Статистический анализ развития высоких технологий в России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.12, кандидат экономических наук Стрелкова, Полина Михайловна

• Стрелкова, Полина Михайловна
• кандидат экономических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Стрелкова, Полина Михайловна

ВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ГЛАВА1. ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИМ АНАЛИЗ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В РОССИИ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ПРОБЛЕМ ИХ РАЗВИТИЯ.

1.1. Роль науки и инноваций в современной экономике. Система показателей статистики науки и инноваций.

1.2. Исследование современных тенденций развития научной деятельности в России.

1.3. Статистический анализ инновационной активности в России.

ГЛАВА2. АНАЛИЗ МЕЖДУНАРОДНОГО ОПЫТА РАЗВИТИЯ И РЕГУЛИРОВАНИЯ НАУЧНОЙ И ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

2.1. Исследование международного опыта регулирования научно-инновационных процессов.

2.2. Сравнение организации развития высоких технологий в предпринимательском секторе России и зарубежных стран.

2.3. Моделирование внутренних затрат на научные исследования и разработки с помощью регрессионного анализа в условиях гетероскедастичности остатков.

Г ЛАВ A3. МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ.

3.1. Статистический анализ развития передовых производственных технологий в России.

3.2. Многомерная классификация регионов по эффективности участия в создании передовых производственных технологий.

3.3. Регрессионный анализ развития инновационно-технологической деятельности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистический анализ развития высоких технологий в России»

Актуальность темы исследования.

Проводя социально-политические и экономические преобразования, современная Россия стоит перед выбором наиболее перспективных направлений своего дальнейшего развития. Необходимым условием динамичного роста экономики страны является переход на инновационный путь, оказывающий влияние на взаимосвязанное становление научно-технической, производственной, финансовой и институциональной сфер. При этом приоритетной задачей становится формирование научно-инновационной политики, призванной стимулировать развитие науки, продвижение нововведений, разработку и внедрение передовых производственных технологий.

Внедрение высоких технологий в большой степени будет определять уровень развития промышленности, финансовую стабильность предприятий и успех предпринимательской деятельности, что является базисными элементами эффективного функционирования экономики.

Существенную помощь в разработке научно-обоснованных управленческих решений в инновационно-технологической сфере должны оказать современные статистические методы. Их применение позволит не только выявить важнейшие факторы, влияющие на характер развития высоких технологий и научно-инновационной деятельности в России и ее регионах, но и количественно оценить степень их влияния. Статистический анализ должен быть направлен на выявление дополнительных ресурсов инновационного роста. Особое значение приобретает использование статистических методов для исследования динамики важнейших показателей инновационно-технологической деятельности, выявления современных тенденций их развития, для проведения сравнительного анализа и международных сопоставлений с развитыми странами.

Вышеизложенное определило выбор темы диссертационного исследования, обусловило его актуальность и практическую значимость результатов.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка и апробация комплексной методики статистического анализа развития передовых производственных технологий в их взаимосвязи с научно-инновационными процессами в России на федеральном и региональном уровнях.

Для достижения вышеприведенной цели, в работе поставлены и решены следующие задачи: выявлены современные тенденции в развитии высоких технологий и научно-инновационной деятельности в России на макро- и мезоуровнях; проанализирован международный опыт стимулирования научно-инновационных процессов и развития высоких технологий, определены возможности его использования в России; разработана и апробирована методика моделирования затратных показателей научной деятельности в зависимости от макроэкономических характеристик с учетом опыта развитых стран; предложена методика многомерной классификации регионов России по уровню активности инновационных процессов и эффективности участия в создании передовых производственных технологий; проведена классификация созданных передовых производственных технологий с учетом их качественных характеристик; разработана методика статистического анализа влияния факторов научно-технологической активности на результативность инновационных процессов в регионах России.

Объектом исследования являются передовые производственные технологии и научно-инновационная деятельность в России на федеральном и региональном уровнях.

