Инновационная деятельность

Современные тенденции мирового развития связаны с переходом общества к более высокой — постиндустриальной — стадии. Человеческая цивилизация вступила в новый этап своего развития — информационное общество, основу жизнедеятельности которого составляют процессы производства, распространения и использования информации. Причём речь идёт не об информации вообще, а, прежде всего, о знании, т. е. информации, воплощённой в фактах, сведениях о законах природы и общества и принципах их практического применения, навыках и способностях людей, а так же социальных отношений.

В этих условиях радикальным образом изменились механизмы функционирования российской экономики. Создание, распространение и внедрение новых продуктов, услуг, технологических процессов выступают как составная часть промышленной деятельности и реализуются посредством различных форм передачи (приобретения) технологий — овеществленных (в виде машин и оборудования) и невещественных (патенты, лицензии, ноу-хау и т. п.).

В то же время, инновационная активность предприятий сдерживается многочисленными причинами объективного и субъективного характера (недостаточным финансовыми возможностями, высокой степенью риска, отсутствием собственной научно-исследовательской и опытно-конструкторской базы, кадров требуемой квалификации, необходимой научно-исследовательской и маркетинговой информации).

Таким образом, анализ и прогнозирование развития экономики становятся невозможными без изучения целей и источников инноваций, форм внутреннего и внешнего технологического обмена, оценки текущих и капитальных затрат на инновационную деятельность по её видам и источникам финансирования, объёма инновационной продукции.

Статистика инноваций призвана отразить процессы создания, внедрения и распространения на рынке новых либо усовершенствованных продуктов, услуг, технологических процессов.

В связи с этим целью курсовой работы является — изучить и раскрыть экономическую сущность статистического изучения инновационной деятельности.

В соответствии с целью определены следующие задачи:

1. Изучить сущность инновационной деятельности;

2. Выявить, чем обусловлено возникновение статистики инноваций в ведущих индустриальных странах;

3. Рассмотреть, какие виды инновационной деятельности выделяют в статистике;

4. Ознакомиться с различными классификациями инноваций;

5. Определить, почему достижения науки и техники выступают ключевым фактором повышения конкурентоспособности организаций и выпускаемой ими продукции на внутреннем и мировом рынках;

6. Выяснить какое значение имеют организационные инновации.

Предметом исследования является, понятие инновационной деятельности и значение инноваций и инновационной деятельности для организаций в условиях рыночной экономики.

В работе были использованы следующие методы: анализа, синтеза, индукции, дедукции, группировки, графический метод, метод ряда динамики, метод структурной группировки и метод аналитической группировки.

Источниками информации при написании данной работы послужили Конституция РФ, ГК РФ, Кодекс РФ об административных правонарушениях, письмо Президента РФ, письмо Правительства Российской Федерации, протокол Межведомственной комиссии по научно-инновационной политике, работы отечественных и зарубежных авторов.

Курсовая работа состоит из введения, трёх глав, которые в свою очередь состоят из нескольких параграфов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Работа изложена на 35 страницах машинописного текста, содержит список использованной литературы, включающий 17 работ авторов.

1. Теоретические основы изучения инновационной деятельности

1.1 Понятие и значение инновационной деятельности. Классификация инноваций

Тенденция развития ведущих индустриальных стран последнего десятилетия всё нагляднее демонстрирует непосредственное влияние научно-технического процесса на экономический рост и повышение благосостояния населения. Достижения науки и техники выступают ключевым фактором улучшения качества продукции и услуг, экономии трудовых и материальных затрат, роста производительности труда, совершенствования организации производства и повышение его эффективности. Всё это, в конечном счёте, определяет конкурентоспособность предприятий и выпускаемой ими продукции на внутреннем и внешнем рынке.

Основоположником учения об инновациях считается Й. Шумпетер, его подход к определению инноваций считается классическим. По мнению Шумпетера, инновации — это технологически новые или усовершенствованные технологические процессы или способы производства (передачи) услуг, использованные в практической деятельности.

Следует отметить, что в настоящее время отсутствует общепринятое понимание и терминология инноваций. Так, например, Р. А. Фатхутдинов считает целесообразно разграничить понятия «новшество» и «инновация». Новшество он понимает как результат фундаментальных прикладных исследований и разработок или экспериментальных работ в какой-либо сфере деятельности по повешению её эффективности, а инновации — это конечный результат внедрения новшества, с целью изменения объекта управления и получения экономического, социального, научно-технического или другого вида эффекта [12, с. 326].

Под инновационной деятельностью понимается вид деятельности, связанный с трансформацией идей (обычно результатов научных исследований и разработок либо иных научно-технических достижений) в инновации [9, с. 394].

В статистике выделяют несколько видов инновационной деятельности:

1. Научные исследования и разработки, которые определяются как творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе с целью увеличения объёма знаний, а также поиска новых областей применения этих знаний.

2. Приобретение овеществленных технологий — машин и оборудования, прочих основных средств, необходимых для внедрения инноваций.

3. Приобретение неовеществленных технологий со стороны в форме патентов и бесплатных лицензий, ноу-хау, новых технологий в разукомплектованном виде, не защищённых охранными документами, а также товарных знаков и других услуг технологического содержания.

4. Приобретение программных средств, связанных с осуществлением инноваций. Программные средства, помимо программ для ЭВМ, могут включать офисные приложения, языки программирования и средства для разработки приложений, издательские системы, коллекции изображений и т. п.

5. Производственное проектирование, включая подготовку планов и чертежей, предусмотренных для определения производственных процедур, технических спецификаций, эксплуатационных характеристик, необходимых для создания концепции, разработки, производства и маркетинга новых продуктов.

