СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭКСПОРТ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ В АЗЕРБАЙДЖАНЕ И ЗА РУБЕЖОМ

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭКСПОРТ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОДУКТОВ В АЗЕРБАЙДЖАНЕ И ЗА РУБЕЖОМ

Мамед-заде Эмин Эльдар оглы

доктор философии по экономическим наукам, ведущий научный сотрудник Института экономики Национальной Академии Наук Азербайджана,

Республика Азербайджан, г. Баку

COMPARATIVE ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE EXPORT OF INNOVATIVE PRODUCTS IN AZERBAIJAN AND ABROAD

Mamed-zadeh Emin Eldar oglu

PhD in Economic Sciences Leading Researcher of Institute of economics National Academy of Sciences of Azerbaijan,

Republic of Azerbaijan, Baku

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются факторы, потенциально имеющие влияние на рост экспорта высокотехнологичной продукции. Проводится сравнительный анализ данных факторов по наиболее инновационно развитым странам мира и Азербайджану. Выявляется корреляционная зависимость и рассчитывается вероятная регрессионная модель взаимосвязи между данными факторами. По результатам анализа приводятся соответствующие выводы и основанные на них конкретные предложения по совершенствованию роста экспорта инновационной продукции Азербайджана.

ABSTRACT

The article discusses factors that potentially have an impact on the growth of high-tech exports. A comparative analysis of these factors for the most innovatively developed countries of the world and Azerbaijan is carried out. A correlation dependence is detected and the probable regression model of the relationship between these factors is calculated. According to the results of the analysis, appropriate conclusions are given and concrete proposals based on improving the growth of innovative products of Azerbaijan.

Ключевые слова: высокотехнологичная продукция, экспорт, инновации, корреляция, регрессионная модель, прогноз.

Keywords: high-tech products, export, innovation, correlation, regression model, forecast.

В современных условиях одной из главных проблем инновационной деятельности, является обеспечение эффективного научного потенциала. Трудно поддерживать устойчивое состояние экономики страны под влиянием негативных тенденций COVID-19 как в Азербайджане, так и в мировой экономике. Все страны, желающие добиться экономического роста хотят обеспечить ускоренное развитие и применение в производстве передовых технологий и инноваций или по-другому говоря инновационное развитие стало актуальной потребностью многих государств. С целью исследования данного процесса, определим факторы, наиболее существенно влияющие на производство и экспорт высокотехнологических и инновационных продуктов как из Азербайджана, так и из развитых стран. Выбор самых инновационных государств за 2020 год был произведен на основе  годового отчета под названием  «Глобальный инновационный индекс 2021» Всемирной Организации Интеллектуальной Собственности (ВОИС) [6].

Чтобы проанализировать  соответствующие факторы, мы использовали метод множественной регрессии (в том числе метод корреляции мультикоррелеарности) факторов посредством программного пакета MS Excel, которые широко освещались многими исследователями [1,3,4]. Факторы, характеризующие инновационное развитие Азербайджана (Y-фактор), были отобраны на основе логической и причинно-следственных взаимосвязи между независимыми факторами (X-факторы). Следует отметить, что для сравнительного анализа выбор факторов-показателей мог быть более широким, но вследствие ограничений  связанных с однородностью и сопоставимостью необходимых данных, автор, в общей сложности, остановил свой  выбор на 5 показателях. Информация гарантирующая адекватность исследования, была взята из базы данных статистических данных Всемирного банка за 2015-2019 г.г. [5]. По Азербайджану и зарубежным странам был проведен сравнительный анализ результативного (зависимого) фактора (Y-фактора) – «Экспорт высокотехнологичной продукции» и 4-х независимых   факторов (X- факторов) – «Количество патентов» (X1), «Доля расходов на научные исследования и разработки в ВВП страны» (X2), «Численность научных исследователей, приходящихся на 1 млн. населения страны» (X3), «Количество научных статей, изданных в престижных научно-технических журналах» (X4).

При проведении регрессионного анализа факторов, в первую очередь, необходимо проверить мультиколленеарность (корреляционную связь) независимых переменных. Поскольку, это важно, с точки зрения проверки адекватности выдвигаемой регрессионной модели и объективной оценки взаимосвязи между исследуемыми факторами [2, с.6].

Результаты корреляционного анализа, проведенного в программном пакете MS EXCEL отражены в таблице 1:

 Таблица 1.  

Корреляционная зависимость результативного признака «Экспорт высокотехнологичной продукции» (Y-фактора) и независимых факторов (X- факторов), влияющих на его показатели (по Азербайджанской республике)

Корреляционная связь считается высокой тогда. когда значение показателя выше 0,75 и наоборот низкой если значение показателя ниже 0,5. Из таблицы 1 видно, что у результативного признака «Экспорт высокотехнологичной продукции» (Y-фактора) наиболее всего тесная связь наблюдается с независимым фактором Х2 («Доля расходов на научные исследования и разработки в ВВП страны» с коэффициентом корреляции  -0.90) и Х4 («Количество научных статей, изданных в престижных научно-технических журналах» с коэффициентом корреляции 0,80). Вместе с тем, Y-фактор слабо коррелирует с независимыми факторами Х1 («Количество патентов» с коэффициентом корреляции 0,41) и Х3 («Численность научных исследователей, приходящихся на 1 млн. населения страны» с коэффициентом корреляции 0,58).  После определения тесноты связи между независимыми факторами и результативным фактором, следует определить степень корреляционной связи (мультикоррелеарности) между самими независимыми факторами.