Предметом исследования является совокупность показателей, характеризующих развитие высоких технологий и научно-инновационной деятельности на макро- и мезоуровнях.

Методологической и теоретической основой диссертационной работы послужили труды российских и зарубежных ученых по статистике, эконометрике, региональной экономике, компьютерной обработке данных, инновационному менеджменту.

Информационная база исследования включает в себя данные публикаций Госкомстата РФ, Центра исследований и статистики науки, периодических экономических изданий.

В качестве исследовательского инструментария использовались методы корреляционного, регрессионного и кластерного анализа, эконометрического моделирования, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Обработка данных проводилась с использованием пакетов прикладных программ «Statistica», «SPSS», «Microsoft Excel».

Научная новизна исследования. В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные положения: разработана методика моделирования величины внутренних затрат на научные исследования и разработки, использующая процедуры регрессионного анализа в условиях гетероскедастичности остатков; предложена методика классификации регионов России по уровню инновационной активности, позволившая оценить эффективность участия регионов в процессе создания высоких технологий; разработана и апробирована методика построения типологических регрессионных моделей зависимости результативности нововведенческих процессов от факторов научно-инновационной активности регионов; результаты многомерной классификации создаваемых в России высоких технологий, позволяющие учитывать степень их новизны и обеспеченности патентами.

Практическая значимость. Результаты диссертационной работы и предложенные в ней методики могут быть использованы Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации при формировании государственной и региональной политики в области поддержки научно-технической деятельности, а также отечественными компаниями, действующими в сфере высоких технологий.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались на научно-методических заседаниях кафедры Математической статистики и эконометрики, где получили одобрение специалистов. Результаты диссертационного исследования используются при проведении компьютерных семинарских занятий по курсу «Многомерные статистические методы», а также нашли отражение в учебном пособии «Кластерный анализ с использованием ППП SPSS».

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

Заключение диссертации по теме «Бухгалтерский учет, статистика», Стрелкова, Полина Михайловна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В соответствии с целью и поставленными задачами в диссертационном исследовании было выполнено следующее:

- Определена роль передовых производственных технологий в современном обществе, а также выявлены основные проблемы статистического исследования развития новых технологий и научно-инновационной деятельности в России.

- Проведен статистический анализ динамики основных показателей сферы научных исследований в России, выявивший ряд тревожных негативных тенденций в их развитии. Так, в период с 1990 по 1999 гг. сократилось число организаций, выполняющих научные исследования и разработки, снизилась численность персонала, занятого исследованиями и разработками. В структуре занятых в науке происходят изменения, свидетельствующие о переориентации с собственно научной на хозяйственную деятельность. В первой половине 90-х годов достаточно высокими темпами проходило снижение одной их основных характеристик научной деятельности - объема внутренних затрат на исследования и разработки. Несмотря на некоторое увеличение бюджетных ассигнований, в 1999 г. значение этого показателя было все еще существенно ниже, чем в 1990 г. За исследуемый период значительно сократилась оплата труда ученых в реальном выражении.

Однако, наблюдались и положительные тенденции, среди которых: постепенное увеличение доли внутренних затрат на исследования и разработки в общем объеме валового внутреннего продукта страны; усиление роли внебюджетных фондов и иностранных источников в финансировании затрат на науку; а также тот факт, что наша страна по-прежнему занимает одно из лидирующих мест в мире по численности занятых в науке.

- Исследованы важнейшие инновационные показатели по России в целом и по экономическим районам и регионам страны. В ходе исследования выявлено, что на современном этапе экономика России характеризуется весьма скромными масштабами нововведенческой деятельности. Происходит уменьшение удельного веса предприятий, осуществляющих инновационную деятельность. Уровень новизны промышленных изделий довольно низкий. Объем производства новой продукции на инновационно-активных предприятиях составляет незначительную долю. Слабо развит рынок интеллектуальной собственности. К сожалению, пока в стороне остается такая главная задача, как выход отечественной продукции на мировой уровень конкурентоспособности.

