Инновационный климат как фактор повышения инвестиционной привлекательности экономических систем тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученаd>кандидат экономических наук | |
| Автор | Неверова, Олеся Игоревна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2011 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Инновационный климат как фактор повышения инвестиционной привлекательности экономических систем"
На правах рукописи
Неверова Олеся Игоревна
ИННОВАЦИОННЫЙ КЛИМАТ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
1 с ир 20)1
Москва-2011
4840081
Работа выпонена в ФАОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ФАОУ ДПО ГАСИС)
Научный руководитель:
доктор экономических наук, профессор Сафронова Анастасия Анатольевна
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
Шуметов Вадим Георгиевич
доктор экономических наук, доцент Казакова Оксана Борисовна
Ведущая организация:
ГОУ ВПО Чувашский государственный университет имени И.Н.Ульянова
Защита состоится л25 марта 2011 года в 14:00 часов на заседании Диссертационного Совета Д 212.043.01 по присуждению ученой степени доктора экономических наук при ФАОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ФАОУ ДПО ГАСИС) по адресу: 129272, г. Москва, ул. Трифоновская, д. 57, ауд. 208.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на официальном интернет-сайте ФАОУ ДПО ГАСИС (www.gasis.ru).
Автореферат разослан "25" февраля 2011 г.
Ученый секретарь ___
Диссертационного совета Д 212.043.01^^-^" " ч
к.э.н., доцент / ЧЧ~~/"~~"Семенов С.Ю.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга инвестиционной привлекательности экономических систем различного уровня - от стран и регионов до предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения допонительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.
Помимо оценки инвестиционной привлекательности, в связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития региональных систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности, причем эти рейтинги становятся одним из эффективных инструментов оценки инновационного уровня развития регионов, поскольку они позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояние изучаемых объактов. В то время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незапоненной, методика их оценки является несовершенной; в частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение.
Проблеме оценки инвестиционной привлекательности региона посвящено большое число публикаций, широко распространен рейтинговый подход к подобным оценкам таких известных рейтинговых агентств, как Эксперт РА, АК&М. Так, в подходе, развиваемом рейтинговой компанией АК&М, в основу рейтинга инвестиционной привлекательности положены такие показатели, как рентабельность проданных товаров, продукции, работ, темпы роста объемов промышленной продукции, темпы роста прибыли, доля прибыльных предприятий, а также производительность труда -т.е. показатели, которые напрямую определяют уровень развития субъектов хозяйственной деятельности, а через них - инвестиционную привлекательность.
В то же время, в большинстве методик оценки инвестиционной при-
влекательности экономических систем не рассматриваются показатели инновационной привлекательности, тогда как если говорить об инвестиционной привлекательности, необходимо, в первую очередь, обратиться к показателям, которые отражают среду для развития инноваций.
Исходя из изложенного, актуальной является задача улучшения инновационного климата чсак фактора повышения инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях.
Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в исследование теоретико-методологических основ формирования инновационной среды как важнейшего условия осуществления эффективных инноваций внесли такие зарубежные ученые, как Й. Шумпетер, П.Ф. Друкер, Ф. Хай-ек, Э. Мэнсфид, А. Хостинг, И.М. Пиннингс, Б. Санто и другие.
Исследованию инновационного потенциала как стратегического фактора, определяющего условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем, посвятили свои работы Л.И. Абакин, А.И. Анчишкин, A.B. Бачурин, С.Ю. Глазьев, А.Б. Гусев, А. Иларионов, _С.Д. Ильенкова, Е. Попов, А.Г. Поршнев, А.А.Сафронова, В. Ханжина, М. Хучек, A.B. Черезов, В.Г.Шуметов, Ю.В. Яременко и другие российские ученые.
В научных трудах C.B. Вадайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, H.A. Соломатина, Д.В. Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, P.A. Фатхутдинова, А.Н. Фоломьева исследованы проблемы и условия создания и использования инноваций.
Значительный интерес среди этих работ представляет исследования А.Б. Гусева, которым для построения рейтингов инновационного развития регионов предложено использовать комплекс показателей, отслеживаемых государственной статистикой. Учитываемые в рейтинге показатели инновационного развития территории разделены на факторы, описывающие уровень инновационной восприимчивости региона (факторы инновационной восприимчивости) и факторы инновационной активности региона. Представляется, что использование для характеристики инновационной привлекательности введенного А.Б. Гусевым в научный оборот понятия инновационной восприимчивости позволит выпонить анализ взаимосвязи
этих двух сторон развития экономических систем на уровне территориальных образований.
Такая постановка задачи, однако, требует корректного обоснования правомочности объединения территориальных индексов инновационной восприимчивости в обобщенный рейтинг аддитивной структуры; требуют уточнения также и веса территориальных индексов. Существует потребность в научном обосновании индикаторов инновационного климата на уровне территориальных образованиях, методики его объективной оценки, основанной на анализе этих индикаторов в реальном секторе экономики.
Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.
Объектом исследования являются экономические системы на уровне территориальных образований Российской Федерации, использующие инновации в реальном секторе экономики.
Предметом исследования являются экономические и организационно-управленческие отношения^складывагощиеся в процессе формирования инновационного климата в территориальных образованиях Российской Федерации.
Цель исследования состоит в совершенствовании методов анализа показателей инновационного климата, направленных на выявление условий инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях.
Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:
- рассмотреть теоретико-методологические основы анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности;
- установить место рейтингов в системе оценки инновационной среды и инвестиционной привлекательности экономических систем на мезо- и-микроуровне;
- рассмотреть методические аспекты формирования рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем;
- выпонить статистический анализ показателей инновационной вос-
приимчивости на мезоуровне;
- выявить взаимосвязь показателей инновационной восприимчивости на уровне территориальных образований Российской Федерации;
- обосновать использование индикаторов инновационной восприимчивости территорий при оценке инвестиционной привлекательности российских регионов.
Теоретической п методологической основой диссертационного исследования послужил теоретические положения и методологические принципы, содержащиеся в исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного и инвестиционного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применяся методологический аппарат инновационного и инвестиционного анализа, методы системного исследования, методы психофизического шкалирования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические методы моделирования.
Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических и экспертных данных.
Научная новизна проведенного исследования заключается в развитии методов анализа показателей инновационного климата экономических систем, направленных на повышение их инвестиционной привлекательности, на основе формирования рейтинга их инновационной и инвестиционной привлекательности, выявления взаимосвязи показателей инновационной восприимчивости на уровне территориальных образований Российской Федерации и разработке индикаторов инновационной привлекательности.
Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту.
1. На основе содержательной характеристики понятий линновационный климат, линновационная привлекательность, линновационная восприимчивость и линвестиционная привлекательность и их взаимовлияния в рамках конкретных экономических систем определена роль рейтинговых оценок инновационной и инвестиционной привлекательности как эффективных инструментов оценки уровня инновационного развития эко-
комических систем, позволяющих через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояниедаучаемых объектов.
2. На примере регионов Центрального федерального округа обосновано, что множество исходных территориальных индексов инновационной восприимчивости может быть сведено к двум главным факторам, интерпретируемым как факторы технологичности и экологичности. Это позволяет наглядно представлять регионы ЦФО на плоскости, проводить их ти-пологизацию по показателям инновационной привлекательности.
3. Предложено оценку инновационную привлекательность регионов ЦФО проводить с помощью двух форм обобщенной функции желательности территориальных индексов инновационной восприимчивости - мультипликативно-аддитивной, дающей пессимистическую оценку регионального индекса инновационной привлекательности, и аддитивной, дающей более мягкую, оптимистическую оценку. Разработан агоритм установления весов составляющих обобщ^шой функции желательности территориальных индексов инновационной восприимчивости, проведено отнесение регионов ЦФО по зонам желательности.
4. Обосновано, что введенные по ранним данным частные функции желательности территориальных индексов инновационной восприимчивости применимы и в последующие интервалы времени, при этом они являются чувствительным инструментом мониторинга временных изменений показателей инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем.
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 ФАОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ФАОУ ДПО ГАСИС), II Международная научно-практическая конференция Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2009), VI Международная научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воро-
неж, Воронежский государственный университет, 2010).
Методика расчета обобщенного регионального индикатора инновационной привлекательности внедрена в учебный процесс ФАОУ ДПО ГАСИС.
