Моделирование научно-инновационного развития вузов

Малышенко, Алексей Владимирович

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование научно-инновационного развития вузов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Малышенко, Алексей Владимирович
Место защиты	Ставрополь
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование научно-инновационного развития вузов"

На правах рукописи

Малышенко Алексей Владимирович

МОДЕЛИРОВАНИЕ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ВУЗОВ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Ставрополь - 2005

Работа выпонена в ГОУ ВПО Ставропольский государственный университет

Научный руководитель -

почётный работник высшего профессионального образования РФ, доктор технических наук, профессор Минаков Владимир Фёдорович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Торопцев Евгений Львович

кандидат экономических наук Касторнова Татьяна Александровна

Ведущая организация -

Ставропольский институт экономики и управления им. О.В. Казначеева (филиал) ГОУ ВПО Пятигорский государственный технологический университет

Защита состоится 27 января 2006 г. в 10-00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.256.06 при ГОУ ВПО Ставропольском государственном университете по адресу: 355009, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Ставропольский государственный университет.

Автореферат разослан л 27 декабря 2005 года

Учёный секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

В.Х. Кужев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Научно-инновационный путь развития социально-экономических и протводствеино-технических процессов объективно является начальным этапом формирования постиндустриального общества. Глобализация мировой экономики, вступление России во Всемирную торговую организацию и желание восстановить утерянный за последние 15 лет стапус обуславливает необходимость интенсификации экономического роста; перехода от сырьевой ориентации экономики к инновационному развитию.

Формирование наукоемких производств, повышение роли невещественных форм капитала (объектов интелектуальной собственности), возрастание роли интелектуального фактора, переход на интенсивный способ воспроизводства доказали неоспоримые преимущества и перспективность.

Мировая практика развития инновационных отраслей экономики на лидирующие позиции ставит крупнейшие мировые IT-компании: за 2003г. мировой рынок аппаратного и программного обеспечения, а также телекоммуникаций потратил на инновации 102 мрд. дол. (больше, чем любая другая сфера бизнеса). В других секторах экономики на исследования и разработки затрачено 73,8 мрд. дол. в США и 45,6 мрд. дол. в Японии.

Объем мировой торговли лицензиями на объекты интелектуальной собственности ежегодно увеличивается на 12 %, в то время как темпы роста мирового промышленного производства не превышают 2,5-3 % в год. Россия, имея преимущества в научно-техническом потенциале и квалифицированных кадрах, располагая крупной научной базой (12 % числа ученых во всем мире), на мировом рынке гражданской наукоемкой продукции имеет лишь 03 %-0,5 %, в то время как доля США составляет 36 %, Японии - 30 %, Китая -6%. Наибольшие затраты на инновации российских предприятий составляют приобретение машин и оборудования (62,2 %). В то же время на приобретение новых технологий расходуется только 18,3% всех средств, затрачиваемых на инновации. Из них на приобретение права на использование объектов интелектуальной собственности -10,5 %. В общем объеме затрат предприятий на инновации подавляющую долю составляют собственные средства- 82,3 %, доля иностранных инвестиций - 5,3 %, федерального бкдже-та - 2,8 %, бюджетов субъектов РФ -1,3%, внебюджетных фондов-2,7%

Как показывает практика, инвестиции в исследования и разработки способствуют росту объёмов продаж компании. Так, за последние 4 года компании, больше всего потратившие на инновации, также продемонстрировали наивысшие темпы роста доходов. По данным компании Intel, только 5% предприятий в России активно используют технологические инновации в бизнесе, а сам сектор инноваций составляет менее 1% от ВВП.

РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ{ БИБЛИОТЕКА j

Министр образования и науки РФ А. Фурсенко считает, что сегодня уже не стоит вопрос о востребованности государственной промышленной инновационной полигики. Все понимают, что она дожна быть. Несмотря на то, что инновационный путь развития может быть реализован рыночными механизмами, государство не имеет права снимать с себя ответственность его стимулирования. По мнению Фурсенко, государство дожно проводить анализ догосрочного прогноза путей развития науки и производства, сохраняя так называемую научную и образовательную среду, которой так славилась Россия: школы, институты, НИИ...

В 2003 году на поддержку инноваций в России было выделено 40 мн. доларов, а на 2004 -2006 годы запланировано выделение 200 мн. доларов. Это позволило инновационным компаниям увеличить свой оборот на 1 мрд. доларов. Для сравнения: правительство земли Бавария (ФРГ) тратит на поддержку новых идей, начинаний, наукоемкого производства, то есть на инновационную сферу, 2 мрд. евро ежегодно. Это показатель среднестатистического европейского региона.

Годовой оборот на мировом рынке новых технологий и наукоемкой продукции в несколько раз превышает оборот на рынке сырья, включая столь спасительные для России нефть и газ. Общий объем этого рынка - почти 3 трилиона доларов, доля России пренебрежительно мала - 0,3%, в то время как вклад США - 39%, Японии - 30%, Германии -16%.

Всего же бюджетные расходы России на инновационные проекты уступают аналогичным показателям четырех десятков ведущих компаний мира (среди которых 15 американских). В бюджете 2003 года на поддержку инновационных проектов государственного значения было заложено 1,2 мрд. руб., в 2004 году эта строка выросла до 2 мрд. руб., из которых 1,5 мрд. руб. пошло на сопровождение уже начатых проектов, остальные - на новые.

Во многих регионах России за годы плановой экономики был создан мощный инновационный потенциал, который обеспечивал мировой уровень развития в приоритетных направлениях техники и отраслей производства. Однако, экономика, в которой проявлялись ненаучные административные методы, оказалась неспособной к эффективному освоению научно-технических достижений. Объективная тенденция ближайшего будущего России - экономический рост, базирующаяся на реализации её преимуществ; при этом необходимо воспользоваться проведёнными рыночными реформами, особенно восприимчивостью рыночной экономики к инновациям. Положительный опыт интенсификации инновационного пути развития накоплен многими странами мира. Так называемый инновационный бум в Японии начася с введения механизмов поощрения инноваций, в результа-

те чего сотрудники корпораций предложили многочисленные новшества, многие из которых были воплощены в жизнь и существенно улучшили потребительские качества японской продукции. Инновации вошли в постоянную практику, и в Японии начася настоящий инновационный бум.

