Воронежский государственный технический университет

УДК 338.984; 331.1

В.В. Ильюк

О НЕОБХОДИМОСТИ НОВОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПОДХОДА К ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ ДЛЯ НАУКОЁМКИХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СТРУКТУР ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Конец 20-го века и начало 21-го века охарактеризовалась резким изменением объема общественного производства в мире, увеличением количества вычислительной техники и новых, в том числе высоких, материало-, энерго-, наукоёмких технологий. С началом третьего этапа технологической революции, появилось постиндустриальное общество с высокой долей интеллектуального труда [1].

Быстрая смена технологий требует соответствующей перестройки направления деятельности трудящихся, которые в течение своей трудовой жизни должны 4–5 раз менять направление деятельности, получая высокую квалификацию для реализации инновационных технологий на наукоёмких производственных площадках [10].

Стабильность, конкурентоспособность, экономическая эффективность и устойчивость работы высокотехнологичного наукоёмкого предприятия зависит от стабильности ресурсов, в том числе и кадровых. Современные рыночные реалии и проблемы, решать которые приходится руководителям предприятий, создающих инновационную продукцию, придают особую актуальность при формировании кадрового потенциала. В современных условиях реализации предприятиями концепции Новой Индустриализации, когда происходит отказ от курса ведения «сырьевой» экономики, в пользу развития конкурентоспособных высокотехнологичных отраслей промышленности [2,5].

Особую остроту в обеспечении кадровыми ресурсами приобретает процесс формирования наукоёмкого кластера, требующего особого подхода к отбору кадров, способных выполнять сложные научно-производственные задачи. Поддержание у выпускников ВУЗов необходимых компетенций специалистов для высокотехнологичных отраслей влечет за собой приложение больших усилий и по-прежнему предъявляет высокие требования к системам среднего и высшего образования.

Наличие внутри интегрированной наукоёмкой структуры достаточного количества специалистов для высокотехнологичных производств и для выполнения НИОКР безусловно создаст эффект новых разработок и прогрессивного развития, что впоследствии позволит создать научно-технический прорыв и получить экономический эффект. Задача кадровых служб и руководства высокотехнологичных научно-производственных комплексов своевременно пополнять ряды работников специалистами соответствующих компетенций. Для этого необходимо использовать прилагать усилия в стратегических направлениях по привлечению молодежи на производства, а также во вновь появившейся популяризации инженерных профессий [4].

Состояние отечественной экономики к концу девяностых годов прошлого века столкнулось с рядом серьёзных проблем, связанных как с оттоком высокопрофессиональных кадров из промышленных предприятий, со снижением престижа инженерной профессии и интереса выпускников ВУЗов к работе по выбранным специальностям. Результатом этих и других негативных тенденций стал дефицит молодых квалифицированных инженерно-технических и рабочих специалистов [7].

Последние двадцать лет в России ряд ведущих высших учебных заведений жили за счёт инерционного, постоянно уменьшающегося потока студентов. В дополнение к этому, регулярно дорожающее платное высшее образование, которое не могли и не могут себе позволить целые слои населения России, а регулярно снижающееся количество бесплатных бюджетных мест в учебных заведениях ещё более усугубляют картину с потоком талантливой молодежи в ВУЗы для получения инженерного образования.

К 2017-му году развитых странах мира 25% трудовых ресурсов занято в сфере науки и высоких технологий, считает Хотунцев Ю.Л. Его исследования указывают, что в США всего 8% населения создают свыше 20% ВВП. Сами Соединённые штаты расходуют на НИОКР порядка 40% от общемировых объемов затрат. До 66% работающих в отраслях североамериканской американской промышленности имеют высшее или незаконченное высшее инженерное и экономическое образование, причем правительство США намерено довести этот показатель до 90% [9].

Из исследований возрастного состава, проведённого Куликовым Д., Курсовой Н. и Пузовой С., общая численность работающих в предприятиях и организациях инновационного научно-производственного кластера «Дубна» составила более 11 000 чел., из них 69% организаций имеет численность до 100 сотрудников [6].