6. Технологическая подготовка и организация производства, охватывающие приобретение средств технологической оснастки, дополняющей производственное оборудование для выполнения определённой части технологического процесса (инструмента, приспособлений и т. п.).

7. Обучение, подготовка и переподготовка персонала, обусловленные внедрением технологических инноваций.

8. Маркетинг, предусматривающий виды деятельности, связанные с выпуском на рынок технологически новых или усовершенствованных продуктов, работ, услуг к различным рынкам и рекламную компанию [8, с. 391].

Научные исследования и разработки охватывают три вида работ (деятельности):

1. Фундаментальные (понимают экспериментальные или теоретические исследования, направленные на получение новых знаний, без какой-либо конкретной цели). Их результат — информация об открытых законах, новых теориях, гипотезах, методах.

2. Прикладные исследования представляют собой оригинальные работы, направленные на получение новых знаний с целью решения практических задач, определяют возможные пути использования результатов фундаментальных исследований.

3. Разработки (понимаются систематические работы, которые основаны на существующих знаниях, полученных в результате научных исследований и (или) практического опыта, направлены на создание новых либо значительное усовершенствование существующих материалов, продуктов или устройств, процессов, услуг систем или методов) [17, с. 85].

Экономико-статистический анализ инноваций предполагает их правильную классификацию. Первоначальный подход к классификации инноваций был сформулирован Й. Шумпетером ещё в начале ХХ в. Он предложил различать пять типов инноваций: введение нового продукта; введение нового метода производства; создание нового рынка; освоение нового источника поставки сырья или полуфабрикатов; реорганизация структуры управления. Однако в современной статистике особое внимание уделяется технологическим инновациям, обусловленным новыми либо существенно усовершенствованными научно-техническими решениями [13, с. 46].

В промышленности рассматриваются два типа технологических инноваций:

А) Продуктовые инновации охватывают внедрение технологически новых или усовершенствованных продуктов. К технологически новому продукту можно отнести микропроцессоры и кассетные видеомагнитофоны.

Б) Процессные инновации включают разработку и внедрение технологически новых или значительно усовершенствованных производственных методов, в том числе методов передачи продукции. Такие инновации могут быть основаны на использовании нового производственного оборудования, новых методов организации производственного процесса или их совокупности, а также на применении результатов исследований и разработок.

Классификация инноваций по степени новизны осуществляется по технологическим параметрам, а также с рыночных позиций. С точки зрения технологических параметров инновации подразделяются на: продуктовые инновации (применение новых материалов, новых полуфабрикатов и комплектующих); получение принципиально новых функций (принципиально новые продукты); процессные инновации (новая технология производства); более высокий уровень автоматизации; новые методы организации производства (применительно к новым технологиям). С позиции новизны для рынка различают инновации: новые для отрасли в мире; новые для отрасли в стране; новые для данного предприятия (группы предприятий).

Новейшим достижением статистики является изучение, наряду с технологическими, организационных инноваций, предусматривающих изменения в системе организации и управления на предприятиях. В их составе рассматриваются разработка и реализация новой или значительно усовершенствованной корпоративной стратегии, внедрение современных методов управления, в частности на основе информационных технологий, новых организационных структур, систем контроля качества, сертификации продукции, методов организации труда и логистики.

1.2 Статистическое изучение процессов создания и передачи технологий

Количественным измерением технологических результатов научных исследований и разработок занимается статистика. Она базируется на данных о регистрации изобретений, выступающих результатом научных исследований и разработок либо производственной деятельности. Соответствующим охранным документом является патент, выдаваемый на изобретение и удостоверяющий приоритет, авторство и исключительное право на использование в течение срока его действия.

Патенты не только выполняют функцию правовой защиты изобретений, но и являются уникальным источником технологической информации, поскольку сведения, содержащиеся в патентах, обычно не представлены нигде более, и, кроме того, патентирование, как правило, на два-три года опережает внедрение научно-технических достижений в производство, что позволяет заранее учитывать возможность появления технологических инноваций.

В силу этого показатели статистики служат для анализа состояния и перспектив развития отдельных областей науки и техники, технологических направлений, оценки рынка технологий страны, его привлекательности для иностранных патентообладателей и инвесторов. Статистика использует абсолютные и относительные показатели патентования изобретений. К наиболее важным абсолютным показателям относят:

1) число патентных заявок (патентов), поданных (полученных) в стране, из них отечественными и зарубежными заявителями;

2) число патентных заявок (патентов), поданных (полученных) отечественными заявителями за рубежом;

3) общее число действующих патентов, зарегистрированных в стране.

Для характеристики уровня изобретательской активности, интенсивности распространения национальных научно-технических достижений, степени технологической зависимости страны в статистике обычно применяются следующие относительные показатели:

1) коэффициент изобретательской активности, определяемый как число патентных заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в патентное ведомство страны, в расчёте на 10 тыс. человек;

2) коэффициент самообеспеченности — отношение числа патентных заявок, поданных отечественными заявителями внутри страны, к общему числу патентных заявок, поданных в патентное ведомство страны;

3) коэффициент технологической зависимости — отношение числа патентных заявок, поданных зарубежными заявителями в национальное патентное ведомство, к числу внутренних патентных заявок, поданных отечественными заявителями;

4) коэффициент распределения — соотношение числа внешних патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом, и числа внутренних заявок на изобретения, поданных отечественными заявителями в национальное патентное ведомство в предшествующем году (исходя из предположения, что продвижение национальных изобретений за рубеж требует примерно одного года, как принято в международной практике).

