Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Агкацева, Изабела Эльбрусовна
Место защиты	Москва
Год	2004
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации"

АГКАЦЕВА ИЗАБЕЛА ЭЛЬБРУСОВНА

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, Статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2004

Работа выпонена на кафедре Общего менеджмента и статистики фирм Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный руководитель:

Доктор экономических наук Гохберг Леонид Маркович

Официальные оппоненты:

Доктор экономических наук, профессор Беляевский Игорь Константинович

Кандидат экономических наук, доцент Ларионова Елена Игоревна

Ведущая организация:

Экономический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Защита состоится л23 декабря 2004 г. в 14Ч часов на заседании диссертационного совета К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.

Автореферат разослан ЯЛ ноября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета - л кандидат экономических наук, доцент/Ул^кГ) ^рамбаева Н.Я.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Как свидетельствует мировой опыт, обеспечение устойчивого экономического роста в значительной мере определяется эффективностью использования результатов фундаментальных и прикладных исследований в производстве. В этих условиях все большее значение приобретает проблема интенсивного развития инновационного потенциала, обеспечивающего реализацию эффективных нововведений в экономике и социальной сфере, способствующих повышению материального благосостояния и качества жизни людей как в стране в целом, так и в ее регионах.

Важным инструментом структурных изменений в экономике является активная научно-техническая и инновационная политика, ориентированная на содействие развитию передовых технологий, НИОКР прорывного характера, созданию и распространению новых видов продукции и услуг. Заметное место принадлежит формированию инновационной системы, которая развивается под влиянием множества объективных факторов как общих, так и специфичных для каждой страны, включая ее географическое положение, наличие природных и трудовых ресурсов, особенности исторического развития и функционирования политических и экономических институтов, форм предпринимательской деятельности. Эти факторы выступают догосрочными детерминантами направлений и темпов эволюции инновационной активности.

Формирование и реализация эффективной инновационной политики требует адекватного статистического обеспечения. Статистика призвана служить основой для принятия обоснованных управленческих решений в сфере создания, распространения и использования инноваций. В современных условиях резко возрастает значение статистического исследования инновационного потенциала как фактора конкурентоспособности предприятий, отраслей, регионов, экономики в целом.

В то же время в экономико-статистической литературе и практике не нашла дожного освещения актуальная проблема формирования комплексной методологии анализа инновационного

потенциала на разных уровнях управления экономикой как совокупности ресурсов инновационной деятельности во взаимосвязи с результатами их использования. Это, в свою очередь, препятствует получению статистической информации, необходимой не только для органов управления на федеральном и региональном уровнях, но и разработки конкурентных стратегий предприятиями и организациями. Недостаточно разработана методология статистического анализа инновационного предпринимательства. Не получили отражения в статистике вопросы оценки состояния и развития инновационной инфраструктуры: отсутствуют соответствующие понятийный аппарат и классификации, отвечающие требованиям государственной статистики и международным стандартам, система показателей и методология их исчисления; не осуществляется статистическое наблюдение за деятельностью ее субъектов.

Все это предопределяет актуальность выбранной темы, содержание и логику диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является комплексное статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации.

Для достижения данной цели автором были поставлены и решены следующие задачи:

Х обобщить основные характеристики, закономерности формирования и развития инновационного потенциала;

Х обосновать методологические принципы статистического исследования инновационного потенциала и сформулировать его перспективные задачи применительно к условиям рыночной экономики;

Х провести экономико-статистический анализ состояния и тенденций развития инновационного потенциала страны на всех уровнях его формирования;

Х разработать систему показателей и методику статистического анализа эффективности инновационной деятельности;

Х подготовить предложения по совершенствованию методологии и организации статистического наблюдения за деятельностью субъектов инновационной инфраструктуры;

Х провести анализ факторов, оказывающих влияние на эффективность затрат на создание инновационной продукции.

Объектом исследования является инновационная деятельность в российской экономике.

Предметом исследования послужили количественные и качественные показатели инновационной деятельности организаций Российской Федерации.

Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых и специалистов в области статистики, экономики научно-технического прогресса, теории инноваций, инновационного менеджмента, науковедения, компьютерной обработки данных, рекомендации международных экономических и статистических организаций.

При решении поставленных в диссертации задач использованы статистические методы корреляционного, регрессионного, факторного индексного анализа, табличные и графические методы представления статистических данных. Для обработки статистической информации были использованы пакеты прикладных программ Statistica, Олимп, электронные таблицы Microsoft Excel.

Информационную базу исследования составили данные государственной статистической отчетности в сфере науки и инноваций, статистические, аналитические, нормативные и методические материалы Федеральной службы государственной статистики, Министерства образования и науки, Роспатента, Государственного университета - Высшей школы экономики, Центра исследований и статистики науки, других научных организаций. В работе использовались также методические документы, статистические публикации и базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), статистической службы Европейского Союза (Евростата).

Научная новизна исследования заключается в разработке методики комплексного статистического исследования инновационного потенциала России.

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

- уточнено понятие инновационного потенциала, с выделением совокупности образующих его элементов и связей между ними в контексте социально-экономического развития;

- предложена методика комплексного статистического исследования инновационного потенциала как совокупности ресурсов инновационной деятельности во взаимосвязи с результатами их использования;

- сформулированы методологические принципы статистического исследования инфраструктуры инновационного предпринимательства, предложены система показателей и инструментарий;

- разработана и апробирована методика статистического анализа эффективности инновационной деятельности с учетом временного лага на основе применения методов корреляционного анализа;

- предложена методика многомерного статистического анализа факторов, влияющих на эффективность затрат на создание инновационной продукции, базирующаяся на методах исследования зависимостей и снижения закономерностей;

- апробированы основанные на методах кластерного анализа агоритмы многомерной классификации регионов по уровню развития инновационного потенциала;

- проведен экономико-статистический анализ состояния и тенденций динамики инновационного потенциала Российской Федерации.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные в диссертации предложения в области методологии статистического исследования инновационного потенциала позволят существенно расширить информационно-аналитическую базу для выработки эффективных управленческих решений на всех уровнях. Они могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики при разработке форм государственной статистической отчетности, организации, сбора, обработки, представления и анализа статистической информации о развитии

инновационного потенциала. Предлагаемые в работе рекомендации могут быть использованы при проведении аналитических и прогнозных исследований состояния и тенденций развития инновационного потенциала России.

Апробация работы. Выводы и рекомендации исследования используются Федеральной службой государственной статистики для совершенствования методологии и практики статистики инноваций, Владикавказским научным центром Российской академии наук при подготовке аналитических докладов и экспресс-информации для органов законодательной и испонительной власти, а также для проведения статистического анализа инновационного потенциала региона.

Кроме того, результаты исследования использованы в учебном процессе при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам Экономика и статистика фирм, Микроэкономическая статистика, Инновационный менеджмент, Управление инновационным проектом, Управление финансами корпораций в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики.

Основные теоретические и методологические положения диссертации прошли обсуждение и получили одобрение на международных совещаниях по статистике науки и инноваций (Москва, 2001, 2003 гг.), на научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (Москва 2002, 2003 гг.), научных семинарах кафедры общего менеджмента и статистики фирм МЭСИ, Института статистических исследований и экономики знаний ГУ-ВШЭ.

Публикации. По основным положениям диссертации изданы 13 научных публикаций общим объемом 4.24 п.л.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены его цели и задачи, раскрыты теоретические и методологические основы диссертационной работы, научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе Теоретические основы статистического исследования инновационного потенциала рассмотрены методологические проблемы статистического анализа инновационного потенциала, особенности его развития на современном этапе; сформулированы задачи статистики в исследовании инновационного потенциала в условиях рыночной экономики.

Рассмотрение инновационного потенциала как объекта статистического исследования требует необходимого понятийного аппарата. Критический анализ экономической литературы, посвященной инновационному предпринимательству, позволяет отметить односторонний характер трактовки его сущностных признаков. При определении объекта исследования автор исходил из места и роли инновационного потенциала в процессе расширенного воспроизводства с учетом единства и взаимодействия всех стадий инновационного процесса. В этой связи с позиций статистического исследования обоснован комплексный подход к рассмотрению инновационного потенциала как совокупности ресурсов (трудовых, материальных, информационных, финансовых) во взаимосвязи с результатами их использования (объем инновационной продукции, получение патентов, продажа лицензий, ноу-хау и т.п.).

