Авторефераты по всем темам >>
Авторефераты по экономике
На правах рукописи
Пешкун Евгений Станиславович
Развитие методов анализа и оценки инновационной деятельности в экономических СИСТЕМах
08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством
(управление инновациями)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Москва - 2012
Диссертация выполнена в негосударственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Институт мировой экономики и информатизации.
Научный руководитель - доктор экономических наук,
Милых Федор Георгиевич
Официальные оппоненты: Ильенкова Светлана Дмитриевна,
доктор экономических наук, профессор,
НОУ ВПО Институт международного права и экономики имени А.С. Грибоедова, профессор
Шуметов Вадим Георгиевич,
доктор экономических наук, профессор,
Орловский филиал ФГБОУ ВПО Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, заведующий кафедрой
Ведущая организация - ФГБОУ ВПО Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Защита состоится 30 мая 2012 г. на заседании диссертационного совета Д 521.005.01 при Институте международного права и экономики имени А.С. Грибоедова по адресу: 111024, г. Москва, шоссе Энтузиастов, д.21, ауд.501.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института международного права и экономики имени А.С. Грибоедова.
Автореферат разослан 28 апреля 2012 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета Е.П. Пилипенко
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В современных условиях определяющим является инновационное развитие экономики. Инвестиции в технологическое развитие рассматриваются развитыми странами (США, Япония, старые члены ЕС), а также растущими экономиками Китая, Индии, Бразилии в качестве ключевой антикризисной меры. В условиях широкого развития информационных технологий, вовлечения стран в глобализационные процессы, основными факторами социально-экономического развития России становятся передовые технологии, повышение роли институтов регулирования и стимулирования инновационного экономического роста, интеграции в глобальную информационную экономику. В 2009-2010 гг. в целом удалось сохранить бюджетную поддержку таких наукоемких отраслей, как авиастроение, судостроение, космическая отрасль, электронная промышленность на приемлемом уровне, но этой поддержки оказалось недостаточно для действенного повышения их конкурентоспособности и позиционирования на внешних рынках. Еще одна проблема российской инновационной системы - в недостаточном уровне координации между тремя ее основными компонентами - сектором исследований и разработок, сектором высшего образования и предпринимательским сектором.
Хотя Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, существующие диспропорции между потенциалом российской научной базы и конечным результатом коммерческой и предпринимательской деятельности препятствуют реализации идей, знаний, изобретений в высокотехнологичном продукте.
Многие экономисты считают, что фиксируемые статистикой слабые позиции России по производству инновационной продукции не соответствуют ее научно-технологическому потенциалу. В этой связи инновационная политика в настоящее время является предметом большой заботы государства. В то же время, из запланированных Стратегией развития науки и инноваций в Российской Федерации до 2015 года показателей большинство из них не достигли даже уровня, предусмотренного инерционным сценарием, а по отдельным ключевым показателям сохраняется негативная динамика. Важной проблемой является в целом низкий спрос на инновации в российской экономике, а также его неэффективная структура - избыточный перекос в сторону закупки готового оборудования за рубежом в ущерб внедрению собственных новых разработок. Уровень инновационной активности предприятий значительно уступает показателям стран-лидеров в этой сфере.
Доминирование наименее передовых типов инновационного поведения (заимствование готовых технологий и т.д.) характеризует российскую инновационную систему, как ориентированную на имитационный характер, а не на создание радикальных нововведений и новых технологий. Значимость этой проблемы усиливается и тем, что в условиях получения субъектами РФ значительной самостоятельности в реализации хозяйственной и научно-технической политики, формирование децентрализованной национальной инновационной системы стало напрямую зависеть от того, насколько эффективны регионы в строительстве своих региональных инновационных систем. Это важно и ввиду значительной дифференциации экономических подсистем РФ, которая, с одной стороны, способствует выявлению лидеров - локомотивов развития инновационных процессов, с другой стороны, препятствует диффузии инноваций. Рассмотрение инновационной деятельности с позиций перспективного развития национальной экономики непосредственно связано со стратегией перевода к 2020 году экономики России на инновационный путь развития и решения ключевых задач инновационного развития.
Неотъемлемым элементом развития инновационных процессов является объективная оценка современного состояния и динамики индикаторов инновационной деятельности в макрорегионах и крупных промышленных и научных центров Российской Федерации - федеральных округах, г. Москве и в г. Санкт-Петербурге. Это особенно важно и постольку, поскольку до настоящего времени все еще мала доля инновационно активных организаций. Так, согласно отечественной статистике, в 2010 г. всего лишь 9,5% организаций были признаны инновационно активными, а по территориям этот показатель варьировал в широком интервале - от максимального 13,3% в г. Москве до минимального 6,2% в Северо-Кавказском федеральном округе.
Необходимость развития методической базы исследования инновационных процессов предопределяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования - совершенствование методов анализа и оценки инновационной деятельности в экономических системах.