Технологическое развитие промышленного производства может базироваться на собственном инновационном потенциале предприятий или на приобретении технологий со стороны. Поэтому важным объектом изучения в статистике инноваций становится технологический обмен, охватывающий сделки по приобретению и передаче научно-технических знаний и опыта для оказания научно-технических услуг, применения технологических процессов, выпуска продукции, как на бездоговорной основе, так и на условиях, определённых договором, заключённым между сторонами.

1.3 Статистическая оценка научного потенциала

Ключевая роль исследований и разработок как источника научно-исследовательских знаний для осуществления инновационной деятельности обусловливает то значение, которое придаётся в статистике оценке научного потенциала, который рассматривается как совокупность ресурсов, которыми располагает наука для решения перспективных задач научно-технического развития, включая кадры, материально-техническую базу, информационную составляющую и финансовые ресурсы.

Основной категорией статистики кадров науки является персонал, занятый исследованиями и разработками, — совокупность лиц, чья творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе, направлена на увеличение суммы научных знаний и поиск новых областей применения этих знаний, а также занятых оказанием прямых услуг, связанных с выполнением научных исследований и разработок.

В зависимости от характера выполняемой работы и уровнем квалификации в составе персонала, занятого научными исследованиями и разработками, делят: исследователи — работники, профессионально занимающиеся научными исследованиями и разработками; техники — работники, участвующие в научных исследованиях и работах и выполняющие технические функции, как правило, под руководством исследователей; вспомогательный персонал — работники, выполняющие вспомогательные функции, связанные с проведением научных исследований и разработок; прочий персонал — работники, осуществляющие хозяйственное обслуживание и иные функции общего характера, связанные с деятельностью организации в целом.

Статистика учитывает численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, по категориям, уровню образования. Кроме того, численность исследователей рассматривается по отраслям науки, а также полу и возрасту.

Материально-техническая база науки — комплекс средств и предметов труда в сфере научных исследований и разработок, выступающих в материально-вещественной форме и взаимодействующих с технологией научного труда в их определённой социально-экономической организации.

Ключевым статистическим показателем финансовых ресурсов науки являются затраты на научные исследования и разработки. В качестве обобщающего показателя масштабов научных исследований и разработок на национальном уровне выступают валовые внутренние затраты на их выполнение на территории страны в течение отчётного года в абсолютном выражении и в процентах к ВВП. В составе внутренних затрат на исследования и разработки рассматриваются: текущие затраты, т. е. те затраты, которые повторяются через определённый промежуток времени (затраты на оплату труда); капитальные затраты, затраты которые носят единовременный характер или повторяются через длительный промежуток времени (приобретение земельных участков).

2. Анализ затрат на технологические инновации и эффективности инновационной деятельности

2.1 Метод структурной группировки и ряда динамики

Отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировки. Это позволяет «сжать» информацию, полученную в ходе наблюдения, и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению. Группировка является одним из самых сложных в методологическом плане этапом статистического исследования.

Причины, обусловливающие необходимость проведения группировки и определяющие её место в системе статистических методов, кроются в своеобразии объекта статистического исследования. Он представляет собой комплекс частных совокупностей, которые могут быть качественно и глубоко различны, обладать различными свойствами, степенью сложности, характером развития.

С помощью группировки решаются следующие задачи:

1) выделение социально-экономических типов явлений;

2) изучение структуры явлений и структурных сдвигов, происходящих в нём;

3) выявления связи и зависимости между явлениями.

Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, подразделяются: типологические, структурные и аналитические.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие её структуру по какому-либо варьирующему признаку [11, с. 28]. С помощью структурной группировки могут изучаться: состав населения по полу, возрасту; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных фондов и прочие.

Одной из важнейших задач статистики является изучение изменений анализируемых во времени, то есть их динамика. Эта задача решается при помощи анализа ряда динамики (или временных рядов). Ряд динамики (или динамический ряд) представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время (t) и конкретное значение показателя или уровень ряда (y). Уровни ряда — это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время — это момент или периоды, к которым относятся уровни.

Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Эти закономерности не проявляются чётко на каждом конкретном уровне, а лишь в тенденции, в достаточно длительной динамике. На основную закономерность динамики накладываются другие, прежде всего случайные, иногда сезонные влияния. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.

Задание № 1

Данные задания № 1 представлены в Приложении 1.

Решение а) На основе приведённых данных рассчитаем структуру и структурные сдвиги по видам затрат на технологические инновации. Изобразим структуру графически.

1) Определим какую долю в общем объёме затрат занимали текущие и капитальные затраты на технологические инновации с 2002 по 2005 г. г. Доли текущих и капитальных затрат в общем объёме затрат на технологические инновации рассчитаем по формуле относительного показателя структуры:

ОПС= показатель, характеризующий часть совокупности *100%

показатель по всей совокупности Результаты расчёта представим в таблице (Прил. 2).

2) Изобразим структуру и динамику затрат на технологические инновации за период с 2002 по 2005 гг. графически. Для изображения структуры затрат на технологические инновации используем круговую диаграмму (рис. 1.), а для изображения динамики затрат на технологические инновации за период с 2002 по 2005 гг. используем нормированную гистограмму (рис. 2.) приложения 3.

3) Рассчитаем структурные сдвиги по видам затрат на технологические инновации: абсолютный прирост удельного веса и темп роста удельного веса.

Абсолютный прирост удельного веса (di) рассчитаем по формуле:

di = dij — dij-1 (2.2)

Темп роста удельного веса (Tpdi) рассчитаем по формуле:

Tpdi = dij/ dij-1. 100% (2.3)

где dij — удельный вес (доля) i — части совокупности в j — период; dij-1 — удельный вес (доля) i — части совокупности в j-1 — период.

Результаты расчёта представим в таблице (прил. 4).

