Взаимосвязь инноваций, науки, технологий и качества жизни населения в контексте инновационного поведения населения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• Глава 1. Потребность в инновационных товарах и услугах как предмет статистического исследования
• 1.1 Основные понятия и определения
• 1.2 Обзор литературы и основные гипотезы исследования
• 1.3 Обзор методов и результатов микрообследования потребностей в инновационных товарах и услугах студентов НИУ ВШЭ
• Глава 2. Построение интегральных показателей качества жизни и развития сфер инновационного и научно-технического развития
• 2.1 Расчет интегрального показателя качества жизни
• 2.2 Построение обобщенных характеристик инновационной, ИКТ и научно-технологической деятельности
• Глава 3. Эконометрический анализ зависимости качества жизни и уровня научно-технического и инновационного развития
• 3.1 Влияние научно-технического и инновационного развития на качество жизни населения
• 3.1.1 Многомерная классификация регионов по уровню инновационного, научно-технического и технологического развития
• 3.1.2 Анализ влияния инновационного и научно-технического развития на качество жизни населения с учетом кластеров
• 3.2 Анализ взаимосвязи инновационного развития и компонент качества жизни
• 3.3 Исследование инновационного поведения населения
• Заключение
• Список использованной литературы
• Приложения
• Введение
• Инновации имеют огромное значение в повышении благосостояния и качества жизни людей. Потребность населения в инновационных товарах и услугах обусловлена их способностью ускорять экономический рост страны (Romer, 1990, Grossman & Helpman, 1994) и как следствие повышать уровень жизни населения, что в свою очередь ведет к развитию человеческого капитала - основному явлению, помогающему инновационным товарам и услугам распространяться на территории страны. Потребности людей определяют темпы развития инновационного общества (Fagerberg, J. et al., 2011), но взаимосвязь инноваций и качества жизни людей неоднозначна. Действительно ли население России заинтересовано в инновациях? Эффективно ли они применяются? Какие категории граждан больше других ощущают потребность в инновационных практиках? В данной работе предпринята попытка ответить на эти открытые вопросы в рамках российских реалий.
• Актуальность данного исследования в том, что одной из важнейших стратегических задач развития экономики России является ее переориентирование на инновационную и социально-ориентированную модель развития. Анализ зависимости инновационной сферы РФ и различных аспектов жизни населения в регионах страны позволит оценить эффективность текущей политики инновационного развития государства и реальной потребности населения в инновационных товарах и услугах.
• Цель работы - исследование социального запроса на инновации и определение характера взаимосвязи инноваций, науки, технологий и качества жизни населения в контексте инновационного поведения населения.
• Задачи данной работы можно сформулировать следующим образом:

1. Дескриптивный и логлинейный анализ потребности в инновационных товарах и услугах и удовлетворенности качеством жизни студентов Высшей школы экономики.

2. Построение интегрального показателя качества жизни для регионов РФ с помощью усовершенствованного метода главных компонент.

3. Построение интегральных показателей развития сфер инноваций, науки и ИКТ на основе факторного анализа.

4. Определение силы и направления связи инновационной, научно-технической активности и интегрального показателя качества жизни населения на основе регрессионных моделей;

5. Определение групп регионов со схожим инновационным и научно-техническим развитием с помощью многомерной кластеризации регионов.

6. Анализ взаимосвязи уровня благосостояния, развитости социальной сферы и некоторых других компонент качества жизни с показателями инновационной деятельности регионов с помощью системы одновременных регрессионных уравнений;

7. Определение основных типов инновационного поведения с помощью построения классификационного дерева решений и составление портрета наиболее открытого к инновационным практикам потребителя.

Объект исследования - инновационное поведение населения и общественное влияние инноваций.

Предмет исследования - показатели качества жизни, а также инновационного, научно-технического и информационного развития регионов РФ.

В ходе анализа использовались следующие источники данных:

1. Формы обследований инновационного и научно-технического развития предприятий ФСГС за 2014 год:

· форма №1 - «Сведения о создании и использовании передовых производственных технологий»

· форма №2 - «Сведения о выполнении научных исследований и разработок»

· форма №3 - «Сведения об использовании информационных и коммуникационных технологий и производстве вычислительной техники, программного обеспечения и оказания услуг в этих сферах»

· форма №4 - «Сведения об инновационной деятельности организации»

2. Статистические ежегодники ФСГС:

· «Регионы России. Социально-экономические показатели»

· «Демографический ежегодник России»

· «Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств»

· «Труд и занятость в России»

· «Здравоохранение в России»

· «Охрана окружающей среды» и т.д.

3. Данные ИСИЭЗ НИУ ВШЭ:

Репрезентативные данные по населению РФ 24 волны обследования домохозяйств «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ-ВШЭ» (RLMS-HSE)

Анализировались данные по регионам РФ за 2014 год. Информационная база исследования - методологии по сбору и анализу данных по инновациям Евростата, ОЭСР, ГИИ, благосостоянию и качеству жизни ООН.

Методы анализа включают в себя дескриптивный анализ, метод главных компонент, регрессионный анализ, иерархические методы кластеризации, метод k-средних, системы регрессионных уравнений и методы классификационных деревьев. Данные обрабатывались в ППП SPSS, Stata, Excel, Gretl, Statistica.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка источников литературы и приложений. В первой главе будет проведен обзор основной литературы по изучаемой тематике и выдвинуты основные гипотезы исследования, а также будут приведены использованные методы и анализ результатов проведенного микрообследования потребностей студентов в инновационных товарах и услугах. Вторая глава посвящена построению интегрального индекса качества жизни и моделированию показателей регионального инновационного, научного и технологического развития. В третьей главе представлен анализ влияния инновационного развития на качество жизни населения и различные его составляющие, а также определены группы населения, наиболее открытые и закрытые для инновационных практик. В заключении описаны основные результаты, выводы и возможные варианты развития исследования.