Степень научной разработанности проблемы. В исследование теоретико-методологических основ инновационной деятельности как стратегического фактора, определяющего условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем, крупный вклад внесли российские экономисты: Л.И. Абалкин, А.И. Анчишкин, А.В. Бачурин, С.Ю. Глазьев, А. Илларионов, С.Д. Ильенкова, Е. Попов, А.Г. Поршнев, В. Ханжина, М. Хучек, А.В. Черезов, Ю.В. Яременко, В.Г. Шуметов и другие. Из зарубежных авторов следует отметить труды таких ученых, как Й. Шумпетер, П.Ф. Друкер, Ф. Хайек, Э. Мэнсфилд, А. Хостинг, Й.М. Пиннингс, Б. Санто и др.
Среди отечественных и зарубежных ученых, занимавшихся изучением закономерностей инновационной деятельности, следует указать таких ученых, как И. Ансофф, Д. Белл, С.В. Валдайцев, Д.М. Гвишиани, Дж. Гэлбрейт, П.Ф. Друкер, А.Ю. Егоров, П.Н. Казанцев, М. Кастельс, Дж.М. Кейнс, Дж. Кларк, Ю.П. Морозов, Э. Мэнсфилд, Й.М. Пиннингс, А.И. Пригожин, З.П. Румянцева, Б. Санто, Н.А. Соломатин, Д.В. Соколов, А.Б. Титов, Р.А. Фатхутдинов, А.Н. Фоломьев, Ф. Хайек, А. Хостинг, М.М. Шабанова, Й. Шумпетер и др.
Наряду с теоретическими и методологическими разработками указанных ученых, существует потребность в совершенствовании методов анализа и оценки инновационной деятельности в экономических системах различного уровня. Особого внимания при этом заслуживает разработка методики анализа инновационной деятельности, позволяющей проводить мониторинг его состояния в стране, выявлять лидеров и аутсайдеров среди ее экономических подсистем по производству инновационной продукции и услуг.
Недостаточность научной проработанности указанных задач предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.
Цель исследования состоит в совершенствовании методов анализа и оценки инновационной деятельности в экономических системах.
Задачи исследования. Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:
- определить круг показателей, отражающих инновационную деятельность экономических подсистем в области технологических инноваций, выбрать инструментарий их анализа;
- выполнить анализ состояния и тенденций развития инновационной деятельности в Российской Федерации и ее подсистемах;
- выявить взаимосвязи информативных показателей инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ;
- разработать методику анализа и оценки эффективности инновационной деятельности в экономических подсистемах;
- установить индикаторы инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ и выполнить их оценку.
Объектом исследования являются методы и инструменты оценки инновационной деятельности в экономических системах различного уровня - Российской Федерации в целом, ее экономических подсистем - федеральных округов, крупных промышленных и научных центров.
Предметом исследования являются методология и методы оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили теоретические положения и методологические принципы, содержащиеся в исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам анализа и оценки инновационной деятельности экономических систем. В процессе исследования применялся методологический аппарат инновационного анализа, методы системного исследования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические методы моделирования.
Фактологической базой исследования послужили материалы отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистические данные, имеющиеся в отечественных и зарубежных статистических источниках.
Информационной основой исследования явились данные Министерства образования и науки РФ, Министерства экономического развития РФ, Министерства регионального развития РФ, Федеральной службы государственной статистики, методические рекомендации министерств и ведомств РФ, федеральные и региональные программы в области инновационной деятельности.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке и научном обосновании методических рекомендаций по совершенствованию методов анализа и оценки инновационной деятельности по производству инновационной продукции с учетом пространственных особенностей и динамики информативных показателей - индикаторов инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ.
Научная новизна подтверждается следующими научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:
1. Обосновано, что из различных сторон инновационной деятельности в реальной экономике особое значение имеют технологические инновации. Определен круг показателей, отражающих инновационную деятельность экономических подсистем в области технологических инноваций, среди которых: инновационная активность организаций; доля инновационной продукции; число созданных и используемых передовых производственных технологий в расчете на численность населения; удельные затраты на технологические инновации в расчете на душу населения; удельный объем инновационных товаров, работ, услуг в расчете на душу населения.
2. Предложено для элиминирования инфляционных процессов в анализе инновационной деятельности использовать индексный метод, согласно которому территориальные индексы удельных показателей рассчитываются по отношению к РФ в целом, при этом появляются широкие возможности графического представления результатов сравнения индикаторов по экономическим подсистемам страны.
3. Обосновано, что динамика числа используемых передовых производственных технологий в РФ в целом и ее подсистемах с высокой точностью аппроксимируется линейными моделями, определены МНК-оценки параметров моделей. Показано, что применение метода аналитического выравнивания временных рядов показателей инновационной деятельности, характеризуемых высокой стохастичностью, позволяет не только получить более точные оценки их средних показателей, но и оценить устойчивость инновационных процессов.
4. Предложен аналитический показатель - отношение числа созданных передовых производственных технологий к используемым, изучена динамика этого показателя в период 2000-2010 гг. Обосновано, что развитие инновационной деятельности в РФ в этот период шло в направлении не столько создания, сколько использования созданных ранее и заимствованных передовых производственных технологий.
5. Разработана классификация территориальных образований РФ - федеральных округов и крупных научных и промышленных центров (г. Москвы и г. Санкт-Петербурга) по параметрам динамики отношения созданных передовых производственных технологий к используемым, которая может быть использована при разработке мероприятий по интенсификации инновационной деятельности в экономических подсистемах Российской Федерации.
