Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Инвестирование в инновационное развитие как объект статистического исследования 7
1.1 Теоретическое обоснование инвестирования в инновационные технологии 7
1.2 Особенности развития рынка венчурных инвестиций в Российской Федерации 21
1.3 Государственное регулирование венчурного бизнеса 32
Глава 2. Методика проведения анализа инновационных процессов в Российской Федерации 48
2.1 Анализ структуры и динамики состояния инновационного потенциала Российской Федерации 48
2.2. Состояние и проблемы инновационного потенциала России 64
2.3 Анализ развития венчурного инвестирования в РФ 78
Глава 3. Статистический анализ инвестиционных вложений в инновационное развитие регионов России 94
3.1 Классификация регионов РФ по уровню инновационной активности 94
3.2 Эконометрическое моделирование показателей инновационной активности 105
3.3 Прогнозирование внутренних затрат на исследования и разработки 117
Заключение 123
Список использованных источников 129
Приложение 141
- Теоретическое обоснование инвестирования в инновационные технологии
- Анализ структуры и динамики состояния инновационного потенциала Российской Федерации
- Классификация регионов РФ по уровню инновационной активности
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Конкурентоспособность страны в большой степени зависит от успешных инноваций, эффективно коммерциализованных результатов исследований и разработок. Одним из основных экономических инструментов, обеспечивающих на протяжении последних десятилетий инновационное развитие ведущих стран Запада, является механизм венчурного (рискового) финансирования.
Современная экономика развивается настолько стремительно, что деньги на развитие бизнеса требуются в кратчайшие сроки: Венчурный капитал как раз и является механизмом, сокращающим время появления денег на развитие компаний, в связи с чем, исследование инвестиций в инновационные производства становится всё более актуальным как в развитых странах, так и в России.
Одной из наиболее актуальных проблем российской экономики является повышение конкурентоспособности промышленности за счет ее технологического переоснащения и подъема наукоемких отраслей производства, создающих высокую добавленную стоимость. В последние годы Россия опустилась с 62 на 72 место в списке стран, наиболее активно использующих информационные технологии в развитии экономики. Поэтому возникает острая необходимость в получении предприятиями доступа к передовым технологиям.
Одним из путей решение данной проблемы является опора* на собственный научно-технический потенциал, в значительной мере невостребованный сегодня отечественной промышленностью. Он является более перспективным с многих точек зрения, однако требует преодоления целого ряда финансовых и организационно-управленческих барьеров.
В то же время не приходится говорить о достаточно подробном статистическом анализе инвестиционных вложений в инновационные производства в экономической литературе. Поэтому исследование роли инвестиционных вложений в инновационное развитие в современной экономике и проблем его развития, является актуальным с научной и практической точек зрения.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования инвестиционных вложений в инновационное развитие Российской Федерации.
В соответствии с целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
исследовать механизм инвестирования в инновационное развитие страны, выявить и представить его роль в современной экономике;
провести анализ процесса эволюции инноваций и выявить ее специфические черты как объекта статистического исследования;
исследовать и оценить региональную дифференциацию важнейших показателей инновационной и научно-технической деятельности;
усовершенствовать методику эконометрического моделирования основных показателей инвестиций в инновационное развитие регионов РФ;
выявить и оценить факторы, влияющие на развитие инновационных процессов в Российской Федерации;
построить прогнозные оценки основных показателей инновационной активности.
Объектом исследования являются инвестиции в инновационное развитие Российской Федерации и её регионов.
Предметом исследования выступают количественные характеристики инвестиций в инновационное развитие Российской Федерации.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды ведущих российских и зарубежных ученых в- области инновационного развития, венчурного бизнеса, инвестиционной проблематики, экономике, статистике и региональному развитию.
В качестве исследовательского инструментария использовались статистические методы анализа рядов динамики и прогнозирования, многомерные методы корреляционно-регрессионного и кластерного анализа, а также графические и табличные методы представления статистических данных. Обработка исходной информации проводилась с использованием пакетов прикладных программ «SPSS», «Statistica» и «Microsoft Excel».
Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, материалы научных публикаций, периодической печати, официальных сайтов сети Internet и электронных СМИ по теме диссертационного исследования.
Научная новизна работы. Научная новизна работы состоит в разработке методики комплексного статистического анализа и прогнозирования инвестиционных вложений в инновационное развитие Российской Федерации.
К числу наиболее существенных результатов, обладающих элементами научной новизны относятся следующие:
-оценены тенденции и перспективы развития инвестирования в инновации, как на макроэкономическом уровне, так и с учетом региональной дифференциации;
-разработана методика сравнительного анализа регионов России по уровню, инвестиционной и инновационной активности, основанная на многомерных методах классификации;
-предложен и апробирован методический подход к эконометрическому моделированию основных индикаторов инвестиций в инновационное развитие регионов Российской Федерации;
-проведен многомерный статистический анализ факторов, влияющих на объемы инвестиций в инновационные производства, основанный на методах исследования зависимостей;
-усовершенствована"методика прогнозирования основных показателей инновационной активности на среднесрочную перспективу.
Практическая значимость исследования заключается в возможности применения полученных выводов и положений Федеральной службой государственной статистики, Министерством экономического развития и торговли.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертации доложены и получили одобрение на всероссийской научно-практической конференции «Практика антикризисного управления и методические вопросы подготовки специалистов в современных российских условиях».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ общим объемом 1,4 п.л., в том числе статьи в журналах, рекомендованных ВАК.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Теоретическое обоснование инвестирования в инновационные технологии
Важной составной частью социально-экономического направления государства является. инновационная политика. Ее основная цель — создание экономических, правовых и организационных условий, обеспечивающих рост конкурентоспособности отечественной продукции, эффективное использование научно-технических результатов исследований, решение других задач социально-экономического развития.
Последняя треть XX - начало XXI столетия ознаменовались революционными изменениями в жизни человеческого общества. Глобальные сдвиги в экономике, технологиях производства и сбыта, социальных и политических институтах периодически преобразуют устоявшийся, казалось бы, порядок вещей, изменяют мир. При этом наиболее существенные трансформации наблюдаются в экономической сфере. В основе подавляющего большинства свершившихся перемен лишь один процесс - беспрецедентное по темпам и масштабам развитие науки и техники.
Наука еще с первой половины прошлого столетия начала постепенно превращаться в неотъемлемый элемент (системы производительных сил, причем роль инновационно-технологического- прогресса - ИТП) в совершенствовании производственных возможностей общества с тех пор неизбежно возрастала. В результате уже к середине XX века важнейшей основой для успешного развития большинства промышленно-развитьгх стран стала способность их экономик создавать стимулы к разработке и внедрению новейших технологий. На нынешнем, этапе ИТП общепризнан в качестве ведущего фактора экономического роста. Все это позволяет говорить о формировании в настоящее время нового типа экономики - экономики, в основе которой лежит процесс нарастающего использования передовых знаний.
Всевозрастающая роль ИТП в жизни современного общества привлекла внимание множества как зарубежных, так и отечественных исследователей к этому явлению. В результате задача обеспечения ускоренных темпов научно-технического развития на протяжении нескольких последних десятилетий стала одной, из центральных макроэкономических проблем.
У России в отличие от США очень низкая технологическая составляющая конкурентного преимущества. На мировом рынке гражданской наукоемкой продукции наша страна имеет долю от 0,35%,до 1%, в то время как доля США составляет 36%, Японии - 30%. Это уступает показателям не только развитых стран мира, но и развивающихся стран Азии. Что касается показателей торговли российскими технологиями на международном рынке, то в последние годы отмечается расширение ее масштабов и географии. Суммарный оборот торговли технологиями составил в 2006 г. 784 млн. долл. (в 2005 г. 636,9 млн. долл.), однако этот показатель недостаточно высок по сравнению с другими странами: так, в США суммарный оборот от торговли технологиями составляет 49,7 млрд. долл., в Швейцарии - 3,5 млрд. долл.