Полученные данные показали, что 64% работников предприятий кластера находятся в возрасте свыше 45 лет и старше. Происходит общее старении профессии. Возникает угроза преемственности технологий, когда более опытное поколение передавало свои знания следующими.

Также видны существенные отличия по возрастному составу между работающими в компаниях кластера и в России в целом: если в России основную долю работающих составляют люди в возрасте 30–45 лет (37%), в то время как в кластере – люди в возрасте 45 – пенсионный возраст (40%). Средний возраст сотрудников кластера также выше аналогичного показателя по России в целом – 46,9 года и 39,9 года соответственно.

Если исследовать подобную ситуацию в целом по России, то ситуация с соотношением количества работающих пенсионеров к работникам в возрасте до 30 лет также проблематична. В исследуемом кластере «Дубна» соотношение работающих пенсионеров к работникам до 30 лет составляет 3/2, т.е. на трех работающих пенсионеров приходится только два сотрудника до 30 лет. А если ситуацию не изменить в пользу увеличения количества выпускников ВУЗов инженерных специальностей, то через 10-15 лет передавать технологии будет просто некому. Подобная ситуация со старением профессионального состава научно-производственных предприятий имеет место во многих отраслях промышленности.

Длительный процесс сосредоточения высоких технологий в крупных корпорациях, превращению ученого и инженера в массовую профессию до недавнего времени всегда имела место в России и в странах Запада. Однако в последние десятилетия вновь произошло изменение в данной области. И требования к квалификации инженера и к его компетенции выросли за это время в разы. Инженер постсоветского времени и современный – это уже не одно и то же. С одной стороны – в советских ВУЗах давались более глубокие фундаментальные знания наук, с другой стороны - инженерам не закладывались глубокие знания коммерции и новых технологий, появившихся в последнее десятилетие.

Массовое всестороннее, шаблонное и всеобщее образование, выдаваемое советской системой, когда каждое следующее поколение получало большой объем в целом полезных, но практически «формальных знаний», полученных через школу и ВУЗ, в настоящей экономике не может быть применено в полном объеме, без соответствующей переподготовки. Новое поколение инженеров не стало более образованным, чем предыдущее.

В свою очередь, современное увеличение значения инновационного развития экономики, быстрая смена господствующих технологий - резко ужесточают требования к базовому образованию современных инженеров, к качеству их интеллектуальных, волевых и организаторских способностей. Резкое возрастание роли малых и средних инновационных компаний в современной высокотехнологичной и наукоёмкой экономике повышает требования к целостности, универсальности и широте кругозора, его деловой активности, специализированной подготовке инженера, который вновь оказывается одновременно и в роли ученого, технического эксперта, экономиста и руководителя, что расширяет зону его ответственности. Концепция узкопрофильного инновационного и наукоёмкого инженерного образования сегодня вновь стала актуальна [8].

Таким образом, первым шагом в кадровом обеспечении наукоёмких высокотехнологичных отраслей промышленности должны являться разработка и реализация специальных кадровых программ, связанных с привлечением большого количества молодых специалистов необходимой квалификации и компетенции. Научно-производственные предприятия, высокотехнологичные кластеры, технопарки должны самостоятельно разрабатывать программы по поиску талантливых детей и перспективной молодежи еще во время учебы их в школе и далее в ВУЗе. Предприятиям необходимо уже сейчас развивать сотрудничество, формировать учебно-производственную базу как на территории школы, так и на собственной, в том числе через создание различных учебных лабораторий и учреждения разнообразных поощрительных грантов.

Литература

1. Анискин Ю.П., Ильюк В.В. Методологические проблемы управления инновационной активностью наукоёмких компаний в неравновесных условиях // Воронеж: Организатор производства. ВМАНПOП. Вып. 10/2014. – С. 138-143.

2. Ильюк В.В. Управление конкурентоспособностью работников организации на основе развития системы внутреннего контроля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук // М.: Московский гуманитарный университет. Москва, 2012

3. Ильюк В.В. О необходимости реструктуризации и интеграции наукоёмких инновационных предприятий в неравновесных условиях экономики. // М.: Вестник национального института бизнеса. 2017. № 28. С. 18-31.

