CC BY
39
Новый университет. 2014. № 2(36)
ISSN 2221-7347
УДК 330.1
Н.П. Шамаева
РАЗВИТИЕ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ КООПЕРАЦИИ В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО ТИПА ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
В работе проведен факторный анализ составляющих инновационной деятельности региона методом главных компонент. Выявлено, что недостаточно развитая инфраструктура институтов научно-производственной кооперации тормозит процесс социально-экономического развития Удмуртской Республики.
Ключевые слова: государственная инновационная политика, кластер инновационной активности, инновационный кластер, технологическая платформа для развития кластера.
На протяжении 2000-х годов внутренние затраты на исследования и разработки в Российской Федерации в абсолютных цифрах неуклонно возрастали, и увеличились с 48 млрд. рублей в 1999 году до 485,8 млрд. рублей в 2009 году. В итоге Россия входит в первую десятку ведущих стран мира по общему объему таких затрат, хотя и существенно отстает от лидеров по такому показателю как доля затрат исследования и разработки в ВВП (1,24% по сравнению с 2,77% в США, 2,64% в Германии и 4,86% в Израиле).
Рис. 1. Внутренние затраты на научные исследования и разработки и внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки по направлениям, млн.руб.
По абсолютным масштабам своего исследовательского сектора Россия по-прежнему занимает одно из ведущих мест в мире, уступая лишь Китаю, США и Японии. Однако по числу исследователей на 1000 занятых в экономике Россия уступает более чем двадцати государствам, в том числе Финляндии, Франции, Германии, США Японии и др. Рост общих объемов финансирования, с одной стороны, и сокращение численности исследователей, с другой, способствовали заметному повышению уровня внутренних затрат на исследования и разработки в расчете на одного исследователя в России, достигших уже к 2009 году 60,1 тыс. долл. По этому показателю наметилось сокращение отставания России от ведущих стран мира, хотя оно остается значительным: от Китая - в 1,3 раза, от Франции - в 3,3 раза, от США - в 4,4 раза).
По результатам сопоставления динамических рядов показателей инвестиционной, инновационной и научной деятельности Российской Федерации за период с 1991 по 2009 год были выявлены следующие зависимости.
© Шамаева Н.П., 2014.
84
ISSN 2221-7347
Экономика и право
2000 2003 2005 2009
средства бюджетов
средства организаций
предпринимательского
сектора
собстве иные средства научных организаций
средства иностранных источников
Рис. 2. Структура внутренних затрат на научные исследования и разработки по источникам финансирования, проценты
Результаты проведенного факторного анализа составляющих инновационной деятельности методом главных компонент представлены в таблице 1. Применение факторного анализа позволило объединить переменные в отдельные гипотетические факторы. Выделенные факторы должны отражать содержание исходных данных, однако часто полученные факторы сложно интерпретировать, поэтому целью анализа является нахождение таких факторов, которые легко интерпретируются по исходным признакам.
Таблица 1
Основные результаты факторного анализа использования метода главных компонент
Показатели Компонента
1 2
Число действующих патентов на изобретения ,944
Число используемых передовых производственных технологий ,984
Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками -,996
Численность исследователей -,984
Затраты на приобретение оборудования ,976
Объем отгруженных инновационных товаров не значимо
Подано заявок на выдачу патентов не значимо
Затраты на технологические инновации не значимо
Доля дисперсии системы, объясняемая главной компонентой 0,954 0,046
Метод главных компонент применяется для уменьшения количества анализируемых показателей и формирования новых интегральных показателей (которые называются главные компоненты), определяющих львиную долю изменений в системе. Целью анализа являлось выявление тех из показателей инновационной деятельности предприятий, которые имеют наибольший вес в рамках инновационной деятельности в целом, а также определение их иерархической ориентации.
В таблице указана доля дисперсии системы, объясняемая главной компонентой. Дисперсия характеризует отклонение показателей инновационной деятельности от их среднего по промышленности значения (изменчивость показателей). Если все отклонения показателей ин-
85
Новый университет. 2014. № 2(36)
ISSN 2221-7347
новационной деятельности принять за 100%, то от первой компоненты будет зависеть 95,4% суммарных изменений.
В результате анализа из модели были исключены незначимые переменные и сформирована новая переменная - главная компонента, которая определяет 95,4% изменений переменных в сфере инновационной деятельности. Значение остальных переменных объясняет оставшиеся 4,6% изменений. Указанная главная компонента зависит от материально-технической базы производства инноваций.