Опыт других стран показывает, что даже для того, чтобы экономика приобрела способность просто имитировать передовые продукты (производить их, адаптируя к национальным условиям технологии, изобретенные за границей), необходима резкая активизации социальных и организационных факторов. Такой этап инновационного развития обычно проходят все страны, обреченные на «догоняющую» стадию инновационного процесса. Активизация инновационного процесса и повышение его эффективности, включая широкое освоение достижений высоких технологий и незамедлительное обновление активной части производственных фондов, является главным, и, пожалуй, единственным путем выхода экономики из глубокого системного кризиса. Необходимо реализовывать технологии, способные преобразовать соответствующие отрасли промышленности и «расшить» узкие места в экономике страны, отдельных ее регионов. Ключевой- задачей в этом- плане является выбор относительно небольшого числа важнейших базовых технологий, оказывающих решающее влияние на повышение эффективности производства и конкурентоспособность продукции, что в конечном итоге обеспечит переход к новому технологическому укладу.
От уровня инновационно-технологического развития страны зависит будущее России. Для достижения этой цели необходимо повысить эффективность механизма применения в производстве разработанных ранее и новых поколений систем техники и технологий, создать инфраструктуру инновационной деятельности, развить систему экономических и финансовых форм эффективного взаимодействия науки и производства. Поэтому на передний план выдвигаются проблемы, связанные с инвестированием в инновационное развитие. Одним из механизмов такого финансирования является венчурный капитал.
Сам термин "венчурный" происходит от английского "venture", т.е. "рискованное предприятие или начинание" [9]. Понятие капитал можно определить как главное имущество, стоимость, приносящая прибавочную стоимость [4]. То есть, капитал - это стоимость в виде денег и товаров, которая используется для получения ее дополнительного прироста или прибыли [5]. Как видно из приведенных определений в современной трактовке понятие капитала связано, прежде всего, со способностью приносить экономические выгоды. Поэтому такой вид капитала как венчурный, на наш взгляд, можно охарактеризовать как некий экономический инструмент, используемый для финансирования ввода в действие компании, ее развития, захвата или выкупа инвестором при реструктуризации собственности. Наиболее распространенное определение венчурного инвестирования — финансирование частным предпринимательским капиталом проекта, успешная реализация которого не гарантирована [1].
Анализ структуры и динамики состояния инновационного потенциала Российской Федерации
После распада СССР практически все основные предприятия научно-технической ориентации и предприятия военно-промышленного-комплекса остались на территории- Российской Федерации: Страна располагала широкой сетью предприятий ВПК, научно-производственных и образовательных учреждений. В настоящее время большинство этих структур находятся в состоянии тяжелого кризиса, тем не менее они представляют собою реальную инфраструктурную основу для научно-технологической конверсии этого огромного сектора экономики:
За период социально-экономический реформ экономика России-перетерпела значительные изменения. Она стала более открытой, возникли финансовые рынки, проведена приватизация государственных предприятий, на товары установились свободные цены. За это стране пришлось заплатить беспрецедентным падением основных экономических и социальных показателей (объемов производства, инвестиций в реальный сектор экономики, уровня обеспеченности необходимыми предметами потребления за счет собственного производства), ниже критического-износом основных фондов предприятий, ухудшением благосостояния большинства населения России и др.
Динамика развития российской экономики за последние 5-6 лет позволяет выдвинуть осторожную гипотезу о начале периода экономического роста и перехода к его новой модели. В 2000-2005 гг. среднегодовые темпы роста ВВП составили примерно 6,7%. Производство машиностроительной продукции росло в среднем на 7,4%, выйдя по этому показателю на второе место после топливной промышленности. Но окончательные выводы относительно формирования новой модели роста, по мнению ведущих российских экспертов, делать пока рано.