Публикации. По результатам выпоненного исследования опубликовано 7 работ. Общий объем публикаций 2,98 п.л., все - авторские.
Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 183 страницы основного текста, в том числе 66 рисунков и 24 таблицы, список использованных источников из 144 наименований. Ниже приводится структура работы.
( Введение.
Глава 1. Теоретико-методологические основы и методические анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности экономических систем.
1.1. Теоретико-методологические основы анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности.
1.2. Рейтинги в системе оценки инновационной среды и инвестиционной привлекательности экономических систем на мезо- и микроуровне.
1.3. Методические аспекты формирования рейтинга инновационной 'и инвестиционной привлекательности экономических систем.
Глава 2. Исследование показателей инновационной привлекательности федеральных округов и регионов Центрального федерального округа.
2.1. Статистический анализ показателей инновационной восприимчивости на мезоуровне.
2.2. Индексный подход к анализу показателей инновационной восприимчивости регионов Центральной России.
2.3. Моделирование динамики территориальных индексов инновационной восприимчивости регионов Центрального федерального округа и разработка их типологии по комплексу параметров моделей.
Глава 3. Оценка инвестиционной привлекательности экономических систем с учетом факторов инновационного климата.
3.1. Взаимосвязь показателей инновационной восприимчивости и разработка регионального индикатора и^овационной привлекательности.
3.2. Анализ взаимосвязи составляющих инвестиционного потенциала российских регионов и компонент инновационной привлекательности.
3.3. Индикаторы инновационной восприимчивости территорий и их применение в оценке инвестиционной привлекательности российских регионов.
Заключение.
Список использованных источников.
Приложение. МНК-оценки параметров и характеристики качества линейных моделей динамики индексов фондоотдачи и экологичности производства регионов ЦФО.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. В разработке стратегии перехода страны на инновационное развитие особое место принадлежит формированию благоприятного инновационного климата. Это связано с тем, что различные типы экономических систем, в силу сложившихся историко-географических, этнокультурных, социально-экономических особенностей своего развития, имеют различную восприимчивость к инновациям, обладают различными конкурентными преимуществами, инвестиционными возможностями, и как следствие, существенно отличающимися целями и стратегиями развития, разными типами экономической политики, выбором приоритетов развития.
Важнейшей составляющей социально-экономического климата, отражающей способность экономических систем к устойчивому развитию, является инновационный климат, под которым понимается создание благоприятных условий для осуществления и воспроизводства инновационных процессов в интересах обеспечения приоритетов развития конкретной экономической системы. Другими словами, инновационный климат - это интегральная оценка состояния компонентов внешней инновационной среды.
При анализе инновационного климата полезным является использование такой экономической категории, как инвестиционная привлекательность, которая отражает оценки свойств инвестиционной деятельности на этапах анализа ее состояния и перспектив с тем, чтобы показать возможность ведения успешной инвестиционной деятельности. Инвестиционная
привлекательность - это интегральная характеристика объекта инвестирования с позиций перспективности развития, доходности инвестиций и уровня инвестиционных рисков.
Наряду с инвестиционной привлекательностью, рассматривается и такая важная ее составляющая, как инновационная привлекательность субъекта экономики, поскольку многие инвесторы связывают перспективы капиталовложений именно с нововведениями. В диссертации инновационная привлекательность субъекта экономики определяется на основе оценки эффективности среднесрочных и догосрочных инвестиций в нововведения.
В отечественнойû практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга инновационного развития и инвестиционной привлекательности экономических систем различного уровня - от стран и регионов до предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения допонительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.
В связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития экономических систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности, причем эти рейтинги становятся одним из эффективных инструментов оценки инновационного уровня развития систем, поскольку они позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояние изучаемых объектов. В то же время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незапоненной, методика их оценки является несовершенной; в частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение.
Среди различных систем рейтинга следует выделить рейтинг инновационного развития регионов, в котором используется комплекс показателей, отслеживаемых государственной статистикой. Особый интерес в данной системе рейтинга представляют факторы, описывающие уровень инновационной восприимчивости региона, а также показатели инновационной актив-
ности региона. Первая группа факторов, по сути, включает показатели технологической эффективности региональной экономики (производительность труда, фондоотдача и экологичность производства), вторую группу факторов представляют удельные затратные и результативные индикаторы инновационной активности (затраты на исследования и разработки на одного занятого; затраты на технологические инновации на одного занятого; выпуск инновационной продукции на душу населения региона).
Известные методики определения рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем в методическом плане, в конечном счете, сводятся либо к выбору эталона с последующим расчетом отношения показателя анализируемой системы к его значению для эталона, либо к нормирование показателя анализируемой системы на диапазон изменения его значений по лобучающей выборке. С точки зрения теории измерений, в первом способе нормирование производится в шкале отношений, во втором - в интервальной шкале. В обоих случаях результат оценки индекса очень сильно зависит от выбора региона-лидера в первом случае, региона-лидера и региона-аутсайдера - во втором. Другой аспект проблемы известных на сегодня методик расчета рейтинга состоит в принятии их авторами гипотезы о возможности объединения частных индексов, т.е. индексов по каждому из показателей, в интегральный (обобщенный) индекс по формуле среднего арифметического. Тем самым, во-первых, предполагается, что все включенные в рейтинг показатели коррелируют друг с другом, во-вторых, что все показатели имеют одинаковую значимость (веса индексов равны), хотя ни то, ни другое не является очевидным. ' *
Для устранения отмеченных недостатков предлагается нормирование частных показателей проводить с помощью психофизических шкал, устанавливающих соответствие между их значениями и их субъективной оценкой в лингвистических категориях лочень плохо, плохо, лудовлетворительно, хорошо, лочень хорошо функции желательности свойства, отражаемого показателями. Для монотонных по предпочтениям критериев, характерных для позитивных показателей инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем, предлагается использовать монотонно возрастающую в интервале (0, 1) функцию желательно-
сти Харрингтона, аналитически выражаемую двойной экспонентой сигмо-образной формы:
сI,Х = <Л = ехр (-ехр (-г,-)), (1)
= (х,Чх,0)/(х,1-х,о), (2)
где - кодированные значения г-го показателя, представляющие собой безразмерные величины;
- значение '-го информативного показателя; х,о и х,| - границы области лудовлетворительно в исходной шкале:
а=е1(г1(хй>)) = 0,368; = (*,,)) = 0,692. (3)
Особенность этой функции в том, что для ее построения достаточно, чтобы эксперты указали интервал показателя, внутри которого соответствующее свойство можно считать удовлетворительным.
В работе предложен агоритм расчета этого интервала, в основе которого лежат статистические характеристики обучающей выборки - параметры центральной тенденции (медиана в общем случае) и вариабельности (междуквартильный размах).
2. Сравнение эмпирических распределений исходных показателей инновационной восприимчивости федеральных округов с теоретическими нормальными распределениями показало, что все три показателя - производительность труда, фондоотдача и экологичность производства - характеризуются правосторонней асимметрией, при этом логарифмическим преобразованием достигается их симметризация. В результате факторного анализа преобразованных показателей, выпоненного по методу главных .компонент с вращением главных факторов по критерию варимакс, обосновано, что их совокупность может быть сведена к двум главным факторам: фактору технологичности, положительно и сильно коррелирующему с логарифмом производительности труда и логарифмом фондоотдачи, и фактору экологичности производства. Такие же закономерности были выявлены и на региональном уровне (на примере регионов Центрального федерального округа), где также адекватной оказалась двухфакторная модель, объясняющая 91,3% общей дисперсии и сводящая логарифмически преобразованные показатели инновационной восприимчивости к фактору технологичности и экологичности производства.
В работе показано, что эффективным приемом анализа динамики
инновационной привлекательности федеральных округов и регионов является построение годографов в координатах главных факторов либо исходных показателей инновационной восприимчивости. На рис. в качестве примера представлена эволюция инновационной привлекательности двух федеральных округов - Центрального и Привожского. Видно, что в обоих случаях, наряду с ростом технологической компоненты инновационной восприимчивости, наблюдается рост уровня экологичности производства.