Важнейшими переменными, оказывающими влияние на элементы инновационной системы, являются:
персонал организации, занятый инновационной деятельностью, численность исследователей;
приобретение патентов, лицензий и прочих вещных прав собственности на инновационные технологии и продукты;
используемые передовые производственные технологии;
приобретение оборудования.
Данная компонента представляет собой синергетическое влияние показателей результатов процессных инноваций.
Вторая компонента подразумевает результаты инновационной деятельности предприятий промышленности России: объем отгруженной инновационной продукции, количество поданных заявок на выдачу патентов, затраты на технологические инновации. Однако в связи с низким уровнем значимости указанных переменных главная компонента по данному фактору не сформировалась.
Целью дальнейшего исследования является определения основного источника указанных процессных инноваций - расходы федерального бюджета либо использование собственных средств организаций. Для выявления зависимостей проведем корреляционный и регрессионный анализы. Тесную положительную связь с показателем отгрузки инновационной продукции имеют как расходы федерального бюджета на науку, так объем внутренних затрат на исследования и разработки. Коэффициенты корреляции составляют 0,94 и 0,978 соответственно. Коэффициент корреляции показывает наличие и тесноту связи между двумя показателями. Значение коэффициента в диапазоне от 0,5 до 1 свидетельствует о наличии связи между показателями, менее 0,5 - о слабой связи. Положительное значение коэффициента корреляции свидетельствует о прямой связи между показателями, отрицательное значение - об обратной связи.
Таким образом, изменение величины отгруженной инновационной продукции на 94% и 97,8% обусловлено изменением соответствующих объемов затрат на инновации.
Уравнение регрессии в данном случае имеет вид:
а = -11805,713+2.2246
,
где а - объем отгруженной инновационной продукции, b - объем затрат на внутренние исследования и разработки.
Для зависимости расходов федерального бюджета на науку и объемом отгруженной продукции уравнение регрессии имеет вид:
= = 76122,296+5,0866
,
где а - объем отгруженной инновационной продукции, b - объем расходов федерального бюджета на науку.
Кроме того, достаточно высокая степень зависимости выявлена у показателя отгрузки инновационной продукции с показателями затрат на инновационную продукцию. Коэффициент корреляции данных показателей составил 0,979 для текущих внутренних затрат и 0,954 - для капитальных затрат.
86
ISSN 2221-7347
Экономика и право
Таблица 2
Результаты корреляционного анализа
Расходы федерального бюджета на науку, млн.руб. Внутренние затраты на исследования и разработки, млн.руб. Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, единиц КЗ CQ 8 й ю В Л о ^ CQ Л 2 £ В я Б S S Я" | | ” е Он 5 S я 1) W GQ £ О О л Валовой внутренний продукт, млрд.руб.(1992-1997 гг.- трлн.руб) Затраты на технологические инновации, млн. руб. 1 5 в п о CQ 07 я О 6 § CQ Я" О g п S 1) ф Он & g & s В оз 2 07 О О Я О X о U м ^ | й £ Й Подано заявок на выдачу патентов ПТ всего в экономике
Расходы федерального бюджета на науку, млн.руб. ,979 -,711 ,940 ,968 ,990 ,168 ,846 -,768
Внутренние затраты на исследования и разработки, млн.руб. ,979 -,768 ,978 ,995 ,982 ,103 ,892 -,671
Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки, единиц -,711 -,768 -,758 -,757 -,640 ,149 -,625 ,554
Объем отгруженных инновационных товаров (в действующих ценах, млн. руб., до 1998 г. - млр.руб.) ,940 ,978 -,758 ,993 ,900 ,113 ,955 -,352
Валовой внутренний продукт, млрд.руб.(1992-1997 гг.- трлн.руб) ,968 ,995 -,757 ,993 ,951 ,102 ,901 -,530
Затраты на технологические инновации, млн. руб. ,990 ,982 -,640 ,900 ,951 ,636 ,879 -,791
Число созданных передовых производственных технологий2-1, единиц ,168 ,103 ,149 ,113 ,102 ,636 -,070 -,188
Подано заявок на выдачу патентов ,846 ,892 -,625 ,955 ,901 ,879 -,070 -,285
ПТ всего в экономике -,768 -,671 ,554 -,352 -,530 -,791 -,188 -,285
Тесная связь характерна также для расходов из федерального бюджета на науку и показателя отгрузки инновационной продукции (коэффициент корреляции 0,94). На производство инновационной продукции оказывало влияние финансирование из федерального бюджета как прикладных (0,940), так и фундаментальных научных исследований (0,893).
