Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России

brief description

Год:

2008

Автор научной работы:

Картышова, Инна Ильинична

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Томск

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

130

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Картышова, Инна Ильинична

Содержание.
Введение.
Глава 1. Информационно-телекоммуникационная деятельность как предмет статистического исследования.
1.1. Развитие информационно-коммуникационных технологий как основа экономического роста страны.
1.2.0сновные понятия и особенности развития информационных технологий.
1.3. Общая характеристика рынкателекоммуникацийв России.
1.4. Статистические показатели состояния и динамики рынкателекоммуникационныхуслуг.
Глава 2. Статистический мониторинг основных тенденций и направлений патентной активности ввысокотехнологичныхобластях.
2.1. Анализобщемировыхтенденций патентной активности в высокотехнологичных областях.
2.2. Анализ основных тенденций патентной активности в группе Информационные технологии.
2.3.Телекоммуникационныетехнологии (Telecommunication): основные направления развития.
ГЛАВА 3. Статистический анализ деловой активности предприятийтелекоммуникационнойсферы в России.
3.1.Исследованиеинвестиционной привлекательности российских организаций методами кластерного анализа.
3.2. Дискриминантый анализ структуры рынка ведущих российских компаний.
3.3. Параметрическая структурная модель финансовой активности предприятий на основе расщепления смеси вероятностных распределений.
3.4. Моделирование активности в сфере информационных технологий на основе моделей бинарного выбора.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России"

Актуальность темы исследованияПриоритетнойзадачей, с решением которой связывают подъем российской экономики, является формирование и проведение в жизнь эффективнойинновационнойполитики, призванной стимулировать развитие науки,продвижениенововведений, разработку и использование передовых производственных и информационно-телекоммуникационных технологий, являющихсявысокотехнологичныминаправлениями научно-технического развития. Внедрение новых технологий определяет уровень развитияпромышленности, финансовую стабильность предприятий, успехпредпринимательскойдеятельности и эффективность функционирования экономики в целом.
Как показывает опыт развитых стран, высокуюконкурентоспособностьи стабильный экономический рост, прежде всего, определяют факторы, стимулирующие процессы генерации и передачи знаний, их трансформации в новые технологии ивысокотехнологичныеобласти научно-технического развития, распространение икоммерческоеиспользование новых технологий.
Совокупность разработанных в стране илиимпортированныхтехнологий, которые применяются внутри страны илиэкспортируются, образует ее технологический ресурс. Создание, поддержание и развитие этого ресурса определяется в равной мере интенсивностью научных исследований, активностьюинновационныхи информационно-телекоммуникационных процессов в стране, скоростью диффузии знаний и технологий, способностью компаний и страны в целом усваивать новые технологии.
В силу того, чтопатентованиеобычно на несколько лет опережает внедрение научно-технических достижений в производство, показатели патентной статистики применяются для оценки рынка технологий в стране, анализа состояния и перспектив развития областей науки и техники, и ихпривлекательностидля инвесторов.
Существенную помощь в анализе складывающейся ситуации, а также в принятииуправленческихрешений по ее регулированию иподдержкедолжны оказать современные статистические методы, использование которых позволяет не только выявить важнейшие факторы, влияющие на технологическую активность, но и количественно оценить их взаимосвязь.
Цель и задачи исследования Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа информационно-телекоммуникационной деятельности в России.
В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера: проанализировать состояние и основные тенденции развития информационных ителекоммуникационныхтехнологий в России; провести сравнительный статистический анализ информационно-телекоммуникационной деятельности в России и промышленно развитых странах мира; выявить перспективные направленияинновационногоразвития в области информационных и телекоммуникационных технологий в России; предложить методику классификации крупнейших российских компаний по основным показателямнвестиционнойпривлекательности и определить роль и место телекоммуникационных компаний в российскомбизнесе; предложить методику статистического исследования основных факторов, определяющих инновационно-технологическую активность в России.
Объектомисследования является информационнотелекоммуникационная деятельность в России.
Предмет исследования - показатели, характеризующие информационно-телекоммуникационную деятельность в России.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные научно-техническому прогрессу, развитию информационных и телекоммуникационных технологий в России, проблемам экономики, статистики иэконометрики.
В качестве статистическогоинструментарияиспользовались многомерные методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, расщепления смесей вероятностных распределений, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.
Для решения поставных задач диссертационного исследования применялись пакеты прикладных программ: «SPSS», «Statistica», «Microsoft Excel».
Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, Роспатента, Центра исследований и статистики науки, материалы периодической печати, официальных сайтов Internet и электронныхСМИпо исследуемой тематике, а также статистические публикации и базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Евростата.
Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического исследования информационной ителекоммуникационнойдеятельности в России.
К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся: проанализированы структура и основные тенденции рынка телекоммуникационных услуг; г" проведено сопоставление основных тенденций развития информационных и телекоммуникационных технологий в России и промышленно развитых странах мира; усовершенствованы методические подходы к оценке степени инвестиционной привлекательности российских телекоммуникационных компаний; предложены методические подходы к статистическому исследованию патентной активности в области информационных и телекоммуникационных технологий в России; проведена параметрическая классификация российских компаний на основе расщепления смеси вероятностных распределений; разработана методика статистического анализа влияния факторов на патентную активность в области информационных и телекоммуникационных технологий в России, основанная на модели бинарного выбора.
Практическая значимость результатов исследования Разработанные методики представляют интерес для федеральных и региональных органов власти прикорректировкеинновационной политики, а также для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на информационно-технологический потенциал России.
Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в деятельности компании «Т-Хелпер».
Апробация результатов исследования Основные результаты исследования были представлены и получили одобрение на IV Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании» (г. Варна, Болгария, 2008), на Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» (Москва,МЭСИ, 2008).
Публикации Результаты исследования нашли отражение в 9 научных публикациях общим объемом 1,9 п.л., в том числе в двух публикациях в научных журналах, рекомендованныхВАК.
Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения, списка литературы и приложений.

