Типология ряда стран мира по показателям динамики затрат на исследования и разработки Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Рис. 1. Модель реализации системного подхода к управлению инвестиционной деятельностью предприятия на основе использования КПЭ

нию инвестиционной деятельностью предприятия на основе КПЭ, показывает значимость формирования и использования данных показателей, как критериев оценки достижимости отдельных целей совершенствования инвестиционного процесса предприятия. Также необходимо отметить, что реализация системного подхода к управлению инвестиционной деятельностью предприятия на основе использования КПЭ основывается на ряде принципов (табл. 1).

На рис. 1 предлагается модель реализации системного подхода к управлению инвестиционной деятельностью предприятия на основе использования КПЭ. Данная модель представлена совокупностью этапов, объединенных блоками, реализующими отдельные функции, характерные для концепции КПЭ при повышении эффективности организации инвестиционного процесса предприятия.

Последовательность этапов реализации системного подхода образует своеобразный цикл - получение прибыли/убытков представляет собой как бы следующий уровень и начинает новый цикл

управления инвестиционной деятельностью предприятия на основе КПЭ. Необходимо заметить, что при этом становится задействован блок клиентских КПЭ. Таким образом, клиенты объединяют этап начала инвестирования и его завершение. В рамках этапа 1 модели реализации системного подхода к управлению инвестиционной деятельностью предприятия реализуется такая функция КПЭ, как удовлетворение требований клиентов - потребителей итогового продукта инвестиционного процесса. Именно стремлением к удовлетворению интересов клиентов обусловливается инвестиционная инициатива собственников.

При управлении инвестиционным процессом в рамках предложенной модели реализации системного подхода осуществляется выделение инвестиционных процессов из общей массы текущей работы предприятия, а также доведение инвестиционных процессов до этапа получения прибыли и оценки рентабельности и результативности выполнения стоящих перед предприятием целей.

ТИПОЛОГИЯ РЯДА СТРАН МИРА ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ ДИНАМИКИ ЗАТРАТ НА ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ

Титов В.А., к.т.н., доцент Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова

Статья посвящена разработке типологии ряда стран мира по показателям динамики одного из важнейших показателей инновационного потенциала - внутренним затратам на исследования и разработки в расчете на душу населения. Показано, что по параметрам динамики этого удельного показателя Россия вместе с Венгрией и Чехией образуют единый кластер, но уступает им по уровню и темпам роста.

Ключевые слова: затраты на исследования и разработки, страны, динамика, модели тренда, темп роста, прогноз, типология.

TYPOLOGY OF SOME OF THE WORLD ON INDICATORS FOR THE COST OF DYNAMICS RESEARCH AND DEVELOPMENT

Titiov V., Ph.D., assistant professor, Plekhanov Russian Academy of Economics

The article is devoted to the development of Type a number of countries on indicators of the dynamics of one of the most important indicators of innovation capacity - internal expenditures on research and development per capita. It is shown that the parameters of the dynamics of this specific target Russia, together with Hungary and the Czech Republic form a single cluster, but inferior to them on the level and growth.

Keywords: expenditure on research and development of the country, the dynamics, the model of trend, growth rate, forecast, typology.

Одна из ключевых задач повышения конкурентоспособности по доведению идей, технических и технологических решений до отечественной экономики - создание в России национальной ин- практического освоения. Другая проблема российской националь-

новационной системы. Однако в результате реформ организацион- ной инновационной системы - в недостаточном уровне координа-

но распался самый крупный сектор науки - отраслевая наука, и, ции между тремя ее основными компонентами - сектором иссле-

как следствие, промышленность практически лишилась дееспособ- дований и разработок, сектором высшего образования и предпри-

ных научных коллективов, осуществляющих научное сопровожде- нимательским сектором [1].

