Управление человеческим капиталом в интересах инновационного развития предприятий оборонно-промышленного комплекса диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

3.3. Модель определения оптимальной численности исследовательских организаций оборонно-промышленного комплекса В рамках данного параграфа решается вопрос определения корреляционных зависимостей между объёмом инвестируемых средств и оптимальной численностью научно-исследовательских и конструкторских организаций ОПК путем установления статистически значимых связей между параметрами и нахождения функции их зависимости друг от друга. При проведении анализа возможным является использование следующих параметров: 1) объем инвестирования; 2) численность персонала НИИ и КБ; 3) число НИИ и КБ; 4) количество поданных заявок на патенты; 5) количество созданных передовых технологий; 6) объём закупленного оборудования и др. Для получения распределения абсолютных значений представляемых параметров использованы данные статистического сборника «Российский статистический ежегодник», подготовленного Росстатом. Исходный массив данных представлен в Таблице 3.3. Следует заметить, что данные представлены в полном объеме без исключения анормальных значений, характерных для описания кризисного периода 2008-2009 г. Для определения парных корреляционных связей между численностью персонала НИИ и КБ, числом НИИ и КБ и объёмом инвестированных средств используются средства прикладного программного обеспечения Microsoft Excel. Графики зависимости и коэффициенты корреляции между вышеуказанными параметрами представлены на Рисунках 3.3 и 3.4. Как видно из Рисунков 3.3 и 3.4, коэффициент корреляция для пары «инвестирование – численность персонала» близок к -1, что означает обратную линейную зависимость. В случае с парой «число НИИ и КБ – инвестируемые средства» коэффициент корреляция равен -0.22, что подтверждает наличие очень слабой зависимости (её отсутствие). Таблица 3.3 – Исходные данные для анализа корреляционных зависимостей Год Финансирование, млн. руб. Численность, чел. Число организаций, орг. Объём закупленного оборудования, млн. руб. Количество поданых патентов, шт. Количество созданных технологий, шт. 2008 230785,2 813207 3566 15754,3 45644 637 2009 288805,2 807056 3622 19133,4 51775 709 Продолжение Таблицы 9.1 2010 371080,3 801135 3957 25716,4 54337 780 2011 431073,2 761252 3666 25379,4 57555 787 2012 485834,3 742433 3536 31583,5 53457 789 2013 523377,2 736540 3492 37955,3 58759 864 Результаты анализа статистических данных противоречат законам логики. При увеличении объемов инвестирования совершенно очевидно должен наблюдаться рост как численности персонала НИИ и КБ, так и количества организаций. В таком случае имеет место быть множественная корреляция – на результирующий параметр кроме объёма инвестируемых средств воздействуют и другие факторы, такие как количество поданных заявок, на патенты, объём закупленного оборудования, количество созданных передовых технологий и др. Использование этих факторов позволяет использовать их функции зависимости от объёма финансирования при наличии значимой корреляционной связи. В дальнейшем может быть использован метод подстановки для замены функции зависимости параметра от объёма инвестирования функцией зависимости фактора от объёма инвестирования. Данный метод позволяет рассчитать численность персонала НИИ и КБ и число организаций при заданном значении определенного фактора (например, количества созданных передовых технологий) как при расчетном значении параметра, так и при фиксированном. Это дает возможность регулировать угол наклона кривых зависимостей (коэффициент k в уравнении y=kx+b), что является необходимым условием следования логическим доводам. Для определения подходящего фактора построены графики зависимости и определены коэффициенты корреляция следующих пар: 1) количество поданных заявок на патенты – инвестируемые средства; 2) количество созданных передовых технологий - инвестируемые средства; 3) объём закупленного оборудования – инвестируемые средства. Графики зависимостей вышеуказанных параметров и рассчитанные коэффициенты корреляции представлены на Рисунках 3.5, 3.6 и 3.7. При расчете коэффициента корреляции между парами «количество поданных заявок – инвестированные средства», «количество передовых технологий – инвестируемые средства» и «объём закупленного оборудования – инвестируемые средства» получены значения близкие к единице. В таком случае использование вышеуказанных пар позволяет нам использовать каждый из показателей в качестве функции замены для расчета численности персонала НИИ и КБ. В качестве функции принимается отношение параметров, например отношение количества передовых технологий к численности НИИ и КБ. Отношение параметров имеет следующий экономический смысл: 1) отношение «количество поданных заявок на патенты к численности персонала» показывает научно-исследовательскую производительность персонала (более характерно для НИР); 2) отношение «количество созданных технологий к численности персонала» показывает научно-техническую производительность персонала (более характерно для НИОКР и ОКР); 3) отношение «объём закупленного оборудования к численности персонала» показывает техническую вооруженность персонала. Аналогичные отношения могут быть применены и для определения числа организаций. Графики зависимостей и расчеты коэффициентов корреляции для вышеуказанных отношений представлены на Рисунках 3.7 – 3.12. Как видно из представленных рисунков, наибольшим коэффициентом корреляции обладает пара «количество созданных технологий к численности персонала – инвестируемые средства». Следовательно, функцию зависимости количества созданных технологий от объёма инвестируемых средств можно использовать в качестве функции замены. Так как значение коэффициента корреляции близко к 1, то функция принимает линейный вид y=kx+b. Для расчета коэффициентов использован метод наименьших квадратов, коэффициенты уравнения и графики зависимостей (в том числе необходимых для расчета числа организаций) представлены на Рисунках 3.13 - 3.15. В результате расчета получены зависимости численности персонала НИИ и КБ и числа организаций от объёма инвестируемых средств через функцию замены, которой служит зависимость числа технологий от объёма инвестируемых средств. На основе полученных уравнений составлен справочник корреляционных зависимостей вышеуказанных параметров (Таблица 3.3). Пример расчета на основе статистических данных за период 2005-2010 год и прогноз параметров до 2020 года представлен в виде справочника в таблице 3.4 (при увеличении объемов инвестирования на 100000 млн. руб. ежегодно). Как видно из таблицы 3.5, численность персонала НИИ и КБ и число организаций убывает с ростом объёма инвестируемых средств, что и было показано на Рисунках 3.1 и 3.2. Однако при фиксации независимого параметра наблюдается рост численности персонала и числа организаций при увеличении фактора, представляющего функцию замены (Таблица 3.6). Это явление объясняется недостаточностью технической вооруженности организаций и персонала. В результате увеличения финансирования при фиксированном значении показателя «количество созданных технологий» наблюдается уменьшение Данные статотчетности по годам Инвестируемые средства, млн.руб. Численность персонала, чел.           t x y             2008 230 785 813 207             2009 288 805 807 066             2010 371 080 801 135             2011 431 073 761 252             2012 485 834 742 433             2013 523 377 736 540             Коэффициент корреляции -0,96             Рисунок 3.3 - Расчет корреляционной зависимости численности персонала и инвестируемых средств Данные статотчетности по годам Инвестируемые средства, млн.руб. Число организаций, шт.           t x y             2008 230 785 3 566             2009 288 805 3 622             2010 371 080 3 957             2011 431 073 3 666             2012 485 834 3 536             2013 523 377 3 492             Коэффициент корреляции