Одним из важнейших результатов инновационной деятельности являются патенты на изобретения: за 50 послевоенных лет прошлого века в Японии зарегистрировано 4 мн. патентов; в США - 2 мн. патентов; в Германия -1 мн. патентов. Сегодня Япония является символом научно-технического прогресса, причём решающую роль в формировании Японского экономического чуда сыграла система стимуляции инноваций. В России за тот же период создано лишь около 1 мн. изобретений, защшцённых патентами.

Следует также отметить, что инновационный процесс нельзя рассматривать как следствие технических изобретений или других предпринимательских идей. Скорее он требует стратегического научно обоснованного планирования и управления, ориентированных на рынок.

Очевидно, чш стимуляция инновационного пути развития путём вовлечения федеральных ресурсов через научно-исследовательские структуры высших учебных заведений может стать для России значительным прогрессивным шагом.

В "Основах политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу", утвержденных Президентом РФ 30 марта 2002 г. (Пр-576), определена цель государственной полигики в области развития науки и технологий: переход к инновационному развитию страны, а важнейшими направлениями этой политики являются адаптация научно-технического комплекса к условиям рыночной экономики и повышение эффективности использования результатов научной и научно-технической деятельности за счет вовлечения их в гражданский оборот.

Эффективное сопряжение научной системы, инновационных результатов с системой управления экономики России для получения экономических и социальных результатов может обеспечил, развитие как научной системы, так и формирующихся на ней инновационных производств. Важность решение данной проблемы обуславливает актуальность темы диссертационного исследования.

Степень изученности проблемы. Теоретики постиндустриального и информационного общества Д. Бел, П. Дракер, 3. Бжезинский, И. Массуд, М. Райсс, Э. Тоффлер, Дж. Форестер и другие четверть века тому назад предвидели переход наиболее развитой части человечества к новому типу производства и общества на базе инновационных (особенно компьютерных) технологий. В отечественной экономической литературе начало широкому освоению данной тематики положено в 70-е годы прошлого столетия. Можно выделить работы российских исследователей И. Ансоффа, В. Атухова, С. Глазь-

ева, М. Делягина, В. Иноземцева, В. Кушлина, Ф.И. Перегуцова, Ф Л. Тарасен-ко и др., уделивших особое внимание перспективам инновационного, постиндустриального развития России.

Проблемы инновационного экономического роста достаточно подробно исследованы в работах отечественных и зарубежных авторов: Л. Абакина, А. Аганбегяна, А. Белоусова, О. Богомолова, А. Вольского, J1.M. Гохберга, Ю. Дегтярева, Э. Денисона, Е. Домара, П. Дугласа, В. Игнатова, Н. Игоши-на, С. Д. Ильенковой, В. Лексина, В. Леонтьева, В. Маевского, К.Микульского, Н. Петракова, Б. Райзберга, Д. Рубвальтера, Я. Тинбергена, Р. Харрода, С.Фишера, С.Ю. Ягуцина и др.

Инвестиционным аспектам инновационной деятельности посвящены исследования зарубежных авторов: Г. Александера, Д. Бейли, О. Бем-Бавер-ка, Б. Биркенмайера, X. Бродбека, П.Э. Долана, Дж. М. Кейнса, Д. Линд-сея, А. Маршала, Г. Минса, К. Менгера, X. Нойбауэра П. Савиоц, Дж. Хикса, Д. Шнайдера, Й. Шумпетера и др.

В числе современных отечественных исследователей данных проблем следует выделить П.В. Акинина, E.H. Богачёва, П.Г. Бунича, М.В. Кларша, А.Н. Тихонова и ряд других авторов.

Однако, в современных научных трудах достаточно слабо исследованы количественные показатели и математические модели научно-инновационной деятельности, как фактора экономического роста нашей страны. Недостаточно внимания уделяется инновационно-инвестиционным факторам как движущей силе экономического и технологического прорыва, который мог бы способствовать ходу экономики России от сырьевой зависимости к достижению национальной экономики конкурентоспособности, необходимой для интеграции в мировой рынок на равноправной основе.

Тема диссертации соответствует паспорту специальности 08.00.13 ВАК (экономические науки) - п.1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений, п. 1.8 Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является развитие теории и практики моделирования научно-инновационной деятельности вузов, создание моделей и методик количественной оценки научно-инновационного потенциала вузов, обоснование путей инноваци-

онного развития на базе повышения экономической эффективности использования научно-инновационного потенциала вузов.

Для достижения указанной цели автор поставил перед собой следующий ряд зад ач:

- выпонить анализ социальной и экономической сущности научно-инновационных процессов и обосновать необходимость стимулирования их развития в вузах для ускорения экономического роста в России;

- проанализировать рейтинговые показатели вузов и определить факторы, влияющие на динамику их развития;

- выпонить анализ моделей и методик количественных оценок научно-инновационного потенциала высших учебных заведений, выявить направления их совершенствования;

- разработать математическую модель оценки потенциала научно-инновационной деятельности вузов в условиях Российской экономики;

- идентифицировать количественные показатели моделей оценок научно-инновационного потенциала вузов России;

- исследовать применение разработанной модели оценок инновационного потенциала вузов для обеспечения эффективного управления научно-инновационной деятельностью вузов.

Объектом исследования выступает научно-инновационная деятельность высших учебных заведений.

Предметом исследования являются научно-инновационные процессы в вузах России, математические модели и методики оценки научно-инновационного потенциала высших учебных заведений.

Теоретическая база исследований. В основу диссертации легли известные исследования российских и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования инновационно-инвестиционной деятельности высших учебных заведений, материалы научных конференций, статьи в сборниках научных трудов и периодической печати, методические и практические пособия, законы, материалы статистических сборников России.

Эмпирическую базу исследования составили данные ежегодной статистической отчётности вузов России.

Научная новизна заключается в следующем:

- осуществлен отбор показателей оценки инновационной деятельности для определения инновационного потенциала вуза математическими средствами;

- определены тенденции развития показателей инновационной деятельности вузов;

- установлена и оценена корреляционная зависимость между оценочными параметрами инновационной деятельности вузов;

- модифицирована модель оценки научно-инновационного потенциала вуза, отличающаяся переходом от субъективных экспертных коэффициентов к объективным и системным зависимостям;

- выявлена зависимость процесса развития вуза от инновационной деятельности;

- разработаны практические рекомендации по управлению научно-инновационным потенциалом вузов на основе ежегодных статистических данных с использованием предложенных моделей.

Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенные модели и выводы могут применяться для ранжирования потенциальных подрядчиков научно-инновационных исследований и разработок, получения практических показателей научно-инновационного потенциала вузов в аналитических центрах, кредитных организациях, органах государственного управления. Предложена математическая модель оценки инновационных вузов, исключающая субъективность экспертных оценок.

Апробация результатов исследования. Основные результаты выпоненного исследования докладывались и получили одобрение на региональной научно-практической конференции Проблемы развития региональной финансовой системы (Ставрополь, СГУ, 2003 г.), на международной конференции Ломоносов-2004 (Москва, МГУ, 12-15 апреля 2004 г.), международной научно-практической конференции Информационные системы, технологии и модели управления производством (Ставрополь, СтГАУ, 14-15 июня 2005 г.).

Объём и структура работы.

Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы, включающего 145 наименований. Работа изложена на 157 страницах машинописного текста, содержит 44 таблицы, 42 рисунка, 2 приложения.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, поставлены цели и задачи, объект, предмет, база и методы исследования, а также рассматривается состояние научной разработанности проблемы, практическая актуальность диссертационного исследования.

В первой главе диссертации Современные концепции моделирования научно-инновационного развития вузов рассматривается сущность инновационных процессов, выпонен анализ современных концепций оценки и моделирования инновационных процессов в вузах.

Во второй главе Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов даётся характеристика современного состояния научно-инновационной деятельности вузов в динамике, оценивается влияние потенциала вузов на инновационные процессы. По показателям оценки научно-инновационного потенциала анализируются 15 классических университетов РФ

и производится оценка точности математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе.

В третьей главе Моделирование и оценка инновационного развития вузов диссертации производится оценка инновационных процессов по результативным показателям инновационной деятельности, приводится результат анализа финансово-экономической составляющей научно-инновационных процессов. Представлена апробация оценки вузов по разработанной методике и моделям; даются рекомендации по применению разработанной модели оценки инновационного потенциала вузов в научно-инновационной деятельности.

В заключении сформулированы основные теоретические и практические результаты проведённых исследований, изложены практические рекомендации по их использованию.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Для России потребность в инновационной экономике обусловлена, с одной стороны, требованием обеспечения конкурентоспособности с высокотехнологичным производством и качеством продукции западных фирм, и, с другой стороны, - задачей обеспечения ценовой конкурентоспособности со странами Азии, такими как Китай, Индия, Южная Корея, где дешевая рабочая сила обеспечивает низкую себестоимость продукции.

Следует отметить, что в последние 30-40 лег институциональная структура российской науки, базирующаяся на юридически самостоятельных специализированных исследовательских организациях академического и отраслевого профиля, по сути игнорирует вузовскую и заводскую (внутрифирменную) науку, ведет к дисбалансу национальной инновационной системы. Ее основные элементы - НИИ, КБ, вузы, предприятия, инновационная инфраструктура - существуют изолированно, либо со слабыми научно-техническими связями.

Государство финансирует результаты исследований и разработок из бюджета и программ, цели и приоритеты которых устанавливаются независимо. В результате, институты работают бессистемно, их финансирование носит случайный характер и обеспечивается как коммерческим сектором экономики, так и государственным, а так же программами поддержки инноваций. Многие организации (а в некоторых случаях - отдельные лица внутри организаций) проявили предприимчивость в создании их собственной "микроинновационной системы", которая, однако, не может вносить внести вклад в согласованную макросистему. Сложившееся положение дел с проведением научных исследований в вузах, в частности ситуация с финансированием вузовской науки и состояние ее материально-технической

базы, совершенно не соответствует роли и значению вузов в развитии научного потенциала и системы образования в России.

Рассматривая концептуальные основы формирования инновационных процессов в вузах, необходимо учитывать несколько основополагающих факторов. Во-первых, вуз является очень чувствительной системой, реагирующей на малейшие тенденции развития альтернативных сфер труцоприложения челове- |

ка. Во-вторых, вуз выступает шаблоном будущего общественного устройства, оказывая влияние на формирование рынка труда и общественное мировоззрение. В-третьих, ориентация вузов на передовые формы самоорганизации представляет в своей сущности ранние фазы инновационных процессов.

О тенденции повышении роли инновационных форм производства в ближайшем будущем свидетельствует положительная динамика внутренних затрат академических организаций на исследования и разработки, представленная в таблице 1.

Таблица -1 Внутренние текущие затраты на исследования и

разработки, выпоняемые в академических организациях, по видам

Виды работ Годы

1999 2000 2001 2002 2003

Фундаментальные исследования 4099 6043,8 8727,2 12322,5 15475,9

Прикладные исследования 829,2 1381,8 2102,2 2657,7 3549,9

Разработки 1029,9 1160,9 1403 1522,6 1717

ВСЕГО: 5958,1 8586,5 12232,4 16502,8 20742,8

Наука России в цифрах:2004. Сгат.сб.-М.: ЦИСН, 2004.

За исследуемый период объёмы задействованных финансовых ресурсов в академических организациях по всем видам работ выросли более чем в 3,48 раза, причём затраты на фундаментальные исследования выросли в 3,77 раза, на прикладные исследования - 4,28 раза, а затраты на разработки увеличились в 1,66 раза. Отсюда следует вывод об увеличении разрыва между затратами на теоретические изыскания и практическую реализацию исследований в разработки. Так, в 1999 году на разработки было затрачено в 3,97 раза меньше чем на фундаментальные исследования, а в 2003 году эта разница составила уже более чем в 9 раз.

Стратегическое планирование и ориентация на рынок является необходимым условием организации инновационных процессов. Эффективное сопряжение инновационных процессов и научной системы, как основы зарождения инноваций, регулирование использования экономических и других ресурсов, для получения преимуществ и формирование конкурентоспособной экономики, дожно быть обеспечено современными моделями, использованием достоверных количественных оценок инновационных процессов.

