Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Развитие методологии исследования структурных преобразований в инновационных системах тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	доктор экономических наук
Автор	Титов, Валерий Александрович
Место защиты	Москва
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Развитие методологии исследования структурных преобразований в инновационных системах"

На правах рукописи

ТИТОВ ВАЛЕРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

РАЗВИТИЕ МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

9 ИЮН 2011

Москва 2011

4849578

Работа выпонена в ФАОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ФАОУ ДПО ГАСИС)

Научный консультант Ч доктор экономических наук, профессор

Попова Елена Владимировна

Официальные оппоненты - доктор экономических наук, профессор

Михеев Юрий Александрович

доктор экономических наук, профессор Шуметов Вадим Георгиевич

доктор экономических наук, профессор Хавин Дмитрий Валерьевич

Ведущая организация - Российская академия государственной

службы при Президенте РФ

Защита состоится л24 июня 2011 года в 14:00 часов на заседании Диссертационного Совета Д 212.043.01 по присуждению ученой степени доктора экономических наук при ФАОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ФАОУ ДПО ГАСИС) по адресу: 129272, г. Москва, ул. Трифоновская, д. 57, ауд. 208.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФАОУ ДПО ГАСИС и на сайте академии (www.gasis.ru).

Автореферат разослан "24" мая 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

еменов С.Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одна из ключевых задач повышения конкурентоспособности отечественной экономики - создание в России национальной инновационной системы. В условиях широкого развития информационных технологий, вовлечения России в глобализационные процессы, основными факторами социально-экономического развития становятся передовые прорывные открытия и технологии, рост качества человеческого капитала и повышение роли институтов регулирования и стимулирования инновационного экономического роста и интеграции в глобальную информационную экономику. Однако в результате реформ организационно распася самый крупный сектор науки - отраслевая наука, промышленность практически лишилась дееспособных научных колективов, осуществляющих научное сопровождение производства, а академическая и вузовская наука - партнеров по доведению идей, технических и технологических решений до практического освоения. Еще одна проблема российской национальной инновационной системы - в недостаточном уровне координации между тремя ее основными компонентами - сектором исследований и разработок, сектором высшего образования и предпринимательским сектором.

Следствием этого является ряд недостатков: низкая эффективность коммерциализации результатов исследований и разработок; невостребованность потенциала академического и вузовского секторов науки; дисбаланс в развитии отдельных элементов инновационной инфраструктуры, отсутствие эффективного экономического взаимодействия между ними; отсутствие специальной подготовки кадров под конкретные направления инновационной деятельности; разрушение цепочки воспроизводства научных кадров, инженерных кадров в ряде областей науки и техники.

Хотя Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, существующие диспропорции между потенциалом российской научной базы и конечным результатом коммерческой и предпринимательской деятельности препятствуют реализации идей, знаний, изобретений в высокотехнологичном продукте.

Другая сторона проблемы - в инерционности развития российской инновационной системы. Структурные сдвиги в российской инновационной системе происходят крайне медленно, что дает повод резкой критике по поводу безнадежного отставания Российской Федерации от ведущих зарубежных стран по переходу от индустриальной экономики к экономике информационного общества. В частности, директор Российского научно-исследовательского института экономики, политики и права в научно-технической сфере (РИЭПП) Е.В. Семенов отмечает, что российская нау-

ка имеет структуру, характерную для индустриального общества, - с абсолютным преобладанием технических наук, с неразвитыми сегментами медико-биологических и социогуманитарных наук, с ослабленным информационным сегментом, и, как следствие, в современной России мы имеем стагнацию архаичной дисциплинарной структуры науки.

В условиях медленно происходящих структурных сдвигов актуализируется проблема методологического и методического обеспечения качественной и количественной оценки параметров структурных сдвигов и, в особенности, их прогнозирования. Значимость этой проблемы усиливается и тем, что в условиях получения субъектами РФ значительной самостоятельности в реализации хозяйственной и научно-технической политики, формирование децентрализованной национальной инновационной системы стало напрямую зависеть от того, насколько эффективны регионы в строительстве своих региональных инновационных систем. Это важно и ввиду значительной дифференциации российских регионов, которая, с одной стороны, способствует выявлению лидеров - локомотивов развития инновационных процессов, с другой стороны, препятствует диффузии инноваций.

Необходимость развития методологической и соответствующей методической базы предопределяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования.

Состояние изученности проблемы. В исследование теоретико-методологических основ инноватики крупный вклад внесли такие зарубежные ученые, как И. Ансофф, Д. Бел, Дж. Гэбрейт, П.Ф. Друкер, М.. Кастельс, Дж.М. Кейнс, Дж. Кларк, Э. Мэнсфид, Й.М. Пиннингс, Б. Сан-то, Ф. Хайек, А. Хостинг, И. Шумпетер и другие.

Л.И. Абакин, А.И. Анчишкин, A.B. Бачурин, А. Белоусов, А. Варшавский, С.Ю. Глазьев, С.Ю. Гостева, JI.M. Гохберг, Г.А. Грачева, А.Ю.Егоров, А.А.Збрицкий, С.Д. Ильенкова, И.А. Кузнецова, Е.В. Попова,

A.Г. Поршнев, A.B. Черезов, Ю. Яковец, Ю.В. Яременко и другие российские ученые исследовали инновационный потенциал как стратегический фактор, определяющий условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем.

В научных трудах C.B. Вадайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, H.A. Соломатина, Д.В. Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, P.A. Фатхутдинова, А.Н. Фо-ломьева исследованы проблемы создания и использования технологических инноваций.

Исследованием различных аспектов формирования национальной инновационной системы занимались С. Андерсен, М. Базат, У. Баумоль, Б. Лундвал, Б. Джонсон, Р. Нельсон, К. Фримен, Л. Гохберг, Н. Иванова,

B. Келе. Исследованием региональных аспектов инновационного разви-

тия занимались О.Голиченко, Т.Ивчик, Е. Коростышевская, К. Плетнев, А. Румянцев, А. Татаркин, Г. У нтура, и др.

Несмотря на значительное внимание зарубежных и отечественных исследователей к проблеме измерения структурных сдвигов в российской инновационной системе, приходится признать, что в ее решении экономическая наука до настоящего времени добилась лишь некоторых результатов, и, по-видимому, еще преждевременно говорить о наличии методологии прогнозирования, выходящей за рамки технологической парадигмы.

Здесь необходимо выделить три подпроблемы: 1) измерение изменений структуры инновационной системы по видам экономической деятельности; 2) анализ территориальных различий структуры и ее изменений; 3) прогнозирование структурных изменений.

Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.

Объект исследования - национальная и региональные инновационные системы.

Предмет исследования - экономические отношения, возникающие между экономическими агентами в процессе функционирования инновационных систем.

Целью исследования является разработка методологических положений и практических рекомендаций исследования структурных преобразований в инновационных системах различного уровня.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

- рассмотреть теоретические, методологические и методические основы анализа инновационных систем различного уровня;

- выявить особенности развития инновационных систем на современном этапе;

- выпонить анализ инновационных систем как объекта моделирования и прогнозирования, выявить возможности и ограничения на применение известных методов измерения структурных сдвигов в целях разработки прогнозов их развития;

- разработать новые подходы к анализу и прогнозированию структурных трансформаций в инновационных системах;

- разработать модели динамики информативных показателей инновационных систем на макро- и мезоуровнях, выявить особенности развития инновационных процессов в территориальных образованиях, разработать типологию федеральных округов РФ по динамике изменения структуры инновационных систем;

- дать количественную оценку и разработать прогнозы структурных трансформаций инновационных систем на уровне страны и ее федеральных округов.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применяся методологический аппарат инноватики, методы системного исследования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические и графоаналитические методы моделирования.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических данных Госкомстата.

Научная новизна исследования заключается в развитии методологии и методов оценки и прогнозирования структурных трансформаций инновационных систем на уровне страны и ее федеральных округов на основе анализа графоаналитического представления динамики структуры инвестиций и последующего эконометрического моделирования информативных показателей, что позволяет своевременно вносить коррективы в программы инновационного развития страны и ее территорий.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

1. Разработана методология исследования и прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня в условиях малой интенсивности структурных сдвигов и их нестабильности, предполагающая сочетание методов анализа графоаналитического представления инвестиционных процессов, определяющих структурные преобразования основных сфер экономики, с эконометрическим моделированием соответствующих информативных показателей.

2. Доказано, что переходу к инновационному пути развития дожны предшествовать позитивные структурные сдвиги в распределении численности исследователей по областям науки. Однако, анализ динамики структуры численности российских исследователей по укрупненным областям науки, показал значительное преобладание численности исследователей в технических науках, а также то, что за последние годы их удельный вес практически не изменися, невелики структурные сдвиги и в других областях наук, что позволило сделать вывод, что архаичность российской инновационной системы - устоявшийся феномен.

3. В ходе анализа динамики и структуры показателей инновационной активности исследователей Российской Федерации на первой стадии инноваций - числа патентных заявок на изобретения и числа научных публикаций в ведущих изданиях (статьи и обзоры) - выявлено, что в период 1997-2007 гг. динамика патентной активности в РФ носила нарастающий характер с тенденцией к снижению роста числа заявок, поданных отечест-

венными заявителями, при усилении патентной активности иностранных заявителей. Выявлено снижение публикационной активности, что выражается в отрицательной динамике числа статей, опубликованных в ведущих изданиях. Разработаны пространственные модели патентной деятельности как начального этапа создания инноваций в федеральных округах.

4. Предложено оценивать развитие инновационных систем по следующим характеристикам: направленность развития - по профилям структуры; стабильность структурных сдвигов - по коэффициенту детерминации стохастической связи между основными составляющими структуры исследователей по укрупненным областям науки; скорость структурных сдвигов - по коэффициенту соответствующей линейной регрессии; глубину структурных сдвигов - по коэффициенту структурных отличий по евклидову расстоянию. Действенность предлагаемых характеристик апробирована при сравнении инновационных систем России и США.

5. Предложено количественные оценки сдвигов в структуре основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности проводить путем расчета коэффициента структурных различий, основанного на понятии евклидова расстояния, преимущество которого - в возможности автоматизации его расчета с помощью стандартных процедур универсальных пакетов статистических программ. Эмпирически обосновано, что структурные сдвиги основных средств по экономическим целям, в основном, обусловлены увеличением удельного веса сферы образования (высшего профессионального образования) и их уменьшением в сфере научных исследований и разработок.

6. На примере анализа динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показана эффективность качественных оценок структурных сдвигов по профилям структуры. Предложено в качестве базового профиля структуры использовать ранжированную последовательность целей по величине соответствующих затрат, при этом представление на одной диаграмме нескольких профилей дает возможность выявить как качественные, так и количественные изменения.

7. Научно обоснована эффективность графоаналитического метода анализа динамики структурных сдвигов затрат на исследования и разработки, основанного на понятии годографа, как геометрического места конца вектора в многомерном пространстве, образованном составляющими структуры затрат, наблюдаемого на протяжении определенного временного периода. Разработана классификация годографов на регулярные и иррегулярные, детерминированные и стохастические. Метод нагляден и рекомендуется к использованию для анализа динамики структуры в условиях нестабильности изучаемых процессов.

8. Эмпирически обосновано, что инвестиционные процессы, во многом определяющие диффузию инноваций в реальном секторе экономики, ситуативны даже на уровне федеральных округов - происходит перерас-

пределение капиталовложений как в территориальном плане, так и в разрезе видов экономической деятельности. Доказано, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности и не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике.

9. Разработана методика прогнозирования структуры инвестиций по укрупненным сферам экономической деятельности, основанная на анализе графоаналитического представления динамики структуры и последующем эконометрическом моделировании. Методика апробирована на примере Центрального федерального округа и рекомендуется к использованию для прогнозирования структурных сдвигов в экономике макрорегионов страны.

Практическая значимость исследования состоит в том, что основные положения и выводы, содержащиеся в диссертации, доведены до конкретных методик, которые могут быть использованы на практике для оценки структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня. Предлагаемые методики позволяют определять направленность развития структурных сдвигов, степень их стабильности, интенсивность и глубину структурных изменений.

Полученные в ходе выпонения работы результаты были внедрены и нашли применение в деятельности ОАО КБ Восточный экспресс, ОАО Научно-технический центр Системы и средства государственного опознаванияû (г. Москва), Администрации г. Орла при исследованиях инновационных систем различного уровня.

Результаты диссертации были использованы в учебном процессе при изучении дисциплин Экономическая теория, Инновационный менеджмент.

Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались на ряде всероссийских и международных конференций, в том числе: на Всероссийских научно-практических конференциях Современная Россия: экономика и государство (г. Москва, 2004-2009), IV международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: модели и методы (г. Воронеж, 2008), IV международной научно-практической конференции Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления (пос. Марьино Курской обл., 2009), II международной научно-практической конференции Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии (г. Орел, 2009), VI международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: модели и методы (г. Воронеж, 2010), 33-й Международной научной школе-семинаре им. академика С.С. Шаталина Системное моделирование социально-экономических процессов (г. Звенигород Московской обл., 2010).

Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 30 печатных работах, включая две монографии и 14 статей в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, общим объемом 42,0 пл., из которых 37,77 п.л. - авторские.

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Диссертация содержит 260 страниц основного текста (без списка использованных источников), в том числе 105 рисунков и 40 таблиц. Список использованных источников насчитывает 326 наименований.

Диссертационное исследование выпонено в рамках п.4.2 Развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах Паспорта специальности 08.00.05 Ч Экономика и управление народным хозяйством: управление инновациями.

Ниже приведена структура работы.

Введение

Глава 1. Теоретико - методологические основы исследования инновационных систем

1.1. Сущность инновационных систем и понятийный аппарат инно-ватики

1.2. Особенности развития инновационных систем на современном

1.3. Инновационные системы как объекты моделирования и прогнозирования

Глава 2. Экономико-математические методы прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах

2.1. Методические основы анализа структурных трансформаций в инновационных системах

2.2. Традиционные эконометрические методы прогнозирования трансформационных процессов

2.3. Новые подходы к анализу и прогнозированию структурных трансформаций в инновационных системах

Глава 3. Анализ развития инновационных систем на национальном и региональном уровнях

3.1. Динамика исследований и разработок, как первой стадии развития национальной инновационной системы

3.2. Особенности развития инновационных систем федеральных округов РФ

3.3. Динамика ресурсной базы исследований и разработок в разрезе видов экономической деятельности

Глава 4. Инвестиционный аспект структурных трансформаций в национальной и региональных инновационных системах

4.1. Анализ и прогнозирование трансформаций структуры затратных показателей в российской инновационной системе

4.2. Инвестиционный аспект развития инноваций в реальном секторе российской экономики

4.3. Территориальные особенности динамики структуры инвестиций в экономику федеральных округов по видам экономической деятельности

Глава 5. Разработка методики прогнозирования структурных сдвигов в инвестиционной политике как фактора диффузии инноваций

5.1. Графоаналитический метод анализа структуры инвестиций по сферам экономической деятельности

5.2. Методика эконометрического прогнозирования структуры капиталовложений на уровне федеральных округов

Заключение

Список использованных источников

Приложение

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработана концепция исследования и прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня в условиях малой интенсивности структурных сдвигов и их нестабильности, предполагающая сочетание анализа графоаналитического представления инвестиционных процессов, определяющих структурные преобразования основных сфер экономики, с экономет-рическим моделированием соответствующих информативных показателей.

В экономической литературе существует множество определений понятия национальная инновационная система. В общем виде национальную инновационную систему можно определить как совокупность государственных, региональных, частных и общественных организаций, институтов, бюджетов, механизмов и их взаимодействия, которые способствуют осуществлению деятельности по созданию, хранению и распространению новых знаний и технологий, поддержки, использованию стимулов и льгот для инвестирования средств в осуществление инновационной деятельности, производству инновационных конкурентных товаров и услуг, их продвижения и реализации на рынке с целью обеспечения устойчивого экономического роста и реализации конкурентных преимуществ национальной экономики в системе глобальной мировой экономики.

Спецификой Российской Федерации является высокая межрегиональная дифференциация по базовым социально-экономическим показателям, а также уровню инновативности. В этой связи, важную роль играют региональные инновационные системы, представляющие собой совокупность институтов региона, которые участвуют в процессе создания, трансформации и распространения инноваций.

Анализ теоретических, методологических и методических основ исследования развития инновационных систем различного уровня показал наличие серьезных ограничений на применение известных методов измерения структурных сдвигов в целях разработки прогнозов их развития в современной России. Такая ситуация вызвана низкой интенсивностью структурных сдвигов и их нестабильностью, что требует разработки новых подходов к анализу и прогнозированию структурных трансформаций в инновационных системах, основанных на комплексном эконометрическом и графоаналитическом моделировании.

2. Обосновано, что переходу к инновационному пути развития дожны предшествовать позитивные структурные сдвиги в распределении численности исследователей по областям науки. Анализ динамики структуры численности российских исследователей по укрупненным областям науки, однако, показал значительное преобладание численности исследователей в технических науках, а также то, что за последние годы их удельный вес практически не изменися, невелики структурные сдвиги и в других областях наук, откуда следует, что архаичность российской инновационной системы Ч устоявшийся феномен.

Очевидно, что переходу к инновационному пути развития дожны предшествовать структурные сдвиги в распределении численности исследователей по областям науки. В работе выпонен анализ динамики структуры численности российских исследователей по укрупненным областям науки - рис. 1.