Наблюдаются существенные межрегиональные различия по важнейшим показателям, характеризующим инновационную и научную деятельность. Всю совокупность регионов России можно разбить на три группы по активности участия в создании новых передовых технологий. Наибольшую активность в этом процессе проявляют Москва, Санкт-Петербург, Самарская и Свердловская области. 2/3 регионов России можно отнести к регионам с низкой активностью участия в создании передовых технологий. Около 30 регионов вообще не создали ни одной передовой технологии.

- Проанализирован международный опыт регулирования научно-технологической и инновационной деятельности на примере развитых стран Запада и Юго-восточного региона. Сформулированы основные проблемы, тормозящие активизацию науки и мешающие продвижению передовых технологий в России, исследованы причины их появления. В России существует множество проблем эффективного развития научной и инновационной деятельности. Главные из них - это отсутствие взаимодействия фундаментальной науки с прикладными исследованиями и разработками, а так же трудности внедрения их результатов в промышленность, недостаточное финансирование сферы науки, отсутствие заинтересованности в новых разработках со стороны производителей.

- Проведен сравнительный анализ организационных аспектов развития высоких технологий на примере конкретных корпораций за рубежом и в России. Выявлены основные причины устойчивого роста наукоемкости в предпринимательском секторе развитых стран. На основе проведенного исследования в работе были сделаны рекомендации, суть которых сводится к тому, что помимо финансовой помощи, необходимо формирование новой инфраструктуры, новых институциональных и экономических механизмов, стимулирующих развитие научной деятельности и передовых производственных технологий.

- На следующем этапе исследования была разработана и апробирована методика построения регрессионной модели зависимости внутренних затрат на научные исследования и разработки от величины валового внутреннего продукта по странам мира в условиях ге-тероскедастичности остатков. В выборку были включены страны с наибольшей «инновационной составляющей» в экономике в соответствии с классификацией, проводимой Советом по конкуренции США. Проведенный графический анализ выявил отсутствие го-москедастичности остатков модели. Для статистической проверки наличия в модели ге-тероскедастичности использовался тест ранговой корреляции Спирмена, а также тест Голдфелда-Квандта.

Полученная с помощью обобщенного метода наименьших квадратов регрессионная модель интерпретируется следующим образом: при увеличении ВВП на 1 млрд. долл. затраты на научные исследования и разработки возрастают в среднем на 19 млн. долл. или 1,9 цента на дополнительный доллар. При этом, расчетное значение показателя внутренних затрат на научные исследования и разработки от уровня ВВП для России значительно выше фактического. Это говорит о низком, по сравнению с развитыми странами, значении доли ВВП, направляемой в России на развитие сферы научных исследований и разраб-рток, и еще раз подтверждает необходимость увеличения финансирования науки в нашей стране.

- Проведен экономико-статистический анализ процессов, связанных с развитием высоких технологий в России, показавший, что спрос на новые технологии имеет тенденцию к увеличению, а их создание сократилось. Крайне низкой является доля новых за рубежом и принципиально новых созданных технологий. Это не позволяет конкурировать со странами дальнего зарубежья. Положительным фактом является то, что в соответствии с имеющимися тенденциями развития технологий за рубежом лидирующее положение по созданию передовых производственных технологий в России занимает подгруппа «компьютерное проектирование и выполнение инженерно-консультационных услуг».

В то же время, общее количество передовых производственных технологий явно не достаточно для России, а процесс их создания и использования крайне неравномерен, что связано со средоточением большого числа предприятий, осуществляющих производство новых технологий в Центральном районе. Кроме Центрального района в процессе создания передовых технологий наиболее активное участие принимают Уральский и СевероЗападный районы. Несомненным лидером по числу использованных технологий в 1999 г. также стал Центральный район, на долю которого приходилось четверть всех использованных в стране технологий. Далее по занимаемым долям лидерами являются Уральский, Поволжский и Волго-Вятский районы.

