авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Российский научно-исследовательский институт экономики, политики и права в научно-технической ...»

-- [ Страница 8 ] --

В России недостатки информатизации образовательной сферы ком пенсируются в определенной степени ростом числа ЭВМ, при обретаемых в личное пользование. Напомним, что в России на 1000 человек населения в 2005 г. приходилось 122 компьютера (для сравнения – в Австрии – 611, Германии – 545, Дании – 655, Велико британии – 600)15. В первом квартале 2010 г. количество проданных по всему миру компьютеров выросло на 24 % по сравнению с тем же периодом прошлого года. Из-за кризиса российский компьютер ный рынок в 2009 г. сократился на треть. Всего за год было продано Рассчитано по: РСЕ 2009 // Статистический сборник, Росстат. 2010.

Табл. 7.20.

Рассчитано по: РСЕ 2009 // Статистический сборник, Росстат. 2010.

Табл. 7.32.

РСЕ 2009 / Статистический сборник, Росстат. 2010. Табл. 7.42 и 7.57.

РСЕ 2009 // Статистический сборник, Росстат. 2010. Табл. 19.7.

Рассчитано по: РСЕ 2009 // Статистический сборник, Росстат. 2010. Табл. 7. и 7.57.

Россия и страны – члены европейского союза. 2007 // Статистический сбор ник, Росстат. М., 2008. Табл.10.5.

Экономические проблемы создания информационного общества около 7,3 миллиона компьютеров. В 2008 г. этот показатель составил 9,4 миллиона16.

Не секрет, что основным стимулом приобретения компьютера в лич ное пользование становится возможность выхода в интернет. В целом проникновение интернета в стране за 2009 г. увеличилось более чем на 20 %. Домашний интернет есть у 79 % российских пользователей17.

Поэтому надо рассматривать интернет в глобальном плане как важную часть социальной составляющей информационного общества. На кон ференции «РИФ+КИБ 2010» были озвучены следующие данные, харак теризующие пользователей российского сегмента интернета – Рунета (32 миллиона человек). Популярнее всего, как и обычно, интернет у молодежи – в этой возрастной аудитории проникновение Сети состав ляет 90 %, при чем среди московских девушек в возрасте от 18 до 24 лет опыт работы с интернетом имеется у всех 100 %. Характерно, что в 2009 г. рынок Москвы и Санкт-Петербурга насытился, и число рунет чиков выросло на 22 % в основном за счет регионов. Но пока интернет есть лишь у 37 % жителей страны18. Ассоциируясь с диаграммой М. По рата можно ожидать, что настоящий прорыв в социальной составляю щей экономики информационного общества наступит тогда, когда хотя бы у половины россиян будет дома возможность доступа в Интернет, когда на одного студента в вузе или в техникуме будет приходиться хотя бы полкомпьютера, а оснащенность отраслей народного хозяйства ста нет существенно выше. По данным Росстата, сегодня можно говорить о высокой степени оснащенности только в области финансовой деятель ности (119 компьютеров на 100 работников в 2008 г.), связи и научных исследований и разработок (по 48 компьютеров), государственного управления и обеспечения военной безопасности, социального обеспе чения (по 69 компьютеров) и высшего профессионального образования (84 компьютера)19.

По данным «Яндекса», средняя скорость доступа в интернет в круп ных российских городах в 2009 г. выросла почти втрое, с 410 до 1100 ки лобит в секунду (при расчете этого показателя не учитывалась скорость доступа в Сеть в Москве и Санкт-Петербурге, которая составляет 8,5 и 7,4 мегабита в секунду соответственно)20. Важно, что высокоскоростной интернет становится доступным массовому потребителю – доступ к ин тернету в среднем стоит 500–600 рублей в месяц. В табл. 2 приведены некоторые потребительские цены на мегабитный канал.

Продажи компьютеров за год выросли на четверть // Эл. ресурс. Права досту па: [http://lenta.ru/news/2010/04/15/idc/].

За год скорость доступа в Сеть в России выросла втрое // Эл. ресурс. Права доступа: [http://lenta.ru/news/2010/04/20/regions/].

Рунет в цифрах // Эл. ресурс. Права доступа: [/http://lenta.ru/articles/2010/04/22/ rif/].