Динамика основных показателей экономического развития России представлены в табл. 2. Безусловно, позитивное влияние на характер экономического развития в последние годы оказывала исключительно благоприятная ситуация на мировых рынках топливных и сырьевых ресурсов. Вместе с тем заметно некоторое замедление темпов экономического роста, что, по мнению многих экспертов, является следствием незавершенности многих экономических реформ. В значительной степени это связано также со слабыми разработками и внедрениями в производство всех типов инноваций. Из-за многолетнего общего спада производства и недостатка необходимых инвестиционных ресурсов физический износ и моральное старение основных производственных фондов (ОПФ) в России приобрело катастрофический характер. Низкими являются темпы обновления производственного аппарата, коэффициент выбытия-оснащения в 4-5 раз ниже, чем в промышленно развитых странах. Быстрое старение ОПФ в областях, которые определяют темпы научно-технического прогресса в стране (машиностроение, химия, нефтехимия, металлургия и прочие), приводит к ускоренному старению фондов остальных отраслей народного хозяйства.
Выглядит несколько парадоксально, но даже на предприятиях, которые в современных трудовых условиях работают прибыльно, наблюдается высокий уровень износа ОПФ. В целом по народному хозяйству России» на начало 2005 года износ ОПФ достиг 49%, в частности в промышленности — 58%. Более детальная информация движении ОПФ в экономике России, объеме и уровне их износа на протяжении последних лет представлена в табл. 2.2.
Классификация регионов РФ по уровню инновационной активности
В настоящее время активизация инновационных преобразований экономических систем- происходит через создание различных кластеров -новых форм интеграции предпринимательских структур. Главное назначение кластерного анализа - разбиение- множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры.
В статистических исследованиях группировка первичных данных является основным приемом решения задачи-классификации, а значит и основой для всей дальнейшей работы с собранной информацией.
При наличии нескольких исходных признаков (исходных или обобщенных) задача классификации может быть решена методами кластерного анализа, которые от других методов отличаются отсутствием обучающих выборок, то есть априорной информации о распределении генеральной совокупности, которая представляет собой вектор X.
Полученные в результате разбиения группы обычно называют кластерами (от англ. Cluster - группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством), а также таксонами (от англ. Тахоп — систематизированная группа любой категории) или образами. Методы нахождения кластеров называются кластер-анализом (соответственно численной таксономией или распознаванием образов с самообучением).
Фактически, кластерный анализ является не столько обычным статистическим методом, сколько "набором" различных алгоритмов "распределения объектов по кластерам". Существует точка зрения, что в отличие от многих других статистических процедур, методы кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда вы не имеете каких-либо априорных гипотез относительно классов, но все еще находитесь в описательной стадии исследования. Следует понимать, что кластерный анализ определяет "наиболее возможно значимое решение".
В диссертационной работе проводится классификация 71 региона Российской Федерации по 9 показателям, характеризующим инновационную активность. Из нашего анализа исключаем следующие регионы: Республика Коми, Ненецкий автономный округ, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Чеченская республика, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Алтай, Республика Тыва, Республика Хакасия, Таймырский автономный округ, Эвенкийский автономный округ, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ, т.к. по ним нет данных. Исходная таблица для кластерного анализа представлена в Приложении 1.
На основании предварительного качественного анализа были отобраны следующие группы показателей, по которым проводилась классификация (рис.3.1). Введем следующее обозначение показателей: (Xi) - Объем отгруженной инновационной продукции (млн. руб.) (Х2) - Затраты на технологические инновации (тыс. руб.) (Х3) - Число организаций, осуществляющих технологические инновации. (Х4) - Выпуск из аспирантуры (человек/ тыс. населения) (Х5) - Оплата труда.
(Хб) - Внутренние затраты на исследования и разработки (млн.руб.) (Х7) - Численность персонала, занятого исследованиями и разработками (человек/ тыс. населения) (Xg) - Численность докторов наук (человек/ тыс. населения) (Хс ) - Численность кандидатов наук (человек/ тыс. населения)
Анализ данных проводился в ППП STATISTICA 6.0.
Предварительно была проведена классификация регионов РФ по уровню инвестиционно-инновационной активности по исходным данным.
Наиболее известный метод представления матрицы расстояний или сходства основан на идее дендрограммы или диаграммы дерева. Дендрофамму можно определить как фафическое изображение результатов процесса последовательной кластеризации, которая осуществляется в терминах матрицы расстояний. С помощью дендрофаммы можно фафически или геометрически изобразить процедуру кластеризации при условии, что эта процедура оперирует только с элементами матрицы расстояний или сходства