4. Ильюк В.В., Мысаченко В.И. К вопросу управления инновационным развитием высокотехнологичных предприятий и наукоёмких кластеров. В сборнике: Экономические и правовые аспекты развития международной интеграции в современных условиях. Материалы Межрегиональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и преподавателей. // М.: МФЮА. 2017. С. 86-105.

5. Куликов Д., Курсова Н., Пузова С. Исследование кадрового обеспечения инновационного территориального кластера «Дубна». Доклад. Дата обращения 12.08.2017 г. с.189-200

6. Мысаченко В.И. Формирование и развитие механизма структурных преобразований в промышленности России // диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук / Московский гуманитарный университет. Москва, 2009. С.189.

7. Решетов К.Ю., Мысаченко В.И., Игнатов Н.Г. Инновационная среда как основа обеспечения конкурентоспособности инновационного предпринимательства // Экономика и предпринимательство. 2016. №9(74). С. 290-297.

8. Хотунцев Ю.Л. Проблемы и перспективы технологического образования школьников Российской Федерации. Актуальные вопросы развития образовательной области «Технология»: материалы IX Международной научно-практической конференции, 23 мая 2014 года. // Комсомольск-на-Амуре: Изд-во «АмГПГУ», 2014. – 210 с.

9. Хотунцев Ю.Л. Технологическое образование для инновационно-технологического развития страны. Материалы XVIII Международной научно-практической конференции по проблемам технологического образования школьников // под ред. Ю.Л. Хотунцева, Москва, МИОО, 2012 г. — 348 с.

Школа №1384 имени А.А. Леманского

УДК 336.713

М.Д. Ишмухаметова

Е.В. Орлова

ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ БАНКА

Проблема кредитных рисков значительно возрастает с развитием новых финансовых и экономических инструментов. Поэтому разработка методических и организационных основ системы управления кредитными рисками, с целью повышения эффективности и улучшения качества функционирования коммерческих банков, является важной задачей в работе банковской деятельности. Кредитный риск – это риск возникновения потерь банка в силу неисполнения, несвоевременного либо неполного заемщиком своих обязательств по кредиту перед банком в соответствии с условиями договора [3]. Кредитный риск включает в себя следующие подтипы:

- остаточный риск- это риск возникновения потерь вследствие того, что применяемые банком методы управления риском не способны его полностью нивелировать и может выражаться в невозможности реализовать принятое обеспечение, отказе или отсрочке платежа по гарантам;

- кредитный риск контрагента – риск дефолта контрагента до завершения расчетов по операциям с производными финансовыми инструментами;

- риск секьюритизации – это величина кредитного риска, которая может вернуться на баланс по активам, которые были секьюритизированы;

- риски обеспечения сделок, несущих кредитный риск, который состоит из двух частей:

- риск обесценения залога, который определяется как риск утраты предмета залога или снижения его стоимости в результате повреждения, ухудшения его состояния, по причине негативного изменения рыночной конъюнктуры.

- риск нефондированного обеспечения, который определяется как невозможность взыскания нефондированного обеспечения по сделке, несущий кредитный риск, для полного удовлетворения долговых требований к заемщику.

Кредитный риск обуславливается факторами, лежащими как на стороне клиента, так и на стороне банка (см. табл. 1) [2,5].

Факторы, определяющие кредитный риск банка

Со стороны банка	Со стороны клиента
Организация банком кредитного процесса: - наличие инструктивных и методологических документов; - разработка четкой процедуры рассмотрения и разрешения ссуды; - определение требований к кредитной документации - наличие системы контроля за реальностью источников погашения; - уровень и качество информации о клиенте; - квалификация и опыт кредитных работников.	Кредитоспособность: - уровень управления у заемщика; - финансовое состояние клиента; - перспективы развития кредитуемого объекта. Характер кредитной сделки: - содержание объекта кредитования; - сумма и срок ссуды; - порядок выдачи и погашения ссуды; - способ обеспечения возвратности ссуды.