Из этого рисунка следует, во-первых, значительное преобладание численности российских исследователей в технических науках, во-вторых, тот факт, что за пять лет - с 2003 по 2007 гг. - удельный вес российских исследователей в области технических наук изменися всего на два процентных пункта - с 64,2% до 62,2%. Остальные изменения также не велики: доля исследователей в естественных науках увеличилась лишь на 0,6 процентных пункта; гуманитарных - на 0,4 процентных пункта и т.п., откуда следует, что архаичность российской инновационной системы - стабильный феномен.

гуманитарные гуманитарные

2.0 2.4%

Рис. 1. Распределение численности российских исследователей по укрупненным областям науки: а - 2003 г.; б - 2007 г.

Принципиально иной опыт развития инновационной системы США -табл. 1.

Таблица 1

Распределение исследователей и инженеров США по укрупненным областям

науки (%)

Области науки Год

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2002 2004

Науки о жизни 3,8 3,6 3,7 4,9 4,2 4,8 4,4 4,5

Естественные науки 13,3 11,4 9,4 7,8 7,0 8,0 5,2 4,9

Инженерные науки 76,9 79,5 70,3 63,0 54,5 40,4 30,3 28,3

Математика и информационные технологии 2,2 2,1 10,5 15,2 23,5 39,6 51,4 52,7

Социальные науки 3,8 3,4 6,1 9,1 10,8 7,2 8,7 9,6

Численность иссле- 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

дователей, всего

Анализ данных, приведенных в табл. 1, показывает, что если в 1950 г. в США преобладали исследователи в области инженерных наук (76,9%), то в 2004 г. - исследователи в области математики и информационных технологий, доля которых составила 52,7%, тогда как доля исследователей в области инженерных наук понизилась до 28,3%.

В наглядной графической форме изменение структуры численности американских исследователей, произошедшие за десятилетие с 1980 по 1990 гг., представлено на рис. 2.

Из этого рисунка видно, что если изменения структуры численности американских исследователей в части наук о жизни, естественных и социальных наук за десятилетие - с 1980 по 1990 гг. - невелики, то их соотношение в области инженерных наук и наук в области математики и информационных технологий существенно изменилось в пользу последних: доля американских исследователей в области инженерных наук уменьшилась с 63,0% до 54,5%, тогда как доля в области математики и информационных технологий увеличилась с 15,2% до 23,5%.

США- 1980 США- 1990

Социальные Социальные

9.1% 10.8%

Рис. 2. Распределение исследователей США по укрупненным областям науки:

а - 1980 г.; б - 1990 г.

Хотя при сравнении данных, представленных на рис. 1 и 2, имеются некоторые трудности, связанные с различием в классификации наук, выявленные структурные сдвиги явно свидетельствуют о переходе национальной инновационной системы США от индустриальной экономики к экономике информационного общества.

3. Предложено оценивать развитие инновационных систем по следующим характеристикам: направленность развития - по профилям структуры; стабильность структурных сдвигов - по коэффициенту детерминации стохастической связи между основными составляющими структуры исследователей по укрупненным областям науки; скорость структурных сдвигов - по коэффициенту соответствующей линейной регрессии; глубину структурных сдвигов - по коэффициенту структурных отличий по евклидову расстоянию. Действенность пред-

лагаемых характеристик апробирована при сравнении инновационных систем России и США.

При некотором отличии в классификации наук в Российской Федерации и США, выявленные структурные сдвиги свидетельствуют о переходе национальной инновационной системы США от индустриальной экономики к экономике информационного общества. При этом, в противоположность от России, процесс отмеченного перехода в США происходил закономерно - рис. 3: если годограф, представляющий собой перемещение вектора структуры и отражающий развитие структурных сдвигов в части соотношения американских исследователей в области инженерных наук и наук в области математики и информационных технологий, является регулярным (метки следуют строго в хронологическом порядке), то годограф, отражающий развитие структурных сдвигов в части соотношения российских исследователей в технических и естественных областях науки - иррегулярный, т.е. развитие структурных сдвигов в российской инновационной системе происходило хаотично. Тем не менее, в целом и в российской инновационной системе в период 2003-2007 гг. происходил процесс постепенного перехода от индустриальной экономики к экономике информационного общества.

Исследователи в инженерных науках, %

Исследователи в технических науках, %

Рис. 3. Годографы изменения соотношения исследователей в укрупненных областях науки: а - американских в области инженерных наук и наук в области математики и информационных технологий; б - российских в технических и естественных областях науки

Этот качественный вывод подтверждается корреляционным анализом: в случае национальной инновационной системы США коэффициент детерминации, отражающий связь между составляющими структуры численности исследователей по рассматриваемым укрупненным областям

науки, составляет /?2=0,999, а в случае российской инновационной системы Д2=0,705.

Коэффициент детерминации Л2 можно интерпретировать как характеристику стабильности структурных сдвигов: для национальной инновационной системы США - это 99,9%, для российской инновационной системы - это 70,5%. Соответственно, разность \-К2, выраженная в процентах - это мера нестабильности структурных сдвигов. Для национальной инновационной системы США нестабильность рассматриваемых структурных сдвигов составляет всего 0,1%, тогда как для российской инновационной системы - 29,5%.

Допонительную информацию дает сравнение параметров соответствующих регрессионных моделей: в случае национальной инновационной системы США доля исследователей в области математики и информационных технологий РРмат ит связана с долей исследователей в области инженерных наук Штж линейной регрессией

= 84,352- 1,106 ^инж, (1)

а в случае российской инновационной системы доля исследователей в естественных областях науки УССТ связана с долей исследователей в области технических наук линейной регрессией

Жест = 54,025-0,481 ^техн. (2)

Сравнивая коэффициенты регрессии моделей (1) и (2), можно заключить, что скорость структурных сдвигов от индустриальной экономики к экономике информационного общества в США больше, чем в России, в 1,106/0,481=2,3 раза. Кроме того, имеет место серьезное временное отставание России от США: если в США доля исследователей в инженерных науках уже в 1990 г. составляла немногим больше половины - 54,5%, то в России и в 2007 г. доля исследователей в технических науках была заметно больше половины - 62,2%.

На основании вышеизложенного предлагается оценивать развитие инновационных систем по следующим характеристикам:

- направленность развития - по профилям структуры;

- стабильность структурных сдвигов - по коэффициенту детерминации связи основных составляющих структуры численности исследователей по укрупненным областям науки;

- скорость структурных сдвигов - по коэффициенту соответствующей линейной регрессии;

- глубину структурных изменений - по коэффициенту структурных отличий по евклидову расстоянию.

4. В ходе анализа динамики и структуры показателей инновационной активности исследователей Российской Федерации на первой стадии инноваций - числа патентных заявок на изобретения и числа научных публикаций в ведущих изданиях (статьи и обзоры) Ч выявле-

но, что в период 1997-2007 гг. динамика патентной активности в РФ носила нарастающий характер с тенденцией к снижению роста числа заявок, поданных отечественными заявителями, при усилении патентной активности иностранных заявителей. Выявлено снижение публикационной активности, что выражается в отрицательной динамике числа статей, опубликованных в ведущих изданиях. Разработаны пространственные модели патентной деятельности как начального этапа созданий инноваций в федеральных округах.

Хотя Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, существующие диспропорции между потенциалом российской научной базы и конечным результатом коммерческой и предпринимательской деятельности препятствуют реализации идей, знаний, изобретений в высокотехнологичном продукте, создаваемые в Российской Федерации патенты переходят в руки иностранных правообладателей, не находя коммерческой реализации на внутреннем рынке. Россия на мировом рынке выступает экспортером инновационного сырья, тогда как развитые страны осваивают патенты на внутреннем рынке, превращая их в технологический продукт внутри своей страны.

Таблица 2

Патентные заявки на изобретения, поданные в патентные ведомства отечественными заявителями и заявителями ряда стран, ед. Источник: [Индикаторы науки: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ, 2009]

Год Страна

Россия Великобритания Германия Южная Корея США Япония Франция

1997 19992 28109 55729 - 92684 220496 401618 16889

1998 21362 29613 57366 75233 236979 402095 16795

1999 24659 31732 59531 80642 265763 404457 16874

2000 28688 32747 62142 102010 295895 419543 17353

2001 29989 32081 60475 104612 326471 440248 17104

2002 29225 31531 58187 106136 334445 421805 16908

2003 30651 31624 58481 118651 342441 413093 16850

2004 30192 29954 59234 140115 356943 423081 17290

2005 32254 27988 60222 160921 390733 427078 17275

2006 37691 25745 60585 166189 425966 408674 17249

2007 39439 - - - - - -

Сравнение результатов патентной активности в России и других странах показало, что если в 2006 г. первое место с числом поданных патентных заявок на изобретения 3440,8 на милион населения занимала

Южная Корея, то Россия - последнюю позицию в ранжированной линейке рассматриваемой выборки стран, с показателем в 13 раз меньше - 264,5 заявок на милион населения (рассчитано по данным табл. 2).

В работе выявлены различия тренда динамики показателей патентной деятельности стран: если динамика создания патентных заявок на изобретения в России, Южной Корее и США аппроксимируется нарастающим экспоненциальным трендом, то в Германии, Франции и Японии - ростом с насыщением. Математически это выражается гиперболическим трендом:

где - временная переменная, определяемая соотношением

год- 1994. (4)

При сохранении выявленных тенденций в 2012 г. в Германии будет подано 60,8 тыс. заявок (90%-й доверительный интервал 58,0 ... 63,6 тыс. заявок), во Франции - 17,2 тыс. заявок (90%-й доверительный интервал 16,9 ... 17,6 тыс.) и в Японии - 42,2 тыс. заявок (90%-й доверительный интервал 40,0 ... 44,4 тыс.), а в России в 2012 г. ожидается подача 48,8 тыс. заявок с 90%-м доверительным интервалом 40,6 ... 58,6 тыс. Расчеты показывают, что в дальнейшем Россия будет догонять Германию по объемному показателю - числу поданных патентных заявок на изобретения и Францию - по удельному показателю - числу поданных патентных заявок на изобретения на милион населения - рис. 4.

Россия Х факт РЬссия - расчет Германия - факт Германия Х расчет

йхсия Х факт Россия - расчет Франция Х факт Франция - расчет

1995 1999 2003 2007 2011 1997 2001 2005 2009

2000 2004 2008 2012 2002 2006 2010

Рис. 4. Конкуренция России и Германии по числу поданных патентных заявок (а) и России и Франции по числу поданных патентных заявок на милион

населения {б)

Анализ динамики публикационной активности выявил ее снижение в РФ в период 1997-2007 гг., выражаемое ниспадающим экспоненциальным

трендом числа статей, опубликованных в ведущих изданиях, тогда как публикация обзоров нарастала с экспоненциальным трендом-рис. 5.

Расчеты показывают, что темп прироста опубликованных обзоров в период 1997-2007 гт. составлял 2,9% в год, а темп прироста опубликованных статей в этот же период был отрицательным и составлял -1,4% в год. Из этого факта можно заключить, что в последние годы в российской инновационной системе прослеживается тенденция не создания собственных инноваций, а заимствования инноваций, созданных другими исследователями.

2001 2005 2009 } 2003 2007

1997 2001 2005 2009 1999 2003 2007

Рис. 5. Аппроксимация и прогнозирование числа статей в ведущих изданиях (а) и числа обзоров (б), опубликованных российскими исследователями

В работе выпонен анализ развития патентной деятельности в федеральных округах и некоторых субъектах РФ, который обнаруживает значительную территориальную дифференциацию, как по уровню, так и по характеру динамики ее развития - табл. 3.

Таблица 3

Патентные заявки на изобретения, поданные в России отечественными заявителями. Источник: [Национальная инновационная система и государственная инновационная политика Российской федерации. Базовый доклад к обзору ОЭСР национальной инновационной системы Российской Федерации. М., 2009]

Территориальные образования Год

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Всего 23377 24777 23712 24969 22985 23644 27884 27505

ЦФО 9954 9818 9875 11718 9885 10410 13983 13473

Продожение таблицы

из него г. Москва 5576 5734 5492 6869 5640 6318 7393 8317

СЗФО 2503 2620 2248 2157 2359 2250 2423 2442

из него г. Санкт- Петербург 1751 1973 1690 1600 1763 1689 1794 1876

ЮФО 2046 3135 3256 2592 2284 2227 2552 2555

ПФО 4351 4577 4244 4230 4140 4436 4403 4436

УФО 1544 1587 1390 1338 1400 1434 1425 1476

СФО 2287 2520 2230 2399 2316 2367 2528 2591

ДФО 692 520 469 535 572 494 542 518

Наряду с объемным показателем патентной активности территориальных образований Российской Федерации - числом патентных заявок, рассмотрен также удельный показатель - число патентных заявок, поданных отечественными заявителями, в расчете на милион населения. Тем самым учитывася масштаб территориальных образований - федеральных округов, субъектов РФ.

Ранжирование федеральных округов и некоторых субъектов РФ по показателям патентной активности в 2000-2007 гг. представлено в графической форме на рис. 6. Из этого рисунка видно, что первые два места по числу патентных заявок, поданных отечественными заявителями, в расчете на милион населения принадлежат г. Москве и г. Санкт-Петербургу, а по среднему темпу прироста показателя - г. Москве и Центральному федеральному округу.

. Уровень ТО _

ч % "<Ь

Федеральный округ, регион

Федеральный округ, регион

Рис. 6. Ранжирование федеральных округов и некоторых субъектов РФ по показателям патентной активности в 2000-2007 гг.: а- среднее число патентных заявок на мн. населения; б- средний темп прироста показателя

В результате кластерного анализа выявлено, что по показателям патентной активности выделяется ЦФО как округ с относительно высокими значениями уровня и прироста патентной активности: здесь в среднем за период 2000-2007 гт. ежегодно подавалось 296,2 заявок на изобретения на милион человек населения, а прирост составлял 14,6 заявок в год. Южный, Уральский и Дальневосточный федеральные округа характеризуются наименьшими средними значениями показателей патентной активности. Это - кластер аутсайдеров. Кластер, к которому отнесены Привожский и Сибирский федеральные округа, - кластер центральной тенденции по уровню и приросту патентной активности. Северо-Западный федеральный округ характеризуется достаточно высоким значением числа патентных заявок на милион человек населения, наряду с близким к нулю среднегодовым приростом этого удельного показателя - табл. 4.

Таблица 4

Отнесение федеральных округов к кластерам, однородным по показателям уровня и прироста удельного показателя патентной активности

Кластер Состав Средний уровень заявок на мн. чел Средний абсолютный прирост заявок на мн. чел. в год

1 СЗФО 172,8 0,27

2 ЮФО, УФО, ДФО 104,2 -1,09

3 ПФО, СФО 131,1 1,58

4 ЦФО 296,2 14,60

5. Предложено количественные оценки сдвигов в структуре основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности проводить путем расчета коэффициента структурных различий, основанного на понятии евклидова расстояния, преимущество которого - в возможности автоматизации его расчета с помощью стандартных процедур универсальных пакетов статистических программ. Эмпирически обосновано, что структурные сдвиги основных средств по экономическим целям, в основном, обусловлены увеличением удельного веса сферы образования (высшего профессионального образования) и их уменьшением в сфере научных исследований и разработок.

Ключевыми в теории измерений являются понятия меры и эталона, и именно с трудностями их определения связаны главные проблемы экономических измерений. Измерения становятся еще более проблематичными, когда речь идет о количественной оценке структурных сдвигов того или иного процесса, описывающего развитие инновационных систем.

Из математических свойств мер структурных сдвигов следует, что наиболее распространенная мера - косинус угла между векторами в многомерном пространстве, образованном показателями структуры, недостаточно чувствителен к ее изменениям. Более предпочтительным является использование непосредственно самого угла, измеренного в градусах или радианах, еще лучше использовать отношение этого угла к его максимальному значению (90

Развитием вышеуказанных мер является предлагаемая в работе модификация коэффициента структурных изменений по евклидову расстоянию, характеризующая глубину структурных изменений. Особенность этой меры состоит в том, что, в отличие от угловых мер структурных сдвигов, при этом учитывается изменение не только соотношения долей, но и их величин.

Математически коэффициент структурных изменений по евклидову расстоянию КСИевкИд выражается формулой

КСИевклид = ЕР / EPmax х 1 00, (5)

где ЕР и ЕРтах - евклидово расстояние между двумя сравниваемыми векторами структуры и максимально возможное евклидово расстояние между векторами структуры в рассматриваемой выборке.

Отличие предлагаемой методики расчета коэффициента структурных изменений по евклидову расстоянию в том, что максимальное значение евклидова расстояния устанавливается равным не теоретической величине 100 л/2, а исходя из реальных статистических свойств выборки, и рассчитывается по формуле

4пах=[(*,)2 + (*/]'/г, (6)

где xt и Xj - максимальные значения /-й и j-й компонент структуры по выборке, выраженные в процентах.

Расчеты показали, что если глубина структурных сдвигов в российской инновационной системе, оцениваемая по изменению структуры численности исследователей, в период 2003-2007 гг. не превышала 1,9%, то минимальная величина глубины структурных сдвигов в национальной инновационной системе США в период 1960-2000 гг., в пересчете на пятилетие, составила значительно большую величину - 3,35%.

