CC BY
37
УДК 330.3
НАЦИОНАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ РОЛИ ГОСУДАРСТВЕННОЙ
ПОДДЕРЖКИ МАЛОГО БИЗНЕСА В ФОРМИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННОГО УКЛАДА
Е.Б. Мясникова
Исследована роль государственной поддержки малого и среднего бизнеса в аспекте инновационного развития национальной экономики при трансформации социально-экономической системы.
Ключевые слова: инновационность, трансформация, малый и средний бизнес, государственное регулирование.
В современных условиях при оценке формирования в России инновационного типа ведения хозяйства в первую очередь встает вопрос о роли государства в осуществлении данного процесса. В настоящее время в России наблюдается существенное изменение роли государства в осуществлении трансформационных процессов.
В мировой практике регулирование трансформационных процессов в экономической системе основывается на реализации программ поддержки малого инновационного бизнеса.
Являясь основой устойчивого социально-экономического развития, малый бизнес способен решать целый ряд важных общественных задач, включая формирование структурных основ экономики, конкурентной среды, генерацию и внедрение инноваций, удовлетворение потребности рынка в товарах и услугах, обеспечение занятости и увеличение налоговых поступлений.
Необходимо подчеркнуть, что малый бизнес в зарубежных странах -это фактор инновационного развития. Система государственной поддержки малого инновационного бизнеса в развитых и активно развивающихся странах реализуется через механизмы, представленные в табл. 1 [1, С. 127.].
Таблица 1
Основные инструменты государственной поддержки малого инновационного бизнеса за рубежом
Инструмент государственной поддержки малого инновационного бизнеса Страна
1 2
Гранты на выполнение НИОКР Австрия, Великобритания, Германия, Греция, Дания, Израиль, Ирландия, Кипр, Китай, Нидерланды, Польша, Португалия, США, Финляндия, Франция, Швейцария, Япония
Окончание табл.1
1 2
Компенсация части расходов на выполнение НИОКР, создание новой наукоемкой продукции и технологий, повышение технического уровня производства Австрия, Бельгия, Бразилия, Германия, Канада, Республика Корея, США, Франция, Швеция, Япония
Программы предоставления льготных займов на разработку и внедрение новой продукции и технологий (прямые займы, долевое участие в займах коммерческих банков, гарантирование займов коммерческих банков) Австрия, Бельгия, Бразилия, Германия, Канада, США, Финляндия, Франция, Швеция, Япония
Предоставление специальных налоговых и амортизационных льгот в связи с проведением НИОКР, сокращение отчислений во внебюджетные фонды Австрия, Бразилия, Великобритания, Германия, Индия, Ирландия, Китай, Норвегия, Франция, Япония
Государственный заказ малым фирмам на выполнение инновационных проектов или оказание научно-технических услуг Великобритания, Дания, Израиль, Новая Зеландия, США, Финляндия, Франция
Создание инфраструктуры поддержки малого инновационного бизнеса (бизнес- инкубаторы, технопарки и т. п.) Австралия, Австрия, Израиль, Индия, Индонезия, Канада, США, Таиланд, Финляндия, Франция, Чехия, Швейцария, Япония
Программы поддержки малого и среднего предпринимательства на основе кластерно-сетевого подхода Бельгия, Бразилия, Великобритания, Германия, Дания, Италия, Мексика, Республика Корея, США, Франция, Чили, Япония
Экономическая ситуация, в которой функционирует малый бизнес в России, не оказывает негативного влияния на развитие сектора малого бизнеса. Об этом свидетельствуют данные, характеризующие оборот малого бизнеса. За 2010 - 2013 годы оборот МБ вырос на 9339,9 млрд. руб. или на 38,1%. При этом несколько снизился оборот в расчете на 1 малое предприятие, но это может объясняться опережающим ростом количества субъектов малого бизнеса.
Один из важных показателей, свидетельствующих об эффективности государственной поддержки малого бизнеса - это инвестиции в основной капитал (рис. 1).
Рис.1. Инвестиции в основной капитал по малому бизнесу
Из рис.1 мы видим рост объема инвестиций на 143,3 млрд. руб. или на 33,2% к уровню 2011 года. В то же время доля бюджетных инвестиций ничтожно мала и составляет менее 1 %.
Можно сделать вывод о том, что в рамках программы государственной поддержки малого предпринимательства возможно увеличение объема бюджетных инвестиций при условии их эффективности.
Рассмотрим отраслевую структуру инвестиций в основной капитал, которая убедительно показывает, какие виды экономической деятельности являются наиболее привлекательными для инвесторов (табл.2) [7].
Таблица 2
Отраслевая структура инвестиций в основной капитал малых
предприятий
Вид экономической деятельности Доля, в к итогу %
2011 2012 2013
сельское хозяйство 17,2 16,0 13,0
обрабатывающие производства 23,4 23,8 14,1
строительство 23,4 23,8 28,9
оптовая торговля 10,1 10,8 11,1
операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг 25,3 23,6 23,3
из них научные исследования и разработки 0,4 0,3 0,3
Прочие виды экономической деятельности 0,6 2 9,6
Всего 100 100 100
Из представленных данных видно, что в сферу научных исследований и разработок доля инвестиций чрезвычайно мала и составляет менее 1% от общего объема инвестиций, что недостаточно для расширения масштабов инновационной деятельности. Анализ данных, характеризующих инвестиции в основной капитал предприятий малого бизнеса, показывает, что доля кредитов иностранных банков и доля инвестиций из-за рубежа составляет в 2010-2014 годах около 0,1%.
В оценке эффективности функционирования малого бизнеса важным показателем является инвестиционная привлекательность, которая характеризуется объемом инвестиций, целями, на которые инвестиции привлекаются [6]. Как мы видим из представленных на рис.2 данных, около 1/5 всех инвестиций идет на замену изношенной техники и оборудования.
■ Замена изношенной техники и оборудования
■ Увеличение производственных мощностей с неизменной номенклатурой продукции
■ автоматизация и механизация существующих производственных процессов
■ Увеличение производственных мощностей с расширением номенклатуры продукции
■ снижение себестоимости продукции
внедрение новых производственных технологий
■ Экономия энергоресурсов
Рис.2. Структура инвестиций в зависимости от целей
Также около 22% всех инвестиций в основной капитал малых предприятий идет на производственные инновации, а именно на внедрение новых производственных технологий (5%), на автоматизацию и механизацию существующих производственных процессов (13%), на энергосберегающие технологии (4%).
Из вышеизложенного можно сделать вывод о том, что инвестиционная и инновационная деятельность малого бизнеса в настоящее время недостаточна. Причины этого изложены в табл.3.
Таблица 3
Распределение малых предприятий по оценке факторов, ограничивающих инвестиционную деятельность
Причина в % от общего числа малых предприятий
2010 2011 2012 2013
Недостаточный спрос на продукцию 24 22 22 24
Недостаток собственных финансовых средств 58 54 59 49
Высокий процент коммерческого кредита 27 29 29 28
Сложный механизм получения кредитов для реализации инвестиционных проектов 15 15 17 14
Инвестиционные риски 10 11 11 11
Неудовлетворительное состояние технической базы 7 7 9 7
Низкая прибыльность инвестиций в основной капитал 7 8 9 9
Неопределенность экономической ситуации в стране 26 28 25 24
Несовершенная нормативно-правовая база, регулирующая инвестиции 6 8 6 7
Из табл.3 можно сделать вывод о том, что нормативно-правовая база инвестиционной деятельности в Российской Федерации сформирована и эффективно работает, так как только 6-9% респондентов назвали этот фактор как ограничивающий. Самыми серьезными препятствиями для инвестиционной деятельности являются недостаток собственных средств (49-59%), высокий процент коммерческого кредита(27-29%), неопределенность экономической ситуации (24-28% респондентов). Следовательно, именно по этим направлениям необходимо усиливать мероприятия государственной поддержки малого бизнеса.
Для исследования влияния государственной поддержки малого и среднего бизнеса на развитие инновационного потенциала национальной экономики проведем исследование зависимости уровня ВВП и численности субъектов малого предпринимательства на основе корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак. В свою очередь, регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи, определения расчетных значений зависимой переменной.
Для расчета коэффициента корреляции построим таблицу, в которой отразим данные по числу малых предприятий и размер ВВП (табл.4). Используем данные сплошного статистического наблюдения за деятельностью малого и среднего предпринимательства за период с 2008 по 2013 годы [6].
Таблица 4
Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного
анализа
Наименование показателя 2008 2009 2010
Число МП, тыс. 1347,7 1602,5 1644,3
ВВП, млн. руб. 41276849,2 38807218,6 46308541,3
Наименование показателя 2011 2012 2013
Число МП, тыс. 1836,4 2003,0 2063,1
ВВП, млн. руб. 55967226,7 62176494,9 66190119,9
Первый шаг анализа - определение тесноты связи между выбранными показателями. В действительности понятно, что имеется тесная прямая связь между остаточной стоимостью имущества и размером налога на имущество организаций. На рис.3 показано использование функции «Коррел» для определения характера связи. Необходимо отметить, что данные табл.4 для проведения анализа представлены поквартально.
КОРРЕЛ - X^i =КОРРЕЛ(С25:С43;В25:в48)
^ А в с О Е F G Н J _L
25 1 8777653,4 335,2
20 2 10238280 337,8 Аргументы функции И х|
27 3 11542047,5 336,4
2Я 4 10618868,3 338,3 __ 1:338,3:385,7:395,9:40... 280:11542047,5:10618...
24 5 8334633 385,7
10 6 9244829 395,9 Массив2 |В25:В4 Ч ¿У = {8777653,4:10238:
31 7 10411334 402,3 = 0,876658245 Возвращает коэффициент корреляции между двумя множествами данных. Массив! второй диапазон значений. Значениями могут быть числа, имена, массивы или ссылки с именами.
32 8 10816423 418,6
33 9 9995758,3 411,2
34 10 10977035,3 410,3
35 11 12086464 410,7
30 12 13249283,7 412,1 Значение: 0,876658245 Справка по этой функции
37 13 11954230,4 428,7
за 14 13376378,1 468,1 1- -1 -1
39 15 14732931,2 467,8
40 16 15903687 471,8
41 17 13677378,1 479,6
42 18 14971116,1 498,1
43 19 16280668,2 512,6
44 20 17247332,5 512,7
45 21 14577328,4 511,4
40 22 15827812,7 515,7
47 23 17450582,6 517,6
48 24 18334396,2 518,4
Рис.3. Определение коэффициента корреляции
Коэффициент корреляции равен 0,8766, значение коэффициента не выходит за пределы интервала от 0,7 до 1, то есть связь имеется, она положительная, тесная. Так как полученное значение превышает критические значения нормированного коэффициента корреляции, при а = 5% с уверенностью в = 95% можно говорить о том, что выявленная закономерность достоверна.
Дальше выполним регрессионный анализ с использованием MS Excel Пакет анализа (рис.4).
_ Получение внешних данных Подключения ? X
С F31 £
В ок
А С Входной интервал Y: |$В$25:$В$48
28 4 10618868,3 338,3 Отмена |
29 5 8334633 385,7 Входной интервал X: |$С$25:$С$48
30 6 9244829 395,9 | Метки | Константа - ноль I Уровень надежности: 195 % Справка |
Tl 7 10411334 402,3
32 8 10816423 418,6
33 9 9995758,3 411,2 Параметры вывода-
34 110 10977035,3 410,3 С Выходной интервал:
35 11 12086464 410,7 !* Новый рабочий лист:
36 12 13249283,7 412,1 С Новая рабочая книга
37 113 11954230,4 428,7
UblUIIUM
38 114 13376378,1 468,1 W Остатки р' j Граф и к остатков! Стандартизованные остатки I График подбора
39 115 14732931,2 467,8
40 116 15903687 471,8
—пи|лч ешь мая осрии 1 HUl.lt> I График нормальной вероятности
41 117 13677378,1 479,6
42 118 14971116,1 498,1
43 119 16280668,2 512,6
44 20 17247332,5 512,7
45 21 14577328,4 511,4
46 22 15827812,7 515,7
47 23 17450582,6 517,6
48 24 18334396,2 518,4
Рис.4. Выбор инструментов анализа
ж к ч - ЕВ - & - Д
Буфер обмена г; |_Шрифт
19 £
А в
1 2 ВЫВОД итогов
3 Регрессионная статистика
4 Множественный 0,876658245
5 Р?-квадрат 0,768529678
6 Нормированный К-квадр: 0,7580083
7 Стандартная ошибка 1447298,349
8 Наблюдения 24
9 |
10 Дисперсионный анализ
11 (И
12 Регрессия 1
13 Остаток 22
14 Итого 23
15
16 Коэффициенты
17 У-пересечение -4735315,413
18 Переменная X 1 40418,59778
Рис.5. Вывод итогов регрессионного анализа
В результате получены коэффициенты линейной регрессии, а уравнение, отражающее зависимость размера ВВП от численности малых предприятий имеет следующий вид:
у = 40418,598- * - 4735315,413
Проведем оценку модели.
Коэффициент детерминации ^-квадрат = 0,7685) показывает, что 76,85% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенного в модель объясняющего фактора.
Коэффициент корреляции ^ = 0,8766) показывает высокую тесноту связи количества субъектов малого бизнеса (организаций) и значения ВВП.
Для того, чтобы рекомендовать использовать данную модель в процессе планирования и оценки эффективности деятельности сегмента малого бизнеса, необходимо провести оценку значимости уравнения регрессии. Проверка значимости проводится на основе вычисления Б-критерия Фишера. Расчетное значение Б-критерия Фишера равно 73,0445. Табличное значение находим с помощью функции «БРАСПОБР» (рис.6).
РРАСПОБР X и РРАСП06Р(0.05;ЫЭ;В14)
А В с Р Е
7 Стандартная ошибка 1447293,349
в Наблюдения 24 оБР[0.05:эи.е1ц
9 10 Дисперсионный анализ
11 ¡Я М& Р
12 Регрессия 13 Остаток 1 22 153004478220786,00 46082795246590,40 1ьэоо44Ш207ва.т 73,0445821 2О94072Ы 120e.es
и Итого ! 23;_ 199087273467377,00
и«
Степени свободы I [вГэ
2,266326985 0.033611804 8,546612317 1.93692Е-08
1И р ■ №АСЛ(х....), то №АСЛ06Р(р,...)
: г,024»Мвв № ГОД ФУНКЦИИ
тшв оспютхи 0,024970343 0,932678496 1 В937292 1.16727591 , -1,779957745 1,428187113
Рис.6. Нахождение табличного значения Г-критерия Фишера
191
При доверительной вероятности 0,95 при V1=k=1 и V = п - к - 1=24 - 1 - 1 = 23 оно составляет 2,0246. Так как ^ > ^ д, уравнение регрессии
5 расч табл 5 ^ Г Г Г
адекватно.
Оценку статистической значимости коэффициента уравнения регрессии проведем с использованием 1-критерия Стьюдента. Расчетное значение 1-критерия Стьюдента: 1а0= -2,2663; 1а1 = 8,5466. Табличное значение 1-критерия Стьюдента находим с помощью функции «СТЬЮДРАСПОБР» (рис.7).
При 5 %-ном уровне значимости и 22 степенях свободы оно составляет 2,0738. Так как \рас\ > tтабл, то коэффициент а1 значим.
Рис. 7. Нахождение расчетного значения 1-критерия Стьюдента
Проверка модели на адекватность [5, С.101-104.] проводится по критерию Дарбина - Уотсона, критерию поворотных точек и по РБ-критерию.
1) Критерий Дарбина - Уотсона (отсутствие автокорреляции):
1 [
й = ^
е(г) е(г-\).
П
1
г=1
(1)
На рис.8 сделан расчет критерия Дарбина-Уотсона.
При отсутствии автокорреляции ¿-2, а при полной автокорреляции ¿=0 или ¿=4. В результате расчета получено значение ¿-критерия, равное 1,3567, которое необходимо сравнить с табличными значениями. Табличное значение для уровня значимости 0,05 и числа наблюдений 24:
¿7=1,27 и ¿2=1,45.
Расчет показал, что й > следовательно автокорреляция отсутствует.
2
029 - & =Р27/Е28
А в С □ Е
11 10 11848435 25 10977035 3 -871399 9567 759337884618 3080 1017653 7380
12 11 11864602 7 12086464 221861,3041 49222438275 0651 1093261,2609
13 12 11921188,73 13249283 7 1328094 967 1763836242028 0200 1106233 6631
14 13 12592137.46 11954230 4 -637907 0559 406925411988 3270 -1966002 0232
15 14 14184530 21 13376378,1 -808252,1085 653271470873 8180 -170345 0526
10 15 14172504.53 14732931 2 560426 5708 314077941311 5600 1368678 6793
17 1В 14334179 02 15903687 1569507 98 2463355298415 1500 1009081,4089
18 17 14649444.08 13677378,1 -972065 983 944912275244 0990 -2541573 9627
19 18 15397188,14 14971116.1 -426072 0419 181537384902 7280 545993 9411
20 1В 15983257 81 16280668 2 297410 3903 88452940234 3517 723482 4322
21 20 15987299 57 17247332 5 1260032 83 1587682733891,1600 962622 4402
22 21 15934755 49 14577328 4 -1357427 092 1842608311190 3600 -2617459 9229
23 22 16108555.46 15827812 7 -280742 7629 78816498899 0789 1076684 3295
24 23 16185350 8 17450582,6 1265231,801 1600811511159 2700 1545974 5642
25 24 16217685 68 18334396 2 2116710523 4480463438728 9700 851478 7218
26 У г.- г,-1 2152055,6865
27 I к - <Т,-,Г 62523139651745,3000
28 2>.3 46082795246590,4000
29 й-критерий 1,356756666
Рис.8. Расчет критерия Дарбина - Уотсона
2) Критерий поворотных точек (критерий случайности). Критерий случайности отклонений от тренда при заданном уровне вероятности рассчитывается по формуле:
р>
2(п _ 2) _ 1,96116^
3 V 90
2 16 * 24 - 29
2 (24 - 2) -1,96 24 29
3 V 90
= 10,78 «11
(2)
где р - фактическое количество поворотных точек в случайном ряду. Количество поворотных точек в ряду равно 12 (рис.9).
Переменная X1 График остатков
I II
1« 3® ЗМ \ «0 и г и 60
Рис.9. График остатков
3) ДО-критерий - соответствие ряда остатков нормальному закону распределения проверяется с помощью формулы:
^ =
(е -£ )
У шах шш '
=
где
п
I
п=1
е
п -1
(3)
занимает одно из главных мест среди налогов, входящих в налоговую систему Российской Федерации. Этот налог является прямым, т.е. его
окончательная сумма ЯЯ = -
е )
= 3,6736
£ =071/В72
А В С О Е
58 15 14172504,63 14732931,2 560426,5708 314077941311,56
59 16 14334179,02 15903687 1569507,98 2463355298415,15
60 17 14649444,08 13677378,1 -972065,983 944912275244,10
61 18 15397180,14 14971116,1 -426072,0419 181537384902,73
62 19 15983257,81 16280668,2 297410,3903 88452940234,35
63 20 15987299,67 17247332,5 1260032,83 1587682733891,16
64 21 15934755,49 14577328,4 -1357427,092 1842608311190,36
65 22 16108555,46 15827812,7 -280742,7629 78816498899,08
66 23 16185350,8 17450582,6 1265231,801 1600811511159,27
67 24 16217685,68 18334396,2 2116710,523 4480463438728,97
68 46082795246590,40
69 2680546,619
70 -2619504,751
71 72 8 1415485,709 5200051,371
73 3,6736869451
Рис.10. Расчет критерияг имеет самый высокий удельный вес в доходах большинства региональных бюджетов
Полученное значение ДО-критерия (3,6736) лежит между границами с заданным уровнем вероятности (для вероятности 0,05 и числа наблюдений 25 - границы от 3,34 до 4,71). Следовательно, гипотеза о нормальном распределении ряда остатков принимается.
4) Проверка равенства математического ожидания уровней ряда остатков нулю осуществляется с помощью и статистики:
'= Те4"
Я =
где
п
Ё(е, -е)
,=1
п -1
(4)
где е - среднее арифметическое значение уровней ряда остатков
Значение 1расч равно 0,000002, то есть расчетное значение меньше значения критерия распределения.
Проверка полученной линейной модели на адекватность дала положительные результаты, следовательно, она может использоваться в процессе планирования и прогнозирования развития малого бизнеса в РФ и, соответственно, осуществлять планирование объемов государственной поддержки. Данная модель позволит в масштабах страны определять потребность в средствах поддержки малого бизнеса для того, чтобы добиться роста ВВП за счет развития сектора малого бизнеса.
Таким образом, совершенствование мер государственной поддержки малого бизнеса может осуществляться по нескольким направлениям. К числу наиболее эффективных можно отнести адресную поддержку и развитие инфраструктуры поддержки малого инновационного бизнеса и под-
2
держка внешнеэкономической деятельности малого бизнеса. Инструментом поддержки формирования малого инновационного предпринимательства в современных условиях может стать развитие региональных инновационных комплексов - инновационных кластеров. Для этого необходимо реализовать комплекс технических и технологических, финансово-кредитных, информационных и организационно-управленческих механизмов. В данном случае целесообразно использовать следующие инструменты: приобретение современного оборудования для предприятий малого бизнеса, организация предприятий с участием иностранных инвестиций в виде субъектов малого предпринимательства, развитие экспортоориен-тированных малых предприятий в области обслуживания внешнеэкономической деятельности ключевых субъектов.
Список литературы
1. Инновационное предпринимательство: учебник / под ред.В.Я. Горфинкеля, Т.Г. Попадюк. М.: ЮРАЙТ, 2015. 439 с.
2. Мясникова Е. Б. Закономерности формирования и развития инновационного уклада в современной экономике России: автореф. дисс. канд. экон. наук: 08.00.01 - Экономическая теория. М: МШ'У, 2005. 25 с.
3. Мясникова Е. Б. Закономерности формирования и развития инновационного уклада в современной экономике России: дисс. канд. экон. наук: 08.00.01 - Экономическая теория/ Е. Б. Мясникова. М: МПГУ, 2005. 164 с.
4. Шумпетер Й. Теория экономического развития / Пер. с нем. М.: Прогресс, 1982. 455 с.
5. Экономико-математические методы в примерах и задачах: учеб. пособие / Под ред. А.Н. Гармаша. М.: Вузовский учебник: НИЦ ИНФРА-М. 2014. 272 с.
6. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru /wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog
7. Федеральный портал малого и среднего предпринимательства. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://smb.gov.ru/mediacenter/ bis-nessnews/ ?action=show&id=17287
Мясникова Елена Борисовна, канд. экон. наук, myasnikovaeb@mail.ru, Россия, Тула, Финансовый университет при правительстве Российской Федерации (Тульский филиал)
NATIONAL ASPECTS OF THE ROLE OF THE STATE SUPPORT OF SMALL BUSINESS IN THE FORMATION OF INNOVATIVE STRUCTURE
E.B. Myasnikova
The role of state support of small and medium-sized enterprises in the aspect of innovation development of the national economy in the transformation of the socio-economic system.
Keywords: innovation, transformation, small and medium businesses, government regulation.
Myasnikova Elena Borisovna, candidate of economy science, myasniko-vaeb@mail.ru, Russia, Tula, Financial University under the Government of the Russian Federation (Tula branch)
УДК 330.35-047.44
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АМЕРИКАНСКОЙ И ЗАПАДНОЕВРОПЕЙСКОЙ МОДЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РОСТА
О.В. Осетрова
Проведен анализ особенностей моделей экономического роста высокоразвитых стран (на примере США и ведущих стран Западной Европы), который в условиях замедления темпов роста мировой экономики и неопределенности перспектив экономического развития является особенно актуальным.
Ключевые слова: американская либеральная модель, западноевропейская социально ориентированная модель, темпы роста ВВП, уровень наукоемкости экономики, постиндустриальное развитие.
США во многом выступают в качестве «лаборатории» социально-экономических процессов для всего мирового сообщества. Экономическое развитие государства, производящего четвертую часть мирового ВВП, активно влияет на экономико-политическое положение других стран. Тенденции и процессы, происходящие в американской экономике, дают важный демонстрационный эффект, используются в качестве ориентиров при принятии экономических решений или выработке политики в других странах.
Одной из отличительных черт современной американской экономики является систематическое повышение уровня ее наукоемкости.
В 2014 г. величина затрат на НИОКР в США превысила 483 млрд. долл., и достигла рекордного за всю историю страны уровня. Американские компании лидируют в мире по производству целого ряда высокотехнологичной продукции: космической техники, компьютеров и программного обеспечения, биотехнологий и лазерной техники.