Инновационный потенциал (рис. 1) выступает как неотъемлемый элемент экономического потенциала и рассматривается нами в динамическом распределении по стадиям инновационного цикла, охватывающего формирование и использование всей совокупности ресурсов для создания и распространения новых видов продукции, услуг, технологий, удовлетворяющих конкретные общественные потребности через систему прямых и обратных связей.

\1 ип'пи я 'н. ми. Каппвый

Потенциал инфраструктуры'

.Производственно-[технологический потенциал

потенциал

Рис. 1. Инновационный потенциал предприятия

Статистическое исследование инновационного потенциала предполагает формирование системы соответствующих показателей, отражающих его ресурсное содержание и результаты использования. Объективная оценка инновационного потенциала возможна только в том случае, если принимаются во внимание взаимосвязи науки (научной деятельности) не только с техникой (технической деятельностью), но и с производством (производственной деятельностью). В рамках единого цикла наука - техника - производство и реализуется инновационный потенциал. При этом потенциал каждого из звеньев этого цикла специфичен, а интегральный эффект может быть достигнут только во взаимосвязи, что предполагает определенные требования к методологии и составу показателей статистического исследования.

Статистическое изучение инновационного потенциала дожно, на наш взгляд, предусматривать решение широкого круга вопросов, включающих:

Х разработку системы статистических показателей, характеризующих инновационный потенциал предприятий;

количественное измерение взаимосвязи достигнутого уровня инновационного потенциала с показателями экономической эффективности производства, в том числе на микроуровне;

изучение на макроуровне влияния инновационного потенциала на структурные сдвиги и экономический рост;

анализ внутренних и внешних взаимосвязей инновационного потенциала в динамике (кооперация при проведении исследований и разработок, развитие научно-инновационной инфраструктуры).

Инновационный потенциал является источником повышения конкурентоспособности отдельных хозяйствующих субъектов и, как следствие, экономики страны в целом. В этих условиях статистика науки и инноваций дожна обеспечивать предоставление субъектам инновационной деятельности объективной, поной и своевременной информации о приоритетных направлениях научно-технологического развития, рынках технологий и наукоемкой продукции для определения стратегий развития предприятий и организаций, управления их инновационным потенциалом.

В диссертационном исследовании осуществлена систематизация основополагающих подходов к раскрытию сущности предпринимательства как вида деятельности и выделены существенные его характеристики для обоснования направлений статистического исследования. Статистика инновационного предпринимательства дожна обеспечивать получение информации, необходимой для его статистического изучения как целостной системы, охватывающей различные виды экономической деятельности и типы организаций.

Для целей статистического исследования важное значение имеет учет специфики инновационного предпринимательства, которое в отличие от классического, репродуктивного предпринимательства основывается на поиске новых путей развития хозяйствующих субъектов посредством создания, распространения и использования новой продукции, услуг, технологических процессов, форм и методов управления, выхода на новые рынки, что предполагает формирование нового типа инновационно-ориентированного предприятия.

Во второй главе Экономико-статистический анализ состояния и тенденций развития инновационного потенциала

проведено статистическое исследование состояния и тенденций развития инновационного потенциала страны, исследован вклад высшей школы в повышение его уровня, разработана методология статистического наблюдения за деятельностью субъектов инновационной инфраструктуры, предложена методика статистического анализа эффективности инновационной деятельности с учетом временного лага.

Период экономических преобразований 1990-х годов, сопровождаемый резким спадом производства и платежеспособного спроса на фоне высоких темпов инфляции, был ознаменован неуклонным падением уровня инновационной активности. В 19921994 гг. удельный вес инновационно-активных предприятий не превышал 20% от общего их числа в промышленности (рис. 2).

Рис. 2. Уровень инновационной активности предприятий промышленности в РФ.

Столь стремительный спад первоначально объясняся трудностями переходного периода, однако впоследствии экономические проблемы предприятий только усугубились. В результате второй пик снижения уровня инновационной активности пришеся на 1995 г., когда эта доля составила 5.6%.

В 2000 г. впервые с начала экономических реформ наблюдалось некоторое оживление инновационной активности в промышленности, уровень которой составил 10.6%. Как показывают расчеты, инновационную ситуацию в промышленности по существу определяют четыре отрасли - химическая (14.8%), пищевая (15.2%), машиностроение (14.1%) и металургия (16.7%). Они охватывают

свыше 70% всех инновационных промышленных предприятий и, как правило, отличаются максимальным уровнем инновационной активности, в два-три раза превосходящим средний по промышленности. В остальных отраслях доля инновационно-активных предприятий не превышала 2-5%. Многие предприятия России, ранее выпускавшие высокотехнологичную продукцию, переходят к выпуску непрофильных, дешевых и простых в конструктивном отношении изделий, отличающихся более выгодной конъюнктурой спроса.

Следует отметить существующую замкнутость и преимущественную ориентацию процесса распространения знаний на внутренний рынок. Технологический обмен имеет неустойчивую динамику и не занимает адекватного места в структуре инновационной деятельности. В течение 1995-2002 гг. доля инновационно-активных предприятий, осуществлявших

приобретение новых технологий, колебалась в пределах 36-42% и только 2-4% из их общего числа, участвовали в их передаче (рис. 3).

ЧЧУдельный вес предприятий, приобретавших новые технологам в общем числе инновационно-активных предприятий

Удельный вес предприятий, передававших новые технологии в общем числе инновационно-активных предприятий

Рис. 3. Динамика показателей технологического обмена в РФ.

В 2002 г. наблюдалась слабая активность предприятий как в приобретении новых технологий (38.1% от числа инновационно-активных), так и в их передаче (2.7%). В передаче новых технологий лидируют отрасли, характеризующиеся высоким уровнем инновационного потенциала: металургия (3.5%), машиностроение (4.1%), химическая промышленность (4.2%). Данные показатели превышают среднюю по промышленности величину. Так, для

сравнения в других отраслях этот показатель за период 1995-2002 гг. сохраняся в пределах от 0,7% (пищевая промышленность) до 2.4% (металообработка).

Как свидетельствует анализ, инновационная политика предприятий из-за дефицита собственных средств, которые являются основным источником финансирования инноваций, носит краткосрочный характер и не направлена на догосрочное развитие производственно-технологической базы.

Если оценивать инновационный потенциал России с позиций мирового опыта, то можно утверждать, что отечественная экономика ориентирована в настоящее время на реализацию консервативной научно-инновационной стратегии, что выражается в поддержании достигнутого технологического уровня и эволюционном переходе к следующему поколению научно-технических решений. В результате российская экономика развивается по догоняющему сценарию, что усиливает ее технологическое отставание от ведущих индустриальных стран. Возможен и другой путь - стратегия инновационного развития, предполагающая переход на создание и распространение принципиально новых технологий.

В работе исследован вклад высшей школы в формирование и развитие инновационного потенциала страны. За годы рыночных преобразований в сфере образования произошли разнообразные изменения, как позитивные, так и негативные. Статистические данные свидетельствуют, что выделяемое высшим учебным заведениям финансирование направляется на поддержание минимального уровня жизни преподавателей и студентов; обеспечение текущей деятельности вузов осуществляется лишь частично; остро ощущается недостаток средств для совершенствования учебного процесса, обновления материально-технической и информационной базы, развития научных исследований.

Доля Минобразования и науки России в расходах федерального бюджета на гражданскую науку в 1999-2003 гг. снизилась с 7.4% до 6% (табл. 1). Удельный вес расходов на финансирование федеральной целевой программы, ориентированной на укрепление

кооперационных связей между наукой и образованием, также постепенно сокращается. Так, за 1999-2003 гг. он сократися с 1.2% до 0.4%, что недостаточно для реальной интеграции научной и образовательной деятельности.

Таблица 1.

Расходы на науку из средств федерального бюджета (по разделу Фундаментальные исследования и содействие научно-

техническому прогрессу)

1999 2000 2002 2003

Всего, мн. руб. 11621.5 17091.7 29962.5 40206.0

из них: Министерство образования РФ мн. руб. % 859.2 7.4 1161.1 6.8 1908.9 6.4 2403.0 6.0

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова мн. руб. % 84.1 0.7 125.2 0.7 200.0 0.7 228.9 0.6

Федеральная целевая программа Интеграция науки и высшего образования России на 2002-2006 годы мн. руб. % 138.1 1.2 191.8 1.1 170.0 0.6 175.0 0.4

Подготовка специалистов в условиях рыночной экономики в большой степени зависит от интеграции высшей школы, академической и отраслевой науки, промышленности и бизнеса. Здесь особое значение приобретает развитие инновационного сектора науки и образования, который нуждается в существенной модернизации. Высшие учебные заведения дожны стать базовыми для организации системы непрерывного образования и выступать связующим звеном между сферой генерирования новых знаний и их конкретным применением на практике.

