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 |
Другие статьи ...
Анализ финансовых результатов деятельности предприятия на примере ООО Ансант
Эффективность функционирования предприятия, независимо от
организационно-правовой формы и видов его деятельности в условиях рынка
определяется способностью предприятия приносить достаточный доход или прибыль.
Прибыль - это конечный рез ...
Роль экономического анализа как средства управления производством
Роль анализа как средства управления
производством с каждым годом возрастает. Это обусловлено разными
обстоятельствами. Во-первых, необходимостью неуклонного повышения эффективности
производства в связи с ростом дефицита и стоимости сы ...