В работе отмечена асимметрия размерности показателей инновационной восприимчивости - если показатель фондоотдачи не зависит от инфляционных процессов, то два других показателя выражены в текущих ценах и их значения определяются, в том числе, уровнем инфляции, В этой связи предложено использовать территориальные индексы, рассчитываемые по отношению к их значению в целом по Российской Федерации. И хотя инфляционные процессы по территориям несколько различаются, эти различия не столь велики по сравнению с годовой инфляцией.
-J,0 -,5 0,0 ,5 1.0 1.5
Фактор технологичности
-1,5 -1.0 -.5 0,0
Фактор технологичности
Рис. 1. Эволюция инновационной привлекательности в период 2000-2006 гг.: а - Центрального; б - Привожского федерального округа
На примере регионов ЦФО показано, что множество логарифмически преобразованных территориальных индексов инновационной восприимчивости также может быть сведено к двум главным факторам, интерпретируемым как факторы технологичности и экологичности. Поскольку
инфляционные процессы при этом практически элиминируются, для большей части регионов Центрального федерального округа дрейф во времени в пространстве главных факторов оказывается значительно меньше, чем в пространстве главных факторов, определенных непосредственно по исходным индексам. Более того, для многих регионов наблюдаются иррегулярные годографы, что говорит о непоследовательности развития в них инновационных процессов. Таким образом, говорить о позитивном развитии инновационной восприимчивости можно лишь в отношении отдельных регионов.
В результате анализа динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдачи и экологичости производства выявлено, что они характеризуются значительной стохастической составляющей, и лишь для немногих регионов ЦФО наблюдается статистически значимый линейный тренд. Предложено описывать пространственно-временные данные по инновационной восприимчивости изучаемых территориальных образований совокупностью двух параметров линейных моделей, один из которых отражает среднее значение территориального индекса, а второй -среднегодовой прирост индекса. Преимущество такого метода расчета в том, что при этом даются не только МНК-оценки параметров линейных моделей динамики территориальных индексов, но и оценка характеристик их качества. В работе получены оценки параметров и критерии качества линейных моделей динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдачи и экологичности производства для регионов Центрального федерального округа, выпонено их ранжирование по значениям параметров моделей динамики.
Полученные результаты позволили разработать пространственные модели, отражающие распределение регионов ЦФО на плоскости двух параметров моделей динамики территориальных индексов инновационной восприимчивости - пятикластерных в случае производительности труда и фондоотдачи и четырехкластерной в случае экологичности производства.
3. Предложенный агоритм нормирования территориальных индексов инновационной восприимчивости с помощью психофизических шкал применен для построения частных функций желательности, при этом границы зоны лудовлетворительно устанавливались по однородной выборке
регионов Центрального федерального округа (без г. Москвы). Распределение территориальных индексов инновационной восприимчивости И,ерр носит логарифмически нормальный характер, поэтому в качестве верхней границы зоны лудовлетворительно в формуле (2) использовали медиану Ме(Итерр), а в качестве интервала зоны лудовлетворительно - треть меж-дуквартильного размаха A>(Hrt.,,p). По аналогии с правилом трех сигм. Тогда формула (2) запишется следующим образом:
г(ИК№) = 3 х [Итерр - Ме(Ирр)] / AQ(ИДрр). (4)
Например, для производительности труда медиана территориального индекса производительности труда Ме(ИДр0зВ_труДа)=57,3%, первая и третья квартили СМИпрозвдаа) и з(Ипр(Ш_труда) - 52,2% и 68,9% соответственно. Отсюда междуквартильный размах Д)(И|фЮД_,р>,да)=16,7%, и формула (4) примет вид
2 (ИпРозв_труда) - 3 X (ИПр0зв_1руда ~ 57,3) / 16,7. Расчет частных функций желательности проводили в редакторе данных пакета статистических программ SPSS Base.
Принцип построения частных функций желательности показателей инновационной восприимчивости и назначения зон желательности, на примере производительности труда в регионах ЦФО, показан на рис. 2.
-1.0 -.5 0.0 ,5
Кодированная переменная Z1
очень хороню
удов лет в орит елько
Индекс производительности труда, % к РФ
Рис. 2. Функция желательности индекса производительности труда в регионах ЦФО: а - принцип построения; б - зоны желательности. Числа над метками - номера регионов ЦФО в афавитном порядке
Как видно из диаграмм на рис. 2, значениям 0 и 1 кодированной пе- 1 ременной 2\ отвечают граничные значения зоны лудовлетворительно функции желательности В этой зоне два региона - Тульская и Смоленская области (метки 16 и 13 соответственно). Два региона - Рязанская и Тверская области (метки 12 и 15 соответственно) по рассматриваемому индексу попадают в зону хорошо, четыре региона - Бегородская, Ярославская, Московская и Липецкая области - в зону лочень хорошо (на диаграмме пе показаны). В зоне лочень хорошо находится также г. Москва, для которой функция желательности индекса производительности труда т/(Ип|Ю,0_труда)=1,000. В зоне плохо четыре региона - Костромская, Курская, Орловская и Калужская области (метки 7, 8, 11 и 17 соответственно), в зоне лочень плохо - пять регионов ЦФО - Ивановская, Брянская, Владимирская, Воронежская и Тамбовская области (метки 5, 2, 3, 4 и 14 соответственно).
Распределение регионов ЦФО по зонам желательности представлено в табл. 1 (в скобках указаны значения функции желательности индекса производительности труда).
Таблица 1
Распределение регионов ЦФО по зонам желательности индекса производительности труда
Зона желательности Регион (функция желательности)
Очень хорошо г. Москва (1,000), Липецкая обл. (0,999), Московская обл. (0,998), Ярославская обл. (0,976), Бегородская обл. (0,951)
Хорошо Тверская обл. (0,733), Рязанская обл. (0,646)
Удовлетворительно Смоленская обл. (0,522), Тульская обл. (0,427)
Плохо Калужская обл. (0,368), Орловская обл. (0,302), Курская обл. (0,264), Костромская обл. (0,257)
Очень плохо Тамбовская обл. (0,102), Воронежская обл. (0,065), Владимирская обл. (0,034), Брянская обл. (0,000), Ивановская обл. (0,000)
По аналогичному агоритму в работе построены функции желательности территориальных индексов фондоотдачи и экологичности производства. Распределение регионов ЦФО по зонам желательности территори-
альных индексов фондоотдачи и экологи чности производства представлено в табл. 2 и 3.
С учетом результатов факторного анализа частных функций желательности, обобщенная функция желательности инновационной привлекательности регионов ЦФО принимает следующий вид:
Аш^асМ = (0,534>1 + 0,46602)
где О,, )2 и З3 - функции желательности производительности труда, фондоотдачи и экологнчности производства соответственно; 0,527 и 0,473 - веса первого и второго главных факторов инновационной привлекательности.
Наряду с мультипликативно-аддитивной формой регионального индекса инновационной привлекательности, в работе рассмотрена также аддитивная форма индекса, определяемая формулой:
Дм = 0,281А + 0,246А+ 0,473 Д. (6)
Здесь веса 0,281 и 0,246 - это произведения весов функции желательности производительности труда, фондоотдачи соответственно на вес первого главного фактора инновационной привлекательности.
Таблица 2
Распределение регионов ЦФО по зонам желательности индекса Фондоотдачи
Зона желательности Регион (функция желательности)
Очень хорошо г. Москва (1,000), Липецкая обл. (0,990), Бегородская обл. (0,971), Орловская обл. (0,960), Московская обл. (0,924), Владимирская обл. (0,857), Тульская обл. (0,820)
Хорошо Калужская обл. (0,708)
Удовлетворительно Воронежская обл. (0,442)
Плохо Курская обл. (0,368), Ярославская обл. (0,333), Рязанская обл. (0,299), Ивановская обл. (0,299)
Очень плохо Брянская обл. (0,193), Тверская обл. (0,051), Тамбовская обл. (0,049), Смоленская обл. (0,023), Костромская обл. (0,003)
Таблица 3
Распределение регионов ЦФО по зонам желательности индекса экологичности производства
Зона желательности Регион (функция желательности)
Очень хорошо г. Москва (,000), Калужская обл. (0,987), Орловская обл. (0,946), Курская обл. (0,892), Московская обл. (0, 869)
Хорошо Владимирская обл. (0,676)
Удовлетворительно Воронежская обл. (0,599), Тамбовская обл. (0,564), Тверская обл. (0,388)
Плохо Смоленская обл. (0,368)
Очень плохо Ярославская обл. (0.088), Брянская обл. (0,079), Бегородская обл. (0,038), Ивановская обл. (0,020), Костромская обл. (0,003), Тульская обл. (0,001). Рязанская обл. (0,000), Липецкая обл. (0,000)
Формула (6) дает жесткую - пессимистическую оценку регионального индекса инновационной привлекательности, формула (7) - более мягкую, оптимистическую.