Сделаем выводы по прил. 4. Как следует из расчётов в 2003 г. по сравнению с 2002 г. текущие затраты на инновации выросли на 27,47% и составили 168,30%, т. е. выросли на 68,30%; капитальные затраты уменьшились на 27,27% и составили 54,05%, т. е. уменьшились на 45,95%.

В 2004 г. по сравнению с 2003 г. текущие затраты на инновации уменьшились на 7,24% и составили 89,30%, т. е. уменьшились на 10,70%; капитальные затраты выросли на 7,24% и составили 122,41%, т. е. выросли на 22,41%.

В 2005 г. по сравнению с 2004 г., текущие затраты на инновации выросли на 12,17% и составили 120,13%, т. е. выросли на 20,13%; капитальные затраты уменьшились на 12,17% и составили 69,23%, т. е. уменьшились на 30,77%.

4) Так как наша структура представлена данными за четыре периода, то возникает необходимость в динамическом осреднении приведённых выше показателей, т. е. расчёте средних показателей структурных сдвигов.

Рассчитаем средний абсолютный прирост удельного веса по формуле:

di = din — di1 / n-1 (2. 4)

где din, di1 — абсолютный прирост в n и первый периоды; n — число осредняемых периодов.

В нашем случае средний абсолютный прирост удельного веса для текущих затрат на инновации составит:

di = (12, 17 — 27, 47)/3 = -15, 3/3 = -5,10%

Для капитальных затрат средний абсолютный прирост будет равен:

di = (-12,17 + 27,47)/3 = 15,3/3 = 5,10%

Рассчитаем средний темп роста удельного веса по формуле:

Tpdi = Tpdn/ Tpd1* 100%

где Tpdn, Tpd1 — темп роста в n и первый периоды; n — число осредняемых периодов.

В нашем случае средний темп роста удельного веса для текущих затрат составит:

Tpdi = 120, 13/168, 30*100% = 0,7138*100% =0,8937*100% = 89,37%

Для капитальных затрат средний абсолютный прирост будет равен:

Tpdi = 69, 23/54, 05*100% =1, 2809*100% = 1,0860*100% = 108,60%

б) Рассчитаем аналитические показатели динамики текущих и капитальных затрат на технологические инновации: абсолютный прирост (цепной и базисный), темп роста (цепной и базисный), темп прироста (цепной и базисный) и абсолютное значение 1% прироста.

Абсолютный прирост (цепной и базисный) рассчитаем по формулам:

yц=yi — yi-1

yб=yi — yо Темп роста (цепной и базисный) рассчитаем по формулам:

Трц = yi/ yi-1 * 100%

Трб= yi/ yо *100%

Темп прироста (цепной и базисный) рассчитаем по формулам:

Тпрц = Трц — 100%

Тпрб= Трб — 100%

Абсолютное значение 1% прироста рассчитаем по формуле:

|%| = 0, 01* yi-1

где yi, yi-1, yо — соответствующие уровни за отчётный, предшествующий и первоначальный периоды.

Результаты расчёта показателей ряда динамики текущих (Приложение 5) и капитальных (прил. 6) затрат на технологические инновации представим в таблице.

Сделаем выводы по Приложению 5. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в текущих затратах на технологические инновации: в 2003 г. текущие затраты на технологические инновации в РФ увеличились на 91 142,000 млн руб. (наибольший прирост за период), что составило 176,74%, т. е. выросли на 76,74% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. текущие затраты на технологические инновации увеличились на 16 772,000 млн руб., что составило 107,99%, т. е. выросли на 7,99% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. текущие затраты выросли на 107 914,000 млн руб., что составило 190,86%, т. е. выросли на 90,86%.

В 2005 г. текущие затраты на технологические инновации увеличились на 74 520,000 млн руб., что составило 132,87%, т. е. выросли на 32,87% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. текущие затраты выросли на 182 434, 000 млн руб., т. е. выросли в 2,5 раза или на 153,61%.

Сделаем выводы по прил. 6. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в капитальных затратах на технологические инновации: в 2003 г. капитальные затраты на технологические инновации в РФ уменьшились на 76 345,000 млн руб., что составило 56,76%, т. е. уменьшились на 43,24% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. капитальные затраты на технологические инновации увеличились на 48 120,000 млн руб. (единственный прирост за период), что составило 148,02%, т. е. выросли на 48,02% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. капитальные затраты уменьшились на 28 345,000 млн руб., что составило 84,01%, т. е. уменьшились на 15,99%.

В 2005 г. капитальные затраты на технологические инновации уменьшились на 34 747,000 млн руб., что составило 76,57%, т. е. уменьшились на 23,43% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. капитальные затраты уменьшились на 62 972,000 млн руб., что составило 64,33%, т. е. уменьшились на 35,67%.

Изобразим ряд динамики графически. Для изображения ряда динамики графически воспользуемся методом аналитического выравнивания по прямой.

Для выражения ряда динамики по прямой используем уравнение:

yi = a +bt

где yi — уровни, найденные по данному уравнению; a, b — параметры уравнения; t — время.

Для упрощения техники расчёта параметров показателям времени придают такие значения, чтобы t = 0. для этого отчёт временных точек ведётся от середины ряда. При нечётном числе уровней ряда yi — средний уровень принимается за 0, тогда предшествующие: -1, -2,-3…, а последующие: 1, 2, 3…, чтобы t = 0. При чётном числе уровней, как в нашем случае, два средних ряда обозначают: -1 и 1, а все остальные берутся через 2 интервала: -3, -5, -7…; и 3, 5, 7…, чтобы t = 0.

Тогда параметры уравнения определяются по формуле:

а =y/n

b =yt/t2

где y — уровни ряда;

n — число уровней.