6. На примере анализа динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показана эффективность качественных оценок структурных сдвигов по профилям структуры. Предложено в качестве базового профиля структуры использовать ранжированную последовательность целей по величине соответствующих затрат, при этом представление на одной диаграмме

нескольких профилей дает возможность выявить как качественные, так и количественные изменения.

Среди различных оснований классификации внутренних затрат на исследования и разработки особый интерес представляет распределение затрат по экономическим целям, таким, как развитие экономики, повышение экономической эффективности и технологического уровня производства, социальные цели, охрана окружающей среды, охрана здоровья населения, социальное развитие и общественные структуры, общее развитие науки, исследование и использование Земли и атмосферы, использование космоса в мирных целях. В работе выпонен анализ динамики распределения затрат по экономическим целям, дана оценка соответствующих структурных сдвигов.

Традиционно анализ динамики распределения затрат по экономическим целям принято проводить путем сравнения диаграмм Парето, построенных для различных моментов времени и дающих представление об изменении ранжирования экономических целей по годам. Однако такое представление динамики распределения внутренних затрат на исследования и разработки по целям ненаглядно. В этой связи в работе предложено анализ динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям проводить путем сравнения профилей структуры, при этом в качестве базового профиля использовать ранжированную последовательность целей по величине отвечающих им затрат.

Построение на одной диаграмме нескольких профилей дает возможность выявить и качественные, и количественные изменения - рис. 7.

Вид затрат Вид затрат

Рис. 7. Изменение профилей структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям: а - 2000 и 2002 гг.; б - 2000, 2004 и 2006 гг. Источник: [Индикаторы науки: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ, 2009]

| Сравнивая профили структуры внутренних затрат на исследования и

| разработки на этом рисунке, можно заключить, что с 2000 по 2006 гг. за-

| траты на общее развитие науки снижались, а затраты на такое приоритет-

| ное направление, как использование космоса в мирных целях - росли.

7. Показана эффективность графоаналитического метода анали-I за динамики структурных сдвигов затрат на исследования и разработ-I ки, основанного на понятии годографа, как геометрического места ] конца вектора в многомерном пространстве, образованном состав-| ляющими структуры затрат, наблюдаемого на протяжении опреде-| ленного временного периода. Разработана классификация годографов | на регулярные и иррегулярные, детерминированные и стохастиче-I ские. Метод нагляден и рекомендуется к использованию для анализа | динамики структуры в условиях нестабильности изучаемых процес-1 сов.

I В работе предложено для анализа динамики структурных сдвигов в

экономических системах использовать графоаналитический метод, основанный на понятии годографа как геометрического места конца вектора в многомерном пространстве, образованном составляющими структуры, на-| блюдаемого на протяжении определенного временного периода. В случае регулярных годографов (с регулярным следованием временных меток на I диаграмме рассеяния) можно говорить о стабильности инновационной политики, а в случае иррегулярных годографов (при хаотичном следовании I меток, отвечающих различным годам) - о ее неустойчивости.

Затраты на общее развитие науки, % Затраты на НИОКР в промышленности, %

Рис. 8. Иррегулярные годографы: а - для пары затраты на общее развитие науки - затраты на развитие промышленности; б - для пары затраты на НИОКР в промышленности - затраты на НИОКР в сельском хозяйстве

На рис. 8 приведены примеры иррегулярных годографов - один для пары составляющих затраты на общее развитие науки - затраты на развитие промышленности, другой - для пары затраты на НИОКР в промышленности - затраты на НИОКР в сельском хозяйстве. Очевидно, что оба годографа, представленные на этом рисунке, демонстрируют неустойчивость развития затрат на исследования и разработки по этим целям.

Среди годографов, отражающих развитие затрат на исследования и разработки по различным целям, обнаружена лишь одна пара составляющих структуры затрат, для которой имеет место регулярный годограф -пара затраты на НИОКР в строительстве - затраты на НИОКР в сфере транспорта - рис. 9 а.

Затраты на НИОКР в строительстве, % Затраты на НИОКР в строительстве, %

Рис. 9. Взаимосвязь составляющих структуры внутренних затрат на исследования и разработки: а - годограф пары затраты на НИОКР в строительстве -затраты на НИОКР в сфере транспорта; б - диаграмма рассеяния составляющих структуры

Эта диаграмма рассеяния может быть представлена и в классическом виде, как это принято в корреляционно-регрессионном анализе -рис. 9 6: видно, что между анализируемыми составляющими структуры имеется стохастическая взаимосвязь.

Представленная методика, апробированная на примере российской инновационной сферы, может быть рекомендована к использованию и в других сферах экономики. Метод отличается наглядностью и эффективен в условиях высокой нестабильности изучаемых процессов.

8. Эмпирически обосновано, что инвестиционные процессы, во многом определяющие диффузию инноваций в реальном секторе эко-

Рвц = 0 5900 ,8 ,9 1,0

номики, ситуативны даже на уровне федеральных округов - происходит перераспределение капиталовложений как в территориальном плане, так и в разрезе видов экономической деятельности. Доказано, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности и не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике.

Анализ динамики капиталовложений в экономику Российской Федерации и ее федеральных округов показывает, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности. Даже в Центральном федеральном округе, где традиционно преобладали капиталовложения в обрабатывающие производства, в период с 2005 по 2007 гг. приоритет этого вида экономической деятельности в общем объеме капиталовложений заметно снизися - с 17,8% в 2005 г. до 15,1% в 2007 г., в среднем на 1,33% ежегодно. В то же время, средний прирост капиталовложений в добывающие производства составил 0,08% в год - табл. 5.

Таблица 5

Средние показатели временных рядов компонентов структуры капиталовложений в экономику ЦФО (по данным 2005-2007 гг.)

Вид экономической деятельности Средний уровень, % Средний абсолютный прирост, % в год

Сельское хозяйство 4,88 1,26

Добыча полезных ископаемых 0,82 0,08

Обрабатывающие производства 16,18 -1,33

Производство и распределение ресурсов 10,41 2,11

Строительство 2,25 -0,79

Торговля 5,13 0,84

Гостиницы и рестораны 0,70 0,25

Транспорт и связь 28,62 -3,83

Финансовая деятельность 2,04 0,19

Операции с недвижимостью 19,51 -0,17

Государственное управление 1,94 0,22

Образование 2,50 0,72

Здравоохранение 2,24 0,02

Коммунальные и другие услуги 2,77 0,41

Как негативный факт, следует отметить также резкое снижение в Центральном федеральном округе капиталовложений в строительство Ч с 2,8% в 2005 г. до 1,3% в 2007 г., на 0,79% ежегодно, в транспорт и связь: за

.два года доля инвестиций в этот вид экономической деятельности упала с 32,7% до 25,0% - на 3,83% в год.

Анализ динамики структуры капиталовложений в экономику Российской Федерации в целом в период 2005-2007 гг. также демонстрирует негативные изменения, среди которых снижение на 0,68% в год доли капиталовложений в обрабатывающие производства и на 1,99% ежегодно в транспорт и связь - табл. 6.

Из приведенных статистических фактов можно заключить, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике. Соответственно, такая политика негативно проявляется и в инновационной деятельности в территориальных образованиях страны.

Таблица 6

Средние показатели временных рядов компонентов структуры капиталовложений в экономику РФ (2005-2007 гг.)

Вид экономической деятельности Средний Средний абсолютный

уровень, % прирост, % в год

Сельское хозяйство 4,64 0,56

Рыболовство и рыбоводство 0,08 -0,01

Добыча полезных ископаемых 14,63 1,48

Обрабатывающие производства 15,98 -0,68

Производство и распределение ресурсов 6,71 0,39

Строительство 3,50 -0,04

Торговля 3,57 -0,23

Гостиницы и рестораны 0,34 0,03

Транспорт и связь 23,77 -1,99

Финансовая деятельность 1,24 -0,08

Операции с недвижимостью 16,75 0,37

Государственное управление 1,59 0,08

Образование 2,01 0,39

Здравоохранение 2,54 0,23

Коммунальные и другие услуги 2,66 0,12

Не обнаруживает позитивных сдвигов и динамика структуры материальной базы исследований и разработок, являющейся важной частью потенциала российской инновационной системы. В частности, выпоненная в работе оценка структурных сдвигов основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности показала, что наибольшие изменения в период 2005-2007 гг. претерпел удельный вес основных

средств в части научных исследований и разработок, фиксируемых в сфере операций с недвижимым имуществом, аренды и предоставления услуг: если в 2005 г. эта доля составляла 82,3%, то в 2007 г. она уменьшилась до 71,4%, т.е. на 10,9 процентных пункта. Напротив, удельный вес основных средств в сфере образования (приходящихся преимущественно на высшее профессиональное образование) за эти годы вырос на 7,8 процентных пункта-с 10,5% в 2005 г. до 18,3% в 2007 г. -рис. 10.

Изменения коснулись также удельного веса основных средств в сфере обрабатывающих производств, который с уровня 3,92% в 2005 г. увеличися до 4,54% в 2007 г. - рис. 10 6. Удельный вес основных средств в добыче полезных ископаемых существенно снизися - с 1,09% в 2005 г. до 0,03% в 2007 г. Обращает на себя также внимание заметное увеличение удельного веса основных средств в сфере здравоохранения и предоставления социальных услуг - с 0,17% в 2005 г. до 1,89% в 2007 г.

I 12005 ESJ 2007

10 15 16

Вид экономической деятельности

Вид экономической деятельности

Рис. 10. Распределение основных средств российской инновационной системы

по видам экономической деятельности. Обозначения видов экономической деятельности: 1 - сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; 2 - производство и распределение электроэнергии, газа и воды; 3 - добыча полезных ископаемых; 4 - обрабатывающие производства; 8 - операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг; 9 - из них: научные исследования и разработки; 10 - предоставление прочих видов услуг; 12 - образование; 13 - из него высшее профессиональное образование; 14 - здравоохранение и предоставление социальных услуг; 15 - предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

Из представленных данных следует, что структурные сдвиги, в основном, обусловлены приростом удельного веса основных средств в сфере образования (высшего профессионального образования) и уменьшением

удельного веса основных средств в сфере научных исследований и разработок.

9. Разработана методика прогнозирования структуры инвестиций по укрупненным сферам экономической деятельности, основанная на анализе графоаналитического представления динамики структуры и последующем эконометрическом моделировании. Методика апробирована на примере Центрального федерального округа и рекомендуется к использованию для прогнозирования структурных сдвигов в экономике макрорегионов страны.

Ситуативность инвестиционных процессов в большинстве случаев исключает возможность прогнозирования структуры инвестиций по видам экономической деятельности традиционными методами даже на мезоуров-не.

Основная причина - в критически малой длине временных рядов. Отечественная статистика, начиная с 2005 г., публикует данные по объемам инвестиций в основной капитал не по отраслевому признаку, а в соответствии с классификацией капиталовложений по видам экономической деятельности, которых 15 или даже 16 (начиная с 2006 г., из данных по инвестициям в Транспорт и связь официальная статистика начала выделять инвестиции в связь). На сегодня известны статистические данные только за три-четыре Года, и качество прогнозирования по моделям, создаваемым на такой эмпирической базе оставляет желать лучшего.

Вторая причина в том, что инвестиционная политика в некоторых федеральных округах осуществляется по принципу тушения пожара, когда инвестиции в основной капитал решают не догосрочные, а текущие проблемы. Как следствие, случайная компонента в динамике временных рядов компонентов структуры капиталовложений превалирует над детерминированной.

В этой связи в работе предложено прогнозировать сдвиги структуры инвестиций по укрупненным видам экономической деятельности. К ним отнесены:

1) добыча полезных ископаемых;

2) обрабатывающие производства;

3) сельское и рыбное хозяйство;

4) строительство, как воспроизводственная сфера;

5) инфраструктурная сфера, включающая транспорт и связь, финансовую деятельность, производство и распределение электроэнергии, газа и воды, а также предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг;

6) сфера услуг, в которую входят: оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования; гостиницы и рестораны; операции с недвижи-

мым имуществом, аренда и предоставление услуг; образование; здравоохранение и предоставление социальных услуг;

7) государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение.

Первые шесть таксономических единиц могут быть специфичны и в территориальном, и во временном аспектах, последняя же таксономическая единица - государственное управление и обеспечение военной безопасности; обязательное социальное обеспечение - в большей мере единообразна в территориальном отношении (хотя также подлежит временным изменениям) и на этом основании может быть исключена из рассмотрения.

Факторный анализ, выпоненный по методу главных компонент в целях еще более снизить размерность структуры инвестиций, позволил свести шестимерное пространство компонентов инвестиций к четырехмерному пространству главных факторов, корреляции которых с компонентами структуры капиталовложений по выборке федеральных округов по данным за 2005-2007 гг. приведены в табл. 7.

Как видно из табл. 7, суммарно выделенные четыре главных факторы объясняют 95,9% общей дисперсии, и геометрическими искажениями можно пренебречь. Из этой же таблицы следует следующая интерпретация главных факторов F\ ... F,\ F\ - фактор капиталовложений в сферу услуг; F2 - фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу; F3 - фактор капиталовложений в перерабатывающую сферу; F4 - фактор капиталовложений в воспроизводственную сферу.

Таблица 7

Корреляция главных факторов с компонентами структуры капиталовложений в экономику федеральных округов (нагрузки на факторы)

Укрупненная компонента структуры капиталовложений Главный фактор

Fi Fi Fi Ft

Сырьевая сфера -0,736 -0,580 -0,345 -0,015

Сфера переработки 0,269 -0,137 0,930 -0,193

Сельское и рыбное хозяйство 0,858 0,001 0,268 0,236

Воспроизводственная сфера 0,029 -0,056 -0,156 0,975

Инфраструктура 0,086 0,979 -,171 -0,064

Сфера услуг 0,941 0,103 0,069 -0,157

Доля объясняемой дисперсии 37,4% 22,1% 18,5% 17,9%

Поскольку главных факторов - четыре, представить федеральные округа по структуре капиталовложений в 2005-2007 гг. на одной плоскости невозможно, а общее число возможных сочетаний двух компонент из четырех составляет шесть. Поэтому поную картину можно получить, построив все шесть диаграмм рассеяния, на каждой из которых будут пред-

ставлены федеральные округа в координатах главных факторов - Р^, /=1,...,3,;'=2,...,4, /</'.

Предлагаемая в работе методика прогнозирования структурных сдвигов в макрорегионах страны апробирована на примере Центрального федерального округа.

На рис. 11 представлена наиболее информативная диаграмма, по которой можно выпонить анализ распределения федеральных округов в координатах главных факторов {/г, - т.е. в координатах фактор капиталовложений в сферу услуг - фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу.

ЦФО-2ГО5 ю^-гсиб

0 Цф0-200е о

сфо-жи пао-ра рояю-дав

__ о о, о__

-----ТЪ-ЯХК-----

ЦЛО-20О5

ЦЬС>2006

-2.0 -1,5 -1,0 -.5 0,0 ,5 1.0 1.5 2,0 2.5

Фактор инвестиций в сферу услуг

-.5 0.0 ,5 1,0 1,5

Фактор инвестиций в сферу услуг

Рис. 11. Распределение федеральных округов по главным факторам структуры капиталовложений сфера услуг - линфраструктурная сфера: а - поная диаграмма; б - годограф изменения положения Центрального федерального округа на плоскости в координатах главных факторов - Т^}

По диаграмме можно проследить динамику структуры капиталовложений: прослеживая перемещение того или иного федерального округа на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений, можно сделать определенные выводы о направлении и темпах этой динамики. Так, Центральный федеральный округ характеризуется значительным перемещением из области с повышенными значениями главного фактора ^ и пониженными - фактора ^ в область с пониженными значениями главного фактора Рг и повышенными - фактора

На диаграмме рис. 11 б годограф изменения положения ЦФО на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений {/м - представлен в более крупном масштабе. Видно, что в 2005-

2006 гг. изменения структуры капиталовложений происходили интенсивнее, чем в последующий интервал времени (2006-2007 гг.). Отметим также, что годограф изменения положения ЦФО на плоскости с координатами главных факторов структуры капиталовложений - /-г} фактически представляет собой прямую линию, на которой метки округа, отвечающие 2005-2007 гг., расположены упорядоченно, следовательно, имеется возможность прогнозировать структурные сдвиги и на следующий период.

В рассматриваемом случае мы располагаем тремя наблюдениями - за 2005, 2006 и 2007 гг., что, в принципе, позволяет в качестве прогностических моделей использовать двухпараметрические уравнения регрессии:

- экспоненциальные Х=Ь0ехр(Ь1 /),

- линейные Х=Ьп+Ь\1,

- степенные Х=Ь0^\

- логарифмические Х=Ь(,+Ь\\т,

- гиперболические Х=Ьа+Ь\/(.

Содержательный смысл в этих регрессионных уравнениях имеют оба параметра - Ь0 и Ь\, при этом знаки параметра Ь\ в экспоненциальных, линейных, логарифмических и гиперболических моделях могут быть как положительными, так и отрицательными.

Методика прогноза предполагает подбор модели тренда временного ряда того или иного показателя структуры. Критерием выбора модели является значение критерия Фишера, который равен отношению среднего квадрата дисперсии, обусловленной моделью, к ошибке аппроксимации, а критерием применимости модели в прогностических целях - превышение коэффициентом детерминации критического значения 0,5. Это отвечает условию, чтобы модель тренда временного ряда объясняла более половины общей дисперсии; в противном случае в качестве модели принимается среднее значение показателя структуры по временному ряду, т.е. средний уровень ряда.