Ранжирование регионов ЦФО по величине индекса инновационной привлекательности мультипликативно-аддитивной и аддитивной формы представлено на рис. 3.
Мультипликативно-аддитивная форма
Аддитивная форма
Рис. 3. Ранжирование регионов ЦФО по величине индекса инновационной привлекательности: а - мультипликативно-аддитивнаая форма индекса; б - аддитивная форма индекса
Наряду с пессимистической и оптимистической оценками, в работе рассчитана взвешенная оценка индекса инновационной привлекательности, с учетом степени оптимизма X, по критерию Гурвпца. Показано, что степень оптимизма на оценку инновационной привлекательности регионов влияет весьма заметно; так, Липецкая область при степени оптимизма А.=0,50 находится в зоне плохо, а при степени оптимизма 1=0,75 переходит в зону лудовлетворительно.
4. Все предыдущие закономерности выявлены по данным 2000-2006 гг. В работе на примере территориального индекса производительности труда показано, что введенные по данным 2000-2006 гг. частные функции желательности срабатывают и в последующие интервалы времени. При этом на примере анализа динамики функции желательности индекса производительности труда в регионах ЦФО в период 2000-2008 гг., установлено, что функции желательности территориальных индексов показателей инновационной привлекательности являются чувствительным инструментом мониторинга их временных изменений.
Рис. 4 илюстрирует этот вывод.
Рис. 4. Динамика функции желательности территориальных индексов производительности труда: а - Бегородская и Липецкая области; б -Московская и Ярославская области
В работе получена двухфакторная модель, связывающая инвестиционную привлекательность регионов ЦФО с функциями желательности территориальных индексов показателей инновационной восприимчивости:
^,юта,н = 0,446 + 0,222 0\ + 0,224 (7)
Здесь ГГпогси- доля региона в потенциале Российской Федерации, 25 ( и Д- функции желательности индексов производительности труда и эко-логичности производства соответственно.
Из практического равенства коэффициентов регрессии в модели (7) следует, что инвестиционную привлекательность определяет в равной мере и уровень производительности труда в регионе, т.е. технологический фактор, и уровень экологичности производства.
Таким образом, результаты выпоненных исследований позволяют проводить мониторинг инновационной восприимчивости регионов ЦФО, что, в конечном счете, позволит управлять их инвестиционной привлекательностью.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
1. Обосновано, что эффективным инструментом повышения инвестиционной привлекательности экономических систем является управление их инновационной восприимчивостью, определяемой удельными показателями производительности труда, фондоотдачи и экологичности производства.
2. Выявлен наиболее существенный недостаток существующих методик оценки уровня инновационной привлекательности экономических систем, который является либо следствием жесткого выбора эталона с последующим расчетом отношения показателя анализируемой системы к эталонному значению, либо следствием линейного нормирования показателя па диапазон изменения его значений по лобучающей выборке. В этой связи предлагается нормирование частных показателей проводить с помощью психофизических шкал, устанавливающих соответствие между их значениями и субъективной оценкой в лингвистических категориях функции желательности свойства, отражаемого показателями.
3. Для монотонных по предпочтениям критериев, характерных для
позитивных показателей инновационной привлекательности экономических систем, предлагается использовать функцию желательности Харринг-тона, аналитически выражаемую двойной экспонентой сишообразпой формы, при этом границы интервала лудовлетворительно следует назначать, исходя из статистических характеристиках обучающей выборки. В работе предложен агоритм построения функций желательности.
4. На эмпирической базе регионов Центрального федерального округа (без г. Москвы) доказано, что множество исходных территориальных индексов инновационной восприимчивости может быть сведено к двум главным факторам, интерпретируемым как факторы технологичности и экологичности. Это позволяет наглядно представлять регионы ЦФО на плоскости, проводить их типологизацию по показателям инновационной привлекательности.
5. Оценку инновационной привлекательности регионов ЦФО предлагается проводить с помощью двух форм обобщенной функции желательности инновационной восприимчивости - мультипликативно-аддитивной, дающей пессимистическую оценку обобщенного индекса инновационной привлекательности, и аддитивной, дающей более мягкую, оптимистическую оценку. Предложен агоритм установления весов составляющих обобщенной функции желательности инновационной восприимчивости, основанный на результатах факторного анализа, проведено отнесение регионов ЦФО по зонам желательности.
6. Эмпирически доказано, что введенные по ранним данным частные функции желательности инновационной восприимчивости применимы и в последующие интервалы времени, тем самым они могут быть использованы в качестве чувствительного инструмента мониторинга временных изменений показателей инновационной привлекательности экономических систем.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЙ
а) Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК Мииобрнауки России
1. Ершова, О.И. Индексный подход к анализу показателей инновационной привлекательности региона [Текст] / О.И. Ершова // Транспортное дело России. 2010. № 9 (0,5 п.л.) - авт. вкл. 0,5 п.л.
2. Ершова, О.И. Построение регионального индикатора инновационной привлекательности на базе функций желательности [Текст] / О.И. Ершова // Транспортное дело России. 2009. № 10 (0,63 п.л.) - авт. вкл. 0,63 п.л.
б) Другие публикации
3. Ершова, О.И. Анализ взаимосвязи составляющих инвестиционного потенциала российских регионов [Текст] / О.И. Ершова // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международ. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009 (0,3 п.л.) - авт. вкл. 0,3 п.л.
4. Ершова, О.И. Рейтинги в системе инвестиционной привлекательности экономических систем [Текст] / О.И. Ершова // Вестник научно-исследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып.2. М: НИИРПО, 2008 (0,55 п.л.) - авт. вкл. 0,55 п.л.
5. Ершова, О.И. Инновационная восприимчивость как фактор инвестиционной привлекательности экономических систем [Текст] / О.И. Ершова // Вестник научно-исследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып.2(4). М: НИИРПО, 2009 (0,35 п.л.) - авт. вкл. 0,35 п.л.
6. Ершова, О.И. Об использовании рейтингов инвестиционного потенциала российских территорий в корреляционном анализе [Текст] / О.И. Ершова // Экономическое прогнозирование: модели и методы. М-лы VI международ, п.-практ. конф. Воронеж: ВГУ, 2010 (0,15 п.л.) - авт. вкл. 0,15 п.л.
7. Ершова, О.И. Статистический анализ показателей инновационной восприимчивости регионов Центральной России [Текст] / О.И. Ершова // Вестник научно-исследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып.1(5). М: НИИРПО, 2010 (0,5 п.л.) - авт. вкл. 0,5 п.л.
Подписано в печать 18.02.2011. Сдано в производство 21.02.2011. Формат бумаги 60x90/16. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № ДС-09/11
Издательство ФАОУ ДПО ГАСИС, Москва, ул. Трифоновская, 57.
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Неверова, Олеся Игоревна
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННОГО КЛИМАТА И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.
1.1 Теоретико-методологические основы анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности.
1.2 Рейтинги в системе оценки инновационной среды и инвестиционной привлекательности экономических систем на мезо- и микроуровне.
1.3 Методические аспекты формирования рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем
Глава 2 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИННОВАЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ФЕДЕРАЛЬНЫХ ОКРУГОВ И РЕГИОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА.
2.1 Статистический анализ показателей инновационной восприимчивости на мезоуровне.
2.2 Индексный подход к анализу показателей инновационной восприимчивости регионов Центральной России.
2.3 Моделирование динамики территориальных индексов инновационной восприимчивости регионов Центрального федерального округа и разработка их типологии по комплексу параметров моделей
Глава 3 ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ ИННОВАЦИОННОГО КЛИМАТА.