- Выявленная неоднородность инновационно-технологической ситуации в регионах РФ обусловила необходимость проведения многомерной классификации регионов России по степени их вовлеченности в инновационные процессы. При классификации регионов России по уровню активности инновационной деятельности были отобраны 5 наиболее информативных показателей, характеризующих инновационно-технологическую деятельность в регионах и элиминирующих размеры территорий. С использованием иерархических агломеративных процедур и метода к-средних исходная совокупность регионов была разделена на пять групп.

- Для оценки эффективности участия регионов в процессе создания высоких технологий с использованием метода к-средних проведено их разбиение на три однородные группы. В качестве показателей были использованы семь укрупненных групп технологий, которые выделяет Госкомстат РФ. Также при проведении исследования было решено выделить Москву в отдельный кластер. В результате полученного разбиения оказалось, что около 2/3 регионов РФ относятся к регионам с низкой степенью активности участия в создании передовых технологий, около четверти регионов относятся к регионам со средней степенью активности и лишь 8% регионов с высокой степенью активности.

Сравнение результатов классификаций по эффективности участия в создании передовых технологий и инновационной активности позволило определить лидеров этих процессов: г. Москва, Санкт-Петербург, Самарская область, Свердловская область. В целом разбиение регионов, попавших в лидирующие и отстающие кластеры в первой (анализ инновационной активности) и второй (по эффективности участия в процессе создания передовых производственных технологий) классификациях, достаточно устойчиво. Некоторое расхождение групп объясняется тем фактом, что вторая классификация производилась только по тем регионам, по которым имелась информация.

- В работе проведена классификация ввдов передовых производственных технологий по степени новизны и патентной насыщенности, выявившая лидерство «мягких» технологий среди остальных по степени новизны создаваемых технологий. Это объясняется тем, что их разработка зачастую не требует совершенного и дорогого технологического оборудования. Однако, эти технологии еще не готовы в достаточной мере к коммерциализации на рынках высоких технологий, поскольку не обладают достаточной патентной насыщенностью.

- В исследовании разработана методика оценки влияния факторов научно-технологической активности на результаты нововведенческих процессов в регионах России. При этом были построены множественные типологические регрессионные модели показателя «доля отгруженной инновационной продукции в объеме промышленного производства». Модели строились для кластеров, полученных при классификации по активности инновационной деятельности. Корреляционный анализ, проведенный на предварительном этапе, позволил уменьшить состав факторных признаков, вошедших в модели. Сопоставление полученных регрессионных моделей показало, что регионы, входящие в разные кластеры, значительно отличаются между собой как по составу показателей, влияющих на результативный признак, так и по степени влияния на этот признак.

Осуществленный анализ позволил увидеть, что доля средств иностранных источников и доля затрат на маркетинговые исследования в затратах на технологические инновации оказывают положительное воздействие на долю отгруженной инновационной продукции в объеме промышленного производства только в регионах со средней активностью инновационной деятельности. Влияние доли затрат на приобретение машин и оборудования, связанных с технологическими инновациями оказывает положительное воздействие на результативный признак только в регионах с высокой активностью инновационной деятельности. Общим для регионов со средней и крайне низкой активностью инновационной деятельности является положительное влияние доли затрат на разработки во внутренних текущих затратах на научные исследования и разработки. Следует особо отметить существенное влияние доли собственных средств предприятий в затратах на технологические инновации для регионов всех анализируемых кластеров. Построение типологических регрессионных моделей за ряд лет позволит не только оценить текущее состояние, но и выявить тенденции в развитии инновационной деятельности и научно-технологической активности.

Разработанные и апробированные в исследовании методики носят универсальный характер и могут быть использованы при анализе инновационно-технологической деятельности как на макро-, так и на мезоуровне.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Стрелкова, Полина Михайловна, 2002 год

1. Аганбекян А.Г. Стратегия экономического развития Российской Федерации. Материалы проекта FinRus Европейского Союза Инновационные центры и наукограды. -М., 2001.