Особое внимание в диссертационном исследовании уделено разработке методологии комплексного статистического анализа инновационного предпринимательства. Сложность, динамичность и многомерность данного явления обусловливают необходимость

разработки специфических подходов к статистической оценке эффективности инновационной деятельности.

Учитывая особенности рассматриваемых явлений и процессов, при формировании статистической методологии следует принимать во внимание, что эффективность инноваций проявляется через определенный промежуток времени, требуемый для практической реализации новшеств и связанный с необходимостью освоения новой техники и технологий в производстве. Поэтому важное значение для последующего анализа имеет определение временного лага.

Для этих целей в работе построена кросскорреляционная функция за период 1990-2002 гг. В результате выпоненных расчетов получен временной лаг в сфере инновационной деятельности равный 3 годам. Таким образом, полученная оценка краткосрочных циклов позволяет повысить точность анализа эффективности инновационной деятельности.

Для обоснования методов статистической оценки запаздывания результата от момента внедрения инноваций с учетом выявленного временного лага представляется целесообразным провести расчет эффективности инновационной деятельности, опираясь на метод интегрального анализа эффективности использования активов.

В этой связи автором предложен модифицированный подход применительно к субъектам инновационного предпринимательства, позволяющий обеспечить статистическую оценку эффективности использования активов с учетом временного лага и определить тот промежуток времени, который необходим для получения отдачи от затрат на создание инновационной продукции:

Лай = Крип х Коа х Кна х в (1)

где коэффициент рентабельности использования активов

инновационного предприятия;

коэффициент рентабельности реализации инновационной продукции;

коэффициент оборачиваемости оборотных активов инновационного предприятия;

- поправочный коэффициент; временной лаг.

Следует также отметить некоторые допонительные условия, связанные со спецификой функционирования инновационных предприятий. Поправочный коэффициент в нашем случае дает возможность учитывать долю нематериальных активов (НА) в общем объеме активов (А) хозяйствующего субъекта, а именно:

Предложенная унифицированная методика статистических оценок позволяет учитывать сложность структуры активов по их видам, каждый из которых имеет свою рентабельность и заметные отличия в темпах оборачиваемости. В этой связи целесообразно использовать в статистическом анализе деятельности инновационных предприятий показатели рентабельности и оборачиваемости для каждого из видов активов, что позволит повысить надежность статистической информации и обеспечить гибкость управления экономической эффективностью инновационной деятельности, контролировать и регулировать основные влияющие на нее факторы.

Эффективность инновационной деятельности во многом определяется наличием развитой инновационной инфраструктурой, которая является базовой составляющей экономики, основанной на знаниях, и инновационного потенциала общества.

Для целей настоящего исследования инновационная инфраструктура определяется как совокупность

взаимосвязанных, взаимодопоняющих производственно-технических, организационно-экономических и управленческих систем, необходимых для эффективного осуществления инновационной деятельности, создания, распространения и экономической реализации инноваций.

По мнению автора, концептуальную основу статистического исследования инновационной инфраструктуры дожны составлять следующие положения:

разработка и введение в статистическую практику единого понятийного аппарата, обеспечивающего характеристику деятельности субъектов инфраструктуры инновационного предпринимательства;

разработка классификации субъектов инновационной инфраструктуры;

формирование методологии и системы показателей статистического наблюдения за функционированием субъектов инновационной инфраструктуры, включая их ресурсное обеспечение и результаты деятельности;

обеспечение унифицированного подхода к организации статистического наблюдения субъектов инновационной инфраструктуры независимо от типа организации, организационно-правовой формы и формы собственности.

Как показано в диссертации, направления статистического исследования инновационной инфраструктуры охватывают следующие:

анализ кадрового потенциала (включая численность, состав, структуру и движение персонала, уровень квалификации работников, внутрифирменное обучение и другие формы повышения их квалификации);

оценку материально-технической базы (состав, возрастная и технологическая структура, использование оборудования, наличие и использование средств информационно-коммуникационных технологий);

анализ финансово-экономической деятельности (затраты по источникам финансирования и их распределение, объем и структура реализованной инновационной продукции, прибыль и направления ее использования).

В соответствии с требованиями информационного обеспечения инновационной политики и с учетом российских и международных статистических стандартов в работе предложен проект инструментария статистического наблюдения, который будет способствовать обоснованию приоритетов государственной поддержки инновационной инфраструктуры, формированию адаптивной стратегии ее развития в условиях изменяющихся

требований рынка и внешней конъюнктуры. Разработанный проект формы статистической отечности и инструкция по ее запонению предназначен для внедрения в практику государственного статистического наблюдения за деятельностью инфраструктуры инновационного предпринимательства, которое дожно охватывать все юридические лица и их обособленные подразделения во всех отраслях экономики, включая субъекты малого предпринимательства (научные и технологические парки, бизнес-инкубаторы, инновационно-технологические центры, центры трансфера технологий и др.).

В третьей главе Комплексная статистическая оценка эффективности использования инновационного потенциала предложена факторная индексная модель, раскрывающая влияние факторов на эффективность затрат на создание инновационной продукции, проведен компонентный анализ и осуществлена классификация регионов Российской Федерации по уровню инновационного потенциала.

Исследование эффективности использования инновационного потенциала страны предполагает выявление факторов, которые оказывают определяющее влияние на его формирование. Однако решение указанной задачи сдерживается непоной необходимой для этого статистической информации и недостаточной разработанности соответствующего методического аппарата.

В этой связи в диссертационном исследовании был применен индексный факторный анализ, что позволило дать статистическую оценку влияния различных факторов на эффективность затрат на создание инновационной продукции. В силу отсутствия статистической информации в целом по стране анализ был проведен на примере предприятия Гринфис, специализирующегося на освоении новых технических средств и технологий. При этом был апробирован предложенный автором инструментарий сбора статистических данных.

В работе предложена следующая модель:

где 1пе Ч индекс отдачи затрат на создание инновационной продукции;

В[ и В0 - выручка от реализации инновационной продукции;

(яМзо)' выручка от реализации инновационной продукции на

рубль затрат;

с1( И <1о - прибыль от реализации инновационной продукции;

3] И Зо - затраты на исследования и разработки.

Все показатели приведены за отчетный и базисный периоды соответственно.

За период с 2001 по 2003 гг. затраты предприятия Гринфис на создание инновационной продукции возросли на 23.5 тыс. руб., или на 1.03. На это повлияло изменение следующих факторов:

- Выручка от реализации инновационной продукции (фактор а) выросла на +178.9 тыс. руб., что привело к следующему изменению эффективности затрат на создание инновационной продукции: (+178.9)*1.73*0.42=129.9 руб.

- Выручка от реализации инновационной продукции на рубль затрат (фактор Ь) возросла на + 0.21 руб., что повлияло на рост эффективности затрат на: 1025.0*(1.73-1.52)*0.42=90.4/руб.

- Прибыль от реализации инновационной продукции (фактор с) возросла незначительно (+0.07 руб.), что привело к следующему изменению эффективности затрат: 1025.0*1.52*(0.42-0.34)=124.64 руб.

Из проведенного индексного факторного анализа видно, что эффективность затрат на создание инновационной продукции предприятия Гринфис возросла за счет незначительного роста всех рассматриваемых факторов:

- выручки от реализации инновационной продукции (+129.9 руб.);

- выручки от реализации инновационной продукции на рубль затрат (+90.4 руб.);

- прибыли от реализации инновационной продукции (+124.64 руб.).

Учитывая тесную связь всех рассматриваемых факторов, в работе применен метод главных компонент для моделирования

процесса изменения объема инновационной продукции, подвергшейся усовершенствованию под влиянием различных факторов.

В ходе предварительного концептуального исследования была выдвинута гипотеза о том, что на объем инновационной продукции, подвергшейся усовершенствованию (У, мрд. руб.) оказывают влияние следующие факторы:

х1 - число предприятий и организаций, ед.; х2 - внутренние затраты на исследования и разработки, мн. руб.; X) - число организаций, выпонявших исследования и разработки, ед.;

персонал, занятый исследованиями и разработками, тыс. чел.;

число инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг, ед.;

х6 - затраты на технологические инновации, мн. руб.; х7 - удельный вес затрат на технологические инновации в объеме отгруженной продукции инновационно-активных организаций, %;

х8 - инвестиции в основной капитал, мн. руб.; х9 - число организаций с участием иностранного капитала, выпускающих продукцию и оказывающих услуги, ед.;

Для анализа взаимосвязей в целом по России была использована пространственная выборка, охватывающая все субъекты Российской Федерации по состоянию на 2002 г. Для решения поставленной задачи использовася пакет статистического анализа лStatistica.

