CC BY
63
Видно, что экспоненциальная модель тренда добычи рыбы в Китае обеспечивает практически такую же точность прогноза, как и линейная модель, но прогноз по линейной модели - пессимистический (предполагает постоянство абсолютных приростов), а по экспоненциальной модели - оптимистический, так как он исходит из постоянства темпов роста.
Для оценки темпов роста добычи рыбы в Китае нами рассчитаны параметры экспоненциальной модели мирового улова в период 2000-2008 гг. Оказалось, что темп роста данного показателя в Китае - 103,79% в год - больше среднегодового темпа роста мирового улова, составившего 102,15%.
Качество аппроксимации и прогноза иллюстрирует рис. 6 б.
В заключение оценим перспективы развития рыболовного промысла в других лидирующих странах - Перу, Японии, Индии, Индонезии. Расчеты показывают, что динамика добычи рыбы в Индонезии и Индии характеризуется нарастающим экспоненциальным трендом, причем среднегодовые темпы прироста в период 2000-2008 гг. составляли 6,88% и 3,47% соответственно. Напротив, в Перу и Японии наблюдался ниспадающий тренд добычи рыбы со среднегодовыми темпами прироста в тот же период -2,91% и -1,67% соответственно. Для сравнения: в России среднегодовой темп прироста добычи рыбы в период 2004-2008 гг. составил 3,43%. Это больше, чем в среднем по всем странам мира, но меньше, чем в Индонезии, Китае и Индии.
Литература:
1. Зотов В.Б. Продовольственная безопасность России. М.: Издательский Дом НП, 2006.
2. Электронный ресурс Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: http://www.gks.ru.
3. Зарипов А.А. Развитие промышленных предприятий на основе управления их инвестиционной привлекательностью: монография. М.: Изд-во ООО «Риалтекс», 2010.
4. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.
5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. / Росстат. М., 2009.
6. Демографический ежегодник России. 2008: Стат. сб. / Росстат. M., 2008.
7. Методы оценки степени рыночной концентрации // Электронный ресурс. Режим доступа: http://altaname.ru/micro/57-metody-ocenki-stepeni-rynochnojj.html.
8. Ровбель Р.Л. Методика оценки концентрации банковских кредитных услуг // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы II междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2009.
9. Количественные показатели структуры товарного рынка // Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.inventech.ru/lib/ right/right-0399.
10. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Новиков В.Ю., аспирант ГОУ ДПО ГАСИС
В работе рассмотрены методологические аспекты оценки инновационного потенциала экономических систем различного уровня -страны, отрасли, региона, предприятия, проекта. Представлена иерархическая система показателей научного и инновационного потенциала, выполнен анализ статистических показателей, характеризующих влияние науки и инноваций на экономический рост.
Ключевые слова: инновация, инновационный потенциал, экономический рост, статистические показатели.
METHODOLOGICAL ASPECTS OF EVALUATION OF INNOVATIVE POTENTIAL ECONOMIC SYSTEMS
Novikov V., the post-graduate student, GOU DPO GASIS
In work are considered methdological aspects of the estimation инновационного potential of the economic systems different level - a country, branches, region, enterprises, project. Will Presented hierarchical system of the factors scientific and инновационного potential, is executed analysis of the statistical factors, characterizing influence of the science and инноваций on economic growing.
Keywords: innovation, potential of innovation, economic growing, statistical factors.
В развитии экономических систем существенную роль играет развитие инновационного потенциала. Понятие «инновационный потенциал» стало «концептуальным отражением феномена инновационной деятельности» [1]. Усиление внимания к теоретическому исследованию проблем инновационной деятельности вызвано и тем, что преодоление технического отставания России практически во всех отраслях промышленности предполагает усиление инновационного характера производственной деятельности, формирование особой инновационной сферы с присущими ей спецификой и субъектами.