Анализ организационной структуры и особенностей инновационных процессов позволяет выделить как общепринятые признаки, характеризующие, например, экономические, общественные аспекты, так и свои собственные, присущие только данному процессу, признаки. Для моделирования инновационных процессов в вузе применим эволюционный подход построения модели. Изначально рассматриваем компоненты обобщённой модели инновационного процесса (рис.1) как самостоятельные части инновационной деятельной. Определяем место инновационных процессов вуза в общей структуре инновационного развития.

Обобщённая модель инновационную деятельность в вузе позволяет выделить три основных внешних источника финансирования:

- государственное финансирование;

- финансирование специальными научными учреждениями;

- коммерческое финансирование.

В качестве государственного источника финансирования выступают ассигнования Министерства образования и науки РФ и данный источник финансирования имеет устойчивый характер. Другим источником финансирования выступают специализированные научные учреждения, такие как РГНФ, РФФИ, фонд Форда, фонд Евразия и др. Хотя финансирование специализированными учреждениями может иметь и государственную основу, но уже не являющуюся стабильным и отличается адресностью. Третьим источником финансирования является частный капитал, который имеет чёткую адресную основу и конкретное инновационное задание к исследовательской структуре, а также юридические права на готовый продукт исследований. Есть и другие обособленные источники финансирования в лице различных министерств, субъектов Федерации, местных бюджетов, зарубежных контрактов, грантов и др. Но их деятельность либо имеет схожую структуру финансирования с рассмотренными выше, либо не является существенной по объёмам для вузов. Отсюда видно, что для развития инновационного процесса необходима система планирования и финансирования инновационной деятельности определяющаяся характером проводимых научных исследований, масштабами и объёмами задействованных ресурсов.

Оценивая начальные фазы любого инновационного процесса, имеющего циклический характер, и предполагающего возможность влияния на ход его развития в любой фазе, актуальным представляется выделение этапов научной, научно-технической, организационной и финансовой деятельности от фундаментальных, поисковых, прикладных исследований до опытно-конструкторских разработок и производства готовой продукции. Роль вуза при осуществлении инновационного производства чаще всего сводится

ДЕЛИ И ЗАДАЧИ:

прибыль, конкурентоспособность, увеличение обьйма знаний

ВЛОЖЕНИЯ: М1ТПНАПХИЫл ценности интелектуальная собственность

Государственные Зарубежные | Частвыл Собственные

ДиФФВММЦЖШ*

сопровождение:

конференции,

выставки;

статьи, монографин.

Ошииыввммв. 1йжтол>;

Х экономические оценки, мониторинг инновационных процессов.

- мониторинг кадрового

ЭТАПЫ(стадии):

Х фундаментальные исследования,

- прикладные исследования,

- опытно-конструкторские разработки,

- первичное освоение,

- широкое внедрение(распространение инновации),

- эксплуатация* использование),

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ

- КОНСТИТУЦИЯ

- ЗАКОНЫ

ПОСТАНОВЛЕНИЯ

Рисунок 1 - Обобщённая модель инновационной деятельности

именно к начальным стадиям - производство НИОКР. Для эффективной оценки ранних фаз инновационного процесса нами предлагается модель оценки реализуемости ранних фаз инновационного процесса, представленная на рисунке 2.

Рисунок 2 - Модель оценки реализуемости ранних фаз инновационного процесса методо,м анализа рисков

Всякое инновационное развитие- это не только основной инновационный процесс, но и системы обеспечивающих факторов, а также условий, необходимых для его осуществления, т. е. инновационный потенциал. Для оценки инновационного потенциала вузов, определяющего рейтинговую позицию учреждения, выпонен анализ известных методик и необходимых оценочных показателей, относящиеся к научно-инновационной деятельноеЩ. Рейтинговые методики, особенно в последнее время, приобрели большую популярность. Простейшие из них, такие как экспертные оценки, получаемые, например, голосованием в сети Internet, за рейтинговую позицию того или иного университета, или на основе регистрации количества посещений сетевого ресурса, связанного с областью деятельности вуза, данным исследованием определены непродуктивными, так как имеют большую погрешность.

Из числа известных наиболее эффективной была определена методика нахождения рейтинга вуза Министерства образования и науки России. Ос-

нову методики составляет структура критериев, соответствующая иерархической декомпозиции сложной глобальной цели системы, содержательно определенной как Обеспечение соответствия содержания и качества образования потребностям граждан и комплексу общественно-государственных требований.

Данная методика определения рейтинга вуза, несомненно, является центральной, однако, для успешной деятельности на рынке НИОКР оценка инновационных процессов дожна быть максимально независимой и учитывать особенности вузов. При исследовании возможности эффективного влияния на рынок НИКОР требуется более качественная оценка инновационного потенциала, возможности усиления и координации необходимых направлений исследований с учётом динамичности инновационных процессов, их повышенной рискованности.

Для анализа динамики рейтинговых показателей вузов был произведен отбор (исключая крупнейшие и маленькие университеты) 15 классических университетов и рассмотрены показатели деятельности за 5 лет: с 1999 по 2003 годы, отражённые в формах годовой статистической отчётности учреждений.

Самыми значимыми показателями оценки инновационного потенциала явились ресурсы: трудовой, финансово-экономический и материально-технический.

Динамику профессорско-преподавательского состава с учёной степенью доктора наук за пятилетний период илюстрирует диаграмма рис.3.

Трудовой ресурс, определяющий инновационный потенциал, представляется количеством докторов наук, кандидатов наук, кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет. Так, например, анализируя численность докторов наук, можно прийти к выводу, что для большинства вузов характерны положительные изменения данного параметра (рис.3). Вместе с тем, в вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя, следовательно, имеются факторы переменного характера, оказывающие существенное влияние на основную тенденцию увеличения числа докторов наук (периодическая аттестация вузов).

Стабильный рост числа докторов в шести вузах характеризует возможности современной системы подготовки кадров в России к увеличению научного воспроизводства. Важно отметить, что монотонные процессы характеризуются динамикой роста числа докторов наук от 31,25% за пять лет (6,25% в год) до максимального значения, составляющего 110,77% (22,15% в год). Для колебательных процессов исследуемого параметра, характерны диапазоны: минимальный (отклонения от среднего уровня) 2,87% за пять лет и максимальный - отклонение до 53%.

Финансово-экономический ресурс вуза, определяющего инновационный потенциал, необходимо выпонять по объемам госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выпоненных собственными силами, объёмам бюджетных ассигнований на отчётный год, объёмам хоздоговорных работ.

