Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Статистика

Статистический анализ инновационной деятельности на этапе перехода к рынку тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Орлова, Анна Владимировна
Место защиты Москва
Год 1998
Шифр ВАК РФ 08.00.11
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ инновационной деятельности на этапе перехода к рынку"

На правах рукописи УДК 519.2:33(043)

ОРЛОВА АННА ВЛАДИМИРОВНА

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ЭТАПЕ ПЕРЕХОДА К РЫНКУ

08.00.11 - СТАТИСТИКА

АВТОРЕФЕРАТ

на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 1998

Работа выпонена на кафедре Мировых экономических отношенш Московского государственного университета экономики, статистики I информатики (МЭСИ).

Научный руководитель Официальные оппоненты

Ведущая организация

доктор экономических наук, профессор ТИХОМИРОВ Владимир Павлович

доктор экономических наук, профессор УСТИНОВ Аркадии Нилович

кандидат экономических наук, с.н.с. ЗАВ АРИНА Елена Сергеевна

Государственная академия управлени: им. С.Орджоникидзе

Защита диссертации состоится 28 мая 1998 года в 14 часов на заседа иии диссертационного совета по статистике К 053.19.01 в Московског государственном университете экономики, статистики и информатики ш адресу:

119501, Москва, ул. Нежинская, д. 7

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан л28 апреля 1998 года

Ученый секретарь, диссертационного совета

Данченок Л./

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Сложные социально-экономические процессы, происходящие в России I обусловленные переходом от планового регулирования экономикой к )ыночному, настоятельно требуют радикальных изменений экономи-юской инфраструктуры страны. В связи с этим развитие науки, техники и ехнологического менеджмента, создание системы малого предпринимательства в научно-технической сфере является в настоящее время самым ущественным фактором и одновременно стимулом позитивных измене-шй в жизни российского общества.

Проблема инноваций, рассматриваемых в качестве основного факто-1а развития промышленности и экономики страны в целом, приобрела юобую актуальность в мире в 60-е годы, когда возникли трудности с [ромышленным освоением результатов научно-исследовательских и тытно-конструкторских работ. В нашей стране интерес к данной про-леме возник в связи со сменой социально-экономической формации. Вы-;еление теоретических и поисковых исследований, как объекта государ-твенной поддержки, не всегда сопровождается трансформацией достиже-ий науки в производство.

В этой связи возникает необходимость государственного вмешатель-тва в хозяйственную среду с цслыо повышения ее инновационной актив-юсти, причем депрессивное состояние экономики России усиливает эту :еобходимость.

В нашей стране, вставшей на новый путь развития, до сих пор отсут-твует концепция инновационной политики и механизмы ее реализации. 1ри этом до сих пор нет четкого представления о том, что такое иннова-,ия и инновационные процессы, какова их роль и место в прогрессивном азвитии общества. В этой связи для российской экономики, отиоситель-о недого работающей в условиях рынка, может быть полезен опыт ип-овационной деятельности экономически развитых стран мира.

В решении проблем эффективного управления и планирования гапю-ационной деятельности важная роль принадлежит статистике, методоло-ия которой позволяет оценить и выявить основные факторы, влияющие а инвестиционную привлекательность как регионов России, так и отельных инновационных проектов.

Все сказанное служит доказательством актуальности исследованш проблем, связанных с инновационными процессами в России.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является проведение комплексное статистического исследования инновационной деятельности в России нг этапе перехода к рынку.

Цель работы определила характер поставленных и решенных aвтopo^ задач:

Х провести экономико-статистический анализ инвестиционных про цессов в России на этапе перехода в рынку;

Х проанализировать особенности государственной инновационно! политики в развитых странах мира;

Х рассмотреть методы оценки рисков инновационных проектов с уче том инфляционных процессов;

Х разработать методику многомерной классификации регионов по из инвестиционной привлекательности;

Х усовершенствовать и апробировать методику статистического ана лиза факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регио нов;

Х провести статистический анализ развития малого предприниматель ства научно-технической сферы.

Объект исследования.

Объектом исследования в диссертационной работе является иннова ционная деятельность предприятий, областей, краев и республик Россий ской Федерации.

Предмет исследования.

Предметом исследования являлись количественные закономерносл инновационной деятельности регионов России. В качестве исходного ма териала были использованы данные статистических ежегодников по ин новационной деятельности, публикуемые ООН, Государственным Коми тетом по Статистике Российской Федерации, а также результаты обсле

дований деятельности малых предприятий научно-технической сферы регионов России.

Методическая база исследования.

Методологической базой диссертационной работы послужили труды зедущих российских и зарубежных ученых - экономистов и статистиков. В исследовании широко использованы табличные и графические методы 1редставления статистических данных, а также такие многомерные статистические методы, как корреляционный, регрессионный, компонентный [ кластерный анализы.

Обработка исходной информации проводилась на персональной ЭВМ ВМ PC с использованием пакетов прикладных программ Мезозавр, 'Statistica", "Microsoft Excel".

Сочетание различных экономико-статистических методов позволило юлучить разностороннюю и подробную картину развития инновацион-гой деятельности в Российской Федерации.

Научная новизна исследования.

Новизна исследования состоит в разработке методов статистического нализа показателей инновационной деятельности на уровне регионов, кономических районов и страны в целом.

В результате проведенного исследования в диссертации сформулиро-аны и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

Х определено понятие, место и функции инновационной деятельности развитии экономики страны и ее регионов;

Х разработана и опробирована методика статистического анализа |акторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов, снованная на использовании многомерных статистических методов;

Х предложен агоритм многомерной классификации регионов по их нвестиционной привлекательности, основанной на методах кластерного нализа;

Х на основе экономико-статистического анализа инновационных про-sccoB в России показана роль малых предприятий научно-технической [юры.

Практическая значимость исследования.

Разработанная в диссертации методика и результаты исследования могут быть использованы на региональном уровне при выработке инновационной политики и на Федеральном уровне при составлении плана экономического развития страны.

Публикации.

По теме диссертации было опубликовано 3 статьи общим объемом 0,9 п.л. Результаты исследования приняты к публикации в материалах V Международной конференции "Компьютерный анализ данных и моделирование" г.Минск, 8-12 июня 1998 г.