Согласно [2], методологической основой оценки инновационного потенциала служит система статистических показателей инновационной деятельности, формируемая на основе систематизированных результатов анализа зарубежного и отечественного опыта исследования инноваций в виде, отвечающем требованиям государственной научно-технической и инновационной политики и гармонизированном с международными стандартами ОЭСР и Евростата. При этом, говоря об инновационном потенциале, следует различать уровень его оценки - страновый, отрасли, межрегиональный, региональный, уровень предприятия, проекта.
В нашей работе [3] отмечалось, что углубленный анализ сущности и содержания категории «инновационный потенциал» целесообразно осуществлять, опираясь на составные категории - «потенциал» и «инновация». Под инновацией мы понимаем результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке,
нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо новой или усовершенствованной организационно-экономической формы, обеспечивающей необходимую экономическую и (или) общественную выгоду. Исходя из такой трактовки, инновационный потенциал - это совокупность имеющихся в наличии факторов, которые могут быть использованы и приведены в действие для достижения определенной цели или результата [4].
Важным методологическим вопросом является структура инновационного потенциала [5]. Так, в связи с регионализацией российской экономики большое значение имеет инновационный потенциал региона, под которым понимается способность привлечения ресурсов с целью его инновационного развития. При условии, что совокупность региональных инновационных систем объединена единой целью - устойчивое развитие страны - инновационный потенциал региона способствует формированию инновационного потенциала страны в целом. Отраслевым инновационным потенциалом является способность отрасли к развитию на более качественной основе. Инновационный потенциал предприятия - это его способность к развитию через инновационно-инвестиционную деятельность. Инновационный потенциал проекта - это способность предприятия реализовать инновационную идею в виде нового или усовершенствованного продукта, реализуемого на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, новой или усовершенствованной услуги.
Таблица 1. Иерархическая система показателей научного потенциала
Верхний иерархический уровень Средний иерархический уровень Нижний иерархический уровень
Показатели ресурсов науки Показатели кадров науки Численность и состав персонала, занятого исследованиями и разработками
Показатели движения персонала,занятого исследованиями и разработками
Показатели подготовки научных кадров
Показатели материальнотехнической базы науки Показатели наличия и структуры основных фондов исследований и разработок
Показатели движения основных фондов исследований и разработок
Показатели использования основных фондов исследований и разработок
Показатели объема, состава, динамики и использования оборотных средств исследований и разработок
Показатели информационных ресурсов науки
Показатели финансирования исследований и разработок Показатели объема и структуры затрат на исследования и разработки
Показатели динамики затрат на исследования и разработки
Показатели результатов научных исследований и разработок Показатели публикационной активности
Показатели создания технологий (патенты, лицензии, образцы новых видов машин и оборудования и т.п.)
Показатели организационной структуры науки Число и состав организаций, выполняющих исследования и разработки
Исходя из этих положений, научный и инновационный потенциал территориальных общностей и отраслей складывается из показателей ведущих организаций и предприятий, потенциал которых, в свою очередь, характеризуется иерархической системой показателей трех групп: 1) показатели статистики науки, 2) показатели статистики инноваций и 3) статистические показатели, характеризующие влияние науки и инноваций на экономический рост.
Наиболее детально в отечественной статистике представлены показатели первой группы - статистики науки (табл. 1).
Как следует из этой таблицы, верхний иерархический уровень составляют, во-первых, показатели ресурсов науки, во-вторых, показатели результатов научных исследований и разработок, и, в-третьих, показатели организационной структуры науки.
В свою очередь, к показателям ресурсов науки относятся:
1) показатели кадров науки:
- численность и состав персонала, занятого исследованиями и разработками,
- показатели движения персонала, занятого исследованиями и разработками,
- показатели подготовки научных кадров);
2) показатели материально-технической базы науки:
- показатели наличия и структуры основных фондов исследований и разработок,
- показатели движения основных фондов исследований и разработок,
- показатели использования основных фондов исследований и разработок,
- показатели объема, состава, динамики и использования обо-
ротных средств исследований и разработок;
3) показатели информационных ресурсов науки и показатели финансирования исследований и разработок:
- показатели объема и структуры затрат на исследования и разработки,
- показатели динамики затрат на исследования и разработки.