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

3. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности,- М.: Финансы и статистика, 1989.

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

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

6. Башкатов Б.И., Кулагина Г.Д. Макроэкономическая статистика: уч. пос.- М.: МЭСИ, 1997.

7. Башкатов Б.И., Кулагина Г.Д. Экономическая статистика. М.: МНЭПУ, 1997.

8. Белов А. М. Теоретическая основа государственного управления инновационной деятельностью в регионе. Тульский Государственный Университет. Тула, 1997.

9. Бердашкевич А.П. Будущие российских инноваций.- ЭКО. 2000, №2.

10. Березовская М. Инновационный аспект экономического развития. Вопросы экономики. 1997, №3.

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

12. Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики.- М.: Наука, 1983.

13. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTIC А. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. M.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ, 1997

14. Валдайцев C.B. Менеджмент инноваций. Вестник Санкт Петербургского университета, 1998, вып. 2.

15. Варшавский А. Е. Социально-эконосические проблемы российской науки: долгосрочные аспекты развития. // Вопросы экономики. 1998, № 12.

16. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. Справочник. Москва «Статистика» 1979.

17. Воскресенский Ю. Русский Майкрософт. //Эесперт. № 21,2001.

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

19. Голиченко О.Г., Архипова М.Ю. Экономико-статистический анализ инновационной и научной деятельности в России. Финансовая математика. М.: МГУ им. Ломоносова, 2001

20. Голыптейн Г.Я. Стратегические аспекты управления НИОКР: Монография. Таганрог: ТРТУ, 2000.

21. Государственное регулирование рыночной экономики. Под общей редакцией В.И. Кушлина и H.A. Волгина. М.: Экономика, 2000.

22. Гохберг JI.M. Научный потенциал России в зеркале статистики // Вопросы статистики. 1997, №11.

23. Гохберг JI. М. Статистика инноваций. // Вопросы статистики. 1996, № 6.

24. Гохберг JI.M. Финансирование науки в странах с переходной экономикой: сопоставительный анализ. М., 1998. ЦИСН.

25. Гохберг JI.M., Кузнецова И.А. Промышленность России и инновационная деятельность: отраслевые и региональные аспекты. М.: ЦИСН, 1997.

26. Гохберг Л. М., Кузнецова И. А. Статистика инноваций: первые результаты и ближайщие перспективы//Вопросы статистики, 1996, № 3.

27. Гохберг Л., Кузнецова И. Экономический рост? Без инноваций? // Экономическая жизнь. 2000, №46

28. Гохберг Л. М., Миндели Л. Э. Технологические инновации в промышленности и сфере услуг. М.: ЦИСН, 2001.

29. Гохберг Л.М., Шувалова O.P. Общественное мнение о науке.- М.: ЦИСН., 1997

30. Гранберг А. Г. Основы региональной экономики. М.: Государственный университет Высшая школа экономики, 2000.

31. Громыко Г. Л. Общая теория статистики. М.: МГУ, 1987.

32. Джонстон Дж. Эконометрические методы.- М.: Статистика, 1980.

33. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1997.

34. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.- М.: Финансы, 1987.

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

36. Друкер П. Инновации и предпринимательство. М., 1992.

37. Дубров A.M., Корнилов И. А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе «Многомерные методы статистики». М.: МЭСИ, 1991.

38. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. -М.: Финансы и статистика, 2001.

39. Дуброва Т.А., Архипова М.Ю., Стрелкова П.М. Кластерный анализ с использованием ППП SPSS.- М.: МЭСИ, 2001

40. Евсеенко A.B., Зверев B.C., Унтура Г.А. Процессы регионального научно-технического развития. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1993.

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

42. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.- М.: Финансы и статистика,1995.

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

44. Ефимова М.Р., Петрова Е. В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М.: Инфра-М,1996.