3.1 Взаимосвязь показателей инновационной восприимчивости и разработка регионального индикатора инновационной привлекательности
3.2 Анализ взаимосвязи составляющих инвестиционного потенциала российских регионов и компонент инновационной привлекательности
3.3 Индикаторы инновационной восприимчивости территорий и их применение в оценке инвестиционной привлекательности российских регионов.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Инновационный климат как фактор повышения инвестиционной привлекательности экономических систем"
Актуальность темы исследования. В отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга инвестиционной привлекательности экономических систем различного уровня - от стран и регионов до предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения допонительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.
Помимо оценки инвестиционной привлекательности, в связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития региональных систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности, причем эти рейтинги становятся одним из эффективных инструментов оценки инновационного уровня развития регионов, поскольку они позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качественное состояние изучаемых объектов. В то же время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незапоненной, методика их оценки является несовершенной; в частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение.
Проблеме оценки инвестиционной привлекательности региона посвящено большое число публикаций, широко распространен рейтинговый подход к подобным оценкам таких известных рейтинговых агентств, как Эксперт РА, АК&М. Так, в подходе, развиваемом Рейтинговой компании АК&М, в основу рейтинга инвестиционной привлекательности положены такие показатели, как рентабельность проданных товаров, продукции, работ, темпы роста объемов промышленной продукции, темпы роста прибыли, доля прибыльных предприятий, а также производительность труда - т.е. показатели, которые напрямую определяют уровень развития субъектов хозяйственной деятельности, а через них - инвестиционную привлекательность.
В то же время, в большинстве методик оценки инвестиционной привлекательности экономических систем не рассматриваются показатели инновационной привлекательности, тогда как если говорить об инвестиционной привлекательности, необходимо, в первую очередь, обратиться к показателям, которые отражают среду для развития инноваций.
Исходя из изложенного, актуальной является задача улучшения инновационного климата как условия инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях. Данная область исследований относится к направлению 2.3 Паспорта специальности 08.00.05 Формирование инновационной среды как важнейшее условие осуществления эффективных инноваций. Определение подходов, форм и способов создания благоприятных условий для осуществления инновационной деятельности. Пути улучшения инновационного климата.
Степень разработанности проблемы. В исследование теоретико-методологических основ формирования инновационной среды как важнейшего условия осуществления эффективных инноваций и крупный вклад внесли такие зарубежные ученые, как Й. Шумпетер, П.Ф. Друкер, Ф. Хайек, Э. Мэнсфид, А. Хостинг, Й.М. Пиннингс, Б. Санто и другие.
Л.И. Абакин, А.И. Анчишкин, A.B. Бачурин, С.Ю. Глазьев, А.Б. Гусев, А. Иларионов, С.Д. Ильенкова, Е. Попов, А.Г. Поршнев, В. Ханжина, М. Хучек, A.B. Черезов, Ю.В. Яременко и другие российские ученые исследовали инновационный потенциал как стратегический фактор, определяющий условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем.
В научных трудах C.B. Вадайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, H.A. Соломатина, Д.В.
Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, Р.А. Фатхутдинова, А.Н. Фоломье-ва исследованы проблемы и условия создания и использования инноваций.
Значительный интерес среди этих работ представляет исследования А.Б. Гусева, которым для построения рейтингов инновационного развития регионов предложено использовать комплекс показателей, отслеживаемых государственной статистикой. Учитываемые в рейтинге показатели инновационного развития территории разделены на факторы, описывающие уровень инновационной восприимчивости региона (факторы инновационной восприимчивости) и факторы инновационной активности региона. Представляется, что использование для характеристики инновационной привлекательности введенного А.Б. Гусевым в научный оборот понятия инновационной восприимчивости позволит выпонить анализ взаимосвязи этих двух сторон развития экономических систем на уровне территориальных образований.
Такая постановка задачи, однако, требует корректного обоснования правомочности объединения территориальных индексов инновационной восприимчивости в обобщенный рейтинг аддитивной структуры; требуют уточнения также и веса территориальных индексов. Существует потребность в научном обосновании индикаторов инновационного климата на уровне территориальных образованиях, методики его объективной оценки, основанной на анализе этих индикаторов в реальном секторе экономики.
Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.
Объектом исследования являются экономические системы на уровне территориальных образований Российской Федерации, использующие инновации в реальном секторе экономики.
Предметом исследования являются экономические и организационно-управленческие отношения, складывающиеся в процессе развития инновационных процессов в территориальных образованиях Российской Федерации.
Цель исследования состоит в совершенствовании методов анализа показателей инновационного климата, направленных на выявление условий инвестиционной привлекательности экономических систем на различных уровнях.
Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:
- рассмотреть теоретико-методологические основы анализа инновационного климата и инвестиционной привлекательности субъектов экономической деятельности;
- установить место рейтингов в системе оценки инновационной среды и инвестиционной привлекательности, экономических систем на мезо- и микроуровне;
- рассмотреть методические аспекты формирования рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем;
- выпонить статистический анализ показателей инновационной восприимчивости на мезоуровне;
- выявить взаимосвязь показателей инновационной восприимчивости на уровне территориальных образований Российской Федерации и разработать региональные индикаторы инновационной привлекательности;
- рассмотреть вопросы применения индикаторов инновационной восприимчивости территориальных образований Российской Федерации в оценке инвестиционной привлекательности российских регионов.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили теоретические положения и методологические принципы, содержащиеся в исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного и инцестционного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применяся методологический аппарат инновационного и инвестиционного анализа, методы системного исследования, методы психофизического шкалирования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические методы моделирования.
Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических и экспертных данных.
Научная новизна проведенного исследования заключается в развитии методов анализа показателей инновационного климата территориальных образований Российской Федерации, что позволит выявить условия и пути повышения их инвестиционной привлекательности.
Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту.
1. Обосновано, что совершенствование методов анализа и оценки эффективности инновационной деятельности в реальном секторе экономики необходимо проводить в направлении разработки эконометрических моделей, связывающих показатели результативности инновационной деятельности с затратами на технологические инновации. Установлен комплекс информативных показателей, отражающих инновационные процессы на уровне федеральных округов, включающий в себя показатели интенсивности инновационной деятельности и уровня охвата организаций в территориальном образовании, показатели удельного веса и уровня затрат на технологические инновации, показатели результативности внедрения технологических инноваций в экономику.
2. Эмпирически обосновано, что начиная с 1998 г., абсолютные значения объема инновационной продукции, а также темпы их прироста в целом в РФ, опережали значения и темпы прироста затрат на технологические инновации. На уровне макрорегионов предложено оценивать результативность технологических инноваций с помощью коэффициента их эффективности, равного отношению получаемого результата - объема инновационных товаров, работ, услуг Ч к затратам на технологические инновации. Эмпирически обосновано, что доля инновационной продукции в макрорегионах коррелирует с коэффициентом эффективности технологических инноваций, причем с высокой эластичностью.
3. Предложено эффективность технологических инноваций в макрорегионах допонительно оценивать по характеру отклонения реального объема инновационной продукции на одного занятого в экономике от расчетного значения, полученного по эконометрической модели, связывающей объемы инновационной продукции с затратами на технологические инновации. Обосновано, что получаемые при этом результаты коррелируют с расчетом коэффициента эффективности технологических инноваций.
4. Выпонена оценка эффективности технологических инноваций в федеральных округах Российской Федерации и в основных видах экономической деятельности, показавшая значительную территориальную дифференциацию показателей эффективности инновационной деятельности в стране.
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 Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГАСИС), II Международная научно-практическая конференция Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2009), VI Международная научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воронеж, Воронежский государственный университет, 2010).
Методика расчета обобщенного регионального индикатора инновационной привлекательности внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО ГАСИС.
Публикации. По результатам выпоненного исследования опубликовано 6 работ. Общий объем публикаций 2,35 п.л., все - авторские.
Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 181 страницу основного текста, в том числе 66 рисунков и 24 таблицы, список использованных источников из 144 наименований. Ниже приводится структура работы.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Неверова, Олеся Игоревна
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты выпоненных исследований, направленных на анализ показателей инновационного климата и выявление условий инвестиционной привлекательности экономических систем на мезоуровне, позволяют сделать следующие выводы.