Глава 1. Потребность в инновационных товарах и услугах как предмет статистического исследования

Перед началом анализа необходимо определить основные концептуальные предпосылки, которые определяют потребность в инновационных товарах и услугах жителей России. В данной главе будет рассмотрена как явление потребность населения в инновационных товарах и услугах, перечислены основные понятия, используемые в работе, а также методы и результаты микрообследования студентов НИУ ВШЭ на тему удовлетворенности качеством жизни и заинтересованности в потреблении инновационных товаров и услуг.

1.1 Основные понятия и определения

В данном разделе будут рассмотрены основные понятия и определения, которые использовались в проведенном анализе.

Потребности населения в инновационных товарах и услугах в данной работе позиционируются как социальный запрос на инновации, которые потенциально могут улучшить качество жизни населения. В связи с этим необходимо рассмотреть понятия качества жизни населения более подробно.

Качество жизни - это показатель, который устраняет ограниченность понятия уровня жизни измерением качественных условий удовлетворения потребностей, не поддающихся прямому количественному измерению Б.Л. Токарский, Н.М. Токарская, «Определение взаимосвязи качества жизни с уровнем жизни населения», 2009-2013.

Существует множество концепций измерения качества жизни, и каждая из них предлагает набор условий, определяющих физическое, психологическое и социальное благополучие человека и социальных групп. Так, Стиглицем (2015) была предложена концепция учета объективных обстоятельств и субъективной оценки благополучия. К объективным обстоятельствам относятся питание, жилище, занятость, образование, к субъективной оценке - удовлетворенность жизнью, в том числе трудовой.

Некоторыми исследователями под субъективным благополучием понимается психологическое благосостояние D'Acci L., (2011). Measuring Well-Being and Progress, Social Indicators Research, Vol 104, n.1, pp. 47-65. и понятие счастья. Несмотря на всю сложность количественного выражения субъективного благосостояния, необходимого для анализа уровня жизни населения в целом, счастье, являющееся чисто субъективным понятием, - это неотъемлемая характеристика благополучия индивида, которая во многом зависит от социально-экономических факторов и поставленных целей на будущее. Измерениями субъективного состояния как правило занимаются в рамках репрезентативных социологических опросов.

Также в данной работе будет анализироваться уровень благосостояния жителей регионов РФ. Благосостояние - это широкое социально-экономическое понятие, вбирающее в себя понятия «уровень жизни», «образ жизни» и «качество жизни».

Основным документом, который используется при описании и классификации инновационных практик, является принятое в Осло руководство по измерению инноваций от 1992 года. Согласно данному документу, инновацией является введение в употребление нового или существенно улучшенного продукта (товара, услуги) или процесса, маркетингового или организационного метода, связанного с устройством рабочих мест или внешних связей. Руководство по измерению инноваций Осло

По видам инновации принято классифицировать как продуктовые, процессные, маркетинговые и организационные. В промышленном производстве отдельно выделяют процессные и продуктовые инновации.

Продуктовые инновации предполагают создание и внедрение в производства товара или услуги с новой или существенно улучшенной технической спецификацией, обновленными компонентами или материалами и т.д.

Процессные инновации включают в себя создание способа производства или доставки товара в результате модернизации используемой техники, оборудования и программного обеспечения, используемого фирмами, или в процедурах и технологиях доставки услуги потребителю.¹ В качестве примера можно привести внедрение навигационной системы ГЛОНАСС в общественном транспорте Москвы, использование различных систем обработки клиентских баз для повышения плотности взаимодействия с потребителями на предприятии.

Маркетинговые инновации подразумевают существенные изменения в упаковке продукта или способах его продвижения, а также процессах ценообразования. Организационные инновации предполагают улучшение организации рабочих мест, внешних связей и других методов деловых практик. Кроме того, выделяют экологические инновации - повышающие экологическую безопасность товары, работы, услуги, процессы и методы. Также стоит отметить, что инновационными признаются товары и услуги, модернизированные в течение трех последних лет. Методология Федеральной службы государственной статистики РФ

Более подробно на некоторых этапах проведенного анализа рассматриваются технологические инновации как результат инновационной деятельности - модернизированный продукт, услуга, процесс или способ производства (а также передачи) услуги, используемый на практике. Технологические инновации подразделяются на разработанные предприятием и перенятые у других фирм.³

1.2 Обзор литературы и основные гипотезы исследования

В данном разделе будут рассмотрены основные исследовательские работы, которые также затрагивали тему потребностей в инновационных товарах и услугах.

Проблема потребности в инновационных товарах и услугах неоднократно поднималась в научной литературе, так же, как и вопросы измерения качества жизни населения. Тем не менее, количество исследователей, которые напрямую объединяли данные ветви развития научной мысли, невелико.

Как правило исследования, посвященные изучению показателей инновационного развития, рассматривают их статистическую взаимосвязь с группой показателей, описывающих экономическое развитие (Aghion & Howitt, 1998). Многократно была доказана взаимосвязь данных понятий на концептуальном и эмпирическом уровне (Grossman & Helpman, 1994, Romer, 1990), а также взаимосвязь инновационного развития с социальным капиталом, который вводится в модель как индикатор уровня разницы доходов между различными слоями населения (Knack & Keefer, 1997; Zak & Knack, 2001) человеческим капиталом, выступающим в качестве фактора производственной функции (Lucas, 1988). Помимо этого, имеются исследования о специфике последствий инновационного прогресса (Кузнец, 1974), заключающейся в дихотомическом характере данных последствий - экономическом и неэкономическом. Первый тип последствий обеспечивал рост уровня благосостояния населения через увеличение уровня его жизни, второй тип приводил к дальнейшему инновационному прогрессу посредством преобразований имеющихся на данный момент социальных институтов.