Так, объем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выпоненных собственными силами, отражающий финансовую составляющую научно-инновационного потенциала вуза, представлены данными таблицы 2.

Динамика основного объёма научных работ позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода сохраняется общая тенденция роста показателя. В распределении зарегистрировано одно резкое положи* тельное отклонение (Новгородский государственный университет за 2001 год), оказавшее значительное вилянье на распределение суммарной вели-1 чины показателя.

Таблица 2 - Объем госбюджетных работ и освоенных фантов на научные исследования, выпоненных собственными силами, тыс.руб.

Наименование учреждения год

1999 2000 2001 2002 2003

1 Адыгейский государственный университет 308,2 1876 8070,4 10672 8698

2 Атайский государственный университет 6136 8638 9446,5 8953 13115

3 Астраханский государственный университет 472,1 765,9 2211 3 3036,6 7535,8

4 Бегородский государственный университет 297 762,1 3434,7 2210,4 21262,4

5 Владимирский государственный университет 4389,4 6471,4 12436,4 11490,2 12514,8

в Воронежский государственный университет 6781,4 9404,1 12873,7 17487,5 41725,9

7 Дагестанский государственный университет 22833 7435 7627,5 8240,4 10899,4

8 Иркутский государственный университет 12505,9 14683,6 20323,3 17377 23840

9 Кубанский государственный университет 3919 11739,5 23907,7 26086 27559,5

10 Курский государственный университет 1334,4 3069.7 4294,7 5215,7 6025,3

11 Новгородский государственный университет 2801,5 13383,8 72129,3 8711,9 11760,1

12 Орловский государственный университет 75,3 753,2 2575 3341,3 11247

13 Ростовский государственный университет 20186 35502 39184 46004,1 58547

14 Самарский государственный университет 3319 7 4827,1 7600,9 8177 8635,5

15 Саратовсхий государственный университет 6185 9847,2 17878,8 25859,9 35175,2

Исключая выявленный частный случай, можно утверждать, что динамика роста объёмов госбюджетных средств имеет постоянную тенденцию к увеличению, причём с повышенными темпами роста. Следовательно, имеются факторы, характеризующие выявленную закономерность. Очевидно, такая тенденция обусловлена усилением внимания государства к производству научной продукции, отражённой в увеличении финансирования. Другим фактором роста объёмов госбюджетных средств и освоенных грантов на научные исследования является усиление роли вузов на рынке научно-инновационных исследований. Колебания распределения госбюджетных средств не имеют выраженной закономерности или массовости. Данные отклонения могут объясняться окончанием этапов финансирования по догосрочным проектам или частными кризисными ситуациями в наблюдаемых вузах.

Оценка объективно существующих связей между явлениями, характеризующими оценочные параметры инновационного потенциала, выпоним, используя корреляционный анализ. Для этого рассчитаем коэффициенты корреляции сравниваемых пар оценочных признаков. Математически эти связи можно выразить как зависимость результативного показателя (у) от факторного показателя (х). Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака (х) увеличивается и признак (у), при обратной связи с увеличением признака (х) уменьшается признак (у).

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции г, для расчета которого используем следующую формулу:

(х -х)(у- Я

Г = ^--ф

паГсг к '

где х, у - значения оцениваемых показателей; с^ ау - дисперсия в ряду фактических значений, п - число наблюдений.

Коэффициент корреляции будет для показателей табл.2 рассчитываться как: <. *** )

Г - _ "-1

/О,л)2 к У, (2)

где индекс х - координаты параметра 1, индекс у - координаты параметра 2, ,82, бЗ, б4, в5 - разность между значениями параметра временной оси и среднего значения параметра за 5 лет.

Так, наличие зависимости объемов хоздоговорных работ, выпоненных собственными силами от количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет и рассчитаем по данным, приведенным в таблице 3.

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции (2) получаем значение г=0,9943. Полученное значение коэффициента корреляции позволяет утверждать о наличии прямой зависимости количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет и объемов хоздоговорных работ, выпоненных собственными силами. Важно заметить, что выявленная связь выражена теснее, чем в рассмотренных выше отношениях и близка к линейной зависимости. Таблица 3 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет и объемов хоздоговорных работ, выпоненных собственными силами

Среднее значение параметра за 5 лет Разность значений параметра временной оси я среднего значения

51 52 53 54 55

Доктора наук и лица, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет 374,2 -67,2 -23,2 18,8 18,8 52,8

Объемы хоздоговорных работ, выпоненных собственными силами 121240,04 -79701,34 -32030,14 14084,06 28205,76 71441,66

- Однако, следует заметить, что точного разделения корреляционного диа-

пазона от -1 до 1 не имеется, а определение наличия зависимости имеет сугубо субъективный характер. Близость значения корреляционного коэф-

фициента к единице не даёт поного ответа на тесноту или степень зависимости, что может существенным образом сказаться на построении математической модели.

Отсюда следует необходимость применения оценки точности математического моделирования факторного влияния, позволяющую также выявить погрешность исходных данных.

Для оценки степени влияния рассмотрим показатели оценки рейтинга классических университетов в суммарном представлении по каждому показателю. Построим линейчатые диаграммы, получим по ним уравнения трендов и оценим степень приближения посредством полиноминальной аппроксимации. Линии тренда позволяют графически отображать тенденции изменения показателей. Полиномиальная аппроксимация широко используется для описания величин, попеременно возрастающих и убывающих. Она полезна, например, для анализа большого набора данных о нестабильной величине.

В оценке достоверности будем применять меру достоверности - значение R в квадрате. Число от 0 до 1, которое отражает близость значений линии тренда к фактическим данным. Линия тренда наиболее соответствует действительности, когда значение R в квадрате близко к 1. Оно также называется квадратом смешанной корреляции и вычисляется по следующей формуле:

R2 = 1----(3)

Ч (Уу)2

где SS = ^(Vj -Yj12 и = Х

Будем рассматривать пары параметров, коэффициент корреляции которых выше значения 0,5. Последовательное применение метода выявления зависимости в парах параметров посредством коэффициента корреляции, а затем отбора из оставшихся пар по точности, позволяет получить фильтр выявления параметров по зависимости.

