Период.
Выпуск из докторантуры с зашитой диссертации, чел.
Анализ исходных данных и построение прогноза.
В рамках исследования для анализа, оценки и построения эконометрических моделей воспользуемся возможностями статистического пакета SPSS. Для исследования тенденции исходного ряда выполним построение графика показателя, характеризующего выпуск из докторантуры с защитой диссертации (рисунок 2).Динамика выпуска из докторантуры с защитой диссертации в России в 2002;2016 гг. Анализ показывает, что в исследуемом периоде наблюдается устойчивая убывающая тенденция подготовки научных кадров в докторантуре. Выполним анализ ряда динамики на основе линии тренда. Для этого выберем модель, наиболее адекватно отражающую тенденцию ряда. Результаты подбора модели представлены в таблице 2. Результаты подгонки модели линии тренда.
УравнениеСводка для модели.
Оценки параметровR-квадратFст.св.1ст.
св.2Значимость.
Константаb1b2Линейная, 69 830,077113,515,800−18,975Логарифмическая, 4199,385 113,009520,404−84,090Обратная, 1652,567 113,133326,900 167,709Квадратичная, 91 464,136212,391,08625,042−2,751Степенная, 3838,73 113,014581,425-, 278Анализ показывает, что значимыми на 5% уровне являются линейная, логарифмическая и квадратичная модель, но наилучшим образом отражает тенденцию ряда квадратичная линия тренда, для которой показатель R-квадрат = 0,914 (рисунок 3).Результаты подбора линии тренда.
Уравнение линии тренда имеет вид: Выполним расчет параметров уравнения регрессии и построение прогноза. Результаты построения модели представлены таблице 3. Результаты построения модели квадратичного тренда.
Сводка для моделиRR-квадрат.
Скорректированный R-квадрат.
Стандартная ошибка оценки, 956,914,90 032,083ANOVAСумма квадратовст.
св.Средний квадратFЗначимость.
Регрессия132 035,846266017,92 364,136,000Остаток12 352,154121029,346Всего144 388,00014.
Коэффициенты.
Нестандартизованные коэффициенты.
Стандартизованные коэффициентыт.
ЗначимостьBСтандартная ошибка.
БетаПоследовательность наблюдений25,0428,2191,1033,047,010Последовательность наблюдений ** 2−2,751,500−1,993−5,507,000(Константа).
391,8 628,57813,685,000Анализ показывает, что модель адекватно отражает тенденцию ряда, коэффициенты модели и модель, в целом статистически значимы. При увеличении периода на 1 год происходит снижение показателя выпуска из докторантуры с защитой диссертации в среднем на 2,75 чел. Результаты построения прогноза представлены на рисунке 4. Результаты построения прогноза выпуска из докторантуры с защитой диссертации до 2020 г. Таким образом, результаты прогноза демонстрируют сохранения убывающей тенденции выпуска из докторантуры с защитой диссертации до 2020 г.
Заключение
.
В настоящее время достижения науки, техники и высокие технологии, а следовательно, и научно технический потенциал становятся решающими факторами интенсивного экономического раз вития и повышения конкурентоспособности как страны в целом, так и отдельных ее регионов. При этом будут выигрывать те территории, которые обеспечат наиболее благоприятные условия для создания, распространения и реализации новых научно технических идей и разработок. Таким образом, в современных условиях вопросы подготовки научных кадров приобретают особую актуальность. В теоретической части исследования на основании анализа различных подходов сформулировано понятие научно-технического потенциала и дана характеристика его составляющих (ресурсной, результативной и управленческой).В практической части исследования на основе средств пакета SPSS выполнен подбор уравнения тренда, наиболее адекватно отражающего тенденцию ряда динамики показателя выпуска из докторантуры с защитой диссертации. По результатам можно сделать следующие выводы:
В исследуемом периоде наблюдается устойчивая убывающая тенденция подготовки научных кадров в докторантуре. Наилучшим образом отражает тенденцию ряда квадратичная линия тренда, для которой показатель R-квадрат = 0,914:При увеличении периода на 1 год происходит снижение показателя выпуска из докторантуры с защитой диссертации в среднем на 2,75 чел. Результаты прогноза демонстрируют сохранения убывающей тенденции выпуска из докторантуры с защитой диссертации до 2020 г. Для решения проблем в сфере науки и техники в России, на наш взгляд, необходимо объединение усилий органов власти и управления, бизнеса, науки и образования по следующим стратегическим направлениям развития научно технического потенциала:
развитие научно методической базы НИОКР; финансирование и привлечение инвестиций в сферу науки и техники; развитие кадровых ресурсов научно технической сферы; модернизация материально технической базы научных исследований и разработок; информационное обеспечение научно технической деятельности; стимулирование хозяйствующих субъектов к разработке и освоению инноваций;
развитие инфраструктуры поддержки научно технической деятельности. Список использованной литературы.
