Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	доктор экономических наук
Автор	Архипова, Марина Юрьевна
Место защиты	Москва
Год	2007
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России"

На правах рукописи УДК 519 22 001(043)

АРХИПОВА МАРИНА ЮРЬЕВНА

МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

В РОССИИ

Специальность 08.00.12 Бухгатерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Москва, 2007

Работа выпонена на кафедре математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный доктор экономических наук, профессор

консультант Мхитарян Владимир Сергеевич

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор Громыко Галина Леонтьевна

доктор экономических наук, профессор Ватина Ольга Эмильевна

доктор экономических наук, профессор Садовникова Наталья Алексеевна

Ведущая организация

Центральный экономико-математический институт (ЦЭМИРАН)

Защита состоится 25 октября 2007 г в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д21215102в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу 119501, г Москва, ул Нежинская, д 7

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор

ДанченокЖА.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Будущее России, ее место в мировом сообществе определяются тем, сможет ли она перестроить свою экономику и создать конкурентоспособное производство.

Необходимым условием динамичного роста экономики страны является переход на инновационный путь развития, оказывающий влияние на становление научно-технической, производственной, финансовой и институциональной сфер При этом приоритетной задачей, с решением которой связывают подъем российской экономики, является формирование и проведение в жизнь эффективной научной и инновационной политики, призванной стимулировать развитие науки, продвижение нововведений, разработку и использование передовых производственных и информационных технологий Внедрение новых технологий определяет уровень развития промышленности, финансовую стабильность предприятий, успех предпринимательской деятельности и, следовательно, эффективность функционирования экономики в целом

В ведущих зарубежных странах институт научно-технической политики сформировася в 50-60-е годы прошлого столетия и получил первостепенное значение в 70-80-е годы в связи с исчерпанием экстенсивных источников экономического роста и необходимостью перехода на инновационный путь развития Накопленная богатая мировая практика стимулирования науки и передовых технологий дожна быть обобщена и критически осмыслена с учетом специфики развития научной и инновационной деятельности в России, которая определяется ее политическими, экономическими, социальными и культурными особенностями Х

Только комплексное рассмотрение всех аспектов научной и инновационной деятельности в России и необходимых для ее осуществления ресурсов - трудовых, материальных, информационных и финансовых -позволит получить объективное представление о современных тенденциях инновационно-технологического развития страны Необходим тщательный анализ процессов, происходящих на макро-, мезо- и микроуровнях с четкой оценкой основных факторов, оказывающих непосредственное воздействие на механизмы передачи знаний, а также диффузии передовых разработок и технологий в производство Анализ областей науки и техники позволяет выявить направления, на которых возможно осуществление серьезных инновационных прорывов

Существенную помощь в анализе складывающейся ситуации в инновационно-технологической деятельности, а также в принятии управлен-

ческих решений по ее регулированию и поддержке дожны оказать современные статистические методы, использование которых позволяет не только выявить важнейшие факторы, влияющие на инновационную деятельность и современные тенденции ее развития, но и количественно оценить их взаимосвязь.

Существующие системы показателей инновационно-технологической деятельности необходимо подвергать проверке на возможность адекватного отображения действительности, реконструировать и допонять по мере возникновения новых явлений, которые прежняя система показателей не может всесторонне отображать Исследование основных показателей развития науки, технологий и инноваций, их сопоставление с мировыми тенденциями создает необходимую базу для выработки практических рекомендаций по регулированию развития научно-технической сферы

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методологии комплексного статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России

В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера

исследовать существующие системы показателей на возможность их использования для анализа инновационно-технологической деятельности в России и проведения международных сопоставлений,

разработать концепцию статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России,

^ проанализировать состояние и основные тенденции развития научного потенциала России,

^ провести сравнительный анализ положения дел в сфере передовых производственных и информационно-коммуникационных технологий в России и промышленно развитых странах мира,

исследовать инновационную активность организаций в зависимости от численности работников и форм собственности,

^ предложить методологию анализа основных характеристик малого инновационного бизнеса, позволяющую проводить международные сопоставления,

разработать и апробировать концептуальные подходы к исследованию структурных изменений в инновационно-технологической деятельности регионов, отраслей промышленности и видов экономической деятельности в России,

S предложить методику стратификации регионов и отраслей промышленности РФ по уровню инновационно-технологической активности с использованием многомерных статистических методов;

S установить статистические взаимосвязи затрат и результатов инновационно-технологической деятельности в региональном и отраслевом разрезах,

V статистически оценить зависимость масштабов и результативности инновационной деятельности от степени технологичности обрабатывающих производств,

S предложить методологические подходы к комплексному статистическому исследованию основных факторов, определяющих развитие кооперации и партнерства в научных исследованиях и разработках,

ХS выявить основные факторы, влияющие на инновационную активность в России, исследовать взаимосвязь между различными этапами инновационной деятельности

Объектом исследования является инновационно-технологическая деятельность в России

Предметом исследования является методология статистического анализа инновационно-технологической деятельности в России

Теоретической и методологической основой исследования являются труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные научно-техническому прогрессу, инновационно-технологическим процессам, проблемам экономики и организации науки, региональной экономике, статистике, эконометрике, информационным технологиям

В работе использованы научные труды по теоретическим и методологическим вопросам инновационно-технологического развития России Анчишкина А И , Багриновского К А, Бенедиктова М А , Варшавского АЕ, Варшавского JI.E., Голиченко ОГ, Гохберга JIM, Дынкина А А, Елисеевой И И , Ивановой Н.И , Ильенковой С Д, Клейнера Г Б , Миндели JIЭ, Ниворожкиной Л.И, Сатыкова Б Г, Хрусталева Е Ю , Яковца Ю В

В диссертационной работе также использованы труды известных отечественных специалистов в области прикладной статистики и экономет-рического моделирования Агаповой Т Н , Айвазяна С А , Башиной О Э , Беляевского И К, Громыко Г Л , Данченок Л А, Дуброва А М, Дубровой Т А , Ефимовой М Р , Журавлева Г Т , Карманова М В , Корнилова И А., Короткова А В , Кузнецова В И., Лукашина Ю П, Минашкина В Г, Мхи-таряна В С , Назарова М Г, Нестерова Л И, Орехова С А, Рябушкина Б Т., Садовниковой Н А , Суринова А Е, Устинова А Н, Фомина Я А, Френкеля А А , Чобану К Г, труды зарубежных ученых Шумпетера Й, Друккера П

Статистическим инструментарием исследования послужили многомерные методы'корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, Методы построения и анализа систем одновременных уравнений и смесей вероятностных распределений, а также табличные и графические методы'визуализации результатов исследования

Для рейгёния поставных задач диссертационного исследования использованы аналитические пакеты прикладных программ SPSS, Statistica, STATA, Ехсё1"

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Роспатента, Центра исследований и статистики науки, международных организаций, а также материалы периодической печати, официальных сайтов Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике В работу использованы также статистические публикации и базы данных ЮНЕСКО, Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Ерростата, Национального научного фонда США ,

Научная новизна исследования состоит в разработке методологии статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России в условиях становления российской национальной инновационной системы Положенные в его основу методологические приемы и подходы позволяют проводить аналитические исследования на различных уровнях иерархии

К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся

> предложены концептуальные подходы к статистическому исследованию инновационно-технологической деятельности в России,

> сформулирована концепция построения системы статистических показателей, обеспечивающих комплексную оценку ресурсов и результатов научных исследований и разработок, их внедрение в производство,

> разработана и апробирована методология комплексного статистического исследования состояния и основных тенденций развития научного потенциала России,

> выявлены основные тенденции развития передовых производственных и информационно-коммуникационных технологий в России, произведено их сопоставление с аналогичными процессами в промышленно развитых странах,

> проведен анализ основных тенденций и особенностей развития инновационных организаций различных форм собственности и численности работников,

> сформулирована и апробирована методика статистического анализа структурных изменений в инновационно-технологической деятельности на региональном и отраслевом уровнях,

> усовершенствованы методологические подходы к оценке степени инновационно-технологической привлекательности регионов России и анализа факторов, определяющих становление региональных инновационных систем,

> исследована кооперационная активность обрабатывающих производств, позволившая выявить точки роста инновационной деятельности в России,

> разработана методология статистического анализа факторов, оказывающих влияние на конкурентоспособность отраслей промышленности РФ,

> предложена и апробирована методика многомерного стагисти-ческого анализа, позволяющая с учетом видов деятельности промышленных производств оценить влияние инновационно-технологических факторов на кооперационную активность организаций и их конкурентоспособность,

S разработаны методологические принципы эконометрического моделирования инновационно-технологических процессов в России с помощью систем одновременных уравнений

Практическая значимость результатов исследования. Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в деятельности Федеральной службы государственной статистики, Министерства промышленности и науки Московской области, Института проблем информатики РАН, ОАО Тюменьэнергобанка, что подтверждается документально

Основные результаты исследования поддержаны в форме грантов РГНФ №05-02-02352а и №06-02-04011а, Минпромнауки РФ 2002-2004 гг госконтракты № 31 049 11 1012 и № 31 049 11 1005 от 10 марта 2002 г

Разработанные методологические подходы представляют интерес для федеральных и региональных органов власти при корректировке законодательной и инновационной политики, а также для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на инновационно-технологический потенциал России, ее регионов, отраслей промышленности и видов экономической деятельности

Основные результаты исследования использованы в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по курсам Многомерные статистические методы, Эконометрика и Эконометрическое моделирование

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования докладывались и получили одобрение на 20 международных, всероссийских, региональных, межвузовских научно-практических конференциях, симпозиумах и семинарах, в том числе-

Х VIII Всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий М.: ЦЭМИ РАН, 2007 г

Х III Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании, Варна, 2007 г

Х VII Международной конференции Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества, Москва, МЭСИ, 2006 г

Х IV Международном научно-практическом семинаре Проблемы трансформации современной российской экономики теория и практика организации и обеспечения управления. М ИНИОН РАН, 2006 г

Х II Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании, Варна, 2006 г

Х VII Всероссийской научной конференции Цивилизация знаний- будущее и современность М РОСНОУ, 2006 г

Х VII Всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий М ЦЭМИ РАН, 2006 г

Х XII Международной научно-практической конференции Теория и практика управления предприятием Краков, Университет науки и технологий, 2005 г

Х XIV Международной научно-практической конференции Управления в социальных и экономических процессах Минск, Изд-во МИУ, 2005

Х VI Международной школе-семинаре Многомерный статистический анализ и эконометрика, Цахкадзор, Армения, 2004

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 90 научных публикациях общим объемом 168,11 п л (авторских 78,67 п л ), в том числе в двух монографиях объемом 26,14 п л, 12 учебниках и учебных пособиях и 7 публикациях в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и заключения, списка литературы и приложений

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, ее теоретическая и практическая значимость, сформулированы цель, задачи, научная

новизна и практическая значимость результатов исследования, главные положения, выносимые на защиту

В первой главе Методологические основы статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России проанализированы особенности современного развития науки и технологий, сформулированы методологические принципы построения системы статистических показателей, обеспечивающих комплексную характеристику ресурсов и результатов научно-технологической деятельности в России, приведены современные трактовки понятий инноваций и национальной инновационной системы

Теоретическая база исследования инноваций была заложена в начале XX в Й Шумпетером, а вслед за ним и рядом других экономистов Их работы позволили выявить закономерности технологической эволюции и роль инноваций на различных этапах развития науки и технологий, показать взаимозависимость технологических сдвигов и институциональных изменений, технологической и социально-экономической эволюции, проработать различные подходы к классификации инноваций

Мировой опыт показывает, что государство в первую очередь дожно концентрировать усилия на создании эффективной инновационной среды и совершенствовании национальной инновационной системы (НИС), обеспечивающей устойчивое экономическое развитие страны на основе использования интелектуального потенциала, генерации и распространения новых знаний Экономическая полезность знаний, получаемых и используемых в НИС, заключается в эффективности инновационной деятельности, которая во многом определяется тем, каким образом основные действующие лица взаимодействуют друг с другом, а также насколько современны используемые ими технологии Каналы взаимодействий могут принимать разнообразные формы совместные исследования и разработки, консультирование, обмен персоналом, перекрестное патентование, покупка оборудования и другие

Развитие технологической базы НИС определяют организации, осуществляющие фундаментальные и прикладные исследования и разработки, инновационно-активные крупные корпорации, средний и малый бизнес, высшие учебные заведения, отдельные ученые и изобретатели В центре системы стоят предприятия, которые, имея мощные стимулы к выживанию в конкурентной борьбе, стремятся развивать производство за счет использования инноваций

Наличие структур, ориентирующих производителя в динамике рынка и инноваций, информирующих фирму о наличие потенциальных партнеров, существенно повышает качество инновационного процесса и уско-

ряет его Предприятия ищут каналы, по которым можно было бы получить допонительные источники знаний Если каналы, соединяющие предприятия с научно - исследовательскими (государственными и частными) организациями, высшими учебными заведениями, отдельными учеными и изобретателями, успешно функционируют, то национальная инновационная система работает и развивается

В национальной инновационной системе на макроуровне можно выделить три следующих блока (рис 1) среду, производящую знания, предпринимательскую конкурентную среду, а также механизм передачи знаний Этот механизм обеспечивает взаимодействие двух вышеназванных сред и организует, с одной стороны, трансфер знаний из научной в предпринимательскую среду, а с другой - стимулирует научно-техническую среду на удовлетворение инновационных потребностей производства

В каждом конкретном случае стратегия развития НИС определяется проводимой государственной макроэкономической политикой, нормативно-правовым обеспечением, формами прямого и косвенного государственного регулирования, системой мотиваций научно-исследовательской активности, ее направленностью в сторону производства, состоянием научно-технологического и промышленного потенциала, внутренних товарных рынков, рынков труда, а также историческими и культурными традициями и особенностями страны

Европейские государства играют активную роль в процессе формирования инновационных систем национального и регионального уровней Политическое руководство Великобритании, Франции, Германии в последние годы выдвигает различного рода инициативы по улучшению инновационного климата в своих странах К их числу можно отнести создание Совета по технологической стратегии и Центра поддержки инноваций в Великобритании, Национального научного агентства и Национального агентства промышленных инноваций во Франции

Наряду с поддержкой созидательного потенциала государство открыто и активно берет под свою опеку реализацию накопленного научного задела, заключительные стадии инновационного процесса - внедрение научно-технических достижений в производство, превращение их в рыночный товар, повышение на этой основе конкурентоспособности национального хозяйства и обеспечение экономического роста Политика, направленная на создание новых технологий и поставку их народному хозяйству (supply-oriented technology policy), допоняется инновационной прлитикой, центральное место в которой отводится проблеме коммерциализации и распространению прогрессивных технологических новинок, их потреблению (technology-used oriented policy)

Рис.1. Структура национальной инновационной системы на макроуровне

В последние годы инновационно-технологическая активность в России под воздействием внешних и внутренних факторов активизировалась. Темпы экономического и технологического развития передовых наукоемких производств превышают средние для страны показатели За счет высвобождения непрофильных активов, вспомогательных и сервисных подразделений оптимизировалась структура собственности на предприятиях высокотехнологичного сектора Создание инновационной инфраструктуры способствует повышению коммерциализации знаний и технологий, гармо-

низации норм взаимодействия между предприятиями и переходу страны на международные стандарты

Указанные изменения предопределяют необходимость новых теоретических и методологических подходов к исследованию инновационно-технологического развития страны При этом механизм управления современным наукоемким производством будет результативен только в том случае, если он будет адаптирован к динамично меняющейся экономической ситуации Комплексное рассмотрение всех аспектов научной и инновационной деятельности, необходимых для ее осуществления трудовых, материальных, информационных и финансовых ресурсов позволит получить объективное представление о,тенденциях инновационно-технологического развития страны Все большую актуальность приобретает задача организации эффективного мониторинга процессов, происходящих в НИС

В то же время в мире только намечаются пути решения проблемы формирования системы индикаторов для мониторинга НИС Сформировались лишь предварительные условия для их создания Имеются тщательно проработанные информативные базы данных по инновационному развитию регулярные (с периодичностью раз в два года) выпуски Индикаторы развития науки и техники (Science&Engmeermg Indicators, Arlington, VA National Science Foundation), база данных "Кооперационные соглашения и технологические индикаторы" (CATI), созданная Маастрихтским экономическим исследовательским институтом инноваций и технологий (MERIT), базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Росстата РФ

Однако выделенные базы данных могут рассматриваться лишь в качестве необходимых, но не достаточных источников информации для создания системы индикаторов, позволяющих осуществлять оценку и принятие управленческих решений в сфере инновационно-технологической деятельности К недостаткам существующей системы статистических показателей можно отнести

1 Отсутствует периодическая информация об инновационной активности малых и средних предприятий с их разбивкой по группам численности работников и формам собственности, что затрудняет проведение международных сопоставлений Не ведется учет создания и использования малыми и средними предприятиями передовых производственных и информационных технологий

2 Не предоставляется информация о кооперационной активности предприятий и ее эффективности, средствах, выделяемых на эти цели

3 Не нашли адекватного отражения показатели, позволяющие судить о состоянии и развитии партнерских отношений между государством

и бизнесом при проведении исследований и разработок, совместной исследовательской деятельности и другом техническом сотрудничестве

4 Недостаточно освещены масштабы международного сотрудничества в науке, научная продуктивность труда российских ученых и его признание мировым сообществом

5 Затруднено проведение комплексного исследования развития передовых производственных и информационных технологий в России, так как информация собирается только о числе созданных технологий без учета их стоимости

Усовершенствованная в работе система показателей инновационно-технологической деятельности в России позволит проводить комплексный анализ состояния национальной инновационной системы, исследовать взаимоотношения между наукой, промышленностью и обществом, проводить международные сопоставления

При измерении потоков знаний, в том числе между государственным и частным сектором, по нашему мнению, могут применяться следующие показатели индикаторы совместной исследовательской деятельности, число совместных патентов и публикаций, индикаторы связи патентной и научно-исследовательской деятельности, индекс цитирования статей в наиболее значимых для стран международного сообщества журналах, выделение основных тенденций публикационной активности в различных направлениях и отраслях знаний

Данные о технологиях могут быть получены от потребителей, поставщиков и государственных учреждений Распространение технологий особенно важно для традиционных производственных отраслей и сферы услуг, которые сами могут не выпонять научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) и не создавать инновации По этой причине в странах ОЭСР внедряется значительное количество государственных программ, направленных на передачу технологий в промышленность При проведении эмпирических исследований в этой области наиболее часто используются обследования фирм и измерение межфирменных потоков НИОКР через приобретение машин и оборудования

Во второй главе Анализ инновационно-технологического развития России на макроуровне выявлены условия функционирования, современные тенденции и закономерности развития основных составляющих инновационно-технологической деятельности, проведены международные сопоставления

Процесс создания нового (инновационного) продукта проходит несколько стадий, начиная от фундаментальных научных исследований, выдвижения идеи и разработки прототипа продукта (НИОКР) к серийному

выпуску продукции и продаже его потребителю (рыночной реализации) Весь этот путь, именуемый "инновационным коридором", основан на использовании целого комплекса ресурсов Для того чтобы заниматься своей деятельностью, то есть проводить исследования или выпускать продукцию, предприятия дожны обладать набором ресурсов, к основным из которых относятся производственные мощности и помещения, исследовательская база, кадры, обладающие необходимой квалификацией, научный задел, производственные технологии, финансы для осуществления разработок или производства, информационные ресурсы, а также сбытовые сети, обеспечивающие продвижение продукции на рынки

Эффективность инновационной деятельности зависит от наличия и состояния этих ресурсов, от возможностей предприятий их использовать

Научно-техническая деятельность является первичным источником знаний в национальной инновационной системе Поддерживаемые государством исследования и разработки не только формируют основу фундаментальных знаний для промышленности, но также являются источником основополагающих исследований, новых методов и направлений

Важной особенностью всего периода, начиная с 1990 г, является снижение числа исследователей Так, в 2005 г их число составило около 391,1 тыс чел , или 39,4% от уровня 1990г (табл 1)

Таблица 1

Численность работников, занятых научными исследованиями ____и разработками____

Категория работников 1990 1994 2000 2001 2004 2005 2005 к 1990 в %

Рабошики занятые научными исследованиями и разработками (тыс чел) 1943,4 1105 9 887,7 885 6 839,4 813,2 41 8

Иссчедователи (тыс чет) 992 6 525 3 426,0 422 2 401,4 391 1 39 4

Доля исстедователей в общей численности работников занятых научными исследованиями и разработками (%) 51 1 47,5 47 9 47,7 47 8 48 1 -

Сохранение имеющейся тенденции может привести к снижению эффективности деятельности научных организаций и к увеличению уже существующего, но еще незначительного отставания России от США и Япо-

ими. лидирующих по числу исследователей, приходящихся на 1000 человек экономически активного населения И на 1000 занятых в экономике.

Тревогу внушает возрастная структура исследователей (рис.2). Около 49.8% исследователей перешагнули ятидесятилетний рубеж, при -этом 32.6% кандидатов и 56,2% докторов наук старше 60 лег. В результате может быть поностью разрушена преемственность поколений

до 29 лет 30-39 пет 40-49 пет 50-59 лет 60 лет и

И 1994 1998 0 2004 Рис,2. Динамика возрасти о П структуры исследователей в России, %

Надежд;! на некоторую стабилизацию и улучшение сложившейся ситуации связана с наметившимися в последние годы благоприятными тенденциями Так, доля исследователей в возрасте до 29 лет в обшей численности работников выросла с 7.7% в 1998 г. до 15.4% в 2004 г., число докторов наук за этот же период увеличилось с 20.6 тыс. чел. до 23,5 тыс. чел.