6. Показано, что в целом в РФ и ряде ее федеральных округов в 2000-2010 гг. наблюдалась тенденция к одновременному росту интенсивности использования и создания передовых производственных технологий, т.е. использование как собственных, так и заимствованных передовых производственных технологий инициирует создание новых производственных технологий. Однако имеются и исключения - в Уральском федеральном округе наблюдался эффект замещения, состоящий в тенденции снижения интенсивности разработки передовых производственных технологий при росте их использования.
7. Предложено эффективность технологических инноваций в федеральных округах рассчитывать как отношение получаемого результата - доли объема инновационной продукции к доле затрат на технологические инновации. Преимущество такого метода расчета - в учете роли федеральных округов в переходе экономики страны на инновационный путь развития. Предложена интерпретация эффективности технологических инноваций как мультипликатора инвестиций в инновационную деятельность экономических подсистем Российской Федерации.
8. Установлены индикаторы, отражающие достигнутый уровень и динамику инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ - доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции, удельный вес федеральных округов в общем объеме инновационной продукции в РФ в целом, коэффициент эффективности технологических инноваций как индикаторы фактора производства инновационной продукции; число созданных передовых производственных технологий в расчете на млн. человек населения как индикатор создания инновационных технологий; среднегодовой прирост числа используемых передовых производственных технологий в расчете на 100 тыс. человек населения как индикатор развития инновационной деятельности. Выполнена их оценка для кластеров федеральных округов, однородных по совокупности главных факторов инновационной деятельности, дана интерпретация кластеров, рассмотрено изменение этих оценок в периоды 2005-2007 и 2008-2010 гг.
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается использованием обширной статистической иннформации, теоретических и практических разработок, их положительной оценкой на научных конференциях и семинарах. В диссертации использована дейнствующая нормативно-правовая база в области инноваций, полная и достонверная первичная информация, результаты теоретических исследований занрубежных и российских.
Теоретическая значимость результатов заключается в том, что основные теоретические положения и выводы, содержащиеся в диссертации, вносят определенный вклад в теорию управления инновационной деятельностью экономических систем и могут быть использованы при дальнейшем совершенствовании методов ее анализа и оценки.
Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в том, что полученные результаты позволяют отслеживать пространственные и временные изменения индикаторов инновационной деятельности экономических подсистем Российской Федерации, выявлять слабые места и приоритетные направления инновационного развития экономики, что позволит сформировать предложения по интенсификации инновационной деятельности в РФ в целом.
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности ВАК. Диссертация соответствует Паспорту научной специальности 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями) и выполнена в соответствии с п.п. 2.1 Развитие теоретических и методологических положений инновационной деятельности; совершенствование форм и способов исследования инновационных процессов в экономических системах; 2.5 Особенности создания и исследования национальных инновационных систем; принципы построения и развития, структуры и функции, оценка эффективности.
Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Института мировой экономики и информатизации, научно-практическая конференция Национальные проекты (г. Москва, 2010), 33-я международная научная школа-семинар им. академика С.С. Шаталина Системное моделирование социально-экономических процессов (г. Звенигород Московской области, 2011), III международная научно-практическая конференция Моделирование и прогнозирование: методы и технологии (г. Орел, 2011).
Методика качественной и количественной оценки территориальных особенностей и временных изменений индикаторов инновационной деятельности используется в учебном процессе Института мировой экономики и информатизации при проведении занятий со студентами.
Публикации по теме диссертации. По результатам выполненного исследования опубликовано 7 работ. Общий объем публикаций 3,1 п.л., из них авторские - 3,05 п.л.
Структура и содержание работы. Диссертация содержит 174 страниц основного текста, в том числе 51 рисунок и 17 таблиц, список использованных источников. Ниже приводится структура работы.
Введение.
Глава 1. Теоретико-методологические и методические основы анализа инновационной деятельности экономических систем.
1.1. Теоретические основы и понятийный аппарат инноватики.
1.2. Методологические подходы к анализу инновационной деятельности экономических систем.
1.3. Методические аспекты анализа показателей инновационной деятельности.
Глава 2. Анализ состояния и тенденций развития инновационной деятельности в российской экономике.
2.1. Состояние инновационной деятельности в Российской Федерации.
2.2. Пространственные модели развития инновационной деятельности в российской экономике.
2.3. Анализ тенденций развития показателей инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ.
Глава 3. Совершенствование методов анализа и оценка инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ.
3.1. Взаимосвязь информативных показателей инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ.
3.2. Разработка методики анализа и оценки эффективности инновационной деятельности в экономических подсистемах.
3.3. Индикаторы инновационной деятельности в федеральных округах РФ и их оценка.
Заключение.
Список использованных источников.