Авдулов, А. Н. Показатели научно технического потенциала. Методы сравнительного анализа / А. Н. Авдулов, А. М. Кулькин // Курь ер российской академической науки и высшей школы. — 2011. — № 12.Бляхман, Л. С. Экономика научно технического прогресса / Л. С. Бляхман. -.
М.: Высшая школа, 2011. — 272 сБендиков, М. А. Методологические основы исследования меха низма инновационного развития в современной экономике / М. А. Бен диков, Е. Ю. Хрусталев // Менеджмент в России и за рубежом. — 2012. — № 2. — С. 3 14. Буравлев А. И. Эконометрика.
— М.: БИНОМ. Лаб. знании, 2012.
Будавей, Ю. В. Долгосрочные народнохозяйственные програм мы / Ю. В. Будавей. — М.: МЫСЛЬ, 1980. — 207 сВоловиков С. А. Экономические прогнозы по временным рядам, — М.: МГЛУ, 2010.
Громека, В.И. США: научно технический потенциал. Социаль, но экономические проблемы формирования и развития / В. И. Громе ка. — М., 1977.
Задумкин, К. А. Региональная инновационная система: теория и практика формирования / К. А. Задумкин, И. А. Кондаков. — Вологда: ВНКЦ ЦЭМИ РАН, 2012. — 72 с. Кульвец, П. А. Научно технический потенциал: сущность, оцен ка, эффективность использования: учеб.
пособие / П. А. Кульвец. — Вильнюс: МВССО Лит.
ССР, 1980. — 55 с. Кравченко, С. И. Исследование сущности инновационного по тенциала / С. И. Кравченко, И. С. Кладченко // Научные труды Донец кого национального технического университета. — 2012. — Вып.
68. — С. 88 96. — (Экономические науки).Ладный, А. О. Анализ данных в задачах управления научно тех ническим потенциалом / А. О. Ладный // Интеллектуальные технологии и системы.: сб. учебн. метод.
работ и статей аспирантов и студен тов. — Вып. 6. — М.: Эликс+, 2004.
Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Балаш В. А., Балаш О. С., Дуброва Т. А., Сиротин В. П. Эконометрика / Под общ.
ред.: В. С. Мхитарян. М.: Проспект, 2014.
Новиков А. И. Эконометрика — М.: Дашков и К. 2013.
Новая экономическая энциклопедия / Е. Е. Румянцева. — М.: ИНФРА М, 2012. — 724 сНаучно технический потенциал: структура, динамика, эффективность / Г. М. Добров, В. Е. Тонкаль, А. А. Савельев [и др.]. — Киев: Наукова Думка, 2010. — 347 сПрактикум по эконометрике / Под ред. Елисеевой И.И.- М.: Финансы и статистика, 2008.
Федеральная служба государственной статистики РФ [Электронный ресурс]. — Режим доступа:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/education/#Яковлев В. Б. Анализ данных. Практикум. — Germany, Saarbriicken: Lambert Academic Publishing, 2016.
Яковлев В.Б., Яковлева О. А. Общая теория статистики. — Germany, Saarbriicken: Palmarium Academic Publishing, 2015.