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложены актуальность и научная новизна, сформулированы цели и задачи исследования, раскрыта теоретическая и методологическая основа диссертации, ее практическая значимость. Здесь же излагаются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертации Инновационная деятельность как основг прогрессивного развития страны рассмотрены различные подходы ь определению инноваций, особенности инновационной политики в США \ странах Западной Европы, дан подробный экономико-статистический анализ инновационных процессов в России на этапе перехода к рынку.

Одной из важнейших общеметодологических проблем является опре деление сущности понятия линновация. Проблема инноваций, рассмат риваемых в качестве основного фактора развития промышленности, н< является новой. Само понятие лinnovation впервые появилось в научны; исследованиях зарубежных культурологов еще в XIX веке и означало вве дение некоторых элементов одной культуры в другую. В мировой эконо

мической литературе можно встретить два подхода к инновациям. Классическим пр им ер о м^ б о лее широкого подхода считается позиция английского экономиста Й.Шумпетера. В его работе Теория экономического развития, опубликованной в 1911 году, говорится о процессе внедрения пяти следующих нововведений: нового товара, метода производства продукции, рынка, источника сырья или полуфабрикатов, новой организационной структуры. Большинство же авторов в своих исследованиях склоняются к более узкому пониманию инноваций, учитывающему только научно-технический аспект, касающийся создания и производства новой продукции, нововведений в технологии.

В диссертации под инновацией понимается изменение в продукте, технике, технологии, в котором материализуется новое научное знание, формирующее либо новый способ удовлетворения сложившихся общественных потребностей, либо порождающее новые потребности.

В данном диссертационном исследовании рассмотрены также место и роль инновационной политики в структуре государственного регулирования экономики, определяемое особенностями инновационного процесса как объекта управления. Он в большей степени, чем другие элементы НТП, связан с товарно-денежными отношениями, опосредующими все стадии его реализации. Это обстоятельство впоне убедительно проявляется в условиях регулируемой рыночной экономики капиталистических :тран. Основная масса инновационных процессов реализуется здесь частными компаниями разного уровня и масштаба, и такие процессы выступают, естественно, не как самостоятельная цель, а как средство лучшего решения производственных и коммерческих задач компании, добивающейся высокой прибыльности.

В работе рассмотрены основные особенности инновационной полити-ш в США, Японии и странах Западной Европы. В условиях рыночной ;истемы инновация изначально нацелена на практический коммерческий результат. Инновация в данном случае уже не является результатом чистой науки, полученным учеными. Основная притягательная сила шновации для частных компаний заключается именно в ее практической гапрашгснности.

В работе сопоставляются две модели инновационной политики: аме-нпсанская и японская. Американская модель отличается наиболее поной штономией предпринимательства. Ориентировка экономического развития осуществляется путем выделения особой области, в последнее время

это военная технология, куда государство вкладывает средства и тем самым обеспечивает се технологический приоритет.

Японская модель также предполагает создание технологического приоритета, но при этом упор делается на конкретные технологии. Иными словами, на государственном уровне определяются технологические преимущества, которые дожны быть достигнуты, и стимулируется их развитие с тем, чтобы затем переводить на новые технологии все народное хозяйство.

Инновационная активность в промышленности России характеризуется крайне низкими показателями. Удельный вес предприятий, занимающихся разработкой и внедрением новых видов продукции и технологических процессов, составил в 1995г. 5,6% общего числа промышленных предприятий, в 1997-1998гг. можно ожидать дальнейшего снижения их инновационной активности до 3,7%. Две трети инновационно-активных предприятий сосредоточено в трех отраслях - машиностроении, пищевой и химической промышленности.

В своей инновационной деятельности промышленные предприятия в рассматриваемый период времени отдавали предпочтение внедрению принципиально новой продукции, способной обеспечить конкурентоспособность производства в условиях рыночной экономики. Такой подход использовали 61% инновационно-активных предприятий. Наряду с этим 26% предприятий занимались внедрением продукции, подвергшейся значительному усовершенствованию.

Наиболее распространенным видом инновационной деятельности на предприятиях является выпонение исследований и разработок. Ими было занято 58% инновационно-активных предприятий. Несомненный приоритет в этом виде инновационной деятельности принадлежит отраслям с традиционно развитым научным потенциалом - химической промышленности (76% инновационно-активных предприятий), металургии (72%), машиностроению (69%). Тем не менее на фоне общих масштабов российской промышленности количество предприятий, выпоняющих исследования и разработки, крайне незначительно, и достигает лишь 3,2% их общего числа.

Наибольшее количество предприятий, занимающихся инновационной деятельностью, расположено в таких развитых в экономическом отношении районах, как Центральный (21% инновационно-активных предприятий), Уральский (17%), Повожский (14%).

Объем инвестиций от иностранных инвесторов по регионам Россий-:кой Федерации распределен достаточно неравномерно (табл.1). Как вид-го из таблицы эта неравномерность, за последние годы усиливается. Са-,1ый высокий процент инвестиций в 1997 году приходися на Централъ-1ЫЙ регион (81,4%), а самый низкий - на Калиниградскую область (0,1%). Наиболее привлекательной для иностранных инвесторов продожает >ставаться Москва (80,2%).

Таблица 1

Объем и структура валютных иностранных инвестиций по экономическим районам России

Район 5 (мн.) % к итогу 1995г. % к итогу 1996г. % к итогу 1997г.

'оссийская Федерация (всего) 2796,7 100 100 100

Дентральный в т.ч. Москва) 1633,1 58,4 73,8 81,4

Товожский 268,9 9,6 2,9 3,2

ападно-Сибирский 236,8 8,5 6,2 6,7

{алъневосточный 191,4 6,8 5,5 1,8

"еверо-Западный 186,1 6,7 5,1 3,0

Неверный 79,1 2,8 1,3 0,3

ого-Вятский 63,4 2,3 2,2 0,4

гральский 50,6 1,8 0,9 0,9

Северо-Кавказский 48,8 1,7 1,0 0,6

1осточно-Сибирскин 22,3 0,8 0,2 0,8

калининградская бласть 11,6 0,4 0,3 0,1

{ентрально-^ерноземный 4,6 0,2 0,4 0,7

На процессы стабилизации российской экономики в последнее время :е большее воздействие оказывает малый бизнес. Исключительно больше значение имеет и социальная функция малого предпринимательства, 'оэтому важно подчеркнуть, что при возрастающей напряженности на ынке труда предпринимательство становится основой для создания иода рабочих мест.