II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ,
ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. В рамках первого пункта научной новизны обосновано, что до настоящего времени в науке нет общепризнанной теории, методологии и методов измерения и оценки инновационной деятельности, гораздо детальнее изучен вопрос измерения инновационного потенциала. Не отрицая важности анализа инновационного потенциала экономических систем, следует признать, что из различных сторон инновационной деятельности в реальной экономике особое значение имеют технологические инновации. В соответствии с принятой в российской статистике терминологией, технологические инновации - это деятельность организации, связанная с разработкой и внедрением технологически новых продуктов и процессов, а также значительных технологических усовершенствований в продуктах и процессах; технологически новых или значительно усовершенствованных услуг, новых или значительно усовершенствованных способов производства (передачи) услуг.
Отечественная статистика регистрирует ряд показателей, отражающих инновационную деятельность в области технологических инноваций, среди которых: число созданных передовых производственных технологий; число используемых передовых производственных технологий; инновационная активность организаций; затраты на технологические инновации; объем инновационных товаров, работ, услуг. В статистических изданиях перечисленные показатели инновационной деятельности в реальном секторе экономики, как правило, приведены в объемном выражении: число созданных и используемых передовых производственных технологий - в абсолютных единицах, затраты на технологические инновации, а также объем инновационных товаров, работ, услуг - в денежных единицах, и лишь такой показатель, как инновационная активность организаций - в относительных единицах (процентах). Необходимость учета масштабного фактора обусловливает переход от объемных показателей инновационной деятельности к удельным показателям в расчете на определенную численность населения рассматриваемых территорий. Так, для числа созданных передовых производственных технологий - на миллион человек населения, для числа используемых передовых производственных технологий - на 100 тыс. человек населения.
Представление о диапазоне изменения этих удельных индикаторов инновационной деятельности в федеральных округах, крупных территориальных образованиях и РФ в целом дает табл. 1.
Данные, приведенные в этой таблице, показывают рост инновационной активности отечественной инновационной системы: если в 2000 г. среднее по РФ число созданных передовых производственных технологий на 1 млн. населения составляло 4,70, а число используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. населения - 47,9, то в 2009 г. составило 5,56 и 142,0, в 2010 г. - 5,51 и 142,3 соответственно. Как негативный факт, однако, необходимо отметить высокий уровень территориальных различий - коэффициент вариации рассматриваемых удельных индикаторов составлял от 47,5% до 95,4%.
Таблица 1
Индикаторы созданных и используемых передовых производственных технологий в 2000, 2009 и 2010 гг. (расчеты автора)
Территориальное образование | Число созданных передовых производственных технологий на 1 млн. населения | Число используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. населения | ||||
2000 г. | 2009 г. | 2010 г. | 2000 г. | 2009 г. | 2010 г. | |
РФ в целом | 4,70 | 5,56 | 5,51 | 47,9 | 142,0 | 142,3 |
ЦФО | 6,78 | 7,46 | 8,17 | 59,3 | 182,9 | 179,4 |
Москва | 11,57 | 15,72 | 12,59 | 75,7 | 190,7 | 173,9 |
СЗФО | 6,48 | 11,76 | 7,29 | 33,2 | 107,7 | 122,4 |
Санкт-Петербург | 13,79 | 28,70 | 15,05 | 44,4 | 81,6 | 94,5 |
ЮФО | ,83 | 1,48 | 1,46 | 19,8 | 49,8 | 47,2 |
ПФО | 5,23 | 5,25 | 6,02 | 78,2 | 215,6 | 192,0 |
УФО | 7,30 | 6,76 | 4,63 | 51,1 | 182,9 | 226,9 |
СФО | 2,56 | 3,58 | 4,36 | 31,6 | 76,0 | 84,9 |
ДФО | 1,46 | 1,40 | 3,18 | 11,4 | 86,4 | 88,8 |
2. В рамках второго пункта научной новизны обосновано, что важную группу индикаторов представляют территориальные индексы удельных показателей инновационной деятельности, которые рассчитываются по отношению к РФ в целом. Их положительные особенности состоят, во-первых, в наглядности - можно сопоставить уровень того или иного показателя инновационной деятельности в территориальном образовании со средним уровнем, во-вторых, в безразмерности (территориальные индексы измеряются в долях единицы или процентах), в-третьих - для показателей денежной природы, - в возможности элиминировать инфляционные процессы. Последнее важно, поскольку многие показатели инновационной деятельности (в частности, затраты на технологические инновации, а также объем инновационных товаров, работ, услуг) в статистических изданиях приведены в действующих ценах. При этом появляются широкие возможности графического представления результатов сравнения индикаторов по различным территориям.
В связи с широким распространением информационных технологий в настоящее время исследователи в разных сферах науки и практики все чаще обращаются к группе синтетических индикаторов, представляющих собой латентные факторы, получаемые как результат факторного анализа, а также обобщенные индикаторы, формируемые на основе частных показателей.
Не является исключением и сфера инновационной деятельности. Так, наши исследования показали, что множество логарифмически преобразованных показателей инновационной деятельности, включающее инновационную активность организаций, территориальный индекс инновационной активности организаций, число используемых передовых технологий, число используемых передовых технологий на 100 тыс. населения и число созданных передовых технологий на 1 млн. населения, с помощью факторного анализа может быть сведено к двум главным факторам, объясняющим более 87% общей дисперсии. При этом обосновано, что первый главный фактор отражает интенсивность разработки передовых производственных технологий, а второй - интенсивность их использования. Этот вывод корректен, поскольку он получен на выборке, включающей данные за 2000-2009 гг. по восьми территориальным образованиям - шести федеральным округам, г. Москве и г. Санкт-Петербургу (данные по Южному федеральному округу были исключены из выборки ввиду экстремально низких значений числа созданных передовых технологий).