Тесная связь также наблюдается между расходами федерального бюджета на науку и объемом ВВП (0,968), числом поданных заявок на выдачу патентов (0,846) и затратами на технологические инновации (0,99). В то же время наблюдается отрицательная зависимость с производительностью труда (-0,768) и количеством организаций, выполнявших научные исследования и разработки (-0,711).
Сравнение зависимости производительности труда и внутренних затрат на исследования и разработки с развитыми и развивающимися странами показывает отсутствие тесной линейной зависимости между показателями в странах большой восьмерки и других развивающихся странах, т.е. они развиваются автономно друг от друга. В развивающихся же странах - странах СНГ, таких как Польша, Венгрия, Латвия, Литва и других наблюдается аналогичная с Россией отрицательная взаимозависимость указанных показателей (в диапазоне от (-0,502 в Литве) до (-0,91) в Латвии).
Динамика количества организаций, выполняющих научные исследования и разработки, имеет тесную отрицательную связь (-0,758) с показателем инновационной продукции, в то время как положительная связь наблюдается у численности организаций, выполняющих научные исследования и разработки по государственным академиям с объемом инновационной продукции (0,863).
87
Новый университет. 2014. № 2(36)
ISSN 2221-7347
Причины недостаточного развития научно-производственной кооперации и задачи по развитию
Таблица 3
Наименование Объект научно-производственной кооперации
Наука Бизнес
Проблема Неэффективность взаимодействия, что выражается в низком уровне наукоемкости продукции и в недостаточном уровне конкурентоспособности
Особенности Невостребованность со стороны бизнеса сформированных за государственный счет разработок, снижение активности научных организаций в поиске негосударственных заказов; низкая адаптация к потребностям бизнеса, неспособность научных организаций предоставить услуги в комплексе, низкое качество научных исследований Краткосрочность инновационных проектов, отсутствие потребности в передовых технологиях, переключение бизнеса на услуги зарубежных научных организаций, формальность роста расходов компаний на НИОКР, их низкая результативность, низкая востребованность исследований и разработок, плохая восприимчивость предприятий к инновациям
Задачи стимулирование предложения стимулирование спроса
Мероприятия со стороны региональных органов власти Формирование инфраструктуры развития научно-производственной кооперации
Результаты корреляционного анализа показывают отрицательную тесную связь между показателями производительность труда в экономике и такими показателями, как расходы федерального бюджета на науку, внутренние затраты на исследования и разработки, затраты на технологические инновации. Данные обстоятельства можно объяснить следующими факторами:
низкий спрос предприятий на результаты отечественных научных разработок;
неразвитость инновационной инфраструктуры;
неэффективность политики по стимулированию спроса на отечественные разработки;
неразвитость информационной среды на рынке результатов НИОКР, нерешенность вопроса с правами на результаты НИОКР, выполненных за счет бюджетных средств;
негосударственный спрос на исследования и разработки научных организаций в меньшей степени ориентированы на создание принципиально новых технологий.
Для анализа взаимосвязи объема отгруженной инновационной продукции и показателей развития науки построим модель множественной линейной регрессии:
a=-5824877,6+11,537a1+674,83a2+12,848a3,
где а - объем отгруженной инновационной продукции, а1 - расходы федерального бюджета на фундаментальные исследования, а2 - число соглашений по импорту технологий, а3 -численность исследователей.
Для сравнительного анализа интенсивности влияния объясняющих переменных на зависимую переменную рассчитываются стандартизированные, или бета-коэффициенты. В отличие от обычных коэффициентов их можно непосредственно сравнивать друг с другом. По ним су-
88
ISSN 2221-7347
Экономика и право
дят об интенсивности влияния изменений отдельных факторов на зависимую переменную. Бета-коэффициенты показывают, на какую часть стандартного отклонения изменилось бы среднее значение зависимой переменной, если бы значение соответствующего фактора увеличилось на стандартное отклонение, а прочие переменные остались без изменения.
Модель в стандартизированном масштабе имеет следующий вид:
a=0,887a1+0,871a2+0,735a3.
Коэффициент детерминации модели равен 0,98, что говорит о высоком уровне значимости построенной модели.