Грамотное управление кредитными рисками способно уменьшить кризисные явления, снизить их негативные последствия, оздоровить экономику предприятий, повысить их конкурентоспособность. Управление кредитными рисками основывается на сочетании качественной (экспертной) и количественной (статистической) оценок кредитных рисков и направлено на идентификацию, оценку и ограничение рисков, мониторинг и контроль риска, а также принятие мер по минимизации потерь в случае реализации рисков [5].

Банк использует следующие инструменты управления кредитным риском:

- система лимитов (лимиты риска на заемщика/на группы взаимосвязанных заемщиков, лимита риска по видам экономической деятельности и другие) и ограничений (по срокам кредитных продуктов, по доле инициаторов в структуре бюджета по сделкам проектного финансирования),

- система обеспечения исполнения обязательств заемщиков (имущественные и неимущественные залоги),

- система оценки, мониторинга и контроля финансового положения заемщиков,

- формируемые резервы на возможные потери по ссудам.

Система лимитов является основным инструментом управления кредитным риском и представляет собой установление и последующий мониторинг лимитов принятия кредитного риска на отдельных заемщиков, в разрезе портфелей, инструментов, видов кредитных продуктов, операций, срочности, валют, федеральных округов, по видам экономической деятельности и т.д.

Установление лимитов и ограничений необходимо для снижения риска концентрации и возможных потерь при ухудшении состояния отдельных заемщиков, отраслей экономики и т.п.

Система исполнения обязательств представляет собой формирование адекватных источников покрытия потерь в случае ухудшения качества финансируемых активов в форме различных видов имущественного и неимущественного обеспечения, которое, как правило, подлежит обязательному страхованию за исключением обеспечения по операциям на финансовых рынках и случаев, определенных во внутренних нормативных документах.

Основной задачей формирования резервов на возможные потери является покрытие ожидаемых потерь, которые могут возникнуть в результате реализации кредитного риска и оказать негативное влияние на финансовый результат и устойчивость Банка.

Идентификация кредитных рисков производится на этапе предварительной квалификации и рассмотрения сделки, а также последующего сопровождения (мониторинг, изменение условий сделки). В целях идентификации кредитного риска Банк использует, как ручные процедуры (например, анализ финансовой деятельности заемщиков), так и автоматические (скоринг, выявление мошенничества) [6,7].

Основные методы управления кредитным риском в коммерческих банках – дифференциация заемщиков, вознаграждение за риск, диверсификация кредитных вложений, ограничение рисков, их хеджирование и деление. Содержание этих методов целесообразно в зависимости от степени воздействия на уровень кредитного риска[2]. Такая классификация предусматривает четыре способа воздействия на кредитный риск, которая соответствует определенным стадиям кредитного процесса: предотвращение кредитного риска; сохранение кредитного риска; снижение степени кредитного риска; передача риска третьим лицам.

Так на стадии знакомства с потенциальным заемщиком в процессе рассмотрения его документации, представленной в банк для получения кредита, кредитным работником банка может быть принято решение об отказе в кредитовании по различным причинам (отсутствие у заёмщика положительной кредитной истории, неудовлетворительное финансовое состояние заемщика, низкие деловые качества и др.). В данном случае отказ от кредитной сделки преследует цель предотвратить явный кредитный риск, сопровождающий эту сделку.

Сохранение кредитного риска у банка предполагает возмещение ему заемщиком потерь от реализации риска. Вознаграждение за риск может осуществляться в форме взимания банком повышенной процентной ставки за выдаваемый кредит или в виде получения права на участие в бизнесе заемщика. Это может быть право на детальную информацию об экономическом положении; контроль деятельности; участие в текущей деятельности через приобретение долей участия в уставном капитале заемщика; согласование принципиальных решений. Данный способ управления кредитным риском сводится к более тщательному контролю деятельности предприятия-заемщика. В большинстве случаев, осуществляя кредитные операции, банки стремятся минимизировать кредитный риск. Снижение степени кредитного риска заключается не в денежной компенсации возможных потерь банка от невозврата кредита (и процентов), а в проведении определенных организационных мероприятий и аналитических процедур, направленных на выявление риска и его минимизацию. К методам минимизации кредитного риска можно отнести дифференциацию заемщиков, диверсификацию кредитных вложений, деление рисков, ограничение рисков. Передача кредитного риска – это совокупность методов управления кредитным риском в основном на последней стадии кредитного процесса – мониторинга кредитов. Сущность метода перевода риска заключается в компенсации материальных потерь кредитора за счет третьих лиц, которые способны более эффективно управлять кредитным риском. Способы перевода кредитного риска:

