Заключение
В данной работе приводится оценка влияния инновационных факторов на экономический рост и развитее стран мира.
В ходе рассмотрения теоретических основ инновационного развития стран было установлено, что на современном этапе развития технический прогресс способствует повышению производительности и экономическому росту. Эффективность инновационных процессов определяет рост ВВП и благополучие нации. Инновационное и техническое развитие ведет к расширению спектра производимых товаров и услуг, а также к снижению затрат на их производство.
Были собраны статистические данные для 147 стран мира по 3 показателям, характеризующим экономический рост и развитие, и 19 показателям, характеризующим инновационно-технологические факторы.
Была проведена классификация стран по уровню экономического роста и развития средствами кластерного анализа. В результате все страны мира были разделены на четыре группы:
В первую группу вошли страны с высоким уровнем жизни, высоким значением ВВП на душу населения, однако довольно низкими темпами прироста ВВП (все основные промышленно развитые страны: страны западной Европы, США, Канада, Япония).
Во вторую группу вошли страны с высоким уровнем жизни, уровнем ВВП на душу населения выше среднего, а также средними темпами прироста ВВП (европейские промышленно развитые страны, имеющие более низкий уровень развития по сравнению со странами первой группы, ряд экономически развитых нефтедобывающих стран, новые индустриальные страны).
В третью группу вошли страны с уровнем жизни ниже среднего, низким уровнем ВВП на душу населения, а также высокими темпами прироста ВВП. Группа получилась разнородной: в нее вошли как наименее развитые страны Африки и Азии, так и большое количество развивающихся стран.
В четвертую группу вошли страны со средним уровнем жизни, средним уровнем ВВП на душу населения, а также высокими темпами прироста ВВП. (развивающиеся страны и стран с переходной экономикой).
Была разработана методика анализа влияния инновационного развития на экономики стран мира.
Из 19 показателей инновационно-технологического развития были выделены 7 основных, наиболее ярко характеризующих инновационно-технологические факторы и не коррелирующих между собой. Этими показателями являются: количество телефонов на 1000 чел.; количество патентов, полученных резидентами на 1 млн. чел.; роялти и платежи за лицензии, долл. США на чел. в год; государственные расходы на образование, в процентах от ВВП; количество учеников на одного преподавателя; экспорт высокотехнологичных товаров, в процентах от общего экспорта; экспорт высокотехнологичных и коммуникационных услуг, в процентах от общего экспорта услуг.
Была проанализирована теснота связи между показателями, характеризующими инновационно-технологические факторы и показателями экономического роста и развития стран мира:
ИРЧП тесно связан с показателями развития системы образования и распространения инноваций в обществе.
Уровень ВВП на душу населения по ППС также тесно связан с распространением инноваций, наблюдается некоторая связь с показателем платежей за лицензии.
Прирост ВВП не коррелирует ни с одним из инновационно-технологических факторов.
Был проведен пошаговый регрессионный анализ для показателя ИРЧП, в результате которого получено следующее уравнение регрессии:
где Y3 – ИРЧП;
X1 – количество телефонов на 1000 человек;
X14 – количество учеников на одного преподавателя.
Регрессионный анализ позволяет сделать следующие выводы:
ИРЧП имеет ярко выраженную зависимость от инновационно-технологических факторов (объясняют более 80% его вариации).
Наибольшее влияние на ИРЧП оказывает степень распространения инноваций в обществе. Второй по важности фактор – образование.
Дисперсионный анализ также показал значительное положительное влияние на ИРЧП показателей распространения инноваций, факторов, характеризующих образование и активную научную деятельность.
Был проведен пошаговый регрессионный анализ для показателя прироста ВВП, в результате которого получено следующее уравнение регрессии:
,
Где Y1 – прирост ВВП, % в год;
X1 – количество телефонов на 1000 человек;
X13 – государственные расходы на образование, в % от ВВП;
X14 – количество учеников на одного преподавателя;
X18 – экспорт высокотехнологичных и коммуникационных услуг, в процентах от общего экспорта услуг.
Регрессионный анализ позволяет сделать следующие выводы:
Прирост ВВП практически не связан с уровнем инновационно-технологических факторов.
Построенная модель не подходит для объяснения зависимости прироста ВВП от инновационно-технологических факторов.
Дисперсионный анализ показал слабое влияние инновационно-технологических факторов на прирост ВВП.
Был проведен кластерный анализ, по результатам которого страны были разбиты на 3 группы по инновационным факторам и показателям экономического роста и развития:
В первый кластер попали страны с высоким уровнем жизни и экономическим развитием, широким распространением старых и новых инноваций в обществе, активным экспортом высокотехнологичных товаров и услуг. В этих страна хорошо развита система образования и активно происходят инновационные разработки.
Во второй кластер вошли страны со средним уровнем ВВП на душу населения и ИРЧП, однако с довольно высокими темпами прироста ВВП. Для них характерен средний уровень распространения старых и новых инноваций и экспорта высокотехнологичных товаров. Инновационная деятельность менее активна, чем в странах первой группы.
В третий кластер вошли страны с низким уровнем ВВП на душу населения и ИРЧП. Распространение старых и новых инноваций в этих странах находится на невысоком уровне, экспорт высокотехнологичных товаров составляет малую часть ВВП. Система образования развита значительно хуже, чем в первых двух группах стран, активная инновационная деятельность практически отсутствует.
По результатам кластерного анализа можно сделать выводы, что в странах с различными уровнями показателей экономического роста и развития наблюдаются различные уровни инновационно-технологических факторов.