Для анализа взаимосвязи объема отгруженной инновационной продукции и показателей развития производства построим модель множественной линейной регрессии:
a=618082,14+2,418a1-236,354a2,
а - объем отгруженной инновационной продукции, а1 - внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки, а2 - число организаций, выполнявших научные исследования и разработки. Коэффициент детерминации модели также высок - 0,98. Следует отметить, что рост объемов отгруженной инновационной продукции происходит с запаздыванием в два года.
Модель без запаздывания роста имеет вид:
a=-1073247,5+1,947a1-3,257a2+36267,87a3,
а - объем отгруженной инновационной продукции, а1 - внутренние текущие затраты на научные исследования и разработки, а2 - численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками; а3 - производительность труда в экономике.
Модель в стандартизированном масштабе имеет следующий вид:
a=0,825a1-0,487a2+0,554a3.
Коэффициент детерминации модели также высок - 0,97.
Для расчета изменений результативного фактора на изменение факторного признака рассчитаем коэффициенты эластичности.
Коэффициенты эластичности
Таблица 4
Результатный признак
Расходы федерального бюджета на науку Внутренние затраты на исследования и разработки Объем отгруженных инновационных товаров Валовой внутренний продукт, Производительность труда в экономике
Расходы федерального бюджета на науку - 0,852 0,539 0,852 не значимо
Внутренние затраты на исследования и разработки 1,061 - 0,341 1,009 0,859
89
Новый университет. 2014. № 2(36)
ISSN 2221-7347
Коэффициент эластичности для внутренних затрат на исследования и разработки, показывающий изменение результативного фактора при изменении факторного признака на 1%, составляет 1,009. Это означает, что с увеличением внутренних затрат на исследования и разработки на 1% следует ожидать увеличения объема валового внутреннего продукта на 1,009%, в то время как аналогичный показатель при расчете для расходов федерального бюджета на науку составляет 0,852.
Также данные таблицы 2 свидетельствуют об экстенсивном характере производства.
Далее для учета результатов эконометрического моделирования разработана модель развития институтов научно-производственной кооперации в условиях инновационного типа экономического роста, которая представляет собой логическую модель, которая включает следующие элементы: недостаточно развитый сегмент; развитый сегмент; развитый сегмент с целевой направленностью; отсутствующий сегмент.
Рис. 3. Модель развития институтов научно-производственной кооперации
В Удмуртской Республике для эффективного развития научно-производственной кооперации необходимо сформировать такие структуры, как бизнес-инкубаторы, технопарки, промышленные парки, информационно-аналитические центры, центр коммерциализации технологий, центр коллективного доступа к высокотехнологичному оборудованию, инжиниринговый центр, центр прототипирования и промышленного дизайна, центр технологической компетенции, центр субконтрактации, центр трансферта технологий. Кроме того, недостаточной является инфраструктура, в том числе финансовая инфраструктура, логистическая инфраструктура, наличие венчурного фонда и инвестиционных площадок.
Необходимость развития российской экономики по инновационному пути в современных условиях становится особенно очевидной. В развитых странах уже давно поняли, что будущее за экономикой знаний. Российская Федерация на уровне политических заявлений демонстрирует направленность на модернизацию и внедрение инноваций, но на практике с каждым годом ввиду устаревания основных фондов (на многих промышленных гигантах до сих пор используется наследие Советского Союза) разрыв между нашей страной и лидерами-инноваторами все
90
ISSN 2221-7347
Экономика и право
больше увеличивается. В настоящее время в области технологий Российская Федерация отстает от развитых стран уже примерно на 45-50 лет. За двадцать лет реформ внедрено и освоено лишь 10% существенных нововведений в производстве, а доля России в мировом наукоемком секторе составляет всего 0,9% [1]. Одной из основных причин такой ситуации является слабая связь между бизнесом и наукой.