В качестве примера на рис. 1 представлены линейные регрессии, отражающие тенденции эволюции факторов интенсивности разработки и использования передовых производственных технологий в Приволжском и Сибирском федеральных округах.
а | б |
Рис. 1. Корреляционная связь факторов интенсивности разработки и использования передовых производственных технологий: а - Приволжский федеральный округ; б - Сибирский федеральный округ | |
Поскольку в рассматриваемом случае корреляции статистически значимы (двусторонний р-уровень 0,018 и 0,007 соответственно меньше нормативного значения 0,05), то представленные на этом рисунке результаты однозначно могут быть интерпретированы как одновременный рост интенсивности и разработки, и использования передовых производственных технологий в данных территориальных образованиях.
Таким образом, выбор информативных показателей инновационной деятельности - это достаточно трудоемкая процедура, связанная с выполнением комплекса статистических исследований, начиная с анализа одномерных распределений исходных показателей и заканчивая применением методов многомерной статистики. Представленные в работе методологические подходы к выбору и анализу информативных показателей обладают общностью и могут быть применены не только в исследовании инновационной деятельности экономических подсистем, но и в других сферах экономической науки.
3. В рамках третьего пункта научной новизны обоснована эффективность применения аналитического показателя, рассчитываемого как отношение числа созданных передовых производственных технологий к используемым. Смысл этого показателя - соотношение собственных и заимствованных технологических инноваций. Анализ показал, что, в отличие от используемых, число созданных передовых производственных технологий в рассматриваемый период выросло весьма не намного, с 688 в 2000 г. до 789 в 2009 г., т.е. на 14,7%. Отсюда следует, что развитие инновационной деятельности в РФ в рассматриваемый период шло в направлении не столько создания, сколько использования созданных ранее и заимствованных передовых производственных технологий.
Этот индикатор очень сильно варьирует во времени, поэтому в работе предложено рассматривать средние показатели временных рядов, принятые в теории статистики - средний уровень ряда и среднегодовой абсолютный прирост - табл. 2.
Таблица 2
Параметры временных рядов отношения созданных передовых производственных технологий в 2000-2009 гг. к используемым (расчеты автора)
Территориальное образование | Средний уровень, промилле | Среднегодовой прирост, промилле |
РФ в целом | 6,03 | -0,66 |
ЦФО | 6,60 | -0,82 |
Москва | 12,91 | -0,78 |
СЗФО | 12,34 | -0,96 |
Санкт-Петербург | 28,48 | 0,46 |
ЮФО | 4,64 | -0,14 |
ПФО | 3,89 | -0,47 |
УФО | 9,06 | -1,18 |
СФО | 6,67 | -0,37 |
ДФО | 2,80 | -1,25 |
Как следует из этой таблицы, средние уровни отношения созданных передовых производственных технологий в 2000-2009 гг. к используемым варьируют в широких пределах - от максимального значения 28,48 промилле в г. Санкт-Петербурге до минимального в Дальневосточном федеральном округе 2,80 промилле. Расчет показывает, что значение коэффициент вариации средней невзвешенной величины рассматриваемого аналитического показателя достигает 81,1% - это очень высокая вариабельность.
Из табл. 2 также следует, что все территориальные образования, исключая г. Санкт-Петербург, характеризуются отрицательной динамикой соотношения созданных и используемых передовых производственных технологий, причем наибольший спад данного показателя в рассматриваемый период наблюдался в Дальневосточном и Уральском федеральных округах. Максимальное значение среднего уровня показателя наблюдалось в Санкт-Петербурге - 28,5 созданных передовых производственных технологий на 1000 используемых, минимальный - в Дальневосточном федеральном округе - 2,8 промилле.
В работе выполнена классификация территориальных образований РФ - федеральных округов и крупных научных и промышленных центров на пять кластеров, однородных по параметрам динамики отношения созданных передовых производственных технологий к используемым (табл. 3).
Таблица 3
Отнесение территориальных образований РФ к кластерам, однородным по совокупности параметров динамики соотношения созданных и используемых передовых производственных технологий в 2000-2009 гг.