Сводка полученных моделей динамики долей капиталовложений в укрупненные сферы экономики Центрального федерального округа, оценки их параметров по критерию наименьших квадратов и характеристики качества приведены в табл. 8. Как видно из этой таблицы, из шести укрупненных сфер экономики ЦФО три - перерабатывающая, воспроизводственная и инфраструктурная - характеризуются спадом доли капиталовложений, и три - сельское и рыбное хозяйство, сырьевая сфера и сфера услуг - ростом инвестиций в основной капитал.

Прогнозные значения структуры инвестиций в экономику Центрального федерального округа на следующий год (в данном случае - 2008 г.) определяются экстраполяцией моделей.

Таблица 8 .

Параметры моделей динамики капиталовложений в укрупненные сферы экономики Центрального федерального округа

Сфера экономики Характер динамики Параметры модели Характеристики качества

Ьо Ьг Я2 Р

Сельское и рыбное хозяйство Степенной рост 3,53 0,505 0,989 89,3 0,067

Сырьевая Гиперболический рост 0,98 -0,256 0,925 12,3 0,177

Переработка Гиперболический спад 13,69 4,079 0,923 141,5 0,053

Воспроизводство Линейный спад 3,03 -0,785 0,821 4,6 0,278

Инфраструктура Логарифмический спад 45,05 -2,023 1,000 31597,0 0,004

Услуги Экспоненциальный рост 28,43 0,055 0,997 358,6 0,034

Согласно прогнозу, наиболее вероятные доли инвестиций составят: в сельское и рыбное хозяйство - 7,10%; в сырьевые производства - 0,91%; в перерабатывающие производства - 14,71%; в сферу воспроизводства -0,68%; в инфраструктуру - 42,25%; в сферу услуг - 33,54%.

При оценке приведенных прогнозных значений доли капиталовложений следует иметь в виду, что, в принципе, задача прогнозирования заключается не столько в том, чтобы использовать их в дальнейших расчетах, сколько в том, чтобы разработать своевременные управленческие решения, направленные на содействие позитивным и противодействию негативным прогнозам. Так, столь низкое прогнозное значение доли капиталовложений в воспроизводственную сферу - 0,68% - это сигнал к незамедлительному обращению внимания к строительству, поскольку в случае реализации такого прогноза существует опасность практически поного разрушения сферы воспроизводства, а, следовательно, и экономики в целом.

Прогноз возможен лишь при стохастичности регулярных годографов, но возможны случаи, когда годографы нерегулярны. Пример - нерегулярный годограф для Дальневосточного федерального округа, расположенный во втором квадранте плоскости {Р\ - Т^}, что свидетельствует об отсутствии последовательности в инвестиционной политике относительно данных сфер экономической деятельности. Могут быть также случаи, когда все три метки практически сливаются. Пример - годограф для Уральского федерального округа, расположенный в третьем квадранте этой же диаграммы, что свидетельствует об отсутствии изменений в инвестиционной политике относительно рассматриваемых сфер экономической деятельности.

Апробация методики на примере Центрального федерального округа позволяет рекомендовать ее использование для прогнозирования структурных сдвигов в макрорегионах страны.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Результаты выпоненных исследований, направленных на разработку теоретико-методологических подходов и методических основ оценки и прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня на базе эконометрических и графоаналитических моделей, позволяют сформулировать следующие выводы и предложения по их совершенствованию.

1. Сравнение современного состояния и тенденций развития инновационных систем Российской Федерации и ряда зарубежных стран показало, что российская инновационная система характеризуется инерционностью, малой скоростью и глубиной структурных сдвигов, а также их нестабильностью. Это существенно усложняет моделирование и прогнозирование структурных трансформаций в российской инновационной системе и требует разработки новых методологических подходов и методов исследования, отличных от существующих. Данная проблема актуализируется еще и тем, что из-за нестабильности инновационных процессов в российской инновационной системе прогнозирование необходимо проводить по коротким и сверхкоротким временным рядам.

2. Выделены три подпроблемы в измерении структурных сдвигов: 1) измерение собственно структурных изменений в экономике; 2) анализ территориальных различий структуры и ее изменений; 3) прогнозирование структурных изменений. Для анализа и измерения структурных изменений адекватными методами являются: в качественном аспекте - сопоставление профилей структуры экономики, построенных для разных моментов времени, в количественном плане - расчет коэффициента структурных изменений, основанного на понятии евклидова расстояния. Анализ территориальных различий структуры и ее изменений тесно связан с решением задачи классификации - выявления групп объектов, однородных по определенному комплексу показателей. Помимо визуального выделения типологических групп объектов на диаграммах рассеяния в двумерном случае, эффективными здесь являются объективные методы кластерного анализа.

3. С методологической точки зрения, необходимо различать временной и пространственный аспекты анализа трансформаций инновационных процессов, а также масштаб экономических систем. Основанием для выбора информативных показателей анализа трансформаций инновационных процессов экономических систем служит состав и структура официальной статистической информации. Трансформациям инновационных процессов дожны предшествовать изменения численности и структуры исследовате-

лей по областям науки.

4. Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, но практически по всем видам интелектуальной собственности является чистым импортером, приобретая патентные лицензии, товарные знаки, инжиниринговые услуги, результаты научных исследований, ноу-хау. Сравнение показателей патентной активности национальных инновационных систем ряда стран показывает, что все российские показатели, кроме темпов прироста числа патентов, чрезвычайно малы, и при сохранении выявленных тенденций отставание России от ведущих стран будет возрастать. Не свидетельствует о развитии инновационной активности российских исследователей на стадии научных исследований и динамика научных публикаций в ведущих изданиях - статей, содержащих принципиально новые результаты, и обзоров, цель которых - их обобщение и анализ, при этом если динамика числа обзоров, опубликованных отечественными исследователями в ведущих изданиях, характеризуется нарастающим трендом, то динамика научных публикаций - убывающим трендом, и в целом наблюдается снижение публикационной активности.

5. Переводу российской экономики на инновационный путь развития дожны способствовать структурные сдвиги в потенциале российской инновационной системы. Однако анализ показал, что изменения в структуре основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности, отражающие структурные сдвиги в потенциале российской инновационной системы, в основном обусловлены положительным приростом удельного веса основных средств в сфере образования (преимущественно высшего профессионального образования), и отрицательным - в сфере научных исследований и разработок. Таким образом, приходится констатировать отсутствие значительных позитивных результатов в развитии российской инновационной системе на стадии исследований и разработок.

6. Структурные трансформации экономики в инновационном направлении невозможны без соответствующей инвестиционной политики, особенно в отношении капитальных инвестиций. Анализ временных изменений структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показал, что планомерная политика управления инновационными процессами отсутствует даже на уровне российской инновационной системы в целом, тогда как переход экономики на инновационный путь развития требует значительных капиталовложений в технологические инновации, без которых невозможен рост доли выпуска конечного продукта - инновационно активной продукции.

7. Выявленные существенные территориальные различия динамики структуры капиталовложений в российскую экономику свидетельствуют о ситуативности инвестиционных процессов. Как следствие, даже на уровне крупных территориальных образований - федеральных округов - не всегда

удается построить адекватные эконометрические модели развития составляющих структуры капиталовложений по всем видам экономической деятельности. Возможность построения двухпараметрических прогностических моделей, адекватно отражающих структурные изменения в инвестиционном процессе, появляется при переходе к укрупненным сферам экономической деятельности (добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; сельское и рыбное хозяйство; воспроизводственная сфера; инфраструктурная сфера; сфера услуг).

8. Анализ характера и направленности изменений в структуре капиталовложений в экономику федеральных округов предлагается проводить с помощью годографов, демонстрирующих временные изменения структуры капиталовложений на двумерных диаграммах рассеяния соответствующих пар главных факторов (капиталовложений в сферу услуг, инфраструктурную, перерабатывающую и воспроизводственную сферы). Наиболее информативным является анализ положения и характера годографов с координатами фактор капиталовложений в сферу услуг - фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу, что позволяет сделать выводы о направлении и темпах динамики структуры капиталовложений. Допонительную информацию предоставляет анализ годографов в координатах сфера услуг - перерабатывающая сфера; сфера услуг - воспроизводственная сфера. В ряде случаев целесообразно также рассматривать годографы, построенные в координатах исходных компонент структуры капиталовложений по видам экономической деятельности. Их визуальный анализ, при удачном выборе пар компонент, позволяет выявить закономерности в динамике инвестиционной политики в федеральных округах, разработать предложения по ее корректировке.

9. Выявлена связь типа годографов (регулярные, иррегулярные, вырожденные) с характером отражаемой ими инвестиционной политики в федеральных округах (целенаправленная, неустойчивая, стабильная). Показано, что по геометрическим характеристикам годографов можно судить об интенсивности изменений в структуре капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности.

10. В случае регулярных годографов имеется реальная возможность построения прогностических эконометрических моделей, отражающих тенденции изменения структуры капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности в федеральных округах. В качестве таких моделей целесообразно использовать двухпараметрические уравнения регрессии: роста с ускорением (экспоненциальные модели), линейные и роста с насыщением (степенные, логарифмические и гиперболические модели), модели отрицательного роста (логарифмические и гиперболические). Выбор модели тренда временных рядов информативных показателей структуры целесообразно проводить по наибольшему значению критерия Фишера, причем критерием ее применимости в прогностических целях является

превышение коэффициентом детерминации критического значения 0,5. Этот критерий отвечает условию, что модель тренда временного ряда объясняет более половины общей дисперсии; в противном случае в качестве модели принимается средний уровень ряда.

11. На примере Центрального федерального округа показано, что даже по предельно коротким временным рядам показателей структуры капиталовложений в укрупненные сферы экономической деятельности (трем наблюдениям) удается построить двухпараметрические эконометрические модели, отражающие направленность и интенсивность структурных изменений. Полученные при этом результаты анализа и прогнозирования динамики структуры капиталовложений позволяют рассчитывать на действенность предлагаемой методики в отношении и других макрорегионов Российской Федерации.

Основные положения и выводы диссертации отражены в следующих публикациях:

Монографии

1. Титов, В.А. Структурные преобразования в инновационных системах: методология исследования. Монография / В.А. Титов. М.: Издательство Риатекс, 2010. 266 с. (16,6 п.л., авторский вклад - 16,6 п.л.)

2. Титов, В. А. Структурные трансформации инновационных процессов в российской экономике: методология исследования и прогнозирования: Монография / В.А. Титов; под общ. ред. Е.В.Поповой, М.: Изд-во ГАСИС, 2009. 147 с. (11,5 п.л., авторский вклад - 11,5 п.л.)

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

3. Титов, В.А. Структурные изменения российского инновационного потенциала: методика качественного и количественного анализа / В.А. Титов // Экономика строительства. 2011. №2. С. 14-17 (0,5 п.л., авторский вклад - 0,5 п.л.)

4. Титов, В.А. Динамика структуры затратных показателей российской инновационной системы: методика статистического анализа/В.А. Титов // Инновации и инвестиции. 2011. №1. С. 22-26 (0,5 п.л., авторский вклад - 0,5 пл.)

5. Титов, В.А. Методология количественного и графического анализа динамики структуры внутренних затрат на исследования и разработки по экономическим целям / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №7. С. 39-41 (0,4 п.л., авторский вклад - 0,4 п.л.)

6. Титов, В.А. Статистический анализ патентной активности российской инновационной системы на уровне территориальных образований / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №4. С. 3-7 (0,5 п.л., авторский вклад - 0,5 п.л.)

7. Титов, В.А. Динамика показателей активности российской инновационной системы на стадии исследований / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №4. С. 8-12 (0,5 п.л., авторский вклад-0,5 п.л.)

8. Титов, В.А. Российская инновационная система: от индустриальной экономики к экономике информационного общества / В.А. Титов // Интеграл. 2010. №3. С. 17-19 (0,45 п.л., авторский вклад - 0,45 п.л.)

9. Титов, В.А. Типология ряда стран мира по показателям динамики затрат на исследования и разработки / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №3. С. 28-32 (0,5 п.л., авторский вклад - 0,5 п.л.)

10. Титов, В.А. Анализ показателей национальных инновационных систем: международные сравнения / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №3. С. 32-36 (0,5 п.л., авторский вклад - 0,5 п.л.)

11. Титов, В.А. Эффективность капиталовложений в развитие российской экономики / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2010. №1. С. 39-41 (0,3 п.л., авторский вклад - 0,3 п.л.)

12. Титов, В.А. Графический метод анализа динамики структуры инвестиций в федеральные округа РФ по видам экономической деятельности / В.А. Титов, Ю.Ю. Перегудов // Транспортное дело России. 2009. №6. С. 15-18. (0,75 п.л., авторский вклад - 0,37 п.л.)

13. Титов, В.А. Совершенствование методов классификации регионов по показателям структуры инвестиций в основной капитал (на примере Центральной России) / С.А. Марков, В.А. Титов // Транспортное дело России. 2008. №2. С. 61-63 (0,4 п.л., авторский вклад-0,2 п.л.)

14. Титов, В.А. Методы анализа и прогнозирования структурных трансформаций в экономике: современное состояние /В.А. Титов // Транспортное дело России. 2006. №12. С. 38-40 (0,4 п.л., авторский вклад - 0,4 п.л.)

15. Титов, В.А. Методологические подходы к управлению инновационной активностью / В.А. Титов, А.Ф. Мартынов И Транспортное дело России. 2006. №12. С. 40-42 (0,4 п.л., авторский вклад - 0,2 п.л.)

16. Титов, В.А. Методологические подходы к анализу структурных преобразований экономики / В.А. Титов // Транспортное дело России. 2006. №12. С. 45-47 (0,4 п.л., авторский вклад - 0,4 п.л.)

Статьи в периодических изданиях, материалы конференций

17. Титов, В.А. К вопросу об оценке структурных сдвигов в инновационных системах России и США / В.А. Титов // Системное моделирование социально-экономических процессов. Труды 33-й Международной научной школы-семинара им. академика С.С. Шаталина. М.: ЦЭМИ РАН. 2010. (0,2 п.л., авторский вклад - 0,2 п.л.)

18. Титов, В.А. Модели динамики инновационного потенциала российских территориальных образований / В.А. Титов, И.И. Зимин // Вестник научно-исследовательского института развития профессионально-

го образования. Серия Экономика и управление. М.: ИИЦ НИИРПО. 2010. Вып.1(5). С.104-115. (0,7 п.л., авторский вклад-0,35 п.л.)

19. Титов, В.А Компаративный анализ состояния и тенденций развития инновационной сферы в территориальных образованиях Российской Федерации и в развитых странах мира / В.А. Титов, И.И. Зимин // Вестник научно-исследовательского института развития профессионального образования. Серия Экономика и управление. М.: ИИЦ НИИРПО. 2009. Вып.2(4). С.143-154. (0,7 п.л., авторский вклад - 0,35 п.л.)

20. Титов, В.А. Корреляционный анализ показателей инновационной деятельности на уровне федеральных округов РФ / В.А. Титов, И.И. Зимин // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международной н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009. С. 169-173. (0,3 п.л., авторский вклад - 0,15 п.л.)

21. Титов, В.А. Методология анализа эффективности капиталовложений в развитие российской экономики / В.А. Титов, A.B. Шипунов // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международной н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009. С. 136-140. (0,3 п.л., авторский вклад -0,15 п.л.)

22. Титов, В.А. Методические аспекты исследования структурных трансформаций инвестиционных процессов на региональном уровне / В.А. Титов // Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления. М-лы IV Международной н.-практ. конф. Марьино, 2009. (0,3 п.л., авторский вклад - 0,3 п.л.)

23. Титов, В.А. К вопросу о классификации капиталовложений по видам экономической деятельности / В.А. Титов, Ю.Ю. Перегудов // Вестник НИИ развития профессионального образования. Вып.1 Общество и экономика. М.: ИИЦ НИИРПО, 2008. С.165-175. (0,7 п.л., авторский вклад-0,35 п.л.)

24. Титов, В.А Креативное предпринимательство / В.А. Титов, В.А. Колоколов // Современные наукоемкие технологии. Изд. РАЕН. 2007. №5. (0,4 п.л., авторский вклад - 0,2 п.л.)

25. Титов, В.А. Сравнительная характеристика экстраполяцион-ных моделей динамических рядов / В.А. Титов, Ю.Ю. Перегудов // Вестник Московского экономического института. Вып.2 Общество и экономика. М.: ИИЦ МЭИ, 2007. С. 93-106. (0,9 п.л., авторский вклад - 0,45 п.л.)

26. Титов, В.А. Методы многомерного анализа в исследовании региональных инвестиционных процессов / В.А. Титов, С.А. Марков // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. С. 122-130. (0,6 п.л, авторский вклад - 0,3 п.л.)

27. Титов, В.А. Современные методы анализа и прогнозирования структурных трансформаций в экономике / Ю.Ю. Перегудов, В.А. Титов // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Общество и экономика. М.: ИИЦ МГУДТ, 2005, С. 128-134 (0,4 п.л. авторский вклад -0,2 п.л.)

28. Титов, В.А. Методологические принципы исследования региональных аспектов развития российской экономики / В.А. Титов, С.А. Марков // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Общество и экономика. М.: ИИЦ МГУДТ, 2005. С. 67-78 (0,7 п.л., авторский вклад -0,35 п.л.)