Определим параметр а:

а = (295 318 + 310 115 + 375 007 + 414 780)/4 = 1 395 220/4 = 348 805,000 млн руб.

Для нахождения второго параметра b составим расчётную таблицу (прил. 7).

b = 423 386/20 = 21 169,300 млн руб.

Тогда уравнение прямой примет вид: y = 348 805 + 21 169,3t.

Изобразим ряд динамики затрат на технологические инновации графически (Рис. 3.) Приложения 8.

Задание № 2

Данные задания № 2 представлены в Приложении 9.

Решение а) На основе приведённых данных рассчитаем структуру источников финансирования технологических инноваций. Изобразим структуру графически.

1) Определим какую долю в общем объёме источников финансирования занимали собственные средства предприятий, средства федерального бюджета и бюджетов территорий, внебюджетные фонды и иностранные инвестиции в период с 2002 по 2005 гг. Доли различных источников финансирования затрат технологических инноваций рассчитаем по формуле относительного показателя структуры (ОПС), по формуле. Расчёты представим в таблице (прил. 10).

2) Изобразим структуру и динамику источников финансирования технологических затрат графически. Для изображения динамики источников финансирования технологических затрат используем нормированную гистограмму (рис. 4.), а для изображения структуры источников финансирования используем круговую диаграмму (рис. 5.) прил. 11.

б) Рассчитаем средние показатели ряда динамики источников финансирования инноваций: средний уровень ряда (y), средний абсолютный прирост (y), средний темп роста (Tp) и прироста (Tпр) для каждого вида источников финансирования технологических инноваций.

Средний уровень ряда (y) определим по формуле средней арифметической простой, так как у нас имеются данные для интервального ряда с равноотстоящими периодами:

y = y/n

Средний абсолютный прирост (y) можно рассчитать по формуле:

y = yn-yo/n-1

Средний темп роста (Tp) можно рассчитать по формуле:

Tp = yn/ yo 100%

Средний темп прироста (Tпр) определяется по формуле:

Tпр=Tp-100%

где y — уровни ряда; n — число периодов.

Результаты расчёта изобразим в таблице (прил. 12).

Задание № 3

Данные задания № 3 представлены в прил. 13.

Решение а) Определим какую долю в общем объёме баланса платежей занимали экспорт и импорт технологических сделок с 2002 по 2005 гг. Доли экспорта и импорта в общем объёме баланса платежей рассчитаем по формуле относительного показателя структуры (ОПС), по формуле 2.1. Результаты расчёта представим в таблице (прил. 14).

б) Рассчитаем структурные сдвиги экспорта и импорта технологий: абсолютный прирост удельного веса и темп роста удельного веса по формулам 2.2−2.3, результаты расчёта представим в таблице (прил. 15).

Сделаем выводы по прил. 15. Как следует из расчётов в 2003 г. по сравнению с 2002 г. абсолютный прирост экспорта технологий уменьшился на 0,90%, темп роста экспорта технологий составил 97,82%, т. е. уменьшился на 2,18%; абсолютный прирост импорта технологий вырос на 0,90%, темп роста составил 101,53%, т. е. вырос на 1,53%.

В 2004 г. по сравнению с 2003 г. абсолютный прирост экспорта технологий уменьшился на 5,65%, темп роста удельного веса экспорта технологий составил 86,03%, т. е. уменьшился на 13,97%; абсолютный прирост импорта технологий вырос на 5,65%, темп роста составил 109,49%, т. е. вырос на 9,49%.

В 2005 г. по сравнению с 2004 г. абсолютный пророст экспорта технологий уменьшился на 9,75%, темп роста экспорта технологий составил 71,97%, т. е. уменьшился на 28,09%; абсолютный прирост импорта технологий вырос на 9,75%, темп роста составил 114,95%, т. е. вырос на 14,95%.

Так как наша структура представлена данными за четыре периода, то возникает необходимость в динамическом осреднении приведённых выше показателей, т. е. расчёте средних показателей структурных сдвигов.

Рассчитаем средний абсолютный прирост удельного веса по формуле (2.4).

В нашем случае средний абсолютный прирост удельного веса экспорта технологий составит:

di = (-9, 75 + 0, 9)/(4−1) = -8,85/3 = -2,95%

Средний абсолютный прирост импорта технологий будет равен:

di = (9, 75 — 0, 9)/(4−1) = 8,85/3 = 2,95%

Рассчитаем средний темп роста удельного веса по формуле 2.5.

В нашем случае средний темп роста удельного веса экспорта технологий составит:

Tpdi = 71,97/97,82*100% = 0,7357*100% = 0,9028*100% = 90,28%

Средний абсолютный прирост импорта технологий будет равен:

Tpdi = 114,95/101,53*100% = 1,1322*100% = 1,0422*100% =104,22%

в) Рассчитаем показатели рядов динамики экспорта (Приложение 16) и импорта технологий (прил. 17) раздельно и в целом по объёму совершённых технологических сделок (прил. 18) по формулам 2.6−2.12.

Сделаем выводы по Приложению 16. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в экспорте технологий: в 2003 г. экспорт технологий в РФ вырос на 1005,000 млн руб. (единственный рост за период), что составило 102,79%, т. е. вырос на 2,79% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. экспорт технологий уменьшился на 4943,000 млн руб., что составило 86,63%, т. е. уменьшился на 13,37% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. экспорт технологий уменьшился на 3938,000 млн руб., что составило 89,05%, т. е уменьшился на 10,95%.

В 2005 г. экспорт технологий уменьшился на 5843,000 млн руб., что составило

81,76%, т. е. уменьшился на 18,24% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. экспорт технологий уменьшился на 9781,000 млн руб., что составило 72,81%, т. е. уменьшился на 27,19%.

