CC BY
102
Оценка и анализ инновационного потенциала Улья области
и
В. А.Сергеев,
д. т. н., доцент, директор
В. В. Скобеева,
н. с.
К. Э. Баширов
м. н. с.
Ульяновский филиал Института радиотехники и электроники
На примере Ульяновской области апробируется методический инструментарий оценки инновационного потенциала, основанный наресурсно-ре-зультативной модели инновационной системы региона. Анализируются возможности, способности и готовность региона для формирования инновационно-активной экономики. Рассматриваются состояние и тенденции развития отдельных составляющих инновационного потенциала, выявлены проблемные области и представлены пути их разрешения.
This paper describes the approbation of methods of estimation of innovation potential; these methods based upon «resourse-result» model of regional innovation system. Ulyanovsk oblast had been chosen as regional example for approbation of the methods.
The capabilities and readiness of the region in the process of formation for innovation-active economy is analysed in the paper. The authors consider the current state and trends of separate components of innovation potential. Also the problematical domains are shown and the ways for their solution are represented.
В последнее время комплексной оценке инновационного потенциала (ИП) регионов придается большое значение [1-6]. Распоряжением Правительства РФ от 7 февраля 2006 г. № 158-р утвержден план мероприятий по реализации Основ политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 г. и дальнейшую перспективу, который предусматривает разработку комплекса экономических показателей инновационной деятельности и методологии их расчета, создания системы мониторинга инновационного потенциала и инновационной активности в экономике регионов России.
Один из наиболее конструктивных, на наш взгляд, методологических подходов к оценке ИП региона предложен в [1]. Ключевые положения этого подхода состоят в следующем:
1. Структурно ИП может быть рассмотрен как с точки зрения ресурсной компоненты, характеризующей возможности отдельных ресурсов для осуществления инновационной деятельности в регионе; так и результативной компоненты, отражающей результат использования ресурсных возможностей, т. е. характеризующей достигнутый уровень ИП.
2. Соответственно, для оценки фактического состояния ИП необходима совокупность показателей, отражающих его ресурсную и результативную компоненты. Тем самым будет определены возможности и способность региона к осуществлению инновационной деятельности.
3. Для определения уровня достаточности ИП должна быть разработана нормативная модель, характеризующая пограничные параметры его удовлетворительного и неудовлетворительного состояния.
4. Сопоставление фактических и нормативных показателей позволит выделить сильные и слабые стороны развития инновационных процессов, что в конечном итоге служит основой для разработки мероприятий, направленных на поддержание позитивных и преодоление негативных тенденций инновационного развития.
Эффективность данного подхода определяется
правильным выбором совокупности показателей, обеспечивающих комплексную характеристику инновационных процессов в регионе. Совокупность индикаторов должна быть гибкой, т. е. отражать изменения, происходящие в инновационной сфере. Конкрет-
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
Рис. 1. Оценочные блоки состояния инновационного потенциала регионов
ный набор таких показателей определяется зачастую пристрастиями авторов.
Несмотря на значительное число публикаций [1,
3, 6-8], вопросы обоснования пороговых значений показателей так же остаются слабо разработанными и для практических оценок зачастую используют Парето-границы. При выборе критериальных значений показателей инновационной деятельности требуется более взвешенные подходы, основанные на анализе мировых и общероссийских тенденций развития инновационных процессов.
С учетом последних научных результатов в рассматриваемой предметной области [3, 4, 6, 7-9] и ранее проведенных нами исследований [10] расчет и анализ ИП Ульяновской области осуществлялись по следующему алгоритму.
1. Формирование совокупности показателей, характеризующих ресурсную и результативную составляющие ИП. В совокупности показателей выделяются два основных типа показателей: показатели критериального типа (или индикативные, обобщающие показатели) и частные показатели, напрямую формирующие индикативные показатели. Выбор указанных показателей осуществлялся, исходя из следующих положений:
• система показателей должна обеспечивать комплексную характеристику инновационных процессов, включая все его основные стадии: «наука -инновации - производство и распространение»;
• совокупность индикативных показателей формировалась на основе системы показателей, используемой для диагностики научно-технологической безопасности региона [1, 3] и базовых показателей, основанных на понятии «экономике знании», представленных в [4].
В последних научных разработках ИП рассматривается либо как один из индикативных блоков анализа научно-технологической безопасности; либо как один из четырех индексов «экономики знаний» [4]. Для комплексного описания инновационной сферы региона в настоящей работе были агрегированы оценочные характеристики обобщающих показателей, представленные в публикациях ученых ведущих институтов РАН [1-4, 6-9].