При определении факторов, влияющих на изменение объема инновационной продукции, подвергшейся усовершенствованию, была построена матрица парных коэффициентов корреляции, анализ которой показал наличие мультиколениарности. Для перехода к некоррелированным признакам и снижения размерности был проведен факторный анализ, который дал возможность перейти от 9 первоначально выбранных переменных к двум обобщенным факторам, которые содержат большую часть информации, заключенной в первоначальных переменных. Полученные главные компоненты можно интерпретировать следующим образом:

- ресурсы инновационной деятельности (число предприятий и организаций; число организаций, выпонявших исследования и разработки; число инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг; число организаций с участием иностранного капитала, выпускающих продукцию и оказывающих услуги; персонал, занятый исследования и разработками; внутренние затраты на исследования и разработки; затраты на технологические инновации; задоженность по кредитам юридических лиц; инвестиции в основной капитал).

- результативность затрат на инновационную деятельность (доля затрат на технологические инновации в объеме отгруженной продукции инновационно-активных организаций).

На базе полученных в результате компонентного анализа значений обобщенных факторов была получена регрессионная модель объема инновационной продукции, подвергшейся усовершенствованию, которая имеет следующий вид:

у = 775.173+1.209201/1 +180530/2 (4)

Множественный коэффициент детерминации

свидетельствует о том, что 81.0% вариации объема продукции, подвергшейся усовершенствованию, объясняется вошедшими в модель показателями. Остальная часть вариации - 19.0% обусловлена действием неучтенных факторов, а также случайных воздействий.

Результаты регрессионного анализа на обобщенных факторах показали возможные направления целенаправленного воздействия на показатели инновационной деятельности, составляющие исследуемые обобщенные факторы, с помощью которых можно обеспечить повышение конечного результата функционирования инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг - объема продукции, подвергшейся усовершенствованию.

Следующим этапом анализа является статистическая оценка и составление своего рода карты состояния инновационного потенциала регионов России, отражающей их дифференциацию по показателям инновационной деятельности. Это создаст

^ = 0.81

информационную базу для формирования и реализации политики развития инновационного потенциала как на федеральном, так и на региональном уровнях.

Кластерный анализ проводися по всем субъектам Российской Федерации (за исключением Чеченской республики, информация по которой отсутствует) по следующим показателям за 2002 г.:

число инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг, ед.;

Х2 - затраты на технологические инновации, мн. руб.;

удельный вес затрат на технологические инновации в объеме отгруженной продукции инновационно-активных организаций, %;

объем продукции, подвергшейся значительным технологическим изменениям или вновь внедренной, мн. руб.;

объем продукции, подвергшейся усовершенствованию,

мн. руб.

В результате применения метода К-средних были выделены следующие типологические группы:

1. В первый кластер вошли регионы, характеризующиеся высоким уровнем инновационной активности, т.е. группа линновационных лидеров. К таким регионам относятся Тюменская и Самарская области, г. Москва.

2. Во второй кластер вошли регионы, также являющиеся инновационно-активными, но в меньшей степени использующие свой инновационный потенциал, что характеризует их как группу перспективного инновационного потенциала. В число таких регионов вошли Челябинская, Свердловская и Иркутская области, Республика Татарстан, Пермская и Нижегородская области, г. Санкт-Петербург, Мурманская, Архангельская, Московская и Воронежская области, Республики Саха (Якутия) и Башкортостан.

3. В третий кластер - группу линновационных аутсайдеров вошли все регионы, не включенные в первые два кластера. Им свойственны самые низкие показатели инновационной активности относительно среднероссийского уровня.

Как показывают расчеты, наиболее содержательными для интерпретации оказались следующие показатели:

ДС]' - число инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг, ед.;

Хг - затраты на технологические инновации, мн. руб.;

Хз' - объем продукции, подвергшейся значительным технологическим изменениям или вновь внедренной, мн. руб.

Средние значения показателей для трех кластеров представлены на рис. 4.

ЧЧКластер 1 -ХЧКластер 2

--Кластер 3

х1 х2 хЗ

Рис. 4. Средние значения показателей для кластеров

Кластерный анализ инновационного потенциала регионов не только подтвердил вывод о том, что Тюменская и Самарская области, а также г. Москва лидируют в Российской Федерации по уровню развития инновационного потенциала, но и продемонстрировал, что эти регионы значительно отличаются по средним значениям показателей как ресурсов инновационной деятельности (числа инновационно-активных организаций промышленности и сферы услуг и затрат на технологические инновации), так и результатов его использования (объему продукции, подвергшейся значительным технологическим изменениям или вновь внедренной).

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного статистического исследования, сформулированы основные выводы и даны рекомендации по их практическому использованию.

По теме диссертации опубликованы следующие работы: 1.Дзакоев З.Л., Агкацева И.Э. Сетевая структура организации предпринимательства в регионе//Актуальные проблемы современной экономики и управления. Межвуз. сб. науч. тр.- М.: ИНИОН РАН, 2001 (0.2 п. л., в том числе авт. 0.1 п. л.).

2.Агкацева И.Э., Кабисова Р.С. Дистанционные образовательные технологии подготовки специалистов научно-технической сферы, г. Владикавказ: Владикавказский научный центр РАН, 2001 (0.1 п.л., в том числе авт. 0.05 п.л.).

3.Агкацева И.Э. Новые формы научно-технического предпринимагельства//Актуальные проблемы современной экономики и управления. Межвуз. сб. науч. тр.- М.: ИНИОН РАН, 2002 (0.3 п. л.).

4.Агкацева Н.Э., Гусев B.C. Франчайзинг в России: виды и проблемы развития//Актуальные проблемы современной экономики и управления. Межвуз. сб. науч. тр. - М.: ИНИОН РАН, 2002, вып. 3 (0.2 п. л., в том числе авт. 0.1).

5.Агкацева И.Э. Трансформация организационных структур в сфере науки и инноваций в условиях переходной экономики.// Актуальные проблемы современной экономики и управления.- М.: ИНИОН РАН, 2002, вып. 4 (0.2 п. л.).

6. Ильенкова С.Д., Агкацева И.Э. Венчурное предпринимательство: возможно ли его финансирование?//Сб. тр. научно-практ. семинара// г. Ярославль: Концерн "Подати", 2002 (0.1 п.л., в том числе авт. 0.05 п.л.).

7. Агкацева И.Э. Организация инновационного предпринимательства в РСО - Алания. //Актуальные проблемы современной экономики и управления.- М.: ИНИОН РАН, 2002, сб. 5 (0.2 п. л.).

8. Ильенкова С.Д., Гохберг Л.М., Мосякин Б.В., Агкацева И.Э. Управление инновационным проектом. Уч. пос.-М : МЭСИ, 2002 (3.35 п.л., в том числе авт. 0.84 п.л.).

9. Орехов СА., Агкацева И.Э. Управление финансами корпораций. Уч. пос.-М.: МЭСИ, 2002 (3.5 п.л., в том числе авт. 1.5 п.л.)

10. Ильенкова С.Д., Гохберг Л.М., Мосякин Б.В., Агкацева И.Э. Управление инновационным проектом (практикум).-М.: МЭСИ, 2002 (1.25 п.л., в том числе авт. 0.1 п.л.).

И. Ильенкова С.Д., Агкацева И.Э. Инновационный менеджмент (практикум).-М.: МЭСИ, 2002(1.25 п. л., в том числе авт. 0.5 п.л.).

12. Агкацева И.Э. Статистическая оценка ресурсного потенциала и инновационной активности высшей школы в России//Проблемы современных экономических трансформаций. Сб. тр. II Междунар. научно-практического семинара. - М.: ИНИОН РАН, 2003 (0.25 п.л.).

13. Ильенкова С.Д, Агкацева И.Э. Роль маркетинга в повышении эффективности инновационной деятельности организации.//Тез. докл. Всерос. научно-практ. конференции.-Казань: Казанский государственный финансово-экономический институт, 2004 (0.1 п.л., в том числе авт. 0.05 п.л.).

Лицензия Р № 020563 от 07.07.97 Подписано к печати 18.11.2004

Формат издания 60x84/16 Бум. офсет. №1 Печать офсетная

Печ. л. 1,5 Уч.-изд. л. 1,4 Тираж 100 экз.

Заказ № 2479_

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Агкацева, Изабела Эльбрусовна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА.