29. Титов, В.А. Актуальные направления инновационной деятельности и составляющие стратегии внутреннего саморазвития машиностроительного предприятия / В.А. Титов, М.А. Халиков // Современные аспекты экономики. Санкт-Петербург. 2005. №11. (0,4 п.л., авторский вклад - 0,2 п.л.)

30. Титов, В.А. Современная концепция управления финансово-промышленных групп в условиях реформируемой экономики / В.А. Титов, В.А. Шепилов // Экономика и технологии. Межвузовский сборник научных трудов. М. 2000. (0,8 п.л., авторский вклад - 0,4 п.л.)

Подписано в печать 17.05.2011. Сдано в производство 18.05.2011. Формат бумаги 60x90/16. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № ДС-14/11

Издательство ГАСИС, Москва, ул. Трифоновская, 57.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Титов, Валерий Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1 Сущность инновационных систем и понятийный аппарат инно-ватики.

1.2 Особенности развития инновационных систем на современном этапе

1.3 Инновационные системы как объект моделирования и прогнозирования .'.

Глава 2 ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТРУКТУРНЫХ ТРАНСФОРМАЦИЙ

В ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

2.1 Методические основы анализа структурных трансформаций в инновационных системах.

2.2 Традиционные эконометрические методы прогнозирования трансформационных процессов.

2.3 Новые подходы к анализу и прогнозированию структурных трансформаций в инновационных системах.

Глава 3 АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ

НА НАЦИОНАЛЬНОМ И РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЯХ.

3.1 Динамика исследований и разработок, как первой стадии развития национальной инновационной системы.

3.2 Особенности развития инновационных систем федеральных округов РФ.

3.3 Динамика ресурсной базы исследований и разработок в разрезе видов экономической деятельности.

Глава 4 ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АСПЕКТ СТРУКТУРНЫХ

ТРАНСФОРМАЦИЙ В НАЦИОНАЛЬНОЙ И

РЕГИОНАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

4.1 Анализ и прогнозирование трансформаций структуры затратных показателей в российской инновационной системе.

4.2 Инвестиционный аспект развития инноваций в реальном секторе российской экономики.

4.3 Территориальные особенности динамики структуры инвестиций в экономику федеральных округов по видам экономической деятельности

Глава 5 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СТРУКТУРНЫХ СДВИГОВ В ИНВЕСТИЦИОННОЙ

ПОЛИТИКЕ КАК ФАКТОРА ДИФФУЗИИ ИННОВАЦИЙ.

5.1 Графоаналитический метод анализа структуры инвестиций по сферам экономической деятельности.

5.2 Методика эконометрического прогнозирования структуры капиталовложений на уровне федеральных округов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Развитие методологии исследования структурных преобразований в инновационных системах"

Актуальность темы. Одна из ключевых задач повышения конкурентоспособности отечественной экономики Ч создание в России национальной инновационной системы. В условиях широкого развития информационных технологий, вовлечения России в глобализационные процессы, основными факторами социально-экономического развития становятся передовые прорывные открытия и технологии, рост качества человеческого капитала и повышение роли институтов регулирования и стимулирования инновационного экономического роста и интеграции в глобальную информационную экономику. Однако в результате реформ организационно распася самый крупный сектор науки Ч отраслевая наука, промышленность практически лишилась дееспособных научных колективов, осуществляющих научное сопровождение производства, а академическая и вузовская наука - партнеров по доведению идей, технических и технологических решений до практического освоения. Еще одна проблема российской национальной инновационной системы Ч в недостаточном уровне координации между тремя ее основными компонентами - сектором исследований и разработок, сектором высшего образования и предпринимательским сектором.

Следствием этого является ряд недостатков: низкая эффективность коммерциализации результатов исследований и разработок; невостребованность потенциала академического и вузовского секторов науки; дисбаланс в развитии отдельных элементов инновационной инфраструктуры, отсутствие эффективного экономического взаимодействия между ними; отсутствие специальной подготовки кадров под конкретные направления инновационной деятельности; разрушение цепочки воспроизводства научных кадров, инженерных кадров в ряде областей науки и техники.

Хотя Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, существующие диспропорции между потенциалом российской научной базы и конечным результатом коммерческой и предпринимательской деятельности препятствуют реализации идей, знаний, изобретений в высокотехнологичном продукте.

Другая сторона проблемы Ч в инерционности развития российской инновационной системы. Структурные сдвиги в российской инновационной системе происходят крайне медленно, что дает повод резкой критике по поводу безнадежного отставания Российской Федерации от ведущих зарубежных стран по переходу от индустриальной экономики к экономике информационного общества. В частности, директор Российского научно-исследовательского института экономики, политики и права в научно-технической сфере (РИЭПП) Е.В. Семенов отмечает, что российская наука имеет структуру, характерную для индустриального общества, - с абсолютным преобладанием технических наук, с неразвитыми сегментами медико-биологических и социогуманитарных наук, с ослабленным информационным сегментом, и, как следствие, в современной России мы имеем стагнацию архаичной дисциплинарной структуры науки.

В условиях медленно происходящих структурных сдвигов актуализируется проблема методологического и методического обеспечения качественной и количественной оценки параметров структурных сдвигов и, в особенности, их прогнозирования. Значимость этой проблемы усиливается и тем, что в условиях получения субъектами РФ значительной самостоятельности в реализации хозяйственной и научно-технической политики, формирование децентрализованной национальной инновационной системы стало напрямую зависеть от того, насколько эффективны регионы в строительстве своих региональных инновационных систем. Это важно и ввиду значительной дифференциации российских регионов, которая, с одной стороны, способствует выявлению лидеров - локомотивов развития инновационных процессов, с другой стороны, препятствует диффузии инноваций.

Необходимость развития методологической и соответствующей методической базы предопределяет актуальность выбранной темы диссертационного исследования.

Состояние изученности проблемы. В исследование теоретико-методологических основ инноватики крупный вклад внесли такие зарубежные ученые, как И. Ансофф, Д. Бел, Дж. Гэбрейт, П.Ф. Друкер, М. Кастельс, Дж.М. Кейнс, Дж. Кларк, Э. Мэнсфид, Й.М. Пиннингс, Б. Санто, Ф. Хайек, А. Хостинг, Й. Шумпетер и другие.

Л.И. Абакин, А.И. Анчишкин, A.B. Бачурин, А. Белоусов, А. Варшавский, С.Ю. Глазьев, С.Ю. Гостева, JI.M. Гохберг, Г.А. Грачева, А.Ю.Егоров, А.А.Збрицкий, С.Д. Ильенкова, И.А. Кузнецова, Е.В. Попова, А.Г. Поршнев, A.B. Черезов, Ю. Яковец, Ю.В. Яременко и другие российские ученые исследовали инновационный потенциал как стратегический фактор, определяющий условия и перспективы устойчивого развития социально-экономических систем.

В научных трудах C.B. Вадайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, H.A. Соломатина, Д.В. Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, P.A. Фатхутдинова, А.Н. Фоломье-ва исследованы проблемы создания и использования технологических инноваций.

Исследованием различных аспектов формирования национальной инновационной системы занимались С. Андерсен, М. Базат, У. Баумоль, Б. Лундвал, Б. Джонсон, Р. Нельсон, К. Фримен, Л. Гохберг, Н. Иванова, В. Келе. Исследованием региональных аспектов инновационного развития занимались О. Голиченко, Т. Ивчик, Е. Коростышевская, К. Плетнев, А. Румянцев, А. Татаркин, Г. Унтура и др.

Несмотря на значительное внимание зарубежных и отечественных исследователей к проблеме измерения структурных сдвигов в российской инновационной системе, приходится признать, что в ее решении экономическая наука до настоящего времени добилась лишь некоторых результатов, и, повидимому, еще преждевременно говорить о наличии методологии прогнозирования, выходящей за рамки технологической парадигмы.

Здесь необходимо выделить три подпроблемы: 1) измерение изменений структуры инновационной системы по видам экономической деятельности; 2) анализ территориальных различий структуры и ее изменений; 3) прогнозирование структурных изменений.

Значимость затронутых проблем, а также недостаточность их научной проработанности предопределили выбор темы, объекта и предмета исследования, а также его цели и задачи.

Объект исследования Ч национальная и региональные инновационные системы.

Предмет исследования - экономические отношения, возникающие между экономическими агентами в процессе функционирования инновационных систем.

Целью исследования является разработка методологических положений и практических рекомендаций исследования структурных преобразований в инновационных системах различного уровня.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

- рассмотреть теоретические, методологические и методические основы анализа инновационных систем различного уровня;

- выявить особенности развития инновационных систем на современном этапе;

- выпонить анализ инновационных систем как объекта моделирования и прогнозирования, выявить возможности и ограничения на применение известных методов измерения структурных сдвигов в целях разработки прогнозов их развития;

- разработать новые подходы к анализу и прогнозированию структурных трансформаций в инновационных системах;

- разработать модели динамики информативных показателей инновационных систем на макро- и мезоуровнях, выявить особенности развития инновационных процессов в территориальных образованиях, разработать типологию федеральных округов РФ по динамике изменения структуры инновационных систем;

- дать количественную оценку и разработать прогнозы структурных трансформаций инновационных систем на уровне страны и ее федеральных округов.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам оценки эффективности инноваций. В процессе исследования применяся методологический аппарат инноватики, методы системного исследования, статистические методы одномерного и многомерного анализа данных, экономико-математические и графоаналитические методы моделирования.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических данных Госкомстата.

Научная новизна исследования заключается в развитии методологии и методов оценки и прогнозирования структурных трансформаций инновационных систем на уровне страны и ее федеральных округов на основе анализа графоаналитического представления динамики структуры инвестиций и последующего эконометрического моделирования информативных показателей, что позволяет своевременно вносить коррективы в программы инновационного развития страны и ее территорий.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

1. Разработана методология исследования и прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня в условиях малой интенсивности структурных сдвигов и их нестабильности, предполагающая сочетание методов анализа графоаналитического представления инвестиционных процессов, определяющих структурные преобразования основных сфер экономики, с эконометрическим моделированием соответствующих информативных показателей.

2. Доказано, что переходу к инновационному пути развития дожны предшествовать позитивные структурные сдвиги в распределении численности исследователей по областям науки. Однако, анализ динамики структуры численности российских исследователей по укрупненным областям науки показал значительное преобладание численности исследователей в технических науках, а также то, что за последние годы их удельный вес практически не изменися, невелики структурные сдвиги и в других областях наук, что позволило сделать вывод, что архаичность российской инновационной системы - устоявшийся феномен.

3. В ходе анализа динамики и структуры показателей инновационной активности исследователей Российской Федерации на первой стадии инноваций - числа патентных заявок на изобретения и числа научных публикаций в ведущих изданиях (статьи и обзоры) - выявлено, что в период 1997-2007 гг. динамика патентной активности в РФ носила нарастающий характер с тенденцией к снижению роста числа заявок, поданных отечественными заявителями, при усилении патентной активности иностранных заявителей. Выявлено снижение публикационной активности, что выражается в отрицательной динамике числа статей, опубликованных в ведущих изданиях. Разработаны пространственные модели патентной деятельности как начального этапа создания инноваций в федеральных округах.

4. Предложено оценивать развитие инновационных систем по следующим характеристикам: направленность развития - по профилям структуры; стабильность структурных сдвигов - по коэффициенту детерминации стохастической связи между основными составляющими структуры исследователей по укрупненным областям науки; скорость структурных сдвигов Ч по коэффициенту соответствующей линейной регрессии; глубину структурных сдвигов Ч по коэффициенту структурных отличий по евклидову расстоянию. Действенность предлагаемых характеристик апробирована при сравнении инновационных систем России и США.

5. Предложено количественные оценки сдвигов в структуре основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности проводить путем расчета коэффициента структурных различий, основанного на понятии евклидова расстояния, преимущество которого Ч в возможности автоматизации его расчета с помощью стандартных процедур универсальных пакетов статистических программ. Эмпирически обосновано, что структурные сдвиги основных средств по экономическим целям, в основном, обусловлены увеличением удельного веса сферы образования (высшего профессионального образования) и их уменьшением в сфере научных исследований и разработок.

6. На примере анализа динамики изменения структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показана эффективность качественных оценок структурных сдвигов по профилям структуры. Предложено в качестве базового профиля структуры использовать ранжированную последовательность целей по величине соответствующих затрат, при этом представление на одной диаграмме нескольких профилей дает возможность выявить как качественные, так и количественные изменения.

7. Научно обоснована эффективность графоаналитического метода анализа динамики структурных сдвигов затрат на исследования и разработки, основанного на понятии годографа, как геометрического места конца вектора в многомерном пространстве, образованном составляющими структуры затрат, наблюдаемого на протяжении определенного временного периода. Разработана классификация годографов на регулярные и иррегулярные, детерминированные и стохастические. Метод нагляден и рекомендуется к использованию для анализа динамики структуры в условиях нестабильности изучаемых процессов.

8. Эмпирически обосновано, что инвестиционные процессы, во многом определяющие диффузию инноваций в реальном секторе экономики, ситуативны даже на уровне федеральных округов Ч происходит перераспределение капиталовложений как в территориальном плане, так и в разрезе видов экономической деятельности. Доказано, что проводимая в настоящее время инвестиционная политика по-прежнему ориентирована на развитие сырьевых видов экономической деятельности и не способствует позитивным структурным сдвигам в переходе к инновационной экономике.

9. Разработана методика прогнозирования структуры инвестиций по укрупненным сферам экономической деятельности, основанная на анализе графоаналитического представления динамики структуры и последующем эконометрическом моделировании. Методика апробирована на примере Центрального федерального округа и рекомендуется к использованию для прогнозирования структурных сдвигов в экономике макрорегионов страны.

Практическая значимость исследования состоит в том, что основные положения и выводы, содержащиеся в диссертации, доведены до конкретных методик, которые могут быть использованы на практике для оценки структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня. Предлагаемые методики позволяют определять направленность развития структурных сдвигов, степень их стабильности, интенсивность и глубину структурных изменений.

Полученные в ходе выпонения работы результаты были внедрены и нашли применение в деятельности ОАО КБ Восточный экспресс, ОАО Научно-технический центр Системы и средства государственного опознаванияû (г. Москва), Администрации г. Орла при исследованиях инновационных систем различного уровня.

Результаты диссертации были использованы в учебном процессе при изучении дисциплин Экономическая теория, Инновационный менеджмент.

Апробация работы. Результаты диссертационного исследования докладывались на ряде всероссийских и международных конференций, в том числе: на Всероссийских научно-практических конференциях Современная Россия: экономика и государство (г. Москва, 2004-2009), IV международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: модели и методы (г. Воронеж, 2008), IV международной научно-практической конференции Актуальные проблемы развития хозяйствующих субъектов, территорий и систем регионального и муниципального управления (пос. Марьино Курской обл., 2009), II международной научно-практической конференции Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии (г. Орел, 2009), VI международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: модели и методы (г. Воронеж, 2010), 33-й Международной научной школе-семинаре им. академика С.С. Шаталина Системное моделирование социально-экономических процессов (г. Звенигород Московской обл., 2010).

Публикации. Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 30 печатных работах, включая две монографии и 14 статей в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, общим объемом 42,0 п.л., из которых 37,77 п.л. Ч авторские.

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Диссертация содержит 260 страниц основного текста (без списка использованных источников и приложений), в том числе 105 рисунков и 40 таблиц. Список использованных источников насчитывает 326 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Титов, Валерий Александрович

В заключение раздела сформулируем выводы по главе в целом.

1. Эмпирически обосновано, что даже на уровне крупных территориальных образований - федеральных округов - в большинстве случаев не удается построить адекватные эконометрические модели развития составляющих структуры капиталовложений по всем видам экономической деятельности, однако при переходе к укрупненным сферам экономической деятельности (добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; сельское и рыбное хозяйство; воспроизводственная сфера; инфраструктурная сфера; сфера услуг) появляется возможность построения двухпараметрических прогностических моделей, адекватно отражающих структурные изменения в инвестиционном процессе.

2. Обосновано, что анализ характера и направленности изменений в структуре капиталовложений в экономику федеральных округов целесообразно проводить с помощью годографов, построенных для шести возможных сочетаний четырех главных факторов, отражающих различные сферы экономической деятельности, при этом годографы демонстрируют временные изменения структуры капиталовложений в экономику федеральных округов на двумерных диаграммах рассеяния соответствующих пар главных факторов (факторов капиталовложений в сферу услуг, инфраструктурную, перерабатывающую и воспроизводственную сферы).

3. Обосновано, что наиболее информативным является анализ положения и характера годографов, построенных на плоскости с координатами фактор капиталовложений в сферу услуг Ч фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу. По этой диаграмме можно проследить перемещение того или иного федерального округа на плоскости, сделать определенные выводы о направлении и темпах динамики структуры капиталовложений. Допонительную информацию предоставляет анализ годографов, построенных в координатах сфера услуг Ч перерабатывающая сфера; б Ч сфера услуг - воспроизводственная сфера. В ряде случаев целесообразно также рассматривать годографы, построенные в координатах исходных компонентов структуры капиталовложений по видам экономической деятельности. Их визуальный анализ, при удачном выборе пар компонентов, позволяет выявить закономерности в динамике инвестиционной политики в федеральных округах, разработать предложения по ее корректировке.