Кластер | Число территориальных образований | Состав кластера |
1 | 2 | ЦФО, УФО |
2 | 2 | г. Москва, СЗФО |
3 | 3 | ЮФО, ПФО, СФО |
4 | 1 | СФО |
5 | 1 | г. Санкт-Петербург |
Кластер 5 - г. Санкт-Петербург - безусловный лидер по значениям обоих параметров динамики соотношения созданных и используемых передовых производственных технологий. Здесь средний уровень за период 2000-2009 гг. составил 28,48 созданных ППТ на 1000 используемых передовых производственных технологий, а среднегодовой прирост - 0,46 промилле. Кластер 4, представленный Дальневосточным федеральным округом - аутсайдер. Здесь минимален средний уровень рассматриваемого соотношения - 2,80 промилле, а среднегодовой прирост отрицательный и составляет -1,25 промилле. Кластеры 1 и 3, в которые входят Центральный, Уральский, Южный, Приволжский и Сибирский федеральные округа, можно считать кластерами центральной тенденции по среднему уровню соотношения созданных и используемых передовых производственных технологий, значения которого близки к среднероссийскому уровню (6,03 промилле), но они различаются по среднегодовому приросту показателя: кластер 1 (Центральный и Уральский федеральные округа) характеризуется значительным снижением прироста соотношения созданных и используемых ППТ, кластер 3 - меньшим снижением этого параметра. Кластер 2, в который входит г. Москва и Северо-Западный федеральный округ, характеризуется несколько большим относительно других (кроме г. Санкт-Петербурга) средним уровнем соотношения созданных и используемых передовых производственных технологий, но среднегодовой прирост данного показателя также принимает отрицательные значения.
Приведенная классификация может быть использована при разработке мероприятий по интенсификации инновационной деятельности в экономических подсистемах Российской Федерации.
4. В рамках четвертого пункта научной новизны обосновано, что динамика числа используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. человек населения в Российской Федерации в целом и ее экономических подсистемах - федеральных округах и крупных научных и промышленных центрах (г. Москва, г. Санкт-Петербург) в период 2000-2009 гг. с высокой точностью аппроксимируется линейными моделями
Yисп_ПТ = b0 + b1t, (1)
где t - временная переменная, определяемая соотношением
t = год - 2004,5. (2)
При таком определении временной переменной t параметр модели (1) b0 интерпретируется как средний уровень ряда, а параметр b1 - как среднегодовой абсолютный прирост показателя.
Преимущество аппроксимации динамики показателей линейными моделями состоит в том, что при этом, наряду с оценками средних уровней и среднегодовых абсолютных приростов по методу наименьших квадратов (МНК-оценками), оцениваются характеристики качества аппроксимации, отражающие стабильность развития показателя во времени.
В работе обосновано, что метод аналитического выравнивания применим и к временным рядам показателей инновационной деятельности, характеризуемых высокой стохастичностью, причем это позволяет не только получить более точные оценки средних показателей временных рядов, но и оценить стабильность инновационных процессов.
5. В рамках пятого пункта научной новизны выявлена взаимосвязь показателей развития технологических инноваций в российской инновационной системе. При этом для повышения надежности статистических выводов использовано понятие годоокруг, под которым понимается федеральный округ по данным за тот или иной год. С помощью факторного анализа, выполненного по методу главных компонент с оптимизацией их структуры по критерию варимакс, обосновано, что множество показателей инновационной деятельности по однородной выборке годоокругов (Центральный, Северо-Западный, Приволжский, Уральский и Дальневосточный федеральные округа по данным за 2000-2010 гг.) может быть представлено двухфакторной моделью, в которой первый главный фактор сильнее всего коррелирует с логарифмом числа используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. человек населения и на этом основании интерпретирован как фактор интенсивности использования передовых производственных технологий, а второй главный фактор - с логарифмом числа созданных передовых производственных технологий на млн. человек населения и на этом основании интерпретирован как фактор их создания - рис. 2.
а | б |
Рис. 2. Связь главных факторов с показателями инновационной деятельности: а - первого главного фактора с логарифмом числа используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. человек населения; б - второго главного фактора с логарифмом числа созданных передовых производственных технологий на 1 млн. человек населения (однородная выборка годоокругов) | |
Наличие этих корреляций позволило расширить круг анализируемых экономических подсистем, включив в их множество не вошедшие ранее в однородную выборку Южный и Сибирский федеральные округа, крупные научные и промышленные центры - г. Москву и г. Санкт-Петербург, а также Российскую Федерацию в целом - рис. 3.
В работе выполнена интерпретация расположения экономических подсистем Российской Федерации на плоскости исходных показателей инновационной деятельности в два года исследуемого периода - начальный 2000 г. и конечный 2010 г., проанализирована их эволюция во времени.
а | б |
Рис. 3. Расположение территориальных образований Российской Федерации на плоскости число используемых передовых производственных технологий на 100 тыс. человек населения - число созданных передовых производственных технологий на 1 млн. человек населения: а - 2000 г.; б - 2010 г. Пунктир - уровень РФ в целом | |
6. В рамках шестого пункта научной новизны выявлено, что в Российской Федерации в целом и ряде ее федеральных округов в 2000-2010 гг. наблюдалась тенденция к одновременному росту интенсивности использования и создания передовых производственных технологий, т.е. использование как собственных, так и заимствованных передовых производственных технологий инициирует создание новых производственных технологий. Однако имеются и исключения - в Уральском федеральном округе наблюдался эффект замещения, состоящий в тенденции снижения интенсивности разработки передовых производственных технологий при росте их использования - рис. 4.
Целесообразность построения линейных регрессий в координатах логарифмически преобразованных показателей инновационной деятельности обусловлена тем, что в случае адекватности степенных моделей для исходных показателей, соответствующих линейным моделям для логарифмически преобразованных переменных
lnYсозд = b0 + b1lnYисп, (3)
параметр b1 является МНК-оценкой коэффициента эластичности числа созданных передовых технологий на 1 млн. человек населения по числу используемых передовых технологий на 100 тыс. человек населения.
