Экономический анализ возможностей технологического развития России (на примере нанотехнологий) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

9(264) - 2012

Теория экономического анализа

УДК 330.354

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ (НА ПРИМЕРЕ НАНОТЕХНОЛОГИЙ)

Н. П. ЛЮБУШИН,

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой антикризисного управления E-mail: lubushin@fnf. unn. ru Нижегородский государственный университет

имени Н. И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет

Н. Э. БАБИЧЕВА,

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономического анализа, бухгалтерского учета и аудита E-mail: sigaeva@mail. ru Нижегородский коммерческий институт

Д. С. КОРОЛЕВ,

магистрант кафедры математического моделирования экономических систем E-mail: denk0r@rambler. ru Нижегородский государственный университет

имени Н. И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет

В статье исследована возможность технологического рывка в России. Анализ выполнен на примере нанотехнологий. Проанализирована ситуация в научной сфере и промышленности России. Выполнен прогноз развития сферы нанотехноло-гий с использованием S-образных кривых (модели

* Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ» при Нижегородском государственном университете имени Н. И. Лобачевского -Национальном исследовательском университете.

Перла и Гомперца). Сделан вывод о необходимости корректировки плановых показателей развития наноиндустрии к 2015 г.

Ключевые слова: технологический рывок, нанотехнологии, S-образные кривые, диффузия, инвестиции, инновации, анализ.

Доказано, что рост экономики и благополучие граждан возможны лишь в условиях технологического развития страны. Публикаций по

данной тематике достаточно много - это работы А. И. Анчишкина, Д. С. Львова, С. Ю. Глазьева, Ю. В. Яременко и других ученых.

Произошедшая деиндустриализация страны, что следует из структуры ВВП (рис. 1), где оптовая и розничная торговля составляют наибольший удельный вес (15,7 %), ставит вопрос: окончательно ли уходит Россия с рынка технологических держав и становится сырьевым придатком?

Понимая это, руководство страны пытается принять ряд мер. Это создание технопарков, государственных корпораций. Названы 27 технологических платформ. Свыше 30 организационных форм используются в субъектах Федерации для реализации региональной инновационной политики: особые технико-внедренческие зоны, бизнес-инкубаторы, центры трансфера технологий, венчурные фонды, сети частно-государственного рискового финансирования, консалтинговые организации, оказывающие услуги по сертификации и продвижению современной продукции, информационно-выставочные центры, специализированные системы подготовки кадров для инновационного предпринимательства и т. д. Во всех этих мерах нет одного - результативности.

В 2009 г. в стадии реализации находилась 51 федеральная целевая программа. В 2010 г. их финансирование сократилось на 36 %. Например, около 10 лет назад была принята межведомственная программа развития дорожного машиностроения, однако за эти годы она не решила ни одной задачи из тех, которые были продекларированы.

Еще один наглядный пример - создание десяти технопарков, реализация проектов которых началась в 2005 г. в девяти регионах. К 2010 г. предполагалось создать технопарки в сфере высоких технологий, обладающие развитой инженерной, транспортной, социальной, производственной и жилой инфраструктурой. Однако в 2009 г. Правительством Российской Федерации финансирование проектов приостановлено (было затрачено 3,5 млрд руб. из федерального бюджета и столько же региональных средств), так как было установлено, что в технопарках нет никаких высоких технологий, часто их используют как вариант дешевой аренды офиса организациями, не имеющими отношения к 1Т.

Основа технологического развития, его фундамент - кадры науки: ученые, изобретатели, инициаторы профессиональных научно-исследовательских работ, формирующие атмосферу научного творчес-

Остальные - 19,4

Добыча полезных ископаемых - 8,9

Чистые налоги на продукты - 13,9

Налоги на продукты -14,4

Государственное управление и обеспечение военной безопасности;

социальное страхование - 5,3

Обрабатывающие производства - 14,1

- Строительство - 4,9

Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования - 15,7

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг -9,8

Транспорт и связь -8,4

Рис. 1. Структура ВВП Российской Федерации в 2010 г., % [2]

тва. Численность научных кадров в России за годы реформ существенно снизилась (рис. 2).