bibliography

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Картышова, Инна Ильинична

Заключение
Научно-технических прогресс признается во всем мире ведущим фактором развития как экономики в целом, так и экономического развития предприятий и отдельного человека. В отечественной и зарубежной литературе это связывается с понятиеминновацийи инновационной деятельности.
Наметившиеся изменения в траектории инновационно-технологического развития страны, ее участие в международном научно-техническом сотрудничестве, органичное переплетение различных факторов, порождающих качественно новые феноменыинновационныхпроцессов, нуждаются в адекватном научном анализе и требуют новых комплексных и интегративных подходов к исследованию, которые, в том числе, могут быть осуществлены на основе современныхэконометрическихметодов.
В каждом конкретном случае стратегия развития национальнойинновационнойсистемы определяется проводимой государственноймакроэкономическойполитикой, нормативно-правовым обеспечением, формами прямого и косвенного государственного регулирования, состоянием научно-технологического и промышленного потенциала, внутреннихтоварныхрынков, рынков труда, а также историческими и культурными традициями и особенностями страны.
Указанные изменения предопределяют необходимость новых теоретических и методологических подходов к исследованию патентной активности в области информационных ителекоммуникационныхтехнологий в России, являющихся основнымиприоритетныминаправлениями инновационного развития страны. При этом механизм управления этим развитием будетрезультативентолько в том случае, если он будет адаптирован кдинамичноменяющейся экономической ситуации. Комплексное рассмотрение всех аспектов патентной деятельности, необходимых для ее осуществления трудовых, материальных, информационных и финансовых ресурсов позволит получить объективное представление о тенденциях инновационно-технологического развития страны.
В диссертационном исследовании проведен анализ основных тенденций развития патентной активности в области информационных технологий в России на различных уровнях иерархии, определены основные тенденции, выявлены факторы, оказывающие непосредственное влияние на патентную активность в России.
Для успешного развития в Россииинновационногопроцесса необходимо совершенствовать существующие финансовые условия и механизмы. В настоящее время стимулы квложениямв рискованные инвестиции отсутствуют,кредитованиерассматривается как операция с минимальными рисками при достаточно высокихпроцентах, что приводит к сужению круга потенциальных источников длявенчурныхинвестиций, из которого исключается основная часть средств банков,корпорацийи населения.
Дляпривлеченияв инновационную сферу дополнительныхинвестицийбольшую роль могут сыграть косвенные стимулы (налоговыельготы, включая льготное налогообложение инвестиций в отечественные обрабатывающие производства,льготныессуды, развитие лизинговых услуг), которые должны применяться дифференцировано, т.е. с учетом активностиинвестораи инициатора проекта, конкретной стадии инновационного цикла,отраслевыхособенностей. Заинтересованность потенциальных инвесторов может быть повышена за счет участия в инновационных проектах государства в роли инвестора или гаранта. Особую роль следует отвести созданиюинфраструктурыинноваций, прежде всего венчурных инвестиционных фондов. Существенный эффект может принести также законодательное обеспечение функционированиятерриториальныхинновационных структур (технопарков, инкубаторов инновационногобизнеса, территориально-отраслевых производственных кластеров для развития критически важных технологий). Важно создать такие условия, чтобы фундаментальные исследования проводились не только за счетбюджетныхсредств, а за счет крупных корпораций,производителейнаукоемкой продукции.
Следует усилить внимание к информационному обеспечению инновационной деятельности и интенсификации процессов вовлечения результатов интеллектуальной деятельности вхозяйственныйоборот. С целью коммерциализации объектов интеллектуальнойсобственности, созданных за счет государственного илимуниципальногобюджета, необходимо рационально регламентировать возникновение прав собственности на результаты интеллектуальной деятельности, а также организовать хранение и использование соответствующей информации об интеллектуальной собственности путем создания реестра разработок.
Учитывая тенденции развитых стран (ЕС,США) в инновационной деятельности, Россия должна уделять значительное внимание качеству и степенинаукоемкостиотечественных инноваций. В связи с этим повышенные требования предъявляются кинструментариюоценки эффективности такой политики и оценки глубины и системности структурных сдвигов не только в динамике по России, но и по отношению к другим странам, формирующиммировыетенденции на глобальных рынках инновационной продукции.
Проведенное исследование показало, что патентная активность в области телекоммуникационных технологий в России неоднородна. С помощью алгоритмов многомерного статистического анализа было выделено четыре кластера технологий, с различной степенью патентной активности: низкой, средненизкой, средневысокой и высокой. Отметим, что наилучшее разбиение наблюдается при использовании метода Варда и принципа «Евклидова расстояния».