1. Различные типы регионов и территорий в силу сложившихся истори-ко-географических, этнокультурных, социально-экономических особенностей своего развития имеют различную восприимчивость к инновациям, обладают различными конкурентными преимуществами, инвестиционными возможностями, и как следствие, существенно отличающимися целями и стратегиями развития, разными типами экономической политики, выбором приоритетов развития. При этом важнейшей составляющей социально-экономического климата экономических систем, отражающей способность территории к устойчивому развитию, является инновационный климат, как интегральная оценка состояния компонентов внешней инновационной среды.
При анализе инновационного климата полезным является использование категории линвестиционная привлекательность, как интегральная характеристика объекта инвестирования с позиций перспективности развития, доходности инвестиций и уровня инвестиционных рисков.
2. В связи с возросшей актуальностью инновационного пути развития экономических систем, отечественные исследователи все чаще обращаются и к вопросам оценки рейтинга их инновационной привлекательности. В то же время, ниша региональных рейтингов инновационного развития пока остается незапоненной, методика их оценки является несовершенной; в частности, отмечается ограниченная эффективность рейтингов, лимитируемая набором факторов, включенных в рассмотрение. Тем не менее, среди различных систем рейтинга выделяется рейтинг инновационного развития регионов, в котором используются показатели двух групп, отслеживаемые государственной статистикой. Первая группа включает показатели технологической эффективности региональной экономики (производительность труда, фондоотдача и экологичность производства), вторая Ч удельные затратные и результативные индикаторы инновационной активности (затраты на исследования и разработки на одного занятого; затраты на технологические инновации на одно} го занятого; выпуск инновационной продукции на душу населения региона).
3. Известные методики определения рейтинга инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем, в конечном счете, сводятся к выбору эталона с последующим расчетом отношения показателя анализируемой системы к его значению для эталона, либо к нормированию показателя анализируемой системы на диапазон изменения его значений по лобучающей выборке. Таким образом, в первом способе нормирование производится в шкале отношений, во втором - в интервальной шкале, при этом результат оценки зависит от выбора региона-лидера и региона-аутсайдера. Другой аспект проблемы известных на сегодня методик расчета рейтинга состоит в принятии их авторами гипотезы о возможности объединения индексов по каждому из показателей в обобщенный) индекс по формуле среднего арифметического. Тем самым предполагается, что все включенные в рейтинг показатели коррелируют друг с другом и имеют одинаковую значимость (веса индексов равны), хотя это не является очевидным.
4. Для устранения отмеченных недостатков предлагается нормирование частных показателей проводить с помощью психофизических шкал, устанавливающих соответствие между их значениями и их субъективной оценкой в лингвистических категориях от лочень плохо до лочень хорошо функции желательности свойства, отражаемого показателями. Для монотонных по предпочтениям критериев, характерных для позитивных показателей инновационной и инвестиционной привлекательности экономических систем, предлагается использовать функцию желательности Харрингтона, аналитически выражаемую двойной экспонентой сигмообразной формы. Особенность этой функции в том, что для ее построения достаточно, чтобы эксперты указали интервал показателя, внутри которого соответствующее свойство можно считать удовлетворительным. В работе предложен агоритм расчета этого интервала, в основе которого лежат статистические характеристики обучающей выборки - параметры центральной тенденции (медиана либо среднее арифметическое) и вариабельности (междуквартильный размах либо среднее квадратическое отклонение). Предложен также агоритм выбора формы свертки частных индексов в обобщенный индекс, а также назначения весов индексов, основанный на результатах факторного анализа по методу главных компонент.
5. Сравнение эмпирических распределений исходных показателей инновационной восприимчивости федеральных округов с теоретическими нормальными распределениями показало, что все три показателя - производительность труда, фондоотдача и экологичность производства - характеризуются правосторонней асимметрией, причем логарифмическим преобразованием достигается их симметризация. В результате факторного анализа показано, что совокупность преобразованных показателей может быть сведена к двум главным факторам: фактору технологичности, положительно и сильно коррелирующему с логарифмом производительности труда и логарифмом фондоотдачи, и фактору экологичности производства.
6. Эмпирически на примере регионов Центрального федерального округа обосновано, что отмеченные закономерности распределения показателей инновационной восприимчивости сохраняются и на региональном уровне. Здесь также адекватной оказалась двухфакторная модель, сводящая логарифмически преобразованные показатели инновационной восприимчивости к фактору технологичности и экологичности производства.
7. Показана эффективность анализа инновационной привлекательности федеральных округов и регионов с помощью годографов, построенных в координатах главных факторов либо исходных показателей инновационной восприимчивости.
8. При анализе панельных (пространственно-временных) данных в целях исключения влияния инфляционных процессов предложено рассчитывать территориальные индексы инновационной восприимчивости как частные деления значений показателей в территориальных образованиях к уровню Российской Федерации в целом. Эмпирически обосновано, что все закономерности распределения индексов инновационной восприимчивости, выявленные для исходных показателей, сохраняются.
9. На примере ряда регионов показано, что можно выпонить оценку эластичности территориального индекса фондоотдачи по индексу производительности труда, с одной стороны, и оценку эластичности территориального индекса экологичности производства по индексу производительности труда, с другой.
10. В результате анализа динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдача и экологичости производства выявлено, что они характеризуются значительной стохастической составляющей, и лишь для немногих регионов ЦФО наблюдается статистически значимый линейный тренд. Предложено описывать пространственно-временные данные по инновационной восприимчивости изучаемых территориальных образований совокупностью двух параметров линейных моделей, один из которых отражает среднее значение территориального индекса, а второй - среднегодовой прирост индекса. Преимущество такого метода расчета в том, что при этом даются не только МНК-оценки параметров линейных моделей динамики территориальных индексов, но и оценка характеристик их качества. Получены оценки параметров и критерии качества линейных моделей динамики территориальных индексов производительности труда, фондоотдачи и экологичности производства для регионов Центрального федерального округа. Выпонено ранжирование регионов по значениям параметров моделей динамики указанных территориальных индексов.
11. По однородной выборке регионов ЦФО (без г. Москвы) выявлена положительная корреляция между параметрами моделей динамики территориального индекса производительности труда, с одной стороны, и параметрами моделей динамики территориального индекса фондоотдачи, с другой. И помощью визуального и формального методов типологизации предложены пространственные пятикластерные модели, отражающие распределение регионов ЦФО на плоскости параметров моделей динамики данных территориальных индексов. Выпонена идентификация выделенных кластеров.
12. Показано, что в случае территориального индекса экологичности производства корреляция между параметрами моделей динамики этого индекса не прослеживается. Предложена четырехкластерная пространственная модель, отражающая распределение регионов ЦФО на плоскости параметров моделей динамики территориального индекса экологичности производства, выпонена идентификация выделенных кластеров.
13. Предложен агоритм перехода от порядковых рейтинговых шкал к количественным шкалам, предполагающий расчет коэффициента Фишберна для однородной выборки регионов, в пределах которой можно полагать, что расстояния между рангами примерно одинаковы. Показано, что множество коэффициентов Фишберна, рассчитанных для составляющих инвестиционного потенциала, может быть сведено к трем главным факторам, один из которых интерпретируется как фактор развития экономики-региона, второй - как инфраструктурный фактор и третий - как рекреационный фактор инвестиционного потенциала региона. Выпонена интерпретация размещения регионов. ЦФО на плоскостях, образованных метками главных факторов.
14. Получены регрессионные модели, связывающие интегральный коэффициент Фишберна регионов РФ с коэффициентами Фишберна слабо коррелирующих между собой компонент инвестиционного потенциала Ч потребительского, инфраструктурного и рекреационного (туристического). Показано, что в случае регрессии на главных факторах адекватной является двухфакторная модель, причем фактор развития региона оказывает значительно большее влияние на интегральный инвестиционный потенциал, чем рекреационный фактор. В случае регрессии на коэффициентах Фишберна адекватной является однофакторная модель, связывающая интегральный' коэффициент Фишберна регионов РФ с коэффициентом Фишберна для потребительской компоненты инвестиционного потенциала.
15. Показано, что между долей регионов ЦФО в инвестиционном потенциале РФ и территориальными индексами компонентов инновационной привлекательности (производительности труда, фондоотдачи и экологично-сти производства) наблюдаются положительные корреляции средней силы, однако эти корреляции, ввиду малого объема выборки регионов, не являются статистически значимыми.