Для оценки ИП по аналогии с [1] нами были использованы пять блоков индикативных показателей
(рис. 1): кадровый, научный, технико-технологический, финансовый и результирующий — определяющих соответствующие компоненты ИП. Первые четыре блока показателей определяют условия для обеспечения инновационного развития и конкурентоспособности, а пятый — характеризует результат инновационной деятельности. Некоторые блоки нами были дополнены показателями, взятыми из характеристик «экономики знаний»:
• блок научной составляющей дополнен показателем «удельная численность аспирантов и докторантов на 10 тыс. чел. населения»;
• блок финансовой составляющей — показателем «внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования, в процентах к общей сумме внутренних текущих затрат на исследования и разработки»;
• блок результирующей составляющей — показателем «доля передовых производственных технологий, использующихся не менее трех лет».
2. Определение уровней (зон) кризисности ИП.
Согласно концепции региональной экономической и научно-технологической безопасности [3, 6, 8], приняты три уровня (зоны) кризисности: нормальное, предкризисное и кризисное состояния. Для каждой зоны установлены пороговые значения индикативных показателей ИП. Пороговые уровни индикаторов — это такие их граничные значения, переход через которые переводит систему из одного состояния в другое.
Выбор пороговых значений индикаторов сопряжен с методологическими трудностями и неопределенности. По мнению ряда ведущих ученых, которое мы разделяем, такие пороговые значения должны иметь статус одобренных или утвержденных на го-
Таблица 1
Нормативная модель оценки инновационного потенциала региона
Вид неравенства Характеристика состояния инновационного потенциала
/> ПК Нормальное состояние, адекватное поставленным тактическим инновационным целям, любое негативное влияние упреждается плановыми действиями системы управления, либо рыночными регулирующими процессами. Классифицируется как сильная сторона инновационного потенциала
К</<ПК Предкризисное состояние, при котором возврат к нормальным значениям индикативного показателя возможен путем мобилизации собственных, внутренних материальных, трудовых, финансовых и других ресурсов своей территории и путем соответствующих организационных мероприятий
1< К Кризисное состояние, требующее радикальных преобразований. Преодоление кризисной ситуации возможно, как правило, лишь путем обращением извне, собственных ресурсов территории для этого недостаточно. Классифицируется как слабая сторона инновационного потенциала
Условные обозначения:
I — значение обобщающего показателя, характеризующего ресурсную и результативную составляющую ИП; ПК — пороговое значение обобщающего показателя ИП, определяющее границу предкризисного состояния системы; К — пороговое значение обобщающего показателя ИП, определяющее границу минимально допустимого уровня кризисного состояния системы
Таблица 2
Определение координаты обобщающего показателя*
Вид неравенства Расчет координаты (г) обобщающего показателя
/ < К г = К/1, при этом значению координаты присваивается знак «-»
К</<ПК г = I/ПК, диапазон значения координаты будет варьироваться в пределах от 0 до 1
/> ПК г = I/ПК, диапазон значения координаты будет всегда выше 1
* Для расчета координаты индикаторов, для которых характерна следующая зависимость: чем выше их уровень, тем негативнее оценивается сложившаяся ситуация, формула приобретает обратный вид.
сударственном уровне параметров, соблюдение которых должно стать непременным элементом правительственных прогнозов, программ развития и бюджетов. В настоящее время таких утвержденных параметров нет, поэтому при выборе пороговых уровней кризисности нами были использованы пороговые значения, приведенные в работах [1, 7, 8], и пороговые значения индикаторов научно-технологической безопасности для второй группы районов, предложенные в [3].
3. Формирование нормативной модели состояния инновационного потенциала.
Система неравенств, увязывающая обобщающие показатели с их пограничными характеристиками позволяет с большой точностью осуществить отнесение ситуаций по индикаторам к определенной зоне кризисности (табл. 1).
4. Анализ результатов исследования состояния инновационного потенциала.
На этом этапе анализируется динамика изменения состояния инновационной сферы. Целью анализа является определение сдерживающих факторов развития ИП, причин их появления. При анализе использован метод, позволяющий агрегировать отдельные индикативные показатели и отображать их графически в виде совокупности координат единой шкалы (г) [1]. Исходные (фактические) данные обобщающих показателей сопоставляются с соответствующими пограничными значениями. Данный подход определения координаты обобщающего показателя алгоритмически описан в табл. 2.