- изменение прав требований по кредитному договору на сновании ГК РФ;

- уступка требования по кредитному договору третьему лицу на основании ст. 382 ГК РФ;

- страхование ответственности заемщиков за непогашение кредитов в пользу банков-кредиторов страховыми компаниями, а также объектов кредитования и их залогового обеспечения (от пожара, удара молнии, взрыва газа, кражи, стихийных бедствий, злоумышленных действий третьих лиц);

- хеджирование кредитных рисков.

Как видно, банки располагают достаточно широким набором инструментов по регулированию и управлению кредитным риском.

Перед банками стоят серьезные трудности в деле управления кредитным риском. Контроль со стороны правительства, давление внутренних и внешних обстоятельств политического характера, трудности производства, финансовые ограничения, сбои рынка, срывы производственных графиков и планов и частые ситуации нестабильности в сфере бизнеса и производства подрывают финансовое положение заемщиков. Более того, финансовая информация часто является ненадежной, правовая структура часто не способствует выполнению обязательств по погашению долга.

Банки зачастую не располагают надежно разработанным процессом управления кредитным риском. Среди наиболее часто встречающихся недостатков можно отметить следующие:

- отсутствие письменно зафиксированного в виде документа изложения политики;

- отсутствие ограничений в отношении концентрации портфеля;

- излишняя централизация или децентрализация кредитного руководства;

- плохой анализ кредитуемой отрасли;

- поверхностный финансовый анализ заемщиков;

- завышенная стоимость залога;

- недостаточно частые контакты с клиентом;

- недостаточные проверки и отсутствие сбалансированности в процессе кредитования;

- отсутствие контроля над займами;

- неспособность к увеличению стоимости залога по мере ухудшения качества кредитов;

- плохой контроль за документированием займов;

- чрезмерное использование заемных средств;

- неполная кредитная документация;

- отсутствие классификации активов и стандартов при формировании резервов на покрытие убытков по кредитам;

- неумение эффективно контролировать и аудировать кредитный процесс.

Эти недостатки выливаются в слабость кредитного портфеля, включая чрезмерную концентрацию кредитов, предоставляемых в одной отрасли или секторе хозяйства, большие портфели неработающих кредитов, убытки по кредитам, неплатежеспособность и не ликвидность[9].

Не вызывает сомнения, что на многих рынках банкам приходится действовать в таких экономических условиях, которые характеризуются наличием объективных трудностей для качественного управления кредитами, что лишний раз свидетельствует о важности усиления такого управления.

Из анализа можно сделать вывод, о том, что управление кредитными рисками позволяет обеспечить положительный финансовый результат при наличии неопределенности в деятельности банка. Банки могут более эффективно реагировать на меняющуюся ситуацию в экономике даже при концентрации негативных факторов.

Литература

1. Деньги. Кредит. Банки: Учебник для бакалавров Матраева Л.В., Калинин Н.В., Денисов В.Н., Дашков и К 2015 г.

2. Шаламов Г.А. Бюро кредитных историй как инструмент снижения банковских рисков // Банковское дело - 2005. - №4.

3. Бадалова, А.Г. Управление рисками деятельности предприятия: Учебное пособие / А.Г. Бадалова, А.В. Пантелеев. - М.: Вузовская книга, 2016. - 234 c.

4. Гузаиров М.Б., Орлова Е.В. Моделирование инно­вационных процессов региональных систем в усло­виях риска // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета.  2012.  № 1. С. 226-232.

