Критерии и оценка эффективности использования инновационного потенциала Гомельской области

Данные матрицы коэффициентов парной корреляции позволяют сделать следующие выводы:

между показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) и факторами «Затраты на научные исследования и разработки» (Х4) и «Объем отгруженной инновационной продукции» (Х5) существует тесная прямая связь;

между показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) и фактором «Число организаций, выполняющих научные исследования и разработки» (Х2)существует умеренная прямая связь;

между факторами «Численность работников, выполняющих научные исследования и разработки» (XI) и «Доля инновационно-активных предприятий» (ХЗ) наблюдается явление мультиколлинеарности. В связи с тем, что связь между указанными факторами с показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) слабая, данные факторы из модели исключаются.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t-критерий Стьюдента. Вычисленное по формуле значение t набл сравнивается с критическим значением t-критерия, которое берется из таблицы значений t

Стьюдента с учетом заданного уровня значимости (а = 0,05) и числа степеней свободы (n-2). (t крит. = 2,776).

Таблица 2.6 - Исходные данные для эконометрического объема продукции промышленности

Год

Объем продукции промышленности по области (в фактически действующих ценах, млрд. руб.) (Y)

Численность работников, выполняющих научные исследования и разработки, чел. (X1)

Число организаций, выполняющих научные исследования и разработки, ед. (Х2)

Доля ин-новационно активных предприятий, % (X3)

Затраты на научные исследования и разработки, млн. руб. (Х4)

Объем отгруженной инновацион-ной продукции, млн. руб. (Х5)

2003

6830,5

2996

27

4,2

27463,4

685400

2004

10805,6

2938

28

5,0

35750

1634684

2005

14160,2

2913

27

4,9

46080

2263359

2006

17044,3

2701

27

5,8

48854

2944136

2007

20632,8

2980

27

4,7

352188

2069729

2008

30345,2

3014

29

4,6

386845

3057639

Данные матрицы коэффициентов парной корреляции позволяют сделать следующие выводы:

между показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) и факторами «Затраты на научные исследования и разработки» (Х4) и «Объем отгруженной инновационной продукции» (Х5) существует тесная прямая связь;

между показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) и фактором «Число организаций, выполняющих научные исследования и разработки» (Х2)существует умеренная прямая связь;

между факторами «Численность работников, выполняющих научные исследования и разработки» (XI) и «Доля инновационно-активных предприятий» (ХЗ) наблюдается явление мультиколлинеарности. В связи с тем, что связь между указанными факторами с показателем «Объем продукции промышленности по области» (Y) слабая, данные факторы из модели исключаются.

Таблица 2.7 - Матрица коэффициентов парной корреляции

Факторы

Y

X1

Х2

ХЗ

Х4

Х5

Y

1

X1

0,127

1

Х2

0,625

0,404

1

ХЗ

0,097

-0,913

-0,153

1

Х4

0,871

0,466

0,505

-0,248

1

Х5

0,813

-0,421

0,386

0,608

0,458

1

Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6 7 8

Другие статьи ...

Информационная экономика. Становление нового типа экономического роста
В истории человечества можно выделить несколько этапов, которые человеческое общество последовательно проходило в своем развитии. Эти этапы различаются основным способом обеспечения обществом своего существования и видом ресурсов, исп ...

Анализ экономической эффективности производства зерна в СПК Голынка и разработка рекомендаций по её повышению
производство зерноводство экономический Решение продовольственной проблемы в Республике Беларусь в первую очередь зависит от эффективности функционирования зернового производства, уровень развития которого во многом определяет социально- ...