РСЕ 2009 // Статистический сборник, Росстат. 2010. Табл. 19.7.

За год скорость доступа в Сеть в России выросла втрое // Эл. ресурс. Права доступа: [http://lenta.ru/news/2010/04/20/regions/].

Грум-Гржимайло Ю.В.

Таблица 2. Некоторые потребительские цены мегабитного канала доступа в Интернет Регион Средняя цена за мегабит, руб.

Москва, Санкт-Петербург Менее Поволжье, Урал Около Дальний Восток В среднем Аудитория Рунета стареет. В 2000 г. в стране было почти 25 миллио нов человек в возрасте от 10 до 19 лет. Сейчас, соответственно, столько же граждан в возрасте от 20 до 29 лет, а подростков в России к 2010 г.

насчитывается лишь около 15 миллионов. Для россиян в возрасте от до 24 лет это второе по значению средство информации после телевизо ра. Если тенденция спада рождаемости сохранится, то к 2020 г. в Рунете основной контингент будет представлен пользователями в возрасте от 40 до 60 лет22 с соответствующими потребностями в информации. Эта аудитория, на наш взгляд, становится важным фактором развития эконо мики информационного общества в силу своей финансовой состоятель ности и наличия профессиональных информационных потребностей.

Сегодня можно говорить о разделе экономических интересов по не скольким сферам применения Интернета:

– Сфере медиаконтента и интернет-общения;

– Сфере интернет-торговли, интернет-платежей, электронных финансовых переводов и др.;

– Сфере интернет-провайдинга, хостинга и коммуникаций;

– Сфере разработки программного обеспечения, интернет- и интранет-порталов и сайтов, поисковых систем т. п.

В экономике информационного общества можно выделить и другие сферы экономических интересов, например сферу мобильной связи, цифрового радио- и телевещания, спутниковой связи. Свои экономи ческие интересы имеют сферы почтовой связи и кабельной телефонии.

На примере GPRS в мобильной связи и ADSL-доступа в интернет по обычным телефонным линиям мы видим, что происходит перераспреде ление сфер влияния и серьезная борьба за новые рынки.

Объемы информации в Рунете быстро растут – в базах российских поисковиков уже 8,7 миллиарда страниц. В Рунете к концу 2009 г. было зарегистрировано 160 миллионов почтовых ящиков – то есть по четыре ящика на пользователя. Почти все эти ящики за исключением 7–8 мил лионов корпоративных созданы на бесплатных почтовых сервисах и порталах. Если говорить о социальных сетях, то ежемесячно их посеща ют 24,8 миллиона человек, а ежедневно – 14,9 миллиона, то есть около трети рунетчиков23. По поводу «бесплатности» можно сказать, что в ин За год скорость доступа в Сеть в России выросла втрое // Эл. ресурс. Права доступа: [http://lenta.ru/news/2010/04/20/regions/] Рунет в цифрах // Эл. ресурс. Права доступа: [http://lenta.ru/articles/2010/04/22/rif/].

Там же.

Экономические проблемы создания информационного общества формационном обществе уровень некоммерческого представления услуг будет повышаться. Просматривается в перспективе даже некая аналогия с «информационным коммунизмом» и принципом «каждому – по по требностям, от каждого по способностям», но сегодня «бесплатность»

для коммерческих услуг – это маркетинговый ход, его не надо путать с тем, что сегодня создается и распространяется на правах свободного использования. Феномен безвозмездного коллективного и индивидуаль ного труда над созданием программных продуктов с открытым кодом или свободно распространяемых заслуживает со стороны экономики информационного общества поддержки, которая сегодня практически отсутствует.

Кратко остановимся на показателях российского интернет-бизнеса.

Как отмечалось на конференции «РИФ+КИБ 2010», объем рынка интернет-рекламы составил 19 миллиардов рублей, а сам рынок вырос на 9 %. На интернет-рекламу приходится 9,3 % затрат рекламодателей.

Оборот электронной торговли в России составил 150 миллиардов ру блей. Если в 2008 г. он вырос на 40 %, то в 2009 – лишь на 20. Средний покупатель тратит в интернет-магазинах 3 тысячи рублей в месяц24.