ние производства, а академическая и вузовская наука - партнеров Следствием этого является ряд недостатков, среди которых: низ-

Таблица 1. Динамика внутренних затрат на исследования и разработки в ряде стран мира,

в расчете на душу населения (в долл. США по паритету покупательной способности). Источник: [2]

Страна Код 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

ОЭСР в целом 1 537,1 564,0 573,6 591,1 615,1 655,0 694,1

Россия 2 80,6 98,3 109,9 124,4 123,5 126,3 141,2

США 3 948,0 974,6 960,5 994,5 1023,5 1092,6 1146,5

Китай 4 21,3 24,7 30,7 36,3 44,4 54,3 66,0

Финляндия 5 857,8 880,5 925,7 950,8 1031,9 1061,2 1128,9

Япония 6 778,7 818,0 848,7 879,1 919,6 1007,2 1086,3

Израиль 7 892,2 951,1 934,6 891,7 944,3 1031,5 1132,6

Г ермания 8 636,1 661,3 686,9 720,8 744,1 757,3 809,7

Франция 9 541,9 585,5 619,2 594,5 608,9 630,3 655,7

В еликобритания 10 472,5 493,8 516,4 521,7 535,8 554,9 588,0

Южная Корея 11 393,4 449,3 472,6 500,8 581,5 636,1 743,0

Чехия 12 181,2 195,0 202,3 225,4 240,9 286,4 339,9

Венгрия 13 95,5 124,8 146,9 144,1 142,4 160,3 181,8

Польша 14 68,0 68,3 64,7 64,9 72,6 76,9 81,6

кая эффективность коммерциализации результатов исследований и разработок; невостребованность потенциала академического и вузовского секторов науки; дисбаланс в развитии отдельных элементов инновационной инфраструктуры, отсутствие эффективного экономического взаимодействия между ними; отсутствие специальной подготовки кадров под конкретные направления инновационной деятельности; разрушение цепочки воспроизводства научных кадров, инженерных кадров в ряде областей науки и техники. Но главный недостаток -недостаточность финансирования исследований и разработок.

Сказанное подтверждается сравнением динамики расходов на исследования и разработки в расчете на душу населения (в долларах США) в России и некоторых зарубежных странах - табл. 1: в период 2000-2006 гг. Россия значительно - в разы - уступала развитым странам и некоторых стран Восточной Европы, опережая лишь Китай и Польшу.

Анализируя данные табл. 1, можно также заметить, что если в таких странах, как США, Япония, Израиль, Германия, Франции, Великобритания, внутренние затраты на исследования и разработки в рассматриваемый период росли медленно, то в Китае, Южной Корее, Чехии, Венгрии с 2000 по 2006 гг. этот удельный показатель вырос весьма значительно: в Китае - более чем втрое, в Южной Корее, Чехии, Венгрии - почти вдвое.

В связи с остротой обозначенной проблемы представляет несомненный интерес сравнение России и других стран по темпам роста внутренних затрат на исследования и разработки. В этих целях нами выполнено эконометрическое моделирование динамики данного показателя с помощью процедуры «Curve Estimation» пакета анализа данных общественных наук SPSS Base [3], предоставляющей возможность выбора одной или нескольких аппроксими-

рующих функций из «стандартных» моделей нарастающего тренда - линейного, степенного, экспоненциального и ряда других.

В результате моделирования выявлено, что для всех стран, данные по которым приведены в табл. 1 (кроме Польши), динамика внутренних затрат на исследования и разработки хорошо аппроксимируется экспоненциальным трендом: все модели оказались адекватными на уровне статистической значимости не хуже 0,0072, что меньше нормативного значения 0,05. Это позволило использовать экспоненциальные модели в прогностических целях, а также сравнить значения их параметров. Последнее оказывается возможным, поскольку экономический смысл свободного коэффициента b0 в экспоненциальной модели тренда

^затр_НИОКР = Ь0 eXP (b1t) (1)

в случае, когда t - временная переменная определяется соотношением

t = год - 2000, (2)

есть не что иное, как расчетное значение внутренних затрат на исследования и разработки в начальный год рассматриваемого периода - 2000-ый, а коэффициент регрессии bx - среднегодовой коэффициент прироста показателя.