Согласно экспертным оценкам российские малые предприятия охватывают примерно 11% от общего числа занятых в российской экономике, в том числе: 35% - в строительстве; 29% - в торговле и общем обслуживании; 10% - в промышленности.

Распределение российских малых предприятий по формам собственности за последние 7 лет представлено в табл.2.

Таблица 2

Распределение вновь образованных малых предприятий в российской экономике по формам собственности (в % в общему числу)

Формы собственности 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1995

Кооперативная 94,32 96,11 75,75 37,47 13,22 5,46 28,34

Индивидуальная 6,82 3,37 4,22 20,10 26,74 45,56 33,55

Товарищества 0,59 0,05 0,58 18,63 36,72 34,54 29,03

Акционерная 0,03 0,01 0,03 1,50 5,81 4,62 3,97

Трудовых колективов 0,03 0,01 0,12 0,39 3,16 2,30 2,01

Муниципальная 0,42 0,27 0,19 2,68 5,20 2,80 3,10

Государственная 0,32 0,18 19,11 19,24 9,16 3,74 8,60

Общее число предприятий 15880 29993 45830 57425 111416 226638 487182

Проанализировав данные табл.2, можно сделать вывод о динамике развития малых предприятий различных форм собственности в период с 1988 по 1995 годы. Если в 1990г. основу малых предприятий составляли кооперативы (75,75%) и предприятия с государственной формой собственности (19,11%), то в 1995г. наиболее значимой группой являлись малые предприятия с индивидуальной формой собственности (33,55%), товарищества (29,03%) и кооперативы (28,34%).

Во второй главе Методологические аспекты принятия решений по инновационным проектам рассмотрены методы анализа инновационны?! проектов, показатели их эффективности, приведены методики оценки риска для отдельного проекта и инновационного портфеля в целом.

В большинстве случаев при выработке инновационной стратегии мы имеем дело с прогнозными расчетами ожидаемых характеристик, учитывающих специфику конкретной инновационной области. Определение ожидаемых характеристик требует специальных подходов, от рациональности которых зависит дальнейшая возможность и целесообразность их использования в соответствии с имеющимися методическими рекомендациями.

В условиях неопределенности технико-экономической ситуации, когда еще нет поной ясности в том, какие технические характеристики будут подтверждены при использовании новшества и какими будут цены на ресурсы и продукцию, полученную с использованием новшеств, невозможно заранее учесть все факторы и условия реализации нововведения.

В этой связи иностранные инвесторы ограничиваются прогнозом потребностей рынка и возврата инвестиций (окупаемости проекта). В работе рассмотрен подход, при котором предлагается провести анализ по двум основным параметрам - цене новой продукции и объему инвестиций в практическую реализацию новшества.

Цена новшества может быть определена как представленная в денеж-егом выражении стоимость эффекта, созданного с использованием новшества.

При определении цены новшества приходится учитывать, что:

Х эффект от использования новшества выражается в накоплении допонительной прибыли, создаваемой при его использовании в производстве;

Х срок использования новшества, от которого зависит масса эффекта, эбуславливается моральным износом новшества;

Х эффект от использования новшества со временем уменьшится;

Х эффект от новшества не может быть поностью присвоен инноваци-энной организацией (продавцом), т.к. это делает бессмысленным для тредпринимателя его покупку и использование в производстве. Мировая трактика дает рекомендации но распределению прибыли между продав-дом и покупателем новшества. Покупателем присваивается от 0,2 до 0,6 1асти прибыли (эффекта) от использования научного продукта. Это соот-юшепие зависит от научного уровня продукта и от характера участия токупателя в его создании (производстве);

Х научный продукт не отчуждается от инновационной организации ученых) и не уничтожается при использовании как все остальные товары.

Он может быть продан различным покупателям, если это не ограничено первым покупателем. Повторная продажа, однако, имеет отношение к оценке новшества. Чем больше повторяется продажа, тем больше совокупный экономический результат от производственного использования новшества.

Эффективность инвестиционного проекта характеризуется системой показателей, отражающих, применительно к интересам его участников, соотношение затрат и результатов. Различаются следующие группы показателей эффективности инвестиционного проекта:

Х показатели коммерческой (финансовой) эффективности, учитывающие финансовые последствия реализации проекта для его непосредственных участников;

Х показатели бюджетной эффективности, отражающие финансовые последствия осуществления проекта для федерального, регионального или местного бюджета;

Х показатели экономической эффективности, учитывающие затраты и результаты, связанные с реализацией проекта, выходящие за пределы прямых финансовых интересов участников инвестиционного проекта и допускающие стоимостное измерение. Данные показатели рекомендуется оценивать для крупномасштабных проектов, существенно затрагивающих интересы города, региона или всей России;

Х социальные последствия реализации проекта.

При оценке эффективности проектов приходится учитывать следующие виды неопределенностей и инвестиционных рисков:

Х риск, связанный с нестабильностью экономического законодательства и текущей экономической ситуации, условий инвестирования и использования прибыли;

Х внешнеэкономический риск (возможность ограничений на торговлю и поставки, закрытие границ и т.п.);

Х неопределенность политической ситуации, риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе;

Х непонота или неточность информации о динамике технико-экономических показателей параметра новой техники и технологии;

Х колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и т.п.;

Х неопределенность природно-климатических условий, возможность стихийных бедствий;

Х производственно-технологический риск (аварии и отказы оборудо-[ния, производственный брак и т.п.);

Х неопределенность целей, интересов и поведения участников;

Х непонота или неточность информации о финансовом положении и ловой ситуации предприятий-участников (возможность неплатежей, ипфотств, срывов договорных обязательств).

Третья глава Многомерный статистический анализ инвестиционных юцессов в регионах России посвящена экономико-статистическому [ализу малых предприятий научно-технической сферы в регионах Рос-и, классификации регионов России по их инвестиционной привлека-льности, выявлению экономических факторов, влияющих на объем ин-стиций в основной капитал.

В настоящее время структурная перестройка экономики проходит на >не значительного спада промышленного производства, острой нехват-[ финансовых ресурсов. В 90-е годы наблюдается снижение инвестиций в ономику. Так за период с 1990 по 1995 годы индекс инвестиций в основ->й капитал снизися более, чем в три раза.