Сформировалось несколько рынков – рынок электронной торговли, рынок моментальных платежей, рынок продаж электронных билетов.

По данным «Национальной ассоциации участников электронной торговли» (НАУЭТ)25 в 2008 г. объем рынка электронной торговли в Рос сии составил 128 миллиардов рублей. В целом объем рынка за год вы рос на 35 %. Структура рынка была распределена следующим образом:

около 110 миллиардов рублей пришлось на продажи конечным потреби телям, свыше 14 миллиардов – на госзакупки и около четырех миллиар дов – на сектор B2B (бизнес для бизнеса). Рунетчики чаще всего поку пали в интернете книги, диски, цифровую и фототехнику, мобильники, а также компьютеры.

Рынок моментальных платежей превышает рынок электронной тор говли почти в пять раз. Его объем НАУЭТ оценивает в 536 миллиардов рублей. Сумма среднего платежа в 2008 г. составила 103 рубля, всего было проведено 5,2 миллиарда платежей с использованием 350 тысяч точек приема платежей.

Продажа электронных билетов в 2008 г. принесла компаниям почти 25 миллиардов рублей. Из них свыше 18 миллиардов рублей, пришлась на авиабилеты, на билеты в кинотеатры и на другие культурно-зрелищные мероприятия – 3,37 миллиарда рублей и на железнодорожные билеты – 2,82 миллиарда рублей26.

Нужно отметить, что в последнее время в социальных сетях обозна чилась ниша формирования нового рынка продаж – торговля лицензи онным контентом (музыка, видео, софт). В распространении лицензи Рунет в цифрах // Эл. ресурс. Права доступа: [http://lenta.ru/articles/2010/04/22/rif/].

Рунет в 2008 г. наторговал на 128 миллиардов рублей // Эл. ресурс. Права до ступа: [http://lenta.ru/news/2009/03/10/sales/].

Там же.

Грум-Гржимайло Ю.В.

онного софта через интернет мы видим важный фактор формирования экономики информационного общества, поскольку программное обе спечение является характерным для него видом продукции.

3. Инновационная и инвестиционная составляющая экономики информационного общества в России Обратим внимание на некоторую особенность, которая просматри вается в традиционной экономике и экономике информационного обще ства. Для России в настоящее время характерна сильная сырьевая со ставляющая, за счет которой поддерживаются другие отрасли народного хозяйства и стабильность экономики в целом. При этом нам в голову не приходит, что сверхдоходные сегменты «информационной» отрасли могут участвовать в перераспределении своих доходов и вытаскивать на своих плечах убыточные или неприбыльные сферы. Предполагается, что такая практика – информатизация «всея Руси» за счет нефтедолла ров - временная мера на период становления рыночной экономики, вот она-де заработает в полную силу, тогда… Что будет «тогда» – это отдель ный вопрос, интересующая нас особенность состоит в том, что в период развития информационного общества роль сверхдоходной сырьевой со ставляющей для его экономики могут выполнять экономически успеш ные направления, например, названные выше направления электронной торговли. Если этого нет, то развивать информационное общество при дется тому же сырьевому комплексу.

В экономике информационного общества имеются сферы, которые в силу технического прогресса и развития массового спроса могут в той или иной степени снизить свою доходность и, как следствие, инвестици онную привлекательность, но остаться жизненно необходимыми. При ведем небольшой пример. Информационное общество требует наличия линий связи, а широкополосный бум в России вызвал к жизни проблему дефицита пропускной способности магистральных линий связи. В по следнее время абонентская база широкополосного доступа в регионах росла лавинообразно, а благодаря активному распространению безли митных тарифов и довольно высокой скорости абонентских портов у массового пользователя проснулся интерес к видеоконтенту. Основны ми «потребителями» полосы пропускания в корпоративном сегменте эксперты считают видеоконференции, в которых все большую роль на чинает играть стандарт высокой четкости (HD). Ни доступ к информа ционным приложениям, ни электронная почта, ни интернет-телефония не сравнятся с видеосервисами по утилизируемой пропускной способ ности, причем обычный Web-доступ с рабочих мест при отсутствии технических ограничений может оказаться еще большим пожирателем емкости. Так вот, по оценке специалистов, если пять лет назад для воз врата инвестиций в магистраль требовалось заполнить (утилизировать) монтированную емкость на 20—50 %, а дальнейший рост трафика обеспечивал оператору прибыль, то теперь, даже утилизация на уров Экономические проблемы создания информационного общества не 70–80 % не гарантирует окупаемости. Зачастую магистральные сети окупаются лишь в режиме 100 %-ной загрузки их пропускной способ ности. Цена просчетов с выбором оборудования, тарифов на услуги и нерасторопности операторов при реализации магистральных проектов стала очень высокой. Возможность строить «на перспективу» экономи чески выгодные и хорошо резервированные сети с запасом полосы про пускания отсутствует вообще27. В связи с этим инвестиционная привле кательность магистральных проектов может оказаться очень невысокой.

