Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, доктор экономических наук Архипова, Марина Юрьевна

• Архипова, Марина Юрьевна
• доктор экономических наук
• 2007

Оглавление диссертации доктор экономических наук Архипова, Марина Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

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

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

1.2. Инновационно-технологическая деятельность как объект статистического исследования.

1.3. Определение национальной инновационной системы, ее содержание.

1.4. Информационная база статистического исследования инновационно-технологической деятельности.

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

2.1. Роль человеческого капитала в условиях глобализации мирового пространства.

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

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

2.4. Анализ развития информационно-коммуникационных технологий в России.

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

ПРЕДПРИЯТИЙ.

3.1. Роль малых предприятий в технологическом развитии страны.

3.2. Инновационные процессы на предприятиях различной формы собственности.

3.3. Особенности инновационных процессов с учетом размеров предприятий.

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

4.1. Инновационное направление регионального развития.

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

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

4.4. Параметрическая структурная модель инновационной деятельности регионов России.

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

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

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

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

5.4. Непараметрическая структурная модель инновационной активности отраслей промышленности РФ.

ГЛАВА 6. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ И КООПЕРАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ

В РОССИИ.

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

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

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

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

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология статистического исследования инновационно-технологической деятельности в России»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Объектом исследования является инновационно-технологичская деятельность в России.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

• III Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании», Варна, 2007 г.

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

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

• II Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании», Варна, 2006 г.

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

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

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

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

• VI Международной школе-семинаре «Многомерный статистический анализ и эконометрика», Цахкадзор, Армения, 2004.

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

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

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Архипова, Марина Юрьевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Архипова, Марина Юрьевна, 2007 год

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

25. Банковское дело.- 2005. №1, с.30

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

78. Дынкин А. Экономика знаний в России и мире / A.A. Дынкин (Режим доступа: http://fp6.csrs.ru/news/data/dynkin.doc).

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

275. Яковец Ю.В. Инновационность инвестиций: новый объект экспертизы. // Инновации, 2003, № 37 (64).

276. Яковлев А. Проректор ВШЭ «Ведомости», 19.10.2006, №84 (1124).

277. Aghion P., Bloom N., Blundell R. et al. Competition and innovation: An inverted-U relationship / The Institute for Fiscal Studies. 2002. WP02/04.

278. Aghion P., Dewatripont M., Rey R. Competition, financial discipline, and growth // Rev, Econ. Studies. 1999. Vol. 66. P. 825-852.

279. Aghion P., Howitt P. Endogenous growth theory. Cambridge (MA): MIT press, 1998. Chap. 7.

280. Aghion P., Howitt P. A model of growth through creative destruction // Econometrica. 1992. Vol. 60. P. 323-351.

281. Akzo Chemie v. Commission. Case 62/86. 1991 ECR 1-3359. antimonopol.centro.ru/zakon/zakon34.html

282. Antitrust guidelines for collaborations among competitors / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission 2000 //www.ftc.gov/os/2000/04/.

283. Antitrust guidelines for the licensing of intellectual property / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission, 1995 // www.usdoj.gov/atr/public/guidelines/ ipguide.htm.

284. Aveni R. Hypercompetition: Managing the Dynamics of Strategic Maneuvering. New York, The Free Press, 1994.

285. Baker R. F., Young F. W., Takane Y. An asymmetric Euclidean Model (available from F. W. Young).- Psychometric Laboratory, Dave Hall 13a, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27514, 1977.

286. Balasz K. Lessons from an economy with limited market functions: R&D in Hungary in 1980s // Research Policy, vol.22, 1993.

287. Benchmarking industry-science relationships. P.: OECD, 2002.

288. Bently J. L., Weide B. W., Yao A. C. Optimal expectedtime algorithms fc closest point problems // ACM Trans. Math. Software, v. 6, N 4, 1980.-p. 563-193.

289. Blundell R., Grith R., Van Reenen J. Market share, market value and innovation in a panel of British manufacturing firms // Rev. of Econ. Studies. 1999. Vol. 66. P. 529-554.

290. Bonvilhan W.E. Science at crossroads Technology in society. No 4 etc. 2002. Vol. 24. No V%. P. 27-39.

291. Boone J. Intensity of competition and the incentive to innovate // Intern. J. Industr. Organization. 2001. Vol. 19. P. 705-726.