Исследование основной тенденции развития выданных патентов влидирующейподгруппе технологий «Передача сигналов» позволяет прогнозировать дальнейший рост числа выданных патентов в ближайшей перспективе и говорить о том, что данное направление является наиболее перспективным иконкурентоспособнымсреди российских исследователей в областителекоммуникаций. Так, если в начале анализируемого периода этот тип технологий занимал 4-е место, то, начиная с 1996 г.,лидировалсо значительным отрывом.
Патентная активность в группах Информационные иТелекоммуникационныетехнологии в России невелика и составляет в среднем за рассматриваемый период около 851 патента в год (536,2 в группе Телекоммуникационные технологии и 314,7 в группе Информационные технологии) в то время как в США в 2003 г. было запатентовано около 11 тыс. 1Т-технологий, в Корее 1910. В группе Информационные технологии высокая патентная активность наблюдается только в одной подгруппе «Обработка цифровых данных с помощью электрических устройств», а в группе Телекоммуникационных технологий - в подгруппе «Передача сигналов»,лидировавшихсо значительным отрывом от других подгрупп технологий на всем анализируемом периоде.
В диссертации предложены теоретические основы многомерного статистического анализа патентной активности в России, предложена методика стратификации российских компаний по финансовым показателям, выявлено место и роль телекоммуникационных компаний в экономики России.
В результате применения процедуры кластерного анализа компании разделились на три однородные группы:конкурентоспособныеинвестиционно привлекательные, технологически активные и отстающие. 15,8% компаний попали в группумалорентабельных, для современной российской экономики это низкий результат. Такие компании не представляют большого интереса дляинвесторов.
Большинство (около 65%) составляют средние подоходностикомпании. Однако доходность компаний этой страты находится все еще нижеинфляциии составляет (2-5)% от рыночной стоимости.
В следующем кластере располагаются компании счистойприбылью (6-11)% процентов, что делает ихпривлекательнымидля потенциальных инвесторов. Компании последней страты являются самыми успешными, ихчистаяприбыль превышает 13,5% от рыночной стоимости и доходит до 30%. Это преимущественно основном нефтяные компании, их доля невелика, а высокаядоходностьопределяется благоприятной для нихконъюнктуройна сырьевом рынке.
Телекоммуникационные компании попали главным образом в категорию инвестиционнопривлекательных. Это относится как к крупным компаниям, так и к рассматриваемой компании относительно небольшого масштаба «Т-Хелпер». Принадлежность этих компаний к передовой группе свидетельствует о благоприятных перспективах развития в России передовых сфер бизнеса и тенденциях положительных структурных сдвигов в экономике.
Уточнение позиций телекоммуникационных компаний в системе российского бизнеса можно обеспечить за счет использования процедур дискриминантного анализа. Наличие тесной корреляционной связи между важнейшими показателями, характеризующими инвестиционнуюпривлекательностькомпаний - их рыночной стоимости и размераоперационнойприбыли - обусловливает необходимость перехода к ортогональным обобщенным функциям этих показателей. Это обеспечивает возможность наглядного представления результатов дискриминантного анализа и использования его результатов для отнесения к выделенным классам объектов, характеристики которых не использовались для построения модели.
Особая роль относительной чистойприбыликак важнейшего индикатора инвестиционнойпривлекательноститребует максимально полного использования информации, содержащейся в этом показателе. Это может быть достигнуто путем применения параметрической процедуры расщепления смеси вероятностных распределений. Ее использование позволило выделить четыре группы предприятий.
Подход с позиции нечетких множеств дает возможность определить меру принадлежности каждой компании к выделенным группам. Так крупнейшие телекоммуникационные компании входят в состав ядра второй группы - инвестиционнопривлекательной, значение их функции принадлежности к данной категории близко к единице. В то же время среднеразмерная по объемным показателямтелекоммуникационнаякомпания «Т-Хелпер» принадлежит к указанной группе только на 10% и почти на 90% к категории наиболее успешных. Это показывает перспективностьвложенийв мобильные передовые относительно небольшие компании, действующие в рассматриваемойвысокотехнологичнойсфере.
На заключительном этапе исследования с помощью логит-анализа решалась задача построении модели, дающей возможность предсказывать вероятность высокой активности в сфере информационных и телекоммуникационных технологий по значениям переменных, информация о состоянии которых ежегодно публикуетсяРосстатомРФ.
Построенная модель обладает достаточно высокими прогностическими свойствами. Результаты применения модели к элементам выборки показывают, что правильно классифицировано было 87,3% региона.
Например, применение полученного уравнения к Воронежской обл. показывает, что вероятность активности в сфереИКТсоставляет 0,324 (или 32,4%), т.е. является низкой. Для Москвы вероятность активности в сфере ИКТ составляет = 0,978 (или 97,8%).
Предложенная в диссертационной работе методология статистического исследования патентно-технологической деятельности в России может быть использована центральными, федеральными и региональными органами власти длякорректировкизаконодательной и патентной политики, аналитическими службами для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на инновационно-технологический потенциал России, ее регионов и отдельных компаний.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Картышова, Инна Ильинична, 2008 год