Динамика структуры внутренних текущих затрат на фундаментальные, прикладные исследования и разработки характеризуется резким ростом доли разработок 69,5% (одна из самых высоких в миро) и падением доли прикладных исследований с 33,4% в 1991 г. до 16,5% в 2005 г. Ма фундаментальные исследования в 2005 г. приходилось 14% всего финансирования (рис.3). Приведенные цифры свидетельствуют об ориентации организаций на достижение "быстрых результатовл в цепочке фундаменталь-

ные исследования - разработки Для сравнения отметим, что в США в 2002 г на фундаментальные исследования приходилось 17,9%, на прикладные исследования - 23,5%, на разработки - 58,6% внутренних затрат на исследования и разработки

80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 -20,0 10,0 --

фундаментальные исследования

прикладные исследования

разработки

I Россия

Рис.3. Структура исследовательского цикла в США (2002 г.) и России

(2005 г.), %

Фундаментальные исследования в России традиционно проводятся в основном в институтах Российской академии наук (РАН) и, как правило, не ориентированы специально на рынок или на коммерциализацию получаемых результатов Доля фундаментальных исследований во внутренних затратах на исследования и разработки в РАН составила в 2005 г. 81,6%, прикладных исследований - 10,3% и разработок - 8,1% Сравнительно высокая доля затрат на фундаментальные исследования сохраняется за счет целенаправленной государственной политики

Россия значительно отстает от развитых стран мира по доле затрат на исследования и разработки в ВВП В период с 1991 по 1996 гг расходы сократились более чем в 2 раза и, несмотря на их некоторое увеличение с 2000 г, остаются еще крайне низкими Так, если в 2004 г доля затрат на научные исследования и разработки в ВВП составила в США 2,7% , в Японии - 3,1%, в Германии - 2,5%, Финляндии - 3,5%, то в России в 2005 г -1,0%

По данным официальной статистики и многочисленным экспертным оценкам отечественная экономика не стимулирует предприятия внедрять инновации и новые технологии, что является одним из ключевых факторов, препятствующих росту конкурентоспособности российской продукции В 2005 г разработку и внедрение инноваций осуществляли 9,7% организаций, доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции составила 12,2% (рис 4), доля высокотехнологичной продукции -3-5%

доля организаций, занимавшихся инновационной деятельностью ЧХЧдоля инновационной продукции в отгруженной продукции

Рис.4. Динамика основных показателей инновационной активности организаций России, %

Анализируя структуру отгруженной инновационной продукции, усредненную для сглаживания всплесков (выбросов), можно сделать вывод о том, что наибольший удельный вес имеет значительно измененная или вновь внедренная продукция Однако ее доля постепенно снижается, доля же усовершенствованной продукции растет (рис 5)

Низкая востребованность йаучно-технических достижений в значительной мере объясняется их неподготовленностью к практическому внедрению Значительная часть изобретений направлена на поддержание или незначительное усовершенствование существующих видов техники и технологий Основная часть образцов новых типов машин и оборудования не отвечает современным требованиям качества В связи с этим инновационно-активные организации отдают предпочтение приобретению готового оборудования, прежде всего импортного

2001-2003 2002-2004 2003-2005

13 значительно измененная или вновь внедренная усовершенствованная й прочая

Рис.5. Усредненная структура отгруженных инновационных говаров инновационно-активных организаций РФ, %

Основную долю и структуре затрат на технологические инновации составляют затраты на приобретение машин и оборудования, связанные с технологическими инновациями. Доля затрат на исследования и разработки новой продукции, услуг и методов производства после некоторого роста В 2004 г. упала ло яровнй ' 999 г. и ставила в 2005 г 14,5%. 11о сравнению с 1999 г. более чем в 3 раза уменьшились затраты на приобретение новых технологий Доля затрат на приобретение прав на патенты и лицензии па использование изобретений в обшей сумме затрат па приобретение новых технологий за период с !998 г. по 2005 г. сократилась с 23% до 4.2%.

Отмеченные изменения сигнализируют о неблагоприятных тенденциях в распределении затрат на технологические инновации, высоком износе основных фондов в промышленности и крайне низком технико-технологическом уровне производства, которые могут привести к снижению инновационной активности российских организаций в сфере освоения и выпуска принципиально новой конкурентоспособной продукции.

Основным источником затрат на инновации являются собственные средства организаций, доля которых за анализируемый период колебалась

незначительно и составляла около 80% Доля внебюджетных фондов, бюджетов субъектов федерации и местных бюджетов не превосходила 0,6%

Показатель числа созданных новых технологий в России имеет сложную динамику Некоторый рост в 2000-2003 гг сменися падением в 2004-2005 гг до уровня 2001 г Больше всего новых технологий было создано в группе Производство, обработка и сборка, что можно объяснить стремлением российских предпринимателей к освоению чужих технологий, высококачественные комплектующие для которых поставляются из-за рубежа Такими, в частности, являются технологии сборочного этапа производства продукции

На втором месте - группа технологий Проектирование и инжиниринг, на третьем - Связь и управление, что обусловлено значительным интересом к развитию информационных и связанных непосредственно с ними технологий, а также технологий, позволяющих автоматизировать производственные процессы

Среди созданных в 2005 г передовых производственных технологий (Г1ПТ) 84,5% были новыми в стране, 6,1% не имели аналогов за рубежом и 9,4% - принципиально новыми (рис 6)

......... новые зарубежом KS5S принципиально новые 1 й всего создано

Рис.6 Динамика числа созданных в России передовых производственных технологий с учетом уровня новизны (единиц)

Указанный факт свидетельствует о неготовности российских производителей завоевывать зарубежные конкурентные рынки И стремлении получать быстрые результаты любой пеной.

За рассматриваемый период значительно увеличилось число используемых технологий российскими организациями (рис.7), улучшилась их структура-, технологии, созданные в период с 2000 г. по 2004 г. и внедренные в 2005 г., составили 63,5%, что характеризует достаточна высокий уровень новизны используемых в России передовых производственных технологий. Доля используемых старых технологий за рассматриваемый период имела тенденцию к снижению.

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

тыс. 160,0

Рис. 7. Динамика числа использованных передовых произволе! венных технологий и России (тыс, единиц)

Результаты исследования процесса разработки и распространения передовых производственных технологий в России позволяют утверждать, что спрос на передовые производственные технологии и их предложение развиваются особенно быстро в группах, связанных с информационным и компьютерными технологиями. Хорошую динамику спроса и предложения показывают также технологии группы Производство, обработка и сборка, которые обеспечивают условия имитации и восприятия чужих производственных технологий.

Переход российской экономики на новые принципы хозяйствования требует формулирования новых стратегических задач, одной из которых является ориентация страны на повышение конкурентоспособности отече-

ственного высокотехнологичного комплекса на основе использования передовых научно-технических достижений Решение этих задач невозможно без современных информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) с широким использованием локальных и глобальных сетей, в том числе Интернет, технологий хранения, обработки и передачи информации, автоматизации всех процессов

Проведенный анализ показывает, что в последние годы в России наблюдается рост использования ИКТ Так, число компьютеров на 1000 чел населения увеличилось с 18 в 1995 г до 159 в 2005 г (рис 8), количество пользователей Интернет - с 52 чел до 165 чел на 1000 чел населения Однако, наблюдаемый рост недостаточен для того, чтобы Россия догнала развитые страны мира и заняла достойные позиции в международных рейтингах

* Россия НИ-США

Х - Франция )( ""Япония

"Ж.......Чехия

1995 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Рис. 8. Динамика числа компьютеров, приходящихся на 1000 чел. в различных странах мира (единиц)

Исследование оснащенности работников российских организаций персональными компьютерами (ПК) показало, что в среднем по России в 2005 г на 100 работников приходилось 22 ПК И хотя на всем анализируемом интервале прослеживалась устойчивая тенденция к росту, оснащенность работников ПК еще остается на достаточно низком уровне и не соответствует современным требованиям

Только в трех видах деятельности анализируемый показатель близок к аналогичным значениям для развитых стран мира Финансовая деятельность - 97 ПК на 100 работников, Высшее профессиональное образова-

ние - 64 ПК на 100 работников и Государственное управление - 51 ПК на 100 работников

Среди основных факторов, сдерживающих применение ИКТ в России, организации выделили нехватку денежных средств и квалифицированных специалистов

В третьей главе Исследование особенностей инновационных процессов с учетом размеров и форм собственности предприятий проанализирована роль малых и средних предприятий в технологическом развитии страны, обобщен опыт развития малого бизнеса в развитых странах мира, исследованы особенности инновационных процессов в зависимости от размеров предприятий и форм собственности в России

К настоящему времени вопросы организации устойчивого взаимодействия малых и крупных промышленных предприятий, малых предприятий между собой, развития предпринимательства внутри крупных частных или государственных компаний, успешности функционирования малых многопрофильных предпринимательских структур, влияния форм собственности российских предприятий на инновационную деятельность остаются актуальными как в теоретическом, так и в прикладном аспектах Общепринятым является мнение о более высоком инновационном потенциале частного и иностранного секторов по сравнению с государственным

Малые предприятия являются основным источником инноваций в экономике, основанной на знаниях Правительства разных стран создают благоприятные условия в области защиты прав интелектуальной собственности, стимулирования взаимодействия между государственными исследовательскими институтами и промышленностью с тем, чтобы стимулировать инновационную деятельность и адаптацию новых технологий малыми предприятиями

Малый бизнес и предпринимательство рассматриваются во всем мире как решающие факторы успешности экономического развития Благодаря им происходит постоянная смена участников рынка возникают новые компании виды бизнеса, происходит замещение фирм, завершивших цикл своего развития

Малые предприятия действуют в зоне высокого риска, берутся за новые направления технологического развития, успех в которых дает возможность быстрого роста и развития новых технологических областей, выхода на конкурентные рынки Также важна роль малых предприятий в воспитании нового слоя предпринимателей не только склонных к риску, но и обладающих большими адаптивными способностями, склонностью к поиску и экономической реализации новых идей В этом смысле именно малый бизнес является организационной формой реализации нововведений и

технологического прогресса, позволяет поддерживать необходимый уровень конкуренции и придает импульс изменениям в рыночной структуре экономики

По данным ОЭСР 1/3 всех малых предприятий в Европе разрабатывает свои собственные инновации Инновационно-активными являются в Швеции - 55%, в Германии - 48%, Финляндии - 40% малых предприятий

Значительную долю средств малые и средние предприятия (до 250 чел ) направляют на проведение исследований и разработок (ИиР) Так в Италии доля затрат на проведение ИиР в общем объеме затрат составляет 65%, в Греции - 50%, Норвегии - 48% В России доля затрат на проведение ИиР находится на уровне 15-20%

Анализ основных тенденций развития малого предпринимательства в России показал, что удельный вес малых предприятий в экономике страны за период с 2000 по 2005 гг несколько вырос средний темп роста среднесписочной численности работников малых предприятий (без совместителей) составил 105%, а инвестиций в основной капитал - 130%

Инновационные малые предприятия в России, занимающиеся разработкой новых технологий и внедрением достижений научно-технического прогресса, составляют пока незначительную часть действующих малых структур и либо образованы на базе крупных заводов и опытных производств, либо отпочковались от научно-исследовательских организаций В настоящее время идет процесс накопления и осмысления опыта в области формирования правовых и экономических основ, необходимого для выпонения малым бизнесом своей роли в становлении и развитии национальной инновационной системы Малые российские инновационные предприятия, выходя на наукоемкие секторы мирового рынка даже с небольшими объемами товаров или услуг, приобретают опыт работы, изучают правила игры, аккумулируют информацию о потребителях и конкурентах Тем самым малые инновационные предприятия формируют основу для сглаживания диспропорций в российской экономике, которые обусловлены сырьевой направленностью российского экспорта

Исследование инновационной активности на предприятиях РФ с различным числом работников (рис 9), показало, что наибольшая доля инновационно-активных предприятий сосредоточена в двух классах с численностью работников от 1000 до 4999 чел (24%) и от 200 до 499 чел (23%) На предприятия с численностью от 500 до 999 чел и от 100 до 199 чел приходится соответственно 16% и 15% инновационно-активных предприятий, на малые предприятия с численностью работников от 50 до 99 чел и до 49 чел - 8% и 7% Такая структура нетипична для развитых стран, где на малые предприятия приходится существенно большая доля

от 500 - 999 16'А

О! Л00 --(09 чйл.

инновационно-активных предприятий. Последнее свидетельствует о незавершенности процесса перестройки рыночных отношении в России.

10000 и Более чел До 49 чел

7% от 50 ' 39 ЧеП'

от 5000 Х 9999 40л.

от 1000 - 4999 чел. 24%

от юо -199 чел.

Рис.9. Доля IIн поваиионно-активн ых предприятий в общем числе предприятий с учетом числа работающих, 2005 г. (%)

Отметим, что наибольший удельный вес объема отгруженной инновационной продукции приходися й 2005 г. на малые предприятия с численностью работником до 49 чел. - 25,6% и средние предприятия от 200 до 499 чел. - 20,5%. что -значительно превосходит средний для России уровень (12,2%). Минимальное значение рассматриваемого показателя отмечалось на крупных предприятиях с численностью работников от 5000 до 9999 чел. - 7,4%.

В период с 1997 по 2005 гг. наблюдались устойчивые сдвиги в структуре инновационной активности предприятий. Они были вызваны, с одной стороны, ростом инновационной активности средних предприятий и близких к ним по числу занятых крупных предприятий с численностью работников от 500 до 999 чел., а с другой стороны, снижением активности среди очень крупных предприятий. Так, в структуре отгруженной инновационной продукции (рис.10) предприятий с численностью работников от 200 до 499 чел, и от 500 до 999 чел. преобладает значительно измененная или вновь внедренная продукция, доля которой значительно превосходит средний для России уровень, составляющий 48%. На малых предприятиях с численностью работников до 49 человек и предприятиях - гигантах с численностью работников от 5000 до 9999 чел. и более 10000 чел. основное внимание уделяется усовершенствованию уже существующей продукции.

Значительно измененная или вновь внедренная 63 Усовершенствованная

Рис. 10. Структура отгруженной инновационной продукции но группам предприятий в 2005 г. (%)

Увеличение доли исследований и разработок в затратах на технологические инновации на крупных предприятиях и предприятиях-гигантах (рис. I I) позволяет надеяться па увеличение их инновационной активности в будущем.

ЕЩ232(Ш-2005 гг Ч2000-2002 гг

Рис.11, Доля исследований и разработок в затра rax ira технологические инновации на предприятиях с различной численностью работ ников (%)

Таким образов, повышение конкурентоспособности российской ">койОМки яежиг в преодолении инновационной пассивности крупных

предприятий и повышении удельного веса малых п средних (шпошщионнеактивных предприятий.

Важнейшей задачей современной государственной экономической политики России дожна стать разработка комплексной системы мер по поддержке инновационной активности малого сектора промышленности по разным направлениям - от патентования до выхода на новые рынки. Все Это позволит малым инновационным предприятиям снизить издержки и риски, повысить конкурентоспособность и сыграть достойную роль в становлении национальной инновационной системы.

В холе исследования было установлена, что частная форма собственности не является лидером предпринимательской активности в инновационной деятельности. Предприятия этой формы собственности уступаю: по активности предприятиям смешанной российской и федеральной собственности (рис.12). Среди предприятии указанных форм собственности, осуществлявших инновационную деятельность, 43% и 45% предприятий соответственно наиболее важным рынком сбыта считали зарубежный рынок при среднем для России уровне 28%.

Рис. 12. Доля организаций, занимавшихся инновационной Деятельностью, по формам собственности, 2005 г. (%)

Следует отметить, что вливание Иностранной собственности в российскую, значительно увеличивая эффективность собственника. Высокая инновационная активность предприятий смешанной российской и со-

вместной российской и иностранной собственности подтверждается при исследовании удельного веса отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции Значение анализируемого показателя для предприятий выделенных форм собственности составляет, соответственно, 16,9% и 15,9%, что значительно превышает уровень частной формы собственности (7,7%) и средний для России уровень (12,2%) При этом продукция предприятий смешанной российской и совместной российской и иностранной собственности обладает высокой экспортной составляющей доля отгруженной продукции собственного производства за пределы РФ составила в 2005 г 27,1% и 34,6% соответственно (при среднем уровне 20%) Предприятия смешанной формы собственности, несмотря на достаточно высокие показатели инновационной деятельности, уделяют значительное внимание проведению исследований и разработок на эти цели в 2005 г было выделено 26,4% затрат на технологические инновации, что превышает средний уровень по России почти в 2 раза

Последнее обстоятельство еще раз подтверждает возможность увеличения инновационной активности предприятий путем повышения качества собственника и качества менеджмента предприятий

Лишним подтверждением факта отсутствия в России активной рыночной среды является инновационная пассивность предприятий иностранной формы собственности уровень предпринимательской активности на этих предприятиях значительно ниже общероссийского

У предприятий, находящихся в собственности субъектов РФ, несмотря на низкие показатели инновационной активности, просматриваются и позитивные моменты увеличение доли значительно измененной или вновь внедренной продукции в структуре отгруженной продукции и рост затрат на исследования и разработки в затратах на технологические инновации

Таким образом, каждая из рассматриваемых форм собственности имеет свои преимущества и недостатки Все это означает, что без качественного изменения деятельности организаций нельзя добиться одновременно выигрыша в масштабах и эффективности инновационного производства только за счет структурных сдвигов в пользу тех или иных форм собственности

В четвертой главе Методология сравнительного анализа инвестиционной привлекательности и инновационно-технологической активности регионов России исследованы методологические подходы к определению понятия региональных инновационных систем, обобщены современные подходы к количественной оценке дифференциации регионов России по уровню инновационно-технологического развития, рассмотрены

интенсивность и направленность структурных изменений, произошедших в регионах за период реформирования, предложена эконометрическая модель распределения регионов России по инновационно'технологической активности, выявлены основные факторы, определяющие результативность инновационной деятельности и уровень инновационной активности регионов

Россия переживает болезненный процесс трансформации социальных и хозяйственных отношений Резкое снижение роли государства в регулировании экономических процессов, противостояние между федеральным центром и отдельными субъектами Федерации, ослабление внутрирос-сийских экономических связей - отрицательно сказываются на экономике отдельных регионов Будучи федеративным государством, Россия до недавнего времени не имела опыта разработки и реализации региональной политики Примерно четверть всех субъектов федерации имеют монопрофильную экономику, основным донором их бюджета выступают крупные вертикально-интегрированные компании

Реализация политической стратегии государства по гармонизации развития регионов диктует необходимость создания методической основы количественного измерения региональной и отраслевой дифференциации экономики

Средства, которыми пользуются центральные, региональные и местные власти разных стран для устранения региональных различий, весьма многообразны выбор их обусловлен рядом таких факторов, как социально-экономическое положение страны, тип государственного устройства, особенности экономического потенциала

Чтобы четко поставить задачи региональной политики и выбрать подходящие средства их решения, необходимо, в первую очередь, выявить причины пространственного неравенства и факторы, ее определяющие

Проведенный анализ показал, что наиболее ярко межрегиональные различия проявляются в высокой степени концентрации научного потенциала в отдельных регионах страны Более половины расходов на исследования и разработки приходится на Центральный федеральный округ, в котором сосредоточены регионы с высоким научным потенциалом, наименьшая доля - на Дальневосточный федеральный округ Так, около 52% работников, выпоняющих исследования и разработки в научно-технической сфере, приходится на Москву, Санкт-Петербург и Московскую область

Экономически развитые районы в большей степени ориентированы на инновационные технологии Ранжирование регионов РФ по объему финансирования технологических инноваций позволило выявить лидеров, которыми являются Москва, Санкт-Петербург, Челябинская, Свердлов-

екая, Самарская, Тюменская, Московская области, республика Татарстан В число регионов-аутсайдеров попали в основном регионы Южного федерального округа Республика Дагестан, Кабардино-Бакарская, Карачаево-Черкесская Республики, а также Псковская (0,024%), Астраханская (0,013%), Магаданская (0,012%) и Сахалинская (0,034%) области

Межрегиональная дифференциация проявляется и в распределении малых предприятий по территории страны Так, в 2005 г 20,5% малых предприятий было расположено в Москве (что превышает уровень всех федеральных округов), 11,7% - в Санкт-Петербурге, 4,5% - в Московской области Доля малых предприятий в остальных субъектах федерации не превышала 3%

Анализ структурных изменений инновационной деятельности на ме-зоуровне позволил распределить федеральные округа по уровню инновационной активности Лидерами являются Центральный и Привожский федеральные округа, Дальневосточный округ характеризуется наименьшей инновационной активностью

Наиболее подвержен структурным изменениям Уральский федеральный округ, весьма низкий уровень различий наблюдается в Северозападном округе

Исследование пространственной структуры инновационной деятельности проводилось с целью выделения однородных групп регионов, имеющих общие черты и закономерности развития научных и инновационных процессов с использованием следующих показателей

Z, - общие затраты (капитальные и текущие) на продуктовые и процессные инновации, тыс руб,

z2 - инвестиции в основной капитал, тыс руб ,

z,- число совместных проектов по выпонению исследований и разработок, ед,

z4 - доля организаций, приобретавших новые технологии, в общем числе организаций,

z5 - среднесписочная численность сотрудников организаций, осуществляющих инновационную деятельность, чел

Классификация осуществлялась за период с 1997 по 2005 гг на основе нормированных значений указанных показателей (z'j , где j=l ,2,3,4,5)

Реализация агломеративного иерархического метода кластерного анализа с помощью различных метрик и правил объединения кластеров по критерию максимума межгрупповой и минимума внутригрупповой диспер-

сий по всем выделенным признакам позволила сделать вывод о целесообразности разбиения регионов РФ на три кластера По данным 2005 г к первому кластеру (П)=15) относятся регионы-лидеры, отличающиеся высоким уровнем инновационного развития (рис 13), ко второму - стабильно развивающиеся регионы (п2=34), представители третьей группы - отстающие регионы (п3=30)

Рис.13. Средние значения нормированных показателей по кластерам, 2005 г

В состав первого кластера вошли, например, г Москва, Московская область, г Санкт-Петербург, республика Татарстан, Нижегородская, Пермская, Самарская, Свердловская, Тюменская области

Этот кластер характеризуется наибольшими значениями общих затрат на продуктовые и процессные инновации, инвестиций в основной капитал и среднесписочной численности работников, осуществлявших инновационную деятельность

Высокая концентрация научных ресурсов в первом кластере объясняется, прежде всего, особенностями распределения научно-исследовательских и опытно-конструкторских организаций в советский период Основные научные базы располагались в регионах с развитой отраслевой инфраструктурой

Регионы третьего кластера характеризуются самыми низкими значениями практически всех анализируемых показателей, за исключением -число совместных проектов по выпонению исследований и разработок

Представители третьего кластера достаточно разнообразны, нет четкой привязанности к конкретному федеральному округу Прежде всего, кластер отличается наличием проблемных регионов (Республика Ингушетия, Кабардино-Бакарская Республика, Удмуртская Республика, Республики Тыва и Хакасия) Под проблемным подразумевается регион, который самостоятельно не в состоянии решить свои социально-экономические проблемы или реализовать свой потенциал и нуждается в активной поддержке со стороны государства В таких регионах происходит деградация ресурсного, хозяйственного, социального и экологического потенциалов

Помимо проблемных регионов в кластер попали субъекты РФ, характеризующиеся неразвитым промышленным сектором В структуре производства указанных субъектов преобладает сельское хозяйство, животноводство, развит сектор туризма (Ставропольский край, Ростовская, Курская, Ярославская области) Историческое отраслевое распределение научно-исследовательских организаций объясняет отсутствие в этих регионах поноценной научной базы

Следует отметить, что разница между значениями рассматриваемых показателей во втором и третьем кластерах несущественна Таким образом, относительно благополучными являются лишь 15 регионов РФ - представители первого кластера Субъекты, входящие во второй кластер, являются перспективными регионами для развития инновационной деятельности при условии достаточного финансирования научного сектора

Сопоставление классификаций за 1997-2005 гг свидетельствует о росте дифференциации регионов РФ В число постоянных инновационно-активных регионов вошло 8 субъектов РФ Причем очевидными лидерами являются либо экономически развитые регионы, связанные с экспортом технологической продукции (г Москва, Московская область, г Санкт-Петербург, Свердловская, Самарская и Нижегородская области), либо регионы, богатые нефтяными ресурсами (Республика Татарстан, Тюменская область) За рассматриваемый период увеличилось число регионов со средней степенью инновационной активности (с 14 в 1997 г до 34 в 2005 г) и снизилось число инновационно-отсталых регионов

Сделанные выводы подтверждены с помощью параметрической структурной модели инновационной деятельности регионов России Рассматривалась функция плотности распределения показателя лобъем отгруженной инновационной продукции, приходящейся на 1000 жителей региона (рис 14) В результате применения агоритма расщепления смеси вероятностных распределений регионы разделились на три страты (лидирующие, средние и отстающие)

Исследование аналогичных разбиений за период с 2000 по 2004 гг, свидетельствует об усилении дифференциации наиболее инновационно -активных регионов, которые образуют третью компоненту в исходном и модельном распределениях.