Предпринимались попытки объяснить взаимосвязь инновационного развития с различными аспектами жизни человека с помощью термина «социальные инновации», который до сих пор не имеет общепринятой интерпретации. В работах начала 1970-х годов они позиционировались как социальная политика государства (Shipman, 1971) или социальное предпринимательство (Holt, 1971).

На данный момент социальным инновациям уделяется большое внимание во многих исследовательских работах. Их принято считать стимулирующим фактором появления товаров и услуг, помогающих решить социальные проблемы государства (Howaldt, J., Schwarz, M, 2010), новыми целенаправленными «социальными изменениями, которые они порождают» (Giovany Cajaiba-Santana, 2013), а также одним из ключевых факторов улучшения благосостояния общества (Dawson and Daniel, 2010). В данной работе под социальными инновациями будет подразумеваться их социальный эффект, влияющий на качество жизни населения.

Способы подобного влияния описаны в различных теориях распространения и принятия информации. Начало данному исследовательскому направлению было положено в 1960-х годах (Fourt and Woodlock (1960), Mansfield (1961), Floyd (1962), Rogers (1962), Chow (1967) and Bass (1969)). Наиболее известными считаются разработки Rogers, благодаря которому появилось понятие «диффузия инноваций» - процесс передачи инновации между участниками социума по различным каналам. Им были определены ключевые факторы скорости диффузии инноваций - суть инновации, каналы коммуникации, временной параметр и объем рассматриваемой социальной системы. Кроме того, им описан процесс принятия индивидом инновационного товара или услуги, проходящий через пять фаз: знакомство, интерес, проверку, реализацию и подтверждение. После подтверждения инновации в обществе она идет по каналам коммуникации, таким образом, в рамках социума индивиды делятся на различные категории в зависимости от того, на какой стадии принятия новой технологии они находятся: новаторы, ранние последователи, ранее большинство, позднее большинство или отстающие. Также существуют модели принятия технологий, где ключевыми факторами принятия инновационного продукта выступает его простота и полезность для индивида (Technology Acceptance Model (Davis, 1989)).

Стоит отметить, что большую роль в рассмотренных выше исследованиях уделяют анализу демографических показателей - половозрастной структуры опрошенных, их семейному положению, полученному образованию и уровню дохода. В рамках данной работы также будет предпринята определить «демографический портрет» российского потребителя инноваций, наиболее восприимчивого к появлению инновационных товаров и услуг на территории РФ.

Существуют исследовательские работы, исследующие взаимосвязь различного рода инноваций на уровень жизни и благосостояния индивида, однако они, как правило, проводятся в рамках одной рыночной отрасли. Так, неоднократно были проведены подобные исследования в фармацевтической сфере (Lichtenberg & Duflos, 2008; Lichtenberg, Grootendorst, Van Audenrode, Latremouille-Viau, & Lefebvre, 2009) и для конкретных медицинских инноваций - МРТ-сканирования и нового оборудования в стационарах (Lichtenberg, 2011, 2012). Кроме того, имеется ряд работ с аналогичной исследовательской задачей, но специализирующихся на отрасли информационных и компьютерных технологий в целом (Alma Maиiulytл-Рniukienл et al, 2013) и так называемого электронного правительства в частности (X. Fernбndez-i-Marнn, 2011). Также продолжаются исследования в области экологических инноваций и их влияния на окружающую среду, которая во многом определяет качество жизни населения (Wagner, 2008; Horbach J. 2010).

Эмпирических исследований взаимосвязи инновационного и общественного развития в России на данный момент недостаточно. Одной из немногих работ на данную тему является исследование Архиповой М. и Сиротина В. (2013), изучающее взаимосвязь инновационного и общественного развития для 108 стран, отраженную в Глобальном Инновационном Индексе (GII) и Индексе развития человека (HDI) и объясненную с помощью логистической кривой.

Некоторые вопросы зависимости инновационного развития от качества жизни освещены в работе Гузяря В. (2007). Проведением опросов, связанных с инновационным климатом и инновационным поведением россиян, с 2009 года занимается ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Его Мониторинг инновационного поведения населения затрагивает некоторые вопросы восприятия российским обществом инноваций, а также распространения инновационных практик в домохозяйствах.

Также стоит отметить доклад «Неверно оценивая нашу жизнь: почему ВВП не имеет смысла?» (Стиглиц и др., 2015), в котором высказываются рекомендации относительно измерения некоторых экономических показателей. В частности, материальное благосостояние людей рекомендуется оценивать с помощью показателей дохода и потребления, а не с помощью ВВП и других производственных показателей. Также отдается предпочтение подходу к статистическому анализу с точки зрения населения и домохозяйства, а не производителей товаров и услуг. Качество жизни в данном докладе рекомендуется измерять исходя из объективных условий и способностей людей, причем высказывается недовольство существующей системой показателей оценки безопасности общества, плотности социальных связей и политической сферы жизни страны. Помимо этого, должны максимально полно учитываться масштабы социального неравенства

В данной работе будет проведен статистический анализ потребностей населения России в инновационных товарах и услугах с точки зрения показателя качества жизни населения, а также представлена характеристика группы населения, которая в наибольшей степени открыта к инновациям. Основные гипотезы исследования заключаются в следующем:

H₁: Инновационная, научная активность и активность в сфере ИКТ оказывает существенное влияние на качество жизни людей, которое выражается через потребность населения в различных инновационных товарах и услугах.

Н₂: Принадлежность региона страны к группе регионов с определенными тенденциями в инновационной, научной активности и активности в сфере ИКТ влияет на качество жизни населения.

Н₃: Наибольшую потребность в инновационных товарах и услугах ощущают люди до 25 лет, занятые в сфере IT и управления.

1.3 Обзор методов и результатов микрообследования потребностей в инновационных товарах и услугах студентов НИУ ВШЭ

В данном разделе освещены использовавшиеся методы сбора информации об инновационных товарах и услугах, востребованных среди населения РФ на примере отдельных групп населения, в частности, студентов 2 курса бакалавриата образовательной программы «Экономика и статистика» факультета экономических наук московского кампуса Высшей школы экономики.