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

46. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент. М.: Юнити, 2000.

47. Ильенкова С.Д., Шумяцкая Т.А. Экономика предприятий, отраслей и межотраслевых комплексов.- М.: МЭСИ, 1991.

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

49. Инновационное развитие территорий в России и ЕС: опыт, проблемы, перспективы, -М.: Сканрус, 2001

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

51. Карманов М. В., Романчук М. Н. Статистика занятости населения. М.: МЭСИ, 1989.

52. Кирпичников М.П. Переход к экономике инновационного типа.// ЭКО. 1999, №5.

53. Клюев В. В. Аккредитованный институт нищий институт. Независимая газета, 21 июня 2000.

54. Книга делового человека: Справочник. Под ред. КраюхинаГ.А. М.: Высшая школа, 1993.

55. Козлов Г. Инновации: путь в высшее общество.// Поиск. 1997, №46.

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

57. Комков Н.И., КулакинГ.К. Инновационная деятельность и проблемы технологического развития экономики. //Проблемы прогнозирования, 1993, № 5.

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

59. Коновалов A.M. Информатизация инжиниринговых центров региона. Тезисы доклада. Первый научно-практический конгресс «Информатизация регионов России: опыт, проблемы, перспективы». С-Петербург: 16 мая 1995.

60. Контуры инновационного развития мировой экономики. Прогноз на 2000 2015 гг. Под ред. Дынкина А. А. - М.: Наука, 2000.

61. Концепция инновационной политики Российской Федерации на 1998 2000 гг.//Российская газета. 1998. 19авг.

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

63. Краткий политический словарь. Сост. и общ. ред. Оникова Л. А., Шишлина Н. В.- М.: Политиздат, 1989.

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

65. Курс социально-экономической статистики. Под ред. Назарова М.Г. М.: Финстатинформ, Юнити, 2000.

66. Ларина Н.И., Кисельников A.A. Региональная политика в странах рыночной экономики. М.: Экономика, 1998.

67. Лесков J1.B. Потенциал российской науки. Проблемы и пути его эффективного использования. Материалы проекта FinRus Европейского Союза. Инновационные центры и наукограды. М.,2001.

68. Лосев B.C. Показатели инновационной активности.//Экономика строительства. 1999, №2.

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

70. Мингалева Ж., Ткачева С. Кластеры и формирование структуры региона. //Мировая экономика и международные отношения. 2000, №5.

71. Мхитарян B.C., Дуброва Т.А., Ткачев О.В. Многомерная классификация с использованием пакета программ «STATISTICА»- М.: МЭСИ, 1997.

72. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистический анализ многомерных совокупностей. -М.: МЭСИ, 1992.

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

74. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. Социально-экономические аспекты развития. Руководители авторского коллектива: Макаров В. Л., Варшавский А. Е. М.: Наука, 2001.

75. Наука и государственная научная политика. Теория и практика. Под общей редакцией Дынкина A.A. М.: Наука, 1998.

76. Новицкий Н. Инновационный путь развития экономики.//Вопросы экономики. 2000, №6.

77. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. Под ред. Спирина A.A., Башиной О.Э.- М.: Финансы и статистика, 2001.

78. Роткин А. Война хора с солистом. // Русский фокус. №31, 2001.

79. Салтыков Б. Г., Ломакин И. В., Кузнецов Б. В. и др. Наука в экономической структуре народного хозяйства. М.: Наука, 1990.

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

81. Социально-экономические проблемы России. Справочник. Фонд информационной поддержки некоммерческих реформ. Санкт-Петербург: Норма, 1999.

82. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ- ДАНА, 1999.

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

84. Статистика: курс лекций под. ред. Ионина В.Г.- М., ИНФРА-М 2000.

85. Статистика науки и инноваций. Краткий терминологический словарь. Под ред. Л.М. Гохберга. М.: ЦИСН, 1996.

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

87. Статистический словарь. Госкомстат М.: Финстатинформ, 1996.