1.АбалкинJI. И. В тискахкризиса. М.: Институт экономики РАН, 1994. -271 с.
2. Абалкин JI. И.,КулькинA.M. Новая парадигма технологического развития: опытСША.
3.АганбегянА.Г. Рыночные реформы и рольинновацийв инвестиционной политике страны. /Коммерциализациятехнологий: российский и мировой опыт. Труды международной конференции, Санкт-Петербург, 7-10 июля 1997 г.
4.АгаповаТ.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения. М.:Финансыи статистика, 1996.
5.АндрееваО.Н., Зубова Л.Г. Информационно-коммуникационные технологии: показатели использования по видам экономической деятельности // Вопросы статистики. 2007. - №7, с. 56-67.
6.АйвазянС. А., Бухштабер В. М.,ЕнюковИ. С., Мешалкин J1. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М: Финансы и статистика, 1989, 607 с.
7.АйвазянС. А., Енюков Е. С., Мешалкин J1. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1993,471 с.
8.АйвазянС. А., Енюков Е. С., Мешалкин JI. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985, 487 с.
9.АйвазянС.А., Мхитарян B.C., Прикладная статистика и основыэконометрики. Учебник для вузов. -М.:ЮНИТИ, 1998,- 1022с.
10. Ю.Архипова М.Ю. Моделированиеинновационнойактивности обрабатывающих производств // Прикладная статистика №3, 2006. с.9-16.
11. П.Архипова М.Ю. Дифференциация регионов России по инновационной активности. //МАНВШ №4 (38), 2006, с. 107-116.
12.АрхиповаМ.Ю., Голиченко О.Г. Новые передовые производственные технологии в России (экономико-статистический анализ). В кн.: Информация и экономика: теория, модели, технологии. Барнаул, 2002.
13.АрхиповаМ.Ю. Инновационная деятельность в России: основные тенденции и перспективы развития. М.:МЭСИ, 2007.
14. М.Архипова М.Ю. Анализ инновационно-технологической активности в России. М.:РУДН, 2007.
15.АфанасьевВ.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001. 228 с.
16.АфанасьевВ.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И.Эконометрика. Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2005. 256 с.
17.БагриновскийК. А., Бендиков М.А., Хрусталев ЕЛО. Механизмы технологического развития экономики России: Макро- имезоэкономическиеаспекты. М.: «Наука», 2003.
18.БагриновскийК.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика): Учеб. пособие. М.: РУДН, 1999. 183 с.
19.БашинаО.Э. Коммерция: статистика, информация, анализ, прогнозы. — М.:МГУК, 1996,235с.
20. Беляевский И. Статистика рынка: задачи, показатели, методология. // Вестник статистики, 1991. -№ 9.-C.21-30.
21.БеляевскийИ.К. Население и товарооборот. Тенденции и взаимосвязи. М.: Статистика, 1980, 143с.
22. Берндт Эрнст Роберт. Практика эконометрики: классика и современность: учебник для вузов / Пер. с англ. Под ред. проф. С.А. Айвазяна / Э.Р.Берндт. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с.
23. Болч Б. , Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Статистика, 1979. - 317 с.
24. Большой экономический словарь. М.: Фонд "Правовая культура", 1994. -525 с.
25.БоровиковВ.П., Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows: Учеб. пособие. / В.П.Боровиков, Г.И.Ильченко. 2-е изд., перераб. и доп. -2006. - 368 с.
26.БоровиковВ.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика, 1999. - 384 с.
27.БородичС.А. Эконометрика: Учеб. пособие / С.А.Бородич. Минск: Новое знание, 2001. - 408 с.
28.ВасинВ.А., Миндели J1. Э. Международное научно-техническое сотрудничество как взаимодействие национальныхинновационныхсистем. М.: ЦИСН, 2004.
29.ВенецкийИ. С. Статистическое наблюдение по системе обхвата и ошибки наблюдения. Вестник статистики, 1974 №2 - с. 36-37
30.ГоличенкоО. Г. Высшее образование и наука:Интеграцияили партнерство? // Экономика и мат. методы. 2005. Т. 41, № 1.
31.ГоличенкоО.Г. Инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006.
32.ГохбергJI.M. Статистика науки, Тейс, 2003 с.93-131
33. Гохберг JI.M. «Методологические проблемы статистического исследования науки». Автореферат диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. М., 2003.