Начиная с 1990 г. число покинувших страну ученых превысило 100 тыс. чел. По разным оценкам, Россия не досчиталась 60 % математиков, 50 % физиков и биологов. Если считать среди выехавших не только ученых, но и квалифицированных специалистов, то за эти годы выехало только в США порядка 1 млн чел. Если данная тенденция сохранится, то к 2020 г. по сравнению с началом 1990-х гг. 1 800

1 600 1 400 1 200 1 000 800 600 400 200 0

_ |—1

ц 1Г И ' ■ 01 Ут 1Г ц

1992

1995

1998

1999

2000

2005

2007

2009

2010

Всего

| Исследователи

Вспомогательный персонал Прочие работники

Техники

Рис. 2. Изменение численности и состава научных сотрудников в Российской Федерации за 1992-2010 гг., тыс. чел. [6]

1 800

1 600

1 400

1 200

1 000

800

600

400

200

= 1377,8 X ' Я2 = 0,898

199219951998 1999 20002005 2007 20092010 2011 2012 2013 2014 20152016 2017 2018 2019 2020

Рис. 3. Тенденция изменения численности научных сотрудников в 1992-2020 гг, тыс. чел. [6]

численность научных сотрудников сократится более чем в два раза (рис. 3).

В настоящее время в формирующемся многополярном мире складываются четыре главных центра научного прогресса - США (35 % мировых расходов на НИОКР по паритету покупательной способности), Европейский Союз (24 %), Япония и Китай (примерно по 12 %). К сожалению, Российская Федерация в группу лидеров не входит. На нашу долю приходится менее 2 % мировых расходов

на НИОКР по паритету покупательной способности и 1 % по обменному курсу. Таким образом, Россия отстает от США по расходам на НИОКР в 17 раз, от Европейского Союза - в 12 раз, от Китая - в 6,4 раза, от Индии - в 1,5 раза [10]. Эта тенденция прослеживается и на будущее, что следует из структуры инвестиций по видам экономической деятельности (рис. 4).

С 1995 г. структура инвестиций в промышленное производство практически не изменилась и характеризуется примерно равными долями капитала, направляемого в обрабатывающие производства и добычу полезных ископаемых. Такое соотношение, безусловно, не стимулирует технологического развития экономики, так как именно в обрабатывающих производствах сосредоточены наиболее наукоемкие и перспективные виды деятельности, которые являются ведущими в

У

0

Добыча полезных ископаемых 30

Остальные

Государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное страхование

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг

2009 1995 2020

Транспорт и связь

Обрабатывающие производства

Рис. 4. Сравнение структуры инвестиций по видам экономической деятельности в 1995, 2009 и 2020 гг., %

пятом технологическом укладе (электронная промышленность, роботостроение, вычислительная техника, медицинская техника и др.). Если анализировать именно эти производства, то из общего объема инвестиций на них приходится менее 1 % (табл. 1).

Для технического развития и внедрения инноваций необходимы инвестиции, т. е. вложения капитала для замены физически и морально устаревших основных фондов и создания новых в целях обеспечения текущей и перспективной конкурентоспособности производимых товаров и услуг. Через инвестиции реализуется инновационная политика государства и бизнеса.

Инвестиции без инноваций бессмысленны, так как означают вложения средств в воспроизводство

устаревших товаров и технологий, заведомо обрекая их на неконкурентоспособность. Инновации без инвестиций нереальны: результаты научно-технического поиска, возможности технологического прорыва являются нереализованными.

Наиболее привлекательными для прямых иностранных инвестиций в ближайшие годы являются следующие страны и регионы: Китай (66 %), Индия (61 %), Центральная и Восточная Европа (59 %), Бразилия (53 %), Западная Европа (50 %), Северная Америка (49 %), Россия (48 %), Ближний Восток (42 %), Юг Средиземноморья (36 %), Япония (35 %), Океания (32 %), ЮАР (29 %) [12].

Теория долгосрочного технико-экономического развития, разработанная Ю. С. Глазьевым,

Таблица 1

Доля инвестиций в наукоемкие и высокотехнологичные виды деятельности

в 2000-2010 гг. [7]

Показатель 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4

Производство офисного оборудования и вычислительной техники 0,001 0,001 0,01 0,01 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01

Производство электрических машин и электрооборудования 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,2 0,3 0,2 0,2 0,2 0,1

Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1

Производство медицинских изделий, средств измерений, контроля, управления и испытаний, оптических приборов, фото- и кинооборудования, часов 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2 0,1 0,2 0,2

построена на понятии технологического уклада [3]. Технологический уклад формируется в рамках всей экономической системы, охватывая все стадии переработки ресурсов и соответствующий тип непроизводственного потребления, образуя макроэкономический воспроизводственный контур, характеризующийся ядром, ключевым фактором, режимами экономического регулирования, экономическими институтами. Поскольку каждый технологический уклад является самовоспроизводящейся целостностью, технико-экономическое развитие происходит путем последовательной замены технологических укладов. При этом объясняется взаимосвязь длинных волн экономической конъюнктуры, технологических сдвигов и структурных изменений экономики в процессе последовательного замещения технологических укладов.

В разработанной теории долгосрочного технико-экономического развития выделены пять технологических укладов, соответствующих по периодам доминирования длинным волнам Н. Д. Кондратьева. Если в пятом технологическом укладе (1981-2030 гг.)

ключевым фактором являются микроэлектронные компоненты, то в шестом технологическом укладе - сочетание нано-, био- и информационных технологий.

Из работ по теории долгосрочного технико-экономического развития выделяется работа В. С. Мучника (1984 г.), где наряду с классификацией технологических систем была дана прогнозная оценка изменения производительности труда и фондоемкости по этапам развития технологических систем (табл. 2).

Проанализируем изменение экономической эффективности по этапам и укладам развития технологических систем. Анализ проведен по показателю приведенных затрат, так как данный показатель позволяет оценить сравнительную эффективность затрат (расчет абсолютной эффективности весьма затруднителен).

Суммарные затраты в 3-й технологический этап: З = К + к И,

3 3*3'

где З - суммарные затраты в -й технологический этап;

К - инвестиции в 3-й технологический этап;

Таблица 2

Изменение производительности труда и фондоемкости по этапам развития технологических систем [9]

Этап Характеристика этапа Производительность труда по отношению к первому этапу Изменение показателя фондоемкости по отношению к первому этапу

Первый Мануфактурное разделение ручного труда 1 1

Второй Механизация основных производственных операций 2,5-4 8-10

Третий Повышение мощности и быстродействия основных машин при сдерживающем влиянии ручных работ на вспомогательных, транспортных и связующих операциях 4-5 12

Четвертый Механизация вспомогательных, транспортных и связующих операций, первичное автоматическое управление на механических и гидропневматических элементах 6-7 14

Пятый Предельный рост мощности машин, гигантские организации, рост надежности систем, автоматические линии 8-12 16

Шестой Комбинированные, агрегированные машины на механических, гидропневматических и электронных элементах программного управления 15-20 15

Седьмой Высоконадежные технологические блоки с распространением комбинированных машин на электронных приставках, автоматические линии 30-35 14

Восьмой Малооперационные и одностадийные технологии 35-40 8

Девятый Малооперационные технологии высокой надежности с автоматическим управлением 120-150 9

Десятый Технологические системы, базирующиеся на достижениях и открытиях фундаментальных наук (физики, химии, биологии) Более 200 6-9

kt - коэффициент приведения по фактору времени;

И. - текущие (эксплуатационные) расходы в /-й технологический этап.

С учетом изменения производительности (целевой отдачи) в каждом последующем этапе в раз сравнительная эффективность затрат по этапам составит:

ЛЭ (3) = К. k - К+ + к (И k - И Л,

Х ' / п /+1 t V .И

где К.+1= К К;

и = И. к ;

.+1 / п'

Приняв долю ежегодных текущих затрат в структуре инвестиций «в» (И = в К), получим ЛЭ (3) = К.к - К. к + к (вК.к - в К. к),

V ' ] п / з t V / п /л''

где кз - коэффициент, характеризующий повышение инвестиций последующего этапа по сравнению с предыдущим.

С известной долей условности принимаем его равным изменению фондоемкости.

ЛЭ (3) = К. (1+ к.в) (кп - к). Приняв 1+ к. в = d, получим

ЛЭ (3) = d К (кп - кз). (1)

Результаты расчетов по формуле (1) при фиксированных затратах в базовый вариант (каждый предыдущий) приведены на рис. 5.

Анализируя данные, представленные на рис. 5, можно выделить ряд характерных участков развития

1-2 3

4

ш

го а.

О

1

0 -1

-2

-3

-4 -5

-6

-5,75

Рис. 5. Изменение сравнительной эффективности (цепные темпы прироста) по этапам и укладам развития технологических систем

технологических систем ^-образных кривых). Связывая эти характерные участки с технологическими укладами, получим соответствующие S-образные кривые для каждого уклада. Виден значительный рост эффективности затрат (весьма важный фактор при ограниченности инвестиционных ресурсов) при переходе к более высоким технологическим укладам. Особенно существенный рост (не на несколько процентов, а в разы) при переходе от третьего технологического уклада к четвертому и пятому.

Из этого следует весьма важный вывод: инвестиции в традиционные технологические системы экономически нецелесообразны. Следует внедрять системы, базирующиеся на малооперационных процессах и фундаментальных открытиях науки.

Проведенный в работах С. Ю. Глазьева межстра-новый анализ технико-экономического развития показал, что развитие экономики СССР происходило по той же траектории, что и других стран. При этом развитие характеризовалось более низкими темпами, обусловленными ее воспроизводящейся технологической многоукладностью, что затрудняло своевременное перераспределение ресурсов в освоении новых технологий. К началу 1990-х гг. в экономике СССР происходило одновременное расширенное воспроизводство третьего, четвертого и пятого технологических укладов. При этом характерно было

значительное отставание в освоении производств пятого технологического уклада еще в начальной фазе его развития. К настоящему времени доля России на мировом рынке электронной техники и компонентов составляет не более 0,1-0,3 %, на рынке информационных услуг - 0,2 %, что в 25 раз меньше Китая и в 15 раз меньше Индии [4].

За годы реформ произошло сокращение доли пятого технологического уклада примерно

5

Технологические

уклады

0,902 > . 0,9; 1,88/ 0,545/ 9 Г

Технологические этапы

6 7 8 9 10

4

3

2

втрое при повышении доли третьего и реликтовых укладов, которые не в состоянии обеспечить выпуск конкурентной продукции1 .

В своем интервью американскому телеканалу Си-Эн-Би-Си 03.06.2009 Д. А. Медведев сказал, что мы не смогли создать высокотехнологичной экономики, у нас очень высокая степень зависимости от экспорта сырья, очень слабая инновационная составляющая в экономике [8].

Подтверждается это и тем, что в настоящее время в России 20-25 % рабочих мест, требующих низкой квалификации. В США неквалифицированные рабочие составляли в 1995 г. лишь 3,9 % всех занятых. Во многих секторах промышленности их доля снизилась к настоящему времени до 2-3 %.

На современном этапе роста пятого технологического уклада, достигшего в передовых странах фазы зрелости, его распространение в России происходит весьма медленно. При этом ядро (ключевой фактор) остается недоразвитым. Поэтому расширение пятого технологического уклада носит догоняющий имитационный характер. Реализуемый путь имитации основных продуктов пятого технологического уклада означает втягивание российской экономики в неэквивалентный обмен с зарубежным ядром аналогичного пятого технологического уклада, в котором генерируется основная часть интеллектуальной ренты.

Проанализируем возможность развития ключевого фактора шестого технологического уклада (на-нотехнологий) по прогнозным моделям развития.

Модели диффузии технологий подчиняются определенным законам, которые обобщены в виде S-образных кривых [13, 14]. Наиболее известные из S-образных кривых - это модели Флойда, Гомперца, Мэнсфилда, Перла.

В модели Флойда была получена следующая зависимость [16]:

, т7 r-.klNWte

P( f, M ) = 1 - e1( F - f} , где P(f, At) - вероятность достижения по крайней мере уровня f в течение периода времени At; f - уровень функциональных характеристик системы;

W - число работников, каждый из которых обладает производительностью испытания N способов в единицу времени, и все они работают в течение промежутка времени At; В модели Мэнсфилда исследована следующая зависимость [17]:

m =

1-

где т 3р) - число фирм, принявших нововведение 3 в секторе 3 в момент времени *; п з - число фирм в секторе г, которые приняли нововведение 3';

l.

у

постоянная интегрированная;

Фу = аг2 + а5 Рзз + а6 Б3 + ... {Р 3 - эффективность нововведения; Б.. - объем капиталовложений, необходимый для осуществления нововведения).

По моделям Перла и Гомперца можно построить $-образные кривые для развития новых систем и технологий в тех случаях, когда нет достаточного количества данных для построения моделей, предложенных Мэнс-филдом и Флойдом. Модели имеют следующий вид:

- кривая Перла у =

L

1 + ав-01 \ - кривая Гомперца у = Ьв~Ъв , где Ь - предельное значение параметра у;

а, Ь, к - параметры, определяемые из уравнения регрессии.

Для построения кривых Перла и Гомперца используется преобразование данных (логарифмирование) и построение уравнения регрессии. Использование указанных кривых обусловлено тем, что количество данных, характеризующих развитие нанотехнологий в России, весьма ограничено и не позволяет установить формы зависимости от различных экономических показателей. Статистические данные, характеризующие объем производства нанопродукции, отсутствуют, так как нет методики подсчета. Использованные данные являются экспертными оценками [18].

Данные о плановых инвестициях в наносферу России на период с 2008 по 2015 г. представлены в табл. 3. Данные о финансировании наносферы из федерального бюджета и бюджетов штатов США в

Таблица 3

Государственные инвестиции в нанотехнологии в США в 2000-2008 гг., млрд долл.

1 Подробнее см. работу [15].

Год Инвестиции

2000 0,270

2001 0,422

2002 0,604

2003 0,860

2004 0,989

2005 1,200

2006 1,351

2007 1,392

2008 1,444

Всего... 8,532

n

Ч -ф,/

Таблица 4

Планируемые государственные инвестиции в нанотехнологии в России в 2008-2015 гг., млрд долл.

Год Инвестиции

2008 1,316

2009 1,340

2010 1,661

2011 1,406

2012 1,047

2013 1,089

2014 1,264

2015 1,472

Всего... 10,596

период с 2000 по 2008 г. приведены в табл. 4 [6].

Суммарный планируемый объем финансирования нанотехнологий в России превышает инвестиции в США более чем на 2 млрд долл. Необходимо отметить, что частные инвестиции в США в десять раз превышают государственные. В России соотношение составляет 1:1.

Проанализируем возможность достижения планового объема производства нанопродукции в 900 млрд руб. к 2015 г., используя S-образные кривые (рис. 6).

Для анализа использована кривая Гомперца.

При коэффициенте детерминации 0,97 получено для фактических данных за 2007-2010 гг. следующее уравнение:

679 -0,3^

у = 1000 е , где 1 000 - предельное значение для у;

679 и -0,34 - коэффициенты регрессии.

Далее дважды было проведено логарифмирование данных для перехода от экспоненциальных кривых к линейным, что позволило построить регрессию 1п [1п (у)] от t .

Согласно построенной кривой планируемое значение объема выпуска в 2015 г. выглядит значительно завышенным. Необходимо скорректировать план с 900 млрд руб. до 710 млрд руб., т. е. на 22 %.

Выполним прогноз, используя кривую Перла (рис. 7). При коэффициенте детерминации 0,96 получено для данных за 2007-2010 гг. следующее уравнение:

= 1000

У = 1 + е2 526 ,

где 1 000 - предельное значение для у;

2 526 и -1,25 - коэффициенты регрессии.

Для построения уравнения кривой Перла использованы фактические данные за 2007-2010 гг. Далее было проведено логарифмирование данных для

Рис. 6. Прогноз достижения планового объема выпуска продукции наноиндустрии к 2015 г. [11]

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

1200 -1000800 -600 -400 -200 -0 -

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Рис. 7. Прогноз объема производства с помощью кривой Перла (К2 = 0,96) [11]

перехода от экспоненциальных кривых к линеиным, что позволило построить регрессию 1п(1/у) от

Согласно кривой Перла значение в 900 млрд руб. достижимо, но при этом промежуточные значения являются заниженными. В данном случае целесообразно строить прогноз на основании кривой Гомперца, так как динамика кривой в большой степени соответствует планируемым показателям.

Аналогичная картина наблюдается при анализе достижения планируемых объемов экспорта продукции нанотехнологий.

Таким образом, как показали расчеты, плановые показатели развития в 2015 г. [11] не будут достигнуты как в связи с нехваткой инвестиций в наносферу и науку, так и в связи с низким уровнем развития наноиндустрии в текущий момент. При столь низкой базе и за такой короткий промежуток времени (5 лет) достижение высоких показателей нереально, так как за такой срок невозможно подготовить необходимое количество специалистов и создать соответствующую инфраструктуру.

Из проведенного анализа вытекают следующие выводы:

в развитии наноиндуст-рии Россия отстает от мировых лидеров на 10-15 лет, так, в США программа развития наносферы появилась в 2000 г., а в России в 2007 г.; планируемые бюджетные инвестиции в наносферу с 2008 по 2015 г. превышают бюджетные инвестиции в США с 2000 по 2008 г. на 2 млрд долл.; препятствием для достижения целевых показателей являются нехватка ученых необходимой квалификации и отсутствие необходимой инфраструктуры; для достижения плановых показателей 2015 г. необходимо скорректировать целевые значения

2011 2010 2009 2008

2007

развития наноиндустрии в Российской Федерации;

- реализация скорректированных показателей будет зависеть от успешности привлечения частных инвестиций как минимум в объеме, равном государственным инвестициям (частные инвестиции в проектах «Роснано» составляют около 60 %). При этом статистические данные за последние годы показывают нарастающую динамику вывоза капитала из страны (рис. 8), что означает низкий уровень уверенности бизнеса в инновационном пути развития России (рис. 9).

К сожалению (это подтверждают результаты опроса участников VI съезда Торгово-промышленной палаты РФ), бизнес-сообщество не видит перспектив инновационного пути развития России в ближайшие годы.

Чистый вывоз капитала из РФ Чистый ввоз капитала в РФ

-267,4

--300

=163,4

200

1=1

Банки

Частный сектор

Суммарный ввоз/вывоз капитала

\SNNN] Прочие сектора

Рис. 8. Чистый ввоз/вывоз капитала в 2007-20011 гг., млрд долл.

Пока перспективы неясны Никогда Через 11-20 лет Через 5-10 лет Через 2-4 года Это уже происходит

0

5

10

15

20

25

30

35

40

Рис. 9. Результаты опроса участников VI съезда Торгово-промышленной палаты Российской Федерации о возможности перехода России на инновационный путь развития, % [1]

Список литературы

1. VI съезд Торгово-промышленной палаты Российской Федерации (04.03.2011). URL: tpprf. ru>common/upload/publ_VI. pdf/.

2. Валовой внутренний продукт // Федеральная служба государственной статистики. URL: http:// www. gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat/rosstatsite/ main/account/.

3. Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.

4. Глазьев С. Ю. Уроки очередной российской революции: крах либеральной утопии и шанс на «экономическое чудо». М.: ИД «Экономическая газета», 2011.

5. Динамика численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками, по категориям // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www. gks. ru/free_doc/new_ site/business/nauka/nayka4.htm/.

6. Екимова Н. А. Особенности формирования рынка нанотехнологий в России // Наука. Инновации. Образование. 2008. № 6.

7. Инвестиции в нефинансовые активы // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www. gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat/ rosstatsite/main/enterprise/investment/nonfinancial.

8. Интервью американскому телеканалу Си-Эн-Би-Си 03.06.2009 // Президент России. URL: http://archive. kremlin. ru/appears/2009/06/03/0842_ type63379_217146.shtml/.

9. Мучник В. С., Голланд Э. Б. Экономические проблемы современного научно-технического прогресса. Новосибирск: Наука, 1984.

10. Невостребованность науки - угроза безопасности страны // Независимая газета. URL: http://www. ng. ru/ideas/2010-02-08/9_science. html.

11. Программа развития наноиндустрии в Российской Федерации до 2015 года: одобрена Правительством Российской Федерации 17.01.2008. URL: http://www. rusnano. com/Document. aspx/ Download/15335.

12. Россия вошла в пятерку самых привлекательных для инвестиций стран Европы // RB. ru. URL: http://www. rb. ru/topstory/business/2010/06/0 2/184009.html/.

13. Сахал Д. Научно-технический прогресс: концепции, модели, оценки / пер. с англ. М. Финансы и статистика, 1985.

14. Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают / пер. с англ. М.: Прогресс, 1987.

15. ЯковецЮ. В. Технологическое будущее России и приоритеты перспективной инновационной политики // Науковедение. 1999. № 4.

16. Floyd A. L. A methodology for trend forecasting of figures of merit, in Technological Forecasting for Industry and Government: Methods and Applications, J. Bright, Ed. Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall, 1968.

17. Mansfield E. Industrial Research and Technological Innovation: Industrial Research and Technological Innovation An Ecohometric Analysis (New York: W.W. NORTON & Company, Inc., 1968).

18. National Nanotechnology Initiative - www. Nano. gov.