292. Bradley, F. International Marketing Strategy. Prentice Hall Int. (UK) Ltd., 1991.

293. Brandenburger A., Nalebuff B. Coopetition. N.Y.; L.; Toronto: Currency-Doubleday, 1996.

294. Branscomb L.M., Auerswald Ph.E. Between invention and innovation. NIST, 2002.

295. European Innovation Scoreboard 2005 Comparative Analysis Of Innovation Performance. OECD, Paris.

296. Caballero R., Ja.e A. How high are the giants' shoulders? An empirical assessment of knowledge spillovers and creative destruction in a model of economic growth // NBER Macroeconomic Annual. 1993. P. 15-74.

297. Carrol J. D., Chang J. J. Analysis of Individual Differences i Miltidimensional Scaling via an Generalization of Ecart-Young Decomprosition // Psychometrika, v. 35, N 5, 1970. p. 283-319.

298. Castle E. N. Is Farming a constant cost industry? -Amer. j. of agr. economics. Lexington. 1989. vol. 71, № 3. p. 574-582, 744-784.

299. Clegg B. Creativity and Innovation for Managers. ButterworthHeinemann, Oxford, etc., 2001.

300. Commission notice on the definition of the relevant market for the purposes of community competition law // Official J. Europ. Union. 1997. Dec. 12. P. 372.

301. Colecchina A, Schreyer P. ITC Investment and Economic Growth in the 1990's: is the United States a Unique Case? A Comparative Study of Nine OECD Countries. // OECD, DSTI/DOC.2001/№7.

302. Collins National Dictionary. London, 1966.

303. Competition and cooperation. Paris: OECD, 2002.

304. Conference on public private partnerships for innovation in Russia: Background Report (Moscow, 16-17 Dec, 2004). Moscow, 2004. DSTI/S TI/TIP(2004)/Corr.

305. Crozier.M. La Crise De L intelligence. Essai sur L impuissance des elitesa se Reformer. Paris: InterEditions, 1995.

306. Daveri F. The New Economy in Europe (1992-2001) / Working paper no. 213. University of Parma and IGRIER, 2002

307. Dutta Sh., Weiss A. M. The relationship between a firm's level of technological innovativeness and its pattern partnership agreements // Management Science, vol. 43, No. 3, march 1997.

308. Education policy analysis. P.: OECD, 2001.

309. English Economic Dictionary L., 1933, p.58

310. Esconfier Y., Ground A. Analysis Factorielle des Matrice Carrees non Symmetriques // Data Analysis and Informatics, 17-19 October, 1979-1980.-p. 2633-2276.

311. European journal of political research, 1989, vol.17, no 4, p.362-363.

312. European innovation scoreboard, 2002-2005.

313. Field A. The return of venture capitalism //New York Times. 2004. Sept. 2.

314. Fix E., Hodges J. L. Discriminatory analysis, nonparametric discrimination USA School of Medicine. -Texas: Rendolph Field, 1951 — 1952.

315. Ford, D., Saren, M. Managing and Marketing Technology. Thompson Learning, London, 2001.

316. Furman J.I., Stern S. Porter M.E. (2002) The determinant of national innovative capacity // Academy of Management Best Papers in Proceedings Research Policy, vol. 31, pp. 899-933

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

318. Gary W.M. Spinning off in the united States: Why and how? // STI Rev. 2001. №26.

319. Geroski P. Market structure, corporate performance and innovative activity. Oxford: Oxford Univ. press, 1995.

320. Gibson D.V., Smilor R.W. The role of the research university in creating and sustaining the US technopolis // University spin-off companies. Rowman; Littlefield, 1991. P. 32.

321. Glass G. V. Note on rank-biserial correlation//Educational and Psychological Measurement, 26, 1966, p. 623-631.

322. Growth competitiveness report, 2002-2004.

323. Guellec D., Van Pottelsberghe B. Does government support stimulate private R&D? // OECD Econ. Studies. 1999. N 29.

324. Guidelines on the applicability of article 81 of the EC Treaty to Horizontal Cooperation Agreements // Official J. Europ. Union. 2001. Jan 6. P. 2-30.

325. Guidelines for patent and know-how licensing agreements under the antimonopoly act / Japan Fair Trade Commission. Tokyo, 1999.

326. Global Competitiveness Report/ Handelsblatt. 2005. 5 Januar. S. 5.

327. Hanya, G. Integration of CEE manufacturing into European corporate structures by direct investments // Vienna Institute for International Economic Studies, Vienna, 1998.

328. Harshman R. A. PARAFAC 2: Mathematical and Technical Notes. In Working Papers in Phonetics 22. University of California at Los Angeles, 1972.