В качестве примера рассчитаем точность факторного влияния количества лиц, имеющих учёную степень докторов наук и кандидатов наукЧрис.4.

Полученные результаты позволяют оценить точность построения зависимости: значение R2 = 0,9684. Интересным представляется факт обратной зависимости между коэффициентом корреляции рассмотренных пар и их коэффициентом смешанной корреляции.

Полученное значение коэффициента смешанной корреляции свидетельствует о достаточной точности построения математической модели отношения рассматриваемой пары параметров.

Рисунок 4 Ч Зависимость числа докторов наук от количества кандидатов наук

Проблема оценки инновационного потенциала вуза состоит также в обобщении разнородных результатов инновационной деятельности (знаний, объектов интелектуальной собственности, экономических оборотов). Нами предлагается метод обобщённой интегрированной оценки компонент инновационного потенциала, основанный на оценке их возможной (потенциальной) реализации в экономическом обороте. Научно-инновационная деятельность вузов, как было определено, в первую очередь, отражается объемом госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выпоненных собственными силами. Уравнения, позволяющие получить экономическую оценку потенциальных возможностей реализации, например, трудового ресурса (количества докторов наук, кандидатов наук), восстанавливаются как корреляционные зависимости, существующие между финансовыми результатами научно-инновационной деятельности и числом научных работников.

Так, по показателям динамики количества докторов наук и финансовых результатов инновационной деятельности за 1999-2003 годы (рис.6), получаем уравнение корреляции:

V=96816-25463л! -17,607Р (4)

Аналогичные корреляционные зависимости позволяют оценить потенциальный экономический эффект от использования труда кандидатов наук (рис.7) V=-582435+2820,1к -3,297к2 (5)

от использования труда кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет (рис.8) У= -134552+7556,91-92,90212. (6)

Рисунок 6 - Зависимость объёма госбюджетных средств на научные исследования и освоенных грантов от числа докторов наук

Кол-во кандидатов наук, чел

Рисунок 7 - Зависимость объёма госбюджетных средств на научные исследования и освоенных грантов от числа кандидатов наук.

Так как каждая корреляционная зависимость отражает финансовый результат, который получается при одновременном действии всех факторов (всего задействованного трудового ресурса), то обобщённый потенциал получаем суммированием составляющих компонент с весовым коэффициентом, обратным числу учитываемых компонент:

У = Е К + *< +

Кол-во кандидатов наук до ЗО-ти лег, чел

Рисунок 8 - Зависимость объёма госбюджетных средств на научные исследования и освоенных грантов от числа кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет

Обобщая расчёты, математическая модель инновационного потенциала, в разрезе трудового ресурса вуза, принимает вид: У=(-3501216-48608/+2271й+2970з9/-303,901^-25,7732-307,67/2)/3, (8)

где <1 - количества докторов наук; к - количества кандидатов наук; 1 -кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет.

Для получения результирующей математической модели добавим к оценкам инновационного потенциала по трудовым ресурсом компоненты, характеризующие объекты интелектуальной собственности (количество учебных пособий с грифами Министерства образования и науки РФ и других министерств и ведомств, количество учебных пособий с грифами учебно-методических объединений вузов и научно-методических советов) и компоненты, отражающие материально-техническую базу (количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе и общая площадь учебно-лабораторной базы).

Имея показатели динамики количества компьютеров и финансовых результатов инновационной деятельности (рис.9), получаем уравнение корреляции: V = -35182+86,022р- 0,0385р2. (9)

Аналогично, корреляционная зависимость площадей учебно-лабораторной базы и суммы бюджетных ассигнований представляется полиномом второй степени, имеющего вид:

У= 14437- 659,74з+19348з2. (10)

Рисунок 9 - Зависимость объёма хоздоговорных работ от количества персональных компьютеров и компьютерных рабочих

станций

145000 -

5 9^25000 -X о

1 ^105000

о I 85000 1 8

2 Е 65000 -О о

га 45000 -25000 455

Рисунок 10 - Зависимость суммы бюджетных ассигнований от общей площади учебно-лабораторной базы

Обобщенная математическая модель инновационного потенциала вуза, построенная по показателям оценки инновационной деятельности примет следующий вид:

V = (189323 - 48608 </ + 5532,95* + 29709,9/ + 8439,4^ + 197531,04/я + 918т086р + 887,65л -

-303,90 Ы2 Ч 6,2518А2 - 307,67/2 - 64,967я2 -9446,2811т2 - 0,3644р2 + 12,449*2)/3 (11)

где, (1 - количество докторов наук; к - количество кандидатов наук; 1 - количество кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет; з - количество учебных

65 75 85 95

Площадь учебно-лабораторной базы, тыс кв м

пособий с грифами учебно-методических объединений вузов и научно-методических советов; ш - количество учебных пособий с грифами Министерства образования и науки РФ и других министерств и ведомств; р -количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе; э Ч общая площадь учебно-лабораторной базы.

На основе разработанной обобщённой математической модели инновационного потенциала может быть выпонен отбор инновационных вузов. С этой целью нами получены показатели инновационных потенциалов вузов, представленные в таблице 4.

Таблица 4 - Показатели инновационного потенциала вузов

№ п/п Наименование учреждения Показатель инновационноеЩ

1 Ростовский государственный университет 1798138,02

2 Воронежский государственный университет 1301324,32

3 Саратовский государственный университет 1244000,67

4 Новгородский государственный университет 1026225,31

5 Иркутский государственный университет 589844,47

6 Адыгейский государственный университет 519028,63

7 Кубанский государственный университет 450025,19

8 Дагестанский государственный университет 437545,54

9 Бегородский государственный университет 373082,17

10 Атайский государственный университет 365734,48

11 Курский государственный университет 347821,63

12 Орловский государственный университет 325754,76

13 Владимирский государственный университет 310864,91

14 Самарский государственный университет 230354,64

15 Астраханский государственный университет 256679,10

Важно отметить, что реформирование образовательной сферы с учётом усиления роли инновационной деятельности требует качественной оценки современного инновационного потенциала высшей школы. Данная задача и решена разработкой обобщенной модели инновационного потенциала вуза, дающей одновременно возможность руководителям вузов (и их подразделений) и министерства управлять формированием инновационного потенциала вузов путем распределения ресурсов. Внедрение в практику предложенной модели позволит улучшить функционирование вузов и контроль научно-инновационной деятельности, обеспечит эффективность проводимых реформ.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Малышенко A.B. Проблемы развития инновационных процессов в университете классического типа // Сборник материалов региональной научно-практической конференции - Проблемы развития региональной финансовой системы. - Ставрополь: ГУ ЦНТИ, 2003., - с. 89-92. Ч 0,18 п.л.