а | б |
Рис. 4. Корреляционная связь факторов интенсивности разработки и использования передовых производственных технологий: а - Уральский федеральный округ; б - Сибирский федеральный округ | |
В работе выполнены оценки эластичности показателей для Сибирского федерального округа и РФ в целом.
7. В рамках седьмого пункта научной новизны обосновано, что при всей важности инновационной деятельности, направленной на создание инноваций, это не снижает роли технологических инноваций, рассматриваемых как деятельность, связанная с разработкой и внедрением технологически новых продуктов и процессов, а также значительных технологических усовершенствований в продуктах и процессах. В то же время, актуальной является проблема повышения эффективности технологических инноваций.
В этой связи, в работе предложено показатель эффективности технологических инноваций в федеральных округах РФ рассчитывать как отношение получаемого результата - доли объема инновационной продукции Wинновац_прод к доле затрат на технологические инновации Wинновации:
Kэфф = Wинновац_прод / Wзатрат. (4)
Преимущество такой формы расчета - в учете роли федеральных округов в переходе экономики страны на инновационный путь развития.
В работе предложено показатель эффективности технологических инноваций Kэфф можно интерпретировать не только как объем инновационных товаров, работ, услуг, приходящийся на рубль затрат на технологические инновации, но и как мультипликатор инвестиций в инновационную деятельность экономических подсистем Российской Федерации. Как видно из диаграммы на рис. 5, в Приволжском федеральном округе данный мульпликатор, составляя в 2005-2010 гг. от 5,28 в кризисном 2009 г. до 6,88 в посткризисном 2010 г., превышал среднероссийские значения, тогда как в Северо-Кавказском округе, напротив, мульпликатор был меньше единицы, т.е. инвестиции в инновационную деятельность этой экономической подсистемы не имели отдачи.
а | б |
Рис. 5. Ранжирование федеральных округов и крупных промышленных центров по эффективности инновационной деятельности в 2005 г. (а) и 2010 г. (б). Пунктир - уровень РФ в целом | |
8. В рамках восьмого пункта научной новизны обосновано, что важным этапом совершенствования методов анализа и оценки инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ является выбор рационального множества индикаторов, отражающих достигнутый уровень и динамику. Для выявления множества информативных индикаторов в Работе использовался факторный анализ, при этом в целях повышения надежности статистических выводов изучаемый временной интервал 2005-2010 гг. разбивали на два подинтервала - 2005-2007 и 2008-2010 гг. Благодаря такому приему объем выборки увеличился в два раза, и требование к соотношению числа статистических объектов и анализируемых индикаторов выполнялось. В этих же целях во множество показателей - претендентов на индикаторы инновационной деятельности - вводили только те, которые обладали должной степенью устойчивости во времени.
В результате факторного анализа отобрано множество показателей и к индикаторам, наиболее полно характеризующих инновационную деятельность в экономических подсистемах РФ отнесены: доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции, удельный вес федеральных округов в общем объеме инновационной продукции в РФ, коэффициент эффективности технологических инноваций как индикаторы фактора производства инновационной продукции; число созданных передовых производственных технологий в расчете на млн. человек населения как индикатор создания инновационных технологий; среднегодовой прирост числа используемых передовых производственных технологий в расчете на 100 тыс. человек населения как индикатор развития инновационной деятельности. Совокупность этих индикаторов отражает различные аспекты инновационной деятельности - производство инновационной продукции, создание инновационных технологий, развитие инновационной деятельности.
Для разработки типологии экономических подсистем - федеральных округов - в работе выполнен иерархический кластерный анализ по методу Уорда с квадратичной евклидовой метрикой на трех главных факторах, соответствующих перечисленным аспектам инновационной деятельности, причем анализ выполняли раздельно по данным за 2005-2007 и 2008-2010 гг. Полученное кластерное решение приведено в табл. 4.
Таблица 4
Отнесение федеральных округов РФ к кластерам, однородным по совокупности главных факторов инновационной деятельности в 2005-2007 и 2008-2010 гг.
Кластер-2006 | Состав кластера-2006 | Кластер-2009 | Состав кластера-2009 |
1 | ЦФО-2006, СЗФО-2006, УФО-2006 | 1 | ЦФО-2009, СЗФО-2009 |
2 | ЮФО-2006, СФО-2006, ДФО-2006 | 2 | ЮФО-2009 |
3 | ПФО-2006 | 3 | ПФО-2009 |
4 | УФО-2009 | ||
5 | СФО-2009, ДФО-2009 |
Из табл. 4 следует, что и число, и состав кластеров федеральных округов РФ, однородных по совокупности главных факторов инновационной деятельности, установленных по данным за 2005-2007 и 2008-2010 гг., различны: если по данным за 2005-2007 гг. кластер 1 объединял три федеральных округа - Центральный, Северо-Западный и Уральский, то по данным за 2008-2010 гг. в кластере 1 осталось два округа - Центральный и Северо-Западный, а Уральский федеральный округ образовал самостоятельный кластер 4. Изменился и состав кластера 2: по данным за 2005-2007 гг. кластер 2 объединял также три федеральных округа - Южный, Сибирский и Дальневосточный, а по данным за 2008-2010 гг. в кластере 2 остался только один округ - Южный, Сибирский же и Дальневосточный федеральные округа образовали новый кластер 5. Неизменным остался лишь кластер 3, в который вошел Приволжский федеральный округ - ПФО-2006 по данным за 2005-2007 гг. и ПФО-2009 по данным за 2008-2010 гг.