Полученные координаты индикаторов могут быть графически отображены в виде графического инновационного профиля региона, на котором выделены три зоны (рис. 2).
1. Зона кризисного состояния ИП (I < 0). Отражает неудовлетворительное состояние инновационной сферы, что требует разработки системы мероприятий, направленных на повышение ресурсной и результативной составляющих ИП региона (требуется помощь извне).
2. Зона предкризисного состояния ИП (0 < I < 1). Свидетельствует о недостаточном для формирования инновационной экономики региона уровня потенциала и необходимости поиска путей улучшения использования его ресурсной составляющей и активизации результативности инновационной деятельности.
3. Зона нормального состояния (I > 1). Для нее характерен выход с траектории предкризисного развития инновационных процессов, и она требует разработки мероприятий, направленных на поддержание позитивной динамики сложившейся ситуации.
Апробация представленного алгоритма проведена на материалах Ульяновской области [11, 13]. Для определения динамики изменения ИП и его отдельных составляющих рассмотрены показатели 2002 и 2005 гг. (табл. 3 и рис. 3). Данные, представленные в табличном и графическом виде, позволяют оценить составляющие процесса инновационного развития.
1. В целом в инновационной сфере региона наблюдаются позитивные изменения как по ресурсной (за исключением Ф2) так и результативной составляющим. Однако, их положительная динамика, наметившаяся в последние годы, пока маломасштабна и показатели в основном находятся в зоне предкризисного и даже кризисного состояния. Инновационный потенциал Ульяновской области и по мере способности, и по мере готовности может быть охарактеризован как недостаточный для формирования активной инновационной экономики региона и требует немедленного внешнего воздействия (финансовых вливаний, изменения налогового законодательства и т. п.).
2. Среди ресурсных составляющих наиболее проблемными выглядят финансовый и технико-технологический блоки. Для Ульяновской области характерна незначительная доля затрат на науку и научные исследования в валовом региональном продукте — Ф1 (по данному показателю область находится в предкризисном состоянии) и очень низкие значения показателя «внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования». На территории области мало организаций, занимающихся фундаментальными исследованиями. В структуре внутренних затрат по видам работ основную долю составляют разработки (96,6 % в 2005 г.). Фундаментальные исследования не получили должного развития (для сравнения, структура выполненных научно-технических работ в 1994 г. имела следующий вид: фундаментальные исследования — 6,6%; прикладные исследования — 12,9%; разработки — 45,2%; услуги — 35,3%). Оценка ситуации по индикативному по-
Ф1 тз
Рис. 2. Зонирование инновационного профиля региона
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
Таблица 3
Система обобщающих показателей, исходные и расчетные данные для оценки инновационного потенциала
Ульяновской области
Группа показа- телей Показатель Условные обозначения показателей Пограничные характеристики показателя Исходные (фактические) данные показателя Расчетные данные координаты (г) показателя
КЗ ПК1 2002 г. 2005 г. 2002 г. 2005 г.
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Кадровая состав- ляющая Доля затрат на профессиональное обучение в общем объеме издержек на рабочую силу, относительные ед. К1 0,15 0,5 0,18 0,2 0,36 0,4
Численность студентов вузов на 10 тыс. чел. населения К2 126 190 285 368 1,5 1,9
Научная состав- ляющая Удельная численность работников, выполнявших научные исследования и разработки на 10 тыс. чел. населения Н1 30 80 59,0 60,2 0,7 0,8
Удельная численность кадров высшей научной квалификации (докторов и кандидатов наук) на 10 тыс. чел. населения Н2 3 8 1,95 2,74 -1,5 -1,1
Удельная численность аспирантов и докторантов на 10 тыс. чел. населения НЗ 1,66 4,2 5,21 5,92 1,2 1,4
Отношение среднемесячной зарплаты в отрасли «наука и научное обслуживание» к прожиточному минимуму Н4 2,2 4 3,7 5,4* 0,9 1,4
Технико- техно- логиче- ская состав- ляющая Степень износа основных фондов обрабатывающих производств, в процентах Т1 60 25 44,5 39,7 -0,7 -0,6
Коэффициент обновления основных фондов (в сопоставимых ценах, в процентах) Т2 4,5 12 4Д 7,9 -1,1 0,66
Удельный вес стоимости машин и оборудования в общем объеме средств отрасли «наука и научное обслуживание» ТЗ 16 35 37 37,6 1,06 1,07