4. Выявлена связь типа годографов (регулярные, иррегулярные, вырожденные) с характером отражаемой ими инвестиционной политики в федеральных округах (целенаправленная, неустойчивая, стабильная). Показано, что по геометрическим характеристикам годографов можно судить об интенсивности изменений в структуре капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности.

5. Обосновано, что в случае регулярных годографов имеется реальная возможность построения прогностических эконометрических моделей, отражающих тенденции изменения структуры капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности в федеральных округах. В качестве таких моделей целесообразно использовать двухпараметрические уравнения регрессии, как роста с ускорением (экспоненциальные модели), так и линейные и роста с насыщением (степенные, логарифмические и гиперболические модели), а также модели отрицательного роста (логарифмические и гиперболические).

6. Предложено выбор модели тренда временных рядов информативных показателей структуры проводить по наибольшему значению критерия Фишера, причем критерием ее применимости в прогностических целях является превышение коэффициентом детерминации критического значения 0,5. Этот критерий отвечает условию, что модель тренда временного ряда объясняет более половины общей дисперсии; в противном случае в качестве модели принимается средний уровень ряда.

7. На примере Центрального федерального округа показано, что даже по предельно коротким временным рядам показателей структуры капиталовложений в укрупненные сферы экономической деятельности (три наблюдения) удается построить двухпараметрические эконометрические модели, отражающие направленность и интенсивность структурных изменений.

8. Результаты анализа и прогнозирования динамики структуры капиталовложений в экономику Центрального федерального округа по графоаналитическим и эконометрическим моделям позволяют рассчитывать на действенность предлагаемой методики и в отношении других макрорегионов Российской Федерации.

Результаты выпоненных исследований, направленных на разработку теоретико-методологических подходов и методических основ оценки и прогнозирования структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня на базе эконометрических и графоаналитических моделей, позволяют сделать следующие выводы.

1. Инновационное развитие экономики Ч это сложный динамический процесс, в котором проблемы эффективного использования финансовых ресурсов, поиска допонительных источников финансирования, привлечения потенциальных инвесторов тесно связаны с формированием новых знаний и идей, технологическим освоением новых научных открытий, изобретений, результатов исследований и разработок, с внедрением нововведений в виде прорывных, критических технологий, прогрессивной техники и оборудования, новых видов сырья, с выбором оптимальных современных форм организации и управления производством.

2. Методологической основой оценки инноваций служит система статистических показателей инновационной деятельности, формируемая на основе систематизированных результатов анализа зарубежного и отечественного опыта исследования инноваций в виде, отвечающем требованиям государственной научно-технической и инновационной политики и гармонизированном с международными стандартами ОЭСР и Евростата. Ключевое место в анализе инновационной деятельности занимают показатели затрат на инновации, что обусловлено их экономической значимостью. Анализ динамики их структуры позволяет определить современные приоритеты инновационной деятельности, выявить сложившиеся диспропорции. Весьма информативной представляется группировка затрат по видам инновационной деятельности, а также по типам инноваций, что отражает их целевую ориентацию.

3. Сравнение современного состояния и тенденций развития инновационных систем Российской Федерации и ряда зарубежных стран показало, что российская инновационная система характеризуется инерционностью, малой скоростью и глубиной структурных сдвигов, а также их нестабильностью. Это существенно усложняет моделирование и прогнозирование структурных трансформаций в российской инновационной системе и требует разработки новых методологических подходов и методов исследования, отличных от существующих. Данная проблема актуализируется еще и тем, что из-за нестабильности инновационных процессов в российской инновационной системе прогнозирование необходимо проводить по коротким и сверхкоротким временным рядам.

4. Структурные трансформации в инновационных системах федеральных округов требуют соответствующих трансформаций структуры капиталовложений. Повысить надежность прогнозирования этих структурных трансформаций предлагается путем укрупнения видов экономической деятельности в следующие сферы: добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; сельское и рыбное хозяйство; воспроизводственная сфера; инфраструктурная сфера; сфера услуг; государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное обеспечение. Статистическими методами обосновано, что вышеназванные сферы экономической деятельности можно свести к четырем главным факторам, отражающим капиталовложения в сферу услуг, инфраструктурную, перерабатывающую и воспроизводственную сферы.

5. В измерении и прогнозировании структурных сдвигов существуют три подпроблемы: 1) измерение собственно структурных изменений в экономике; 2) анализ территориальных различий как самой структуры, так и ее изменений; 3) прогнозирование структурных изменений. Для анализа и измерения структурных изменений адекватными методами являются: в качественном аспекте - сопоставление профилей структуры экономики, построенных для разных моментов времени, в количественном плане - расчет коэффициента структурных отличий или изменений, основанного на понятии евклидова расстояния. Анализ территориальных различий как самой структуры, так и ее изменений тесно связан с решением задачи типологического анализа - выявления групп объектов (типологических синдромов), однородных по определенному комплексу показателей. Помимо визуального выделения типологических синдромов на диаграммах рассеяния в двумерном случае, эффективными здесь являются объективные методы кластерного анализа.

6. Для решения третьей подпроблемы - прогнозирования структурных изменений Ч перспективным представляется применение моделей многомерных процессов, основанных на гипотезе о характере структурного взаимодействия экономических показателей, которое можно описывать косвенными темпами приростов. Среди соответствующих этой гипотезе моделей следует указать модель с детерминированным матричным предиктором и матричную модель с разделенными переменными, в которой переменные разбиваются на две группы: целевые, характеризующие результаты функционирования социально-экономической системы, и ресурсные, характеризующие ее ресурсы. Несомненным преимуществом матричных моделей является их многомерность - прогноз осуществляется не для отдельно взятого показателя, а для нескольких, тем самым учитывается их взаимосвязи. Однако точность прогнозов по матричным моделям находится на уровне точности наивных прогнозов, выпоненных по более простым моделям - линейным (моделям постоянства абсолютных приростов) и экспоненциальным (моделям постоянства темпов роста). Кроме того, необходимо отметить их непрозрачность (взаимодействие переменных отражается трудно интерпретируемыми элементами матричного предиктора), и, как следствие, отсутствует наглядность.

7. С методологической точки зрения, необходимо различать временной и пространственный аспекты анализа трансформаций инновационных процессов, а также масштаб экономических систем. Основанием для выбора информативных показателей анализа трансформаций инновационных процессов экономических систем служит состав и структура официальной статистической информации, публикуемой в изданиях Роскомстата. В ракурсе анализа трансформаций инновационных процессов экономических систем необходимо также рассматривать изменения численности и структуры исследователей, поскольку переходу к инновационному пути развития дожны предшествовать структурные сдвиги в распределении численности исследователей по областям науки.

8. Россия имеет сильную конкурентную позицию Ч человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, но практически по всем видам интелектуальной собственности является чистым импортером, приобретая патентные лицензии, товарные знаки, инжиниринговые услуги, результаты научных исследований, ноу-хау. Сравнение показателей патентной активности национальных инновационных систем ряда стран показывает, что все российские показатели, кроме темпов прироста числа патентов, чрезвычайно малы, и при сохранении выявленных тенденций отставание России от ведущих стран будет возрастать. Не свидетельствует о развитии инновационной активности российских исследователей на стадии научных исследований и динамика научных публикаций в ведущих изданиях - статей, содержащих принципиально новые результаты, и обзоров, цель которых Ч их обобщение и анализ, при этом, если динамика числа обзоров, опубликованных отечественными исследователями в ведущих изданиях, характеризуется нарастающим трендом, то динамика научных публикаций - убывающим трендом, и в целом наблюдается снижение публикационной активности.

9. В связи с задачей перевода российской экономики на инновационный путь развития выпонен анализ изменений в структуре основных средств исследований и разработок по видам экономической деятельности, отражающих структурные сдвиги в потенциале российской инновационной системе. Выявлено, что эти изменения, в основном, обусловлены положительным приростом удельного веса основных средств в сфере образования преимущественно в сфере высшего профессионального образования), а также отрицательным приростом удельного веса основных средств в сфере научных исследований и разработок. Таким образом, приходится констатировать отсутствие значительных позитивных результатов в развитии российской инновационной системе на стадии исследований и разработок.

10. Эмпирически обосновано, что в целом по РФ затраты на исследования и разработки опережают затраты на технологические инновации как по уровню, так и по темпам роста, и в ближайшей перспективе (до 2012 г.) затраты на технологические инновации будут по-прежнему отставать от затрат на исследования и разработки. При этом в структуре внутренних затрат на исследования и разработки преобладают затраты на оплату труда, наименьшая же их доля приходится на оборудование и капитальные затраты, и удельный вес этих затрат в 2001-2007 гг. неуклонно снижася.

11. Структурные трансформации экономики в инновационном направлении невозможны без соответствующей инвестиционной политики, особенно в отношении капитальных инвестиций. Анализ временных изменений структуры внутренних затрат на исследования и разработки по целям показал, что планомерная политика управления инновационными процессами отсутствует даже на уровне российской инновационной системы в целом, тогда как переход экономики на инновационный путь развития требует значительных капиталовложений в технологические инновации, без которых невозможен рост доли выпуска конечного продукта - инновационно активной продукции.

12. Имеются существенные территориальные различия динамики структуры капиталовложений в экономику, во многом определяющие структурные трансформации в инновационных системах ее федеральных округов. При этом инвестиционные процессы ситуативны даже на макроуровне, и как следствие, даже на уровне крупных территориальных образований - федеральных округов - не всегда удается построить адекватные эконометрические модели развития составляющих структуры капиталовложений по всем видам экономической деятельности. Возможность построения двухпарамет-рических прогностических моделей, адекватно отражающих структурные изменения в инвестиционном процессе, появляется при переходе к укрупненным сферам экономической деятельности (добыча полезных ископаемых; обрабатывающие производства; сельское и рыбное хозяйство; воспроизводственная сфера; инфраструктурная сфера; сфера услуг).

13. Анализ характера и направленности изменений в структуре капиталовложений в экономику федеральных округов предлагается проводить с помощью годографов, построенных для шести возможных сочетаний четырех главных факторов, отражающих вышеупомянутые сферы экономической деятельности, при этом годографы демонстрируют временные изменения структуры капиталовложений в экономику федеральных округов на двумерных диаграммах рассеяния соответствующих пар главных факторов (капиталовложений в сферу услуг, инфраструктурную, перерабатывающую и воспроизводственную сферы).

14. Наиболее информативным является анализ положения и характера годографов, построенных на плоскости с координатами фактор капиталовложений в сферу услуг - фактор капиталовложений в инфраструктурную сферу. По этой диаграмме можно проследить перемещение того или иного федерального округа на плоскости, сделать определенные выводы о направлении и темпах динамики структуры капиталовложений. Допонительную информацию предоставляет анализ годографов, построенных в координатах сфера услуг Ч перерабатывающая сфера; сфера услуг - воспроизводственная сфера. В ряде случаев целесообразно также рассматривать годографы, построенные в координатах исходных компонентов структуры капиталовложений по видам экономической деятельности. Их визуальный анализ при удачном выборе пар компонентов, позволяет выявить закономерности в динамике инвестиционной политики в федеральных округах, разработать предложения по ее корректировке.

15. Выявлена связь типа годографов (регулярные, иррегулярные, вырожденные) с характером отражаемой ими инвестиционной политики в федеральных округах (целенаправленная, неустойчивая, стабильная). Показано, что по геометрическим характеристикам годографов можно судить об интенсивности изменений в структуре капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности.

16. В случае регулярных годографов имеется реальная возможность построения прогностических эконометрических моделей, отражающих тенденции изменения структуры капиталовложений по укрупненным сферам экономической деятельности в федеральных округах. В качестве таких моделей целесообразно использовать двухпараметрические уравнения регрессии: роста с ускорением (экспоненциальные модели), линейные и роста с насыщением (степенные, логарифмические и гиперболические модели), модели отрицательного роста (логарифмические и гиперболические).

17. Выбор модели тренда временных рядов информативных показателей структуры целесообразно проводить по наибольшему значению критерия Фишера, причем критерием ее применимости в прогностических целях является превышение коэффициентом детерминации критического значения 0,5. Этот критерий отвечает условию, что модель тренда временного ряда объясняет более половины общей дисперсии; в противном случае в качестве модели принимается средний уровень ряда.

18. На примере Центрального федерального округа показано, что даже по предельно коротким временным рядам показателей структуры капиталовложений в укрупненные сферы экономической деятельности (трем наблюдениям) удается построить двухпараметрические эконометрические модели, отражающие направленность и интенсивность структурных изменений. Полученные при этом результаты анализа и прогнозирования динамики структуры капиталовложений позволяют рассчитывать на действенность предлагаемой методики в отношении и других макрорегионов Российской Федерации.

Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методологии и методов оценки и прогнозирования структурных трансформаций инновационных систем на уровне страны и ее федеральных округов на основе комплексного эконометрического и графоаналитического моделирования, что позволяет своевременно вносить коррективы в программы инновационного развития страны и ее территорий

Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что основные положения и выводы, содержащиеся в диссертации, доведены до конкретных методик, которые могут быть использованы на практике для оценки структурных трансформаций в инновационных системах различного уровня. Предлагаемые методики позволяют определять направленность развития структурных сдвигов, степень их стабильности, интенсивность и глубину структурных изменений.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Титов, Валерий Александрович, Москва

1. Абакин Л.И. Перевод экономики на интенсивный путь развития // Вопросы экономики, 1982, №2.

2. Абакин Л. Экономическая теория на пути к новой парадигме // Вопросы экономики, 1993, №1.

3. Аброскин А. Сфера услуг и экономическое развитие (методологические аспекты статистического анализа) // Вопросы статистики, 1998, №10.

4. Авдулов А.Н., Кулькин A.M. О показателях развития науки (классификация и оценка) // Вестник РФФИ, 1997, №4.

5. Авдулов А.Н., Кулькин A.M. Структура и динамика научно-технического потенциала России. М.: Эдиториал УРСС, 1996.

6. Автономов В. П. Национальные инновационные системы и место территорий с высокой концентрацией научно-технического потенциала// Материалы проекта FinRus 9804 Европейского Союза, Инновационные центры и наукограды. М., 2001.

7. Аганбегян А.Г. Стратегия экономического развития Российской Федерации // Материалы проекта FinRus 9804 Европейского Союза, Инновационные центры и наукограды. М., 2001.

8. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

9. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

10. Алабин В.Е. Управление инновационной деятельностью в сфере консатинговых услуг на базе моделей с матричным предиктором. Автореф. дис. . к-та экон. н. М.: ГАСИС, 2007.

11. Алабин В.Е., Свалов A.A., Шуметов В.Г. Прогностические модели с матричным предиктором: перспективы применения в эконометрическом моделировании // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.5 Общество и экономика. М.: ИИЦ МГУДТ, 2005.

12. Анисимова И.Н., Баринов Н.П., Грибовский C.B. О повышении достоверности оценки рыночной стоимости методом сравнительного анализа // Вопросы оценки. 2002. №1. M.: РОО, 2002.

13. Анчишкин А.И. Экономические проблемы развития науки // Известия АН СССР. Сер. экон., 1987, №5.

14. Арабаева Г.Г. Методология и организация мониторинга региональной социально-экономической сра экон. наук, Оренбург, 2009.

15. Барбашова Е.В., Мерненко Н.В. Анализ показателей структуры промышленности // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.З Экономика и управление. М.: ИИЦ МГУДТ. 2003.

16. Барр Р. Политическая экономия. В 2-х т. М.: Международные отношения, 1995.

17. Бестужев-Лада И.В., Наместникова Г.А. Социальное прогнозирование. Курс лекций. М.: Пед. общество России, 2002.

18. Блинников В.И., Дубровская В.В., Сергиевский В.В. Патент: от идеи до прибыли. М.: Мир, 2002.

19. Богдан Н.И. Мировая практика инновационной деятельности. Минск: БеИСА, 2004.

20. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. M.: Инф.-изд. дом Филинъ, 1998.

21. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО ДиаСофтЮП, 2002.

22. Варшавский А.Е., Миндели Л.Э., Сатыков Б.Г. Научный потенциал страны. М.: Знание, 1984.

23. Васин В.А., Миндели Л.Э. Проблемы анализа научного потенциала. М.: ВИНИТИ, 1991

24. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 1979.

25. Власкин Г.А., Ленчук Е.Б. Промышленная политика в условиях перехода к инновационной экономике: опыт стран Центральной и Восточной Европы и СНГ. М.: Наука, 2006.

26. Гельвановский М., Маслов Н., Трофимова И. Вопросы статистики науки // Российский экономический журнал, 1994, №3.

27. Глазьев С.Ю. Теория догосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.

28. Глисин Ф.Ф. Статистические показатели в управлении научно-техническим прогрессом. М.: Знание, 1988.

29. Глисин Ф., Гохберг Л. Статистика науки // Вестник статистики, 1989,5.

30. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006.

31. Государственная политика промышленного развития России: от проблем к действию / Под ред. Е.М. Примакова и В.Л. Макарова. М.: Наука, 2004.

32. Гохберг Л.М. Кадровый потенциал науки: проблемы развития и оценки // Подготовка и использование кадров науки. М.: МДНТП, 1989.

33. Гохберг Л. Научный потенциал России в зеркале статистики//Вопросы статистики, 1998, №11.

34. Гохберг Л.М. Национальная инновационная система России в условиях новой экономики // Вопросы экономики. 2003. №3.