- общая -1 страта

2 страта

3 страта

400 350 ЗОО 250 200 150 100 50 О 1

Рис, 14. Распределение регионов России по выпуску инновационной продукции и его декомпозиция, 2005 г.

О достаточно высоком качестве аппроксимации результатов наблюдений свидетельствует соответствие теоретических распределений эмпирическим. Линейная ошибка аппроксимации составила в 2005 г.

н !у. ЧV

Ртеор. Л-jM.il А

----Ч Предположение о виде теоретического

распределения согласуется с имеющимися данными на уровне значимости 0,1.

За рассматриваемый период уменьшилось число инновационно-отсталых регионов (с [9 и 2001 г. до 13 в 2005 г.) н увеличилось число регионов со средней степенью инновационной активности (долен инновационной продукции, приходящейся на 1000 чел.).

Полученная региональная стратификация подтверждает сделанные ранее выводы о существенной дифференциации регионов и увеличении группы регионов со средним уровнем инновационно-технологического развития.

Средние значения показателей инновационной активности групп лидирующих, средних и депрессивных регионов представлены на рис, 15. Регионы, входящие в состав третьей страты, занимают лидирующие позиции по всем рассматриваемым показателям,

единиц 160 140 120 то 80 60 40 20 а

1 страгтэ 2 страта 3 страта

а число поданных заявок на патенты на изобретения и заявок на патенты на промышленные

образцы, свидетельства на полезные мод ел к к' совыгестных ррентив

число организаций-, севших готовые инновации в течение последних трек лет (единиц)

Рис, 15, Инновационная активность регионов но с тратам, 2005 г,

13 выделенных однородных группах регионов построены регрессионные уравнения, позволяющие установить факторы и численно оценить степень их влияния на результативность инновационной деятельности.

На предварительном этапе отбор объясняющих переменных для регрессионной модели показателя (у) - доля инновационной продукции в общем обьеме отгружен ной продукции производися из 50 показателей, характеризующих научную, инновационную и технологическую деятельность в России.

После устранения мул^тиколинеарности в явном виде и исключения недостаточно информативных показателей для анализа было оставлено 10 переменных:

X; - доля организаций, имевших готовые инновации в течение последних I рех лет, в общем числе обследованных организаций;

х:- доля затрат на процессные инновации в общем объеме затрат па технологические инновации;

х-, - доля исследователей в обшей численности работников, аы поднявших ИиР;

х.) - количество приобретенных новых технологий (технических достижений). программных средств (ед);

Хз - количество переданных новых технологий (технических достижений), программных средств (ед),

х6- число совместных проектов по выпонению исследований и разработок (ед),

x^ - доля затрат на прикладные исследования и разработки во внутренних текущих затратах на ИиР,

х8 - активность освоения зарубежных технологий, х9 - доля собственных средств организаций в затратах на технологические инновации,

хш- доля привлеченных кредитов и займов в затратах на технологические инновации,

В первом (лидирующем) кластере для уменьшения признакового пространства и перехода к ортогональной системе координат был реализован метод главных компонент с последующим вращением Уапгпах, позволивший получить матрицу факторных нагрузок простой структуры В результате удалось выделить три главных компоненты, на которые пришлось 85,6% суммарной дисперсии

Анализ матрицы факторных нагрузок показал, что первая главная компонента выражает ресурсную составляющую инновационной деятельности, вторая (Ъ) - технологическую составляющую инновационной деятельности, третья - активность освоения зарубежных технологий

Для группы лидирующих регионов в регрессионную модель иннова-, ционной активности вошли первые две главные компоненты (табл 2)

Учитывая низкую степень финансирования инновационной деятельности из средств федерального бюджета, уровень инновационной активности в настоящее время всецело зависит от самих организаций Поэтому наиболее инновационно-активными являются, прежде всего, экономически развитые регионы, имеющие возможность свободного финансирования инновационной деятельности из собственных средств и обладающие высоким научным потенциалом

Влияние показателя доля организаций, имевших готовые иннова-, ции в течение последних трех лет, на объем отгруженной инновационной продукции объясняется тем, что в настоящее время наиболее важным конкурентным преимуществом организаций является создание новой инновационной продукции, стимулирующей развитие новых связей между наукой и производством Лишь значительно укрепив рейтинговые позиции за счет эффективной региональной инновационной деятельности, активного освоения новых технологий можно претендовать на интерес со стороны российских и зарубежных инвесторов

Таблица 2

Регрессионные модели и характеристики их адекватности для выделенных кластеров (групп регионов России)

№ кластера Регрессионная модель

К 1 > = 0,474 + 0,28Г , + 0,581 2 (4,78 ) (3,60 ) ЯЧ),823, Рнаб, =20,12, У =0,92, |<Г|= 2,74%

К 2 (-4,12) (4 46) (2 16) (2 76) Я2=0,855, Рнабл = 40,67, Г =0,73, = 3,93 %

КЗ у - -3,65 (х.ГЧ-О0'36 (^)0Л5-(^Д)М1 (-2 15) (4 36) (1 98) (2 76) (1<Ъ) Я2=0,902, = 35,96, ? =0,524, ^ = 6 31 %

Инновационная политика регионов второго кластера заключается в поддержании и дальнейшем увеличении инновационного потенциала за счет использования прикладных исследований и разработок Несмотря на высокий уровень инновационного развития крупнейших российских городов (Москва, Санкт-Петербург и другие), не менее привлекательными являются регионы со стабильно развивающейся экономикой Именно в такие регионы в настоящее время инвестируют денежные средства российские и иностранные инвесторы

Исследование коэффициентов эластичности модели инновационной активности регионов третьего (отстающего) кластера показало, что наибольшее влияние на результативный показатель у оказывают доля собственных средств предприятий в затратах на технологические инновации (х9) и доля организаций, имевших готовые инновации в течение последних трех лет, в общем числе обследованных организаций (хО Далее следует доля привлеченных кредитов и займов в затратах на технологические инновации (хю), что свидетельствует о стремлении депрессивных регионов использовать заемные средства для поддержания инновационной активности Отметим существенный рост привлеченных средств в финансировании инновационной деятельности российских организаций Так, в целом по России

значение исследуемого показателя за период с 2000 по 2005 г выросло с 7,2% до 17,1%

Стремление выжить в конкурентной борьбе стимулирует организации регионов третьего кластера к проведению совместных исследований и разработок, что значительно повышает их инновационный потенциал

Для моделирования инновационно-технологической деятельности регионов второго и третьего кластера использованы степенные модели, обладающие более высокими показателями точности и адекватности по сравнению с линейными

Для проверки качества регрессионных моделей использован тест Рамсея, который подтвердил справедливость предположений об отсутствии ошибок спецификации

Сопоставление регрессионных моделей позволило сделать вывод, что положительное влияние на долю отгруженной инновационной продукции во всех выделенных кластерах оказывают собственные средства организаций, влияние которых на объем отгруженной инновационной продукции просматривается на всем анализируемом интервале с 1997 по 2005 гг, а также доля организаций, имевших инновации в течение последних трех лет Доля затрат на прикладные исследования и разработки оказывает положительное воздействие на объем отгруженной инновационной продукции в регионах второго кластера Депрессивные регионы, испытывающие недостаток собственных средств, пытаются поддержать инновационную активность за счет привлечения кредитов и займов и выпонения совместных научных исследований

В пятой главе Методология статистическою анализа инновационно-технологической деятельности в промышленности России разработана методология комплексной оценки инновационного потенциала отраслей промышленности РФ, основанная на анализе структурных различий, многомерных статистических и рейтинговых методах, непараметрической структурной модели инновационной активности

Опыт наиболее развитых стран показывает, что технологическая конкурентоспособность обеспечивается накопленным научно-техническим потенциалом, наличием крупных наукоемких корпораций, эффективностью управления технологическим прогрессом

В работе рассчитаны структурные изменения в отраслях промышленности и видах деятельности промышленных производств по следующим показателям выпоненный объем научно-технических работ, объем отгруженной инновационной продукции, число созданных и использованных передовых технологий

В процессе анализа было выявлено, что направления структурных изменений по всем изучаемым показателям различны как по отраслям промышленности, так и по видам деятельности

К отраслям промышленности, которые наиболее активно развиваются, используют в производстве передовые технологии и отгружают инновационную продукцию, относятся топливная, пищевая, медицинская, химическая и полиграфическая промышленности

Самым ярким лидером по положительным структурным изменениям является топливная промышленность, в которой инновационная модель формируется фактически заново, в основном, усилиями частных компаний, испытывающих острейшие потребности в повышении технического уровня производства Ряд компаний нефтегазовой и металургической промышленности начал выпонять новые для них функции структурообразующих элементов отраслевых инновационных систем или технологических кластеров нового типа

Ухудшение показателей инновационной активности наблюдалось в отрасли тяжелого, энергетического и транспортного машиностроения, что свидетельствует о наметившейся тенденции снижения ее конкурентоспособности и необходимости серьезных структурных преобразований

Среди видов деятельности, которые успешно развиваются, активно используют и создают новые передовые технологии, реализуют инновационную продукцию можно выделить добычу топливно-энергетических полезных ископаемых, производство пищевых продуктов, включая напитки и табак, производство изделий медицинской техники, целюлозно-бумажное производство, издательскую и полиграфическую деятельность, химическое производство

Негативные структурные изменения наблюдались в производстве прочих неметалических минеральных продуктов, в котором наметилась тенденция снижения объёма выпоненных научно-технических работ, использования передовых технологий и, как следствие, снижение объема отгруженной инновационной продукции

Для выявления наиболее конкурентоспособных отраслей промышленности РФ использовалась методика построения рейтингов отраслей промышленности при помощи непараметрических приемов сжатия информации, включающая в себя различные методы построения обобщенного показателя (метод суммы мест, суммы балов, таксиметрический и другие методы), а также многомерные методы классификации

Классификация п= 44 отраслей промышленности осуществлялась по следующим показателям г\- доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, ът доля организаций, выпускав-

ших инновационную продукцию, г-,- доля работников с высшим образованием, тц- объём инвестиций в основной капитал, приходящийся на одного работника основной деятельности

В результате было выделено три группы отраслей промышленности с высокой (П)=14), средней (п2=18) и низкой (п-,= 12) степенью участия в инновационно-технологической деятельности

Полученные результаты были проверены с помощью модифицированной процедуры кластерного анализа с использованием аппарата теории нечетких множеств Отрасли промышленности разделились на три однородные группы конкурентоспособные инвестиционно-привлекательные (К1), технологически активные (К2) и отстающие (КЗ) Рассчитана матрица принадлежности отраслей промышленности к выделенным кластерам Средние значения показателей в кластерах представлены в табл 3

Таблица 3

Характеристики кластеров отраслей промышленности по инновационной активности

Показатели 2001 год 2004 ГОД

К 1 К 2 К 3 К 1 К 2 К 3

0,11 0,25 0,14 0,14 0,22 0,15

г2 0,18 0,27 0,09 0,27 0,23 0,12

г-, 0,52 0,48 0,34 0,57 0,43 0,35

24 0,39 0,03 0,05 0,82 0,04 0,07

Удельный вес кластера, % 22,7 36,4 40,9 22,7 43,2 34,1

Доля инвестиционно - привлекательных отраслей составляет 22,7% Ядро кластера образуют наиболее прибыльные отрасли топливной промышленности Отрасли первого кластера характеризуются высокими инвестициями в основной капитал, высокой квалификацией кадров, но сравнительно низкой долей объёма отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции За рассматриваемый период число объектов кластера оставалось стабильным

Доля отстающих отраслей за рассматриваемый период уменьшилась с 40,9% в 2001 г до 34,1% в 2004 г Этот кластер характеризуется низким уровнем инвестиций в основной капитал, наименьшей долей организаций, выпускающих инновационную продукцию, низким уровнем образования персонала В ядро кластера на протяжении рассматриваемого периода входили черная металургия, угольная, станкостроительная и инструментальная. подшипниковая, лесная, деревообрабатывающая и целюлозно-бумажная, мукомольно-крупяная и комбикормовая, легкая, стекольная и фарфорофаянсовая промышленности

Для технологически активных отраслей второго кластера, доля которых выросла за период с 2001 Ч 2004 гг с 36,4% до 43,2%, характерен низкий уровень инвестиций в основной капитал и относительно высокая квалификация персонала Доля объема инновационной продукции в общем объеме отгруженной промышленной продукции самая высокая среди рассматриваемых кластеров Его основу составляют наукоемкие отрасли, требующие высокой квалификации персонала и больших капиталовложений Ядро кластера образуют следующие отрасли промышленности средств связи, приборостроение, судостроительная, электронная, авиационная, оборонная

При анализе динамики перемещения центров кластеров заметен рост среднего объема инвестиций в основной капитал отраслей первого кластера При этом инвестирование отраслей двух других групп существенно не изменилось Для предприятий средней группы характерно некоторое снижение доли объёма отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции и доли организаций, выпускавших инновационную продукцию

В выделенных типологических группах отраслей промышленности, построены регрессионные модели результативного показателя (у) - доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, определяющие его зависимость от факторов, оказывающих существенное воздействие на инновационно-технологическую деятельность (табл 4)

В построенные модели вошли следующие показатели х, - доля совместных проектов по проведению исследований и разработок (ИиР) с ор-, ганизациями России и СНГ в общем числе совместных проектов, х2 - доля исследователей в общей численности работников, выпонявших,ИиР, х4 -доля организаций, занимавшихся инновационной деятельностью в общем числе обследованных организаций, х5 -доля иностранных инвестиций в общем объеме затрат на технологические инновации, ХбЧ доля принципиально новых созданных технологий в общем числе созданных технологий,

Х7 - доля собственных средств организаций в затратах на технологические инновации

Таблица 4

Типологические регрессионные модели и характеристики их адекватности для выделенных кластеров

_ (групп отраслей промышленности РФ)

№ кластера Регрессионная модель

1 кластер у = 24,4 + 0,26л:, + 0,25л6 + 0,17л7 (3,27) (3,73) (8,79) ЯЧ),924, рнабл = 15,09, .? =1,12, <5"| = 2,53 %

2 кластер у = 9,41 + 0,14л:, + 0,52л2 + 0,18л7 (3,27) (2,84) (2,57) 114),896, Рнабл = 12,85, .V =0,97, Щ = 3,72 %

3 кластер у = 7,19 + 0,24л4 + 0,51л6 + 4,24л7 (2,65) (2,58) (2,89) ЯЧ),889, Рна6л = 14,96, =1,24, |<Г| = 4,71 %

Сопоставление коэффициентов регрессионных моделей показало, что существенное положительное влияние на долю отгруженной инновационной продукции оказывает доля собственных средств предприятий в затратах на технологические инновации Ее влияние сказывается на результативном показателе во всех выделенных кластерах Доля принципиально новых созданных технологий в общем числе созданных технологий оказывает положительное воздействие на объем отгруженной инновационной продукции в отраслях первого и третьего кластеров Средства иностранных источников увеличивают объем отгруженной инновационной продукции в первом (лидирующем) кластере Отраслям второго кластера держаться на плаву помогает сотрудничество и кооперация, которые становятся основным средством для разделения растущих издержек и риска нововведений, а также высокий потенциал знаний и квалификация сотрудников, необходимые в процессе разработки и внедрения новой продукции

Проведенный анализ инновационной деятельности в отраслях промышленности РФ и видах деятельности промышленных производств свидетельствует о том, что назрела острая необходимость в активной государственной поддержке научно-исследовательских работ посредством разработки комплекса мер стимулирования наукоемких производств, всесторон-

не охватывающих все вопросы их инновационной политики, предусматривающих льготное налогообложение инновационной сферы при контроле качественной стороны нововведений

Хотя в значительной мере правовая база рыночной экономики сформирована, необходимы дальнейшие реформы, направленные на обеспечение предсказуемости среды, правовой защищенности, системы партнерских отношений, учета объективных интересов основных сторон по выработке и принятию государственных решений, касающихся предпринимательской среды и инвестиционного климата

Структурные модели в современных условиях имеют устойчивую стратификацию На основе полученных оценок и допонительных исследований возможно прогнозирование развития инновационной активности как для отдельных отраслей и видов экономической деятельности, так и для экономики страны в целом

В шестой главе Эконометрическое моделирование инновационной и кооперационной активности в России разработана и апробирована методика исследования кооперационной активности в исследованиях и разработках обрабатывающих производств в зависимости от степени технологичности, проведен сравнительный анализ развития кооперации в России и развитых странах мира, разработан агоритм оценки влияния инновационно-технологических факторов на кооперационную активность российских производств, построена эконометрическая модель в виде системы одновременных уравнений, позволяющая исследовать взаимосвязь фундаментальной науки с прикладными исследованиями и разработками, а также внедрение их результатов в производство

Общепринятым является мнение, что масштабы и интенсивность кооперационных процессов в инновационной деятельности напрямую связаны с необходимостью уменьшения риска при проведении научных исследований и разработок для получения новой технологии или технологически нового продукта Справедливость этой гипотезы, в частности, означает, что склонность к кооперации и ее масштабы дожны значительно различаться для групп высоко- и низкотехнологичных производств

В работе проведено исследование развития кооперационных процессов в России за период с 2000 по 2004 гг в двух направлениях проанализированы масштабы и склонность к кооперации, где за склонность к кооперации принято отношение числа кооперационных проектов, приходящихся в среднем на одну организацию Также выделены различные уровни иерархии экономики в целом (макроуровень), обрабатывающих производств (мезоуровень), который в соответствии с международной классификацией подразделяся на четыре подуровня - высокотехнологичных (high-

technology industries), средне-высокотехнологичных (medium-high-technology industries), средне-низкотехнологичных (medium-iow-technology industries) и низкотехнологичных (low-technology industries) производств Каждому из них в соответствие ставились определенные виды деятельности обрабатывающих производств

Специальное внимание уделялось участию иностранных партнеров, особенно партнеров из промышленно развитых стран, в кооперации Эго объясняется тем обстоятельством, что в силу открытости международных рынков иностранное присутствие в российских кооперационных проектах во многом определяет среднесрочную перспективу участия России в процессах международного разделения труда

Проведенное исследование показало, что в последние годы в России наблюдалось снижение кооперационной активности в ИиР Достаточно сказать, что в 2004 г количество всех кооперационных проектов в стране составило лишь 48% от уровня 2000 г, а склонность к кооперации сократилась с 11,7 до 6,8 проекта на организацию

Значительное место в кооперационных процессах занимают обрабатывающие производства, доля которых за рассматриваемый период выросла на восемь процентных пунктов и составила в 2004 г 73% or общероссийского уровня Это обусловлено тем, что масштабы и склонность к кооперации в обрабатывающих производствах за рассматриваемый период упали не столь значительно, как по России в целом Так, интерес к кооперации иностранных участников снизися до 60% от уровня 2000 г

Дезагрегация обрабатывающих производств на группы технологичности позволила сделать вывод, что основным фактором, определяющим масштабы падения кооперационной деятельности в России, явилась ситуация в группе средне-высокотехнологичных производств Такое влияние группы объясняется высокими масштабами кооперационных процессов, которые в 2000 г значительно превышали масштабы участия в кооперации всех остальных групп технолоуичности (в 5 раз превышали уровень средне-низкотехнологичных производств, почти в 6 раз - высокотехнологичных и в 11 раз - низкотехнологичных производств) Падение с 60% от обшей доли кооперационных процессов обрабатывающих производств в 2000 г до 40% в 2004 г было столь значительным, что даже рост кооперации в группах высоко- и низкотехнологичных производств не смог повлиять на общую ситуацию в стране (рис 16)

Отметим, что несмотря на общую тенденцию падения масштабов кооперационной активности в средне-высокотехнологичных производствах, склонность к кооперации здесь оставалась достаточно высокой Так, в видах деятельности Производство железнодорожных, трамвайных локо-

мотивов, и Продукция химического синтеза склонность к кооперации значительно превышала средний уровень, как для обрабатывающих производств, так и для экономики в целом (9.5 н 9.2 проекта на организацию соответственно).

5000 4000 3000 2000 1000 О

2001 2004

высокотехнологичные

средие-вьсоко-техн о логичные

В сре дне-Ш"! эхо-технологичные

О низш-технологичные

Рис.16. Динамика числа кооперационных проектов в группах Технологичности о брабат ы вй щи* произвол ста (ед.)