Сделаем выводы по прил. 17. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в импорте технологий: в 2003 г. импорт технологий в РФ вырос на 3 429 000 млн руб., что составило 106,72%, т. е. вырос на 6,72% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. импорт технологий увеличился на 5 585 000 млн руб., что составило 110, 25%, т. е. увеличился на 10, 25% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. импорт технологий увеличился на 9 014 000 млн руб., что составило 117,66%, т. е. увеличился на 17,66%.

В 2005 г. импорт технологий вырос на 18 368 млн руб. (наибольший прирост за период), что составило 130,59%, т. е. вырос на 30, 59% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. импорт технологий вырос на 27 382 млн руб., что составило 153,65%, т. е. вырос на 53,65%.

Сделаем выводы по Приложению 18. За период с 2002 по 2005 г. г. произошли следующие изменения в балансе платежей по экспорту и импорту технологических сделок: в 2003 г. баланс платежей вырос на 4434 млн руб., что составило 105,1%, т. е. вырос на 5,1% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. баланс платежей увеличился на 642 млн руб., что составило 100,7%, т. е. увеличился на 0, 70% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. баланс платежей увеличился на 5076 млн руб., что составило 105,83%, т. е. увеличился на 5,83%.

В 2005 г. баланс платежей вырос на 12 525 млн руб. (наибольший рост за период), что составило 113,6%, т. е. вырос на 13,60% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. баланс платежей вырос на 17 601,000 млн руб., что составило 120,23%, т. е. вырос на 20,23%.

г) Рассчитаем средние показатели динамики: средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста и средний темп прироста. Средние показатели рассчитаем по формулам 2.16−2.19.

Результаты расчёта представим в таблице (прил. 19).

Задание № 4

Данные задания № 4 представлены в прил. 20.

Решение а) Рассчитаем, какое число патентных заявок было подано за рубежом зарубежными гражданами. Для этого из общего числа действующих патентов, зарегистрированных за рубежом отечественными и зарубежными гражданами, вычтем количество патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом. Результаты расчёта представим в таблице (прил. 21).

Рассчитаем показатели рядов динамики числа патентных заявок, поданных в стране и за рубежом отечественными и зарубежными гражданами. Показатели рядов динамики рассчитаем по формулам 2.6−2.12. Результаты расчёта представим в таблице (прил. 22−25).

Сделаем выводы по Приложению 22. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в числе патентных заявок, поданных отечественными заявителями в стране: в 2003 г. количество заявок уменьшилось на 721,000, что составило 95,24%, т. е. уменьшилось на 4,76% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. число заявок увеличилось на 943,000, что составило 106,54%, т. е. увеличилось на 6,54% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок увеличилось на 222,000, что составило 101,47%, т. е. увеличилось на 1,47%.

В 2005 г. число заявок выросло на 3414,000 (наибольший рост за период), что составило 122,22%, т. е. выросло на 22,22% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок выросло на 3636,000, что составило 124,02%, т. е. выросло на 24,02%.

Сделаем выводы по Приложению 23. За период с 2002 по 2005 г. г. произошли следующие изменения в числе патентных заявок, поданных отечественными заявителями за рубежом: в 2003 г. количество заявок уменьшилось на 86,000, что составило 83,33%, т. е. уменьшилось на 16,67% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. число заявок увеличилось на 355,000 (наибольший рост за период), что составило 182,56%, т. е. увеличилось на 82,56% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок увеличилось на 269, 000, что составило 152,13%, т. е. увеличилось на 52,13%.

В 2005 г. число заявок выросло на 29,000, что составило 103,69%, т. е. выросло на 3,69% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок выросло на 298, 000, что составило 157,75%, т. е. выросло на 57,75%.

Сделаем выводы по прил. 24. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в числе патентных заявок, поданных в стране зарубежными заявителями: в 2003 г. количество заявок увеличилось на 66,000, что составило 102,22%, т. е. увеличилось на 2,22% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. число заявок увеличилось на 1413,000 (наибольший рост за период), что составило 146,48%, т. е. увеличилось на 46,48% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок увеличилось на 1479,000, что составило 149,73%, т. е. увеличилось на 49,73%.

В 2005 г. число заявок уменьшилось на 1445,000, что составило 67,55%, т. е. уменьшилось на 32,45% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок выросло на 34,000, что составило 101,14%, т. е. выросло на 1,14%.

Сделаем выводы по прил. 25. За период с 2002 по 2005 гг. произошли следующие изменения в числе патентных заявок, поданных зарубежными заявителями за рубежом: в 2003 г. количество заявок увеличилось на 17 545,000, что составило 101,47%, т. е. увеличилось на 1,47% по сравнению с 2002 г.

В 2004 г. число заявок увеличилось на 19 460,000, что составило 101,61%, т. е. увеличилось на 1,61% по сравнению с 2003 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок увеличилось на 37 005,000, что составило 103,11%, т. е. увеличилось на 3,11%.

В 2005 г. число заявок увеличилось на 21 755,000 (наибольший рост за период), что составило 101,77%, т. е. увеличилось на 1,77% по сравнению с 2004 г., а по сравнению с 2002 г. число заявок выросло на 58 760,000, что составило 104,94%, т. е. выросло на 4,94%.

б) Рассчитаем показатели структуры в распределении поданных патентных заявок в стране (прил. 26) и за рубежом (прил. 27) отечественными и зарубежными заявителями по формуле 2.1. Результаты расчёта представим в таблице.

2.2 Метод аналитической группировки

Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической.

Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторным называют признаки, под воздействием которых изменяются другие признаки — они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что при возрастании факторного признака систематически убывает или возрастает среднее значение и результативного.