На рис. 1 представлены диаграммы Парето, построенные в графическом редакторе пакета программ SPSS Base, которые наглядно иллюстрируют ранжирование стран по величине параметров моделей динамики внутренних затрат на исследования и разработки. Так, из диаграммы на рис. 1 а видно, что по начальному уровню затрат Россия, наряду с Китаем и Венгрией - аутсайдеры, а по среднегодовым темпам роста затрат - 108,2% в год - Россия находится где-то посередине, значительно уступая Китаю и Южной Корее с показателями 119,1% и 112,7% соответственно - рис. 1 б.

Сравнивая ранжирование стран по параметрам эконометрических моделей динамики внутренних затрат на исследования и разработки, можно заметить следующую закономерность: с ростом начального уровня затрат среднегодовой темп их роста снижается. Диаграмма на рис. 2 а подтверждает сказанное: коэффициент линейной детерминации превышает значение 0,5, т.е. корреляционная связь - сильная.

На диаграмме рис. 2 а можно также заметить, что страны на ней образуют так называемые типологические синдромы (терминология Г.Г. Татаровой [4]) - «сгустки» близко расположенных друг к другу меток. Так, Россия, Венгрия и Чехия (метки 2, 13 и 12) - это один из типологических синдромов, аналогичные синдромы образуют страны ОЭСР в целом, Великобритания, Германия и Франция (метки 1, 10, 8, 9); близок к ним также синдром, объединяющий Японию, Финляндию, Израиль и США (метки 6, 5, 7, 3). Особняком на диаграмме расположены метки Китая и Южной Кореи (метки 4 и 11 соответственно).

Для уточнения типологии стран по показателям динамики внутренних затрат на исследования и разработки нами выполнен иерархический кластерный анализ по рекомендуемому в экономических исследованиях методу Уорда с квадратичной евклидовой метрикой на г-преобразованных переменных [5] (г-преобразование проводится в целях выравнивания весов показателей динамики; оно сводится к центрированию показателей к значениям средних арифметических, с последующим нормированием на величины стандартно-

го отклонения [6]; эта процедура выполняется в пакете SPSS Base в автоматическом режиме). Метод Уорда, как правило, приводит к образованию кластеров примерно равного размера, применение же квадратичной евклидовой метрикой повышает «контрастность дендрограммы», отражающей последовательность формирования кластеров [7].

Основной результат иерархического кластерного анализа - дендрограмма - приведен на рис. 3.

Кластерное решение, принимаемое по дендрограмме, зависит от выбора уровня сходства объектов кластеризации (в данном случае, стран) внутри кластеров и, соответственно, уровня различия кластеров друг от друга. В работе [7] рекомендуется уровень сходства не хуже 80%, которому соответствует метка 5 шкалы с максимальным значением шкалы «расстояний» 25 на рис. 3. Если «усилить» требования к уровня сходства до 95%, то по дендрограмме можно выделить пять групп стран, две из которых объединяет по четыре страны, одна, в которую входит Россия - три, и две - Китай и Южная Корея, которые характеризуются заметно отличающимися значениями показателей динамики внутренних затрат на исследования и разработки, образуют отдельные кластеры.

Хотя иерархический кластерный анализ является «объективным» методом многомерной группировки, для проверки устойчивости постулируемого по его результатам пятикластерного решения проводили также итеративный кластерный анализ по методу к-средних, где к - число кластеров, принимаемое по результатам

R A R С Н I CAL CLUSTER ANALY

Dendrogram using Ward Methoc

Rescaled Distance Cluster Combine

CASE 0 5 10 15 20 25

Label Num + + + + — + +

Россия 2

Венгрия 13

Чехия 12 JJt?

Южная Корея 11 ■0--0--0-1?

° 0 4 4 0 -О £ 4 4 0 -О £ 0 -О £ 0 -О £ 0 -О £ ъ

Китай 4 4-0-0--0-0-4-0-0--0-e?

О

ОЭСР в целом 1 О

Великобритания 10 ■0- Q -О- -О- -О- ъ

О

Германия 8 о О

Франция 9 •0-е?

США 3 о

Израиль 7 ■0- 0 ■О’ ■0’ ■О’ с?

Финляндия 5

Япония 6 ■Ос?