Представляется целесообразным проследить взаимосвязь между долей занятого в научноисследовательских разработках персонала и удельным весом инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме продаж на внутреннем рынке на основе статистической информации Росстата за период с 2000 по 2007 г. Предлагаемый подход основан на исследовании Е.Н. Рейнгольд, опубликованном в материалах международной научно-практической конференции «Интеграция науки, образования и производства - стратегия развития инновационной экономики». Индекс связи бизнеса и науки призван характеризовать инновационный процесс в стране в зависимости от качества взаимодействия этих двух составляющих, и сравнить его значения для разных стран. Индекс связи бизнеса и науки вычисляется как отношение удельного веса персонала, занятого исследованиями и разработками в численности занятых в экономике и удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в объеме продаж на внутреннем рынке. В расчет не берутся экспортированные инновации, так как они внедряются не на территории России, и исключаются импортированные инновации, поскольку они появились за пределами страны. В статистических сборниках обычно приводятся данные о доле исследователей в общей численности населения. В данном исследовании в расчетах используется показатель занятых в экономике, то есть именно тех, кто производит товары, оказывают услуги, выполняют работы. Приведем исходные данные и рассчитанные значения показателя в таблице 5.
Индекс связи науки и бизнеса [2]
Таблица 5
Показатель 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Численность персонала, занятого разработками, тыс. чел. 887,7 885,57 870,88 858,5 839,3 813,2 807,1 801,1 761,3 742,4
Занятые в экономике, тыс. чел. 65 273 65 124 66 266 67 152 67 134 68 603 69 157 70 814 70603 69362
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов 4,4 4,2 4,3 4,7 5,4 5 5,5 5,5 5,1 4,6
Доля персонала, занятого разработками в численности занятых в экономике,% 1,36 1,36 1,31 1,28 1,25 1,19 1,17 1,13 1,08 1,07
Индекс связи бизнеса и науки 0,31 0,32 0,31 0,27 0,23 0,24 0,21 0,21 0,21 0,23
Первые три строки в таблице - статическая информация Росстата, исходные данные, необходимые для расчета индекса. Доля персонала, занятого разработками в численности занятых в экономике - промежуточные расчеты, данные из первой строки делятся на соответствующие периоду данные из второй строки, затем умножается на 100%. Последняя строка - собственно индекс, отношение значений четвертой строки к третьей. Исходя из формулы вычисления индекса связи бизнеса и науки, можно сделать вывод, что чем меньше значение индекса, тем ситуация в сфере развития научно-производственной кооперации более благоприятная. Действительно, чем больше знаменатель (доля инновационных товаров), тем меньше сама дробь. Однако для дальнейшего исследования и формулирования выводов необходимо определить оптимальную величину индекса. Для определения оптимального значения необходимо сравнить его значения по годам и разным странам. При попытке сравнить рассчитанные показатели для России и других стран существует проблема отсутствия в зарубежной статистике такого показателя, как «удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных то-
91
Новый университет. 2014. № 2(36)
ISSN 2221-7347
варов, выполненных работ, услуг». Проблема несоответствия статистических методологий встает очень остро при рассмотрении вопроса инноваций. В странах ОЭСР совместно с Евростатом используют «Руководство Осло: рекомендации по сбору и анализу данных об инновациях». Согласно настоящему руководству, для нововведений разделяются три уровня новизны: новое для фирмы, новое для рынка и новое для мира. В статистическом сборнике «Индикаторы инновационной деятельности: 2009» в разделе международных сравнений имеются диаграммы «Вновь внедренные или подвергавшиеся значительным технологическим изменениям инновационные товары, работы, услуги, новые для рынка», «Вновь внедренные или подвергавшиеся значительным технологическим изменениям инновационные товары, работы, услуги, новые для организации, но не новые для рынка» за 2006 и 2007 гг. Товарами, новыми для мира, на данном этапе приходится пренебречь, поэтому значения индекса для России значительно отличаются от развитых стран.
Значения индекса связи бизнеса и науки для некоторых стран [3]
Таблица 6
Страна 2006 2007
Россия 0,493 0,517
Германия 0,074 0,069
Польша 0,037 0,049
Великобритания 0,083 0,139
Бельгия 0,100 0,098
Австрия 0,119 0,097
Италия 0,070 0,100
Латвия 0,114 -
Нидерланды 0,086 0,062
Франция 0,124 -
Поскольку в силу расхождений методики расчета статистических показателей в России и в мире пришлось исключить инновации, новые для мира, это означает, что для России указанное допущение увеличило показатель практически в 2 раза. Результат сравнения по индексу связи бизнеса и науки дает основания сомневаться в возможности России успешно конкурировать на мировой арене, что подтверждается статистическими данными, характеризующими реальные достижения в сфере высоких технологий.