2. Малышенко A.B. Экономические предпосыки зарождения инновационных процессов в структуре университета классического типа // Сборник тезисов международной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по фундаментальным наукам, МГУ им. М.В. Ломоносова 12-15 апреля 2004г. М: ТЕИС, 2004, - с. 627-628. -0,08 п.л.

3. Минаков В.Ф., Малышенко A.B. Декомпозиция инновационных процессов в вузе // ВЕСТНИК СГУ, выпуск 36 - Ставрополь: Изд-во СГУ, 2004., с. 12-15.-03 пл.

4. Малышенко A.B. Обследование кадрового научного потенциала инновационной деятельности вузов по рейтинговым показателям // Сборник материалов международной научно-практической конференции Ч Информационные системы, технологии и модели управления производством Ставрополь. - Кавказский край, 2005.-е. 16-20. -0,16 пл.

5. Малышенко A.B. Исследование материально-технической базы вузов как фактора инновационной деятельности // Информационные системы, технологии и модели управления производством: Сборник материалов международной научно-практической конференции. - Ставрополь: Кавказский край, 2005 - с. 20-23. - 0,16 пл.

6. Малышенко A.B. Математическая модель инновационного потенциала вуза // Материалы Всероссийской научно-практической конференции Проблемы развития мировых информационных ресурсов электронного бизнеса инфокоммуникационных систем и технологий - Ставрополь: Изд-во СГУ, 2005 Чс. 61 -64. - 0,12 пл.

Изд. лиц. серия ИД № 05975 от 03.10.2001 Подписано в печать 26.12.05

Формат 60x84 1/16 Усл.печ.л. 1,4 Уч.-изд.л. 1,14

Бумага офсетная Тираж 100 экз. Заказ 406

Отпечатано в Издательско-полиграфическом комплексе Ставропольского государственного университета 355009, Ставрополь, ул Пушкина, 1

XA 1

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Малышенко, Алексей Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Современные концепции моделирования научно-инновационного развития вузов

1.1 Сущность инновационных процессов.

1.2 Анализ современных концепций оценки и моделирования инновационных процессов в вузе.

1.3 Показатели оценки инновационных процессов.

ГЛАВА 2. Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов

Л 2.1 Динамика инновационных процессов в вузе.

2.2 Оценка влияния потенциала вузов на инновационные процессы.

2.3 Точность математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе.

ГЛАВА 3. Моделирование и оценка инновационного развития вузов

3.1 Ранжирование инновационных процессов по результативному показателю.

3.2 Финансово-экономическая составляющая и моделирование научно-инновационного потенциала вузов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование научно-инновационного развития вузов"

Научно-инновационный путь развития социально-экономических систем объективно является начальным этапом формирования постиндустриального общества. Глобализация мировой экономики, вступление России во Всемирную торговую организацию и желание восстановить утерянный за последние 15 лет статус обуславливает необходимость интенсификации экономического роста: перехода от сырьевой ориентации экономики к инновационному развитию.

Формирование наукоемких производств, повышение роли невещественных форм капитала (объектов интелектуальной собственности), возрастание роли интелектуального фактора, переход на интенсивный способ воспроизводства доказали неоспоримые преимущества и перспективность.

Мировая практика развития инновационных отраслей экономики ставит на лидирующие позиции крупнейшие мировые IT-компании: за 2003г. мировой рынок аппаратного и программного обеспечения, а также телекоммуникаций потратил на инновации 102 мрд. дол. (больше, чем любая другая сфера бизнеса). В других секторах экономики на исследования и разработки затрачено 73,8 мрд. дол.в США и 45,6 мрд. дол. в Японии.

Объем мировой торговли лицензиями на объекты интелектуальной собственности ежегодно увеличивается на 12 %, в то время как темпы роста мирового промышленного производства не превышают 2,5-3 % в год. Россия, имея преимущества в научно-техническом потенциале и квалифицированных кадрах, располагая крупной научной базой, на мировом рынке гражданской наукоемкой продукции имеет лишь 0,3 % - 0,5 %, в то время как доля США составляет 36 %, Японии - 30 %, Китая - 6 %. Наибольшие затраты на инновации российских предприятий составляют приобретение машин и оборудования (62,2 %). В то же время на приобретение новых технологий расходуется только 18,3 % всех средств, затрачиваемых на инновации. Из них на приобретение права на использование объектов интелектуальной собственности - 10,5 %. В общем объеме затрат предприятий на инновации подавляющую долю составляют собственные средства - 82,3 %, доля иностранных инвестиций - 5,3 %, федерального бюджета - 2,8 %, бюджетов субъектов РФ - 1,3%, внебюджетных фондов - 2,7 %.

Как показывает практика, инвестиции в исследования и разработки способствуют росту объёмов продаж компаний. Так, за последние 4 года компании, больше всего потратившие на инновации, также продемонстрировали наивысшие темпы роста доходов. По данным компании Intel, только 5% предприятий в России активно используют технологические инновации в бизнесе, а сам сектор инноваций составляет менее 1% от ВВП.

Министр образования и науки РФ А. Фурсенко считает, что сегодня уже не стоит вопрос о востребованности государственной промышленной инновационной политики. Все понимают, что она дожна быть. Несмотря на то, что инновационный путь развития может быть реализован рыночными механизмами, государство не имеет права снимать с себя ответственность его стимулирования. По мнению Фурсенко, государство дожно проводить анализ догосрочного прогноза путей развития науки и производства, сохраняя так называемую научную и образовательную среду, которой так славилась Россия: школы, институты, НИИ.

В 2003 году на поддержку инноваций в России было выделено 40 мн. доларов, а на 2004 -2006 годы запланировано выделение 200 мн. доларов. Это позволило инновационным компаниям увеличить свой оборот на 1 мрд. доларов. Для сравнения: правительство земли Бавария (ФРГ) тратит на поддержку новых идей, начинаний, наукоемкого производства, то есть на инновационную сферу, 2 мрд. евро ежегодно. Это показатель среднестатистического европейского региона.