Отличительная особенность современного мирового развития за клюется в наличии зарубежных инвестиций в экономику нашей страны. 1к, в 1995 году США инвестировало в экономику России 812,9 мн. л., Швейцария - 419,8 мн. дол., Германия - 293,5 мн. дол., а Вели-британия - 164,4 мн. дол. На эти четыре страны в 1995 году приходись 78% зарубежных инвестиций, что составляет 1690,6 мн. дол.

Воспроизведенная структура инвестиций по объектам производствен-то назначения представлена на рис.1.

Из рисунка 1 следует, что в период с 1991 по 1995 год доля инвестиций техническое перевооружение и реконструкцию действующих предприя-й снизилась с 54 до 46%, в расширение действующих предпритий - с 16

12%. Доля инвестиций на новое строительство выросла с 26 до 36%.

Заслуживает вшмания структура инвестиций в основной капитал со-естных предприятий иностранных фирм (рис.2) по девяти отраслям ономики и промышленности (мрд. руб.). Из рисунка 2 следует, что за риод с 1993 по 1995 годы инвестиции в топливную промышленность [росли с 350 до 1300'мрд. руб. В 1995 году наибольший объем инвести-й пришеся на пищевую промышленность и составил 1550 мрд. руб.

1 - техническое перевооружение и реконструкция действующих

предприятий

2 - новое строительство

3 - расширение действующих предприятий

4 - отдельные объекты действующих предприятий

Рис.1. Воспроизведенная структура инвестиций в основной капитал по объектам производственного назначения (в % к итогу)

Примерно одинаково высокий темп роста и объем инвестиций прихо-ггся на деревообрабатывающую и цетолознобумажную промышлен->сть, на строительство. Значительные темпы роста инвестиций наблю-нотся на транспорте и в связи, а также в торговле и общественном пита-ш, материально-техническом снабжении и сбыте (рис.2).

Развитие малых предприятий научно-технической сферы представляет 160Й важную общегосударственную задачу в силу того, что они обеспе-шают:

Х выпуск продукции, имеющей, как правило, принципиально новые >требительские свойства, отличающие ее от выпускаемой ранее;

Х использование новых способов производства, позволяющих эконо-ггь трудовые и энергетические ресурсы, поностью избежать или суще-венно снизить ущерб, наносимый окружающей среде;

Х применение новых материалов, дающих возможность наряду с полу-:нием новых потребительских свойств, экономить природные ресурсы;

Х снижение сроков и расходов на практическую реализацию научно-хнических разработок;

Х реальное влияние на сохранение научно-технического потенциала и Хруктурную перестройку экономики страны;

Х создание новых рабочих мест, в первую очередь для высококвалифи-фованных ученых, инженеров, техников, рабочих.

Развитие малых предприятий научно-технической сферы в регионах эссии рассматривалось на примере Москвы, Краснодарского края и ижегородской области.

Малый бизнес Москвы играет важную роль в социально-:ономической жизни города. Сегодня в этом секторе городской эконо-нки постоянно работают не менее 220 тыс. предприятий. Малый бизнес 1ет около 40% налоговых поступлений в бюджет города. По итогам )96г. Москва внесла в доходную книгу России около 30% средств, т.е. эчти каждый третий рубль дохода заработан в Москве. Системно орга-лованная поддержка малого бизнеса, совместная работа с предприни-ателями создают условия для решетя двух основных проблем: инвести-гонной - город сегодня строит больше всех в России, и социальной - бо-:е 17 трн.руб. ежегодно направляется на поддержку москвичей, иуж-пощихся в помощи.

1 - топливная промышленность

2 - металургия

3 - химическая и нефтехимическая промышленность

4 - машиностроение и металообработка

5 - деревообрабатывающая и целюлозно-бумажная пром.

6 - пищевая промышленность

7 - строительство

8 - транспорт и связь

9 - торговля и общественное питание, матери-

ально-техничесоке снабжение и сбыт

Рис.2. Инвестиции в основной капитал совместных и иностранных фирм по отраслям промышленности (мрд.руб.)

График, отражающий рост численности малых предприятий Москвы гериод с 1987 по 1996 год показан на рис.3.

Это главные результаты тех усилий, которые вот уже 10 лет предпри-мались сначала для развития кооперативного движения, а затем - ма-го и среднего бизнеса в Москве. Можно утверждать, что без малого знеса столица России, в которой сосредоточено множество крупных, в м числе оборонных предприятий, не смогла бы противостоять разру-ггельной силе экономического кризиса.

с аз ОТ о тЧ сч со м- ю со

со со со (Я СП СП ОТ от от от

ОТ ОТ ОТ аз от СП от от от от

чЧ чЧ 1Ч тЧ чЧ чЧ чЧ чЧ

Рис.3. Численность малых

предприятий г. Москвы в 1987-1996 годах (тыс.шг.)

В 1996г. в России насчитывалось 1 120000 малых предприятий, из ко-рых 220000 (25%) находилось в Москве. Распределение малых пред-иятий по отраслям народного хозяйства выглядит следующим образом: торговля и общественное питание - 35,4% строительство - 15,5%

наука и научное обслуживание - 11,8%

промышленность - 11,7%

общекоммерческая деятельность по обслуживанию рынка - 8,5%

транспорт и связь - 2,1%

жилищно-коммунальное хозяйство и бытовое обслуживание населения - 1,9% финансы, кредит, страхование - 1,8%

другие виды деятельности - 11,3%.

По числу занятых малые предприятия научно-технической сферы з нимают четвертое место. На них работают 13,5% от общего числа за тых на малых предприятиях Москвы.

Потенциал московского предпринимательства позволяет, не замык ясь в рамках своего региона, решать вопросы межрегионального сотр^ ничества, связанные с воссозданием экономических связей, утраченных ходе экономической реформы. Москва имеет прямые горизонтальные ев зи со многими регионами России на уровне правительства города и соо ветствующих администраций или правительств регионов.

В Нижегородской области анализировалась деятельность 450 маг предприятий, из которых 114 ведут научно-исследовательские и проекта конструкторские работы.

В Краснодарском крае было опрошено 30 предприятий научн технической сферы.