Склонность к кооперации иностранных партнеров и партнеров из про мы тленно развитых стран в виде деятельности ('Продукция химического синтеза составила 4.6 проекта на организацию против среднего уровня для иностранных партнеров 2.1 проекта на организацию. Более высокий уровень склонности к кооперации был зафиксирован только а лиде деятельности (^Производство текстильных изделий (группа пит ко технологичных производств), в котором он составил 5.7 проекта на организацию.

Анализ видов деятельности. входящих в группу средне-высокотехнологичных производств позволил сделать вывод, что структурный сдвиги к кооперационных процессах на уровне обрабатывавши!* производств. произошедшие за рассматриваемый период, были снизаны с падением интереса как российских, так и зарубежных партнеров к кооперации в виде деятельности ((Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов. Доля этого вида деятельности в кооперационных процессов обрабатывающих производств сократилась почти в 4 разя при снижении склонности к кооперации в 2 раза. Столь существенное падение интереса к кооперации является индикатором неблагополучия в автомобильной промышленности России, в основе которого лежит нес пособность российских производителей конкурировать с недорогими и качественными зарубеж-

ными аналогами, экспортируемыми из-за рубежа и собираемыми внутри страны

На- фоне общего падения интереса к кооперации в России, образовались точки роста, позволившие несколько выровнять ситуацию и не допустить обвального падения кооперационной активности Их можно условно разделить на две категории повышающие общую конкурентоспособность (если произошло увеличение масштабов и склонности к кооперации как российских, так и иностранных партнеров) и локальные (если имело место увеличение кооперационной активности или российских, или иностранных партнеров)

К глобальным точкам роста можно отнести следующие виды деятельности Производство медицинских приборов, точных и оптических инструментов, Продукция химического синтеза и Коксохимическое производство, в которьщ наблюдася рост масштабов и склонности к кооперации российских и иностранных партнеров, что свидетельствует о высокой конкурентоспособности указанных производств на мировых рынках

К локальным точкам роста относятся виды деятельности Производство пищевых продуктов и табачных изделий, повысивший свой удельный вес (для российских партнеров) и склонность к кооперации, Производство текстильных изделий, в котором значительно повысилась активность иностранных партнеров, Производство металургическое, лидировавшее по масштабам кооперационных процессов и интенсивности (И проектов на организацию, что превышает уровень всех остальных видов деятельности)

На следующем этапе исследования с помощью логит-анализа решалась задача построении модели, позволяющей предсказывать вероятность высокой кооперационной активности в исследованиях и разработках по значениям переменных, которые можно получить относительно видов деятельности промышленных производств

В качестве зависимой переменной была выбрана бинарная переменная у - кооперационная активность в инновационных проектах

В качестве независимых переменных на этапе априорного анализа рассматривалась возможность включения в модель 26 показателей, по которым имелась достаточно поная информация об изучаемом объекте

Для исследования взаимосвязи между качественными и количественными признаками построена матрица непараметрических коэффициентов корреляции Кендэла т, позволившая исключить мультиколинеарные

1, если кооперационная активность высокая О, в противном случае

переменные В результате для анализа оставлено 10 наиболее информативных показателей, имеющих достаточно существенную связь с результативным порядковым признаком у

X) - степень новизны созданных технологий (отношение числа принципиально новых созданных технологий к числу созданных передовых технологий),

х 2 - число использованных технологий (ед), х з - число приобретенных новых технологий (ед ), х4 - количество поданных заявок на патенты на изобретения (ед ), х5 - доля специалистов с высшим профессиональным образованием в общей численности работников, выпонявших ИиР,

х6 - доля затрат на прикладные исследования и разработки во внутренних текущих затратах на ИиР,

х 7 - доля инновационной продукции в отгруженной, х8 - доля организаций, имевших готовые инновации в течение последних трех лет,

х9 - доля собственных средств организаций в затратах на технологические инновации,

хш- доля организаций, для которых наиболее важным является российский рынок

После оценки коэффициентов была получена следующая модель у = (l + e"z )-1

z' = -10,83 + 5,97 дс, + 0,16 л:4 + 7,96 х1

(3,6) (3,82) (4,42)

R2(McFadden)=0,874, LR statistic =137,87, s = 0,27 В модель вошли три статистически значимых показателя, характеризующих новизну созданных передовых производственных технологий, патентную и инновационную активность организаций Статистические критерии показали значимость построенной модели и всех коэффициентов. Об адекватности модели также свидетельствует нормальность распределения признаков, включенных в модель и близость ковариационных матриц признаков в разных группах

Модель обладает достаточно высокими прогностическими свойствами Результаты применения модели к элементам выборки показывают, что правильно классифицировано 86,9% видов деятельности промышленных производств

Построенная логистическая регрессионная модель показала, что вероятность кооперационной активности, например, в виде деятельности

Сбор и вторичная переработка отходов и лома составляет 0,324 (или 32,4%), в виде деятельности Производство медицинских приборов, точных и оптических инструментов - 0,978 (или 97,8%)

Основываясь на этих оценках, можно ожидать, что в производстве медицинских приборов, точных и оптических инструментов вероятность кооперационной активности в инновационных проектах высокая Организации этого вида деятельности активно развиваются, кооперируясь для проведения исследований и разработок с российскими и зарубежными партнерами с целью повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции и завоевания новых российских и зарубежных рынков

В сборе и вторичной переработке отходов и лома вероятность кооперационной активности низкая, что может в дальнейшем сказаться на снижении конкурентоспособности продукции этого вида деятельности

Для оценки робастности модели был использован метод скользящего экзамена, позволивший сделать вывод о том, что построенная модель обладает приемлемой чувствительностью и достаточной устойчивостью

Таким образом, для повышения инновационно-технологической деятельности в России целесообразно активизировать работу по более поному использованию возможностей, которые открывает производственная кооперация и научно-техническое сотрудничество с фирмами зарубежных стран Это сотрудничество способно помочь решить задачи наращивания экспортного потенциала и импортозамещения в более сжатые сроки, обеспечить экономию финансовых средств

В последнее время интерес мирового сообщества направлен на исследование проблемы экономического роста и реальных механизмов, вызывающих этот рост Для выявления основных факторов, оказывающих непосредственное влияние на инновационно-технологическую деятельность в России, использовались панельные данные в региональном разрезе по 63 показателям, характеризующим научную, технологическую, кооперационную и инновационную деятельность в России за период с 1997 по 2005 гг

В качестве эндогенных были использованы следующие переменные - выпоненный объём научно-технических работ, приходящийся на одного работника, у2 - доля созданных в регионе передовых производственных технологий в общем числе созданных технологий, уъ - доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции

Рекурсивная система одновременных уравнений строилась исходя из причинно-следственных связей эндогенных переменных Выпоненный объем научно-технических работ, включающий в себя проведение фунда-

ментальных, прикладных исследований и разработок, определяет развитие и создание новых передовых технологий, использование которых повышает конкурентоспособность продукции и стимулирует инновационную активность Появляются новые конструктивные идеи, которые дают импульс новым продуктовым и процессным инновациям, ложатся в основу создания новых передовых технологий Использование новых технологий, продуктовых и процессных инноваций, в свою очередь, приводит к увеличению доли инновационной продукции в отгруженной Кроме того, на каждый эндогенный показатель в отдельности влияет множество других факторов, выделенных в качестве экзогенных переменных

При построении модели переменной у3, - доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции был выявлен значительный разброс (коэффициент вариации Квар=34,87), что подтвердил тест Чоу В связи с этим в уравнение регрессии уЪ[ введена фиктивная переменная

Г1, если у > у0 =0,12 1 0, в противном случае

Система уравнений инновационно-технологической деятельности в России имеет вид

' у м = 0,24 х (х7( Г4 Х(х8, Г16 X (XД

у 2, = - 0,04 + 0,63х ш + 0,016х Д,, + 0,27х 27, + 0,018у Д., ' у3, = 0,054 + 0,0018 уи + 0,026 уи + 0,083 х40, - 0,012 х45, +

+(0,012 + 0,057 уи + 0,344 уг, + 0,389 л;40, + 0,037 *45,)г

Построенные уравнения и все вошедшие в них коэффициенты регрессии значимы на уровне а < 0,1 Коэффициенты детерминации находятся в интервале от 0,82 до 0,88

Экзогенные переменные, вошедшие в модель х7 - доля затрат на прикладные исследования и разработки во внутренних затратах на ИиР, х8-доля исследователей в общей численности работников, выпоняющих ИиР, х9 - доля собственных средств организаций во внутренних затратах на ИиР, х,5 - число совместных проектов по выпонению ИиР (ед), Х19 - число патентов на изобретения, свидетельств на полезную модель и патентов на промышленный образец, обладающих охранными документами (ед); х2г- доля затрат на процессные инновации в общем объеме затрат на технологические инновации, х40 - уровень технологической новизны иннова-

ционной продукции, Х45 - доля организаций, для которых наиболее важным рынком является местный региональный рынок

Следует отметить, что если в 1999-2003 гг выпоненный объем научно технических работ не оказывал существенного влияния на объем отгруженной инновационной продукции, то, начиная с 2004 г, связь между показателями была установлена (оказалась значимой на уровне а - 0,1) Последнее указывает на то, что возникли стимулы сотрудничества науки и производства в области инноваций

Установка правильного баланса между различными этапами инновационного цикла идея - технология - производство продукции, имеющей платёжный спрос, - занятие определенной ниши рынка, - даст возможность качественно изменить масштаб реализуемых программ и проектов, сделав их соразмерными задачам, стоящим перед экономикой России

Решение этих задач дожно способствовать созданию и обеспечению эффективного функционирования в России целостной, способной к воспроизводству и саморазвитию национальной инновационной системы, ориентированной на производственно-технологическую сферу с высокой добавленной стоимостью, сферу высококвалифицированных услуг, т е на экономику, основанную на знаниях, рост на мировом рынке конкурентоспособной высокотехнологичной продукции и достойное место в международной кооперации и разделении труда

В заключении сформулированы выводы и основные результаты проведенного исследования по совершенствованию методологии статистического анализа уровня инновационно-технологической деятельности в России.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях

Монографии

1 Архипова М Ю Анализ инновационно-технологической активности в России - М РУДЫ, 2007 - 16,54 п л

2 Архипова М Ю Инновационная деятельность в России основные тенденции и перспективы развития - М МЭСИ, 2007 - 9,6 п л

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

3 Архипова М Ю. Статистический анализ основных тенденций соз- ' дания и использования передовых технологий в России // Вопросы статистики -2007 №7 с 67-72 -0,85пл

4 Архипова М Ю Голиченко О Г Развитие кооперации в инновационных процессах обрабатывающей промышленности России II Экономические науки - 2007 - №1 (36) с 44-56 - 0,95 п л (авт 0,5 п л)

5 Архипова М Ю Анализ состояния и развития информационных технологий в России // Вестник СГЭУ, №4, 2007 - 1,0 п л

6 Архипова М Ю Дифференциация регионов России по инновационной активности // МАН ВШ №4 (38), 2006, с 107-И 6 - 0,7 п л

7 Архипова М Ю Моделирование инновационной активности обрабатывающих производств//Прикладная эконометрика №3, 2006 с 9-16 -0,85 п л

8 Мхитарян В С., Архипова М Ю , Сиротин В П Место, назначение и развитие курса Многомерные статистические методы // Вопросы статистики -№6,2006 с 35-37 - 0,6 пл (авт. 0,2 пл)

9 Архипова М Ю, Архипов В Ю Моделирование деятельности компании с использованием эконометрических методов // Прикладная эконометрика №1,2006 с 63-68 - 0,85 п л (авт 0,5 п л)

Учебники и учебные пособия

10 Дуброва Т А., Архипова М Ю , Стрекова П М Кластерный анализ с использованием ППП лSPSS Учебное пособие, М , МЭСИ, 2001 -3,37(авт 1,15 пл)

И Архипова МЮ ЭКОНОМЕТРИКА Учебное пособие, М, МЭСИ, 2001 -2,81 п л

12 Дуброва Т А, Архипова М Ю Статистические методы прогнозирования в экономике Учебное пособие, М , МЭСИ, 2001 - 3,68 п л (авт 1,8 п л)

13 Мхитарян В С, Архипова М Ю Эконометрика Учебное пособие, М, МЭСИ, 2002 - 4,5 п л (авт. 2,25 п л)

14 Архипова М Ю , Дахнова Т В , Сенектутов А М Эконометриче-ское моделирование финансовых показателей при межстрановых сопоставлениях Учебное пособие, М , МЭСИ, 2003 - 3,0пл (авт 1,0 п л).

15 Архипова МЮ, Сиротин ВП Эконометрика Методические указания для студентов заочников Учебное пособие, М, МЭСИ, 2003 -4,3 п л (авт2,15 п л)

16 Корнилов И А , Трошин JIИ , Архипова М Ю , Скорик М В Практикум по теории вероятностей Учебное пособие М , МЭСИ, 2003 -9,06 п л (авт 2,2 п л)

17 Архипова М Ю , Скорик М А , Растокин Е В Дискриминантный анализ в социально-экономических исследованиях на основе ППП лSPSS Учебное пособие - М, МЭСИ, 2004 - 3,3 п л (авт 1,1 п л.)

18 Архипова МЮ. Основные приемы работы с данными в MS Excel Учебное пособие - М , МЭСИ, 2004 - 3,5 п л

19 Мхитарян В С, Архипова М Ю , Сиротин В П ЭКОНОМЕТРИКА Учебное пособие, руководство по изучению дисциплины, методические указания и задания для контрольных работ для студентов заочников, тесты по дисциплине - М, МЭСИ, 2004 - 18,25 п л (авт 6,1 п л )

20 Мхитарян В С, Архипова М Ю, Архипов В Ю Нелинейный рехрессионный анализ в системе Statistica и SPSS Учебное пособие Международный консорциум Электронный университет, МЭСИ, Евразийский открытый институт - М 2006 - 5,8 п л (авт 2,0 п л )

21 Дуброва Т А , Архипова М Ю Статистические методы прогнозирования в экономике Учебное пособие, М , МЭСИ, 2007 - 15,5 п л (авт 1,5 пл)

22 Мастяева И Н , Корнилов И.А, Архипова М Ю и др Сборник экзаменационных заданий для государственного экзамена по специальности 061800 Математические методы в экономике М МЭСИ, 2007 -8,75 п л (авт 1 п л)

Статьи в сборниках трудов и тезисы докладов на конференциях

23 Архипова М Ю , Кузнецова Е П Факторный анализ составляющих показателя материалоемкости продукции региона // Математико-статистические исследования в экономике Сб науч тр - М МЭСИ, 1986 -0,3 п л (авт 0,15 п л )

24 Моор М И, Архипова М Ю Проблемы сокращения объемов обрабатываемой информации // Методология статистического моделирования и прогнозирования социально-экономического потенциала Сбнауч тр -М МЭСИ, 1987 - 0,25 пл (авт0,12пл)

25 Архипова М Ю Методологические вопросы анализа научно-технического потенциала // Социально-экономические исследования методами математической статистики Сбнауч тр -М. МЭСИ, 1991 - 0,25 пд

26 Архипова М Ю Статистический анализ кадрового потенциала академического сектора науки // Социально-экономические исследования методами математической статистики Сбнаучнтр -М МЭСИ, 1992 -0,4 п л

27 Архипова М Ю Проблемы оценки и развития кадрового потенциала науки // Применения методов математической статистики в экономике Сб научн тр - М МЭСИ, 1993 - 0,25 п л

28 Архипова М Ю Статистический анализ демографической структуры академического сектора науки // Применения методов математической статистики в экономике Сб научн тр - М МЭСИ, 1993 - 0,3 п л

29 Архипова М Ю, Калинина В Н Факторный анализ научно-технической деятельности регионов // Эконометрический и статистический анализ финансовой и банковской деятельности Сб науч тр - М МЭСИ, 1998 - 0,25 п л. (авт 0,15 п л )

30 Архипова М Ю Направления математико-статистического анализа научно-технической деятельности регионов // Реформы в России и проблемы управления Сб науч тр - М ,ГАУ, 1998 - 0,3 п л

31 Архипова М Ю Оценка эффективности использования инновационного потенциала в регионах РФ И Сб науч тр - М МЭСИ, 1999 -0,2 п л

32 Архипова М Ю Изучение влияния экономических показателей региона на основные характеристики инновационной деятельности // Сб науч тр -М МЭСИ, 1999 - 0,2 п л

33 Архипова М Ю Классификация отраслей промышленности РФ по уровню технологического развития // Математико-статистические методы в страховании и бизнесе Сб науч тр - М МЭСИ, 2000 - 0,2 п л

34 Архипова М Ю, Голиченко О Г Экономико-статистический анализ инновационной и научной деятельности в России (региональный разрез) Сб науч тр -М МГУ, 2000 -2,1 пл (авт 1,1 п л)

35 Архипова М Ю Возможен ли инновационный рост в России9 // Сб науч тр -М МЭСИ, 2001 -0,25пл

36 Архипова М Ю , Кузнецова Е П , Архипов В Ю Применение многомерного статистического анализа для изучения развития передовых технологий в России // VII Международная конференция Применение статистического анализа в экономике и оценке качества, М, МЭСИ, 2001 - 0,2 п.л

37 Архипова М Ю, Деткин Д В , Архипов В Ю Идентификация стохастических нелинейных процессов в курсе ЭКОНОМЕТРИКА // Методология преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в ВУЗАХ II Международная научно-методическая конференция М , МЭСИ, 2002 - 0,2 п л (авт 0,1 п л)

38 Архипова М Ю , Голиченко О Г , Лотош Я М Новые передовые производственные технологии в России (экономико-статистический анализ) // в кн Информация и экономика теория, модели, технологии Барнаул 2002 - 2,7 п л (авт 1,0 пл)

39 Архипова М Ю, Архипов В Ю Региональный анализ возрастной структуры передовых производственных технологий // Сб н трудов, М , МЭСИ, 2002 - 0,2 п л (авт 0,1 п л)

40. Архипова М.Ю , Голиченко О.Г , Лотош Я М Роль малого бизнеса в динамизации предпринимательской среды // IV Всероссийский симпозиум М ЦЭМИ, 2003 - 0,25 пл (авт 0,1 пл)

41 Архипова МЮ Статистическое оценивание//Социологическая энциклопедия в2т,т1 Мысль, 2003 -0,15пл

42 Архипова М Ю, Лотош Я М Малый бизнес в России состояние, потенциал, инновационная активность // Сб науч тр Региональная экономика в информационном измерении модели, оценки, прогнозы Москва-Барнаул Изд-во Бизнес-Юнитек, 2003 -2,0пл (авт 1,0 пл)

43. Архипова М Ю., Архипов В.Ю Анализ инновационной активности российских предприятий // Межв сб науч тр М МЭСИ, 2003 - 0,25 пл (авт 0,12 пл)

44 Архипова МЮ Оценка наукоемкости продукции российских предприятий // Сб науч тр - М МЭСИ, 2004 - 0,2 п л

45 Архипова М Ю Технологическая активность предпринимательской среды // Проблемы статистического анализа социально-демографической ситуации Сб науч тр - М МЭСИ, 2004 - 0,55 п л

46 Архипова М Ю Трансфер технологий в России и США // Проблемы статистического анализа социально-демографической ситуации Сб науч тр - М МЭСИ, 2004 - 0,5 п л

47 Архипова М Ю, Сиротин В П Об особенностях оценивания параметров нелинейной модели. // Труды 6-й Международной школы-семинара Многомерный статистический анализ и эконометрика, Цехкад-зор, Армения, 2004 - 0,2 п л. (авт 0,1 п л ).

48 Архипова М Ю, Сиротин В П Об использовании нелинейных регрессионных уравнений в эконометрических исследованиях // Межв сб научн тр Вып 2 - М, МЭСИ, 2004 - 0,25 п л (авт 0,15 п л )

49 Архипова М Ю Некоторые вопросы моделирования инновационно-технологических процессов // Вопросы статистического исследования социально-демографической ситуации* Сб н тр М, МЭСИ, 2005 -0,35 п.л.

50 Архипова М Ю, Голиченко О Г, Лотош Я М Формирование системы индикаторов национальной инновационной системы // VI Всероссийский симпозиум Стратегическое планирование и развитие предприятий М ЦЭМИ РАН, 2005 -0,25пл (авт 0,1 пл)

51 Архипова МЮ Инновационная активность российских предприятий по размерным классам // Всероссийская научная конференция молодых ученых, аспирантов и студентов - М МЭСИ, 2005 - 0,25 п л

52 Архипова М Ю , Голиченко О Г, Лотош Я М Система оценки эффективности научно-технической и инновационной деятельности // Все-

российская научная конференция Цивилизация знаний будущее и современность M РОСНОУ, 2005 г - 0,30 п л (авт 0,1 п л )

53 Архипова M Ю Анализ основных финансовых источников инновационной деятельности малых предприятий // Сб науч ст III международного научно-практического семинара - M ИНИОН РАН, 2005. - 0,35 п л

54 Архипова M Ю Инновационная активность малых предприятий // Сб трудов III Международного научно-практического семинара - M : ИНИОН РАН, 2005- 0,25 п л

55 Архипова M Ю , Демченко Р А Инвестиции в российскую экономику тенденции и структурные сдвиги // Инвестиции - главный фактор экономического развития России Сб трудов Всероссийской научно-практической конференции - M ИНИОН, 2005 г - 0,3 п л (авт 0,2 п л )

56 Мхитарян В С , Архипова M Ю , Сиротин В П Статистический анализ инновационной активности регионов России // Управления в социальных и экономических процессах Материалы XIV Международной научно-практической конференции МИУ - Минск, 2005 - 0,3 пл (авт 0,12 п л )

57 Архипова M Ю Результативность инновационной деятельности в зависимости от степени технологичности обрабатывающих производств // Актуальные вопросы социально-демографической статистики Сб н трудов / МЭСИ - M, 2005 - 0,3 п л

58 Архипова M Ю , Сиротин В П Склонность российских организаций к кооперации // Материалы IV международного научно-практического семинара Проблемы трансформации современной российской экономики теория и практика организации и обеспечения управления ИНИОН РАН, 2005 -0,35 пл (авт 0,2 пл)

59 Архипова M Ю Разработка и использование передовых производственных технологий в России // Актуальные проблемы статистики и эконометрики Межкаф сб н трудов / МЭСИ - M, 2005 - 0,25 п л

60 Архипова M Ю, Сиротин В П Использование логистических регрессионных моделей для анализа перспектив развития бизнеса // Актуальные проблемы статистики и эконометрики Межкаф сб н трудов / МЭСИ Ч M , 2005 -0,3 п л (авт 0,15 пл)

61 Архипова M Ю Некоторые вопросы моделирования инновационно-технологических процессов // Вопросы статистического исследования социально-демографической ситуации Сб науч тр - M МЭСИ, 2005 - 0,3 п л

62 Arkhipova M, Mkhitarian V, Sirotm V Innovations m Russia structural analysis // Колективная монография лInformation systems and

computation methods m management Cracow 2005- 11,45 пл (авт 0,15 пл.)