К показателям результатов научных исследований и разработок относятся показатели результатов научных исследований и разработок, а также показатели организационной структуры науки.
Показатели организационной структуры науки - это, прежде всего, число и состав организаций, выполняющих исследования и разработки.
Структура показателей второй группы - статистики инноваций - разработана менее детально. Верхний иерархический уровень показателей этой группы составляют показатели источников информации об инновациях, показатели затрат на инновации, показатели технологического обмена, показатели результатов инновационной деятельности, а также показатели инновационной активности промышленных предприятий (табл. 2).
На следующем иерархическом уровне среди показателей затрат на инновации рассматривают показатели объема и структуры затрат на инновации, а также показатели динамики затрат на инновации, а среди показателей технологического обмена - показатели приобретения технологий и показатели передачи технологий.
Показатели результатов инновационной деятельности структурированы более детально: на среднем уровне рассматривают показатели объема, структуры и динамики производства и реализации инновационной продукции, а также показатели влияния инноваций на результаты деятельности предприятия, при этом среди последних различают показатели экономии затрат производственных ресурсов в результате внедрения инноваций и показатели прибыли от реализации инновационной продукции.
Менее всего структурированы статистические показатели, характеризующие влияние науки и инноваций на экономический рост. На среднем уровне рассматривают следующие подгруппы: 1) показатели технологической структуры экономики; 2) показатели экспорта и импорта технологий (баланс платежей за технологии); 3) оценка влияния инноваций на рост производительности труда и занятость; 4) интегрированная оценка вклада научно-технического прогресса в прирост валового внутреннего продукта.
Вышеуказанные группы показателей в своей совокупности обеспечивают комплексную оценку масштабов, состава и динамики научного и инновационного потенциала в их логическом единстве.
Для изучения научной и инновационной деятельности в различных аспектах статистика использует различные классификации и группировки, отражающие многообразие внутренних и внешних взаимосвязей науки и инноваций. Центральное место среди них принадлежит многомерной классификации научных исследований и разработок по видам (фундаментальные, прикладные исследования, разработки), отраслям и секторам науки.
В данном контексте под отраслями науки понимаются дисциплины, в которых осуществляются научные исследования и разработки. Отрасли науки характеризуются наличием конкретного предмета исследований и сферы интересов ученых, организационных форм их кооперации, научной периодики и других изданий, систе-
Таблица 2. Иерархическая система показателей инновационного
мы подготовки кадров соответствующего профиля.
Классификация отраслей науки строится по их предметным, методологическим и функциональным признакам и, как и группы показателей научного и инновационного потенциала, имеет иерархическую структуру: первый уровень - области науки, второй уровень - отрасли науки, третий уровень - научные специальности.
Основой классификации отраслей науки в статистике являются рекомендации ЮНЕСКО [6]. В соответствии с ними в составе общей совокупности научных дисциплин в отечественной и в международной статистической практике выделяются шесть крупных областей науки: естественные, технические, медицинские, сельскохозяйственные, общественные, гуманитарные, которые затем детализируются по конкретным отраслям и научным специальностям.
В качестве секторов науки в статистике рассматриваются секторы экономики, объединяющие значительное число организаций, осуществляющих научные исследования и разработки и характеризующихся однородностью своих основных функций и предоставляемых услуг, источников финансирования, правового статуса. Такой подход к группировке научных организаций рекомендован Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) с целью идентификации тех областей экономики, в которых ведется научная деятельность, и основан на группировке удовлетворяемых ею общественных потребностей [7].