Большинство рассматриваемых предприятий Нижегородской облас] занимаются исключительно научно-технической деятельностью (26,3

Так же как и в Нижегородской области наиболее распространение организационно-правовой формой малых предприятий научн технической сферы в Краснодарском крае является общество с ограничь ной ответственностью (63,3%), далее следуют акционерные общества з крытого типа (16,6%), индивидуальные частные предприят!

6%), государственные предприятия и 1 товарищество с ограниченной ветственностыо.

По видам научно-технической деятельности можно выделить 4 основ-ге группы: приборостроение - 53,3%, высокие технологии - 50%, произ-дство новых материалов - 23,3%, разработка компьютерных программ -,7%.

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы. .1ся более низкую среднесписочную численность работающих и более ;зкую заработную плату, малые предприятия в научно-технической сфе-, в тоже время, имеют валовый доход в 15,7 раз больший и, соответ-венно, балансовую прибыль 32,2 раза большую, чем прочие малые едприятия. Таким образом, они являются наиболее динамично разви-ющейся группой малых предприятий.

Проведенный в регионах анализ показал, что развитие малого и сред-го бизнеса, реализуемого малыми предприятиями, является одним из новных факторов вывода экономики региона из кризиса, делающий гион инвестиционно привлекательным.

В диссертационной работе проводится классификация регионов по их [вестиционной привлекательности и исследуются показатели деятель-|сти малых и совместных предприятий на объем инвестиций в регионы

Используя методы многомерной классификации и кластерный анализ ;алось разделить регионы на однородные по инвестиционной привлека-льности. Оценка инвестиционной привлекательности регионов России юводилась на основании данных Госкомстата за 1995 год по 19 показа-лям таким, как например, инвестиции в основной капитал, доля инвенций в основной капитал по различным формам собственности эсударственной, частной и смешанной), доля инвестиций в основной питал из внебюджетных средств, доля предприятий частной формы соб-венности в общем количестве малых предприятий и т.д.

В первый кластер (Б)) вошли два региона (л1=2): г.Москва и Тюмен-ая область. Во второй кластер (82) вошли 14 регионов (п2= 14), например кие, как г.Санкт-Петербург, республики Татарстан и Башкортостан, расноярский и Краснодарский края, а также Московская, Нижегород-ая, Самарская, Ростовская, Пермская, Свердловская, Челябинская, Ке-гровская и Иркутская области.

В третий кластер (S3) вошли 25 регионов (и3=25), в частности peen блики Коми и Саха, Ставропольский и Атайский края, Вологодская Мурманская области. В четвертый кластер (S4) вошли 37 регионов (п4=3 республики Марий Эл, Чувашия и т.д., Псковская, Брянская, Владими екая области и т.д., Еврейская и Чукотская автономные области.

Графически средние значения показателей для четырех кластер представлены на рис.4.

Из рисунка 4 следует, что наиболее инвестиционно привлекательны!* являются регионы, принадлежащие первому кластеру S|. Затем по иш стиционной привлекательности следуют регионы, принадлежащие соо ветственно кластерам S2, S3 и S4.

С увеличением номера кластера монотонно уменьшаются средние зн чения таких показателей, как объем инвестиций в основной капитал (х доля работающих на малых предприятиях частной формы собственное, (xi): объем производства, приходящийся на одно совместное предприят] (хп); количество (хп) и численность работников (хм) малых предприяти а также объем производства (х1б), экспорта (xis) и импорта (Х19) с вместных предприятий региона.

В то же время по мере увеличения номера кластера растет доля инв стиций в основной капитал по государственной (хг) и частной (хз) форма собственности.

Далее был проведен статистический анализ влияния экономически показателей региона на объем инвестиций в основной капитал. Исслед< вания проводились отдельно по второму (S2), третьему (S3) и четвертое (S4) кластерам с использованием методов корреляционного и регрессио! ного анализа по всем показателям.

Для второго кластера (S2) регрессионная модель объема инвестиций основной капитал региона имеет вид:

i, = 2158,995 +127,554*3 + 279,774х8 + 3,893xIg

(1,8) (2,1) (2,9)

и включает в себя показатели: х3 - доля инвестиций в основной капита по частной форме собственности; xs - производительность труда на малы предприятиях в промышленности; х18 - объем экспорта товаров, ост ществляемый совместными предприятиями.

40000,00 30000,00 20000,00 10000,00 0,00

-х1 Хх16

250,00 200,00

1500,00 т

100,00 т 80,00 60,00 -40,00 -20,00 0,00 Э1

"х5 - хб -х7

40,00 30,00 20,00 -10,00 -0,00 Б1

15,00 | 4 10,00 5,00 + 0,00

Рис.4. Средние значения показателей Х\ для четырех кластеров 81, Б2, БЗ, 84

Уравнение регрессии значимо, т.к. Рнаб= 4,12 больше критическо значения 7^=3,71, найденного по таблице ^-распределения при уров значимости а=0,05 и числах степеней свободы У/=3 и

Значимость коэффициентов регрессии проводилась по г-критери Согласно которому расчетные значения Гу, указанные в скобках под коэ фициентами уравнения регрессии сравнивались с табличным значен /А/,(2а=0,1; у=10)=1,8. При определении 1кр была взята вероятность 2а, т проверка осуществлялась при альтернативной гипотезе Н^.рр0. Таю образом, в нашей модели все коэффициенты регрессии значимы > /кр

Об адекватности модели свидетельствует множественный коэффиц

ент детерминации г-ц^щ =0,553, из чего следует, что 55,3% вариащ

объема инвестиций х, в регионах, принадлежащих кластеру Л'2> объясн гогся показателями, входящими в рассматриваемую модель.

Анализ коэффициентов эластичности показывает, что при неизме ности остальных показателей модели увеличение х3 на 1% приводит к р сту х1 на 0,2%. С ростом х8 на 1% объем инвестиций увеличивается I 0,4% (Эя=0,4), а с ростом х18 на 1% х, увеличивается на 0,1%.

Для третьего кластера (Бз) регрессионная модель объема инвестиций основной капитал региона имеет вид:

X] = 98,6945 +1 85,595х9 +134,446л:, 3

(4,2) (4,6)

и включает в себя показатели: х9 - производительность труда на маль предприятиях в строительстве; х13 - количество малых предприятий.

Уравнение регрессии значимо, т.к. /\а&,= 13,8 больше критическо] значения ./^(а^О,05; ^/=2; г2=21)=3,47.