35. Гохберг Л.М. Статистика науки и инноваций // Курс социально-экономической статистики. Учебник для вузов. М.: Омега-Л, 2007.

36. Гохберг Л.М. Финансирование науки в странах с переходной экономикой. М.: ЦИСН, 1998.

37. Гохберг Л.М. Численность кадров науки СССР и США: опыт сопоставления // Проблемы деятельности ученого и научных колективов. Л.: АН СССР, 1990.

38. Гохберг Л.М. Кузнецова И.А. Анализ и перспективы статистического исследования инновационной деятельности в экономике России // Вопросы статистики. 2004. № 9.

39. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Инновации как фактор модернизации экономики // Структурные изменения в российской промышленности / Под ред. Е.Г. Ясина. М.: ГУ-ВШЭ, 2004.

40. Гохберг Л., Кузнецова И. Инновационные процессы: тенденции и проблемы // Экономист. 2002. №2.

41. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Технологические инновации в промышленности и сфере услуг. М.: ЦИСН, 2001.

42. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. 2-е изд. М.: ГУ ВШЭ, 2001.

43. Гранберг А.Г. Проблемы и принципы стратегии территориального развития России. М.: СОПС. 2001.

44. Гранберг А.Г. Экономическое пространство России: трансформация на рубеже веков и альтернативы будущего // Общество и экономика. 1999. №3-5.

45. Гранберг А., Масакова И., Зайцева Ю. Валовой региональный продукт как индикатор дифференциации экономического развития регионов // Вопросы статистики. 1998. №9.

46. Гусев А.Б. Рейтинги инновационного развития регионов России. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

47. Гэбрейт Дж. Экономические теории и цели общества. М.: Прогресс,

48. Давние В.В., Тинякова В.И. Матричные модели в экономическом прогнозировании // Современные сложные системы управления (CCCY/HTCS 2003). Сб. трудов междунар. н.-практ. конф. Воронеж: ВГАСУ, 2003.

49. Давние В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005.

50. Денисов Г.А. Механизм государственного стимулирования научно-технического прогресса в развитых странах // Промышленное строительство. 1990. №4.

51. Докальская В.К. Управление социально-экономическим развитием регионов: теория и методология. Автореф. дис. д-ра экон. наук. Курск, 2009.

52. ДоугертиК. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.

53. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.

54. Дюжилова О.М. Антикризисное управление предприятием: теория и методология: монография. Тверь: ТГТУ, 2007.

55. Дюжилова О.М. Мониторинг как инструмент антикризисного управления предприятием. Тверь: Тверской филиал МЭСИ, 2003.

56. Дюжилова О.М. Развитие методологии антикризисного управления промышленностью на основе моделирования системных преобразований. Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Орел: ОГТУ, 2010.

57. Дюжилова О.М. Система мониторинга в управлении предприятием // Инновации и инвестиции. Научно-аналитический журнал. 2008. №4.

58. Дюжилова О.М. Стратегическое управление предприятием. Управленческий учет. 2005. №4.

59. Дюжилова О.М. Формирование системы антикризисного управления предприятием: теория и методология. Тверь: Тверской филиал МЭСИ, 2006.

60. Егоров Е.Г., Бекетов Н.В. Научно-информационная система региона: структура, функции, перспективы развития. М.: Academia, 2002.

61. Елисеев А.Н. Институциональная организация российской науки в переходный период. М.: ТЕИС, 1997.

62. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

63. Зимин И.И. Оценка инновационного потенциала региона на основе эконометрического моделирования и психофизического шкалирования // Транспортное дело России. 2010. №3.

64. Зимин И.И., Титов В.А. Компаративный анализ состояния и тенденций развития инновационной сферы в территориальных образованиях Российской Федерации и в развитых странах мира // Вестник НИИРПО. Серия Экономика и управление, 2009. №2.

65. Зимин И.И., Титов В.А. Корреляционный анализ показателей инновационной деятельности на уровне федеральных округов РФ // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II международ, н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.

66. Зуб А.Т. Стратегический менеджмент: Теория и практика. М.: Аспект Пресс, 2002.

67. Зубов В.М. Методология статистической оценки качества экономического роста. Дис. . д-ра экон. наук. М.: МЭСИ, 1991.

68. Иванов В.В. Инновационное развитие локальных территорий. М.: Изд. дом Абелия, 2005.

69. Иванов В.В. Методологические аспекты формирования национальных (государственных) инновационных систем // Экон. стратегии. 2002. №6.

70. Иванов В.В. Национальные инновационные системы: теория и практика формирования. М.: Изд. дом Абелия, 2004.

71. Иванов В.В. Проблемы формирования российской инновационной политики // ЭКО. 2006. №1.

72. Иванов В.В., Петров Б.И., Плетнев К.И. Территории высокой концентрации научно-технического потенциала в странах ЕС. М.: Сканрус, 2001.

73. Иванов С.А. Научные основы структурной перестройки социально-экономической подсистемы кадрового обеспечения экономики региона. Авто-реф. дис. д-ра экон. наук. СПб., 2009.

74. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. М.: Наука,2002.

75. Иванова Н.И. Формирование и эволюция национальных инновационных систем. М.: ООД ИМЭМО РАН, 2001.

76. Иванченко В. К новым социальным императивам России // Вопросы экономики. 2008. №2.

77. Измерение научно-технической деятельности. Предлагаемая стандартная практика для обследований исследований и экспериментальных разработок: Руководство Фраскати / Перевод с англ. и научн. ред. Л.М. Гохбер-га. Париж-Москва: ОЭСР, ЦИСН, 1995.

78. Индикаторы инновационной деятельности: Статистический сборник. М.: Минобрнауки России, Росстат, ГУ-ВШЭ, 2007.

79. Индикаторы науки: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ,

80. Инновационная деятельность в Российской Федерации: условия, факторы, тенденции. М.: Госкомстат РФ, ОИПДГМЦ ГКС РФ. 2000.

81. Инновационная экономика / под. ред. А.А. Дынкина, Н.И.Ивановой. 2-е изд. М.: Наука, 2004.

82. Инновационно-технологическое развитие экономики России: проблемы, факторы, стратегии, прогнозы / кол. авт., отв. редактор В.В. Ивантер. М.: Макс Пресс, 2005.

83. Инновационные перспективы США, ЕС, Японии (технологические приоритеты и методология формирования) / отв. ред. А.А. Дынкин. М.: ИМЭМО РАН, 2004.

84. Инновационные приоритеты государства / отв. ред. А.А. Дынкин, Н.И. Иванова; Институт мировой экономики и международных отношений РАН. М.: Наука, 2005.

85. Инновационный менеджмент России: вопросы стратегического . управления и научно-технической безопасности / авт. кол. Под рук. В.Л. Макарова и А.Е. Варшавского, М.: Наука, 2004.

86. Инновационный потенциал: современное состояние и перспективы развития / В.Г. Матвейкин, С.И. Дворецкий, Л.В. Минько и др. Монография. М.: Изд-во Машиностроение-1, 2007.

87. История экономических учений / Под. ред. В. Автономова, О. Ананьина, Н. Макашевой. М.: ИНФРА-М, 2006.

88. Кадочников С., Есин П. Продуктовые инновации и рыночное поведение российских компаний: сегментированность рынков и специализация. 2007. www.nisse.ru.

89. Кара-Мурза С.Г. Проблемы интенсификации науки: технология научных исследований. М.: Наука, 1989.

90. Кархин Т.И., Чесноков A.C. О методологии измерения структурных сдвигов // Экономика и математические методы. 1983. T.XIX. Вып.2.

91. Касимова Р.Г. Наукометрические показатели как один из индикаторов качества научной деятельности // Науковедение, 2002, №1.

92. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.

93. Кларк Дж.Б. Распределение богатства. М.: Гелиос АРВ, 2000.

94. Козлов В.В., Иванов В.В. Интеграция Российской академии наук в национальную (российскую) инновационную систему // Инновации. 2003. №4.

95. КокуринД.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001.

96. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для экон. спец. вузов; Под ред. В.А. Колемаева. М.: Высш. шк., 1991.

97. Колеников С.О. Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете Stata: В 2 ч. М.: Российская экономическая школа, 2001 // Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdb/msg/9830.html.

98. Коломиец Т.И. Взаимосвязи общенациональной и региональной систем. Авторсф. дис. д-ра экон. наук. Томск, 1994.

99. Конов Ю.П., Фатькина Л.П. Экономическая оценка использования изобретений. М., ВНИИПИ, 2005.

100. Кондратьев Н.Д. Избранные сочинения. М.: Экономика, 1993.

101. Кондратьев Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989.

102. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. М. Экономика, 2002.

103. Коуз Р. Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993.

104. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

105. Кузнецова А.И. Инфраструктура: Вопросы теории, методологии и прикладные аспекты современного инфраструктурного обустройства. Геоэкономический подход. М.: Комкнига, 2006.

106. Кузнецова И.А., Гостева С.Ю., Грачева Г.А. Методология и практика статистического измерения инновационной деятельности в экономике России: современные тенденции // Вопросы статистики. 2008. №5.

107. Кулагин А. С. Законодательная база научно-технического и инновационного развития в России и странах ЕС. Проект FinRus 9804 Европейского Союза, Инновационные центры и наукограды РФ. М., 2001

108. Курс экономической теории: учебник / Под общ. ред. М.И. Чепурина и Е.А. Кисилевой. 5-е доп. и перераб. изд. Киров: АСА, 2003.

109. Ланкин В.Е. Развитие теории управления социально-экономическими системами: методология, инструментарий, практика. Автореф. дис. д-ра экон. наук. Екатеринбург, 2009.

110. Лесков Л.В. Потенциал Российской науки. Проблемы и пути его эффективного использования // Материалы проекта FinRus 9804 Европейского Союза, Инновационные центры и наукограды. М., 2001.

111. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политиздат, 1990.

112. Львов Д.С. и др. Путь в XXI в. Стратегические проблемы и перспективы российской экономики. М.: Экономика, 1999.

113. Макконнел K.P., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика. В 2-х томах. М.: ИНФРА-М, 2000.

114. Марков С.А., Титов В.А. Совершенствование методов классификации регионов по показателям структуры инвестиций в основной капитал (на примере Центральной России) // Транспортное дело России. 2008. №2.

115. Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г. Информатика для менеджеров. Курс лекций. М.: Открытый институт МГУДТ, 2002.

116. Маршакова-Шайкевич И.В. Вклад России в развитие науки. Библио-метрический анализ. М.: Янус, 1995.

117. Маршал А. Принципы экономической науки. Т.1. М.: Прогресс,1993.

118. May В. Экономическая политика 2006 года: на пути к инвестиционному росту // Вопросы экономики. 2007. №2.

119. Мельников P.M. Проблемы теории и практики государственного регулирования экономического развития регионов: Монография. М.: Изд-во РАГС, 2006.

120. Меньшиков С.М., Клименко Л. А. Длинные воны в экономике. М.: Международные отношения, 1989.

121. Месяц Г.А. Инновации предшествуют инвестициям // Инновации. 2005. №2.

122. Месяц Г.А., Адошин С.М., Бузник В.М., Иванов В.В. Анализ инновационной деятельности РАН // Инновации. 2005. №3.

123. Методика комплексной оценки уровня социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. М.: Минэкономразвития, 2001.

124. Миндели Л.Э. Методологические и методические проблемы исследования научного потенциала (ресурсный аспект) // Известия АН СССР. Сер. экон., 1986, №1.

125. Миндели Л.Э. Современные проблемы научно-инновационной политики России // Вестник Министерства науки и технологий Российской Федерации, 1998, №1.

126. Мильнер Б. Управление интелектуальными ресурсами // Вопросы экономики. 2008. № 7.

127. Минасян Г. К измерению и анализу структурной динамики // Экономика и математические методы. 1983. T.XIX. Вып.2.

128. Митякова, О.И. Оценка инновационного потенциала промышленного предприятия // Финансы и кредит. 2004. №13.

129. Митякова О.И. Проблемы устойчивого развития экономики России на основе инновационных преобразований. Автореф. дис. д-ра экон. наук. Нижний Новгород, 2009.

130. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / Л.А. Сошникова, В.Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

131. Монастырный Е.А. Инновационный кластер // Инновации. 2006. №2.

132. Монастырный Е.А. Комплексная оценка научного, образовательного, инновационного потенциала университета как элемента региональной инновационной системы // Изв. вузов. Физика. 2006. №.9.

133. Монастырный Е.А. Методологическое обеспечение развития региональной инновационной системы в условиях современной экономики России. Автореф. дис. д-ра экон. наук. Томск, 2009.

134. Монастырный Е.А. Проблемы статистики инноваций и пути их решения на примере Томской области // Инновации. 2006. №8.

135. Монастырный Е.А. Структурная модель инновационной системы // Инновации. 2005. №8.

136. Монастырный Е.А. Термины и определения в инновационной сфере // Инновации. 2008. №2.

137. Монастырный Е.А. Университеты и научные центры как базовые элементы региональной инновационной системы // Инновации. 2006. №7.

138. Монастырный Е.А., Видяев И.Г. Структурная модель социальной системы // Экономика и управление. 2007. №4.

139. Монастырный Е.А., Грик Я.Н. Ресурсный подход к построению бизнес-процессов и коммерциализации разработок // Инновации. 2004. №7.

140. Монастырный Е.А., Тюльков Г.И. Научно-технологический потенциал инновационного проекта // Инновации. 2004. №6.

141. Морозова Т.Г. Региональная экономика: Учебник для вузов / Т.Г. Морозова, М.П. Победина, Г.Б. Поляк и др. Под ред. проф. Т.Г. Морозовой. 4-е изд. М.: ЮНИТИ, 2006.

142. Мхитарян B.C. Методы математико-статистического анализа социально-экономических явлений // Курс социально-экономической статистики. Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 2002.

143. Мысаченко В.И. Альтернативы промышленной политики и приоритеты структурных преобразований // Российское предпринимательство. 2008. №6. Вып.2.

144. Мысаченко В.И. Институциональная трансформации как основа совершенствования промышленного производства // Бизнес в законе. 2008. №4.

145. Мысаченко В.И. Методы и инструменты государственного регулирования структурных преобразований промышленности. // Вестник Томского государственного университета. 2009. №323.

146. Мысаченко В.И. Особенности пассивной и активной фазы структурной перестройки промышленности // Экономические науки. 2008. №2.

147. Мысаченко В.И. Оценка динамики отраслевой структуры промышленности и перспективы ее совершенствования // Бизнес в законе. 2008. №3.

148. Мысаченко В.И. Роль инвестиций в структурно-технологическом преобразовании промышленности // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2008. №6.

149. Мысаченко В.И. Структурная перестройка промышленности России: теория, методика, практика, управление. М.: Изд-во Национального института бизнеса, 2009.

150. Мысаченко В.И. Сущность и содержание механизма структурной перестройки промышленности // Научные ведомости Бегородского государственного университета. Серия: история, политология, экономика. 2008. №5.

151. Мысаченко В.И. Технологические инновации и структурная перестройка отечественной промышленности // Вестник Томского государственного университета. 2008. №315.

152. Мысаченко В.И. Формирование и развитие механизма структурных преобразований в промышленности России. Автореф. дис. д-ра экон. наук. М., 2009

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

154. На пороге экономики знаний (мировая практика научно-инновационного развития) / отв. ред. A.A. Дынкин, A.A. Дагаев. М.: ИМЭМО РАН, 2004.

155. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия (социально-экономические аспекты развития) / Рук. авт. кол. B.JI. Макаров, А.Е. Варшавский. М.: Наука, 2001.

156. Наука и технологии в России: прогноз до 2010 года / Под ред. JIM. Гох-берга, Л.Э. Миндели. М.: ЦИСН, 2000.

157. Наука России в цифрах: 1996. Статистический сборник. М.: ЦИСН,1996.

158. Наука России в цифрах: 2004. Статистический сборник. М.: ЦИСН,2004.

159. Наука России в цифрах: 2005. Статистический сборник. М.: ЦИСН,2005.

160. Наука России в цифрах: 2006. Статистический сборник. М.: ЦИСН,2006.

161. Наука России в цифрах 2008. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

162. Наука, технологии и инновации: 2007. Краткий статистический сборник. М.: Центр исследований проблем развития науки РАН, 2007.

163. Научно-техническая и инновационная политика: Российская Федерация. Оценочный доклад. Париж: ОЭСР, 1994.

164. Научные кадры СССР: динамика и структура / Под ред. В.Ж. Келе, С.А. Кугеля. М.: Мысль, 1991.

165. Национальная инновационная система и государственная инновационная политика Российской Федерации. Базовый доклад к обзору ОЭСР национальной инновационной системы РФ. М. 2009. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

166. Национальные инновационные системы в России и ЕС / Под ред. В.В. Иванова, Н.И.Ивановой, Й. Розебума, X. Хайсберса. М.: ЦИПРАН РАН.

167. Некипелов А.Д. Очерки по экономике посткоммунизма. М.: ИМЭПИ РАН, 1996.

168. Некипелова Е.Ф. Эмиграция и профессиональная деятельность российских ученых за рубежом. М.: ЦИСН, 1998.

169. Некипелова Е.Ф., Гохберг Л.М., Миндели Л.Э. Эмиграция ученых: проблемы, реальные оценки. М.: ЦИСН, 1994.

170. Нехорошева Л.Н., Богдан Н.И. Инновационные системы современной экономики. Минск: БГЭУ, 2003.