Первым шагом к составлению серии анкет и непосредственно статистическому анализу стало определение необходимого для достижения репрезентативности выборки числа респондентов, участвующих в количественном исследовании.

С помощью текущих рейтингов студентов 2 курса образовательной бакалаврской программы «Экономика и статистика» было установлено количество учащихся в 2015-2016 учебном году обучается 70 человек.

Элементом данной генеральной совокупности является студент 2 курса образовательной программы «Экономика и статистика» ВШЭ, единицей выборки - обучающийся на 2 курсе бакалавриата студент, испытывающий потребность в инновационных товарах и услугах (характеристика) в течение текущего 2014-2015 учебного года (время).

Поле данной выборки задается с помощью такого источника представления элемента генеральной совокупности, как список адресов электронной почты учебных групп 2 курса образовательной программы «Экономика и статистика».

Единицей выборки является один опрашиваемый студент.

В ходе данного исследования был выбран метод вероятностного формирования выборки доступных случаев, сформированной простым случайным отбором.

Размер выборки определяем следующим образом Кокрен У. Методы выборочного исследования / пер. с англ. И.М. Сонина, ред. А.Г. Волков. - М., Статистика, 1976. - с. 86-102.:

Для проведения опроса, согласованного с Комиссией по внутриуниверситетским опросам и этической оценке эмпирических исследовательских проектов НИУ ВШЭ, была составлена онлайн-анкета и опрошено 62 человека, то есть достигнут требуемый объем выборки при доверительной вероятности 95%, доверительном интервале ±5% и генеральной совокупности размером в 70 человек. Хронологический период опроса составил две недели, с 1 марта по 14 марта 2016 года.

Ошибка выборки рассчитывалась по следующей формуле Балинова В. С. Статистика в вопросах и ответах. Учебное пособие. М: ТК Велби, Проспект, 2005. 55 с.:

и составила 0,022, что не противоречит утверждению о репрезентативности выборки.

В качестве метода для выбора и взаимодействия с элементами выборки было использовано онлайн-анкетирование через групповые ящики учебных групп с последующим отбором доступных случаев. Необходимо подчеркнуть, что выборка является одноступенчатой, то есть случайным отбором из генеральной совокупности сразу проводился отбор респондентов для опроса.

Итак, было установлено, что при изначальных предпосылках выборка будет считаться репрезентативной, если из генеральной совокупности студентов 2 курса образовательной бакалаврской программы «Экономика и статистика» общим числом 70 человек при доверительной вероятности 95%, доверительном интервале ±5% и ошибке выборки 0,022, будет случайным образом отобрано 62 человека, что было достигнуто в результате проведения онлайн-опроса. Репрезентативность полученной выборки обосновывается случайностью отбора необходимого числа респондентов, а её надежность определяется тем, что выборка адекватно решает поставленную задачу, единицы наблюдения не дублируются и достигнута полнота выборки.

Поскольку собранные с помощью анкет данные являются основным источником информации о студентах и их предпочтениях в российских инновационных товарах и услугах, было необходимо, чтобы собранная информация в дальнейшем могла помочь решить поставленные исследовательские задачи и проверить выдвигаемые гипотезы. Для этого составляемые анкеты должны собирать следующую информацию: перечень наиболее востребованных студентами инновационных товаров и услуг, их отношение к политике инновационного развития государства в целом и принадлежность респондента к определенным социальным группам.

Перечисленные выше абстрактные требования были детализированы, и анкета затрагивала конкретные аспекты рынка инновационных товаров и услуг в России:

1. Использование различных видов инновационных продуктов

Вопросы, отражающие данный аспект анкеты были призваны определить наиболее востребованный тип инноваций в профессиональной деятельности респондентов и их повседневной жизни.

2. Финансирование инновационного развития

Вопросы этого раздела определяли взгляды респондентов на вопросы финансирования инновационного развития России - наиболее нуждающихся в инновациях сфер общества и отношение к политике инвестирования в инновационное развитие.

3. Взаимосвязь инноваций и качества жизни

Вопросы этой серии выявляли социальный запрос населения в инновационных товарах и услугах, а также косвенно определяли уровень качества жизни респондентов.

Вопросы анкеты представлены в Приложении (Приложение 10).

Были рассмотрены основные принципы и методы, использовавшиеся при составлении онлайн-анкеты для рассылки студентам 2 курса образовательной программы «Экономика и статистика» факультета экономических наук московского кампуса Высшей школы экономики, а также были выявлены условия, необходимые для соблюдения репрезентативности получаемой выборки.

Цель дальнейшего дескриптивного анализа - демонстрация первичных результатов анкетирования, представление собранных с помощью анкеты данных до применения каких-либо методов статистического анализа нечисловой информации.

О востребованности и частоте использования инновационных продуктов можно косвенно судить исходя из того, что 30% респондентов, по их мнению, используют инновационные продукты и услуги постоянно. Также было установлено, что наибольшей популярностью среди опрошенных пользуются инновации продуктового типа, то есть 44% респондентов склонны отдавать предпочтение инновационным продуктам, нежели инновационным услугам. По 10% респондентов отдали предпочтение процессным и маркетинговым инновациям, то есть инновационным услугам и способам продажи инновационных товаров на рынке. Организационным инновациям в силу сферы занятости большинства респондентов отведено последнее место и 16% (рис. 1).

Рис. 1. Распределение респондентов при ответе на вопрос "Какой тип инновационных товаров и услуг Вы используете чаще всего?"

Низкую востребованность организационных инноваций среди опрошенных студентов подтверждает и тот факт, что 76% респондентов чаще нуждаются в инновационных товарах и услугах в повседневной жизни, чем во время учебного и рабочего процесса.