63 Arkhipova M , Sirotrn V Econometnc simulation of inovative and technological activity m Russia // Колективная монография лInformation systems and computation methods in management Cracow. 2005 - 11,45 п л (авт 0,2пл)

64 Архипова M Ю Развитие кооперации в инновационных процессах обрабатывающей промышленности России в зависимости от степени технологичности производств // Стратегическое планирование и развитие предприятий VII Всероссийский симпозиум. M ЦЭМИ РАН, 2006 - 0,2 пл. (авт 0,1 пл ).

65 Архипова M Ю Моделирование инновационно- технологической активности в России с помощью нелинейных функций // Цивилизация знаний: российские реалии Труды VII Всероссийской научной конференции, ч 1 M РосНОУ, 2006 - 0,7 п л

66 Архипова M Ю, Сиротин В П Развитие кооперации в инновационных процессах обрабатывающей промышленности - основа национальной конкурентоспособности страны // Стратегия качества в промышленности и образовании II Международная конференция - Варна, Богария, 2006 - 0,6 п л (авт 0,35 п л )

67 Архипова M Ю , Сиротин В П Инновационная и социальная составляющие конкурентоспособности отраслей российской промышленности // Стратегия качества в промышленности и образовании II Международная конференция - Варна, Богария, 2006 - 0,6 п л (авт 0,3 п л )

68 Архипова M Ю Основные тенденции кооперации в инновационных проектах обрабатывающей промышленности России // Проблемы трансформации современной российской экономики Сб трудов IV Международного научно-практического семинара M ИНИОН РАН, 2006 - 0,3 п л.

69 Архипова M Ю, Глазнев А В Исследование делового оптимизма участников бизнеса с помощью диффузионных индексов // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов Межв сб н тр Вып 3 M, МЭСИ, 2006 - 0,25 п л (авт 0,15 п л )

70 Архипова M Ю , Самерханов Т.Н Сравнительный анализ инновационно-технологической активности в России // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов Межв сб н тр Вып 3 M, МЭСИ, 2006 - 0,2 п л (авт 0,1 п л )

71 Архипова МЮ Моделирование кооперационной активности обрабатывающих производств // Система бизнеса Сб н трудов M Мар-кет ДС, 2006, - 0,5 п л

72 Архипова М Ю Использование многомерного статистического анализа для моделирования кооперационной активности обрабатывающих производств // Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества VII Международная конференция - М, МЭСИ, 2006 - 0,3 п л

73 Архипова М Ю Анализ основных тенденций инновационной активности в России // Байкальские экономические чтения Матер научно-практической конференции - Улан-Уде Изд-во ВСГТУ, 2006 - 0,3 п л

74 Архипова М Ю Использование параметрических структурных моделей при анализе инновационной деятельности регионов в курсе МСМ // Совершенствование подготовки экономистов-аналитиков по направлению Статистика на основе инновационных технологий II Всероссийская научно-методическая конференция М МЭСИ, 2006 - 0,25 п л

75 Архипова М Ю , Голиченко О Г Новые тенденции в инновационном развитии России // Национальные инновационные системы проблемы становления и развития Проблемы информационной экономики Сбнтр Вып 5 М Ленанд, 2006 -2,65пл (авт 1,12 пл)

76 Архипова М Ю Оценка инновационного потенциала России / Экономика, статистика и информатика Вестник УМО №1, МЭСИ, 2007 -0,45 п л

77 Архипова М Ю Анализ основных тенденций развития государственно-частного партнерства // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов Межв сб н тр , вып 4 М , МЭСИ, 2007 -0,2 п л

78 Архипова М Ю Национальные инновационные системы подходы к исследованию // Математико-статистический анализ социально-экономических процессов Межв сб н тр , вып 4 М , МЭСИ, 2007 - 0,2 п л

79 Архипова М Ю Влияние форм собственности российских предприятий на инновационную деятельность // Стратегическое планирование и развитие предприятий Материалы Восьмого всероссийского симпозиума М ЦЭМИ РАН, 10-11 апреля 2007 - 0,2 п л.

80 Архипова М Ю, Сиротин В П Дифференциация работников профессиональной группы по уровню заработной платы // Сб материалов III Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании Богария Варна, 2007 - 0,4 п л (в соавт, авт 0,2 п л )

81 Архипова М Ю , Сиротин В П Статистический мониторинг развития информационных технологий в России // Сб материалов III Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании Богария Варна, 2007 - 0,5 п л (авт 0,25 п л )

Подписано к печати 18.09 07

Формат издания 60x84/16 Бум офсетная №1 Печать офсетная Печл. 3,5 Уч-издЗ,4 Тираж 100 экз

Заказ № 7245

Типография издательства МЭСИ 119501, Москва, Нежинская ул , 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Архипова, Марина Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РОССИИ.

1.1. Инновационно-технологическое развитие как основа экономического роста страны. Анализ зарубежного опыта.

1.2. Инновационно-технологическая деятельность как объект статистического исследования.

1.3. Определение национальной инновационной системы, ее содержание.

1.4. Информационная база статистического исследования инновационно-технологической деятельности.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ НА МАКРОУРОВНЕ.

2.1. Роль человеческого капитала в условиях глобализации мирового пространства.

2.2. Исследование масштабов и основных тенденций развития инновационной деятельности в России.

2.3. Статистический анализ основных тенденций создания и использования передовых технологий.

2.4. Анализ развития информационно-коммуникационных технологий в России.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ С УЧЕТОМ РАЗМЕРОВ И ФОРМ СОБСТВЕННОСТИ

ПРЕДПРИЯТИЙ.

3.1. Роль малых предприятий в технологическом развитии страны.

3.2. Инновационные процессы на предприятиях различной формы собственности.

3.3. Особенности инновационных процессов с учетом размеров предприятий.

ГЛАВА 4. МЕТОДОЛОГИЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ И ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ РЕГИОНОВ РОССИИ.

4.1. Инновационное направление регионального развития.

4.2. Анализ структурных изменений в инновационно-технологических процессах регионов России.

4.3. Исследование инвестиционной привлекательности и инновационно-технологической активности регионов России с использованием типологической регрессии.

4.4. Параметрическая структурная модель инновационной деятельности регионов России.

ГЛАВА 5. МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ.

5.1. Роль инновационных технологий в промышленности России. Анализ зарубежного опыта.

5.2. Исследование структурных изменений в инновационно-технологических процессах промышленности РФ.

5.3. Оценка эффективности использования инновационно-технологического потенциала в отраслях промышленности РФ.

5.4. Непараметрическая структурная модель инновационной активности отраслей промышленности РФ.

ГЛАВА 6. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ И КООПЕРАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ

В РОССИИ.

6.1. Особенности состояния и функционирования промышленного комплекса в зависимости от степени технологичности производств.

6.2. Исследование основных тенденций развития кооперации в России и развитых странах мира.

6.3. Моделирование кооперационной активности в России на основе моделей бинарного выбора.

6.4. Эконометрическое моделирование инновационной активности в России с помощью систем одновременных уравнений.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России"

Актуальность темы исследования. Будущее России, ее место в мировом сообществе определяются тем, сможет ли она перестроить свою экономику и создать конкурентоспособное производство.

Необходимым условием динамичного роста экономики страны является переход на инновационный путь развития, оказывающий влияние на становление научно-технической, производственной, финансовой и институциональной сфер. При этом приоритетной задачей, с решением которой связывают подъем российской экономики, является формирование и проведение в жизнь эффективной научной и инновационной политики, призванной стимулировать развитие науки, продвижение нововведений, разработку и использование передовых производственных и информационных технологий. Внедрение новых технологий определяет уровень развития промышленности, финансовую стабильность предприятий, успех предпринимательской деятельности и, следовательно, эффективность функционирования всей экономики в целом.

В ведущих зарубежных странах институт научно-технической политики сформировася в 50-60-е годы прошлого столетия и получил первостепенное значение в 70-80-е годы в связи с исчерпанием экстенсивных источников экономического роста и необходимостью перехода на инновационный путь развития. Накопленная богатая мировая практика стимулирования науки и передовых технологий дожна быть обобщена и критически осмыслена с учетом специфики развития научной и инновационной деятельности в России, которая определяется ее политическими, экономическими, социальными и культурными особенностями.

Только комплексное рассмотрение всех аспектов научной и инновационной деятельности в России и необходимых для ее осуществления ресурсов - трудовых, материальных, информационных и финансовых позволит получить объективное представление о современных тенденциях инновационно-технологического развития страны. Необходим тщательный анализ процессов, происходящих на макро-, мезо- и микро - уровнях с четкой оценкой основных факторов, оказывающих непосредственное воздействие на механизмы передачи знаний, а также диффузии передовых разработок и технологий в производстве. Анализ областей науки и техники позволит выявить направления, на которых возможно осуществление серьезных инновационных прорывов.

Существенную помощь в анализе складывающейся ситуации в научно-исследовательской и инновационной деятельности, а также в принятии управленческих решений по ее регулированию и поддержке дожны оказать современные статистические методы, использование которых позволит не только выявить важнейшие факторы, влияющие на инновационную деятельность и исследовать современные тенденции ее развития, но и количественно оценить их взаимосвязь.

Существующие системы показателей инновационно-технологической деятельности необходимо подвергать проверке на возможность адекватного отображения действительности, реконструировать и допонять по мере возникновения новых явлений, которые прежняя система показателей не может всесторонне отображать. Исследование основных показателей развития науки, технологий и инноваций, их сопоставление с мировыми тенденциями создает необходимую базу для выработки практических рекомендаций по регулированию развития научно-технической сферы.

Цель и задачи исследования. В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера:

V исследовать существующие системы показателей на возможность их использования для анализа инновационно-технологической деятельности в России и проведения международных сопоставлений; разработать концепцию статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России; проанализировать состояние и основные тенденции развития научного потенциала России; провести сравнительный анализ положения дел в сфере передовых производственных и информационно-коммуникационных технологий в России и промышленно развитых странах мира; исследовать инновационную активность организаций в зависимости от численности работников и форм собственности; предложить методологию анализа основных характеристик малого инновационного бизнеса, позволяющую проводить международные сопоставления; разработать и апробировать концептуальные подходы к исследованию структурных изменений в инновационно-технологической деятельности регионов, отраслей промышленности и видов экономической деятельности в России; предложить методику стратификации регионов и отраслей промышленности РФ по уровню инновационно-технологической активности с использованием многомерных статистических методов; установить статистические взаимосвязи затрат и результатов инновационно-технологической деятельности в региональном и отраслевом разрезах; статистически оценить зависимость масштабов и результативности инновационной деятельности от степени технологичности обрабатывающих производств; предложить методологические подходы к комплексному статистическому исследованию основных факторов, определяющих развитие кооперации и партнерства в научных исследованиях и разработках;

ХS выявить основные факторы, влияющие на инновационную активность в России, исследовать взаимосвязь между различными этапами инновационной деятельности.

Объектом исследования является инновационно-технологичская деятельность в России.

Предмет исследования - методология статистического анализа инновационно-технологической деятельности в России.

Теоретической и методологической основой исследования являются труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные научно-техническому прогрессу, инновационно-технологическим процессам, проблемам экономики и организации науки, региональной экономике, статистике, эконометрике, информационным технологиям.

В работе использованы научные труды по теоретическим и методологическим вопросам инновационно-технологического развития России Анчишкина А.И., Багриновского К. А., Бенедиктова М.А., Варшавского А.Е., Варшавского Л.Е., Голиченко О.Г., Гохберга Л.М., Дынкина A.A., Елисеевой И.И., Ивановой Н.И., Ильенковой С.Д., Клейнера Г.Б., Миндели Л.Э., Ниворожкиной Л.И., Сатыкова Б.Г., Хрусталева Е.Ю., Яковца Ю.В.

В диссертационной работе также использованы труды известных отечественных специалистов в области прикладной статистики и эконометрического моделирования: Агаповой Т.Н., Айвазяна С.А., Башиной О.Э., Беляевского И.К., Громыко Г.Л., Данченок Л.А., Дуброва A.M., Дубровой Т.А., Ефимовой М.Р., Журавлева Г.Т., Карманова М.В., Корнилова И.А., Короткова A.B., Кузнецова В.И., Лукашина Ю.П., Минашкина В.Г., Мхитаряна B.C., Назарова М.Г., Нестерова Л.И., Орехова С.А., Рябушкина Б.Т., Садовниковой H.A., Суринова А.Е., Устинова А.Н., Фомина Я.А., Френкеля A.A., Чобану К.Г., труды зарубежных ученых Шумпетера Й., Друккера П.

Статистическим инструментарием исследования послужили многомерные методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, методы построения и анализа систем одновременных уравнений и смесей вероятностных распределений, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Для решения поставных задач диссертационного исследования использованы аналитические пакеты прикладных программ: SPSS, Statistica, STATA, Excel.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Роспатента, Центра исследований и статистики науки, международных организаций, а также материалы периодической печати, официальных сайтов Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике. В работе использованы также статистические публикации и базы данных ЮНЕСКО, Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), Евростата, Национального научного фонда США.

Научная новизна исследования состоит в разработке методологии статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России в условиях становления российской национальной инновационной системы. Положенные в основу методологические приемы и подходы позволяют проводить аналитические исследования на различных уровнях иерархии.

К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся: предложены концептуальные подходы к статистическому исследованию инновационно-технологической деятельности в России; сформулирована концепция построения системы статистических показателей, обеспечивающих комплексную оценку ресурсов и результатов научных исследований и разработок, их внедрение в производство; разработана и апробирована методология комплексного статистического исследования состояния и основных тенденций развития научного потенциала России; выявлены основные тенденции развития передовых производственных и информационно-коммуникационных технологий в России, произведено их сопоставление с аналогичными процессами в промышленно развитых странах; проведен анализ основных тенденций и особенностей развития инновационных организаций различных форм собственности и численности работников; сформулирована и апробирована методика статистического анализа структурных изменений в инновационно-технологической деятельности на региональном и отраслевом уровнях; усовершенствованы методологические подходы к оценке степени инновационно-технологической привлекательности регионов России и анализа факторов, определяющих становление региональных инновационных систем; исследована кооперационная активность обрабатывающих производств, позволившая выявить точки роста инновационной деятельности в России; разработана методология статистического анализа факторов, оказывающих влияние на конкурентоспособность отраслей промышленности РФ; предложена и апробирована методика многомерного статистического анализа, позволяющая с учетом видов деятельности промышленных производств оценить влияние инновационно-технологических факторов на кооперационную активность организаций и их конкурентоспособность; разработаны методологические принципы эконометрического моделирования инновационно-технологических процессов в России с помощью систем одновременных уравнений.

Практическая значимость результатов исследования. Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в деятельности Федеральной службы государственной статистики, Министерства промышленности и науки Московской области, Института проблем информатики РАН, ОАО Тюменьэнергобанка, что подтверждается документально.

Основные результаты исследования поддержаны в форме грантов РГНФ №05-02-02352а и №06-02-04011а; Минпромнауки РФ 2002-2004 гг. госконтракты № 31.049.11.1012 и № 31.049.11.1005 от 10 марта 2002 г.

Разработанные методологические подходы представляют интерес для федеральных и региональных органов власти при корректировке законодательной и инновационной политики, а также для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на инновационно-технологический потенциал России, ее регионов, отраслей промышленности и видов экономической деятельности.

Основные результаты исследования использованы в учебном процессе Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по курсам Многомерные статистические методы, Эконометрика и Эконометрическое моделирование.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования доложены и получили одобрение на 20 международных, всероссийских, региональных, межвузовских научно-практических конференциях, симпозиумах и семинарах, в том числе:

Х VIII Всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий. М.: ЦЭМИ РАН, 2007 г.

Х III Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании, Варна, 2007 г.

Х VII Международной конференции Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества, Москва, МЭСИ, 2006 г.

Х IV Международном научно-практическом семинаре Проблемы трансформации современной российской экономики: теория и практика организации и обеспечения управления. М.: ИНИОН РАН, 2006 г.

Х II Международной конференции Стратегия качества в промышленности и образовании, Варна, 2006 г.

Х VII Всероссийской научной конференции Цивилизация знаний: будущее и современность. М.: РОСНОУ, 2006 г.

Х VII Всероссийском симпозиуме Стратегическое планирование и развитие предприятий. М.: ЦЭМИ РАН, 2006 г.

Х XII Международной научно-практической конференции Теория и практика управления предприятием. Краков, Университет науки и технологий, 2005 г.

Х XIV Международной научно-практической конференции Управления в социальных и экономических процессах. Минск, Изд-во МИУ, 2005.

Х VI Международной школе-семинаре Многомерный статистический анализ и эконометрика, Цахкадзор, Армения, 2004.

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 90 научных публикациях общим объемом 168,11 п.л. (авторских 78,67 п.л.), в том числе в двух монографиях объемом 26,14 п.л., 12 учебниках и учебных пособиях и 7 публикациях в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и заключения, списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Архипова, Марина Юрьевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Научно-технических прогресс признается во всем мире ведущим фактором развития как экономики в целом, так и экономического развития предприятий и отдельного человека. В отечественной и зарубежной литературе это связывается с понятием инноваций и инновационной деятельности.

Наметившиеся изменения в траектории инновационно-технологического развития страны, ее участие в международном научно-техническом сотрудничестве, органичное переплетение различных факторов, порождающих качественно новые феномены инновационных процессов, нуждаются в адекватном научном анализе и требуют новых комплексных и интегративных подходов к исследованию, которые, в том числе, могут быть осуществлены на основе современных эконометрических методов.

В каждом конкретном случае стратегия развития национальной инновационной системы определяется проводимой государственной макроэкономической политикой, нормативно-правовым обеспечением, формами прямого и косвенного государственного регулирования, состоянием научно-технологического и промышленного потенциала, внутренних товарных рынков, рынков труда, а также историческими и культурными традициями и особенностями страны.

Указанные изменения предопределяют необходимость новых теоретических и методологических подходов к исследованию инновационно-технологического развития страны. При этом механизм управления этим развитием будет результативен только в том случае, если он будет адаптирован к динамично меняющейся экономической ситуации. Комплексное рассмотрение всех аспектов научной и инновационной деятельности, необходимых для ее осуществления трудовых, материальных, информационных и финансовых ресурсов позволит получить объективное представление о тенденциях инновационно-технологического развития страны.

В то же время общепринятой мировой практики формирования системы индикаторов для мониторинга НИС в поной мере не выработано, хотя в последние 5-10 ОЭСР достигнуты существенные результаты и значительно вырос уровень мониторинга инновационных процессов. Существующие базы данных по инновационному развитию могут рассматриваться лишь в качестве необходимых, но недостаточных источников информации для создания системы индикаторов, позволяющих осуществлять комплексную оценку и принятие управленческих решений в сфере инновационно-технологической деятельности.

Основополагающей методологической концепцией совершенствования системы показателей региональной статистики является система национального счетоводства, которая на региональном уровне трансформируется в систему региональных счетов (СРС). Использование СРС, с одной стороны, позволяет получить систематическую, экономически сопоставимую, поную информацию об экономической деятельности каждого региона, а с другой стороны, - для конкретизации состояния национальной экономики в целом.

Выделение и учет предложенной системы показателей позволит продвинуться к решению проблемы проведения поного и комплексного анализа состояния национальной инновационной системы, исследовать взаимоотношения между наукой, промышленностью и обществом, когда инновации служат основой развития экономики общества, а потребности инновационного развития, в свою очередь, во многом определяют и стимулируют важнейшие направления развития научной деятельности.

В диссертационной работе раскрыты актуальные проблемы и концептуальные подходы к статистическому исследованию инновационно-технологической деятельности в России, обоснована и усовершенствована информационная база статистического исследования национальной инновационной системы, опирающаяся на современные рекомендации российских и международных сообществ.

В диссертационном исследовании проведен анализ основных тенденций развития научно-технологической деятельности в России на различных уровнях иерархии, определены основные тенденции, выявлены факторы, оказывающие непосредственное влияние на инновационно-технологическую активность в России.

По данным официальной статистики и согласно многочисленным экспертным оценкам, отечественная экономика не стимулирует предприятия внедрять инновации и новые технологии, что является одним из ключевых факторов, препятствующих росту конкурентоспособности российской продукции. Несмотря на наметившиеся в последние годы тенденции увеличения основных показателей инновационно-технологической деятельности, их значения остаются еще на достаточно низком уровне. Так в 2005 г. разработку и внедрение инноваций осуществляли лишь 9,7% предприятий, доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции составила 12,2%, доля высокотехнологичной продукции 3-5% (при минимальном пороговом значении - 15%>).

В структуре отгруженной инновационной продукции наибольший удельный вес имеет значительно измененная или вновь внедренная продукция. Однако ее доля постепенно снижается, доля же усовершенствованной продукции растет.

Основную долю в структуре затрат на технологические инновации составляют затраты на приобретение машин и оборудования, связанные с технологическими инновациями. Доля затрат на исследования и разработки новой продукции, услуг и методов производства после некоторого роста в 2004 г, упала до уровня 1999 г. и составила в 2005 г. 14,5%.

Отмеченные изменения сигнализируют о неблагоприятных тенденциях в распределении затрат на технологические инновации, высоком износе основных фондов в промышленности и крайне низком технико-технологическом уровне производства.

Важной особенностью всего периода, начиная с 1990 г., является снижение числа исследователей. Тревогу внушает возрастная структура исследователей. Около 49,7% исследователей перешагнули пятидесятилетний рубеж, при этом 32,6% кандидатов и 56,2% докторов наук - старше 60 лет. В результате может быть поностью разрушена преемственность поколений.

Надежда на некоторую стабилизацию и улучшение сложившейся ситуации связана с наметившимися в последние годы благоприятной тенденцией увеличения доли исследователей в возрасте до 29 лет в общей численности работников.

