остальные считаются дотационными или депрессивными регионами. Многие из них депрессивны по независящим от них причинам: суровые природно-климатические условия, удаленность от транспортных коммуникаций. Есть искусственно убыточные регионы из-за цен не в их пользу: дешево продают свою продукцию, дорого покупают ввозимую. По материальному положению регионы можно разделить на 3 группы [71-74]: малообеспеченные - 35 регионов (на душу населения приходится меньше одного прожиточного минимума, например, Республика Дагестан); относительно благополучные регионы: 2-3 прожиточных минимума (например, Томская область); регионы высокой обеспеченности: 6-7 прожиточных минимумов (Москва и нефтегазовые регионы). Вопрос регионального неравенства является актуальным для всех стран с федеративным устройством либо обширной территорией. Неравномерность территориального социально-экономического развития как любой сложный феномен проявляется в дифференциации регионов по душевым показателям ВРП, отраслевой структуре хозяйственных комплексов, инвестиционном и инновационном потенциалах, неравномерности в расселении, размещении производственных мощностей и инфраструктуры и т.п. Неравномерность оценивается понятием «поляризация» (рис.1. 2).
Поляризация в территориальном социально-экономическом аспекте означает обособление двух относительно самостоятельных, но взаимозависимых компонентов, в их отношения, имеющих экономическую природу.
Основой этих отношений (а, соответственно, и основополагающим моментом поляризации) являются устойчивые межрегиональные связи и взаимозависимости, складывающиеся в процессе производства, обмена и потребления циркулирующих в территориально организованной экономической системе благ и услуг, а также отношения "по поводу" использования выгод и преимуществ территориально-локализационного фактора в системе общественного производства.
В качестве субъектов отношений поляризации выступают отдельные предпринимательские структуры, корпоративные образования, различные координирующие региональные процессы [32]. Субъектами складывающихся в процессе поляризации отношений выступают сами регионы и их территориальные группировки (метарегиональные структуры). Объектами рассматриваемых отношений можно считать формируемые и перераспределяемые в региональной среде по внутрифирменным, корпоративным, государственным, межгосударственным и иным каналам прибыль, заработную плату, ренту (в форме дохода, инвестиций, кредитов, различного рода дотаций, субвенции и др.). В исследуемом процессе существенной видится именно роль регионов, поскольку основополагающей в поляризации является дифференциация территории. Взаимодействие всех многочисленных субъектов происходит именно в регионально-организационных формах. Условием региональной поляризации является не только единство экономического пространства, но и его дискретность, территориальная (региональная) стратификация, то есть экономический регионализм, как функционирование особых территориально-хозяйственных целостностей -регионов. Категория "регион" многоаспектна. Это проявляется в многообразии её содержательной интерпретации [25, 30, 32]. В [65] регион определяется как часть территории РФ, обладающий общностью природных, социально-экономических, национально-культурных и иных условий; он может совпадать с границами территорий субъектов РФ либо объединять территории нескольких субъектов РФ. Регион и региональная организация экономики в целом рассматривается как базовая форма, появление и исходная предпосылка поляризации. Регион имеет пространственные границы складывающихся отношений поляризации. В процессе развития региональных образований происходит спонтанное расслоение на качественно своеобразные, но взаимообусловленные составляющие, обозначаемые в литературе как "центр", "полупериферия" и "периферия". Отношения поляризации — это отношения иерархии, складывающиеся благодаря концентрации на отдельных территориях набора "центральных" функций (административно-распорядительных, сервисных и т. п.), что можно рассматривать как "делегирование" функций системному центру. Поляризация получила своё отражение в теориях "куммулятивного роста" Н. Калдора, Г. Мюрдаля, X. Ричардсона, Дж. Фридмана, согласно которым основным фактором, способствующим сохранению различий в темпах экономического роста, выступает притягательность для экономики крупных городских агломераций. По утверждению Дж. Фридмана, формирование центров роста протекает в четыре стадии: 1) наличие большого числа локальных центров, мало влияющих на окружающие их территории; 2) появление одного наиболее мощного центра, формирующего полюс роста и оказывающего воздействие на обширную периферию; 3) развитие ещё нескольких центров, приводящее к образованию полицентрической структуры полюсов роста; 4) слияние центров в полиареальную структуру с мощной периферией. Теоретическая модель Дж. Фридмана описывает прежде всего территориальный аспект поляризации, становление и эволюцию "полюсов роста". Однако инновационные изменения, составляющие её основу, затрагивают не только собственно территориальную, но и отраслевую структуру. Наличие или отсутствие территории современных отраслей, производств и в целом видов хозяйственной деятельности является фактором влияния в системе "центр - периферия".