Существенное внимание в статистике науки и инноваций уделяется сопоставимости с классификацией, принятой в системе национальных счетов, что позволяет сравнивать показатели научных исследований и разработок с другими статистическими данными и оценить прямо или косвенно место науки в экономике страны и ее вклад в экономический рост.
Решение этого вопроса осложняется тем, что в отечественном науковедении в течение десятилетий в неизменном виде применялась классификация секторов науки, в основу которой был положен признак ведомственной подчиненности научных организаций, включающая академический, вузовский, отраслевой и заводской секторы, а переход на систему национальных счетов потребовал пересмотра классификации секторов деятельности для использования в статистическом наблюдении за выполнением научных исследований и разработок. В этой связи высшие
потенциала учебные заведения выделены в ка-
честве отдельного сектора, а домашние хозяйства объединены с частным бесприбыльным сектором; кроме того, современная статистика рассматривает также зарубежный сектор, охватывающий организации, находящиеся за пределами политических границ страны (за исключением транспортных средств и спутников, управляемых организациями данной страны), а также международные организации (кроме коммерческих предприятий). Однако последний учитывается лишь как один из источников финансирования тех научных исследований и разработок, которые классифицированы по вышеупомянутым четырем секторам науки.
Указанные специфические классификации и группировки статистики науки и инноваций, как и типы научных организаций, социально-экономические цели научных исследований и разработок, виды инновационной деятельности и др., используются в дополнение к общестатистическим классификациям (видов экономической деятельности, административно-территориальных образований, форм собственности и т.п.). Они играют важнейшую роль в формировании системы сбора и разработки статистической информации и обеспечивают возможность детального анализа структуры научного и инновационного потенциала.
Определенные трудности в оценке инновационного потенциала отраслей и территориальных образований вносит переход отечественной статистики от классификатора отраслей (ОКОНХ) к классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД). Однако в практических целях важны не столько абсолютные, сколько относительные оценки, и эти трудности вполне преодолимы
В настоящей публикации мы, в основном, рассмотрели методологические аспекты оценки показателей первой стадии инновационного процесса исследований и разработок. Тем не менее, сказанное имеет значение не только для оценки инновационного потенциала, но и для оценки показателей последующих стадий инновационного процесса - создания и диффузии технологических и продуктовых инноваций.
Литература:
1. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001.
2. Кузнецова И.А., Гостева С.Ю., Грачева Г.А. Методология и практика статистического измерения инновационной деятельности в экономике России: современные тенденции. Вопросы статистики. 2008. №5
3. Новиков В.Ю. К вопросу о сущности и содержании категории «инновационный потенциал» // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». 2009. №2(4).
4. Гохберг Л.М. Статистика науки и инноваций // Курс социально-экономической статистики. Учебник для вузов. М.: Омега-Л, 2007.
5. Инновационный потенциал: современное состояние и перспективы развития / В.Г. Матвейкин, С.И. Дворецкий, Л.В. Минько и др. Монография. М.: Изд-во «Машиностроение-1», 2007.
6. Пособие по статистике в области научно-технической деятельности. Париж: ЮНЕСКО, 1984.
7. Измерение научно-технической деятельности. Предлагаемая стандартная практика для обследований исследований и экспериментальных разработок: Руководство Фраскати / Перевод и научн. ред. Л.М. Гохберга. Париж-Москва: ОЭСР, ЦИСН, 1995.
Верхний иерархический уровень Средний иерархический уровень Нижний иерархический уровень
Показатели источников информации об инновациях
Показатели затрат на инновации Показатели объема и структуры затрат на инновации
Показатели динамики затрат на инновации
Показатели технологического обмена Показатели приобретения технологий
Показатели передачи технологий
Показатели результатов инновационной деятельности Показатели объема, структуры и динамики производства и реализации инновационной продукции
Показатели влияния инноваций на результаты деятельности предприятия Показатели экономии затрат производственных ресурсов в результате внедрения инноваций
Показатели прибыли от реализации инновационной продукции
Показатели инновационной активности промышленных предприятий