Переход российской экономики на новые принципы хозяйствования требует формулирования новых стратегических задач, одной из которых является ориентация страны на повышение конкурентоспособности отечественного высокотехнологичного комплекса на основе использования передовых научно-технических достижений. Решение этих задач невозможно без современных информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) с широким использованием локальных и глобальных сетей, в том числе Интернет, технологий хранения, обработки и передачи информации, автоматизации всех процессов.

Проведенный анализ, основанный на выборочных данных Росстата РФ, показывает, что в последние годы в Росси наблюдается рост использования ИКТ. Так число компьютеров на 1 ООО чел. населения увеличилось с 18 в 1995 г. до 159 в 2005 г., количество пользователей Интернет - с 52 чел. до 165 чел. на 1000 чел. населения. Однако, наблюдаемый рост недостаточен для того, чтобы Россия догнала развитые страны мира и заняла достойные позиции в международных рейтингах.

Обрабатывающая промышленность, являющаяся основой российского промышленного производства, остро нуждается не только в обновлении основных средств и производственных мощностей, но и в оснащении организаций персональными компьютерами и передовыми информационными и коммуникационными технологиями, без использования которых выход на новые рынки, и особенно конкурентные зарубежные рынки, просто невозможен.

Предложенная и апробированная в работе методология анализа динамических характеристик малого инновационного бизнеса, а также проведенный анализ основных тенденций и особенностей развития организаций различных форм собственности и групп численности работников позволили исследовать состояние предпринимательства в России, сделать ряд важных для практики выводов и рекомендаций.

Положительные тенденции роста масштабов и общей эффективности инновационной деятельности не могут быть обеспечены, если они поддерживаются только крупными предприятиями. Неэффективность собственников крупных предприятий, неразвитость конкуренции являются серьезными факторами, тормозящими развитие и углубление инновационных процессов в России. Показатели инновационной деятельности крупных предприятий и динамика их изменения указывает на инновационную инертность этих предприятий.

Инновационная деятельность предприятий государственной формы собственности более масштабна по сравнению с частной, однако, предприятия частной формы собственности имеют лучшие показатели эффективности. В ходе исследования было также установлено, что предприятия частной формы собственности уступают по активности предприятиям смешанной российской и федеральной собственности. Класс предприятий смешанной формы собственности по сравнению с классом предприятий совместной формы собственности имеет более низкие показатели выработки на одного занятого. При исследовании удельного веса отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции лидируют предприятия смешанной российской и совместной российской и иностранной собственности. При этом продукция предприятий смешанной российской и совместной российской и иностранной собственности обладает высокой экспортной составляющей. Предприятия смешанной формы собственности, несмотря на достаточно высокие показатели инновационной деятельности, уделяют значительное внимание проведению исследований и разработок: на эти цели в 2005 г. было выделено 26,4% затрат на технологические инновации, что превышает средний уровень по России почти в 2 раза.

Все это означает, что нельзя добиться одновременно выигрыша, как в масштабах, так и в эффективности инновационного производства только за счет структурных сдвигов в пользу тех или иных форм российской собственности без качественного изменения деятельности предприятий, их представляющих.

Важнейшей задачей современной государственной экономической политики России дожна стать разработка комплексной системы мер по поддержке инновационной активности малого сектора промышленности по разным направлениям - от патентования до выхода на новые рынки. Все это позволит малым инновационным предприятиям снизить издержки и риски, повысить конкурентоспособность и сыграть достойную роль в становлении национальной инновационной системы России.

Для успешного развития в России инновационного процесса необходимо совершенствовать существующие финансовые условия и механизмы. В настоящее время стимулы к вложениям в рискованные инвестиции отсутствуют, кредитование рассматривается как операция с минимальными рисками при достаточно высоких процентах, что приводит к сужению круга потенциальных источников для венчурных инвестиций, из которого исключается основная часть средств банков, корпораций и населения.

Для привлечения в инновационную сферу допонительных инвестиций большую роль могут сыграть косвенные стимулы (налоговые льготы, включая льготное налогообложение инвестиций в отечественные обрабатывающие производства, льготные ссуды, развитие лизинговых услуг), которые дожны применяться дифференцировано, т.е. с учетом активности инвестора и инициатора проекта, конкретной стадии инновационного цикла, отраслевых особенностей. Заинтересованность потенциальных инвесторов может быть повышена за счет участия в инновационных проектах государства в роли инвестора или гаранта. Особую роль следует отвести созданию инфраструктуры инноваций, прежде всего венчурных инвестиционных фондов. Существенный эффект может принести также законодательное обеспечение функционирования территориальных инновационных структур (технопарков, инкубаторов инновационного бизнеса, территориально-отраслевых производственных кластеров для развития критически важных технологий). Важно создать такие условия, чтобы фундаментальные исследования проводились не только за счет бюджетных средств, а за счет крупных корпораций, производителей наукоемкой продукции.

Следует усилить внимание к информационному обеспечению инновационной деятельности и интенсификации процессов вовлечения результатов интелектуальной деятельности в хозяйственный оборот. С целью коммерциализации объектов интелектуальной собственности, созданных за счет государственного или муниципального бюджета, необходимо рационально регламентировать возникновение прав собственности на результаты интелектуальной деятельности, а также организовать хранение и использование соответствующей информации об интелектуальной собственности путем создания реестра разработок.

Учитывая тенденции развитых стран (ЕС, США) в инновационной деятельности, Россия дожна уделять значительное внимание качеству и степени наукоемкости отечественных инноваций. В связи с этим повышенные требования предъявляются к инструментарию оценки эффективности такой политики и оценки глубины и системности структурных сдвигов не только в динамике по России, но и по отношению к другим странам, формирующим мировые тенденции на глобальных рынках инновационной продукции.

В диссертации предложены теоретические основы структурного анализа инновационно-технологической деятельности в регионах РФ, проведен комплексный экономико-статистический анализ динамики и структуры основных показателей инновационной активности, рассмотрены интенсивность и направленность структурных сдвигов, произошедших в экономике регионов за период ее реформирования.

Значимость регионального анализа инноваций определяется целым рядом факторов: интеграцией национальной, региональной и технологической политик; важностью конкурентных преимуществ местного рынка; значимостью региональных кластеров и сетей, обеспечивающих более высокую региональную специализацию, использование местных знаний; переходом от государственной стандартизированной политики регионального экономического развития к формируемой снизу-вверх, регионально-специфицированной политике.

Изучение структуры экономики регионов, ее совершенствование, формирование рациональных хозяйственных комплексов имеет практическое значение и направлено на обеспечение устойчивых темпов экономического роста и решение социальных проблем.

Будучи федеративным государством, Россия до недавнего времени не имела опыта разработки и реализации региональной политики. Примерно четверть всех субъектов федерации имеет монопрофильную экономику, основным донором бюджета которых выступают крупные вертикально-интегрированные компании.

Анализ структурных изменений инновационной деятельности на мезоуровне позволил ранжировать федеральные округа по уровню инновационной активности. Лидерами являются Центральный и Привожский федеральные округа, Дальневосточный округ характеризуется наименьшей инновационной активностью.

Наиболее подвержен структурным изменениям Уральский федеральный округ, весьма низкий уровень различий наблюдается в Северозападном округе.

Проведенный анализ показал, что наиболее ярко межрегиональные различия проявляются в высокой степени концентрации научного потенциала в отдельных регионах страны. Более половины расходов на исследования и разработки приходится на Центральный федеральный округ, в котором сосредоточены регионы с высоким научным потенциалом, наименьшая доля - на Дальневосточный федеральный округ. Так около 52% работников, выпоняющих исследования и разработки в научно-технической сфере, приходится на Москву, Санкт-Петербург и Московскую область.

Чтобы четко поставить задачи региональной политики и выбрать походящие средства их решения необходимо, в первую очередь, выявить причины пространственных неравенств и факторы, их определяющие.

Построение типологических регрессионных моделей за период с 1997 по 2005 гг. позволило разбить регионы по уровню инновацинно-технологического развития на три кластера (передовые, средние и отстающие), исследовать устойчивость выделенных групп, а также выделить и количественно оценить факторы, оказывающие непосредственное влияние на инновационно-технологическую деятельность в России.

За рассматриваемый период в число постоянных инновационно-активных регионов вошло 8 субъектов РФ. Увеличилось число регионов со средней степенью инновационной активности (с 14 в 1997 г. до 42 в 2005 г.) и снизилось число инновационно-отсталых регионов.

Сделанные выводы подтверждены с помощью параметрической структурной модели инновационной деятельности регионов России. Стратификация производилась на основе показателя лобъем отгруженной инновационной продукции, нормированного относительно масштаба региона, определяемого численностью его населения. В результате расщепления смеси вероятностных распределений регионы разделились на три страты, практически поностью совпадающие с полученными ранее кластерами.

Построенные в выделенных кластерах регрессионные модели позволили установить, что значительное влияние на долю отгруженной инновационной продукции во всех выделенных кластерах оказывают собственные средства организаций, влияние которых на объем отгруженной инновационной продукции просматривается на всем анализируемом интервале с 1997 по 2005 гг., а также доля организаций, имевших инновации в течение последних трех лет. Доля затрат на прикладные исследования и разработки оказывает положительное воздействие на объем отгруженной инновационной продукции в регионах второго кластера. Депрессивные регионы, испытывающие недостаток собственных средств, пытаются поддержать инновационную активность за счет привлечения кредитов и займов и выпонения совместных научных проектов.

Несмотря на улучшения в макроэкономической сфере и начало ряда структурных реформ, Россия занимает низкую позицию в международных рейтингах конкурентоспособности стран. Нехватка инвестирования в российскую экономику не позволяет осуществлять необходимые масштабные программы по модернизации промышленности страны. В результате российский экспорт имеет преимущественно сырьевой характер, на машины и оборудование приходится лишь 7,8%, тогда как в США этот показатель доходил до 48%, Германии - до 50, Японии - до 70%>.

В промышленности в целом по-прежнему доминируют отсталые технологические уклады, отсутствует заинтересованность предприятий в модернизации производства и применении новых технологий, что препятствует росту их запросов к отечественной науке. Возникающий в конкретных секторах и на отдельных предприятиях спрос на новые технологии в значительной степени удовлетворяется за счет импорта машин, оборудования, технологий. Практическую реализацию в промышленности находит примерно 5% действующих российских патентов.

В диссертационной работе проведено исследование структурных изменений в отраслях промышленности и видах деятельности промышленных производств. В процессе анализа было выявлено, что направления структурных изменений по всем изучаемым показателям различны как по отраслям промышленности, так и видам деятельности.

К отраслям промышленности, которые наиболее активно развиваются, используют в производстве передовые технологии и отгружают инновационную продукцию, относятся: топливная, пищевая, медицинская, химическая и полиграфическая промышленности.

Самым ярким лидером по значению изменения структурных сдвигов является топливная промышленность, в которой инновационная модель формируется фактически заново, в основном, усилиями частных компаний, испытывающих острейшие потребности в повышении технического уровня производства.

Ухудшение показателей наблюдалось в отраслях тяжелого, энергетического и транспортного машиностроения, что свидетельствует о наметившейся тенденции снижения их конкурентоспособности и необходимости серьезных структурных преобразований.

Среди видов деятельности, которые успешно развиваются, активно используют и создают новые передовые технологии, реализуют инновационную продукцию можно выделить добычу топливно-энергетических полезных ископаемых, производство пищевых продуктов, включая напитки и табак; производство изделий медицинской техники; целюлозно-бумажное производство; издательскую и полиграфическую деятельность, химическое производство.

Негативные структурные изменения наблюдались в производстве прочих неметалических минеральных продуктов, в котором наметилась тенденция снижения объёма выпоненных научно-технических работ, использования передовых технологий и, как следствие, снижение объёма отгруженной инновационной продукции.

Для выявления наиболее конкурентоспособных отраслей промышленности РФ использовалась методика построения рейтингов отраслей промышленности при помощи непараметрических приемов сжатия информации, включающая в себя различные методы построения обобщенного показателя (метод суммы мест, суммы балов, таксиметрический и другие методы), а также многомерные методы классификации.

В результате применения модифицированной процедуры кластерного анализа с использованием аппарата теории нечетких множеств отрасли промышленности разделились на три однородные группы: конкурентоспособные инвестиционно-привлекательные, технологически активные и отстающие. Доля инвестиционно - привлекательных отраслей составляет 22,7%. Ядро кластера образуют наиболее прибыльные отрасли топливной промышленности. Отрасли первого кластера характеризуются высокими инвестициями в основной капитал, высокой квалификацией кадров, но сравнительно низкой долей объёма отгруженной инновационной продукции в общем объёме отгруженной продукции. За рассматриваемый период число объектов кластера оставалось стабильным.

Доля отстающих отраслей за рассматриваемый период уменьшилась и составила в 2004 г. 34,1%. Ядром кластера на протяжении рассматриваемого периода являлись: черная металургия, угольная, станкостроительная и инструментальная, подшипниковая, лесная, деревообрабатывающая и целюлозно-бумажная, мукомольно-крупяная и комбикормовая, легкая, стекольная и фарфорофаянсовая промышленности.

Для технологически активных отраслей второго кластера характерен низкий уровень инвестиций в основной капитал и относительно высокая квалификация персонала. Доля объёма инновационной продукции в общем объёме отгруженной промышленной продукции самая высокая среди рассматриваемых кластеров. Его основу составляют наукоёмкие отрасли, требующие высокой квалификации персонала и больших капиталовложений.

Ядро кластера образуют следующие отрасли: приборостроение, судостроительная и электронная промышленности, тяжелое энергетическое и транспортное машиностроение.

В выделенных типологических группах отраслей промышленности, построены регрессионные модели результативного показателя (у) - доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, определяющие его зависимость от факторов, оказывающих существенное воздействие на инновационно-технологическую деятельность.

Сопоставление коэффициентов регрессионных моделей показало, что существенное положительное влияние на долю отгруженной инновационной продукции оказывает доля собственных средств предприятий в затратах на технологические инновации. Ее влияние сказывается на результативном показателе во всех выделенных кластерах. Доля принципиально новых созданных технологий в общем числе созданных технологий оказывает положительное воздействие на объем отгруженной инновационной продукции в отраслях первого и третьего кластеров. Средства иностранных источников увеличивают долю отгруженной инновационной продукции в первом кластере. Отраслям второго кластера держаться на плаву помогает сотрудничество и кооперация, которые становятся основным средством для разделения растущих издержек и риска нововведений, а также высокий потенциал знаний и квалификация сотрудников, необходимые в процессе разработки новой продукции.

Проведенный анализ инновационной деятельности в отраслях промышленности РФ и видах экономической деятельности свидетельствует о том, что назрела острая необходимость в активной государственной поддержке научно-исследовательских работ посредством разработки комплекса мер стимулирования наукоемких производств, всесторонне охватывающего все вопросы их инновационной политики, предусматривающего льготное налогообложение инновационной сферы при контроле качественной стороны нововведений. Целью государственной политики дожно быть создание условий для устойчивого экономического роста, выхода инновационной продукции на внутренний и внешние рынки, замещения импортной продукции на внутреннем рынке за счет повышения технологического уровня и конкурентоспособности отечественного производства.

Хотя в значительной мере правовая база рыночной экономики сформирована, необходимы дальнейшие реформы, направленные на обеспечение предсказуемости среды, правовой защищенности, системы партнерских отношений, учета объективных интересов основных сторон по выработке и принятию государственных решений, касающихся предпринимательской среды и инвестиционного климата.

Проведенное в диссертационной работе исследование кооперационной активности в проведении ИиР по видам деятельности обрабатывающих производств, сгруппированных согласно международной методики в четыре укрупненные группы (высокотехнологичных, средне-высоких, средне-низких и низкотехнологичных групп производств), позволило выявить специфичные черты кооперационных процессов в России, опровергнуть многие стандартные мнения и гипотезы. Является интересной особенностью, что вопреки ожиданиям склонность к кооперации в высоко- и низкотехнологичных производствах различается незначительно. Более того, для иностранных партнеров склонность к кооперации в высоко- и низкотехнологичных производствах оказалось практически одинаковой. Объяснить данное обстоятельство можно тем, что в высокотехнологичных производствах фактором кооперации является стремление снизить риск за счет кооперации при проведении исследований и разработок. Этот фактор не работает в низкотехнологичных видах деятельности. Достаточно высокая склонность к кооперации здесь определяется стремлением скомпенсировать риски при диффузии новых средств производства. Так, высокая склонность к кооперации отмечается в текстильном производстве, конкурентоспособность которого сегодня невозможно повысить без обновления применяемых в производстве технологий. Необходимость обновления капиталоемкой технологической базы производств, скорее всего, обуславливает и чрезвычайно высокую склонность к кооперации в металургическом производстве (средне-низкотехнологический вид деятельности), а также значительный рост склонности к кооперации в коксохимическом производстве.

В качестве общего вывода следует отметить что, скорее всего, причиной деформации в России присущих развитым странам закономерностей зависимости кооперационной активности от степени технологичности производств, является стремление инновационно-активных российских предприятий использовать кооперацию как средство для смягчения рисков при выборе и адаптации технологий при обновлении своей производственной базы.

Проведенный анализ показал, что структурные сдвиги в кооперационных процессах на уровне всех обрабатывающих производств России, произошедшие за рассматриваемый период, были связаны с падением интереса как российских, так и зарубежных партнеров к кооперации в таком виде деятельности (ВД), как Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов. Доля этого вида деятельности сократилась почти в 4 раза при снижении склонности к кооперации в 2 раза.

С другой стороны, на фоне стремительного падения интереса к кооперации, образовались точки роста, позволившие несколько выровнять ситуацию и не допустить обвального падения кооперационной активности в России. Их можно условно разделить на две категории: повышающие общую конкурентоспособность (если произошло увеличение масштабов и склонности к кооперации как российских, так и иностранных партнеров) и локальные (если имело место увеличение кооперационной активности или российских, или иностранных партнеров).

К глобальным точкам роста можно отнести: Производство медицинских приборов, точных и оптических инструментов, Продукция химического синтеза и Коксохимическое производство, в которых наблюдася рост масштабов и склонности к кооперации российских и иностранных партнеров, что свидетельствует о высокой конкурентоспособности указанных производств на мировых рынках.

К локальным точкам роста относятся: Производство пищевых продуктов и табачных изделий, повысивший свой удельный вес (для российских партнеров) и склонность к кооперации; Производство текстильных изделий, в котором значительно повысилась активность иностранных партнеров и Производство металургическое, лидировавшее по масштабам кооперационных процессов и интенсивности (11 проектов на организацию, что превышает уровень всех остальных ВД).

Таким образом, для повышения инновационно-технологической деятельности в России целесообразно активизировать работу по более поному использованию возможностей, которые открывает производственная кооперация и научно-техническое сотрудничество с фирмами зарубежных стран. Это сотрудничество способно помочь решить задачи наращивания экспортного потенциала и импортозамещения в более сжатые сроки, обеспечить экономию финансовых средств. Такую работу необходимо проводить со всеми группами стран, как ближнего, так и дальнего зарубежья. Следует разрабатывать программы прямого партнерства государственного и частного секторов. Основной целью программы дожно являться создание рынка идей для исследовательских проектов, а также вербовочной базы для партнеров в совместных предприятиях (разного рода интернет-сайты, выставки, семинары, призванные обеспечить кооперацию знаний, имущества и инвестиций).

На заключительном этапе исследования в работе была предложена рекурсивная система одновременных уравнений, позволившая исследовать взаимосвязь различных стадий инновационной деятельности, а также выделить основные факторы, влияющие на инновационную активность в России.

Интересным является факт, что если в период с 1999 г. по 2003 гг. выпоненный объем научно технических работ не оказывал существенного влияния на активность инновационной деятельности (значимая связь между показателями отсутствовала), то в 2004 и 2005 гг. связь между показателями была установлена, что является благоприятным фактором и позволяет надеяться на продвижение научных результатов в производство.

Установка правильного баланса между различными этапами инновационного цикла идея - технология - производство продукции, имеющей платёжный спрос - занятие определенной ниши рынка, даст возможность качественно изменить масштаб реализуемых программ и проектов, сделав их соразмерными задачам, стоящим перед экономикой России.

Решение выделенных задач дожно способствовать созданию и обеспечению эффективного функционирования в России целостной, способной к воспроизводству и саморазвитию национальной инновационной системы, ориентированной на производственно-технологическую сферу с высокой добавленной стоимостью, сферу высококвалифицированных услуг, т.е. на экономику, основанную на знаниях, рост на мировом рынке конкурентоспособной высокотехнологичной продукции и достойное место в международной кооперации и разделении труда.

Предложенная методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России может быть использована центральными, федеральными и региональными органами власти для корректировки законодательной и инновационной политики, аналитическими службами для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на инновационно-технологический потенциал России и ее регионов, а также руководителями организаций различных групп численности работников и форм собственности, предпринимателями, исследователями.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Архипова, Марина Юрьевна, Москва

1. Абакин JI. И. В тисках кризиса. М.: Институт экономики РАН, 1994. -271 с.

2. Абакин J1. И., Кулькин A.M. Новая парадигма технологического развития: опыт США.

3. Абдулов А.Н. Наука и производство век интеграции (США, Западная Европа, Япония). М.: Наука, 1992.

4. Аганбегян А.Г. Рыночные реформы и роль инноваций в инвестиционной политике страны. / Коммерциализация технологий: российский и мировой опыт. Труды международной конференции, Санкт-Петербург, 7-10 июля 1997 г.

5. Агапова Т.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения. М.: Финансы и статистика, 1996.

6. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешакин JI. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М: Финансы и статистика, 1989, 607 с.

7. Айвазян С. А., Енюков Е. С., Мешакин J1. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993, 471 с.

8. Айвазян С. А., Енюков Е. С., Мешакин JI. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985, 487 с.

9. Айвазян С.А., Мхитарян B.C., Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1998,- 1022с.

10. Ю.Акимов О.Ю. Малый и средний бизнес: эволюция понятий, рыночная среда, проблемы развития. М.: Финансы и кредит, 2004. 192 с.

11. Анализ инвестиционных процессов, форм и методов диверсификации в научных организациях высокотехнологичных отраслей (на примере государственных научных центров Российской Федерации): Отчет / Рук. НИР Л.Е. Варшавский. М.: РИЭПП, 2002.