Спецификация модели региональной инновационной деятельности в виде системы одновременных уравнений
По степени прогрессивности инновации можно разделить на делающие прорыв в теории и практике (например, микропроцессор); модифицирующие, улучшающие что-то внутри существующих систем, обеспечивающие адаптацию базовых нововведений к изменяющейся среде и их поддержку; комбинированные.
По характеру связи с предшествующими образцами инновации могут быть открывающими новые направления в человеческой деятельности (например, самолет); заменяющими (электровоз и тепловоз вместо паровоза); отменяющими (бумага вместо пергамента); возвратными (современные парусные суда, дирижабли); имитирующими, в том числе ретроспективными, возвращающими к исходным идеям, модулям, конструкциям (образцы моды).
По целям выделяются следующие виды инноваций: для восстановления и сохранения функций существующей системы и ее основных свойств; для временного приспособления системы к количественным изменениям среды; для коренной перестройки системы и создания ее нового варианта (с изменением всех или большинства первоначальных свойств) при сохранении прежнего функционального принципа, позволяющего приспособить ее к качественным изменениям среды; для создания системы нового вида, что предполагает ее качественные изменения, но при сохранении прежнего принципа функционирования; для создания системы нового рода путем коренного изменения принципа ее функционирования [44].
По результативности инновации делятся на завершенные и незавершенные, успешные и неуспешные. Нововведение, например, не считается завершенным, если останавливается на какой-либо промежуточной стадии.
По степени новизны (новизна - совокупность свойств, характеризующих радикальность изменений объекта) инновации можно рассматривать как абсолютные (нет аналогов) и относительные. Последние могут быть частичными (отдельные новые элементы) и условными (новое сочетание прежних элементов. Любая инновация (новшество) имеет свой жизненный цикл, который состоит из трех основных элементов: периода от начала разработки до выхода на рынок (при этом новшество может устареть, а само нововведение еще не начаться); периода от выхода на рынок до снятия с производства; периода устаревания от снятия с производства до прекращения эксплуатации у потребителей. Таким образом, полный жизненный цикл новшества имеет две основные стадии - его создания и использования. Последняя в свою очередь состоит из двух под стадий: производства, сбыта и послепродажного обслуживания [94]. Инновационные процессы в экономике давно обратили на себя внимание специалистов. Они привлекательны тем, что позволяют более выгодно и рационально удовлетворить существующий спрос на рынке и активно влияют на его формирование. Мировая практика показывает, что инновации являются мощным рычагом разрешения возникающих противоречий и кризисов. Необходимо различать понятия: инновационная деятельность, инновационная активность, инновационный потенциал и инновационное развитие. Инновационная деятельность — это комплекс научных, технологических, организационных, финансовых и коммерческих мероприятий, направленный на коммерциализацию накопленных знаний, технологий и оборудования [44]. В современных экономических условиях главным фактором функционирования в конкурентной борьбе за потребителя и залогом успешного хозяйствования является инновационная активность хозяйствующих субъектов. В экономической энциклопедии инновационная активность определяется как «...динамическая, целенаправленная деятельность по созданию, освоению в производстве и продвижению на рынок продуктовых, процессных, организационных и управленческих нововведений с целью получения инновационно-активным предприятием коммерческой выгоды и конкурентных преимуществ». Под инновационно-активным предприятием понимается «...предприятие, осуществляющее разработку и применение новых или усовершенствованных продуктов, технологических процессов и иные виды инновационной деятельности». Инновационный потенциал - совокупность различных видов ресурсов, необходимых для осуществления инновационной деятельности [44]. Под инновационным развитием понимается прежде всего цепь реализованных новшеств. Всякое инновационное развитие - это не только основной инновационный процесс, но и развитие системы факторов и условий, необходимых для его осуществления, т. е. инновационного потенциала[44].