Поскольку все указанные в скобках под уравнением регрессии знач ния /у больше критического скр(2а-0,\; у=21)=1,7, то все коэффициент регрессии значимы, т.е. Д>0.

Множественный коэффициент детерминации Гщ^з) =0,567, показ!

вающий, что 56,7% вариации х1 объясняется показателями х9 и х!3, вход щими в нашу модель.

Для четвертого кластера (84) регрессионная модель объема инвестищ в основной капитал региона имеет вид:

= -656,855 +10,1 24х5 + 27,632х9 +128,402*, 3 + 4,131 х, 5

(1,8) (1,0) (3,9) (1,7)

Из уравнения следует, что х, для регионов, входящих в кластер (^4) тределяется такими факторами, как X; - доля инвестиций в основной капал из внебюджетных средств; х9 - производительность труда на малых эедприятиях в строительстве; х13 - количество малых предприятий; х!5 -отечество действуюнщх совместных предприятий.

Уравнение регрессии значимо, т.к. 77Дявл=7,52 больтпе критического [ачсния.

Значимость коэффициентов регрессии проверялась по экономическим статистическим критериям. Мы видим, что статистически значимы ко-|)фициенты регрессии при х5, хп и х15. Показатеш, х9 - производителъ-эсть груда на малых предприятиях в строительстве включен в модель по :ономичсским соображениям, т.к. мировая практика показывает, что ход экономики страны из кризиса начинается со строительства.

Об адекватности модели свидетельствует множественный коэффици-

[т детерминации /"1/(5,9,13,18) =0,567 , показывающий, что 56,7% вариации

объясняется факторами, включенными в модель.

Из сопоставления трех полученных регрессионных моделей следует, 'о регионы, входящие в кластеры Бг, Бз и 84 значительно отличаются жду собой. Особенно это касается кластера Б2.

В заключении диссертации изложены результаты проведенного иссле->вания, сформулированы основные выводы и рекомендации.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Особенности региональной программы развития и поддержки ма->го предпринимательства. Математико-статистическин анализ финан-1В0Й, банковской и производственной деятельности. М.: 1997; 0,3 п.л.

2. Особенности инновационной политшш в США и странах Запад-)й Европы. М.: 1997; 0,3 п.л.

3. Экономико-статистический анализ инвестиционных процессов в )ссии. М.: 1997; 0,3 пл.

4. Сравнительный анализ инвестиционной деятельности регионов >ссии. Труды V Международной конференции Компьютерный анализ шных и моделирование. Минск, 8-12 июня, 1998.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Орлова, Анна Владимировна

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КАК

ОСНОВА ПРОГРЕССИВНОГО РАЗВИТИЯ

1.1. Научно-технический прогресс и инновационная деятельность.

1.2. Особенности инновационной политики в США и странах Западной Европы.

1.3. Экономико-статистический анализ инновацион-нных процессов в России на этапе перехода к рынку.

Глава 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ ПО ИННОВАЦИОННЫМ

ПРОЦЕССАМ.

2.1. Методы анализа и оценки инновационных проектов.

2.2. Показатели эффективности инвестиционного проекта.

2.3. Оценка риска отдельного проекта и инновационного портфеля.

Глава 3. МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В

РЕГИОНАХ РОССИИ.

3.1. Экономико-статистический анализ развития малых предприятий научно-технической сферы в регионах России.

3.2. Экономико-статистический анализ инвестиционной привлекательности регионов России.

3.3. Статистический анализ влияния экономических показателей региона на объем инвестиций в основной капитал.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ инновационной деятельности на этапе перехода к рынку"

Актуальность темы исследования.

Сложные социально-экономические процессы, происходящие в России и обусловленные переходом от планового регулирования экономикой к рыночному, настоятельно требуют радикальных изменений экономической инфраструктуры страны. В связи с этим развитие науки, техники и технологического менеджмента, создание системы малого предпринимательства в научно-технической сфере является в настоящее время самым существенным фактором и одновременно стимулом позитивных изменений в жизни российского общества.

Проблема инноваций, рассматриваемых в качестве основного фактора развития промышленности и экономики страны в целом, приобрела особую актуальность в мире в 60-е годы, когда возникли трудности с промышленным освоением результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. В нашей стране интерес к данной проблеме возник в связи со сменой социально-экономической формации. Выделение теоретических и поисковых исследований, как объекта государственной поддержки, не всегда сопровождается трансформацией достижений науки в производство.

В этой связи возникает необходимость государственного вмешательства в хозяйственную среду с целью повышения ее инновационной активности, причем депрессивное состояние экономики России усиливает эту необходимость.

В нашей стране, вставшей на новый путь развития, до сих пор отсутствует концепция инновационной политики и механизмы ее реализации. При этом до сих пор нет четкого представления о том, что такое инновация и инновационные процессы, какова их роль и

Сочетание различных экономико-статистических методов позволило получить разностороннюю и подробную картину развития инновационной деятельности в Российской Федерации.

Научная новизна исследования.

Новизна исследования состоит в разработке методов статистического анализа показателей инновационной деятельности на уровне регионов, экономических районов и страны в целом.

В результате проведенного исследования в диссертации сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:

Х определено понятие, место и функции инновационной деятельности в развитии экономики страны и ее регионов;

Х разработана и опробирована методика статистического анализа факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов, основанная на использовании многомерных статистических методов;

Х предложен агоритм многомерной классификации регионов по их инвестиционной привлекательности, основанной на методах кластерного анализа;

Х на основе экономико-статистического анализа инновационных процессов в России показана роль малых предприятий научно-технической сферы.

Практическая значимость исследования.

Разработанная в диссертации методика и результаты исследования могут быть использованы на региональном уровне при выработке инновационной политики и на Федеральном уровне при составлении плана экономического развития страны.

Публикации.

По теме диссертации было опубликовано 3 статьи общим объемом 0,9 п.л. Результаты исследования приняты к публикации в материалах У Международной конференции "Компьютерный анализ данных и моделирование" г.Минск, 8-12 июня 1998 г.

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Статистика", Орлова, Анна Владимировна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе исследованы вопросы применения статистических методов для комплексного анализа инновационных процессов, происходящих в России на этапе перехода к рынку. Особое внимание в работе уделялось выявлению основных факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов и отдельных инновационных проектов. В связи с этим проведена многомерная классификация регионов по их инвестиционной привлекательности, усовершенствована методика статистического анализа факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность, проведен статистический анализ развития малого предпринимательства научно-технической сферы.