1.1. Инновационный потенциал как объект статистического исследования

1.2. Проблемы развития инновационного предпринимательства в России

1.3. Задачи статистики в изучении инновационного потенциала.

ГЛАВА 2. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА.

2.1. Экономико-статистическая оценка инновационного потенциала России.

2.2. Статистическое исследование высшей школы как фактора формирования и развития инновационного потенциала.

2.3. Методология статистического анализа инновационного предпринимательства.

ГЛАВА 3. КОМПЛЕКСНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА.

3.1. Факторный статистический анализ эффективности использования инновационного потенциала России.

3.2. Обоснование методов статистической оценки инновационного потенциала.

3.3. Обобщенная статистическая оценка инновационного потенциала регионов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации"

Актуальность темы исследования. Как свидетельствует мировой опыт, обеспечение устойчивого экономического роста в значительной мере определяется эффективностью использования результатов фундаментальных и прикладных исследований в производстве. В этих условиях все большее значение приобретает проблема интенсивного развития инновационного потенциала, обеспечивающего реализацию эффективных нововведений в экономике и социальной сфере, способствующих повышению материального благосостояния и качества жизни людей как в стране в целом, так и в ее регионах.

Важным инструментом структурных изменений в экономике является активная научно-техническая и инновационная политика, ориентированная на содействие развитию передовых технологий, НИОКР прорывного характера, созданию и распространению новых видов продукции и услуг. Заметное место принадлежит формированию инновационной системы, которая развивается под влиянием множества объективных факторов как общих, так и специфичных для каждой страны, включая ее географическое положение, наличие природных и трудовых ресурсов, особенности исторического развития и функционирования политических и экономических институтов, форм предпринимательской деятельности. Эти факторы выступают догосрочными детерминантами направлений и темпов эволюции инновационной активности.

Формирование и реализация эффективной инновационной политики требует адекватного статистического обеспечения. Статистика призвана служить основой для принятия обоснованных управленческих решений в сфере создания, распространения и использования инноваций. В современных условиях резко возрастает значение статистического исследования инновационного потенциала как фактора конкурентоспособности предприятий, отраслей, регионов, экономики в целом.

В то же время в экономико-статистической литературе и практике не нашла дожного освещения актуальная проблема формирования комплексной методологии анализа инновационного потенциала на разных уровнях управления экономикой как совокупности ресурсов инновационной деятельности во взаимосвязи с результатами их использования. Это, в свою очередь, препятствует получению статистической информации, необходимой не только для органов управления на федеральном и региональном уровнях, но и разработки конкурентных стратегий предприятиями и организациями. Недостаточно разработана методология статистического анализа инновационного предпринимательства. Не получили отражения в статистике вопросы оценки состояния и развития инновационной инфраструктуры: отсутствуют соответствующие понятийный аппарат и классификации, отвечающие требованиям государственной статистики и международным стандартам, система показателей и методология их исчисления; не осуществляется статистическое наблюдение за деятельностью ее субъектов.

Все это предопределяет актуальность выбранной темы, содержание и логику диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является комплексное статистическое исследование инновационного потенциала Российской Федерации.

Для достижения данной цели автором были поставлены и решены следующие задачи:

Х обобщить основные характеристики, закономерности формирования и развития инновационного потенциала;

Х обосновать методологические принципы статистического исследования инновационного потенциала и сформулировать его перспективные задачи применительно к условиям рыночной экономики;

Х провести экономико-статистический анализ состояния и тенденций развития инновационного потенциала страны на всех уровнях его формирования;

Х разработать систему показателей и методику статистического анализа эффективности инновационной деятельности;

Х подготовить предложения по совершенствованию методологии и организации статистического наблюдения за деятельностью субъектов инновационной инфраструктуры;

Х провести анализ факторов, оказывающих влияние на эффективность затрат на создание инновационной продукции.

Объектом исследования является инновационная деятельность в российской экономике.

Предметом исследования послужили количественные и качественные показатели инновационной деятельности организаций Российской Федерации.

Теоретической и методологической базой исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых и специалистов в области статистики, экономики научно-технического прогресса, теории инноваций, инновационного менеджмента, науковедения, компьютерной обработки данных, рекомендации международных экономических и статистических организаций.

При решении поставленных в диссертации задач использованы статистические методы корреляционного, регрессионного, факторного индексного анализа, табличные и графические методы представления статистических данных. Для обработки статистической информации были использованы пакеты прикладных программ Statistica, Олимп, электронные таблицы Microsoft Excel.

Информационную базу исследования составили данные государственной статистической отчетности в сфере науки и инноваций, статистические, аналитические, нормативные и методические материалы Федеральной службы государственной статистики, Министерства образования и науки РФ, Роспатента, Государственного университета Ч Высшей школы экономики, Центра исследований и статистики науки, других научных организаций. В работе использовались также методические документы, статистические публикации и базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), статистической службы Европейского Союза (Евростата).

Научная новизна исследования заключается в разработке методики комплексного статистического исследования инновационного потенциала России.

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

Х уточнено понятие инновационного потенциала, с выделением совокупности образующих его элементов и связей между ними в контексте социально-экономического развития;

Х предложена методика комплексного статистического исследования инновационного потенциала как совокупности ресурсов инновационной деятельности во взаимосвязи с результатами их использования;

Х сформулированы методологические принципы статистического исследования инфраструктуры инновационного предпринимательства, предложены система показателей и инструментарий;

Х разработана и апробирована методика статистического анализа эффективности инновационной деятельности с учетом временного лага на основе применения методов корреляционного анализа;

Х предложена методика многомерного статистического анализа факторов, влияющих на эффективность затрат на создание инновационной продукции, базирующаяся на методах исследования зависимостей и снижения закономерностей;

Х апробированы основанные на методах кластерного анализа агоритмы многомерной классификации регионов по уровню развития инновационного потенциала;

Х проведен экономико-статистический анализ состояния и тенденций динамики инновационного потенциала Российской Федерации.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные в диссертации предложения в области методологии статистического исследования инновационного потенциала позволят существенно расширить информационно-аналитическую базу для выработки эффективных управленческих решений на всех уровнях. Они могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики при разработке форм государственной статистической отчетности, организации, сбора, обработки, представления и анализа статистической информации о развитии инновационного потенциала. Предлагаемые в работе рекомендации могут быть использованы при проведении аналитических и прогнозных исследований состояния и тенденций развития инновационного потенциала России.

Апробация работы. Выводы и рекомендации исследования используются Федеральной службой государственной статистики для совершенствования методологии и практики статистики инноваций, Владикавказским научным центром Российской академии наук при подготовке аналитических докладов и экспресс-информации для органов законодательной и испонительной власти, а также для проведения статистического анализа инновационного потенциала региона.

Кроме того, результаты исследования использованы в учебном процессе при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам Экономика и статистика фирм, Микроэкономическая статистика, Инновационный менеджмент, Управление инновационным проектом, Управление финансами корпораций в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики.

Основные теоретические и методологические положения диссертации прошли обсуждение и получили одобрение на международных совещаниях по статистике науки и инноваций (Москва, 2001, 2003 гг.), на научных конференциях молодых ученых, аспирантов и студентов Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (Москва 2002, 2003 гг.), научных семинарах кафедры общего менеджмента и статистики фирм МЭСИ, Института статистических исследований и экономики знаний ГУ-ВШЭ.

Публикации. По основным положениям диссертации изданы 13 научных публикаций общим объемом 4.24 п.л.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Агкацева, Изабела Эльбрусовна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного диссертационного исследования можно сделать следующие основные выводы и рекомендации.

1. Критический анализ работ, посвященных инновационному предпринимательству, позволяет отметить недостаточную разработку методологии статистического исследования инновационного потенциала. В этой связи автором обоснован комплексный подход к рассмотрению инновационного потенциала как совокупности ресурсов инновационной деятельности во взаимосвязи с результатами их использования. При этом инновационный потенциал является неотъемлемым элементом экономического потенциала предприятия и направлен на удовлетворение конкретных общественных потребностей через систему прямых и обратных связей.

2. Задачи статистического исследования инновационного потенциала на современном этапе развития заключаются в комплексной оценке условий его формирования и развития. В диссертационном исследовании автором выделены следующие основные задачи:

Х проведение экономико-статистического анализа состояния и тенденций развития инновационного потенциала страны на всех уровнях его формирования;

Х разработка системы показателей и методики статистического анализа эффективности инновационной деятельности;

Х проведение анализа факторов, оказывающих влияние на эффективность затрат на создание инновационной продукции.