12. Анализ тенденций и перспектив развития региональной экономики: Сбор, научн. трудов / Под ред. Р.И. Шнипера. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1994. - 184с.

13. И.Архипова М.Ю. Моделирование инновационной активности обрабатывающих производств // Прикладная статистика №3, 2006. с.9-16.

14. Архипова М.Ю. Дифференциация регионов России по инновационной активности. // МАН ВШ №4 (38), 2006, с.107-116.

15. Архипова М.Ю., Голиченко О.Г. Новые передовые производственные технологии в России (экономико-статистический анализ). В кн.: Информация и экономика: теория, модели, технологии. Барнаул, 2002.

16. Архипова М.Ю. Инновационная деятельность в России: основные тенденции и перспективы развития. М.: МЭСИ, 2007.

17. Архипова М.Ю. Анализ инновационно-технологической активности в России. М.: РУДН, 2007.

18. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2001. 228 с.

19. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика. Учебник. М.: Финансы и статистика, 2005. 256 с.

20. Ашманов С. А. Математические модели и методы в экономике.-М.: Финансы и статистика, 1980.-199с.

21. Бабурин B.JI. Инновационные циклы в российской экономике. М.: Едиториал УРСС, 2002. - 120 с.

22. Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.Ю. Механизмы технологического развития экономики России: Макро- и мезоэкономические аспекты. М.: Наука, 2003.

23. Багриновский К. А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика): Учеб. пособие. М.: РУДН, 1999. 183 с.

24. Багриновский К.А., Исаева М.К. Анализ и моделирование механизмов инвестирования в инновационное развитие. Экономика и математические методы. 2005, том 41, №4. с.3-13.

25. Банковское дело.- 2005. №1, с.30

26. Башина О.Э. Коммерция: статистика, информация, анализ, прогнозы. -М.: МГУК, 1996, 235с.

27. Бевентер Э. Хампе Й. Основные знания по рыночной экономике в восьми лекциях: Пер. с нем. М.: Республика, 1993. - 176 с.

28. Беляевский И. Статистика рынка: задачи, показатели, методология. // Вестник статистики, 1991. -№ 9.-С.21-30.

29. Беляевский И.К. Население и товарооборот. Тенденции и взаимосвязи. М.: Статистика, 1980, 143с.

30. Бенедиктов М.А., Смулов A.M. Отечественное авиастроение: новые возможности стабилизации и выхода из кризиса. ЭНСР №2 (29), 2005, с.55-68.

31. Берндт Эрнст Роберт. Практика эконометрики: классика и современность: учебник для вузов / Пер. с англ. Под ред. проф. С.А. Айвазяна / Э.Р.Берндт. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с.32.БИКИ, 29.06.02.

32. Боч Б. , Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979. - 317 с.

33. Бродель Ф. Материальная цивилизация, экономика и капитализм. Т.З. Время мира. М.: Прогресс, 1992.

34. Большой экономический словарь. М.: Фонд "Правовая культура", 1994.-525 с.

35. Боровиков В.П., Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: Учеб. пособие. / В.П.Боровиков, Г.И.Ильченко. 2-е изд., перераб. и доп. -2006. - 368 с.

36. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивнаяпрактика на компьютере: учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.-384 с.

37. Бродель Ф. Материальная цивилизация, экономика и капитализм. Т. 3. Время мира. М.: Прогресс, 1992.

38. Бородич С.А. Эконометрика: Учеб. пособие / С.А.Бородич. Мн.: новое знание, 2001. - 408 с.

39. Бузник В.М. Опыт функционирования регионального Центра трансфера технологий // Инновации. 2005. № 3(80).

40. Васин В.А., Миндели Л. Э. Международное научно-техническое сотрудничество как взаимодействие национальных инновационных систем. М.: ЦИСН, 2004.

41. Венецкий И. С. Статистическое наблюдение по системе обхвата и ошибки наблюдения. Вестник статистики, 1974 №2 - с. 36-37

42. Вишенев С. М. Экономические параметры. Введение в теорию показателей экономических систем и моделей. М.: Наука, 1968.-189с.

43. Власов А. Инвестиции в российский hi-tech // Инновации, 2001, № 8 (45).

44. Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития. /Под ред. С.А. Ситаряна. М.: Наука, 2003.

45. Воконский В.А., Крюков Ю.К. Народнохозяйственные проблемы ороли малого и среднего бизнеса в России и мире // Экономика и мат. методы. 2005. Т. 41, № 1.

46. Волынкина М.В. Инновационное законодательство в России, М., 2005, с.45.

47. Гайгер JI.T. Макроэкономическая теория и переходная экономика: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996. - 560с.5.Глазьев С. Экономика и политика: эпизоды борьбы. М.: Гнозис, 1994.

48. Гнедовский В. Три кита и лэкономика духа. Ведомости. Форум Новая экономика: макроэкономические и налоговые факторы роста. По материалам II Пермского экономического форума. Ноябрь, 2006. с.23-26.

49. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России и основные направления ее развития // Инновации, №6(63), июль 2003.

50. Голиченко О. Г. Российская инновационная система: Проблемы развития // Вопр. экономики. 2004. № 12.

51. Голиченко О. Г. Высшее образование и наука: Интеграция или партнерство? // Экономика и мат. методы. 2005. Т. 41, № 1.

52. Голиченко О.Г. Инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006.5 7. Го луб. А. Факторы роста российской экономики и перспективы технологического обновления. Вопросы экономики №5, 2004.

53. Гохберг JI.M. Статистика науки, Тейс, 2003 с.93-131

54. Гохберг JI.M. Методологические проблемы статистическогоисследования науки. Автореферат диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. М., 2003.

55. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов. -2-е изд. М.: ГУ ВШЭ, 2001.- 495 с.

56. Григорьев О.В., Нещадин A.A. Альтернативные подходы к экономической реформе в регионах. // Общество и экономика. 1996. -№6.-С.112-123.

57. Громыко Г.JI. Статистические ряды в экономических и экономико-географических исследованиях (теоретические и методологические аспекты). М.: МГУ, 1974. 249 с.

58. Гурков И.Б. Инновационное развитие и конкурентоспособность. М.: ТЕИС, 2003.

59. Дагаев A.A. Прогнозируемые инновационно-технологические сдвиги в мировой экономике / В кн.: Б. Н. Кузык. Ю. В. Яковец, Россия-2050: стратегия инновационного прорыва. М.: ЗАО Издательство Экономика, 2004. С. 524-554.632.

60. Данченок Л. А., Иванова А.Г. Маркетинговое ценообразование: политика, методы и практика. Учебное пособие М.: Эксмо, 2006.-426с.

61. Делягин М. Повышение благосостояния населения, как стратегическое направление развития России. // Вопросы экономики. 1996. - №5. -С. 29-41.

62. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.

63. Денисов Ю.Д., Соколов A.B. Технологическое прогнозирование и научно-технические приоритеты в индустриально-развитых странах. -М.: ЦИСН, 1998.

64. Дежина И.Г., Сатыков Б.Г. Об эффективности использования бюджетных средств в российской науке // Экономика и математические методы. 2002, том 38, №2.

65. Доклад ООН о развитии человеческого потенциала в РФ за 2002-2003 гг. Ежемесячный информационный бюлетень, 2005 г., № 4.

66. Догопятова Т.Г., Уварова О.М. Эмпирический анализ трансформации собственности, эффектвности инвестиционной деятельности промышленных предприятий. ЭНСР №1 (32), 2006. с.89-103.

67. Доронин И. Мировой финансовый рынок на пороге XXI в. Мировая экономики и международные отношения, 2000, № 8, с. 35-42.

68. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

69. Друккер Питер Ф. Рынок: как выйти в лидеры /Практика и принципы. М.: Book chamber international, 1992.

70. Дубров А. М. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. - 135 с.

71. Дубров А. М. Факторный и компонентный анализ. М. : МЭСИ, 1989. - 127 с.

72. Дубров А. М., Корнилов И. А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе "Многомерные методы статистики". М. : МЭСИ, 1991, 130 с.

73. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин JI. И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Статистика, 2000, 352с.

74. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин JI. И., Френкель A.A. Статистические методы многомерной классификации в экономики. -М. : МЭСИ, 1984, 96с.

75. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. Учеб. Пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.

76. Дюран Н., Одел, П. Кластерный анализ. М.: Статистика. 1977, 128

77. Дынкин A.A. Эволюция концепций и моделей инновационного процесса // В кн. Инновационная экономика. Под общей редакцией А.А.Дынкина и Н.И.Ивановой. М.: Наука, 2001.

78. Дынкин А. Экономика знаний в России и мире / A.A. Дынкин (Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетnews/data/dynkin.doc).

79. Дюк В. Конструирование психодиагностических тестов: традиционные математические модели и агоритмы. Компьютерная психодиагностика, Санкт-Петербург, 1994.

80. Елисеева И. И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связи). М.: Статистика, 1977. - 144 с.

81. Елисеева И. И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.

82. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией И.И. Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 656 с.

83. Елисеева И.И. Эконометрика, 2-е изд. перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. 576 с.

84. Ершов В.И. Классификация инноваций для реструктурируемых предприятий // Инновации. 2003. №5.

85. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика / Под ред. проф. М.Р.Ефимовой М.: Финансы и статистика, 2004. 560 с.

86. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. практикум по общей теории статистики: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2001.-208 с.92.3авлин П.Н. Оценка эффективности инноваций / П.Н. Завлин, A.B. Васильев . СПб.: Бизнес-пресса, 1998, 216 с.

87. Желены М. Управление высокими технологиями. // Информационные технологии в бизнесе. СПб.: Питер, 2002.

88. Региональная статистика: учебник / Под ред. Е.В. Заровой, Г.И. Чудилина. . М.: Финансы и статистика, 2006. - 624 с.

89. Зотова JI. Высокотехнологичный комплекс: проблемы интеграции. Экономист №1, 2006. с. 15-25.

90. Иберла К. Факторный анализ. М. : Статистика, 1980. - 398с.

91. Иванова Н.И. Формирование и эволюция национальных инновационных систем. Монография. Под редакцией члена-корреспондента РАН Дынкина A.A., ООД ИМЭМО РАН, 2001.

92. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. М.: Наука, 2003.

93. Иванова Н. Межфирменная научно-техническая кооперация: опыт Запада.// Проблемы теории и практики управления. 1996, №2, с. 108-113.

94. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. М.: Наука, 2002. с. 7.

95. Иванова Н.И. Наукоемкие инновационные системы. М: Наука, 2002.

96. Иванова С., Шохина Е. Глобальный рынок не для нас. Ведомости от 26.07.06. с.З.

97. Иванова С. Зарабатывать по-умному. Ведомости. Форум Новая экономика: макроэкономические и налоговые факторы роста. По материалам II Пермского экономического форума. Ноябрь, 2006. с.4-5.

98. Иванов П.М. Устойчивое региональное развитие: концепция модель управления. Экономика и математические методы, 2006, том 42, №2, с.51-59.

99. Иванов В.В. Инновационная политика при переходе к экономике знаний. ЭНСР №1 (32), 2006, с.47-58.

100. Иванов В.В. Национальная инновационная система как институциональная основа экономики постиндустриального общества. Инновации №5, 2004.

101. Иванов М.Ю., Иванова P.K. становление института интелектуальной собственности в России. htpp://www.akdi.ru/pravo/iam/l .htm

102. Ильенкова С.Д., Гохберг Л.М., Ягудин С.Ю. и др. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов / под ред. С.Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 2000. - 327с.

103. Ильенкова С.Д., Кузнецов В.И. Основы менеджмента, М.: МЭСИ, 1999, 179 с.

104. Ильенкова С.Д. Спрос: анализ и управление. М.: Финансы и статистика, 1998.

105. Инвестиционный климат в России. Авторский колектив: Ясин Е. и др. Вопросы экономики №5, 2006, с 48-60.

106. Инновационные приоритеты государства / под ред. A.A. Дынкина, Н.И. Ивановой. М.: Наука, 2005.

107. Инновационная экономика. М.: Наука, 2004.

108. Инновационный менеджмент / Под ред. Е.А. Олейникова Е.А. Учебное пособие. М.: ФГУ НИИ РИНКЦЭ, 2004, 288с.

109. Инновационный менеджмент в России: Вопросы стратегического управления и научно-технологической безопасности/Руководители авт. кол. В.Л.Макаров, А.Е.Варшавский М.: Наука, 2004.

110. Инновационная система России: модель и перспективы ее развития. Вып. 1. М.: РУДН, 2002 84 с.

111. Инновационная система России: модель и перспективы ее развития. Вып. 2. М.: РУДН, 2003 234 с.

112. Инновационная система России: модель и перспективы ее развития. Вып. 3. М.: РУДН, 2004 300 с.

113. Инновационная экономика. Дынкин A.A., Грачев М.В., Иванова Н.И. и др. М.: Наука, 2001. с.294.

114. Инновационный путь развития для новой России./Под. ред. В.П.Гореляда. М.: Наука, 2005.

115. Иноземцев В. Jl. За пределами экономического общества: Научное издание. М.: лAcademia - Наука, 1998. - 640с.

116. Инструкция по запонению формы федерального государственного статистического наблюдения №4-инновация Сведения об инновационной деятельности организаций, утверждена постановлением Госкомстата России от 05.02.2001 г. №9.

117. Информационные технологии и человеческие ресурсы. Ежемесячный информационный бюлетень Экономика и управление в зарубежных странах (по материалам зарубежной печати). 2005, вып. 1, с. 15-36. Economist. 2004. - 23 January. - P. 50-56.

118. Иовчук СМ. Инновационные аспекты повышения международной конкурентоспособности российской продукции // Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития / Под ред. С.А. Ситаряна. М.: Наука, 2003.

119. Исследование административных барьеров в России // Материалы Всемирного банка. Econom. 2005

120. Каржаув А., Фоломьев А. Национальная система венчурного инвестирования. М.:ЗАО Издательство, 2005.

121. Карманов М.В. Методология статистического исследования состояния и развития физической культуры и спорта. М.: Диамонд, 1998, 186с.

122. Кендал М. Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976, 736 с.

123. Кендал М. Методы ранговой корреляции. М.: Статистика, 1974.

124. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия: введение в количественный экономический анализ. Вып.1. Пер. с англ. Под ред. Р.Энтова-М.: Статистика, 1977.-255 с.

125. Кисельников A.A. Тенденции изменения системы государственной статистики России: региональный аспект.

126. Всероссийская научно-практическая конференция Информационно-статистическое обеспечение региональных систем управления. Новосибирск: НГУЭУ, Мангазея, 2006. с.5-14.

127. Китова Г. А., Кузнецова Т.Е. и др. особенности участия государства в формировании инновационных проектов. // Экономическая наука современной России №1 (36) 2007. с.31-43.

128. Классификация и кластер/под ред. Дж. Вэн Райзин.- М.: Мир, 1980.-390с.

129. Клепин А. Н., Трошин JI. И., Шевченко К. К. Применение математико-статистических методов в экономических расчетах: Учебное пособие. -М. : МЭСИ, 1986, 51с.

130. Клейнер Б.Г. Эволюция институциональных систем. М.: Наука, 2004. 240 с.

131. Клейнер Б.Г., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2000.- 104 с.

132. Колесников А., Колесникова JI. Малый и средний бизнес: эволюция понятий и проблема определения // Вопросы экономики. №7. 1996.

133. Корнилов И.А. Актуарные расчеты в практике страхования . М.: МЭСИ, 1998.-66 с.

134. Корнилов И.А. Многомерные статистические исследования в экономике с использованием ПЭВМ. М.: МЭСИ, 1994, 99 с.

135. Королев Ю. Г. Метод наименьших квадратов в социально-экономических исследованиях. -М.: Статистика, 1980, 112с.

136. Коротков A.B. Статистическое обеспечение маркетинга продукта / Монография. М.: МЭСИ, 2000 - 150 с.

137. Краснов JI.B. Проблемы использования иностранных технологий в России // Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития / Под ред. С.А. Ситаряна. М.: Наука, 2003.

138. Крастинь О. П. Изучение статистических зависимостей по многолетним данным. М.: Финансы и статистика, 1981, 136с.

139. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория поведения. М.: Экономика, 2002.

140. Кузнецов В.И. Методологические проблемы статистических исследований занятости. М.: Диалог-МГУ, 1999. 101 с.

141. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.

142. Кузнец С. Современный экономический рост: результаты исследований и размышлений. Нобелевская лекция // Нобелевские лауреаты по экономике: взгляд из России; Под ред. Ю.В. Яковца. СПб.: Гуманистика, 2003. с. 105.

143. Кузнецова С.А., Маркова В.Д. Развитие инновационного рынка как механизм распространения наукоемкой продукции. Препринт. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 2002.

144. Кураков Л.П. Российская экономика: состояние и перспективы. -М.: ЛОГОС,1998.-576 с.

145. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г.Назарова.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -771 с.

146. бов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных Новосибирск: Наука, 1981.-157 с.

147. Лебедева Е. Экспертиза фундаментальных исследовательских проектов // Наука и государственная научная политика. М. Наука. 1998, с. 87-117.

148. Леонтьев В.Ф. Бизнес меняет современную модель творчества. Экономика и коммерция, №1-2, 2004, с.61-79.

149. Лотош Я.М., Архипова М.Ю. Малый бизнес в России: состояние, потенциал, инновационная активность. Региональная экономика винформационном измерении: модели, оценки, прогнозы // Сб.н.трудов. Москва-Барнаул. Изд-во Бизнес-Юнитек, 2003. с. 11-25.

150. Лоули Д., Максвел А. Факторный анализ как статистический метод М.: Мир, 1967.-144 с.

151. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. 416с.

152. Лукашин Ю., Рахлина Л. Факторы инвестиционной привлекательности регионов России. Мировая экономика и международные отношения, 2006, №3, с.87-94.

153. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей / пер. с англ. Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1986.- 133 с.

154. Макаров, В.Л. Экономика знаний: Уроки для России / Вестник РАН, т.73, вып. 5, 2003. стр. 450-456.

155. Макконел К. Р., Брю С. Л. Экономика: принципы, проблемы и политика. Т.1.-М. : Республика, 1992, 389с.

156. Мандель Н. Д. Кластерный анализ. М. : Финансы и статистика, 1988, 176с.

157. Мартишюс С. Методологические проблемы построения и применения эконометрических моделей. -Вильнюс, 1979, 172с.

158. Маршал А. Принципы экономической науки. Т. 1,2,3. М.: Издательская группа Прогресс Универс, 1993. - 414с.

159. Медоуз Д.Х., Медоуз Д. Л., Рандерс Й. За пределами экономического роста. Учеб пособие. М.: Издательская группа Прогресс, Пангея, 1994. - 304с.

160. Медынский В.Г., Шаршукова Л.Г. Инновационное предпринимательство. М.: ИНФРА-М, 1997.

161. Медынский В.Г., Скамай Л.Г. Инновационное предпринимательство. Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 589 с.

162. Методологические положения по статистике М.: Госкомстат России, 1996г.

163. Мелер Ф., Капекки В. Роль энтропии в номинальной классифика-ции // Математика и социология. М., 1977. - с. 301 -338.

164. Методологические положения по статистике. Вып.1, Госкомстат России. М., 1996. - 674 с.

165. Мешакин Л. Д. Локальные методы классификации // Статистические методы классификации М.: МГУ, 1969, вып. 1.-е. 58-78.

166. Миндели Л.Э., Васин В.А. Проблемы взаимосвязи внутренних и международных аспектов государственной научно-инновационной политики, Инновации № 2 (89), 2006, с.20-27.

167. Миндели Л.Э, Хромов Г. Научно-технический потенциал России. 4.2. М.: ЦИСН, 2003, с.75.

168. Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков и структур М.: Статистика, 1980, 319с.

169. Многомерный экономический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974, 416 с.

170. Могилевский В.Д. Методология систем: вербальный подход / Отд-ние экон. РАН; науч.-ред. совет изд-ва Экономика. М.: ОАО Издательство Экономика, 1999. - 251с.

171. Модернизация и глобализация: образ России в XXI веке. М.: Ин-т философии РАН, 2002.

172. Моисейкина Л. Г. Применение метода корреляционных плеяд в анализе социологической информации. В сб. Исследование по методологии статистики. - М.: МЭСИ, 1983 , с39-43.

173. Мостелер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. -239 с.

174. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика. Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ,1994.-736 с.

175. Мхитарян В. С., Дубров A.M., Трошин JI. В. Многомерные статистические методы в экономике: Учебное пособие. М.: МЭСИ.1995.- 140 с.

176. Мхитарян В. С., Трошин Л. В. Вопросы статистического оценивания в экономических исследованиях: Учебное пособие. М.: МЭСИ. 1986. -56 с.

177. Мхитарян B.C., Архипова М.Ю., Архипов В.Ю. Нелинейный регрессионный анализ в системе Statistica и SPSS. M.: МЭСИ, 2006. 91с.

178. Наука и государственная научная политика. Теория и практика Под общей редакцией д.э.н. A.A. Дынкина Москва, Наука, 1998.

179. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики, с. 475.

180. Наука России в цифрах: 2005. Стат. Сб. М. : ЦИСН, 2005.

181. Наука России в цифрах 2006: Стат.сб. ЦИСН, 2006.

182. Наймушин В.Г. Причины кризиса и перспективы возрождения отечественного машиностроения. ЭСЕР, №2 (29), 2005 с.68-82.

183. Некрасов H. Н. Региональная экономика. М.: Экономика, 1978. -343 с.

184. Нестеров Л.И. Перспективы повышения уровня жизни в России // Вопросы статистики, 2004, №8, с.66-71.

185. Ниворожкина Л.И., Чернова T.B. Теория статистики (с задачами и примерами по региональной экономике). Феникс, 2005.

186. Новак Э. введение в методы эконометрики. Сб.задач: Пер. с польск.; под ред. И.И. Елисеевой, М.: финансы и статистика, 2004. -248 с.

187. Нойбауэр X. Инновационная деятельность на малых и средних предприятиях // Проблемы теории и практики управления. №3. 2002. с. 62-63.

188. Окунева Е.В. Инвестиционное сотрудничество со странами дальнего зарубежья // Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития / Под ред. С.А. Ситаряна. М.: Наука, 2003.

189. Орехов H.A., Левин А.Г., Горбунов Е.А. Математические методы и модели в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 302 с.

190. Орехов С.А. Статистические аспекты исследования диверсификации корпораций / Монография. М.: ИНИОН РАН, 2001. -188 с.