5. Орлова Е. В. Идентификация и прогнозирование рисков экономической системы на основе имитационного моделирования // Проблемы анализа риска.  2014.  Т. 11.  № 1.  С. 40–49.

6. Орлова Е. В. Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа // Компьютерные исследования и моделирование.  2013.  Т. 5.  С. 893–901.

7. Орлова Е.В. Имитационная модель управления стохастическими финансовыми потоками предприятия // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки.  2012.  Т. 5.  № 156.  С. 185-189.

8. Орлова Е.В. Синтез оптимального управления процессом распределения стохастических финансовых потоков производственно-экономической системы // Аудит и финансовый анализ.  2013.  № 6.  С. 149-153.

9. Орлова Е.В., Харрасов Р.Р. Эконометрическая модель оценки и прогнозирования кредитоспособности физических лиц // Аудит и финансовый анализ.  2016.  № 2.  С. 131-136.

10. Официальный сайт Центрального банка Российской Федерации. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/

Уфимский государственный авиационный технический университет, Россия, г. Уфа

УДК 338.12

Т.В. Малышева

моделирование инновационных экспортных стратегий предприятий

В целях ускорения инновационного развития предприятий и наращивания экспортоемкости отечественной продукции необходим комплекс методологических и организационных решений, который в конечном результате позволит выстроить экономико-математическую модель стратегического развития предприятий. Для решения поставленной задачи, в первую очередь, необходимо формирование информационной базы, разработка и внедрение эффективной системы мониторинга деятельности инновационно-активных предприятий, а также оценки эффективности производства в рамках инновационного сектора, определения уровня внутриотраслевой инновационной активности [3].

Мониторинг показателей и анализ данных необходимо производить не только по традиционным инновационно-активным предприятиям, но и организациям или видам деятельности, имеющим инновационный потенциал, а также ресурсы и возможности для привлечения импорта технологий. На основании информационного мониторинга с учетом наличия информационной базы произведена систематизация критериев отнесения предприятия к инновационно-активному типу и оценки степени его инновационности. Таким образом в качестве основных критериев, определяющих наличие предпосылок у предприятия к возникновению и росту инноваций, приняты следующие: наличие затрат на НИОКР; создание передовых производственных технологий; наличие экспорта товара или рынков сбыта за пределами республики; уровень затрат на информационные и коммуникационные технологии; эффективность и рентабельность производства; расходы на содержание научно-исследовательских лабораторий и бюро в затратах на производство и реализацию продукции [2].

Так, по результатам деятельности в 2016 году на основании обозначенных критериев в Татарстане можно выделить порядка 200 предприятий, обладающих высокими производственными и финансовыми характеристиками и/или высоким уровнем информатизации и/или наличием научных разработок, что условно, можно рассматривать как предпосылки к возникновению инноваций. Предприятия, обладающие инновационным потенциалом, в ближайшей перспективе с большой вероятностью могут пополнить круг инновационно-активных предприятий республики, которых в 2016 году насчитывалось 125. Предприятия, осуществляющие научные исследования и разработки, а также образовательные учреждения, могут оказывать соответствующие услуги множеству сторонних предприятий, что существенно увеличивает круг инновационно потенциальных предприятий.

Более глубокое понимание процесса реализации ресурсно-инновационной стратегии можно получить, построив экономико-математическую модель прогнозирования развития экономики на основе выявленных закономерностей происходящих процессов и явлений. Математическое моделирование процессов и последовательное установления логических причинно-следственных связей для обеспечения возможности наблюдения, контроля и управления ими является эффективным методом решения различных экономических проблем. При таком подходе начальным пунктом всего цикла инновационной деятельности становится изучение зон потребительского спроса на продукцию производителя. Функции потребительского спроса отражают зависимость объема внешнего и внутреннего спроса на инновационную продукцию от комплекса факторов, влияющих на конкурентоспособность товара [1].