16. На примере территориального индекса производительности труда показано, что введенные по данным 2000-2006 гг. частные функции желательности срабатывают и в последующие интервалы времени. Анализ динамики функции желательности индекса производительности труда в; регионах ЦФО в период 2000-2008 гг. показал, что функции желательности территориальных индексов показателей инновационной привлекательностил являются чувствительным инструментом мониторинга их временных изменений.
17. Разработана типология регионов ЦФО по комплексу параметров динамики функции желательности территориальных индексов производительности труда. Обосновано, что средний уровень функции желательности производительности труда в 2000-2008 гг. фактически является параметром, дискриминирующим кластеры.
18. Получена двухфакторная модель, связывающая инвестиционную привлекательность регионов ЦФО с функциями желательности индексов производительности труда и экологичности производства. Показано, что оба фактора в равной мере влияют на инвестиционную привлекательность регионов.
Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что результаты исследования позволили обосновать необходимость применения индикаторов инновационной восприимчивости регионов в оценке их инвестиционной привлекательности.
Полученные результаты позволяют проводить мониторинг инновационной восприимчивости регионов ЦФО, что, в конечном счете, позволит управлять их инвестиционной привлекательностью.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Неверова, Олеся Игоревна, Москва
1. Абакин Л.И. Логика экономического роста. М.: Институт экономики РАН, 2002.
2. Агеев А., Куроедов Б., Сандаров С. Стратегическая матрица и рейтинг регионов России // Экономические стратегии. 2008. №7(65).
3. Агеева H.A., Антипина О.В. Социальные аспекты инновационного развития муниципальных образований. Труды Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева №1(80).
4. Алехин Е.И., Тихий В.И. Региональная политика: устойчивость городов // Управление общественными и экономическими системами. 2009. №1.
5. Алиева Т.М, Гасанова Н.М. Проблемы и особенности оценки результативности научных исследований и инноваций // Транспортное дело России. 2009/ №1.
6. Анализ инвестиционной привлекательности организации. Под редакцией проф. Д.А. Ендовицкого. М., 2010.
7. Ананченко В.Н., Гофман Л.А. Теория измерений: Учебное пособие. Ростов н/Д.: Изд. центр ДГТУ, 2002.
8. Булатов А.Е. Мотивация и приоритеты увеличения инвестиционного потенциала России // Инвестиционные процессы в условиях глобализации. Под ред. проф. В.П. Колесова. М.: Теис, 2002.
9. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО ДиаСофтЮП, 2002.
10. Вадайцев C.B. Оценка бизнеса и инноваций. М.: Филинъ,1997.
11. Венецкий И.Г., Венецкая В1И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. М.: Статистика, 1979.
12. Воков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2004.
13. Галачиева С.В., Махошева С.А. Региональные особенности государственного регулирования инвестиционного процесса. Монография. СПб.: Инфо-да, 2006.
14. Голова И.М. Инновационный климат региона как условие социально-экономического развития. Автореф. .д-ра экон. наук. Екатеринбург. 2008.
15. Головко Ю.В. Зачем нужны рейтинги инвестиционной привлекательности регионов? www.jurnal.org.
16. Голубев Г.М. Теоретические и методические основы стратегического управления инвестиционным развитием региона. Монография. СПб.: Диалог, 2006.
17. Гохберг JL, Кузнецова И. Инновационные процессы: тенденции и проблемы // Экономист. 2002. №2.
18. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. 2-е изд. М.: ГУ ВШЭ, 2001.
19. Гранберг А., Масакова И., Зайцева Ю. Валовой региональный продукт как индикатор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. 1998. №9.
20. Гринберг P.C., Сорокин Д.Е. О1 промышленном развитии Российской.Федерации // Экономика и управление, 2008. №5.
21. Гусаков М.А., Рогова Е.М., Проскура Д.В. Инновационное направление развития регионов // Экономика и управление. 2008. №1(33).
22. Гусев А.Б. Рейтинги инновационного развития регионов России. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
23. Гэбрейт Дж. Экономические теории и цели общества. М.: Прогресс, 1979.
24. Джонс Р. Политическая экономия народов // Экономические сочинения. Л., 1937.
25. Дистанционный консатинг. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетmodules/innova/section9.html.
26. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М,1997.
27. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.
28. Ершова О.И. Анализ взаимосвязи составляющих инвестиционного потенциала российских регионов // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международ, н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.
29. Ершова О.И. Инновационная восприимчивость как фактор инвестиционной привлекательности экономических систем // Вестник научно-исследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып.2. М: НИИРПО, 2009.
30. Ершова О.И. Об использовании рейтингов инвестиционного потенциала российских территорий в корреляционном анализе // Экономическое прогнозирование: модели и методы. М-лы VI Международ, н.-практ. конф. Воронеж: ВГУ, 2010.
31. Ершова О.И. Рейтинги в системе инвестиционной привлекательности экономических систем // Вестник научно-исследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып.2. М: НИИРПО, 2008.
32. Ершова О.И. Статистический анализ показателей инновационной восприимчивости регионов Центральной России // Вестник научноисследовательского института профессионального образования. Серия Экономика и управление. Вып. 1(5). М: НИИРПО, 2010.
33. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
34. Иванченко В. К новым социальным императивам России // Вопросы экономики. 2008. №2.
35. Индикаторы инновационной деятельности: Статистический сборник. М.: Минобрнауки России, Росстат, ГУ-ВШЭ, 2007.
36. Инвестиционная привлекательность страны, региона, отрасли // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
37. Инновационный менеджмент в России: вопросы стратегического управления и научно-технологической безопасности / Рук. авт. кол. В.Л. Макаров, А.Е. Варшавский. М.: Наука, 2004.
38. Инновационный потенциал: современное состояние и перспективы развития / В.Г. Матвейкин, С.И. Дворецкий, Л.В. Минько и др. Монография. М.: Изд-во Машиностроение-1, 2007.
39. История экономических учений / Под. ред. В. Автономова, О. Ананьина, Н. Макашевой. М1: ИНФРА-М, 2006.
40. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен,2001.
41. Колеников С.О. Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете 81а1а: В 2 ч. М.: Российская экономическая школа, 2001 // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdb/msg/9830.html.
42. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб: пособие для экон. спец. вузов / Под ред. В.А. Колемаева. М.: Высш. шк., 1991.
43. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989.
44. Котуков A.A. К вопросу исследования понятия линвестиционный климат // Проблемы современной экономики, 2008. №4(28).
45. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
46. Кретинин В.А. Инвестиционная привлекательность как фактор устойчивого развития региона. Сборник научных трудов под общей редакцией д.э.н., проф. Г.В. Гутмана, ВГПУ, Владимир, 2004.
47. Крылов Э.Н., Власова В.М., Егорова М.Г. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2003.
48. Кузнецова И.А., Гостева С.Ю., Грачева Г.А. Методология и практика статистического измерения инновационной деятельности в экономике России: современные тенденции // Вопросы статистики. 2005. №5.
49. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политиздат, 1990.
50. Лисин Б., Фридлянов Б. Инновационный потенциал как фактор развития (Межгосударственное социально-экономическое исследование) // Х Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
51. Львов, Д.С. Стратегия экономики новой, России // Экономика и управление, 2005. №2.
52. Макконнел K.P., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика. В 2-х томах. М.: ИНФРА-М, 2000.
53. Машкин В. Инвестиционная привлекательность региона А. Машкин // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
54. Машкин В. Управление инвестиционной привлекательностью реального сектора экономики региона В. Машкин // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
55. May В. Экономическая политика 2006 года: на пути к инвестиционному росту // Вопросы экономики. 2007. №2.
56. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция). М.: Экономика, 2000 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция). М.: Экономика, 2000.
57. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / JI.A. Сошникова, В.Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
58. Мысаченко В.И. Технологические инновации и структурная перестройка отечественной промышленности. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
59. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика / Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1994.
60. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний. Автореф. дис. . д-ра экон. наук. СПб., 2003.
61. Николаев А. Инновационное развитие и инновационная культура // Проблемы теории и практики управления. 2001. №2.
62. Ойкен В. Основы национальной экономию!. М.: Экономика, 1996.
63. Одендерфер М.С., Блэшфид Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.
64. Организация и финансирование инноваций: учебное пособие / В.В. Быковский, JI.B. Минько, О.В. Коробова, Е.В. Быковская, Г.М. Золотарева. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006.