В результате проведенных исследований были получены следующие результаты:

1. Определено понятие, место и функции инновационной деятельности в развитии экономики страны и ее регионов; произведено сравнение инновационных процессов, происходящих в России с аналогичными процессами в развитых странах мира.

2. Проанализирован объем и структура иностранных ивестиций по экономическим районам страны; представлена в табличной форме информация по каждому из 12 районов России; проанализировано влияние малого бизнеса на процессы стабилизации российской экономики, динамике развития малых предприятий различных форм собственности в период с 1988 по 1995 год.

3. Рассмотрены методы анализа инновационных проектов, показатели их эффективности; анализ проводися по двум основным параметрам: цене новой продукции и объему инвестиций в практическую реализацию проекта.

4. Рассмотрены методы оценки рисков инновационных проектов с учетом инфляционных процессов; при оценке эффективности проектов были учтены различные виды неопределенностей и инвестиционных рисков.

5. Разработана и апробирована методика статистического анализа факторов, влияющих на инвестиционную привлекательность регионов, основанная на использовании многомерных статистических методов.

6. Были проанализированы особенности иностранных инвестиций в экономику нашей страны (но регионам, по отраслям промышленности, по инвестирующим странам).

7. Предложен агоритм многомерной классификации регионов по их инвестиционной привлекательности, основанной на методах кластерного анализа; в результате регионы были разделены на 4 кластера и для каждого кластера была построена своя регрессионная модель.

8. На основе экономико-статистического анализа инновационных процессов в России показана роль малых предприятий научно-технической сферы; анализ проводися на основе статистических данных о предприятиях Москвы, Краснодарского края и Нижегородской области.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Орлова, Анна Владимировна, Москва

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Ешоков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

2. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985, вып.2.

4. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ. М.: Статистика, 1977.

5. Алексеев А.И., Александров В.В., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.

7. Арене X., Лайдер Ю. Многомерный дисперсионный анализ (пер. с нем.). М.: Финансы и статистика, 1985.

8. Беляевский И.К. и др. Статистика рынка товаров и услуг. М.: Финансы и статистика, 1997.

9. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика (пер. с англ.). М.: Финансы и статистика, 1983.

10. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. М.: Финансы и статистика, 1989.

11. Бокс Дж., Джекинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974, вып. 1.

12. Боч, Хуань К. Многомерные статистические методы для экономистов. М.: Статистика, 1979.

13. Вадайцев С.В. Менеджмент инноваций. Вестник С-Петербургского университета, 1993, вып. 2.

14. Взаимодействие государственного и рыночного регулирования экономики России. Рос. АН, Ин-т экономики. М.: 1994.

15. Вилевский А.В., Цыганов А.Г. Малый, средний бизнес и государство. Проблемы прогнозирования, 1993.

16. Володич О.В., Михед А.А., Опалихин А.В., Ильина A.M., Колосова О.В. Развитие маркетинга информационных и кибернетических технологий. Сб. Докладов НИРС СПбГТУ, 1995.

17. Громеко В.И. США: научно-технический потенциал. М.: Мысль, 1972.

18. Глухов В.В., Кобышева А.Н., Козлов А.В. Организация консультационной деятельности (косантинг). Учебное пособие. СПбГТУ, 1995.

19. Глухов В.В., Колосов В.Г., Попов М.В. Инновации плюс инвестиции, организационный механизм поддержки инновационно-инвестиционной деятельности. С-Петербург: 1996.

20. Горизонтов A.M. Стратегическое планирование функционирования узла инжиниринговой сети научно-технических нововведений. Вестник машиностроения №5, 1994.

21. Golota Y., Tisenco V. Certification and quality: new methods and appoaches. International Conference Instrumentation in Ecology and Human Safety, Proceedings. St.Peterburg, 30 October 2 November 1996.

22. Джонсон Дж. Экоиометрические методы. М.: Статистика, 1980.

23. Дружинин Н.К. Математическая статистика в экономике. М.: Статистика, 1971.

24. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978.

25. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И., Френкель А.А. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: Статистика, 1985.

26. Дюран Б. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977.

27. Елисеев И.И., Рукавишникова В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Финансы и статистика, 1977.

28. Ефимова М.Р. Статистические методы в управлении производством. М.: Финансы и статистика, 1988.

29. Жамбю М. Иерархический кластер анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.

30. Завлин П.Н., Ипатов А.А., Кулагин А.С. Инновационная деятельность в условиях рынка. С-Петербург, 1994.

31. Звягин И.Е., Культин Н.Б., Лавровский С.К., Редько С.Г. Интелектуальные технологии как средство активизации междисциплинарных связей. Тезисы доклада. Научно-методическая конференция

32. Высокие интелектуальные технологии образования и науки. СПбГТУ, 1995.

33. Инновационно-инвестиционные процессы в переходный период. Под ред. Рудзицкого Б.М. Ин-т экономики РАН, 1993.

34. Инновационный менеджмент (учебник) под ред. Ильенковой С.Д. М.: Юнити, 1997.

35. Кендал М., Стыоарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.

36. Кендал М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

37. Кильдышев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.

38. Кильдышев Г.С., Шмойлова Р.А. Статистический анализ рядов динамики. М.: МЭСИ, 1980.

39. Кинелев В.Г., Смирнов Б.М., Тихонов А.Н. Доктрина развития российской науки. С-Петербург, 1995.

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

41. Карасев А.И. Теория вероятности и математическая статистика. М.: Статистика, 1970.

42. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1997.

43. Колупаева С.Р., Кочетков Г.П. США: управление наукой и нововведениями. М.: Наука, 1990.

44. Кирсанов К., Сиверин Д. Инновационный менеджмент в формировании научно-технической политики. РЭЖ, 1995, № 1.

45. Климович М.В. Форма и методы регионального управления научно-техническим прогрессом на современном этапе. М.: Издательство стандартов, 1990.

46. Книга делового человека: Справочник. Под ред. Краюхина Г. А. М.: Высшая школа, 1993.

47. Козловский С.Р., Маркина Т.В. Модели рыночного регулирования организационно-экономических параметров производства. Барнаул: Экономика, 1995.