Очевидно, что ожидаемый объем экспорта или спрос на продукцию во многом определяет стратегию и тактику производителя, масштабы внедрения и типы инноваций. Моделирование процесса внедрения инноваций позволит спрогнозировать при прочих равных условиях ожидаемый объем экспортных поставок с учетом конъюнктуры мирового рынка на краткосрочную перспективу. Достаточно объективное обоснование влияния инновационной деятельности экономических субъектов на ожидаемый объем экспорта

продукции можно получить путем построения регрессионной модели. Инновационную деятельность производств опишем следующими переменными: затраты на разработку и внедрение инноваций, инвестиции в нефинансовые активы, объем произведенной инновационной продукции.

Указанные параметры составляют каркас модели инновационной экспортной стратегии и определяются путем статистического изучения экономической действительности. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции и проверка выбранных параметров на нормальность распределения, выбор адекватной модели тренда не выявили коллинеарности, т.е. все отобранные факторы могут быть использованы для построения модели. Незначительная погрешность уравнения, вероятно, обусловлена влиянием случайных факторов, неучтенных в модели, стандартной ошибкой измерения или возможными случайными возмущениями. Очевидно, не все переменные поддаются регулированию и трансформируются в результирующий показатель.

Модель множественной регрессии, отражающая взаимосвязь

результативного признака – ожидаемого объема экспортных поставок с факторами – параметрами инновационной и инвестиционной деятельности нефтехимических предприятий, выглядит следующим образом:

Y = 4,24 + 0,11*Х1 + 0,05*Х2 + 0,06*Х3

(R2 = 0.71, S = 35.41, Fp = 5.06, FT = 3.84)

где Y – ожидаемый объем экспортных поставок,

Х1 – затраты на разработку и внедрение инноваций,

Х2 – инвестиции в нефинансовые активы,

Х3 – объем произведенной инновационной продукции.

Полученная модель позволяет измерить интенсивность связи, т. е. определить, в какой степени изменение независимых переменных – параметров инновационной и инвестиционной деятельности объясняет изменчивость (вариацию) зависимой переменной – объема экспортных поставок. Наибольшее влияние на изменение величины экспорта продукции оказывают затраты на разработку и внедрение инноваций интегральный (коэффициент детерминации или скорость изменения – 0,11). С менее значительным ускорением влияет объем инвестиций в нефинансовые активы и объем произведенной инновационной продукции (скорость изменения, соответственно, 0,06 и 0,05). Результаты оценки позволяют классифицировать факторы, включенные в модель, по степени убывания значимости, в следующей последовательности: затраты на инновации, инвестиционная активность, производство инновационной продукции.

Спроектированную экономико-математическую модель инновационной экспортной стратегии можно использовать для прогнозирования объема экспортных поставок в зависимости от уровня активности инновационной и инвестиционной деятельности производителей нефтехимической продукции. Очевидно, что эти предсказания не будут абсолютно точны во всех секторах нефтегазохимического кластера, так как регрессионная модель задает связь между переменными в среднем по совокупности республиканских производителей. Использование погрупповых или повидовых математических моделей влияния уровня инновационной и инвестиционной активности на экспортный потенциал позволит в краткосрочной перспективе с большей объективностью оценить направление, интенсивность или экстенсивность развития, выявить факторы, способствующие или лимитирующие процесс общественного воспроизводства.

Литература

1. Ахмедов Н.А. Формирование стратегий развития инновационной и инвестиционной деятельности хозяйственных систем в интересах их экономического роста.: дис. …д-р экон. наук / Н.А. Ахмедов. – 2012. – 202 с.

2. Малышева Т.В. Инновационно-инвестиционная активность экономических субъектов как фактор роста конкурентоспособности продукции / Экономика, управление и инвестиции / Т.В. Малышева. – 2016, №2(12). Режим доступа: http://euii-journal.ru/32-100.

3. Сельская И.Л. Инновационные аспекты внешнеэкономической деятельности регионов Российской Федерации.: дис. …канд. экон. наук / И.Л. Сельская. – М., 2010. – 185 с.

Казанский национальный исследовательский технологический университет

УДК 658.51.011.8