Рис. 3. Дендрограмма кластерного анализа стран по показателям динамики внутренних затрат на исследования и разработки (метод Уорда, квадратичная евклидова метрика на г-преобразованных переменных)

Таблица 2. Отнесение стран к группам по показателям динамики внутренних затрат на исследования и разработки

Группа Число стран в группе Состав

1 4 ОЭСР в целом, Германия, Франция, Великобритания

2 3 Россия, Чехия, Венгрия

3 4 США, Финляндия, Япония, Израиль

4 1 Китай

5 1 Южная Корея

иерархического кластерного анализа (к=5). Полученное при этом кластерное решение оказалось полностью идентичным принятому ранее и принимается в качестве классификационной модели.

Отнесение стран к кластерам по показателям динамики внутренних затрат на исследования и разработки представлено в табл.

2.

Заключительный этап типологизации - идентификацию групп стран - проводили по ящичковым диаграммам, представленным на рис. 3. Из этих диаграмм видно, что группы стран существенно различаются по уровню затрат на НИОКР, но по среднегодовому темпу роста затрат различие для кластеров 1 и 3 не столь очевидно.

Страны кластера 1, в которую входят ОЭСР в целом, Германия, Франция и Великобритания, характеризуются средними значениями показателей динамики внутренних затрат на исследования и разработки. Это - кластер центральной тенденции. Кластер 3, к которому отнесены США, Финляндия, Япония, Израиль, - кластер лидеров по уровню затрат на НИОКР на душу населения, а по зна-

чениям среднегодового темпа роста инновационном продукции округа данного кластера характеризуются уровнем, близким к уровню стран кластера центральной тенденции. Кластер 2, в который, наряду с Россией, входят Чехия и Венгрия, характеризуется низким уровнем затрат на НИОКР, наряду с достаточно высокими среднегодовыми темпами роста затрат.

Что касается Польши, то по уровню затрат на НИОКР она опережает лишь Китай, а по среднегодовым темпам роста затрат уступает всем странам рассматриваемой выборки.

Еще одним результатом выполненного анализа динамики внутренних затрат на исследования и разработки явился прогноз затрат на среднесрочную перспективу. На рис. 4 представлен прогноз для двух стран, входящих в кластер 2 - России и Чехии.

Из выполненных нами расчетов параметров трендовых экспоненциальных моделей следует, что Чехия характеризуется не только более высоким уровнем внутренних затрат на исследования и разработки, но и более высоким темпом роста - 110,1% в год про-

тив 108,2% в год в России. Как следствие, при сохранении выявленных тенденций в 2012 г. в России ожидается уровень затрат внутренних затрат на исследования и разработки 237,1 долл. на душу населения, тогда как в Чехии - 579,9 долл. на душу населения, т.е. разрыв между Россией и Чехией еще больше увеличится. Более того, если Китай сможет сохранить экстремально высокие темпы роста внутренних затрат на исследования и разработки - 119,1% в год, то, согласно прогнозу, в 2012 г. их уровень достигнет 205,2% в год, т.е. Китай вплотную приблизится к России по этому удельному показателю.

Подведем итоги. По одному из важнейших показателей инновационного потенциала - внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на душу населения - Россия занимает скромную позицию, «пропустив» вперед такие страны, как Венгрия, Чехия, и опережая лишь Китай. Несколько лучше обстоит дело с темпами роста затрат, однако и по этому показателю Россия уступает ряду стран - Венгрии, Чехии, Южной Корее и, особенно, Китаю. Тем не менее, по комплексу показателей динамики внутренних затрат на исследования и разработки в расчете на душу населения Россия вместе с Венгрией и Чехией образуют единый кластер.

Высокие характеристики трендовых моделей динамики затрат на исследования и разработки позволили выполнить прогноз на среднесрочную перспективу. Согласно прогнозу, при сохранении

выявленных темпов роста в 2012 г. разрыв между Россией и Чехией еще больше увеличится, а Китай вплотную приблизится к России по рассматриваемому показателю инновационного потенциала. Столь неутешительный прогноз требует радикального изменения отношения органов государственного управления к планированию финансирования научных исследований и разработок.

Литература:

1. Национальная инновационная система и государственная инновационная политика Российской федерации. Базовый доклад к обзору ОЭСР национальной инновационной системы Российской Федерации. М., 2009.