Результаты анкетирования позволяют говорить о высокой востребованности и доступности инновационных товаров среди опрошенных студентов.

Большинство опрошенных считают, что больший вклад в инновационное развитие должны вносить коммерческие фирмы. Так, более трети опрошенных склоняются ко вкладу 2-5% из государственной казны, в то время как ту же долю на фирмы возлагают только 18% опрошенных (рис. 2).

Можно сделать вывод, что около трети респондентов склоняются ко вкладу 5-10% бюджета как государства, так и частных фирм, около 20% склоняются к 10-25% в обоих случаях, причем большие доли расходов на инновационные разработки, по мнению респондентов, должны присутствовать в частных фирмах: расходы на инновации в размерах 25-50% и более 50% на государство хотят возложить лишь 6 и 2% опрошенных, а на коммерческие фирмы - 16 и 6% соответственно.

Помимо этого, респондентам предлагалось выбрать наиболее нуждающуюся в инновациях сферу экономической жизни (рис. 3).

Рис. 2. Распределение респондентов при ответе на вопрос "Какая доля расходов государственного бюджета и коммерческих фирм, по Вашему мнению, должна отводиться на инновационное развитие?"

Рис. 3. Распределение респондентов при ответе на вопрос: "В какой сфере, по Вашему мнению, наиболее необходимы инновации?"

Практически все опрошенные назвали социальное и медицинское обслуживание в качестве одной из сфер, нуждающихся в инновациях. Следующими в приоритете были наука и образование. Немного меньше набрали транспорт, социальное обслуживание и строительство, получив в поддержку от 9 до 7 %. Наконец, лишь 3% опрошенных считают необходимыми инновации в таких сферах, как искусство, экология и оборона страны.

Таким образом, была выявлена потребность респондентов в социальных инновациях, определяющих качество их жизни, а также заинтересованность в увеличении размера финансирования инновационного развития как на государственном уровне, так и в бизнес-среде.

Далее с помощью логарифмически-линейного анализа и анализа таблиц сопряженности будет проанализирована взаимосвязь удовлетворенности респондентов качеством жизни и их потребность в инновационных товарах и услугах.

Логарифмически-линейный анализ был выбран для решения данной исследовательской проблемы, так как его использование является оптимальным способом проверки статистической значимости включенных в таблицу сопряженности факторов и их взаимодействий. В данном случае такими факторами являются удовлетворенность респондентов качеством жизни и их потребность в инновационных товарах и услугах.

Цель логарифмически-линейного анализа - выявление структуры связи признаков «потребность в инновационных товарах и услугах» и «удовлетворенность качеством жизни» через построение модели для оценки параметров распределения генеральной совокупности, которые неизвестны, и в которую включены наблюдаемые значения частот таблиц сопряженности в качестве переменных.

Представленная ниже таблица сопряженности (табл. 1) содержит распределение респондентов по их удовлетворенности качеством жизни (данные собирались с помощью вопроса «Устраивает ли Вас качество Вашей жизни?») и потребности в инновационных товарах и услугах (респондент считался испытывающим высокую потребность в инновационных товарах и услугах, если он меняет личную портативную технику чаще, чем раз в 2 года, и следит за новостями в области инноваций и техники; в остальных случаях считалось, что респондент имеет низкую потребность в инновационных товарах и услугах).

Для нахождения оптимальной модели используется метод пошагового обратного исключения. Далее будут представлены рассмотренные в анализе виды моделей.

Таблица 1 Распределение ответов респондентов по их потребности в инновационных товарах и услугах и удовлетворенности качеством жизни

	Высокая потребность в ИТУ	Низкая потребность в ИТУ	ni*
Доволен качеством жизни	21	13	34
Недоволен качеством жизни	19	9	28
n*j	40	22	62

На адекватность проверены следующие модели:

1. Насыщенная, имеющая общий вид:

, i = 1, 2; j = 1, 2.

В данной модели 9 параметров (так как i и j принимают два значения, последний параметр - 4).

2. Модель независимости, имеющая общий вид:

ln n^*_ij = u₀ + u^a_i + u^b_j

3. Модель без учета влияния фактора А, имеющая общий вид:

ln n^*_ij = u₀ + u^b_j

4. Модель без учета влияния фактора Б, имеющая общий вид:

ln n^*_ij = u₀ + u^a_i

5. Равновероятная модель, имеющая общий вид:

ln n^*_ij = u₀

Оценены параметры всех логлинейных моделей, их информационные критерии, а также установлена адекватность каждой из них эмпирическим данным и выбрана оптимальная модель.

Далее представлены рассчитанные параметры для различных типов логлинейных моделей, теоретические частоты, степени свободы для каждой из них, значения информационного и критического критерия хи-квадрат (табл. 2). Оптимальной является адекватная модель с максимальным числом степеней свободы, то есть равновероятная модель.

Таблица 2 Результаты построения логлинейных моделей по распределению относительно рекламы и готовности монетизировать СМИ

Модель	Теоретические частоты	Параметры логлинейной модели	v	ч2I	ч2кр
	n*11	n*12	n*21	n*22	u0	u1a	u1b	u11ab
Насыщенная	21	13	19	9	2,69	0,12	0,31	-0,07	0	0	1
Независимости	21,94	12,06	18,06	9,94	2,69	0,1	0,3	0	1	0,25	3,84
Без фактора А	10,97	10,97	9,03	9,03	2,3	0,1	0	0,00	2	59,9	5,99
Без фактора Б	6,03	4,97	6,03	4,97	1,7	0	0,1	0	2	132	5,99
Равновероятная	15,5	15,5	15,5	15,5	2,74	0	0	0	3	6,13	7,81

Для равновероятной модели отсутствует отдельное влияние фактора потребности в инновационных товарах и услугах и фактора удовлетворенности качеством жизни, поэтому вероятности для объекта наблюдения попасть в любую из ячеек одинаковые.