65. Официальный сайт Министерства регионального развития РФ. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
66. Официальный сайт Министерства экономического развития и торговли РФ. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
67. Официальный сайт Национального агентства прямых инвестиций. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
68. Пажес Ж.-П. Конфликты и общественное мнение. Новая попытка объединить социологов и математиков // Социологические исследования. 1991. №7, 10.
69. Положение об Инвестиционном фонде РФ // Постановление Правительства Российской Федерации от 23 ноября 2005 г. №694.
70. Портер М.Е. Конкуренция. СПб., М., Киев: Изд. дом Вильяме, 2000.
71. Практическая энциклопедия Топ-менеджер. Для всех, кто руководит. М.: ЗАО МЦФЭР, 2005 // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
72. Пчелинцев О.С. Региональная экономика в системе устойчивого развития. М.: ИНП РАН, 2005.
73. Раевский C.B., Третьяков А.Г. Инвестиционная активность в регионе. М.: Экономика, 2006.
74. Раменская JI.A. Экономическая оценка и повышение инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов лесного сектора экономики (на примере Свердловской области). Автореф. дис. . к-та экон. наук. М., 2009.
75. Региональная экономика: Учебник для вузов / Т.Г. Морозова, М.П. Победина, Г.Б. Поляк и др. Под ред. проф. Т.Г. Морозовой. 4-е изд. М.: ЮНИТИ, 2006.
76. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. / Росстат. М., 2009.
77. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. / Росстат. М., 2010.
78. Рейтинг инновационной активности регионов 2009. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
79. Рожков Ю. Терский М. Инвестиционный потенциал региона и масса регионального инвестиционного риска // Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права. Хабаровск, 1998.
80. Россия в цифрах // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
81. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: ИНФРА-М, 2005.
82. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.
83. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Издательство КИ, 2008.
84. Сажина М.А., Чибриков Г.Г. Экономическая теория: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2005.
85. Сафиулин А.Р. Инвестиционная привлекательность территории как фактор ее конкурентноспособности // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
86. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2000.
87. Статистика. Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: ООО ВИТРЭМ, 2010.
88. Стратегическое управление: регион, город, предприятие / Под ред. Д.С. Львова, А.Г. Гранберга, А.П. Егоршина; ООН РАН, НИМБ. М.: ЗАО Издательство экономика, 2004.
89. Сущность и структура инновационного потенциала организации // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
90. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М.,1993.
91. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами / Иванов В.А., Шуметов В.Г., Милых Ф.Г. и др. М.: МГУДТ, 2003.
92. Теория статистики: Учебник / Под ред. P.A. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1999.
93. Технологические инновации // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
94. Титов В.А. Методологические подходы к управлению инновационной активностью // Транспортное дело России. 2006. №12.
95. Титов В.А., Марков С.А. Методы многомерного анализа в исследовании региональных инвестиционных процессов // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.
96. Титов В.А., Перегудов Ю.Ю. Сравнительная характеристика экстраполяционных моделей динамических рядов // Вестник Московского экономического института. Вып.2 Общество и экономика. М.: ИИЦ МЭИ, 2007.
97. Титов В.А., Шуметов В.Г. Графический метод прогнозирования структурных трансформаций инвестиционных процессов // Экономическое прогнозирование: модели и методы. Сб. м-лов VI Международ, н.-практ. конф. Воронеж: ВГУ, 2010.
98. Тихонова С.А. Основные тенденции развития инновационной деятельности в субъектах Российской Федерации // От науки к бизнесу.
99. Бизнес в развитии инновационной деятельности и инфраструктуры. Материалы Второго Международ, форума. СПб.: Изд-во Роза Мира, 2008.
100. Тихонова С.А. Сравнительный анализ уровней использования инновационных потенциалов субъектов Российской федерации // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
101. Трифилова A.A. Использование инновационного подхода в стратегическом управлении предприятием: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Н. Новгород, 2000.
102. Управление организацией : учебник / Под ред. А.Г. Порш-неваи др. М., 2001.
103. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюлер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.
104. Фалько С.Г. Измерение и оценка эффектов, инноваций // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
105. Фатхутдинов P.A. Конкурентоспособность: экономика, стратегия, управление. М.: ИНФРА-М, 2000.
106. Фатхулина Л.З., Жаркова М.А. Оценка уровня развития инновационной деятельности в регионе. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
107. Федеральный закон №156-ФЗ от 29.11.2001 г. Об инвестиционных фондах.
108. Федеральный закон №160-ФЗ от 09.07.99 г. Об иностранных инвестициях в Российской Федерации.
109. Федеральный закон №39-Ф3 от 25.02.99 г. Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений.
110. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.
111. Фоломьев А.Н., Нойберт М. Венчурный капитал. М. СПб.: Наука, 1999.
112. Хамханова Д.Н. Общая теории измерений: Учебное пособие. Улан Удэ: Изд-во БСТТУ, 2006.
113. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: Инфра-М., 1997.
114. Шульга A.B. Совершенствование инвестиционных процессов в регионе. М.: ЦЭСПИ. 1997.
115. Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении. Курс лекций. Том 1: Введение в анализ данных. Орел: ОРАГС, 2004.
116. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.
117. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий. Монография / Под общ. ред. А.Ю. Егорова. М.: Изд-во Палеотип, 2004.
118. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.
119. Чуб Б.А. Оценка инвестиционного потенциала субъектов российской экономики на мезоуровне / Под ред. д.э.н. В.В. Бандурина. М.: БУКВИЦА, 2001.
120. Чуб Б.А. Управление инвестиционными процессами в регионе. М.: БУКВИЦА, 1999.
121. Эверитт Б.С. Большой словарь по статистике / Науч. ред. перевода И.И. Елисеева. 3-е издание. М.: Проспект, 2010.
122. Экономическая география России: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Т.Г. Морозовой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001'.
123. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: ИНФРА-М, 1998.
124. Электронный ресурс рейтингового агентства АК&М. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
125. Электронный ресурс рейтингового агентства Эксперт РА. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетratings/regions/2008.
126. Яковец Ю. Стратегия научно-инновационного прорыва // Экономист. 2002. №5.
127. Armstrong N., Taylor J. Regional Economics and Policy. L.: Harvester Wheatsheaf, 1993.
128. Domar E. Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment // Econometrica. 1946. Vol.14 Apr.
129. Folmer H. Regional Economic Policy. Dordrecht (Netherlands): Martinus Nijhoff Publishers, 1986.
130. Foster J., Wild P. Deteching self-organisational change in economic processes exhibiting logistic growth // Journal of Evolutionary Economics. 1999. №9.
131. Galbraith J.K. History of Economics. The Past as the Present. L, 1987.
132. Harrod R. An Essay in Dynamic Theory // Econ. J. 1939. Vol.49. Mar.
133. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. V.21.№10.
134. Kaldor N.A. Model of Economic Growth // Econ. J. 1957. Vol.67. Dec.
135. Kuznets S. Modern Economic Growth. Rate, Structure and Spread. New Haven; London: Yale University Press, 1966.
136. Leibenstein H. Economic Backwardness and Economic Growth. Studies in the Theory of Economic Development. N.Y., 1957.
137. Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J., Behrens W.W. The Limits to Growth. N.Y., 1972.
138. Metcalfe J. Evolutionary economics and creative destruction. Routledge, London, 1998.
139. Schumpeter J. The Theory of Economic Development. Cambridge, Harvard, 1934.
140. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1956. Vol.70. Febr.
141. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.
142. StatSoft, Inc. (2000). Электронный учебник по статистике. M.: StatSoft // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетhome/textbook/ default.htm.
143. Robert В. Stobaugh. How to Analyze Foreign Investment Climates// Harvard Business Review, September-October 1969.
144. The Global Competitiveness Report. World Economic Forum, Geneva, 2008-2009 // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>
Похожие диссертации
- Экономическая оценка природных ресурсов как фактор повышения инвестиционной привлекательности горнодобывающих отраслей
- Оценка и формирование инвестиционной привлекательности экономических систем
- Совершенствование инструментария повышения инвестиционной привлекательности региональной экономической системы
- Устойчивое развитие регионов на основе повышения инвестиционной привлекательности экономического пространства
- Влияние антропогенного фактора на инвестиционную привлекательность региона