А ведь на них строится технологический «фундамент» информационно го общества.

Другая сторона вопроса – сроки проектов. Иллюзии быстрых и прибыльных интернет-проектов во многом развеялись во время краха дот-комов (термин, применяющийся по отношению к компаниям, чья бизнес-модель целиком основывается на работе в рамках сети Интернет), сейчас сроки окупаемости коммерческих интернет-проектов оценива ются более реально, а для социальных проектов их часто вообще трудно определить. Вполне понятно, что российский бизнес рассматривает как инвестиционные проекты в сфере информационно-коммуникационных технологий только те, которые реально окупятся в ближайшие два-три года, а лучше – раньше, а все остальные проекты отсылаются на под держку государства, различных фондов или рассматриваются как благо творительность.

Возникает мысль, что для информационного общества нужна не сколько иная, чем для традиционной экономики, инвестиционная поли тика. Она сегодня реализуется как господдержка через национальные проекты, федеральные программы, гранты и широкий допуск бизнеса в высокодоходные сегменты. Последнее оправдано, на наш взгляд, при условии реинвестирования получаемых доходов в малодоходные и бюд жетные сегменты, а также при условии наличия в высокодоходных сег ментах как частных, так и государственных компаний. Сочетание ры ночных механизмов и государственного регулирования согласуется и с тем, что информационное общество в основе своей – это планомерный, регулируемый процесс. При всей стихийности интернета в его сообще стве проявляются действенные механизмы саморегуляции и существует определенный порядок развития магистральных коммуникаций, домен ных зон и т. д.

В то же время экономика информационного общества является об ластью концентрации высоких технологий, ее развитие имеет иннова ционный характер и затрагивает практически все отрасли традиционной экономики, вследствие чего по идее представляет большой потенциаль ный интерес для инвесторов. Посмотрим на статистические данные.

Исследования патентной статистики показывают, что, несмотря на рост российского патентования в сфере информационно-коммуникационных Елисеев И. Региональный широкополосный бум в России вызвал к жизни про блему дефицита пропускной способности магистральных линий связи // Эл. ре сурс. Права доступа: [http://www.osp.ru/nets/2009/03/7252830/].

Грум-Гржимайло Ю.В.

технологий и связи с 2000 по 2007 гг. в 1,25 раза, доля данного сегмента в общем числе патентов несколько снизилась (0,95 раза в 2006 г.), но в целом пропорция не меняется с 2000 г.28 Близкую динамику показывают данные об использовании передовых технологий – количество имеющих патенты на изобретения с 2000 по 2007 гг. возрасло в 1,31 раза. Развер нутые сведения о темпах изменения основных показателей инвестици онной и инновационной активности приведены в табл. 3.

Обращает на себя внимание то, что по данным официального стати стического наблюдения России не приходится особенно уповать на то, что «Запад нам поможет». При тенденции роста зарубежного инвести рования в сферу связи и информационных технологий его доля в общем объеме зарубежного инвестирования в целом низкая. Так что формиро вать информационное общество у себя придется своими силами. Тут нам будет серьезно мешать наметившийся спад в удельном весе иннова ционных товаров и т.п. в общем объеме отгруженных – фактически это говорит о том, что российская экономика информационного общества пока не ориентирована на освоение инновационного потенциала и об ладает высокой инертностью. Это косвенно подтверждают данные о ро сте в 8,5 раз с 2000 по 2007 гг. доли внедренных передовых технологий 7–9-летней давности. Характерно, что затраты на технологические ин новации сократились почти на половину (в постоянных ценах 2000 г.).