171. Николаева Л.А., Лайчук О.В. Формирование интелектуально-информационного сектора экономики и проблемы оценки его потенциала: монография. Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2007.

172. Новицкий H.A. Вызовы XXI века в области инвестиционной и инновационной политики // Инвестиции и инновации в России: проблемы в начале XXI века. М.:ИЭ РАН, 2001.

173. Об основных направлениях реформирования' российской статистики до 2000 года // Вопросы статистики, 1995, №10.

174. Общая теория статистики / Под ред. АЛ. Боярского, Г.Л. Громыко. М.: МГУ, 1985.

175. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности OK 029-2001. М.: ИПК Издательство стандартов, 2002.

176. Ойкен В. Основы национальной экономики. М.: Экономика, 1996.

177. Одендерфер М.С., Блэшфид Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. С.139-215.

178. Организация и финансирование инноваций: учебное пособие / В.В. Быковский, J1.B. Минько, О.В. Коробова, Е.В. Быковская, Г.М. Золотарева. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006.

179. Орешников А. Институциональные аспекты развития и взаимодействия национальных инновационных систем стран Европейского союза // Журнал международного права и международных отношений. 2006. №1.

180. Ослунд А. Россия: рождение рыночной экономики. Пер. с англ. М.: Республика, 1996.

181. Официальный сайт Министерства экономического развития и торговли РФ. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

182. Пажес Ж.-П. Конфликты и общественное мнение. Новая попытка объединить социологов и математиков // Социологические исследования. 1991. №7,10.

183. Перегудов Ю.Ю. Анализ и прогнозирование структуры инвестиций в экономику макрорегионов на основе графических и эконометрических моделей. Дис. . к-таэкон. н. М.: ГАСИС, 2010.

184. Перегудов Ю.Ю., Титов В.А. Современные методы анализа и прогнозирования структурных трансформаций в экономике // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Общество и экономика. М.: ИИЦ МГУДТ, 2005.

185. Плышевский Б.П. Развитие макроэкономической статистики // Вопросы статистики, 2001, №4.

186. Полынев А.О. Межрегиональная экономическая дифференциация: методология анализа и государственного регулирования. М.: Едиториал УРСС, 2003.

187. Попов К.Н. О прогностической способности трендовых моделей показателей развития социально-экономических систем // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.№2 Общество и экономика. М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

188. Попов К.Н., Филонов А.Г. Адаптивный подход к прогнозированию информативных показателей развития экономических систем // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер, междунар. н.-практ. конф. Орел: Изд-во ОРАГС, 2007.

189. Портер М.Е. Конкуренция. М.; СПб.; Киев: Вильяме, 2003.

190. Проектирование региональных инновационных систем / C.B. Хме-левский, К.А. Разгуляев, А.Б. Колошин, Ю.Л. Тимофеева // Сб. мат-лов VI об-щеросс. Формума лидеров стратегического планирования. М.: ИРИС, 2007.

191. Путь в XXI век (стратегические проблемы и перспективы российской экономики) / Под ред. Д.С. Львова. М.: Экономика, 1999.

192. Региональная экономика: учебник / Т.Г. Морозова и др.; Под ред. Т.Г. Морозовой. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

193. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2007. Стат. сб. / Росстат. М., 2008.

194. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. Стат. сб. / Росстат. М., 2008.

195. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. / Росстат. М., 2009.

196. Рейтинг инновационной активности регионов 2009. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

197. Россия: образование в переходный период. Вашингтон: Всемирный банк, 1995.

198. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: ИНФРА-М,

199. Савина E.H. Государственное регулирование национальной инновационной системы. Автореф. дис. . к-та экон. наук. СПб., 2009.

200. Савина E.H. Сетевые формы организации производства в условиях инновационной экономики // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2007. №4.

201. Сажина М.А., Чибриков Г.Г. Экономическая теория: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2005.

202. Сафронова A.A. Методология проектного управления инновационным развитием хозяйственных систем. Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Уфа, 2009.

203. Сафронова A.A. Экономическое развитие хозяйственных систем на основе инновационных проектов: теория и методология. М.: Изд-во Риатекс, 2008.

204. Сафронова A.A., Беспаликов В.П. Концепция инновационного развития отраслей промышленности и проблемы её реализации // Инновации и инвестиции. 2007. № 9.

205. Сафронова A.A., Беспаликов В.П. Механизмы инновационного развития отраслей промышленности. М.: Изд-во Палеотип, 2007.

206. Сафронова A.A., Дайнеко И.В., Дроздов В.Ф. Механизмы реализации инновационных программ в условиях наукограда. М.: Изд-во Палеотип, 2006.

207. Сафронова A.A., Дроздов В.Ф., Пантелеев A.M. Инновационная инфраструктура: методология формирования и развития. М.: Изд-во Палеотип, 2007.

208. Сафронова A.A., Егорова Е.А., Сельсков A.B. Управление инновационными проектами промышленной корпорации: инвестиционный аспект. М.: Изд-во Палеотип, 2007.

209. Семенов Е.В. Российский выбор: либо информационное общество и современная наука, либо архаичная наука и отсталая страна // Альманах Наука, инновации, образование. Вып.8. М.: РИЭПП, 2009.

210. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2000.

211. Симагина О. Вопросы качества экономического развития // Экономист. 2007. №2.

212. Система национальных счетов 1993. Брюссель, Люксембург, Вашингтон, Нью-Йорк, Париж: Комиссия Европейских Сообществ, Евростат, МВФ, ОЭСР, ООН, Всемирный банк, 1998.

213. Словарь современной экономической теории. М.: Инфра-М., 1997.

214. СмитА. Исследование о природе и причинах богатства народов. Кн. I-III. М.: Наука, 1993.

215. Советский энциклопедический словарь. М.: Сов. энциклопедия,1981.

216. Современная экономическая мысль / Под ред. С. Вайнтрауба. М.: Прогресс, 1981.

217. Солоу Р. Перспективы теории роста // Мировая экономика и международные отношения. 1996. №8.

218. Социальная статистика / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1997.

219. Статистика. Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: ООО ВИТРЭМ, 2002.

220. Статистика науки и инноваций: Краткий терминологический словарь. М.: ЦИСН, 1998.

221. Статистическое наблюдение инновационной деятельности в России: федеральная система и региональные инициативы / В.И. Зинченко, C.B. Касинский, Г.И. Тюльков, Е.А. Монастырный, Н.П. Дырко, Я.Н. Грик. // Вопросы статистики. 2008. №7.

222. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М., 1993.

223. Теоретические основы инновационного анализа хозяйствующего субъекта // Справочник экономиста. 2008. №9. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

224. Теория статистики: Учебник / Под ред. P.A. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 1999.

225. Титов В. А. Анализ показателей национальных инновационных систем: международные сравнения // Транспортное дело России. 2010. №3.

226. Титов В. А. Динамика показателей активности российской инновационной системы на стадии исследований // Транспортное дело России. 2010. №4.

227. Титов В.А. К вопросу об оценке структурных сдвигов в инновационных системах России и США // Системное моделирование социально-экономических процессов. Труды 33-й Международной научной школы-семинара им. академика С.С. Шаталина. М.: ЦЭМИ РАН. 2010.

228. Титов В.А. Методологические подходы к управлению инновационной активностью //Транспортное дело России. 2006. №12.

229. Титов В.А. Российская инновационная система: от индустриальной экономики к экономике информационного общества // Интеграл. 2010. №3.

230. Титов В.А. Статистический анализ патентной активности российской инновационной системы на уровне территориальных образований // Транспортное дело России. 2010. №4.

231. Титов В.А. Типология ряда стран мира по показателям динамики затрат на исследования и разработки // Транспортное дело России. 2010. №3.

232. Титов В.А. Эффективность капиталовложений в развитие российской экономики // Транспортное дело России. 2010. №1.

233. Титов В.А., Зимин И.И. Корреляционный анализ показателей инновационной деятельности на уровне федеральных округов РФ // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международной н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.

234. Титов В.А., Колоколов В.А. Креативное предпринимательство // Современные наукоемкие технологии. Изд. РАЕН. 2007. №5.

235. Титов В. А., Марков С.А. Методы многомерного анализа в исследовании региональных инвестиционных процессов // Наука и образование. Меж-вуз. сб. науч. трудов. Вып.4 Экономика и технологии. М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

236. Титов В.А., Мартынов А.Ф. Методологические подходы к анализу структурных преобразований экономики // Транспортное дело России. 2006. №12.

237. Титов В. А., Перегудов Ю.Ю. К вопросу о классификации капиталовложений по видам экономической деятельности // Вестник НИИ развития профессионального образования. Вып.1 Общество и экономика. М.: ИИЦ НИИРПО, 2008.

238. Титов В.А, Халиков М.А. Актуальные направления инновационной деятельности и составляющие стратегии внутреннего саморазвития машиностроительного предприятия // Современные аспекты экономики. Санкт-Петербург. 2005. №11.

239. Титов В.А., Шепилов В.А. Современная концепция управления финансово-промышленных групп в условиях реформируемой экономики // Экономика и технологии. Межвузовский сборник научных трудов. М. 2000.

240. Титов В.А., Шипунов A.B. Методология анализа эффективности капиталовложений в развитие российской экономики // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II Международной н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.

241. Титов В. А., Перегудов Ю.Ю. Графический метод анализа динамики структуры инвестиций в федеральные округа РФ по видам экономической деятельности // Транспортное дело России. 2009. №6.

242. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. Учебник. М.: Экзамен, 2003.

243. Тихонова С.А. Сравнительный анализ уровней использования инновационных потенциалов субъектов Российской федерации, www.riep.ru.

244. Управление организацией: учебник / Под ред. А.Г. Поршнева и др. М., 2001.

245. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюлер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

246. Фатхулина Л.З., Жаркова М.А. Оценка уровня развития инновационной деятельности в регионе. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

247. Филинов П.Л., Шуметов В.Г. Структура инвестиций в основной капитал как фактор экономического развития // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.1 Экономика и технологии. М.: ИИЦМГУДТ, 2003.

248. Финансово-экономический словарь / Под ред. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 1995.

249. Химанен П., Кастес М. Информационное общество и государство благосостояния: финская модель. М.: Логос, 2002.

250. Чернова O.A. Содержание инновационных процессов в контексте регионального развития. Экономика 2008.www.sun.tsu.ru.

251. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: Инфра-М., 1997.

252. Шмелев Н., Кудров В. Размышления о российской экономической статистике // Вопросы статистики, 1996, №9.

253. Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении. Курс лекций. Том 1: Введение в анализ данных. Орел: ОРАГС, 2004.

254. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.

255. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий. Монография / Под общ. ред. А.Ю. Егорова. М.: Изд-во Палеотип, 2004.

256. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития (исследование предпринимательской прибыли, капитала, процента и циклы конъюнктуры). М.: Прогресс, 1982.

257. Эверитт Б.С. Большой словарь по статистике / науч. ред. перевода И.И. Елисеева. 3-е издание. М.: Проспект, 2010.

258. Экономическая география России: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Т.Г. Морозовой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

259. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: ИНФРА-М, 1998.

260. Экономическая эффективность деятельности регионального научного комплекса / Отв. ред. Л.С. Бляхман. Л.: Наука, 1986.

261. Электронный ресурс. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетmodules/innova/sectionl.html

262. Электронный ресурс рейтингового агентства Эксперт РА. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

263. Электронный ресурс Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

264. Энергетика России: проблемы и перспективы: тр. науч. сессии РАН: Общ. Собрание РАН 19-21 декабря 2005 г. / под. ред. В.Е. Фортова, Ю.Г. Леонова; РАН. М.: Наука, 2006.

265. Эрроу К. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. 1995. №5.

266. Яковец Ю.В. История цивилизаций. М.: ВЛАДОС, 1997.

267. Яковец Ю. Стратегия научно-инновационного прорыва // Экономист. 2002. №5.

268. Яковец Ю.В., Пирогов СВ., Попов Б.Е. Закономерности и перспективы цикличной динамики науки, культуры и образования. М.: АНХ, 1996.

269. Archibugi D., Michie J. The Globalisation of Technology: A New Taxonomy// Cambridge Journal of Economics, 1995, Vol.19.

270. Bell D. The Coming of Post-Industrial Society. A Venture in Social Forecasting. New York: Basic Books, 1973.

271. Bell D. The Winding Passage. Sociological Essays and Journeys. New Brunswich, NJ: Transaction Books, 1991.

272. Comparative Analysis of Innovation Performance. European Commission, February 2008.

273. Comparative Study of National R&D Policy and R&D Data Systems in the United States and Russia. Washington: NSF, 2001.

274. Crow M., Boseman B. R&D laboratories in the USA: Structure, capacity and context // Science and Public Policy, 1991. Vol.18. №3.

275. Dine M., Haynes K.E. Sources of regional inefficiency: an integrated shift-share, data envelopment analysis and input-output approach // The annals of regional science. 1999. Vol.33. №4.

276. Domar E. Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment // Eco-nometrica. 1946. Vol.14 Apr.

277. Domar E. Expansion and Employment // Amer. Econ. Rev. 1947. Vol.371. Mar.

278. Easterly W., Fishers. The Soviets Economic Decline: Historical and Republican Date // Policy Research Working Paper, 1284. World Bank. 1994.

279. Foster J., Wild P. Deteching self-organisational change in economic processes exhibiting logistic growth // Journal of Evolutionary Economics. 1999. №9.

280. Freeman C. Technology Policy and Economic Performance. London: Pinter Publishers, 1987.

281. Freeman C. The Economics of Hope Essays in Technical Change. Economic Growth and the Environment. London; New York: Pinter, 1992.

282. Galbrath D. American Capitalism, rev. ed. Boston: Houghton Miffin Company, 1956.

283. Galbraith J.K. History of Economics. The Past as the Present. L., 1987.

284. Gibbons M. et al. The New Production of Knowledge. London: Sage,1994.

285. Gokhberg L., M.J. Peck, and J. Gacs (eds.). Russian Applied R&D: Its Problems and Its Promise. Laxenburg (Austria): II AS A, 1997.

286. Harrod R. An Essay in Dynamic Theory // Econ. J. 1939. Vol.49. Mar.

287. Harrington E.C. The desirable function // Industrial Quality Control. 1965. V.21.№10.

288. High-Tech Sectors: Regional Employment Manufacturing and Services // R&D and Innovation Statistics. Seventh EEA Working Party Meeting. Luxembourg: Eurostat, 1998.

289. Hodgson G. The evolutionary and non-Darwinian economics of Joseph Schumpeter // Journal of Evolutionary Economics. 1997. №7.

290. International Monetary Fund. World Economic Outlook Database. 2008.1. April.

291. Kaldor N.A. Model of Economic Growth // Econ. J. 1957. Vol.67. Dec.

292. Kuznets S. Economic Growth and Income Inequality // American Economic Review. 1955. XLV.

293. Kuznets S. Modern Economic Growth. Rate, Structure and Spread. New Haven; London: Yale University Press, 1966.

294. Leibenstein H. Economic Backwardness and Economic Growth. Studies in the Theory of Economic Development. N.Y., 1957.

295. Lall S.V., Yilmaz S. Regional economic convergence: Do policy instruments make a difference? // The annals of regional science. 2001 Vol.35 №1.

296. Lundvall B.-A. (ed.). National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. London: Pinter Publishers, 1992.

297. Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J., Behrens W.W. The Limits to Growth. N.Y., 1972.

298. Metcalfe J. Evolutionary economics and creative destruction. Routledge, London, 1998.

299. Metcalfe S. The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives // Stoneman P. (ed.) Handbook of the Economics of Innovation and Technical Change. London: Blackwell, 1995.

300. Methodology for Business Statistics. Glossary of Business Statistics. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 1999.

301. Methodology Report on European Innovation Scoreboard 2005. European Commission Enterprise Directorate-General, Brussels, 2005.

302. Mobilizing Human Resources for Innovation. Paris: OECD, 2000.

303. Mysachenko V. Notwendigkeit der Umstrukturierung der Industriebetriebe Russland // Alexander Krylov, Tobias Schauf (Hg.) Internationales Management Fachspezifische Tendenzen und Best-Practice Lit verlag Dr. W. Hopf Berlin, 2008.

304. Nelson R. (ed). National Innovation Systems. A Comperative Analysis. Oxford: Oxford University Press, 1993.

305. Nelson R.R., Winter S.G. An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge: Harvard University Press, 1982.

306. OECD, Main Science and Technology Indicators, April 2008.

307. Porter M.E., Schwab K., Sala-I-Martin X. The Competitiveness Report 2007-2008. World Economic Forum, Geneva, 2007.

308. Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data: Oslo Manual. Paris: OECD, Eurostat, 2005.

309. Proposed Standard Practice for Surveys on Research and Experimental Development. OECD, Eurostat. Paris, 2005.

310. Schumpeter J. The Theory of Economic Development. Cambridge, Harvard, 1934.

311. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1956. Vol.70. Febr.

312. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

313. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по эксплуатации. Пере-вод-Copyright 1998 СПСС Русь.

314. StatSoft, Inc. (2000). Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетhome/textbook/ default.htm.

Похожие диссертации

• Формирование и государственное регулирование инновационной системы России в условиях глобализации
• Эволюция государственной политики структурных преобразований экономики
• Развитие промышленности России на основе национальной инновационной системы
• Структурные преобразования в экономике и мобильность рабочей силы
• Методология исследования антикризисного управления предприятиями в системе устойчивого развития региона