329. Hobson J. Work and Wealth Economic and Ethics.-N.Y., 1929, p. 18.

330. IMD World Competitiveness Book, 2005.

331. Jasinski A. R&D and Innovation in Poland in the transition Period// Economic systems, vol.18,1994.

332. Kittler J. A. Feature set search algorithms // Proc. Conf. om Pattern Recogn. and Signal Processing. Paris, France, 25 June - 4 July, 1978. - p. 41-60.

333. Kittler J. A. Locally sensitive method for claster analysis//Pattern Recognition, v. 8, 1976. p. 87-94.

334. Kleinmuntz B. Computational and noncomputational clinical information processing by computer // Behavioral Scince, 27, 1982. p. 164174.

335. Knowledge assessment methodology, World Bank, 2002-2005.

336. Lachenburch P. A., Mickey R. M. Estimation of error in discriminant analysis // Technometrics, v. 10, N 1, 1968. p. 1-11.

337. Lewis P. M. The characteristic selection problem in recognition systems // IRE Trans., v. IT-8, 1962, N 2.

338. Lucas Charles P. Lord Durham's Report on the Affairs of British North America. 1912.

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

340. Lucas R.E. On one mechanics of economic development // J Monetary Econ. 1988. Vol. 22, p.3-42.

341. Main science and technology indicators, OECD, 2005.

342. Marill T., Green D. M. On the effectivness of receptors in recognition systems // IEEE Trans., v. IT 9, 1963. p. 11 - 17.

343. Mensch G. Innovationcn ubervindcn die Depression. Frankfurt, 1975

344. Metcalfe S. (1995), "The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives", in P. Stoneman (ed.), Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change, Blackwell Publishers, Oxford (UK) / Cambridge (US).

345. Mkhitarian V., Arkhipova M., Sirotin V. Innovations in Russia: structural analysis. «Information systems and computation methods in management» / University of science and techology. Cracow. 2005.

346. Mowery D., Rosenberg N. Technology and the pursuit of economic growth. Cambndge University Press 1989, p.61 67.

347. National Innovation Systems, Paris: OECD, 1999

348. Nelson, R. (ed.) (1993), National Innovation Systems. A Comparative Analysis, Oxford University Press, New York/Oxford.

349. Nelson, R. and S. Winter (1982), An Evolutionary Theory of Economic Change, Belknap Press of Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts.

350. Patel, P., Pavitt, K., (1994). National innovation systems: why they are important and how they might be measured and compared. Economics of Innovation and New Technology 3, p. 7-95.

351. Piatkowski M. The Contribution of ICT Investment to Economic Growth and Labor Productivity in Poland 1995-2000 // TIGER Working Paper Series. Warsaw, 2003. №43.

352. Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data: Oslo Manual. Paris: OECD, Eurostat, 2006.

353. Quenouille M. H. Approximate tests of correlation in time series // Journal of the Royal. Statistical Society Series B, 1949. Vol. 11, p. 18-84.

354. Quenouille M. H. Notes on bias in estimation // Biometrika Soc. Ser. B 1956, Vol. 43, p. 353-360.

355. Romer P.M. The origins of endogenous growth // J. Econ. Perspect. 1994. Vol.8, p.3-22.

356. Samuelson P. The collected scientific papers of P. A. Samuelson. -Cambr(Mass.), L., 1985.

357. Science&Engineering Indicators, Arlington, VA: National Science Foundation, v.l, 2002.

358. Science & Engineering Indicators, Arlington, VA: National Science Foundation, v.l, 2004.

359. Science and technology indicators, NSF, 2004.

360. Science, Technology and Industry Outlook. Paris: OECD, 2001.

361. Science, Vol. 272, 17 May, 1996, p. 942-943.

362. Shumpeter J.A. Business Cycles. Vol. 1, 2. N.Y., 1939.

363. Shumpeter J.A. Capitalism, Socialism and Democracy, Harper, New York. 1942.

364. Solow R. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and Statistics. 1957. №39(3).

365. Symeonidis G. "Innovation, firm size and market structure: Schumpeterian hypotheses and some new themes", OECD Economics Department Working Papers, 1966, No 161.

366. The Global Competitiveness Report 1999, World Economic. Forum, Geneva, 1999, pp. 280-292.

367. The new technology development paradigm. http://www.state.ha.us/PA-Exec/DCED/tech 21/6-paradigm. htm/ Last updated April 01,1998.

368. Union of Industrial and Employers' Confederations of Europe (UNICE).

369. Формы статистического наблюдения

370. Форма федерального государственного статистического наблюдения №4-инновация «Сведения об инновационной деятельности организаций», утверждена постановлением Государственного комитета РФ по статистике 22 июля 2002 г. N 156