2. OECD, Main Science and Technology Indicators, April 2008.

3. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

4. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии. М., 1993.

5. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.

6. Эверитт Б.С. Большой словарь по статистике / науч. ред. перевода И.И. Елисеева. 3-е издание. М.: Проспект, 2010.

7. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.

АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАЦИОНАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ: МЕЖДУНАРОДНЫЕ СРАВНЕНИЯ

Титов В.А., к.т.н., доцент Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова

Статья содержит результаты сравнительного анализа показателей патентной активности национальных инновационных систем России и ряда развитых стран мира. Выявлены проблемы и тенденции развития российской инновационной системы.

Ключевые слова: национальные инновационные системы, международные сравнения, патентная активность, модели тренда, прогноз.

ANALYSIS OF NATIONAL INNOVATION SYSTEMS: INTERNATIONAL COMPARISONS

Titiov V., Ph.D., assistant professor, Plekhanov Russian Academy of Economics

This article contains the results of comparative analysis of the patent activity of national innovation systems of Russia and a number of developed countries. The problems and development trends of the Russian innovation system.

Keywords: national innovation systems, international comparisons, the patent activity, the model trend forecast.

Важнейшим условием успешной конкурентоспособности российских компаний на глобальных рынках, обеспечения высокого экономического роста, повышения качества жизни, реализации других национальных приоритетов является эффективное использование результатов научных исследований и разработок в реальном секторе экономики. До 80-х годов прошлого века инновационные исследования были в основном ограничены данными по формированию новых знаний, измеряемыми инвестициями в научные исследования и разработки, публикациями, объемами патентования и количеством научных работников. Переосмысление идей Й. Шумпетера впоследствии привело к разработке современной теории инновационного развития основанной на широкой трактовке инноваций, из которой следует, что изобретения должны быть проверены рынком на предмет экономической значимости.

Россия имеет сильную конкурентную позицию - человеческий капитал, способный конкурировать с развитыми странами, но существующие диспропорции между потенциалом российской научной базы и конечным результатом коммерческой и предпринимательской деятельности препятствуют реализации идей, знаний, изобретений в высокотехнологичном продукте. Сложилась такая ситуация, что создаваемые в РФ патенты переходят в руки иностранных правообладателей, не находя коммерческой реализации на внутреннем рынке. Тем самым Россия на мировом рынке выступает экспортером инновационного сырья, тогда как развитые страны осваивают патенты на внутреннем рынке, превращая их в технологический продукт внутри своей страны.

В результате, с одной стороны, Россия рассматривается как мировой донор «сырых идей», с другой же практически по всем

видам интеллектуальной собственности является чистым импортером, приобретая патентные лицензии, товарные знаки, инжиниринговые услуги, результаты научных исследований, ноу-хау.

В подтверждение этого, сравним показатели патентной активности национальных инновационных систем ряда стран - табл. 1.

В табл. 1 приведено число патентов, зарегистрированных в системе «триады патентных семей» (т.е. патентов, зарегистрированных в патентных ведомствах ЕС, США и Японии) Россией и другими странами, а также некоторые другие показатели, отражающие роль стран в патентной деятельности. Из этой таблицы видно, что все российские показатели, кроме темпов прироста числа патентов, чрезвычайно малы.

Наглядно это следует из рис. 1, который представляет ранжирование стран по ряду показателей патентной деятельности: по доле патентов, зарегистрированных в системе «триады патентных семей», Россия занимает последнее место после Китая, а по числу патентов на миллион населения - предпоследнее.

Здесь, однако, необходимо отметить, что во многом причина такой ситуации - в существенной ограниченности финансовых средств российских физических и юридических лиц, и, частично, в особенности их правового положения, из-за чего патентование за границей является достаточно обременительным. Такая ситуация сложилась еще в советское время и пока не преодолена, несмотря на тенденцию к росту патентования внутри страны и за рубежом.

Для обоснования этого положения рассмотрим динамику создания патентных заявок на изобретения в России и ряде развитых стран мира - табл. 2. Из этой таблицы и построенному по ней рис. 2 видно, что уровень создания патентных заявок на изобретения в