Равновероятная модель, признанная оптимальной, имеющая общий вид

,

где u₀ - общий эффект признаков «фактора потребности в инновационных товарах и услугах и фактора удовлетворенности качеством жизни, в данном случае равный 2.74. Иными словами, респондент может попасть в любую из рассматриваемых категорий с одинаковой вероятностью.

Таким образом, был проведен логарифмически-линейный анализ, который позволил выяснить, что для описания имеющихся эмпирических данных оптимальной моделью будет равновероятная модель. С ее помощью было объяснено, что вероятность респондента быть отнесенным к категории «удовлетворен качеством жизни и ощущает высокую потребность в инновационных товарах и услугах», «не удовлетворен качеством жизни и не ощущает высокую потребность в инновационных товарах и услугах» и так далее равна во всех случаях, что согласуется с эмпирическими данными.

Таким образом, в данной главе были представлены основные подходы к измерению и оценке рассматриваемых показателей. Также было подтверждена необходимость совершенствования системы оценки качества жизни, в отличие от системы оценки инноваций, науки и технологий, сбор данных о которых в РФ обеспечивается в соответствии с международными стандартами. Также освещены основные результаты проведенного обследования студентов НИУ ВШЭ, подобрана с помощью логарифмически-линейного анализа оптимальная (равновероятная) модель взаимосвязи удовлетворенности респондентов качеством жизни и потребности в инновационных товарах и услугах.

Глава 2. Построение интегральных показателей качества жизни и развития сфер инновационного и научно-технического развития

В данной главе предпринята попытка моделирования интегрального показателя качества жизни как основного индикатора потребностей населения России в инновационных товарах и услугах. Кроме того, будут рассчитаны значения показателей развития сферы ИКТ, инноватики и R&D. С их помощью в дальнейшем изучена взаимосвязь качества жизни населения и развития различных сфер, связанных с инновационной деятельностью и передовыми производственными технологиями.

2.1 Расчет интегрального показателя качества жизни

В данном разделе описаны применяемые для расчета интегрального показателя качества жизни методы и результаты расчетов данного показателя по регионам Российской Федерации за 2014 год.

Цель построения данного показателя заключается в его дальнейшем включении в регрессионную модель наряду с показателями развития сфер науки, инноваций и ИКТ. Данный показатель будет служить индикатором потребностей населения РФ в инновационных товарах и услугах.

Интегральный показатель качества жизни в данной работе строится исходя из объективистского подхода, подразумевающего создание системы частных наблюдаемых статистических показателей различных аспектов жизни населения РФ с акцентом на способности населения повышать человеческий потенциал в широком смысле и удовлетворить потребности (Айвазян, 2006). На основании изученных методологий объективистских подходов к построению показателя качества жизни населения определены пять ключевых характеристик качества жизни населения РФ:

1. Качество населения - совокупность демографических и социальных свойств населения, в частности, рассматриваются условия и потребности населения в создании, поддержке и воспроизводстве семьи, уровень здоровья населения, продолжительность его жизни, уровень культурного развития и образованности.

2. Уровень благосостояния - совокупность материальных характеристик уровня жизни населения: уровня заработка, размера сбережений, величины расходов, уровня жилищных условий.

3. Состояние социальной сферы - совокупность характеристик степени социальной защиты населения: безопасности проживания в рассматриваемом регионе, социального здоровья, условий труда.

4. Развитость инфраструктуры - совокупность факторов, отражающих состояние социальных благ региона: здравоохранительной, транспортной, культурно-спортивной и коммуникационной системы региона.

5. Состояние экологии - совокупность факторов, отражающих степень охраны окружающей среды и состояние экосистемы и климата региона.

Иерархическая структура показателя качества жизни населения достигается путем сверстки показателей в вышеперечисленные категории и их сверстки в сводный показатель методом главных компонент (Айвазян, 2006).

Выбор метода обусловлен возможностью снизить размерность данных и свести задачи анализа к поиску ортогонального преобразования в новую систему координат, для которого выборочная дисперсия исходных данных вдоль первой координаты будет максимальна. Построение следующей главной компоненты, ортогональной предыдущей, объясняет наибольшую дисперсию и т.д. В итоге наибольшее значение дисперсии достигается для собственного вектора выборочной матрицы ковариации, отвечающего максимальному собственному значению. (Jolliffe, I., 2002)

В дальнейшем будет необходимо найти собственные векторы и собственные значения оцененной ковариационной матрицы. Векторы главных компонент являются набором собственных векторов матрицы ковариаций , расположенных в порядке убывания собственных значений . Данные векторы являются оценкой матрицы ковариаций . Число главных компонент m₀ в предложенной методологии (Айвазян, 2006) определяется исходя из того, что выбираемая компонента должна первой обеспечивать кумулятивную долю дисперсии, превышающую 55%. Если под это условие попадают сразу несколько компонент, то признаки делятся исходя из содержательной составляющей и корреляционного анализа. Математически данное ограничение выражается следующим образом:

,

где p - число начальных признаков.

Перед анализом проводилась унификация шкал измерения всех рассматриваемых критериев (Айвазян, 2006). Признак может находиться в монотонно-возрастающей, монотонно-убывающей или немонотонной зависимости от конечного интегрального показателя.

Монотонно-возрастающая зависимость подразумевает увеличение значения интегрального показателя при увеличении значения признака и отражается в следующей формуле:

,

где и - наибольшее и наименьшее значение в выборке соответственно, N - число наблюдений.

Монотонно-убывающая зависимость подразумевает уменьшение значения интегрального показателя при увеличении значения признака и отражается в следующей формуле:

.

Немонотонная зависимость подразумевает наличие оптимума, при котором достигается максимум рассматриваемого показателя и отражается в следующей формуле:

,

где находится экспертным путём через расчет среднего по наиболее положительным оценкам данного признака (например, плотность железнодорожных путей и температурные отклонения от климатической нормы).