34.ГромыкоГ.Л. Статистические ряды в экономических и экономико-географических исследованиях (теоретические и методологические аспекты). М.: МГУ, 1974. 249 с.
35.ДанченокЛ.А., Иванова А.Г. Маркетинговоеценообразование: политика, методы и практика. Учебное пособие М.: Эксмо, 2006.- 426с.
36.ДемиденкоЕ.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.
37.ДенисовЮ.Д., Соколов A.B. Технологическое прогнозирование и научно-технические приоритеты в индустриально-развитых странах. М.:ЦИСН, 1998.
38. ДокладООНо развитии человеческого потенциала в РФ за 2002-2003 гг.Ежемесячныйинформационный бюллетень, 2005 г., № 4.
39. Дрейпер Н.,СмитГ. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. - 392 с.
40.ДубровА. М. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. - 135 с.
41.ДубровА. М. Факторный и компонентный анализ. М. : МЭСИ, 1989. -127 с.
42.ДубровА. М., Корнилов И. А. Математические и математико-статистические методы, используемые в курсе "Многомерные методы статистики". М. : МЭСИ, 1991, 130 с.
43.ДубровА. М., Мхитарян В. С.,ТрошинЛ. И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Статистика, 2000, 352с.
44.ДубровА. М., Мхитарян В. С.,ТрошинЛ. И., Френкель A.A. Статистические методы многомерной классификации в экономики. М. : МЭСИ, 1984, 96с.
45.ДуброваТ.А. Статистические методы прогнозирования. Учеб. Пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.
46. Дюран Н.,Оделл, П. Кластерный анализ. М.: Статистика. 1977, 128
47.ДынкинA.A. Эволюция концепций и моделейинновационногопроцесса // В кн.Инновационнаяэкономика. Под общей редакцией А.А.Дынкина и Н.И.Ивановой. М.: Наука, 2001.
48. Дынкин А. Экономика знаний в России и мире / A.A. Дынкин (Режим доступа: http://fp6.csrs.ru/news/data/dynkin.doc).
49.ЕлисееваИ. И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связи). М.: Статистика, 1977. - 144 с.
50. Елисеева И. И,РукавишниковВ.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.
51.ЕлисееваИ.И. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией И.И.Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. -656 с.
52.ЕлисееваИ.И. Эконометрика, 2-е изд. перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с.
53.ЕршовВ.И. Классификация инноваций дляреструктурируемыхпредприятий // Инновации. 2003. №5.
54.ЕфимоваМ.Р., Бычкова С.Г. Социальная статистика / Под ред. проф. М.Р.Ефимовой М.: Финансы и статистика, 2004. 560 с.
55.ЕфимоваМ.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. практикум по общей теории статистики: Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика, 2001. 208 с.
56.ЖеленыМ. Управление высокими технологиями. // Информационные технологии вбизнесе. СПб.: Питер, 2002.
57.ЖуравлевЮ. И. Непараметрические задачи распознавания образов//Кибернетика, 1976, № 6.-е. 93-103.
58.ЗамковО.О. эконометрические методы вмакроэкономическоманализе: Курс лекций. М.: ГУВШЭ, 2001. 122 с.
59. Иберла К. Факторный анализ. М. : Статистика, 1980. - 398с.
60.ИвановаН.И. Формирование и эволюция национальных инновационных систем. Монография. Под редакцией члена-корреспондентаРАНДынкина A.A., ООД ИМЭМО РАН, 2001.
61.ИвановаН.И. Национальные инновационные системы. М.: Наука, 2003.
62. Иванова С.,ШохинаЕ. «Глобальный рынок не для нас». Ведомости от 26.07.06. с.З.
63.ИвановВ.В. Инновационная политика при переходе к экономике знаний. ЭНСР №1 (32), 2006, с.47-58.
64.ИвановВ.В. Национальная инновационная система какинституциональнаяоснова экономики постиндустриального общества.Инновации№5, 2004.
65.ИвановМ.Ю., Иванова Р.К. становление института интеллектуальнойсобственностив России. htpp://www.akdi.ru/pravo/iam/l.htm
66.ИльенковаС.Д., Гохберг J1.M., Ягудин С.Ю. и др.Инновационныйменеджмент: Учебник для вузов / под ред. С.Д.Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 2000. - 327с.
67.ИльенковаС.Д., Кузнецов В.И. Основыменеджмента, М.: МЭСИ, 1999, 179 с.
68.ИльенковаС.Д. Спрос: анализ и управление. М.: Финансы и статистика, 1998.
69.Инновационныеприоритеты государства / под ред. A.A.Дынкина, Н.И. Ивановой. М.: Наука, 2005.
70. Инновационная экономика. М.: Наука, 2004.