Годовой оборот на мировом рынке новых технологий и наукоемкой продукции в несколько раз превышает оборот на рынке сырья, включая столь спасительные для России нефть и газ. Общий объем этого рынка - почти 3 трилиона доларов, доля России в нем пренебрежительно мала - 0,3%, в то время как вклад США - 39%, Японии - 30%, Германии - 16%.

Всего же бюджетные расходы России на инновационные проекты уступают аналогичным показателям четырех десятков ведущих компаний мира (среди которых 15 американских). В бюджете 2003 года на поддержку инновационных проектов государственного значения было заложено 1,2 мрд. руб., в 2004 году эта строка выросла до 2 мрд. руб., из которых 1,5 мрд. руб. пошло на сопровождение уже начатых проектов, остальные - на новые.

Во многих регионах России за годы плановой экономики был создан мощный инновационный потенциал, который обеспечивал мировой уровень развития в приоритетных направлениях техники и отраслей производства. Однако, экономика, в которой проявлялись ненаучные административные методы, оказалась неспособной к эффективному освоению научно-технических достижений. Объективная тенденция ближайшего будущего России -экономический рост, базирующаяся на реализации её преимуществ; при этом необходимо воспользоваться проведёнными рыночными реформами, особенно - восприимчивостью рыночной экономики к инновациям. Положительный опыт интенсификации инновационного пути развития накоплен многими странами мира. Так называемый инновационный бум в Японии начася с введения механизмов поощрения инноваций, в результате чего сотрудники корпораций предложили многочисленные новшества, которые были воплощены в жизнь и существенно улучшили потребительские качества японской продукции. Инновации вошли в постоянную практику, и в Японии начася настоящий инновационный бум.

Одним из важнейших результатов инновационной деятельности являются патенты на изобретения: за 50 послевоенных лет прошлого века в Японии зарегистрировано 4 мн. патентов; в США - 2 мн. патентов; в Германия - 1 мн. патентов. Сегодня Япония является символом научно-технического прогресса, причём решающую роль в формировании Японского экономического чуда сыграла система стимуляции инноваций. В России за тот же период создано лишь около 1 мн. изобретений.

Следует также отметить, что инновационный процесс нельзя рассматривать как следствие технических изобретений или других предпринимательских идей. Скорее он требует стратегического научно обоснованного планирования и управления, ориентированных на рынок.

Очевидно, что стимуляция инновационного пути развития путём вовлечения федеральных ресурсов через научно-исследовательские структуры высших учебных заведений может стать для России значительным прогрессивным шагом.

В "Основах политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу", утвержденных Президентом РФ 30 марта 2002 г. (Пр-576), определена цель государственной политики в области развития науки и технологий: переход к инновационному развитию страны, а важнейшими направлениями этой политики являются адаптация научно-технического комплекса к условиям рыночной экономики и повышение эффективности использования результатов научной и научно-технической деятельности за счет вовлечения их в гражданский оборот.

Эффективное сопряжение научной системы, инновационных результатов с системой управления экономикой России для получения экономических и социальных результатов может обеспечить развитие как научной системы, так и формирующихся на ней инновационных производств. Важность решения данной проблемы обуславливает актуальность темы диссертационного исследования.

Степень изученности проблемы. Теоретики постиндустриального и информационного общества Д. Бел, П. Дракер, 3. Бжезинский, И. Массуд, М. Райсс, Э. Тоффлер, Дж. Форрестер и другие четверть века тому назад предвидели переход наиболее развитой части человечества к новому типу производства и общества на базе инновационных (особенно компьютерных) технологий. В отечественной экономической литературе начало широкому освоению данной тематики положено в 70-е годы прошлого столетия. Можно выделить работы российских исследователей И. Ансоффа, В. Атухова, С. Глазьева, М. Делягина, В. Иноземцева, В. Кушлина, Ф.И. Перегудова, Ф.П. Тарасенко и др., уделивших особое внимание перспективам инновационного, постиндустриального развития России.

Проблемы инновационного экономического роста достаточно подробно исследованы в работах отечественных и зарубежных авторов: JI. Абакина, А. Аганбегяна, А. Белоусова, О. Богомолова, А. Вольского, J1.M. Гохберга, Ю. Дегтярева, Э. Денисона, Е. Домара, П. Дугласа, В. Игнатова, Н. Игошина, С.Д. Ильенковой, В. Лексина, В. Леонтьева, В. Маевского, К.Микульского, Н. Петракова, Б. Райзберга, Д. Рубвальтера, Я. Тинбергена, Р. Харрода, С.Фишера, С.Ю. Ягудина и др.

Инвестиционным аспектам инновационной деятельности посвящены исследования зарубежных авторов: Г. Александера, Д. Бейли, О. Бем-Баверка, Б. Биркенмайера, X. Бродбека, П.Э. Долана, Дж. М. Кейнса, Д. Линдсея, А. Маршала, Г. Минса, К. Менгера, X. Нойбауэра П. Савиоц, Дж. Хикса, Д. Шнайдера, И. Шумпетера и др.

В числе современных отечественных исследователей данных проблем следует выделить П.В. Акинина, Е.Н. Богачёва, П.Г. Бунича, М.В. Кларша, А.Н. Тихонова и ряд других авторов.

Однако, в современных исследованиях достаточно слабо исследованы количественные показатели и математические модели научно-инновационной деятельности как фактора экономического роста нашей страны. Недостаточно внимания уделяется инновационно-инвестиционным факторам как движущей силе экономического и технологического прорыва, который мог бы способствовать переходу экономики России от сырьевой зависимости и достижению национальной экономики конкурентоспособности, необходимой для интеграции в мировой рынок на равноправной основе.

Тема диссертации соответствует паспорту специальности 08.00.13 ВАК (экономические науки) - п. 1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений, п. 1.8 "Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития".

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является развитие теории и практики моделирования научно-инновационной деятельности вузов, создание моделей и методик количественной оценки научно-инновационного потенциала вузов, обоснование путей инновационного развития на базе повышения экономической эффективности использования научно-инновационного потенциала вузов.

Для достижения указанной цели автор поставил перед собой следующий ряд задач: