Автоматизация Автоматизация Архитектура Астрономия Одит Биология Счетоводство Военна наука Генетика География Геология Държавна къща Друга журналистика и средства за масова информация Изкуство Чужди езици Компютърни науки История Компютри Компютри Кулинарна култура Лексикология Литература Логика Маркетинг Математика Механика Механика Мениджмънт Метал и заваръчна механика Музика Население Образование Безопасност на живота Охрана на труда Педагогика Политика Право инструмент за програмиране производство Industries Психология P Дио Религия Източници Communication Социология на спорта стандартизация Строителство Технологии Търговия Туризъм Физика Физиология Философия Финанси Химически съоръжения Tsennoobrazovanie скициране Екология иконометрия Икономика Електроника Yurispundenktsiya

Матрица на корелация за индикаторите на темпото

Прочетете още:
  1. Функция за автокорелация. correlogram
  2. Автокорелация на остатъците от регресионния модел. Последствия от автокорелацията. Функция за автокорелация
  3. Анализ на динамичните серии. Изчисляване на основните показатели на динамичните серии
  4. Анализ на основните показатели за финансовата и икономическа дейност на хотел "Старият двор"
  5. Анализ на относителните показатели
  6. Анализ на финансовите отчети
  7. Взаимовръзка на основните макроикономически показатели: БНП (БВП), НПП, НД, ДД, ЛРД.
  8. Влияние на еластичността на търсенето на пари и инвестиционно търсене върху мащаба на мултипликаторите на фискалната политика
  9. Възможни области на използване на макроикономически показатели за анализ и развитие на обществената политика
  10. Въпрос номер 40. Въздействието на държавата върху икономическия цикъл. Методи и резултати от изглаждане на цикличните колебания на макроикономическите показатели.
  11. Динамика на промените в индексите на психодиагностичните методи в субектите
  12. Задача 17 (изчисляване на средствата за работното време и показателите за тяхното използване)
Скорост на растеж на GRP Растеж на инвестициите Растежът на разходите за научноизследователска и развойна дейност Растежът на паричния доход
Скорост на растеж на GRP 1.00 0.90 0.67 0.73
Растеж на инвестициите 0.90 1.00 0.64 0.68
Растежът на разходите за научноизследователска и развойна дейност 0.67 0.64 1.00 0.79
Растежът на паричния доход 0.73 0.68 0.79 1.00

Двойки зависимости, за които е наблюдавана тясна връзка (корелационен коефициент 0.70-0.99), обработени от полиноми с различна степен. Например, в повечето случаи експерименталните данни са обработени от полином четвърти клас:

y = b 0 + b 1 х + b 2 х 2 + b 3 х 3 + b 4 х 4 . (8)

Параметрите b 0 , b 1 , b 2 , b 3 , b 4 са определени за функцията y = ƒ (x) въз основа на статистически данни.

Оценка на модела e = ƒ (c). Изследването изследва отделения ефект на инвестицията - модел v = ƒ (i) - и разходите за изследване и развитие - модел v = ƒ (r) - на GRP. В същото време е необходимо да се разбере, че тези процеси протичат едновременно. Ръстът на брутната добавена стойност и следователно на доходите на населението води до увеличаване на брутните спестявания, което на свой ред увеличава брутните инвестиции. Научноизследователската и развойна дейност, включена в крайния продукт, увеличава брутната добавена стойност и поставя голямо търсене на инвестиционни ресурси за актуализиране на основния капитал на предприятията. Същевременно потенциалът за използване както на старото, така и на новото знание зависи от наличния резерв на основния (физически) капитал и от степента на неговото натрупване. В същото време самото натрупване на физически капитал е нищо друго освен новото знание, въплътено в икономиката.

Ключова характеристика на икономично развиващото се общество е "технологичната динамика"; колкото по-голяма е, толкова по-висока е изпъкналата крива на техническия прогрес в координатните оси "темпът на растеж на продукцията (добавена стойност) - темпът на натрупване на капитал (инвестиции)" - фиг. 1. В този случай изпъкналостта отразява определено свойство на намаляващата производителност на капитала.