Отсутствие специалистов для инновационной деятельности негативно складывается на уровне инновационной активности предприятий промышленности. По данным Росстата России за период с 1992 по 1998 гг. количество промышленных предприятий, выполняющих исследования и разработки, снизилось на 30%. Российская статистика показывает резкое снижение инновационной активности российских предприятий с конца 1980-х годов. Если в конце 80-х гг. в целом по промышленности было 60-70% инновационно-активных предприятий (что соответствовало уровню развитых стран), то в 1997 г. - 4,7%, а в октябре 1998 г. — 3,6%. При этом доля наукоемкой продукции в общем объеме промышленного выпуска также снизилась. Незначительность объема производства инновационной продукции приводит к отсутствию серьезной конкуренции на отечественном рынке, что говорит о слабой связи потребительского и научно-технического секторов экономики.
Эконометрические методы идентификации параметров системы уравнений на панельных данных
Для эмпирического анализа инновационной деятельности регионов была сформирована база данных по основным показателям, характеризующим экономическое развитие регионов. Ключевыми стали показатели, характеризующие инновационный потенциал региона. В качестве основного показателя в работе выбраны затраты на технологические инновации. Это объясняется тем, что затраты на технологические инновации представляют собой затраты на конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности. Его номинальное значение в наибольшей степени соответствует инновационному потенциалу территориальных образований. Вместе с тем, выбранный показатель не свободен от недостатков. Его значения колеблются год от года по регионам, что связано с нестабильностью обновления основных фондов на производственных предприятиях регионов. Этот факт отмечается в работе [90].
При формировании панели данных использовалась информация Росстата РФ [71-74]. Была сформирована сбалансированная панель исходных данных, включающая значения перечисленных ниже переменных с 1995 г. по 2006 г. для регионов РФ. Отметим, что данные в региональном разрезе публикуются Росстатом с лагом в два года, в частности информация за 2007 г. будет доступна к лету 2009 года. В качестве показателей, характеризующих инновационную деятельность для каждого региона в 1995-2006 гг., были выбраны: Vrpu — валовой региональный продукт, который представляет собой вновь созданную стоимость товаров и услуг в году t, произведенных на территории региона і; определяется по данным Росстата РФ как разница между выпуском продукции и промежуточным потреблением (млрд. руб., до 1998 года - трил. руб.); Active - численность экономически активного населения (тыс. чел.) в регионе і в году t. Экономически активным населением считаются лица в возрасте, установленном для измерения экономической активности населения, которые в рассматриваемый период по данным Росстата РФ считаются занятыми или безработными; Of и - стоимость основных фондов отраслей экономики (млн. руб., до 1998 г. - млрд. руб.). К основным фондам относятся здания, сооружения, машины и оборудование (рабочие и силовые машины и оборудование, измерительные и регулирующие приборы и устройства, лабораторное оборудование, вычислительная техника), транспортные средства, рабочий и продуктивный скот, многолетние насаждения и другие виды основных фондов. Данные в текущих ценах взяты из [71-74]; Tehexit - затраты на технологические инновации по данным Росстата РФ (млн. руб., до 1998 г. - млрд. руб.) . Технологические инновации - конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности; Ріпщ - численность персонала, по данным Росстата РФ занятого исследованиями и разработками (тыс. чел.). В статистике персонал, занятый исследованиями и разработками, учитывается как списочный состав работников организаций (соответствующих подразделений высших учебных заведений, промышленных организаций и др.), выполняющих исследования и разработки; Wageit - среднедушевые денежные доходы (руб., до 1998 г. — тыс. руб.). Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц) исчисляются делением годового объема денежных доходов на 12 и на среднегодовую численность наличного населения. Денежные доходы населения включают выплаченную заработную плату наемных работников (начисленную заработную плату, скорректированную на изменение просроченной задолженности), доходы лиц, занятых предпринимательской деятельностью, социальные выплаты (пенсии, пособия, стипендии, страховые возмещения и прочие выплаты в денежной форме), доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов и другие доходы. Данные в текущих ценах взяты из [71-74]. Из выборки исключены регионы, являющиеся автономными округами в составе областей, краев и республик РФ, а также регионы, не имеющие полного набора данных по указанным переменным. Всего выборка состоит из 76 регионов, перечисленных в приложении 1.
Динамика показателей дифференциации и поляризации инновационной деятельности регионов
При анализе эконометрической модели в виде системы уравнений (2.2) исследуется изменение эндогенных переменных ун и у2ь поведение которых определяется внутренней структурой модели и природой случайных ошибок Ви, &2t- Возможность нахождения структурных коэффициентов по известным значениям коэффициентов приведенной формы отражает суть проблемы идентифицируемости эконометрической модели, которая сформулирована в виде системы (2.2).
Очевидно, что найти значения структурных коэффициентов по известным значениям коэффициентов приведенной формы возможно не всегда. В самом деле, по тхп элементам матрицы П невозможно восстановить большее число элементов {п-1+т)хп матриц Г и В, хотя часть из (п+т)хп элементов известна исходя из априорных ограничений на структурные коэффициенты.
При решении проблемы идентифицируемости возможны различные ситуации. 1. Уравнение структурной формы эконометрической модели будет точно идентифицируемым, если все участвующие в нем неизвестные (т. е. априори не заданные) коэффициенты однозначно восстанавливаются по коэффициентам приведенной формы без каких-либо ограничений на значения последних. Эконометрическая модель будет точно идентифицируемой, если все уравнения ее структурной формы являются точно идентифицируемыми. 2. Уравнение структурной формы эконометрической модели будет сверхидентифицируемым, если все участвующие в нем неизвестные коэффициенты восстанавливаются по коэффициентам приведенной формы, причем некоторые из его коэффициентов могут принимать одновременно несколько (более одного) числовых значений, соответствующих одной и той же приведенной форме. 3. Уравнение структурной формы эконометрической модели будет неидентифицируемым, если хотя бы один из участвующих в нем неизвестных коэффициентов не может быть восстановлен по коэффициентам приведенной формы. Эконометрическая модель будет неидентифицируемой, если хотя бы одно из уравнений ее структурной формы является неидентифицируемым. Еще раз подчеркнем, что проблема идентифицируемости важна для правильной идентификации модели, то есть для выбора и реализации методов статистического оценивания участвующих в ней неизвестных параметров. Таким образом, от решения проблемы идентифицируемости зависит выбор методов оценивания. Сформулируем условия идентифицируемости системы одновременных эконометрических уравнений [124]. Выполнение условия идентифицируемости модели проверяется для каждого уравнения системы. Обозначим число эндогенных переменных (структурные коэффициенты при которых, отличны от нуля) в g-u уравнении системы через q, а число предопределенных (в том числе экзогенных) переменных, которые содержатся в системе, но не входят в данное уравнение через р. Правило порядка. Число исключенных из g-то уравнения системы предопределенных переменных должно быть не меньше числа включенных в него эндогенных переменных, уменьшенного на единицу. Согласно правилу порядка: если/ = 7-1, то уравнение точно идентифицируемо, если/? д-1, то уравнение неидентифицируемо, ecmip q-\, то уравнение сверхидентифицируемо. Порядковое условие является необходимым для идентифицируемости уравнения системы, но не является достаточным. Ранговое условие. Уравнение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем переменным (эндогенным и экзогенным) можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, определитель которой не равен нулю, а ранг матрицы равен числу эндогенных переменных в системе без одного. Ранговое условие является необходимым и достаточным. Статистическое оценивание системы (2.4) зависит от априорных предположений о наличии взаимозависимости между векторами Б, И es, t s (здесь et =[su s2J ). Если предполагается их взаимная некоррелированность, то применяется двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) [6]. В нашем случае, имеет место взаимная коррелированность регрессионных остатков двух уравнений системы (2.2) и, в этой связи, наиболее адекватным представляется применение трехшагового метода наименьших квадратов (ТМНК) [6], дающего эффективные оценки параметров. Однако для сравнения приведены и результаты оценивания ДМНК, поскольку в случае коррелированности остатков системы (2.2) оценки ДМНК остаются состоятельными. С применением пакета прикладных программ Stata 9 получены результаты идентификации параметров системы (2.2), которые сведены в таблицу 2.4. Для контроля возможных трендов по времени использовались фиктивные переменные.