Из таблицы 1 видно, что между независимыми факторами X2 и X4 существует тесная корреляция (мультикоррелеарность). Поэтому для обеспечения адекватности нашей регрессионной модели необходимо один из этих двух факторов исключить из модели. Для этого необходимо исключить фактор, имеющий наименьшую тесноту корреляции с результативным фактором Y. В нашем случае это фактор «Доля расходов на научные исследования и разработки в ВВП страны» (коэффициент корреляции (- 0,90)). Однако, в силу того, что данная связь носит обратно пропорциональный характер и не соответствует причинно-следственной связи между данным фактором и результативным, то мы не можем его принять в качестве влияющего фактора. Вместе с тем, по второму наиболее коррелирующему фактору - Х4 - в соответствии с со значением его коэффициента корреляции с фактором Y причинно-следственных противоречий не наблюдается. Таким образом мы можем принять независимый фактор Х4 основным фактором, влияющим на значения результативного фактора Y. Данную взаимосвязь можно отразить при помощи нижеследующей функции регрессионной модели (функция составлена на основе программного пакета MS Excel):

-381787.9 + 31661.5*X1= Y

Однако наш анализ показал, что данную функцию нельзя применять для долгосрочного прогнозирования, поскольку показатель F-теста модели был выше нормативного значения 0.05. А это означает, что рассматриваемая регрессионная модель не является полностью адекватной.

В ходе исследования мы также провели аналогичный анализ и по 10 самым инновационно развитым странам по версии ВОИС, отраженному в годовом отчете за 2020 г.

По результату анализа стало очевидным, что среди исследуемых стран между вышеуказанным результативным фактором Y и независимым фактором X корреляционной связи вообще не существует. Следует отметить, что на результат регрессионного анализа по вышеприведенным странам согласно рейтингу ВОИС вероятно сказалось ограничение на количество анализируемых независимых факторов. Поскольку, в случае наличия дополнительной статистической информации (например, по таким показателям, как «количество технопарков в стране», либо «количество приобретенных зарубежных высоких технологий» имеющим тесную причинно-следственную связь с результативным показателем «Экспорт высокотехнологичной продукции») по выбранному периоду исследования за 2015-2019 г.г. и по всем обследуемым странам результаты анализа могли бы быть более объективными.

Таким образом, в результате регрессионного анализа стало ясным, что количество статей, опубликованных исследователями в Азербайджанской Республике в авторитетных научных изданиях за 2015-2019 г.г., имеет наибольшее влияние на экспорт из страны высокотехнологичных и наукоемких продуктов. Данный факт, косвенно говорит о том, что в стране для роста экспорта высокотехнологичной продукции необходимо стимулировать развитие научно-технических центров и учреждений. В результате исследования стало очевидным отсутствие связи между выбранными результативным и независимыми факторами регрессионного анализа, проводимого по 10-ти наиболее инновационным странам по рейтингу ВОИС. Вместе с тем отметим тот факт, что согласно нашим расчетам, тесная корреляционная связь между Y и X факторами отсутствовала не только между показателями данных 10 стран, но и среди данных факторов соответственно по каждой из стран в отдельности.

Исходя из того, что главным фактором, воздействующим на рост экспорта высокотехнологичной продукции в Азербайджане, выступает количество статей, опубликованных исследователями в авторитетных научных изданиях, то автор предлагает следующие пути по стимуляции роста влияния данного фактора:

1. Повышение численности специализированных грантовых конкурсов в сфере научных исследований, направленных на производство современных высокотехнологичных продуктов;
2. Повышение финансирования научных отраслей, связанных с высокими технологиями на основе научных рейтингов (в первую очередь, с учетом количества статей, опубликованных в журналах и материалах конференций, включенных в перечень научных авторитетных баз цитирования);
3. Стимулирование и финансирование со стороны государства совместных научных исследований и разработок с зарубежными научными центрами и организациями;
4. Регулярное проведение курсов совершенствования английского языка в научных структурах страны, как основного информационного источника приобретения новых знаний о современных высоких технологиях.

Список литературы:

1. Грибанова Е.Б. Эконометрика. ТУСУР, Омск: 2014.-156 с.
2. Множественная регрессия. //учебное пособие, под ред. Л.Ф. Филатова // Северск: Изд. СТИНИЯ УМИФИ, 2013. - 50 с.
3. Мусаев А.Ф., Кахраманлы А. Введение в эконометрику, Чашиоглы, Баку, 2011. - 173 с.
4. Новиков А. И. Эконометрика. М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К°, 2015.-224 с.
5. The World Bank Open  Data, https://data.worldbank.org/ - дата обращения: апрель, 2021
6. Global Innovation Index report, https://www. globalinnovationindex. org/ analysis-indicator -   дата обращения: апрель, 2021.