71. Иовчук СМ. Инновационные аспекты повышения международнойконкурентоспособностироссийской продукции // Внешнеэкономические проблемы перехода России на инновационный путь развития / Под ред. С.А.Ситаряна. М.: Наука, 2003.
72. Исследование административных барьеров в России // Материалы Всемирного банка. Econom. 2005
73.КаржаувА., Фоломьев А. Национальная системавенчурногоинвестирования. М.:ЗАО «Издательство», 2005.
74.КармановМ.В. Методология статистического исследования состояния и развития физической культуры и спорта. — М.: Диамонд, 1998, 186с.
75. Кендалл М. Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976, 736 с.
76. Кендалл М. Методы ранговой корреляции. М.: Статистика, 1974.
77. Кейн Э. Экономическая статистика иэконометрия: введение в количественный экономический анализ. Вып.1. Пер. с англ. Под ред. Р.Энтова М.: Статистика, 1977. - 255 с.
78. Классификация и кластер/под ред. Дж. Вэн Райзин.- М.: Мир, 1980.-390с.
79. Клепин А. Н., Трошин JT. И.,ШевченкоК. К. Применение математико-статистических методов в экономических расчетах: Учебное пособие. М. : МЭСИ, 1986,51с.
80.КлейнерБ.Г. Эволюция институциональных систем. М.: Наука, 2004. -240с.
81.КлейнерБ.Г., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2000.- 104 с.
82.КоротковA.B. Статистическое обеспечение маркетинга продукта / Монография. М.: МЭСИ, 2000 - 150 с.
83.КрасновЛ.В. Проблемы использования иностранных технологий в России //Внешнеэкономическиепроблемы перехода России на инновационный путь развития / Под ред. С.А. Ситаряна. М.: Наука, 2003.
84.КузнецовВ.И. Методологические проблемы статистических исследованийзанятости. М.: Диалог-МГУ, 1999. 101 с.
85.КремерН.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.Ш Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.
86. Кузнец С. Современный экономический рост: результаты исследований и размышлений.Нобелевскаялекция // Нобелевские лауреаты по экономике: взгляд из России; Под ред. Ю.В.Яковца. СПб.: Гуманистика, 2003. с. 105.
87. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г.Назарова.:Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 771 с.
88.ЛбовГ. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных -Новосибирск: Наука, 1981.-157 с.
89. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод М.: Мир, 1967.-144 с.
90.ЛукашинЮ.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. 416с.
91. Лукашин Ю.,РахлинаЛ. Факторы инвестиционной привлекательности регионов России.Мироваяэкономика и международные отношения, 2006, №3, с.87-94.
92. Макаров, В.Л. Экономика знаний: Уроки для России / Вестник РАН, т.73, вып. 5, 2003. стр. 450-456.
93.МандельН. Д. Кластерный анализ. М. : Финансы и статистика, 1988, 176с.
94. Мартишюс С. Методологические проблемы построения и примененияэконометрическихмоделей.-Вильнюс, 1979, 172с.
95.МаршаллА. Принципы экономической науки. Т.1,2,3. М.: Издательская группа «Прогресс» «Универс», 1993. -414с.
96. Методологические положения по статистике М.:ГоскомстатРоссии, 1996г.
97. Меллер Ф., Капекки В. Роль энтропии в номинальной классификации // Математика и социология. М., 1977. - с. 301 -338.
98. Методологические положения по статистике. Вып.1, Госкомстат России. М., 1996. - 674 с.
99. Мешалкин JI.Д. Локальные методы классификации // Статистические методы классификации М.: МГУ, 1969, вып. 1.-е. 58-78.
100.МинделиЛ.Э., Васин В.А. Проблемы взаимосвязи внутренних и международных аспектов государственной научно-инновационной политики, Инновации № 2 (89), 2006, с.20-27.
101. Миндели Л.Э, Хромов Г. Научно-технический потенциал России. 4.2. М.: ЦИСН, 2003, с.75.
102.МиркинБ. Г. Анализ качественных признаков и структур М.: Статистика, 1980, 319с.
103. Многомерный экономический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974, 416 с.
104.МогилевскийВ.Д. Методология систем: вербальный подход / Отд-ниеэкон. РАН; науч.-ред. совет изд-ва «Экономика». М.:ОАОИздательство «Экономика», 1999.-251с.
105.МоисейкинаЛ. Г. Применение метода корреляционных плеяд в анализе социологической информации. В сб. Исследование по методологии статистики. - М.: МЭСИ, 1983 , с39-43.
106. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. -239 с.
107. Мэнкыо Н.Г.Макроэкономика. Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1994.
108.МхитарянВ. С., Дубров A.M.,ТрошинЛ. В. Многомерные статистические методы в экономике: Учебное пособие. М.: МЭСИ. 1995. - 140 с.
109.МхитарянВ. С., Трошин Л. В. Вопросы статистического оценивания в экономических исследованиях: Учебное пособие. М.: МЭСИ. 1986. - 56 с.
110.МхитарянB.C., Архипова М.Ю., Архипов В.Ю. Нелинейный регрессионный анализ в системе Statistica и SPSS. М.: МЭСИ, 2006. 91с.
111. Наука и государственная научная политика. Теория и практика Под общей редакцией д.э.н. A.A. Дынкина Москва, Наука, 1998.
112.НазаровМ.Г. Курс социально-экономической статистики, с. 475.
113. Наука России в цифрах: 2006.Стат. Сб. М.: ЦИСН, 2007.
114. Наука России в цифрах 2006: Стат.сб. ЦИСН, 2006.
115.НиворожкинаЛ.И., Чернова Т.В. Теория статистики (с задачами и примерами по региональной экономике). Феникс, 2005.
116.ОреховH.A., Левин А.Г., Горбунов Е.А. Математические методы и модели в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. -302 с.
117.ОреховС.А. Статистические аспекты исследованиядиверсификациикорпораций / Монография. М.:ИНИОНРАН, 2001.- 188 с.
118.ПолтеровичВ.М., Фридман A.A. Экономическая наука и экономическое образование в России: Проблемаинтеграции// Экон. наука соврем. России. 1998. № 2.
119.ПортерМ. Конкуренция. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005.
120. Практикум поэконометрике: учеб. Пособие / И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордеенкои др.; под ред. И.И.Елисеевой. -2-е изд., перераб. и доп. 2006. - 16л.
121.ПчелинцевО.С. Региональная инфраструктура в стратегии реформ». ЭНСР, №3 (30), 2005, с.67-76.
122. Регионы России: стат. сборник: в 2-х т. Госкомстат России. М., 2000.
123. Регионы России: стат. сборник: в 2-х т. Госкомстат России. М., 2001.
124. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ. 2003: стат. Сборник. Госкомстат России. М., 2003. 807 с.
125. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ. 2005: Стат. сборник.Росстат. М., 2006. 669 с.
126. Российская экономика в 2003 году: тенденции и перспективы,ИЭПП, 2004 г.
127. Российский статистический ежегодник. 2005. Стат. сборник, Росстат, М., 2007. 690 с.
128. Россия в цифрах. 2006. Стат. сборник, Росстат, 2006.
129. Россия и страны ЕС. Стат. сборник, Росстат, 2007.
130. РуководствоФраскаттиМ., Прогресс, 1995; 520 с
131.СадовниковаH.A., Шмойлова P.A. Основы статистического моделирования / МЭСИ. И., 2002. - 133 с.
132.СиротинВ.П. Нечеткие модели в оценке уровня жизни и социального благополучия // Известия Международной академии наук Высшей школы №4 (38), 2006, с. 161-171.
133. Статистика: Учебник /МхитарянB.C., Дуброва Т.А., Минашкин В.Г. и др.; под ред. B.C.Мхитаряна. М.: Мастерство, 2001. - 272 с.
134. Статистика науки и инноваций. Краткий терминологический словарь. Под ред. Л.М.Гохберга. М.: Центр исследований и статистики науки, 1996.
135. Статистический анализ в экономике / Под ред. Г.Л. Громыко. М.: Изд-во МГУ, 1992.- 134 с.
136. Стратегия Российской Федерации в области развития науки и инноваций на период до 2015 г. Утверждена Межведомственной комиссией по инновационной политике 15.02 2006 г. (протокол №1).
137. Стратегия развития Российской Федерации до 2010 года, Глава 3.3. "Инновационноеразвитие экономики", Москва, 2000 г.
138. Суботина Т. «Россия на распутье: два пути к международной конкурентоспособности». Вопросы экономики №2, 2006. с.46-64.
139.СумарковВ.Н., Сумарков Н.В. Расширение Европейского союза и внещнеэкономические связи России. М.: Финансы и статистика, 2006. -256 с.
140. Теория статистики / Под ред.ГромыкоГ.Л., М.: Инфра-М, 2000.-414 с.
141. Толковый словарь. Экономика:, М: Из-во «Весь мир», 2000. оригинал, Dictionary jof Economics. Oxford University Press, 1997.
142.ТолстобровМ.Г., Черенков В. И.,БарышниковВ. В. Поддержка малогонаукоемкогобизнеса властными структурами на региональном уровне. // Инновации, №2-3,1998.