Похожие:

	Решение диссертационного совета от 17. 06. 2014 г. №12 о присуждении... Юсуповым Владимиром Николаевичем на тему: «Развитие потенциала вузовской науки в условиях формирования инновационной экономики» на...		Список членов совета д 212. 232. 69 по защите диссертаций на соискание... Россия, 192194, Санкт-Петербург, Ул. Чайковского дом 62, Санкт-Петербургский государственный университет, экономический факультет,...
	Решение диссертационного совета от 25. 12. 2014 г протокол №13-14/498... Д 212. 208. 03 на базе федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Южный федеральный...		Решение диссертационного совета от 25. 12. 2014 г протокол №14-14/499... Д 212. 208. 03 на базе федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Южный федеральный...
	Решение совета д 212. 034. 03 по защите диссертации на соискание... «Воронежская государственная лесотехническая академия» №10 от «19» декабря 2014 г		Список членов совета д 212. 232. 27 по защите диссертаций на соискание... Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62, Экономический факультет спбГУ, аудитория 206
	Е. Б. Особенности гражданско-правового регулирования договора патентной... Абдакимова, Д. А. Источники международного права интеллектуальной собственности : автореферат диссертации на соискание ученой степени...		Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук.... «Противодействие противоправным поглощениям предприятий в современных социально- экономических условиях»
	Решение диссертационного совета от 30 сентября 2014 г. №106 о присуждении... Заключение диссертационного совета д 006. 031. 01. На базе федерального государственного бюджетного научного учреждения «всероссийский...		М. В. Журавлев аспирант, ассистент кафедры экономики и бухгалтерского учета Управление человеческим капиталом в интересах инновационного развития: Новый подход к определению