Финансо- вая состав- ляющая Доля затрат на науку и научные исследования и разработки в ВРП, в процентах Ф1 2 4 2,9 3 0,7 0,75
Внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования, в процентах к общей сумме внутренних текущих затрат на исследования и разработки Ф2 5,6 18 1,75 1,2 -3,2 -4,7
Удельный вес затрат на инновации в общем объеме промышленной продукции, в процентах ФЗ 2,5 5 1,3 3,0 -1,9 0,6
Отношение объемов инвестиций в промышленность к ВРП, в процентах Ф4 2,4 11,8 3,0 4,4 0,25 0,4
Результи- рующая состав- ляющая Доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции территории, в процентах Р1 8 15 3,3 8,1 -2,4 -1,0
Доля инновационно активных предприятий в общем числе промышленных предприятий Р2 10 40 6,1 7,3 -1,6 -1,4
Число патентных заявок на изобретения, в расчете на 10 тыс. чел. населения, в процентах РЗ 2,5 5 2,3 2,6 -1,1 0,52
Число патентных заявок на изобретения, в расчете на 10 тыс. чел. населения, в процентах Р4 65 65 19,4 32,8 -3,4 -1,98
казателю «внутренние текущие затраты на фундаментальные исследования» показывает, что здесь наблюдается крайняя стадия кризиса, который имеет тенденцию к нарастанию. В Ульяновской области традиционно сложилась техническая ориентация проводимых исследований и разработок. На их долю приходится около 98% всего объема внутренних затрат на НИОКР. Низкий удельный вес технологических инноваций в области говорит о том, что результаты исследований и разработок, даже в тех небольших масштабах, в действительности очень мало используются на практике. Как и во многих других регионах, такое положение показывает отсутствие связи науки и бизнеса. След-
ствием этого является недостаток средств у научных учреждений на проведение исследований и разработок.
В структуре внутренних затрат предприятий и организаций на исследования и разработки в 2005 г. в Ульяновской области лишь 0,8% составляют собственные средства и 24% — средства организаций предпринимательского сектора (для примера, доля промышленности в финансировании исследований и разработок в США составляет 66%, в Германии — 64,1%, в Канаде — 49,4%, во Франции — 48,5%, в Великобритании — 47,3%) [14]. Для преодоления кризисного состояния требуется ликвидировать непропорциональность распределения доли затрат на фундаментальные исследования во внутренних затратах
Рис. 3. Инновационный профиль Ульяновской области в 2002 и 2005 гг.
и развивать формы и методы коммерциализации результатов научной деятельности.
Несмотря на то, что в последние годы происходит постоянный рост инвестиций в промышленность (Ф4) и удельного веса затрат на инновации (Ф3), в 2005 г. по этим двум индикативным показателям область находилась в предкризисном состоянии. Анализ показывает, что основным источником инноваций в промышленности Ульяновской области были и остаются собственные средства предприятий: в 2004 г. — 86,1%; в 2005 г. — 99,3% (для сравнения, по РФ: в 2002 г. — 85,9%; в 2003 г. — 88,9%). Преимущественная опора предприятий на собственные средства происходит не потому, что таких средств достаточно, а оттого, что других источников мало или их сложно найти. Кредитная система мало используется для финансирования инноваций, кредиты банков, как правило, носят краткосрочный характер и даются под высокие проценты, в то время как инновационные проекты являются дорогостоящими и долгосрочными.
Существующие тенденции в изменении структуры затрат на различные виды технологических инноваций повторяют общероссийские и свидетельствуют о том, что наибольшую долю в затратах на инновации ульяновских предприятий в 2005 г. составляло приобретение машин и оборудования — 47% (в РФ — 49%). В то же время на покупку новых технологий расходовалось менее 1% всех средств, затрачиваемых на инновации (в РФ — более 18%). Все это свидетельствует о том, что частные промышленные компании, составляющие более 61 % от общего количества предприятий, в основном не испытывают потребности в технологических инновациях и не играют решающей роли в ключевых элементах инновационной политики — отборе и адаптации технологий в производстве.
Технико-технологический блок описывается тремя индикативными показателями:
• степень износа основных фондов (Т1);
• коэффициент обновления основных фондов (Т2);
• удельный вес стоимости машин и оборудования
в общем объеме средств отрасли
• «наука и научное обслуживание» (Т3).
Первые два показателя характеризуют материальную базу промышленности, последний — науки.