Х разработка системы статистических показателей, характеризующих инновационный потенциал предприятий.

Инновационный потенциал является источником повышения конкурентоспособности отдельных хозяйствующих субъектов и, как следствие, экономики страны в целом. В этих условиях статистика науки и инноваций дожна обеспечивать предоставление субъектам инновационной деятельности объективной, поной и своевременной информации о приоритетных направлениях научно-технологического развития, рынках технологий и наукоемкой продукции для определения стратегий развития предприятий и организаций, управления их инновационным потенциалом.

3. С начала рыночных реформ большое количество исследований было посвящено малому инновационному предпринимательству, что сужает существующую проблему. В связи с этим в работе проведено статистическое исследование состояния и развития инновационного предпринимательства как на крупных, так и на малых предприятиях. Анализ показателей деятельности инновационно-активных предприятий в промышленности России позволил выявить следующие особенности их инновационной деятельности:

Х инновационную ситуацию в промышленности по существу определяют четыре отрасли Ч химическая (14.8%), пищевая (15.2%), машиностроение (14.1%) и металургия (16.7%), которые охватывают свыше 70% всех инновационных промышленных предприятий и, как правило, отличаются максимальным уровнем инновационной активности, в два-три раза превосходящим средний по промышленности;

Х многие предприятия России, ранее выпускавшие высокотехнологичную продукцию, переходят к выпуску непрофильных, дешевых и простых в конструктивном отношении изделий, отличающихся более выгодной конъюнктурой спроса;

Х наблюдается существенная замкнутость и преимущественная ориентация процесса распространения знаний на внутренний рынок. В течение 1995-2002 гг. доля инновационно-активных предприятий, осуществлявших приобретение новых технологий, колебалась в пределах 3642% и только 2-4% из их общего числа, участвовали в их передаче;

Х слабая активность предприятий как в приобретении новых технологий (38.1% от числа инновационно-активных), так и в их передаче (2.7%);

Х в передаче новых технологий лидируют отрасли, характеризующиеся высоким уровнем инновационного потенциала: металургия (3.5%), машиностроение (4.1%), химическая промышленность (4.2%). Данные показатели превышают среднюю по промышленности величину. Так, для сравнения в других отраслях этот показатель за период 1995-2002 гг. сохраняся в пределах от 0.7% (пищевая промышленность) до 2.4% (металообработка).

4. Автором исследован вклад высшей школы в повышение уровня инновационного потенциала страны. Статистические данные свидетельствуют, что финансирование высших учебных заведений направляется на поддержание минимального уровня жизни преподавателей и студентов; обеспечение текущей деятельности вузов осуществляется лишь частично; остро ощущается недостаток средств для совершенствования учебного процесса, обновления материально-технической и информационной базы, развития научных исследований.

Подготовка специалистов в условиях рыночной экономики в большой степени зависит от интеграции высшей школы, академической и отраслевой науки, промышленности и бизнеса. В этих условиях особое значение приобретает развитие инновационного сектора науки и образования, который нуждается в существенной модернизации.

5. Концептуальную основу статистического исследования инновационной инфраструктуры дожны составлять следующие положения:

Х разработка и введение в статистическую практику единого понятийного аппарата, обеспечивающего характеристику деятельности субъектов инфраструктуры инновационного предпринимательства;

Х разработка классификации субъектов инновационной инфраструктуры;

Х формирование методологии и системы показателей статистического наблюдения за функционированием субъектов инновационной инфраструктуры, включая их ресурсное обеспечение и результаты деятельности;

Х обеспечение унифицированного подхода к организации статистического наблюдения субъектов инновационной инфраструктуры независимо от типа организации, организационно-правовой формы и формы собственности.

6. В исследовании обоснованы направления статистического исследования инновационной инфраструктуры, которые охватывают следующие:

Х анализ кадрового потенциала (включая численность, состав, структуру и движение персонала, уровень квалификации работников, внутрифирменное обучение и другие формы повышения их квалификации);

Х оценку материально-технической базы (состав, возрастная и технологическая структура, использование оборудования, наличие и использование средств информационно-коммуникационных технологий);

Х анализ финансово-экономической деятельности (затраты по источникам финансирования и их распределение, объем и структура реализованной инновационной продукции, прибыль и направления ее использования).

7. В целях разработки методологии комплексного статистического исследования инновационной инфраструктуры, в работе предложена унифицированная форма статистического наблюдения за их деятельностью.

8. Особое внимание в диссертационном исследовании уделено разработке методологии комплексного статистического анализа инновационного предпринимательства. При формировании статистической методологии автором в исследовании отмечено, что эффективность инноваций проявляется через определенный промежуток времени, требуемый для практической реализации новшеств и связанный с необходимостью освоения новой техники и технологий в производстве. Поэтому важное значение для статистического анализа эффективности инновационной деятельности имеет определение временного лага. Проведенные расчеты позволили определить временной лаг в сфере инновационной деятельности равный 3 годам.

9. В результате кластерного анализа были выделены следующие типологические группы по уровню инновационного потенциала:

Х В первый кластер вошли регионы, характеризующиеся высоким уровнем инновационной активности, т.е. группа линновационных лидеров. К таким регионам относятся Тюменская и Самарская области, г. Москва.

Х Во второй кластер вошли регионы, также являющиеся инновационно-активными, но в меньшей степени использующие свой инновационный потенциал, что характеризует их как группу перспективного инновационного пот&щиала. В число таких регионов вошли Челябинская, Свердловская и Иркутская области, Республика Татарстан, Пермская и Нижегородская области, г. Санкт-Петербург, Мурманская, Архангельская, Московская и Воронежская области, Республики Саха (Якутия) и Башкортостан.

Х В третий кластер - группу линновационных аутсайдеров вошли все регионы, не включенные в первые два кластера. Им свойственны самые низкие показатели инновационной активности относительно среднероссийского уровня.

Кластерный анализ подтверждает результаты проведенного экономико-статистического анализа: высокий уровень инновационного потенциала страны сосредоточен в химической отрасли, машиностроении и металургии, которые в большей степени сосредоточены в регионах, вошедших в первый кластер.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Агкацева, Изабела Эльбрусовна, Москва

1. Абрютина М.С. Экономический учет и анализ деятельности предприятий/ТВ опросы статистики, 2000, №11.

2. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ (Методология и проблемы).-М.: Статистика, 1977.

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

4. Акоев Г.С. Электроника республики в российском контексте//Северная Осетия, 2000, 18 авг.

5. Багриновский К.А. Проблемы управления развитием наукоемкого производства//Менеджмент в России и за рубежом, 2003, №2.

6. Баранчеев В., Гунин В. Маркетинговое управление интелектуальным капиталом предприятия//Маркетинг, 2000, №6.

7. Башин M.JI. Наука: хозрасчет и эффективность. М.: Московский рабочий, 1991.

8. Беляевский И.К. Статистика рынка товаров и услуг. Учебник 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2002.

9. Безруков В., Остапкович Г. Оценка инновационной деятельности промышленных предприятий//Экономист, 2001, №5.

10. Ю.Бендиков М.А. Современные проблемы развития наукоемкой промышленности России. //Науковедение, 1999, №4.

11. П.Бендиков М.А., Джамай Е.В. Идентификация и измерение интелектуального потенциала инновационно активного предприятия.// Экономическая наука современной России, 2001, №4.

12. Бердашкевич А.П. Экономические и правовые основы развития инновационной деятельности в РФ в 2000 г.//Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. М.: МГУ, 2001, №1.

13. Бланк И.А. Управление активами. Киев.: Эльга, 2000.

14. Блиоков Е.Н. Функциональная организация системы наука-производство (концепция интенсивного развития).- М.: ИЭ РАН, 1999.

15. Большой экономический словарь/Под ред. А.Н. Азрилияна. М.: Фонд Правовая культура, 1994.

16. Боровиков В.П. Популярное введение в программу STATISTICA. -М.: КомпьютерПресс, 1998.

17. Василенко Е., Прокунина Е. О некоторых проблемах перехода на статистику предприятий/УВопросы статистики, 1996, №5.

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

19. Вернадский В.И. Труды по истории науки в России. М.: Наука,1988.

20. Викторов А., Румянцев А. Стратегия инновационного развития региона// Экономика и коммерция, 2001, №2.

21. Волынец-Руссет Э.Я. Коммерческая реализация изобретений и ноу-хау: Учебник. М.: Юристъ, 1999.

22. Высоцкий JI.JI. Словарь-справочник инновационного менеджера. -Новосибирск: Изд-во НГАСУ, 2000.