88. Статистический словарь. Под ред. Королева М.А.- М.: Финансы и статистика, 1989.

89. Статистическое моделирование и прогнозирование. Под ред. Гранберга А. Г. M.: Финансы и статистика, 1990.Трошин Л.И., МхитарянВ.С. Исследование зависимости методами корреляции и регрессии. - М.: МЭСИ, 1991.

90. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. Под ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфра-М, 1998.

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

92. Фестер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.

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

94. Френкель A.A. Экономика России в 1992 1997 гг.: тенденции, анализ, прогноз. - М.: Финстатинформ, 1997.

95. Френкель A.A. Регрессионный анализ в условиях мультиколлинерности. М.: МЭСИ, 1992.

96. Шукшунов В.Е. Российские технопарки: вчера, сегодня, завтра// Санкт-Петербург: Ассоциация "Технопарк", 1995.

97. Шумперер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.

98. Юнь О. М., Фридлянов В. Н. Роль инновационных программ в обеспечении подъема экономики регионов России. Сборник «Региональное-научно-техническое сотрудничество (1991 1995 годы: опыт и проблемы)», 1995.

99. European Regional Incentives, 11-th Ed. L.: Bowker-saur, 1991.

100. Green paper on innovation. Brussel*Luxembourg, 1995.

101. LugerM.I. Science and technology in regional economic development. Technology in society. Vol.16,1994.

102. National Science Board. Science Indicators, 1980,1985; Science & Engineering Indicators,1987, 1991, 1998. Arlington, VA: National Science Foundation.

103. OECD Proposed Guidelines for Collecting and Interpreting Technological Innovation Data Oslo Manual, Paris, OECD, 1992.

104. Porter Af. The Competitive Advantage of Nations. New York. 1990.

105. Proposed Standard Practice for Surveys of Research and Development, Paris, OECD, Directorate for Scientific Affairs, DAS/PD/62.47, 1963,1976, 1993.

106. SPSS Trends™ 10.0 SPSS Inc., 1999.

107. Wadley D. Restructuring the Regions: Analysis, Policy Model and Prognosis/ OECD. -Paris, 1996.

108. Статистические сборники Центра исследований и статистики наукии Госкомстата РФ

109. Альбом форм Федерального Государственного статистического наблюдения, централизованных в органах государственной статистики- М.: Госкомстат, 2000.

110. ИЗ. Инновации в промышленности. М.: ЦИСН, 1996.

111. Инновации в России: Статистический сборник. М.: ЦИСН, 1998.

112. Краткосрочные экономические показатели Российской Федерации.- М.: Госкомстат России, 2001.- июнь.

113. Методологические положения по статистике. Вып.2/ Госкомстат России.- М.: 1998г.

114. Методологические положения по статистике. Вып.1/ Госкомстат России.- М.: 1996г.

115. Наука в регионах России: Статистический сборник. М.: ЦИСН. 1998.

116. Наука в России: Статистический сборник. М.: Госкомстат России, 1996

117. Наука России: Атлас. М.: ЦИСН, 1999.

118. Наука России в цифрах. Краткий статистический сборник./ЦИСН.- М., 1996, 1998, 2000.

119. Промышленность России: Статистический сборник./Госкомстат России.- М.: 1996, 1998,2000.

120. Регионы России, 1999 г. Справочник. М.: Госкомстат, 2000.

121. Российский статистический ежегодник: Статистический сборник./Госкомстат России.- М., 1999, 2000.

122. Россия 2001. Статистический. справочник./Госкомстат России.- М.: 2001.

123. Россия в цифрах: 1998. Краткий статистический сборник./ЦИСН.- М., 1998.

124. Социально-экономические показатели России. М.: Госкомстат, 2000, №1.

125. Социально-экономическое положение России. Январь декабрь. М.: Госкомстат России, 1998, 1999,2000.

126. Технологические инновации в России. М.: ЦИСН, 1997.