48. Коновалов A.M. Справочник инжинирингсети России. Общие сведения об инжиниринговых центрах. Под ред. Колосова В.Г. С-Петербург, 1995.

49. Копейкин М.В. Российская государственная политика в области инвестиций и инноваций. Маркетинг, 1995, № 4.

50. Краюхин Г.А., Шайбанова А.Ф. Закономерности и тенденции инновационных процессов. С-Петербург: Экономика, 1995.

51. Кондратьев II.Ф. Проблемы экономической динамики. Под редакцией Абакина Л.И. и др. М.: Экономика, 1989.

52. Колосова О.В., Куберская Н.А. Зависимость сохранения интелектуального потенциала будущего от инвестиционных проектов. Тезисы докладов. Четвертая специализированная выставка Региональная информатика 95, 16-19 мая 1995.

53. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Инновационная деятельность и проблемы технологического развития экономики. Проблемы прогнозирования, 1993, № 5.

54. А.М.Коновалов. Информатизация инжиниринговых центров региона. Тезисы доклада. Первый научно-практический конгресс Информатизация регионов Росси: опыт, проблемы, перспективы. С-Петербург: 16-20 мая 1995.

55. Кудров В.М. Научно-технический прогресс: заметки о мировом опыте. Общество и экономика, 1993.

56. Кузьмин В.И., Половников В.А. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Финансы и статистика, 1986.

57. Лойко Л.В. Жизненный цикл инноваций. Практика и вопросы изобретательской работы. Материалы краткосрочного семинара. ДНТП, С-Пет-ербург, 1992.

58. Лавровский С.К. Аппаратно-программный комплекс специализированного инжиниринга машиностроения. С-Петербург: Вестник машиностроения, 1996, № 1.

59. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Финансы и статистика, 1982.

60. Льюис К.Д. Прогнозирование экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.

61. Collins National Dictionary. London, 1966.

62. Mager V., Chemenkaya L., Isaev I. Russian quality award the way of improvement of Russian economy. International Conference on Instrumentation in Ecology and Human Safety, Proceedings. St.Peterburg, 30 October - 2 November 1996.

63. Blinov L., Ivanov D., Kolikov V., Kolossova O. Environmental education as essential component of sustainable development. International Conference on Instrumentation in Ecology and Human Safety, Proceedings. St.Peterburg, 30 October 2 November 1996.

64. Математическое моделирование под ред. Гупала Ю.П. М.: Мир, 1979.

65. Многомерный статистический анализ, вероятностное моделирование различных процессов под ред. Айвазяна С.А. М.: Наука, 1990.

66. Моисеева Н.К., Анискин Ю.П. Современное предприятие: конкурентоспособность, маркетинг, обновление. М.: Внешторгиздат, 1993.

67. Постановление Правительства РФ О Федеральной программе государственной поддержки малого предпринимательства в РФ на 1996-1997 годы от 18 декабря 1995 года, № 1256.

68. Постановление Правительства РФ О Федеральном фонде малого предпринимательства от 4 декабря 1995 года, № 1184.

69. Постановление Правительства РФ О Федеральной инновационной программе Российская инжиниринговая сеть технических нововведений от 15 апреля 1994 года, № 322.

70. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

71. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистические методы изучения экономических явлений. М.: МЭСИ, 1983.

72. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 1989.

73. Половников В.А. Методы и модели экономического прогнозирования. М.: Финансы и статистика, 1989.

74. Ратании П.И. Инновационное предпринимательство в переходный период России к рынку. Академия естественных наук РФ, Институт экономики и орг. предпринимательства. 1993.

75. Редько С.Г. Планирование и управление в иерархической структуре наукоемкого инжиниринга. Организация взаимодействия в системе. Деп. в ВИНИТИ № 2233-В96 от 09.07.96.

76. Редько С.Г. Планирование и управление в иерархической структуре наукоемкого инжиниринга. Планирование как метод управления в системе инжиниринга. Деп. в ВИНИТИ № 2234-В96 от 09.07.96.

77. Инновационный процесс в странах развитого капитализма. Под ред. Рудаковой И.Е. М.: МГУ, 1991.

78. Российский статистический ежегодник: стат.сб. М.: Госкомстат России, 1996.

79. Магер В.Е., Черненькая JI.B. О программе всеобщего управления качеством в России. Вестник машиностроения № 7, 1995.

80. Магер В.Е., Туккель И.Л., Черненькая Л.В. Сертификация интегрированных проектно-производственных систем. Вестник машиностроения № 5, 1994.

81. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистический анализ многомерных совокупностей. Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1992.

82. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Применение многомерного статистического анализа в экономических исследованиях. М.: МЭСИ, 1981.

83. Нурулин Ю.Р. Инструментальные средства автоматизации инновационной деятельности в промышленности. Вестник машиностроения № 10, 1996.

84. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980.

85. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. Гран-берга А.Г. М.: Финансы и статистика, 1990.

86. Статистика финансов. Учебник под ред. Назарова М. М.: Финансы и статистика, 1986.

87. Трошин Л.И., Мхитарян B.C. Исследование зависимости методами корреляции и регрессии. М.: МЭСИ, 1991.

88. Фирсов В.А. Венчурное инвестирование в малый инновационный бизнес. США: экономика, политика, идеология, 1993.

89. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.

90. Френкель А.А. регрессионный анализ в условиях мультиколинеар-ности. М.: МЭСИ, 1992.

91. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Под ред. Енюкова И.С. М.: Финансы и статистика, 1989.

92. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.

93. Хучек М. Инновации на предприятиях и их внедрение. М.: Луч, 1992.

94. Хотц-Харт Б. Инновации в швейцарской промышленности. Проблемы теории и практики управления. 1995, № 2.

95. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977.

96. Статистика коммерческой деятельности. Под ред. Беляевского И.К., Башиной О.Э. М.: Финстатинформ, 1996.

97. Энгвер Н.Н. прогнозирование временных рядов в экономике. Экономика № 5, сер.7, 1971.

98. Малый бизнес. Под ред. Кузьмичева А., Петрова Р. Деловая пресса, 1997.

99. Vineyard М. Int.J.Oper. and Production, 1993, № 12.

100. Финансовые известия, № 18 от 17 марта 1998. Инновационную активность предприятий подрывает нехватка финансовых ресурсов и изношенность оборудования.

Похожие диссертации