Результаты оценки по этим индикативным показателям свидетельствуют, что ситуация в целом определяется как кризисная, независимо от значения показателя Т3. Однако и здесь происходит постепенное улучшение состояния этих показателей, в частности, резко возрос коэффициент обновления основных фондов: с 4,1% в 2002 г. до 7,9% в 2005 г. Для выведения промышленных предприятий из кризиса необходимо их техническое перевооружение различной интенсификации, увеличение объемов инвестиций а промышленность.
3. Более удовлетворительной выглядит ситуация
среди ресурсных характеристик в кадровой и научной сферах.
Результаты оценки ситуации по индикаторам «численность студентов вузов на 10 тыс. чел. населения территории» (К2) и «удельная численность аспирантов и докторантов на 10 тыс. чел. населения территории» (Н3) показывают, что она благоприятна — регион находится по этим показателям в нормальном состоянии.
По индикативному показателю «удельная взвешенная численность кадров высшей научной квалификации (докторов и кандидатов наук) на 10 тыс. чел. населения территории» (Н2), несмотря на его некоторое улучшение в 2005 г., область находится в кризисном состоянии. Неблагоприятная ситуация, по-видимому, объясняется тем, что в последнее время происходил заметный отток кадров высшей научной квалификации в коммерческие организации ненаучного характера, а также в столичные и зарубежные научные центры; кроме того, настоящее положение дел вызвано общим падением престижности научного труда.
По индикативным показателям: «доля затрат на профессиональное обучение в общем объеме издержек на рабочую силу» (К1) и «удельная численность работников, выполнявших НИР на 10 тыс. чел. населения» (Н1), Ульяновская область стабильно находится в предкризисном состоянии, несмотря на некоторую положительную динамику данных показателей.
Связь между обучением в аспирантуре или докторантуре и научными занятиями незначительна: несмотря на рост числа аспирантов и докторантов (в
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
ИННОВАЦИИ № 1 (111), 2008
Таблица 4
Сравнительная оценка обобщающих показателей результативной компоненты инновационного потенциала
Ульяновской области
Показатель Ульяновская область В среднем по России Страны мира (1999 г.)
2002 г. 2005 г. 2002 г. 2005 г.
Доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции, в процентах 3,3 7,5 2,6 3,6 Германия — 29; Австралия — 31
Уровень инновационной активности предприятий, в процентах 6,1 7,3 9,0 10,5 Германия — 82,5; Швеция — 75,3; Австралия — 60,8
Число патентных заявок на изобретения, в расчете на 10 тыс. чел. населения 2,3 2,6 1,7 1,7 Страны ОЭСР — 5,8; Япония — 28,3; Корея - 10,9; США - 4,9
Доля передовых производственных технологий, использующихся менее трех лет, в общем числе ППТ, в процентах 19,4 32,8 38,3 40,3 Австралия — 83; Австрия — 87
2001 г. — 711, в 2002 г. — 737, в 2005 г. — 778 аспирантов; докторантов: 8, 5, и 13, соответственно), численность научных кадров падает: в 2001 г. — 8571 чел., в
2002 г. — 8413 чел., в 2005 г. — 8041 чел. Главной причиной непривлекательности научной карьеры является низкая оплата труда. Так, средняя месячная заработная плата ученого в Японии составляет $5500, в США — $4500, во Франции — $2500, в Великобритании — $2200, а в России — $100 [4].
4. Ситуация по результирующему блоку оценивается как тяжелая. По всем четырем индикативным показателям Ульяновская область находится в зоне кризисного состояния, хотя в целом по результативной компоненте наблюдается некоторая позитивная динамика.
Характеристика данного блока показана в табл. 4, где она дополнена сравнительными данными по России и некоторым развитым странам [7, 11, 12]. Из приведенных в табл. 4 данных, видно, что по некоторым показателям состояние инновационной сферы в Ульяновской области лучше, чем в среднем по России: растет уровень патентной активности, возрастает доля инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции. Однако, несмотря на то, что коэффициент изобретательской активности в Ульяновской области гораздо выше среднероссийского, она не относится к числу центров патентной активности: большое количество патентов не востребовано в новых технологиях (в 2004 г. на изобретения и на полезные модели выдано 313 патентов, а число использованных передовых технологий — 11 ед.) и в основном реализация инноваций осуществляется за счет технологий, экспортируемых из других территорий РФ. Так, число созданных в 2005 г. передовых производственных технологий — 2 ед., а число используемых передовых производственных технологий — 275 единиц. Такому положению способствовало ослабление конструкторских бюро промышленных предприятий, сокращение отраслевых НИИ, а также неразвитость инновационной инфраструктуры.