Далее будет рассмотрен процесс построения каждой из пяти входящих в рассматриваемый интегральный показатель категорий.

Была составлена система показателей для расчета показателя качества населения (табл. 3).

Таблица 3 Система критериев для расчета категории качества населения

Переменная	Характеристика переменной	Ед. изм.
	Коэффициент естественного прироста населения	На 1000 человек населения
	Смертность от новообразований
	Смертность от болезней системы кровообращения
	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении	Лет
	Число браков	На 1000 человек населения
	Число разводов
	Число людей с высшим образованием (бакалавриат, специалитет, магистратура)
	Число людей со средним специальным образованием
	Число людей со впервые диагностированными болезнями органов дыхания
	Число людей со впервые диагностированными травмами, отравлениями и другими последствиями внешних причин
	Общая заболеваемость

Корреляционный анализ показывает тесную значимую положительную связь показателей смертности и естественного прироста (больше 0,8), показателей уровня образованности населения и его брачного состояния (0,69), показателей числа браков и разводов населения (0,624). Можно сделать вывод о возможности выделения трех или четырех компонент, характеризующих социально-демографические аспекты показателя качество населения. Статистика Кайзера-Мейера-Олкина, проверяющая гипотезу о незначительности частной корреляции между переменными, показала значение 0,737 > 0,5, что позволяет говорить о применимости метода главных компонент к выборке. В дальнейшем данный критерий применялся ко всем рассчитываемым показателям, его значение во всех случаях превышало 0,5, что говорит о целесообразности применения метода главных компонент.

В результате применения МГК было выделено 4 компоненты, объясняющих 83,8% дисперсии (Приложение 1). В используемой методологии присутствуют ограничения по числу компонент в данном анализе (три компоненты), объясняющие 55% вариации латентной дисперсии, однако последняя компонента оставлена исходя из ее необходимости в содержательном плане. Интепретировать полученные компоненты представляется возможным с помощью полученной матрицы факторных нагрузок, отражающей корреляции исходных категорий с построенными компонентами. Исходная матрица повернута методом Варимакс, увеличивающему большие и уменьшающему малые значения факторных нагрузок (табл. 4).

Были выделены 4 компоненты: воспроизводство населения, здоровье, склонность к созданию семьи и социализация. Первая компонента тесно связана с демографическими показателями: естественным приростом и смертностью (> 0.8), вторая компонента связана с различными видами заболеваемости (>0.779), третья компонента включается показатели продолжительности жизни, числа разводов и числа людей со средним образованием, причем последний показатель связан с качеством населения монотонно-убывающей зависимостью, что говорит о важности получения высшего образования для повышения качества населения.

Таблица 4 Повернутая матрица факторных нагрузок для категории качества населения

Признак	Компонента
	Воспроизводство населения	Здоровье	Склонность к созданию семьи	Социализация
Естественный прирост	,925	,017	,196	-,097
Смертность от новообразований	,822	,097	,262	-,298
Смертность от болезней кровообращения	,905	,028	,108	,120
ОПЖ	,080	,200	,824	,333
Число браков	-,110	-,225	-,600	,660
Число разводов	,329	,256	,774	-,161
Число людей с высшим образованием	-,038	,121	,156	,920
Число людей со средним образованием	-,572	-,173	,600	,240
Заболеваемость болезнями дыхательных путей	,100	,892	,206	-,067
Уровень травматизма	,134	,779	,267	,014
Общая заболеваемость	-,083	,950	,080	,080

Последняя компонента включает в себя число браков (0,66) и число людей с высшим образованием, оказывающее наиболее сильное влияние на данную компоненту (0,92).

Итоговый показатель качества населения строился как взвешенная сумма выделенных компонент, причем в качестве весов выступали нормированной доли объясненной каждой компонентой дисперсии (Приложение 1).

Высокие значения признака наблюдаются в кавказских регионах страны - республике Ингушетия, Чеченской республике, республике Дагестан, в городе Москва, городе Севастополь. Одни из самых низких значений наблюдаются в Новгородской и Тверской области. Подобная ситуация связана с тем, что наибольший вес в показателе имеет компонента, отражающая демографическую ситуацию в регионе, что подтверждается высокими уровнями естественного прироста в регионах-лидерах и высокими уровнями смертности в отстающих регионах.

Уровень благосостояния населения рассчитывался исходя из следующей системы показателей (табл. 5).

Таблица 5 Система критериев для расчета показателя уровня благосостояния населения

Переменная	Характеристика переменной	Ед. изм.
	Среднедушевые доходы населения	Рублей на 1 человека
	Среднедушевые расходы населения
	Доля людей с доходами ниже прожиточного минимума	%
	Среднедушевой объем депозитов физических лиц	Рублей на 1 человека
	Число редких предметов длительного пользования (видеокамер, музыкальных центров, микроволновок, посудомоечных машин, кондиционеров)	Единиц на 100 домохозяйств
	Число основных предметов длительного пользования (телевизоров, холодильников, стиральных машин, пылесосов)
	Число легковых автомобилей	Единиц на 100 человек населения
	Среднедушевой размер общей жилплощади	М2 на человека
	Доля ветхого и аварийного жилищного фонда от общей площади жилищного фонда	%

Аналогичным методом было выделено 3 главных компоненты, факторные нагрузки отражены в матрице повернутых компонент, полученной методом Варимакс (табл. 6).