191. Ослунд А. Шоковая терапия в Восточной Европе и России: Пер. с англ. / Пер. Фрейнкман Е.; Предисл. и общ. ред. Шагалова Г.Я. М.: Республика, 1997. - 172с.

192. Основы инновационного менеджмента: Теория и практика. Учебник / Под ред. А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. М.: ОАО Издательство Экономика, 2004. - 518 с.

193. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М.: Сов. радио, 1970.-408 с.

194. Перминов С.Б., Егорова E.H. Тенденции распространения информационных технологий в России после 2000 г. / Препринт #/2006/211.- М.: ЦЭМИ РАН, 2006.

195. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометричееком моделировании. М.: Финансы и статистика, 1989, 175с.

196. Потерович В.М., Фридман A.A. Экономическая наука и экономическое образование в России: Проблема интеграции // Экон. наука соврем. России. 1998. № 2.

197. Попова Е.В. Эффект одного закона. Правовые нормы и формирование инновационной инфраструктуры. Инновации № 2 (89), 2006, с.3-15.

198. Портер М. Конкуренция. М.: Издательский дом Вильяме, 2005.

199. Практикум по эконометрике: учеб. Пособие / И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; под ред. И.И.Елисеевой. -2-е изд., перераб. и доп. 2006. - 16.л.

200. Пчелинцев О.С. Региональная инфраструктура в стратегии реформ. ЭНСР, №3 (30), 2005, с.67-76.

201. Распоряжение Правительства РФ от 11.12.2002 г. №1764-р Об основных направлениях государственной инвестиционной политики Российской Федерации в сфере науки и технологий.

202. Pao С. Р. Линейные статистические методы и их приложения. -М. : Наука, 1968, 548с.

203. Ратай Т.В. Статистическая оценка деятельности научных организаций в условиях перехода к рыночной экономике. Автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М., 2001.

204. Региональная статистика: Учеб. / Под ред. В.М. Рябцева, Г.И. Чудилина. М., 2001. 380с.

205. Региональная статистика: Учеб. / Под ред. Е.В. Заровой, Г.И. Чудилина. 2006. 624 с.

206. Регионы России: стат. сборник: в 2-х т. Госкомстат России. М., 2000.

207. Регионы России: стат. сборник: в 2-х т. Госкомстат России. М., 2001.

208. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ. 2003: стат. Сборник. Госкомстат России. М., 2003. 807 с.

209. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ. 2005: Стат. сборник. Росстат. М., 2006. 669 с.

210. Российский статистический ежегодник: Стат. сб./ Госкомстат России.-М, 1999.-621с.

211. Российская экономика в 2003 году: тенденции и перспективы, ИЭПП, 2004 г.

212. Российский статистический ежегодник. 2005. Стат. сборник, Росстат, М., 2007. 690 с.

213. Россия в цифрах. 2006. Стат. сборник, Росстат., 2006.

214. Россия и страны ЕС. Стат. сборник, Росстат, 2004.

215. Руководство Фраскатти М., Прогресс, 1995; 520 с

216. Рудцкая Е.Р., Хрусталев Е.Ю., Цыганов С.А. Российский фонд фундаментальных исследований и инновационное развитие экономики России. // ЭНСР №2 (37), 2007. с.92-105.

217. Садовникова H.A., Шмойлова P.A. Основы статистического моделирования / МЭСИ. И., 2002. - 133 с.

218. Санто Б. Сила инновационного развития экономики. М.: Прогресс, 1990.

219. Семенова Е. Возможности инновационного типа развития // Экономист №3, 2006. с. 14-26.

220. Сиротин В.П. Нечеткие модели в оценке уровня жизни и социального благополучия // Известия Международной академии наук Высшей школы №4 (38), 2006, с. 161-171.

221. Смиронов В. О внешнеэкономической стратегии России // Общество и экономика, №11-12, 2006. с. 125-136.

222. Скотт Х.Дж. Вдали от центра: роль региональных правительств и исследовательских университетов в новой экономике (американский опыт). // Инновации, 2002, № 9-10 (56-57).

223. Сорокин П.А. Социальная и культурная динамика. СПб., СПбХГУ, 2000.

224. Статистика: Учебник / Мхитарян B.C., Дуброва Т.А., Минашкин В.Г. и др.; под ред. B.C. Мхитаряна. М.: Мастерство, 2001. - 272 с.

225. Статистика науки и инноваций. Краткий терминологический словарь. Под ред. Л.М.Гохберга. М.: Центр исследований и статистики науки, 1996.

226. Статистический анализ в экономике / Под ред. Г.Л. Громыко. М.: Изд-во МГУ, 1992.- 134 с.

227. Стратегия Российской Федерации в области развития науки и инноваций на период до 2015 г. Утверждена Межведомственной комиссией по инновационной политике 15.02 2006 г. (протокол №1).

228. Стратегия развития Российской Федерации до 2010 года, Глава 3.3. "Инновационное развитие экономики", Москва, 2000 г.

229. Суботина Т. Россия на распутье: два пути к международной конкурентоспособности. Вопросы экономики №2, 2006. с.46-64.

230. Суворинов A.B. О развитии инновационной деятельности в регионах России. Инновации №2 (89), 2006, с.49-54.

231. Сумарков В.Н., Сумарков Н.В. Расширение Европейского союза и внещнеэкономические связи России. М.: Финансы и статистика, 2006. - 256 с.

232. Теория статистики / Под ред. Громыко Г.Л., М.: Инфра-М, 2000.414 с.

233. Токовый словарь. Экономика:, М: Из-во Весь мир, 2000. оригинал, Dictionary jof Economics. Oxford University Press, 1997.

234. Тостобров М.Г., Черенков В. И., Барышников В. В. Поддержка малого наукоемкого бизнеса властными структурами на региональном уровне. // Инновации, № 2-3,1998.

235. Трансфер технологий и эффективная реализация инноваций. М.: АНХ, 1999.

236. Трошин Л.И., Балаш В.А., Балаш О.С. Статистический анализ нечисловой информации / Учебно-практическое пособие. М.: МЭСИ, 1999.-81 с.

237. Устинов А.Н. Статистика капитального строительства. 20-е изд., пер. - М.: Финансы и статистика. 1986.- 586 с.

238. Управление экономикой региона в новых условиях хозяйствования. Новосибирск: 1991.-149 с.

239. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989, 215с.

240. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. Енюкова И.С. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

241. Федоров Н.В., Кураков Л.П. Прогнозирование социально-экономического развития регионов Российской Федерации. М.: Пресс-сервис, 1998.-688с.

242. Федюнин И. Онегина А. Россия в рейтинге конкурентоспособности // Южный федеральный округ. 2003. №42.

243. Фоломьев А. Высокотехнологичный комплекс в экономике России // Экономист 2004. №3.

244. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: уч. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 349 с.

245. Френкель А. А. Экономика России в 1992-1996 гг.: тенденции, анализ прогноз. М.:Финстатинформ, 1996, 170 с.

246. Френкель А. А. Прогнозирование производительности труда: метод и модели. 2-е изд., доп. и перераб. - М.: ЗАО Издательство Экономика, 2007. - 221 с.

247. Фролова Н.Л. Инновационный процесс: потенциал рынка и государства. Микроэкономика нововведений. М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 2001. - 267 с.

248. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов.- М.: Наука, 1979.- 368 с.

249. Хандуев П.Ж. Прогнозирование экономического развития региона (аспекты структурной политики). Новосибирск: Изд-во АО Сарбон, 1996. - 180с.

250. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование. 7-е издание.: Пер с англ. М.: издательский дом Вильяме, 2003. - 656с.

251. Харман Г. Современный факторный анализ.- М.: Статистика, 1972.-486 с.

252. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987.- 335 с.

253. Хлопонин А. Осмысление пространства. Ведомости. 26.07.06. с.4.

254. Холанд X., Смит Р. Процесс установления приоритетов в научно-технической политике//Управление наукой в странах ЕС. 1999, Т.2, стр.66.

255. Хрусталев Е.Ю. Механизмы технологического развития экономики России: Макро- и мезоэкономические аспекты. М.: Наука, 2003.

256. Цухло С. Российский бюлетень конъюнктурных опросов. М., ИЭГТП, декабрь 2003 г.; Мониторинг административных барьеровмалого предпринимательства в России: третий раунд. М.: ЦЭФИР, декабрь 2003 г.

257. Черенков В.И., Уханов В.А. Международный маркетинговый аудит инновационных проектов // Инновации. 2003. № 2-3.

258. Черенков В.И. Глобальная маркетинговая среда: опыт концептуальной интеграции. Монография. СПб.: Изд-во С.-Пб ун-та, 2003.

259. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика. 1975. 184 с.

260. Четыркин Е.М. Финансовая математика: Учебник. 4-е изд. - М.: Дело, 2004. - 400 с.

261. Чулок А. А. Показатели эффективности инноваций на макроуровне: основные тенденции и результаты расчета инновационного индекса. // Инновации №3 (90), 2006, с.38-46.

262. Шапошников А.А. Проблемы коммерциализации технологий в России. // Инновации, 2002, №1 (48).

263. Шифф Морис, Уинтерс Л.Алан Региональная интеграция и развитие. Пер. с англ.; Всемирный банк. М.: Весь мир, 2005. - 376с.

264. Шленов Ю.В. Управление инновациями. Книга 3. Базовые компоненты управления инновационными процессами. Учебное пособие для ВУЗов, 2003. с.240

265. Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1983. 158 с.

266. Экономика и статистика фирм под ред. Ильенковой С. Д. М.: Финансы и статистика, 1996. - 240 с.

267. Экономика и управление в зарубежных странах. Ежемесячный информационный бюлетень (по материалам иностранной печати), 2005, вып. 1, стр. 15-36.

268. Экономический анализ: Учеб. пособие / под ред. М.И.Баканова, А.Д. Шеремета. М.: финансы и статистика, 2003. 656 с.

269. Юдаева К., Козлова К., Соколов Д. Инновационная активность российских предприятий. Московский центр Карнеги, рабочие материалы, № 5,2004.

270. Юзбашев M. М., Рудакова Р. Методы изучения динамики распределений и зависимостей. М. : Статистика, 1974, 188с.

271. Юревич A.B., Цапенко И. П. Глобализация российской науки. // Вестник Российской академии наук, 2005, № 12, с. 1098 1106.

272. Яковец Ю.В. История цивилизаций: Учеб. пособие для студентов ВУЗов гуманит. профиля 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1997. - 352с.

273. Яковец В.Ю. Эпохальные инновации XXI века. М.: Экономика, 2004.

274. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999. -448с.

275. Яковец Ю.В. Инновационность инвестиций: новый объект экспертизы. // Инновации, 2003, № 37 (64).

276. Яковлев А. Проректор ВШЭ Ведомости, 19.10.2006, №84 (1124).

277. Aghion P., Bloom N., Blundell R. et al. Competition and innovation: An inverted-U relationship / The Institute for Fiscal Studies. 2002. WP02/04.

278. Aghion P., Dewatripont M., Rey R. Competition, financial discipline, and growth // Rev, Econ. Studies. 1999. Vol. 66. P. 825-852.

279. Aghion P., Howitt P. Endogenous growth theory. Cambridge (MA): MIT press, 1998. Chap. 7.

280. Aghion P., Howitt P. A model of growth through creative destruction // Econometrica. 1992. Vol. 60. P. 323-351.

281. Akzo Chemie v. Commission. Case 62/86. 1991 ECR 1-3359. antimonopol.centro.ru/zakon/zakon34.html

282. Antitrust guidelines for collaborations among competitors / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission 2000 //www.ftc.gov/os/2000/04/.

283. Antitrust guidelines for the licensing of intellectual property / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission, 1995 // www.usdoj.gov/atr/public/guidelines/ ipguide.htm.

284. Aveni R. Hypercompetition: Managing the Dynamics of Strategic Maneuvering. New York, The Free Press, 1994.

285. Baker R. F., Young F. W., Takane Y. An asymmetric Euclidean Model (available from F. W. Young).- Psychometric Laboratory, Dave Hall 13a, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27514, 1977.

286. Balasz K. Lessons from an economy with limited market functions: R&D in Hungary in 1980s // Research Policy, vol.22, 1993.

287. Benchmarking industry-science relationships. P.: OECD, 2002.

288. Bently J. L., Weide B. W., Yao A. C. Optimal expectedtime algorithms fc closest point problems // ACM Trans. Math. Software, v. 6, N 4, 1980.-p. 563-193.

289. Blundell R., Grith R., Van Reenen J. Market share, market value and innovation in a panel of British manufacturing firms // Rev. of Econ. Studies. 1999. Vol. 66. P. 529-554.

290. Bonvilhan W.E. Science at crossroads Technology in society. No 4 etc. 2002. Vol. 24. No V%. P. 27-39.

291. Boone J. Intensity of competition and the incentive to innovate // Intern. J. Industr. Organization. 2001. Vol. 19. P. 705-726.

292. Bradley, F. International Marketing Strategy. Prentice Hall Int. (UK) Ltd., 1991.

293. Brandenburger A., Nalebuff B. Coopetition. N.Y.; L.; Toronto: Currency-Doubleday, 1996.

294. Branscomb L.M., Auerswald Ph.E. Between invention and innovation. NIST, 2002.

295. European Innovation Scoreboard 2005 Comparative Analysis Of Innovation Performance. OECD, Paris.

296. Caballero R., Ja.e A. How high are the giants' shoulders? An empirical assessment of knowledge spillovers and creative destruction in a model of economic growth // NBER Macroeconomic Annual. 1993. P. 15-74.

297. Carrol J. D., Chang J. J. Analysis of Individual Differences i Miltidimensional Scaling via an Generalization of Ecart-Young Decomprosition // Psychometrika, v. 35, N 5, 1970. p. 283-319.

298. Castle E. N. Is Farming a constant cost industry? -Amer. j. of agr. economics. Lexington. 1989. vol. 71, № 3. p. 574-582, 744-784.

299. Clegg B. Creativity and Innovation for Managers. ButterworthHeinemann, Oxford, etc., 2001.

300. Commission notice on the definition of the relevant market for the purposes of community competition law // Official J. Europ. Union. 1997. Dec. 12. P. 372.

301. Colecchina A, Schreyer P. ITC Investment and Economic Growth in the 1990's: is the United States a Unique Case? A Comparative Study of Nine OECD Countries. // OECD, DSTI/DOC.2001/№7.

302. Collins National Dictionary. London, 1966.

303. Competition and cooperation. Paris: OECD, 2002.

304. Conference on public private partnerships for innovation in Russia: Background Report (Moscow, 16-17 Dec, 2004). Moscow, 2004. DSTI/S TI/TIP(2004)/Corr.

305. Crozier.M. La Crise De L intelligence. Essai sur L impuissance des elitesa se Reformer. Paris: InterEditions, 1995.

306. Daveri F. The New Economy in Europe (1992-2001) / Working paper no. 213. University of Parma and IGRIER, 2002

307. Dutta Sh., Weiss A. M. The relationship between a firm's level of technological innovativeness and its pattern partnership agreements // Management Science, vol. 43, No. 3, march 1997.

308. Education policy analysis. P.: OECD, 2001.

309. English Economic Dictionary L., 1933, p.58

310. Esconfier Y., Ground A. Analysis Factorielle des Matrice Carrees non Symmetriques // Data Analysis and Informatics, 17-19 October, 1979-1980.-p. 2633-2276.

311. European journal of political research, 1989, vol.17, no 4, p.362-363.

312. European innovation scoreboard, 2002-2005.

313. Field A. The return of venture capitalism //New York Times. 2004. Sept. 2.

314. Fix E., Hodges J. L. Discriminatory analysis, nonparametric discrimination USA School of Medicine. -Texas: Rendolph Field, 1951 Ч 1952.

315. Ford, D., Saren, M. Managing and Marketing Technology. Thompson Learning, London, 2001.

316. Furman J.I., Stern S. Porter M.E. (2002) The determinant of national innovative capacity // Academy of Management Best Papers in Proceedings Research Policy, vol. 31, pp. 899-933

317. Freeman C. Technology Policy and Economic Performance. London, Pinter Publishers, 1987.

318. Gary W.M. Spinning off in the united States: Why and how? // STI Rev. 2001. №26.

319. Geroski P. Market structure, corporate performance and innovative activity. Oxford: Oxford Univ. press, 1995.

320. Gibson D.V., Smilor R.W. The role of the research university in creating and sustaining the US technopolis // University spin-off companies. Rowman; Littlefield, 1991. P. 32.

321. Glass G. V. Note on rank-biserial correlation//Educational and Psychological Measurement, 26, 1966, p. 623-631.

322. Growth competitiveness report, 2002-2004.

323. Guellec D., Van Pottelsberghe B. Does government support stimulate private R&D? // OECD Econ. Studies. 1999. N 29.

324. Guidelines on the applicability of article 81 of the EC Treaty to Horizontal Cooperation Agreements // Official J. Europ. Union. 2001. Jan 6. P. 2-30.

325. Guidelines for patent and know-how licensing agreements under the antimonopoly act / Japan Fair Trade Commission. Tokyo, 1999.

326. Global Competitiveness Report/ Handelsblatt. 2005. 5 Januar. S. 5.

327. Hanya, G. Integration of CEE manufacturing into European corporate structures by direct investments // Vienna Institute for International Economic Studies, Vienna, 1998.

328. Harshman R. A. PARAFAC 2: Mathematical and Technical Notes. In Working Papers in Phonetics 22. University of California at Los Angeles, 1972.

329. Hobson J. Work and Wealth Economic and Ethics.-N.Y., 1929, p. 18.

330. IMD World Competitiveness Book, 2005.

331. Jasinski A. R&D and Innovation in Poland in the transition Period// Economic systems, vol.18,1994.

332. Kittler J. A. Feature set search algorithms // Proc. Conf. om Pattern Recogn. and Signal Processing. Paris, France, 25 June - 4 July, 1978. - p. 41-60.

333. Kittler J. A. Locally sensitive method for claster analysis//Pattern Recognition, v. 8, 1976. p. 87-94.

334. Kleinmuntz B. Computational and noncomputational clinical information processing by computer // Behavioral Scince, 27, 1982. p. 164174.

335. Knowledge assessment methodology, World Bank, 2002-2005.

336. Lachenburch P. A., Mickey R. M. Estimation of error in discriminant analysis // Technometrics, v. 10, N 1, 1968. p. 1-11.

337. Lewis P. M. The characteristic selection problem in recognition systems // IRE Trans., v. IT-8, 1962, N 2.

338. Lucas Charles P. Lord Durham's Report on the Affairs of British North America. 1912.

339. Lundvall, B-A. (ed.) (1992). National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, Pinter, London.

340. Lucas R.E. On one mechanics of economic development // J Monetary Econ. 1988. Vol. 22, p.3-42.

341. Main science and technology indicators, OECD, 2005.

342. Marill T., Green D. M. On the effectivness of receptors in recognition systems // IEEE Trans., v. IT 9, 1963. p. 11 - 17.

343. Mensch G. Innovationcn ubervindcn die Depression. Frankfurt, 1975

344. Metcalfe S. (1995), "The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives", in P. Stoneman (ed.), Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change, Blackwell Publishers, Oxford (UK) / Cambridge (US).

345. Mkhitarian V., Arkhipova M., Sirotin V. Innovations in Russia: structural analysis. лInformation systems and computation methods in management / University of science and techology. Cracow. 2005.

346. Mowery D., Rosenberg N. Technology and the pursuit of economic growth. Cambndge University Press 1989, p.61 67.

347. National Innovation Systems, Paris: OECD, 1999

348. Nelson, R. (ed.) (1993), National Innovation Systems. A Comparative Analysis, Oxford University Press, New York/Oxford.

349. Nelson, R. and S. Winter (1982), An Evolutionary Theory of Economic Change, Belknap Press of Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts.

350. Patel, P., Pavitt, K., (1994). National innovation systems: why they are important and how they might be measured and compared. Economics of Innovation and New Technology 3, p. 7-95.

351. Piatkowski M. The Contribution of ICT Investment to Economic Growth and Labor Productivity in Poland 1995-2000 // TIGER Working Paper Series. Warsaw, 2003. №43.

352. Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data: Oslo Manual. Paris: OECD, Eurostat, 2006.

353. Quenouille M. H. Approximate tests of correlation in time series // Journal of the Royal. Statistical Society Series B, 1949. Vol. 11, p. 18-84.

354. Quenouille M. H. Notes on bias in estimation // Biometrika Soc. Ser. B 1956, Vol. 43, p. 353-360.

355. Romer P.M. The origins of endogenous growth // J. Econ. Perspect. 1994. Vol.8, p.3-22.

356. Samuelson P. The collected scientific papers of P. A. Samuelson. -Cambr(Mass.), L., 1985.

357. Science&Engineering Indicators, Arlington, VA: National Science Foundation, v.l, 2002.

358. Science & Engineering Indicators, Arlington, VA: National Science Foundation, v.l, 2004.

359. Science and technology indicators, NSF, 2004.

360. Science, Technology and Industry Outlook. Paris: OECD, 2001.

361. Science, Vol. 272, 17 May, 1996, p. 942-943.

362. Shumpeter J.A. Business Cycles. Vol. 1, 2. N.Y., 1939.

363. Shumpeter J.A. Capitalism, Socialism and Democracy, Harper, New York. 1942.

364. Solow R. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and Statistics. 1957. №39(3).

365. Symeonidis G. "Innovation, firm size and market structure: Schumpeterian hypotheses and some new themes", OECD Economics Department Working Papers, 1966, No 161.

366. The Global Competitiveness Report 1999, World Economic. Forum, Geneva, 1999, pp. 280-292.

367. The new technology development paradigm. Ссыка на домен более не работаетPA-Exec/DCED/tech 21/6-paradigm. htm/ Last updated April 01,1998.

368. Union of Industrial and Employers' Confederations of Europe (UNICE).

369. Формы статистического наблюдения

370. Форма федерального государственного статистического наблюдения №4-инновация Сведения об инновационной деятельности организаций, утверждена постановлением Государственного комитета РФ по статистике 22 июля 2002 г. N 156

Похожие диссертации

• Статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации
• Экономико-статистическое исследование инновационной активности региона
• Конкурентоспособность регионов Российской Федерации в условиях экономического роста: методология статистического исследования
• Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России
• Методология статистического исследования информационного обеспечения маркетинговой деятельности