Ситуация по другим показателям результирующей составляющей инновационного развития (показатели Р1, Р2) кризисная, хотя наблюдается их позитивная динамика, однако уровень инновационной активности предприятий отстает от средних показа-
телей по России. Их различная удаленность от координат (Р1 = -1,0; Р2 = -1,4), по-видимому, выявляет еще одну негативную сторону развития инновационных процессов в Ульяновской области — увеличение доли инновационной продукции за счет деятельности незначительного числа предприятий, имеющих ресурсные возможности. (Число инновационно активных организаций в 2003 г. — 36 ед., в 2002 г. — 25 ед., в 2004 г. — 31 ед., в 2005 г. — 34 ед.)
Основными причинами кризисного состояния инновационной сферы являются слабые возможности (по финансовым, технологическим и другим параметрам) промышленности региона по выпуску инновационной продукции; для выхода из глубокой «ямы» требуется внешнее воздействие (финансовые вливания, изменение налогового законодательства и т. п.).
В результате анализа можно сделать следующие выводы:
1. Развитие инновационного процесса проходит по сценарию общероссийского инновационного развития: потенциальные (входные) характеристики инновационного развития значительно превышают результативные [9]. Это говорит о неспособности инновационной системы использовать те преимущества, которые определяются ее потенциалом в данной сфере, а также о низкой эффективности экономического механизма. Так же, как в целом по РФ, так и для Ульяновской области, можно отметить три основные группы причин, обуславливающие несовершенство данной системы:
• общие недостатки развития рыночного механизма;
• недостатки в области создания инновационной инфраструктуры и институциональной организации рынка;
• недостатки государственной инновационной политики.
2. Между государством, наукой и бизнесом пока не сложились устойчивые широкомасштабные партнерские отношения, что приводит к недостаточному финансированию науки бизнесом, а, следовательно, и к неполному использованию ИП региональной экономикой.
3. Ряд показателей свидетельствует о потенциальной способности региона к инновационному развитию, но создаваемая региональная инновационная структура пока не дала существенных ре-
зультатов; ИП Ульяновской области находится в настоящее время в зоне кризисного состояния, хотя в целом наблюдается позитивная динамика его развития.
4. Для усиления ИП региона необходимо решение следующих задач:
• активизация ресурсных возможностей его развития (в первую очередь активизация финансовой составляющей, определяющей развитие всех остальных компонентов);
• повышение результативных показателей инновационного развития, как в отраслевом, так и в территориальном разрезе.
Литература
1. О. С. Москвина. Инновационный потенциал как фактор устойчивого развития региона. ВНКЦ РАН. http://www.vsce.ac.ru/newsite/jou/art30-02.
2. Региональные аспекты инновационной и инвестиционной деятельности/Под ред. А. А. Румянцева. СПб., ИРЭ РАН, 2001.
3. Научно-технологическая безопасность регионов России: методологические подходы и результаты диагностирования/Под ред. А. И. Татаркина, А. А. Куклина. Екатеринбург: Изд-во Урал. Ун-та, 2000.
4. И. С. Ферова, Ю. И. Старцева, Е. В. Инюхина. Составляющие индекса экономики знаний. //ЭКО, № 12, 2006.
5. Ю. П. Анисимов, И. В. Пешкова, Е. В. Солнцева. Методика оценки инновационной деятельности предприятия//Инновации, № 11, 2006.
6. В. К. Сенчагов. Экономическая безопасность: геополитика, глобализация, самосохранение и развитие//Институт экономики РАН. М: ЗАО «Финансист — Информ», 2002.
7. Г. А. Ласкин, Е. Б. Ленчук. Промышленно-инновационная политика России в условиях глобализации//ЭКО, № 6, 2007.
8. В. К. Сенчагов. Экономическая безопасность России//ЭКО, №5, 2007.
9. Т. Г. Ратьковская. Условия инновационного развития в Сибирском федеральном округе: региональная дифференциация //ЭКО, № 4, 2007.
10. В. А. Сергеев, В. В. Скобеева, К. Э. Баширов. Состояние и проблемы развития инновационной деятельности в Ульяновской области//Инновации, № 3, 2006.
11. Наука России в цифрах. 2001 г. М., ЦИСИ, 2002.
12. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2005: Стат. сб. М.: Росстат, 2006.
13. Статистические сборники территориального органа федеральной службы государственной статистики по Ульяновской области.
14. Е. Б. Ленчук, Г. А. Ласкин. Финансирование инновационной деятельности в России//ЭКО, № 12, 2005.