143.ТрошинЛ.И., Балаш В.А., Балаш О.С. Статистический анализ нечисловой информации / Учебно-практическое пособие. М.: МЭСИ, 1999.-81 с.
144.УстиновА.Н. Статистика капитального строительства. 20-е изд., пер. - М.: Финансы и статистика. 1986.- 586 с.
145. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989,215с.
146. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред.ЕнюковаИ.С. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.
147.ФоломьевА. Высокотехнологичный комплекс в экономике России //Экономист2004. №3.
148.ФоминЯ.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: уч. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 349 с.
149.ФренкельА. А. Экономика России в 1992-1996 гг.: тенденции, анализ прогноз. М.:Финстатинформ, 1996, 170 с.
150.ФренкельА. А. Прогнозирование производительности труда: метод и модели. 2-е изд., доп. и перераб. - М.:ЗАОИздательство «Экономика», 2007.-221 с.
151. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов.- М.: Наука, 1979.- 368 с.
152.ХандуевП.Ж. Прогнозирование экономического развития региона (аспекты структурной политики). Новосибирск: Изд-во АО «Сарбон», 1996.- 180с.
153.ХанкД.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование. 7-е издание.: Пер с англ. М.: издательский дом «Вильяме», 2003. - 656с.
154. Харман Г. Современный факторный анализ.- М.: Статистика, 1972. -486 с.
155. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. -М.: Финансы и статистика, 1987.- 335 с.
156.ЦухлоС. Российский бюллетень конъюнктурных опросов. М., ИЭГТП, декабрь 2003 г.; Мониторинг административных барьеров малогопредпринимательствав России: третий раунд. М.:ЦЭФИР, декабрь 2003 г.
157.ЧетыркинЕ.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика. 1975. 184 с.
158.ЧетыркинЕ.М. Финансовая математика: Учебник. 4-е изд. - М.: Дело, 2004.-400 с.
159.ШапошниковA.A. Проблемы коммерциализации технологий в России. // Инновации, 2002, №1 (48).
160. Шифф Морис,УинтерсЛ.Алан Региональная интеграция и развитие. Пер. с англ.; Всемирный банк. М.: «Весь мир», 2005. - 376с.
161.ШумпетерЙ. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1983. 158 с.
162. Экономика и статистикафирмпод ред. Ильенковой С. Д. М.: Финансы и статистика, 1996. - 240 с.
163. Экономика и управление в зарубежных странах. Ежемесячный информационный бюллетень (по материалам иностранной печати), 2005, вып.1, стр.15-36.
164. Экономический анализ: Учеб. пособие / под ред. М.И.Баканова, А.Д.Шеремета. М.: финансы и статистика, 2003. 656 с.
165.ЮзбашевМ. М., Рудакова Р. Методы изучения динамики распределений и зависимостей. М. : Статистика, 1974, 188с.
166.ЯковецВ.Ю. Эпохальные инновации XXI века. М.: Экономика, 2004.
167.ЯковецЮ.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. -М.: Наука, 1999. -448с.
168.ЯковецЮ.В. Инновационность инвестиций: новый объект экспертизы. // Инновации, 2003, № 37 (64).
169. Aghion P., Bloom N., Blundell R. et al. Competition and innovation: An inverted-U relationship / The Institute for Fiscal Studies. 2002. WP02/04.
170. Aghion P., Dewatripont M., Rey R. Competition, financial discipline, and growth//Rev, Econ. Studies. 1999. Vol. 66. P. 825-852.
171. Aghion P., Howitt P. Endogenous growth theory. Cambridge (MA): MIT press, 1998. Chap. 7.
172. Aghion P., Howitt P. A model of growth through creative destruction // Econometrica. 1992. Vol. 60. P. 323-351.
173. Akzo Chemie v. Commission. Case 62/86. 1991 ECR 1-3359. antimonopol.centro.ru/zakon/zakon34.html
174. Antitrust guidelines for collaborations among competitors / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission 2000 //www.ftc.gov/os/2000/04/.
175. Antitrust guidelines for the licensing of intellectual property / US Dep. of Justice and Federal Trade Commission, 1995 // www.usdoj.gov/atr/public/guidelines/ ipguide.htm.
176. Aveni R. Hypercompetition: Managing the Dynamics of Strategic Maneuvering. New York, The Free Press, 1994.
177. Baker R. F., Young F. W., Takane Y. An asymmetric Euclidean Model (available from F. W. Young).- Psychometric Laboratory, Dave H