В российском экспорте промышленной продукции в страны ОЭСР доля товаров с высокой добавленной стоимостью не превышает 1%. Низкая эффективность российской инновационной системы проявляется также в количестве зарегистрированных патентов одновременно в европейском, американском и японском патентных ведомствах. В 2008 г. на Россию приходилось 0,4 патента на 1 млн чел., в то время как на Швейцарию - 114,8, на Финляндию - 64,7, на США - 53,3 патента. Относительно небольшое количество российских патентов и академических публикаций в мире свидетельствует о слабой интеграции российских исследователей в международную инновационную систему [4].
Вместе с тем, необходимо отметить, что Российская Федерация имеет предпосылки для успешного новаторства, поскольку значение индекса связи бизнеса и науки не более 0,11 (среднее значение среди стран лидеров-новаторов). Из приведенных примеров в 2007 г. лишь две страны кроме России перешагнули порог - Финляндия и Великобритания. Однако в этих случаях сыграло роль сделанное в исследовании допущение, так как инфраструктура инновационной деятельности в данных странах является в достаточной степени развитой. Кроме того, в Финляндии значение индекса получилось высоким не из-за маленького знаменателя (доля инновационных товаров), а из-за большого числителя (доля персонала, занятого исследованиями и разработками). В случае же, если предлагаемый коэффициент значительно выше порого-
92
ISSN 2221-7347
Экономика и право
вого значения, то представляется целесообразным устранять проблемы в развитии научнопроизводственной кооперации и формировать инновационную инфраструктуру.
Безусловно, индекс связи бизнеса и науки не может претендовать на комплексную характеристику происходящих в стране инновационных процессов. Тем не менее, его достаточно высокое значение может указать на ряд узких мест на пути претворения научных достижений в жизнь. Во-первых, российской экономике необходима инновационная инфраструктура, которая бы помогала не только коммерциализировать научные разработки, но и защитить авторское право на них. В публикациях различных авторов указывается немало направлений, которые нуждаются в качественных преобразованиях [5]. Одним из количественных ориентиров национальной политики в области инноваций может стать индекс связи науки и бизнеса.
Таким образом, недостаточно развитая инфраструктура институтов научнопроизводственной кооперации тормозит процесс социально-экономического развития Удмуртской Республики. Для эффективного развития научно-производственной кооперации необходимо сформировать такие структуры, как бизнес-инкубаторы, технопарки, промышленные парки, информационно-аналитические центры, центр коммерциализации технологий, центр коллективного доступа к высокотехнологичному оборудованию, инжиниринговый центр, центр прототипирования и промышленного дизайна, центр технологической компетенции, центр субконтрактации, центр трансферта технологий и многие другие, необходимые для сбалансированного социально-экономического развития региона.
Библиографический список:
1. Львов Д.С. Стратегия экономики новой России // Экономика и управление. 2005. № 2. С. 16.
2. Статистический сборник «Индикаторы инновационной деятельности 2009». [Электронный ресурс]. Режим доступа http://www.gks.ru/ (дата обращения: 02.07.2011).
3. Статистический сборник «Индикаторы инновационной деятельности 2009». [Электронный ресурс]. Ре-жим доступа http://www.gks.ru/ (дата обращения: 02.07.2011).
4. Тетерин М.А. Инновационные аспекты повышения конкурентоспособности экономики России: опыт Финляндии // Актуальные вопросы российской экономики. 2010. № 6(392).
5. Рейнгольд Е.Н. Индекс связи между бизнесом и наукой // Национальный исследовательский Иркут-ский государственный технический университет (Иркутск). Материалы I Международной научно -практической конференции (Екатеринбург, 25-26 января 2011 г.) "Интеграция науки, образования и производства - стратегия развития инновационной экономики".
Статья поступила в редакцию 31.01.2014.
ШАМАЕВА Нелли Павловна - кандидат экономических наук, доцент Камский институт гуманитарных и инженерных технологий, Камский институт гуманитарных и инженерных технологий.
UDC 330.1
N.P. Shamaeva
DEVELOPMENT OF THE SCIENTIFIC PRODUCTION COOPERATION IN THE CONDITIONS OF INNOVATIVE TYPE OF THE ECONOMIC GROWTH
The article represents a factor analysis of the components of the innovative activities in the region, using the principal components method. It has been found out that the insufficiently developed infrastructure of the scientific production cooperation institutions hampers the process of the social and economic development in the Republic of Udmurtiya.
Keywords: state innovation policy, cluster of innovation activity, innovation cluster, a technology platform for the development of the cluster.
93