Особенностями аналитической группировки являются:

1) в основу группировки кладётся факторный признак;

2) каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для своего применения, кроме одного — качественной однородности исследуемой совокупности.

Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой. Однако для характеристики явлений бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо одному признаку. В этом случае строят сложные группировки. Причём, в этом случае сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, которые в свою очередь могут подразделяться на третью и т. д.

Следует заметить, что с увеличением числа признаков быстро растёт и число групп, поэтому группировка становится ненаглядной. В связи с этим, на практике строят сложные группировки не более чем по трём признакам.

Задание Имеются следующие данные о количестве организаций, выполнявших исследования и разработки, и доходов населения по 30 субъектам РФ в 2005 г. Данные представлены в таблице (Приложение 28).

Решение а) Проведём группировку субъектов РФ по факторному признаку — количеству организаций, выполнявших исследования и разработки. Число групп найдём по формуле Стерджесса:

nгр = 1 + 3, 322*lgN

где N — объём совокупности.

nгр = 1 + 3,322lg30 = 1+3,322*1, 477 =1+4,906 = 5,907, отсюда nгр = 6

Проведём группировку субъектов РФ по факторному признаку — количеству организаций, выполнявших исследования и разработки, образовав 6 групп с равными интервалами.

Величину интервала рассчитывают по формуле:

i = xmax-xmin/nгр где xmax, xmin — наибольшее и наименьшее значение признака; nгр — число групп.

В нашем случае i = (57 — 20)/6 = 37/6 = 6, 167

Так как i содержит одну цифру до запятой, тогда округляем i до десятых в большую сторону, т. е. i = 6, 2

Запишем группы:

I: 20 — 26,2;

II: 26,2 — 32,4;

III: 32,4 — 38,6;

IV: 38,6 — 44,8;

V: 44,8 — 51;

VI: 51 — 57,2.

Построим ряд распределения, причём, если значение признака расположено на границе интервала, то его поместим в ту группу, где эта граница верхняя, результат изобразим в таблице (прил. 29).

С целью изучения зависимости между количеством организаций, выполнявших исследования и разработки (факторным признаком — х) и денежными доходам населения (результативным признаком — у) проведём аналитическую группировку, образовав 6 групп с равными интервалами. По каждой группе из совокупности субъектов РФ в целом определим, количество организаций, выполнявших исследования и разработки в 2005 г., всего и в среднем на один субъект РФ, и денежные доходы населения — всего и в среднем на один субъект РФ. Результаты оформим в рабочей (прил. 30) и аналитической (прил. 31) таблицах.

Аналитическая группировка показала наличие прямой связи между количеством организаций, выполнявших исследования и разработки, и денежными доходами населения в среднем в месяц, так как при увеличении факторного признака — количества организаций, выполнявших исследования и разработки, увеличивается результативный признак — денежные доходы населения в среднем в месяц. Однако следует заметить, что в силу каких-либо факторов, в некоторых субъектах РФ (II: 26,2−32,4) увеличение количества организаций, выполнявших исследования разработки, сопровождается более заметным увеличением денежных доходов населения. В группе III: 32,4−38,6 (в эту группу входит и Калужская область) увеличение факторного признака — количества организаций, выполнявших исследования и разработки, привело к уменьшению результативного признака — денежных доходов населения в среднем в месяц.

б) Рассчитаем средние характеристики ряда распределения: среднюю арифметическую, моду, медиану и показатели вариации: среднее линейное отклонение, дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

Найдём среднюю арифметическую ряда распределения субъектов РФ по количеству организаций, выполнявших исследования и разработки. Её найдём по формуле средней арифметической простой:

х = х/n

х = (35+26+23+20+35+45+57+30+35+33+29+23+23+28+28+43+24 + 55+42+22+20+51+57+23+42+54+36+22+56+40):30 = 1057:30 = 35,2.

Найдём среднюю арифметическую по формуле средней арифметической взвешенной:

х = хf/x

где f - частоты (число значений признака) для интервального ряда; х — середина интервалов.

Для нахождения средней арифметической и медианы построим расчётную таблицу (прил. 32).

Рассчитаем среднюю арифметическую: х = 1058,800:30 = 35,3.

Найдём моду (Мо), так как построенный ряд распределения интервальный, то моду находим по формуле:

Мо = хмо + iмo (fмo — fмo-1)/(fмo — f мo-1) + (fмo — fмo+1)

где хмо — нижняя граница модального интервала; iмo — величина модального интервала; fмo, fмo-1, fмo+1 — частота соответственно модального, предмодального и послемодального интервалов.

Модальным интервалом является интервал I: 20−26,2 так как ему соответствует наибольшая частота (10). Тогда:

хмо = 20; iмo = 6,2; fмo = 10; fмo-1 = 0; fмo+1 = 4.

Мо= 20 + 6,2 * (10−0) / (10−0) + (10−4) = 20 + 6,2 *10 / (10+6) = 20 + 6,2 * 10/16=20+6,2*0,625=20+3,875=23,875.

Найдём медиану. Так как наш построенный ряд интервальный, то для нахождения медианы используем формулу:

Ме = хме + iме (½f — Sме-1)/fме где хме — нижняя граница медианного интервала; iме — величина медианного интервала; f — частоты; Sме-1 — сумма частот до предмедианного интервала включительно; fме — частота медианного интервала.

Медианным является тот интервал, в котором сумма частот впервые больше или равна ½f. Для нахождения медианного интервала заполним последний граф Приложения 32. Медианным интервалом является интервал III: 32,4−38,6 так как сумма накопительных частот, ему соответствующая впервые больше ½f, равна 19. Тогда:

хме = 32, 4; iме = 6, 2; Sме-1= 14; fме = 5.

Ме = 32,4 + 6,2*(15−14)/5 = 32,4 + 6,2*1/5 = 32,4 + 6,2*0,200 = 32,4 + 1,240 = 33,640.

Сделаем выводы. Значение моды равное 23,875 показывает, что в большинстве субъектов РФ количество организаций, выполнявших исследования и разработки, имеют такое значение. Значение медианы равное 33,640 показывает, что примерно половина субъектов РФ имеет количество организаций, выполнявших исследования и разработки, не выше 33,640, а другая половина не ниже — 33,640.

в) Так как наш построенный ряд распределения субъектов РФ по количеству организаций, выполнявших исследования и разработки — интервальный, то используем соответствующие формулы для расчёта показателей вариации: среднего линейного отклонение, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации.

Среднее линейное отклонение рассчитаем по формуле:

d = |x-x|f/f

Дисперсию рассчитаем по формуле:

2 = (х — х)2 f/f

Среднее квадратическое отклонение рассчитаем по формуле:

= 2

Коэффициент вариации рассчитаем по формуле:

V = /x * 100%

где x — значение признака; x — среднее арифметическое; f — частота.

Для расчёта среднего линейного отклонения и дисперсии составим расчётную таблицу (прил. 33).

Найдём среднее линейное отклонение:

d = 292, 000/30 = 9,733

Найдём дисперсию:

2 = 3742,180/30 = 124,739

Найдём среднее квадратическое отклонение:

= 124, 739 = 11, 169

Найдём коэффициент вариации:

V = 11,169/35,2 100% = 0,3173*100% = 31,73%

Сделаем выводы. Среднее линейное отклонение 9,733 показывает среднее линейное отклонение количества организаций, выполнявших исследования и разработки в 2005 г. субъектов РФ от средней арифметической. Среднее квадратическое отклонение 11,169 показывает, что большинство субъектов РФ расположено в интервале количества организаций, выполнявших исследования и разработки в 2005 г. от 24,031 (35,2−11,169) до 46,369 (35,2+11,169). Коэффициент вариации равный 31,73% < 33% показывает, что совокупность однородная.

3. Анализ результатов инновационной деятельности (объект) и пути её совершенствования

3.1 Анализ результатов финансовой деятельности

Сделаем общие выводы. Проводился статистический анализ исходных данных количества организаций, выполнявших исследования и разработки, и денежных доходов населения 30 субъектов РФ. Группировка субъектов РФ по количеству организаций, выполнявших исследования и разработки, которая является однородной, показала, что в большинстве субъектов РФ — 3 часть (10 из 30) количество организаций, выполнявших исследования и разработки, составляет от 20 до 26,2 (что ниже средней). У большей части субъектов РФ 16 из 30 количество организаций, выполнявших исследования и разработки выше средней (Калужская область также входит в эту группу).

Расчёт средних величин и показателей вариации показал, что в большинстве субъектов РФ количество организаций, выполнявших исследования и разработки, составляет 23,875 (Калужская область не входит в эту группу); примерно в половине субъектов РФ количество организаций выполнявших исследования и разработки, не выше 33,640, а в другой половине субъектов РФ количество организаций, выполнявших исследования и разработки, не ниже 33,640 (Калужская область входит в эту группу, т.к. количество организаций, выполнявших исследования и разработки = 33 в Калужской области). Среднее значение по всем субъектам РФ по количеству организаций, выполнявших исследования и разработки, составляет 35,2.

3.2 Современное состояние статистики инноваций

В основополагающих документах «Основы политики РФ в области науки и технологий на период до 2010 г. и на дальнейшую перспективу», «Основные направления политики РФ в области развития инновационной системы на период до 2010 г.», «Стратегия развития науки и инноваций в РФ на период до 2015 г.» инновационный путь развития и построения экономики, основанной на знаниях, названы единственным приемлемым будущим России. В этих документах названы направления, определены индикаторы, показана динамика изменений на период до 2015 г. Цифры, представленные в документах, убеждают, но их даёт статистика инноваций, которая не полностью соответствует инновационным процессам в экономике России, так как процедура формирования выборки инновационно-активных предприятий, содержание форм статистического наблюдения лишь частично обеспечивают оценку состояния инновационного сектора и инновационных процессов в российской экономике.

Сравнение результатов федерального и регионального статистического наблюдения 2006 г. показывает кратное занижение основного показателя результатов деятельности развития — объёмов выпуска инновационной продукции, оказания услуг инновационного характера. Причиной столь значительного расхождения явилось применение принципиально разных методологических подходов определения выборок инновационно-активных предприятий при федеральном и региональном статистическом наблюдении.

Форма сбора информации об инновационной деятельности и процедуры её анализа являются моделью той экономики и процессов в ней, для статистического наблюдения которой они разрабатывались. Ошибка, закладываемая при использовании этих форм и процедур в других экономических условиях, пропорциональна различиям экономических систем. Обобщая многочисленные данные о структуре экономик развитых стран и России на рубеже ХХ-ХХI века, можно утверждать, что модели экономических систем постиндустриального общества и реформируемой России отличаются как по составу, так и структуре инновационных процессов. Например, доля наукоёмких отраслей в общем объёме промышленного производства составляет 15% и 3% соответственно в России, а соотношение финансирования исследований и разработок из бюджетных и внебюджетных источников 10/90 для развитых стран и 60/40 для России.

3.3 Пути совершенствования статистики инноваций

В России процесс развития экономики изменялся радикально и хаотично, он не сопровождался процессом регулирования изменений, поддержкой формирования необходимых инновационных процессов, статистика инноваций импортированная из другой экономической системы, не чувствует большей части инновационных процессов в реальной российской экономике.