23. Высшее образование в России: 1998. Краткий стат. сб./ЦИСН. М.,1998.

24. Гамидов Г.С., Колосов В.Г., Османов Н.О. Основы инноватики и инновационной деятельности. СПб.: Политехника, 2000.

25. Гарфид Ю. Можно ли выявлять и оценивать научные достижения и научную продуктивность?//Вестник АН СССР, 1982, №7.

26. Гельвановский М., Маслов Н., Трофимова И. Вопросы статистики науки//Российский экономический журнал, 1994, №2.

27. Глазьев С. Ю. Переход к инновационной экономике условие будущего развития России //Инновации, 2000, №3-4.

28. Гохберг JI. Статистика науки: переход на международные стандарты/ZBопросы статистики, 1995, №4.

29. Гохберг Л., Кузнецова И. Статистика инноваций: первые результаты и ближайшие перспективы//Вопросы статистики, 1996, №3.

30. Гохберг Л.М. Научный потенциал СССР. Научно-технический прогресс. Формы интеграции науки с производством. Организация и финансирование научно-исследовательских работ (Итоги науки и техники ВИНИТИ АН СССР).- М.: 1990.

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

32. Гохберг Л.М. Российская наука: интеграция в глобальные процессы//Человек и труд, 2000, №11.

33. Гохберг Л.М. Статистика науки. М.: ТЕИС, 2003.

34. Гохберг Л.М. Финансирование науки в странах с переходной экономикой: сопоставительный анализ. М.: ЦИСН, 1998.

35. Гохберг Л.М., Кузнецова И.А. Вузовская наука: перспективы развития//Высшее образование в России, 2004, №4.

36. Гохберг Л.М., Масленников В.И., Миндели Л.Э. Международные сопоставления показателей развития науки. М.: ВИНИТИ, 1990.

37. Гохберг Л.М., Миндели Л.Э. Исследования и разработки в России: тенденции 1990-х годов//ЦИСН.- М., 1997.

38. Гунин В.Н. Инновационная активность предприятий: сущность, содержание, формы. М.: ГУУ, 2000.

39. Гурков И. Инновационная деятельность российских промышленных предприятий//Вопросы экономики, 2001, №7.

40. Дагаев А.А. Рычаги инновационного роста//Проблемы теории и практики управления, 2000, №5.

41. Денисов А.Ю., Жданов С.А. Экономическое управление предприятием и корпорацией. М.: Дело и Сервис, 2002.

42. Добров Г.М., Тонкаль В.Е. Научно-технический потенциал: структура, динамика, эффективность. Киев: Наукова Думка, 1987.

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

44. Дудкин В.И., Иванов И.И. Анализ инновационной деятельности производственных и научно-производственных предприятий радиоэлектронного комплекса промышленности//Экономика и коммерция, 2002. Вып. 1 3.

45. Журавкова И.В. Анализ влияния инвестиций и инноваций на эффективность хозяйственной деятельности предприятия. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2001.46.3авлин П.Н., Васильев А.В. Оценка эффективности инноваций. С-Петербург, 1998.

46. Задоя А.А. Народнохозяйственный потенциал и интенсивное воспроизводство. Киев, 1986.

47. Закон Республики Северная Осетия Ч Алания №7 Ч РЗ О науке и научно-технической политике в Республике Северная Осетия Алания от 15 апреля 2000 г//Северная Осетия, 19 июля 2000.

48. Закон Российской Федерации О науке и государственной научно-технической политике (23 августа 1996 г., №127 ФЗ)//Российская газета, 1996, 3 сент.

49. Иванов В.В., Михальченков А.И. Система управления развитием малого бизнеса территории// Менеджмент в России и за рубежом, 2004, №2.

50. Измерение научно-технической деятельности. Предлагаемая стандартная практика для обследований исследований и разработок: руководство Фраскати/Пер. с англ. и научн. ред. JI.M. Гохберга. Париж-Москва: ОЭСР, ЦИСН, 1995.

51. Илышев A.M., Сучкова И.В. Статистическое изучение нематериальных активов в промышленности//Вопросы статистики, 2000, №11.

52. Ильенкова С.Д., Гохберг JI.M. Инновационный менеджмент// Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М., 1999.

53. Индикаторы инновационной деятельности. Статистический сборник. М.: ГУ - ВШЭ, 2004.

54. Инновационная политика и инновационный бизнес в России//Аналитический вестник Совета Федераций ФС РФ. Специальный выпуск к пятому Петербургскому экономическому форуму, №15 (146), 2001.

55. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов//Под ред. С.Д. Ильенковой.- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

56. Инновационный процесс в странах развитого капитализма/Под ред. И.Е. Рудаковой.- М.: Изд-во МГУ, 1991.

57. Инструкция по запонению форм федерального государственного статистического наблюдения за выпонением научных исследований и разработок (форма №2 наука и наука №2 - наука (краткая)).

58. Исследования и разработки в секторе высшего образования. Стат. сб./ЦИСН.- М., 1998.

59. Клебанер B.C., Мирабян Л.М., Терехов А.И. Опыт и проблемы оценки развития нового научного направления//Науковедение, 2000, №4.

60. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ хозяйственного состояния предприятия. Изд. 3-е, исправл., доп. М.: Центр экономики и маркетинга, 1999 г.

61. Козлов Г.В. Развитие инноваций главный путь реформирования российской науки. Коммерциализация технологий: российский и мировой опыт/Под общ. ред. Петруненков А.А., Фонштейн Н.М.-М, 2000.

62. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001.

63. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Инновационная деятельность и проблемы технологического развития экономики//Проблемы прогнозирования, 1991, №4.

64. Концепция Государственной инновационной политики Российской Федерации на 2001-2005 годы//Инновации 2000, №3, 4.

65. Концепция реформирования российской науки на период 1998-2000 годов. Утверждена постановлением Правительства Российской Федерации от 18 мая 1998 г. №453. М.: ЦИСН, 1998.

66. Коробейников О.П. Роль инноваций в процессе формирования стратегии предприятия//Менеджмент в России и за рубежом, 2000, №3.

67. Коротков А.В. Статистический анализ развития инновационного процесса/ТВопросы статистики, 2001, №11.

68. Крылов Э.И., Власова В.М., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2003.

69. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/Под ред. Назарова М.Г.- М.: Финстатинформ, ЮНИТА-ДАНА, 2000 г.

70. Кусраев А.Г. Формирование научно-технической и инновационной политики в Республике Северная Осетия Алания//Регионология 1999, приложение №1.

71. Лапуста М. Предприниматель и предпринимательство: Общая характеристика //Проблемы теории и практики управления, 1994, № 1.

72. Ларионова Е. Отражение нематериальных активов в СНС и национальном богатстве//Вопросы экономики, 1993, №5.

73. Лахтин Г.А., Миндели Л.Е. Контуры научно-технической политики. М.:ЦИСН, 2000.-(Научно-техническая и инновационная политика).

74. Лосев B.C. Показатели инновационной активности предприятий региона//Экономика строительства, 1999, №2.

75. Магсудов Ф., Мусаев А. Роль научного потенциала в прогнозировании научно-технического прогресса/Юбщество и экономика, 2000, №5-6.

76. Майкл Д., Интрилигейтор А., Брагинский С., Швыдко В. Развитие секторов, базирующихся на потенциале человеческого капитала: шансвозрождения экономики России//Проблемы теории и практики управления, 2001 №3.

77. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. Т. 26, ч. III.

78. Маршал А. Принципы экономической науки. т.1./Пер. с англ. М. Прогресс, 1993.

79. Масленникова Н.П. Менеджмент инновационной организации. М.: ГУУ, 2001.

80. Матевосов JI.M. Реформы науке нужны. Но какие?//Патенты и лицензии, 1998, №2.

81. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. М., 1994.

82. Методические рекомендации по статистическому обследованию малых предприятий в научно-технической сфере/Гохберг JI.M., Кузнецова И.А.- М.: ЦИСН, 1999.

83. Миндели JL, Гохберг JI. Еще раз о статистике науки//Вопросы статистики, 1996, №12.

84. Миндели Л.Э., Мартыненко А. В. Реформирование российской науки: анализ и проблемы. М.: ЦИСН, 2001.- (Научно- техническая и инновационная политика).

85. Миндели Л.Э., Пипия Л.К. Теоретические основы анализа вузовской науки. М.: ВИНИТИ, 1991.

86. Мочанов И.Н. Научный базис и информационные ресурсы сферы высшего профессионального образования//Вопросы статистики, 2001, №12.

87. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТА - ДАНА, 2000.

88. Москвин С.В. Оценка инновационной деятельности в зарубежной статистике//Машиностроитель, 1996, №6.

89. Мэнсфид Э. Экономика научно-технического прогресса. М.,1970.

90. Наука России в цифрах: 2003. Краткий стат. сб.//ЦИСН.- М., 1995.

91. Наука и технологии в России: прогноз до 2010 года.//Под ред. JI.M. Гохберга, Л.Э. Миндели.- М.: ЦИСН, 2000.

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

93. Нестеров Л. Национальное богатство системообразующий фактор реорганизации статистической информации России//Вопросы экономики, 1993, №5.

94. Образование в Российской Федерации. Стат. сб.//ЦИСН. М., 2002.

95. Организационная структура российской науки: (Научно-техническая и инновационная политика)/Под общ. ред. Миндели Л.Э.- М.: ЦИСН, 2000.

96. Основы инновационного менеджмента: теория и практика/Под ред. Завлина П.Н.- М.: Экономика, 2000.

97. Паппе Я. Ш. Малоразмерные макроэкономические модели экономического роста и научно-технического прогресса. М.: Наука, 1992.

98. Парсаданян С.А., Потемкин В.К. Инновационная деятельность: организация, технологии, проектирование//РАН Институт проблем региональной экономики. СПб., 2001.

99. Плышевский Б. Потенциал инвестирования//Экономист, 1996, №3.

100. Постановление Правительства Российской Федерации о Федеральной целевой программе Интеграция науки и высшего образования России на 2002 2006 годы от 5 сентября 2001 г. №660.//Высшее образование сегодня, 2002, №1.

101. Почукаева О.В. Воздействие инновационного фактора на эффективность производства/ТПроблемы прогнозирования, 2001, №5.

102. Преобразование научно-инновационной сферы в регионе: понятийный аппарат/Под ред. А.Е. Когута.- ИСЭП РАН, С.- Петербург, 1995.

103. Приказ Министерства образования Российской Федерации №1705 О Концепции научной, научно технической и инновационной политики в системе образования Российской Федерации на 2001 - 2005 годы от 6 июня 2000 г.//Регионология, 2000, №3 - 4.

104. Райзберг Б.А. Предпринимательство и риск. М.: Знание, 1992.

105. Регионы России: 2002 год. М.: Госкомстат РФ, 2003.

106. Российский статистический ежегодник//Госкомстат РФ.-М., 1995.

107. Российский статистический ежегодник//Госкомстат РФ.-М., 1999.

108. Российский статистический ежегодник//Госкомстат РФ.-М., 2001.

109. Российский статистический ежегодник//Госкомстат РФ.-М., 2003.

110. Образование в Российской Федерации. Статистический сборник. -М.:ГУ-ВШЭ, ЦИСН, 2003.

111. Россия в цифрах. Стат. сб. М.: Госкомстат РФ, 2002.

112. Руководство Фраскати. Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), Париж и Центр исследований и статистики науки (ЦИСН).-М., 1995.

113. Рябушкин Б.Т. Основы статистики финансов.-М.: Финстатинформ,1997.

114. Садовничий В. Наука как фактор экономического подъема/УПроблемы теории и практики управления, 2001, №3.

115. Садовничий В.А. Кадры для науки//Высшее образование сегодня, 2004, №3.

116. Самоукин А.И. Потенциал нематериального производства М.: Знание, 1991.

117. Санто Б. Инновация как средство экономического развития: Пер. с венг./Общ. ред. и вступ. ст. Б.В Сазонова. М.: Прогресс, 1990.

118. Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика, 1990.

119. Семенушкин И.М. Статистические органы в системе государственной поддержки малого предпринимательства/УВопросы статистики, 2000, №4.

120. Сикина Г.Ю. Модели стратегического планирования динамики инновационных процессов. Н. Новгород: НГТУ, 2000.

121. Справка О развитии инновационной инфраструктуры России//Материалы заседания Колегии Минпромнауки России от 22 октября 2003.

122. Статистика науки и инноваций: краткий терминологический словарь/Под ред. Гохберга JI.M.- М.: ЦИСН, 1996.

123. Статистический словарь/Под ред. Юркова Ю.А. М.: Финстатинформ, 1996.

124. Стребел П. Управленческие технологии внедрения инноваций//Маркетинг, 2000, №1.

125. Структурные изменения в российской промышленности/Под ред. Е.Г. Ясина. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2004.

126. Стюарт Т. Интелектуальный потенциал новый источник богатства организаций/Садры, 1999, №9.

127. Тауршева О.А. Стратегия инновационной деятельности. СПб.: ГУВК, 2000.

128. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М.: Экономика, 1989.

129. Твисс Б. Прогнозирование для технологов и инженеров: Практическое руководство для принятия лучших решений. Н. Новгород: Изд-во Парсек-НН, 2000.

130. Теория статистики: Учебник/Под ред. Шмойловой Р.А.- М.: Финансы и статистика, 1996.

131. Технологические инновации в России.//ЦИСН.- М., 1997.

132. Титов А.Б. Маркетинг и управление инновациями. СПб.: Питер,2001.

133. Тодосийчук А. Научно-технический потенциал социально-трудовой сферы//Экономист, 1997, №12.

134. Тодосийчук А.В. Управление инновационным предприятием. М.,2000.

135. Трошин Л.И., Мхитарян B.C. Корреляционный и регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, ИНФРА, 1995.

136. Ульянов И. Статистическое наблюдение предприятий с использованием унифицированных форм//Вопросы статистики, 1998, №5.

137. Устинова Т., Дмитриева А. О проблемах разработки территориальными органами статистики унифицированных форм государственного статистического наблюдения № П-1-№П-4//Вопросы статистики, 1998, №7.

138. Федеральная целевая программа Реформирование статистики в 1997 2000 годах//Вопросы статистики, 1997, № 1-2.

139. Федеральный закон О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерации от 14. 06. 1995 №88-ФЗ.

140. Финансовая экономика фирмы: Учебное пособие./Под общей ред. Ильенковой С.Д.- М.: Компания Спутник+, 2000.

141. Хосокава М. Время действовать (с думами о новой Японии)// Знакомьтесь Япония. - 1994. - №6. - С. 26-41.

142. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982 г.

143. Шабаров А.Б. Проблемы создания региональной инновационной системы//Социально-экономические проблемы региона в переходный период: Доклад междунар. научно-практической конф./Акад. соц. наук РФ, Тюменский гос. Универ-т., Тюмень, 1999.

144. Шаборкина Л.В. Инновационная стратегия развития предприятия. Саранск: Изд-во Мордов. Гос. Ун-та, 1998.

145. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА, 2000.

146. Шу лус А. Становление системы поддержки малого предпринимательства в России (спецкурс)//Российский экономический журнал, 1997, №5-6.

147. Шумпетер Й. Теория экономического развития (исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). М.: Прогресс, 1982.

148. Экономика и статистика фирм: Учебник/Под ред. Ильенковой С.Д.- 3-е изд. Перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 2000.

149. Экономическая статистика: Учебник./Под ред. Ю.Н. Иванова.- М.: ИНФРА-М, 2000.

150. Эмрахов А. Проблемы становления инновационного предпринимательстваУ/Маркетинг, 1998, №2.

151. Эффективность научных исследований и разработок./Под. Ред. Г. Фасфеда, Р. Ланглуа.- М.: Экономика, 1986.

152. Юнь О., Борисов В. Инновационная деятельность в промышленности//Экономист, 1999, №9.

153. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. М.: Наука, 1999.

154. Ячеистова Н.М. Регулирование предпринимательской деятельности в ЕС//Мировая экономика и международные отношения. М., 1991. -№ 12.

155. Outlook on Science Policy.- May 1999.

156. Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Technological Innovation Data: Oslo Manual. Paris: OECD, Eurostat, 1997.

157. Research Technology Management. - 2000. - №4.

158. Role of Science and Technology in Creating Favorable Innovation Climate in Russia. Ministry of Industry, Science and Technology of RF. Background paper. Helsinki Seminar, March 1-2, 2001.

159. The OECD Observer. 1998. - № 213.165. www.RVCA.ru (Фонды венчурного инвестирования в России).

Похожие диссертации

• Методы формирования и развития инновационного потенциала промышленных предприятий малого бизнеса
• Совершенствование организационно-хозяйственного механизма государственной поддержки развития инновационного потенциала машиностроительных предприятий
• Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России
• Экономико-статистическое исследование инновационного развития
• Статистическое исследование налогового потенциала регионов России