По този начин икономическото развитие се определя като капиталов труд и неговата динамика, главно поради инвестициите, както и разходите за НИРД. Освен това при моделирането на динамиката на инвестициите и иновациите е важно да се вземе предвид известно забавяне (временно забавяне) при промяна на ръста на брутната добавена стойност от нарастването на инвестициите и разходите за научноизследователска и развойна дейност. На фиг. 2 показва динамиката на GRP за текущата година за рублата на разходите за НИРД от предходната година и динамиката на инвестициите на рубли за разходи за НИРД със закъснение от една година.



На фиг. 2 ясно показва, че по време на икономическата криза от 1998 г. разходната ефективност на разходите за научноизследователска и развойна дейност, макар и значително намалена, не е достигнала до минимум. Минималният размер на GRP за рублата разходи за НИРД и предоставянето на НИРД от инвестиционни ресурси попадат в началото на стабилизирането на икономическия растеж - 2002 г.

Това може да се обясни с факта, че в края на периода на възстановяване, малко увеличение на разходите за НИРД рязко увеличава полезността на иновативните продукти. В същото време, съществуващото търсене започва да се задоволява с издаването на по-малко продукти и за сравнително кратко време.

Независимо от това рецесията от 1998 г. беше доста остра. Това е резултат от аморфния характер на научната и индустриалната политика през целия период на радикални икономически трансформации, което се проявява в слабото структуриране на целите и неадекватността на мерките за пряка и непряка подкрепа на иновационната дейност.

Навременното и адекватно възстановяване на финансовата и ресурсна база за иновационни дейности за сметка на собствени (вътрешни) източници на предприятия или заемни средства не се е случило и не може да се случи, защото високата активност в новаторска сфера може да бъде осигурена само ако доминиращата роля на държавата и нейната финансова подкрепа.

След 2002 г. започва периодът на стабилизиране на растежа, когато годишното нарастване на предоставянето на НИРД от инвестиционни ресурси на свой ред повишава икономическата ефективност на разходите за научноизследователска и развойна дейност. В периода преди кризата от 2007 г. инвестициите в разходите за научноизследователска и развойна дейност за НИРД продължават да се увеличават, но икономическата ефективност на тези разходи започва да намалява.

‡ Зареждане ...

Горните изчисления правят възможно икономическото тълкуване на модела e = ƒ (c). Моделът описва зависимостта на икономическата ефективност на иновациите (GRP за 1 разтърсване на разходите за научноизследователска и развойна дейност от предходната година) върху показателя c - осигуряване на НИРД с необходимия приток на инвестиции за предходния период (Фигура 3).

Фиг. 3. Потенциална функция за зависимостта на икономическата ефективност на НИРД в предоставянето на НИРД от инвестиционни ресурси за предходния период в района на Свердловск за периода 1995-2007: приблизителната функция е полином от 6-та степен

Трябва да се отбележи, че от гледна точка на общата теория трябва да има определени структурни свойства система, в която възникването и разпространението на иновациите може успешно да се осъществят. Основното свойство от позицията на обяснение на еволюцията на системата е свързано с понятието за структурна стабилност. Това обикновено означава реакцията на разглежданата система към въвеждането на нови елементи (технологии, продукти, организационни и управленски решения и т.н.), които могат да разширят полето на своята дейност и да включат други елементи и процеси в системата. Очевидно в доста общо положение успешното въвеждане на иновации е свързано с "разхлабване" на структурната стабилност на системата чрез създаване на много неравновесни условия за нея. По този начин, една система, в която иновациите се прилагат успешно и могат да възстановят системата на нов режим на работа, трябва да имат някаква структурна нестабилност в смисъл на невъзможност да издържат на възникващи структурни колебания.

На фиг. 3 показва достатъчно значителни колебания в регионалната социално-икономическа система. Предвид големия брой колебания в реалните данни, като приблизителна функция се използва полином от 6-та степен. В този случай динамиката на действителните показатели може да се счита за хаотична [15].

На фиг. 3 три минимума и две максимуми на функцията e = ƒ (c). Най-крайният ляв минимум описва ситуацията през 2002 г., обсъдена по-горе. Две други минимуми позволяват да се направи сравнително убедително заключение за наличието на бифуркация в сферата на инвестициите и иновациите в навечерието на системни кризи. Две стабилни минимални икономически ефективност на научноизследователската и развойната дейност, приблизително еднакви по мащаб, възникват при различните стойности на параметъра "c".