Таблица 6 Повернутая матрица факторных нагрузок для категории уровня благосостояния

	Компонента
	Обеспеченность	Жилищные условия	Уровень оснащенности
Среднедушевые доходы	,940	-,003	,246
Среднедушевые расходы	-,803	-,172	-,419
Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума	,552	-,556	,106
Среднедушевой объем депозитов	,864	,149	,174
Число редких предметов	,364	,102	,819
Число основных предметов	,325	,054	,793
Число автомобилей	,162	,646	,170
Размер общей жилплощади	,129	,903	-,157
Доля ветхого и аварийного жилищного фонда	-,225	,693	,513

Были выделены 3 компоненты: обеспеченность, жилищные условия и уровень оснащенности. Первая компонента тесно связана с показателями доходов, расходов и объемом депозитов (> 0.8), вторая компонента связана с различными видами показателей жилищных условий (> 0.693), количеством автомобилей у населения (0.646) и числом людей, живущих ниже прожиточного минимума (0.556). Третья компонента включает показатели, касающиеся наличия различной техники у населения (0.793). Непосредственные оценки вклада переменных в компоненты представлены в Приложении 2.

Аналогично был построен показатель уровня благосостояния. Наиболее высокие значения наблюдаются в Москве, Санкт-Петербурге, Московской области, где наблюдались наибольшие значения первой и третьей компонент. Наиболее низкие значения в республике Дагестан, республике Калмыкия, республике Тыва и республике Ингушетия, где низкие значения наблюдаются в каждой из выделенных компонент.

Состояние социальной сферы можно отразить следующим образом (табл. 7).

Таблица 7 Система критериев для расчета показателя состояния социальной сферы

Переменная	Характеристика переменной	Единицы измерения
	Среднедушевой уровень безработицы	%
	Число незанятых, стоящих на учете в центрах занятости населения	Человек на 1 заявленную вакансию
	Доля занятых с ненормативными условиями труда в транспортной и строительной промышленности	%
	Число зарегистрированных преступлений	Единиц на 100000 человек населения
	Покупательная способность пенсий (отношение среднего размера пенсии к прожиточному минимуму пенсионеров)	%
	Число пациентов на учете в лечебно-профилактических организациях, с алкоголизмом и алкогольными психозами	На 1000 человек населения
	Число пациентов на учете в лечебно-профилактических организациях, с психическими расстройствами и расстройствами поведения

Аналогично было выделено 3 главных компоненты, объясняющих 71,5% дисперсии измеряемого показателя (Приложение 3). Была получена повернутая методом Варимакс матрица факторных нагрузок (табл. 8).

Таблица 8 Матрица факторных нагрузок категории состояния социальной сферы

	Компонента
	Состояние рынка труда	Социальные гарантии	Уязвимость общества
Уровень безработицы	,923	-,047	,066
Вакансий на человека, обратившегося в центр занятости	,847	-,147	,090
Доля населения с ненормативными условиями труда	-,546	,646	,074
Уровень преступности	-,044	,925	,066
Покупательная способность пенсий	,164	-,173	-,751
Число страдающих от алкоголизма	-,555	,165	,559
Число больных психическими расстройствами	-,007	,302	,678

Были выделены 3 компоненты: состояние рынка труда, социальные гарантии, уязвимость общества. Первая компонента тесно связана с показателями спроса и предложения на рынке труда (> 0.847), вторая компонента связана с нарушениями условий труда и уровнем преступности (> 0.646). Третья компонента включает показатели, касающиеся поддержки пенсионеров (0,751) и числа людей с различными расстройствами в регионе (>0,559). Непосредственные оценки вклада переменных в компоненты представлены в Приложении 3.

Наибольшие значения построенного показателя состояния социальной сферы наблюдаются в Самарской и Ленинградской области, которые объясняются высоким значением покупательной способности пенсии, наименьшие - в Чукотском автономном округе, республике Тыва и республике Ингушетия, где наблюдаются крайне низкие значения всех рассматриваемых показателей.

Уровень развития инфраструктуры, который не был включен в используемую методику (Айвазян, 2006), был включен в анализ исходя из важности данного аспекта в качестве жизни населения - доступность различного рода услуг в регионе позволяет облегчить жизнь населения. Показатель составлялся на основе следующих показателей (табл. 9).

Таблица 9 Система критериев для расчета показателя развитости инфраструктуры

Переменная	Характеристика переменной	Единицы измерения
	Количество больничных коек	Единиц на 10000 человек населения
	Число спортивных сооружений (площадок, полей, спортзалов, бассейнов)	Единиц на 1000 человек населения
	Плотность железнодорожных путей общего пользования	Километров пути на 10000 км2 территории
	Среднедушевая площадь жилых помещений	М2 на человека
	Доля домохозяйств с персональным компьютером и выходом в Интернет, от числа домохозяйств с персональными компьютерами	%
	Число подключенных абонентов подвижной радиотелефонной связи	На 1000 человек населения

Аналогично было выделено 3 главных компоненты, объясняющих 77,6% дисперсии измеряемого показателя (Приложение 4). Была получена повернутая методом Варимакс матрица факторных нагрузок (табл. 10).

Таблица 10 Повернутая матрица факторных нагрузок категории развитости инфраструктуры

	Компонента
	Доступность услуг связи и ИКТ	Доступность региональной инфраструктуры	Доступность жилья
Число больничных коек	,132	,879	,074
Число спортивно-культурных учреждений	,562	,624	-,022
Плотность железных дорог	,104	,617	,606
Среднедушевая жилая площадь	-,016	-,086	,906
Доля домохозяйств с доступом в Интернет	,876	-,046	-,022
Уровень проникновения мобильной связи	,674	,015	,589

Были выделены 3 компоненты: доступность услуг связи и ИКТ, доступность региональной инфраструктуры, доступность жилья. Первая компонента тесно связана с показателями сферы информационных и компьютерных технологий - доступность Интернета для населения (0.876) и уровень обеспеченности населения мобильной связью (0,674), вторая компонента связана с оснащенностью медицинских учреждений, социальных объектов и транспортной системы региона (> 0.617). Третья компонента включает показатель обеспеченности жителей региона жильем (0,906). Непосредственные оценки вклада переменных в компоненты представлены в Приложении 4.