Идентификацию кластеров выполняли по ящичковым диаграммам, построенным для исходных индикаторов инновационной деятельности, коррелирующих с соответствующими главными факторами. Для фактора производства инновационной продукции - это доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции, удельный вес федеральных округов в общем объеме инновационной продукции в РФ и коэффициент эффективности технологических, для фактора создания инновационных технологий - это число созданных передовых производственных технологий в расчете на млн. человек населения, для фактора развития инновационной деятельности - это ежегодный прирост числа используемых передовых производственных технологий в расчете на 100 тыс. человек населения.
В качестве примера на рис. 6 представлено распределение коэффициента эффективности технологических инноваций по кластерам федеральных округов.
а | б |
Рис. 6. Распределение коэффициента эффективности технологических инноваций по кластерам федеральных округов: а - 2005-2007 гг.; б - 2008-2010 гг. Пунктирные линии - уровень РФ в целом | |
В работе выполнена оценка индикаторов для кластеров федеральных округов, однородных по совокупности главных факторов инновационной деятельности, дана интерпретация кластеров. Так, кластер 1, лядро которого составляет Центральный и Северо-Западный федеральные округа, является кластером центральной тенденции, кластер 3, в который входит лишь один Приволжский федеральный округ - лидер по индикаторам, коррелирующим с фактором производства инновационной продукции, кластер 2 по данным за 2005-2007 гг., лядром которого являются Сибирский и Дальневосточный федеральные округа - это кластер-аутсайдер.
Рассмотрено также изменение оценок индикаторов инновационной деятельности в периоды 2005-2007 и 2008-2010 гг. При этом выявлено, что кластер 1 по фактору создания инновационных технологий являлся лидером и в 2005-2007, и в 2008-2010 гг., но по фактору развития инновационной деятельности наблюдалась отрицательная динамика. Изменение претерпел также индикатор развития инновационной деятельности в Приволжском федеральном округе, представляющем кластер 3 - если в 2005-2007 гг. прирост числа используемых передовых технологий находился на среднероссийском уровне, то в 2008-2010 гг. значение этого индикатора стало отрицательным, что, учитывая значительную долю инновационной продукции, производимой в данном округе, сказалось на низком итоговом значении индикатора в РФ в целом.
Представленные выше результаты анализа могут быть полезны при разработке мероприятий по интенсификации инновационной деятельности как в экономических подсистемах Российской Федерации, так и в стране в целом.
III. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
А) Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России
1. Пешкун, Е.С. Территориальные особенности развития технологических инноваций в Российской Федерации: статистический анализ [Текст] / Е.С. Пешкун // Наука и бизнес: пути развития. 2011. №6(2011). С.228-237 (0,7 п.л.) - авт. вкл. 0,7 п.л.
2. Пешкун, Е.С. Инновационная деятельность в России и за рубежом [Текст] / Е.С. Пешкун // Российское предпринимательство. 2011. №5. Вып.2. С.39-43 (0,5 п.л.) - авт. вкл. 0,5 п.л.
3. Пешкун, Е.С. Технологические инновации в реальном секторе современной экономики [Текст] / Е.С. Пешкун // Экономические науки. 2010. №8(69). С.139-141 (0,5 п.л.) - авт. вкл. 0,5 п.л.
Б) Другие публикации
4. Пешкун, Е.С. Индикаторы инновационной деятельности в экономических подсистемах РФ / Е.С. Пешкун // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы III междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2011. - 0,25 п.л., авторских 0,25 п.л.
5. Пешкун, Е.С. Взаимосвязь показателей технологических инноваций в российской инновационной системе [Текст] / Е.С. Пешкун // Вестник Московского экономического института. 2011. №1. С.71-80 (0,6 п.л.) - авт. вкл. 0,6 п.л.
6. Пешкун, Е.С. Методологические подходы к оценке эффективности технологических инноваций на региональном уровне [Текст] / Ф.Г. Милых, Е.С. Пешкун // Системное моделирование социально-экономических процессов. Труды 33-й междунар. научной школы-семинара им. академика С.С. Шаталина. Воронеж: Изд.-полигр. центр ВГУ. 2010. С.230-231 (0,1 п.л.) - авт. вкл. 0,05 п.л.
7. Пешкун, Е.С. Методологические аспекты выбора и анализа информативных показателей инновационной деятельности региональных подсистем [Текст] / Е.С. Пешкун // Вестник Московского экономического института. 2010. №2. С.81-88 (0,45 п.л.) - авт. вкл. 0,45 п.л.
Авторефераты по всем темам >>
Авторефераты по экономике