Правилният минимум съответства на ниската стойност на разходите за НИРД в периода преди кризата 1996-1997. През тези години всъщност липсваше финансиране от страна на държавата за научноизследователския сектор, а частните предприятия нямаха средства за провеждане на научноизследователска и развойна дейност. Това доведе до факта, че през този период параметърът c е един от най-големите за целия анализиран период. Средният минимум съответства на ситуацията през 2006-2007 г. През този период разходите за научноизследователска и развойна дейност, както и инвестициите, нараснаха с доста висока скорост, което доведе до относително намаляване на параметъра c. По този начин икономическата ефективност на иновациите може да достигне до минимум с различни стойности на инвестиционните ресурси за НИРД.

Според експерименталните данни максималната стойност на икономическата ефективност на НИРД се наблюдава при големите стойности на параметъра c, което съответства на ситуацията, когато инвестициите растат с по-висок процент от разходите за научноизследователска и развойна дейност. Различна ситуация обаче може да се наблюдава и когато малките стойности на разходите за НИРД съответстват на високи стойности на икономическата ефективност на НИРД. Важно е да се наблюдава "качеството" на тези разходи и посоката на прилагане на резултатите от научноизследователската и развойна дейност (нано-и биотехнологии, информационни технологии, ефективна енергия, високотехнологични здравни грижи и т.н.). Сравнително малките разходи за научни изследвания в тези сектори на икономиката ще имат огромен икономически ефект.

Говорейки за "качеството" на разходите за научноизследователска и развойна дейност, е необходимо да се съсредоточим върху "иновационните капани за развитие". За да разберем същността на това явление, използваме терминологията на Д. Север [17]. Както отбелязва Д. Норт, "увеличаването на промените в технологичната сфера, след като се приеме определена посока, може да доведе до победа на едно технологично решение спрямо останалите, дори когато първото технологично направление в крайна сметка е по-малко ефективно от отхвърлената алтернатива".

В тази връзка, като се имат предвид две максимуми на функцията e = ƒ (c), можем да ги отнесем към "новаторски капани". Образуването на новаторски капан се случва в по-кратък период от време, отколкото излизането от него. Изходът от иновационния капан е дълъг и доста труден (разклонението е нова икономическа криза). Еволюционният път е възможен, но само с помощта на държавата. Докато не променя политиката си от краткосрочен до дългосрочен и не започва да инвестира в своя капитал (повече за човешкия капитал, тъй като инвестициите в производствен капитал могат да бъдат направени от частния сектор), показвайки сериозността на неговите намерения, икономически

агентите ще се чувстват несигурни и няма да направят дългосрочни инвестиции и разходи за научноизследователска и развойна дейност, т.е. да променят поведенческия си модел от краткосрочен до дългосрочен план. Само когато местните икономически агенти започват да се възползват от дългосрочния модел, можем да очакваме системата да се движи до точка на стабилен максимум.

Функцията e = ƒ (c) е максимируема по дефиниция. Съответно, движението до точката на глобалния максимум е процес на самоорганизация на регионалната социално-икономическа система и всички останали точки са нестабилни. Като цяло, моделирането на икономическата и технологичната реалност на региона позволява да се намерят "точки на растеж" в ефективността на научноизследователската и развойна дейност с резонансен ефект върху конвергентните технологии.

Трябва да се отбележи, че икономическата и технологичната реалност на региона се формира от взаимното преплитане на различни технологии, в известен смисъл е средната икономическа и технологична база за устойчив растеж, елементите на които съответстват на ситуацията, предвидена от Ю.В. Яременко: "Скоростта само за високопроизводителните индустрии може да доведе до факта, че икономиката като цяло ще бъде нископроизводителна, маломащабна ... Държава на пълно работно време, фокусирана върху средни технологии, обикновено ще даде много по-висока производителност на труда" [17]. Концепцията за икономическа и технологична реалност ни позволява да анализираме, да предвидим и да управляваме синергичните процеси и ефекти от съвместното развитие на съществуващи и нововъзникващи технологични структури, да избегнем изкривявания в структурната политика и да насърчим успешното развитие на регионалните социално-икономически системи.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |


Когато използвате този материал, свържете се със bseen2.biz (0.056 сек.)