Реферат: Развитие методологии исследования структурных преобразований в инновационных системах

На правах рукописи


Титов Валерий Александрович


Развитие МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ СТРУКТУРНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ


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


АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук


Москва 2011


Работа выполнена в ФАОУ ДПО «Государственная академия
профессиональной переподготовки и повышения квалификации
руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы»
^ (ФАОУ ДПО ГАСИС)


Научный консультант − доктор экономических наук, профессор

Попова Елена Владимировна


Официальные оппоненты − доктор экономических наук, профессор

Михеев Юрий Александрович

доктор экономических наук, профессор

Шуметов Вадим Георгиевич

доктор экономических наук, профессор

Хавин Дмитрий Валерьевич


Ведущая организация – Российская академия государственной службы при Президенте РФ


Защита состоится «24» июня 2011 года в 14:00 часов на заседании Диссертационного Совета Д 212.043.01 по присуждению ученой степени доктора экономических наук при ФАОУ ДПО «Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы» (ФАОУ ДПО ГАСИС) по адресу: 129272, г. Москва, ул. Трифоновская, д. 57, ауд. 208.


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


Автореферат разослан “24” мая 2011г.


Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат экономических наук, доцент Семенов С.Ю.


^ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ


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

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

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

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

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

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

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

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

В научных трудах С.В. Валдайцева, Д.М. Гвишиани, П.Н. Казанцева, Ю.П. Морозова, А.И. Пригожина, З.П. Румянцевой, Н.А. Соломатина, Д.В. Соколова, А.Б. Титова, М.М. Шабановой, Р.А. Фатхутдинова, А.Н. Фоломьева исследованы проблемы создания и использования технологических инноваций.

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

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

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

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

^ Объект исследования – национальная и региональные инновационные системы.

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

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

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

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

- выявить особенности развития инновационных систем на современном этапе;

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Диссертационное исследование выполнено в рамках п.2.2 «Разработка методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах» Паспорта специальности 08.00.05 – «Экономика и управление народным хозяйством: управление инновациями».

Ниже приведена структура работы.

Введение

Глава 1. Теоретико - методологические основы исследования инновационных систем

1.1. Сущность инновационных систем и понятийный аппарат инноватики

1.2. Особенности развития инновационных систем на современном этапе

1.3. Инновационные системы как объекты моделирования и прогнозирования

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

2.1. Методические основы анализа структурных трансформаций в инновационных системах

2.2. Традиционные эконометрические методы прогнозирования трансформационных процессов

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

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

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

3.2. Особенности развития инновационных систем федеральных округов РФ

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

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

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

4.2. Инвестиционный аспект развития инноваций в реальном секторе российской экономики

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

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

5.1. Графоаналитический метод анализа структуры инвестиций по сферам экономической деятельности

5.2. Методика эконометрического прогнозирования структуры капиталовложений на уровне федеральных округов

Заключение

Список использованных источников

Приложение


^ ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ


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

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

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

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


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

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

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



а

б





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


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

Таблица 1

Распределение исследователей и инженеров США по укрупненным областям науки (%)


Области науки

Год

1950

1960

1970

1980

1990

2000

2002

2004

Науки о жизни

3,8

3,6

3,7

4,9

4,2

4,8

4,4

4,5

Естественные науки

13,3

11,4

9,4

7,8

7,0

8,0

5,2

4,9

Инженерные науки

76,9

79,5

70,3

63,0

54,5

40,4

30,3

28,3

Математика и информационные технологии

2,2

2,1

10,5

15,2

23,5

39,6

51,4

52,7

Социальные науки

3,8

3,4

6,1

9,1

10,8

7,2

8,7

9,6

Численность исследователей, всего

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0


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

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

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


а

б





Рис. 2. Распределение исследователей США по укрупненным областям науки: а – 1980 г.; б – 1990 г.


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


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

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


а

б





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


Этот качественный вывод подтверждается корреляционным анализом: в случае национальной инновационной системы США коэффициент детерминации, отражающий связь между составляющими структуры численности исследователей по рассматриваемым укрупненным областям науки, составляет R2=0,999, а в случае российской инновационной системы R2=0,705.

Коэффициент детерминации R2 можно интерпретировать как характеристику стабильности структурных сдвигов: для национальной инновационной системы США – это 99,9%, для российской инновационной системы – это 70,5%. Соответственно, разность 1–R2, выраженная в процентах – это мера нестабильности структурных сдвигов. Для национальной инновационной системы США нестабильность рассматриваемых структурных сдвигов составляет всего 0,1%, тогда как для российской инновационной системы – 29,5%.

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

Wмат_ит = 84,352 – 1,106 ^ Wинж, (1)

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

Wест = 54,025 – 0,481 Wтехн. (2)

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

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

- направленность развития – по профилям структуры;

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

- «скорость» структурных сдвигов – по коэффициенту соответствующей линейной регрессии;

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


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

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

Таблица 2

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


Год

Страна

Россия

Великобритания

Германия

Южная Корея

США

Япония

Франция

1997

19992

28109

55729

92684

220496

401618

16889

1998

21362

29613

57366

75233

236979

402095

16795

1999

24659

31732

59531

80642

265763

404457

16874

2000

28688

32747

62142

102010

295895

419543

17353

2001

29989

32081

60475

104612

326471

440248

17104

2002

29225

31531

58187

106136

334445

421805

16908

2003

30651

31624

58481

118651

342441

413093

16850

2004

30192

29954

59234

140115

356943

423081

17290

2005

32254

27988

60222

160921

390733

427078

17275

2006

37691

25745

60585

166189

425966

408674

17249

2007

39439

-

-

-

-

-

-


Сравнение результатов патентной активности в России и других странах показало, что если в 2006 г. первое место с числом поданных патентных заявок на изобретения 3440,8 на миллион населения занимала Южная Корея, то Россия – последнюю позицию в ранжированной линейке рассматриваемой выборки стран, с показателем в 13 раз меньше – 264,5 заявок на миллион населения (рассчитано по данным табл. 2).

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

N = b0 + b1 / t1, (3)

где t1 – временная переменная, определяемая соотношением

t1 = год – 1994. (4)

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