Таким образом, в отношении инноваций и инвестиций мы зача стую просто тащим в информационное общество застарелые проблемы советской-постсоветской экономики и сами создаем все необходимые условия для утечки мозгов и технологий.

Приоритеты инновационного развития были сгруппированы в ис следовании «Долгосрочный технологический прогноз «Российский ИТ Foresight»29 следующим образом:

1. Технологии организации и систематизации контента;

2. Технологии доставки и отслеживания контента;

3. Технологии искусственного интеллекта;

4. Технологии параллельной и распределенной обработки дан ных;

5. Технологии ведения регламентированных процессов в интер нете;

6. Технологии для организации совместной работы (collaboration) и виртуальных сообществ (community);

Попов С. В., Грум-Гржимайло Ю. В., Сергеева В. В. Оценка достижимости контрольных значений показателей, заданных в «Стратегии развития информаци онного общества в Российской Федерации» на основе библиометрического ана лиза // Альманах «Наука. Инновации. Образование». Вып. 8. М.: РИЭПП, 2009.

С. 301– Итоговый аналитический отчет на тему: «Перспективные направления разви тия российской отрасли информационно-коммуникационных технологий (Долго срочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight). М., 2007.

Таблица 3. Динамика инвестиционной и инновационной активности в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Показатель 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Инвестиции в основной капитал 1 1,45 1,97 3,43 5,09 6,41 7,01 9, в том числе организаций с участием иностранного капитала 1 2,02 2,69 4,14 4,57 11,92 12,84 14, Инвестиции, поступившие от иностранных инвесторов 1 0,54 0,47 0,74 1,49 3,55 5,07 3, В процентах от общего объема инвестиций, поступивших от иностранных инвесторов 1 0,41 0,26 0,27 0,40 0,72 1,00 0, Коэффициент обновления основных фондов (по полной учетной стоимости) 1 0,89 1,18 1,51 1,58 1,60 1,26 1, Коэффициент выбытия основных фондов (по полной учетной стоимости) 1 0,77 1,23 1,15 0,85 1,08 1,85 1, Степень износа основных фондов (на конец года) 1 1,03 0,99 0,92 0,86 0,88 0,88 0, Использовано на инвестиционную деятельность – всего 1 1,00 1,00 1,00 1, в том числе на:

приобретение дочерних организаций 1 0,50 0,19 0,20 0, приобретение объектов основных средств, доходных вложений в материальные 1 1,02 0,88 0,42 0, ценности и нематериальные активы приобретение ценных бумаг и иных финансовых вложений 1 0,98 1,07 3,62 1, займы, предоставленные другим организациям 1 1,25 1,78 0,84 1, Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем 1 1,02 1,17 1,15 1,22 1,21 1,05 0, числе организаций Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных 1 0,40 0,16 0,52 0,49 0,47 0,44 0, товаров, выполненных работ, услуг организаций Затраты на технологические инновации:

в фактически действовавших ценах 1 0,50 0,51 1,22 1,65 1,44 1,49 1, в постоянных ценах 2000 г. 1 0,43 0,38 0,79 0,90 0,66 0,59 0, Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных 1 0,40 0,35 0,57 0,53 0,32 0,25 0, товаров, выполненных работ, услуг Число передовых технологий 1 0,00 0,00 0,00 0,00 3,22 3,94 4, из них технологии, внедренные в течение, лет до одного года 1 1,04 1, 3 года 1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2, Экономические проблемы создания информационного общества 4–6 лет (с 2005 г. 1–5 лет) 1 0,00 0,00 0,00 0,00 5,28 6,98 4, 7–9 лет (2005 г. 6–9 лет) 1 0,00 0,00 0,00 0,00 5,97 6,77 8, 1 0.00 0.00 0.00 0.00 2.08 2. Из общего числа технологий – имеющие патенты на изобретения 1 0,00 0,00 0,00 0,00 1,42 1,17 1, Рассчитано по: Российский статистический ежегодник 2008. М.: Росстат. 2009;

Связь в России 2008. М.: Росстат, 2009.

Грум-Гржимайло Ю.В.

7. Технологии моделирования и прикладные приложения инфор мационных технологий;

8. Технологии, основывающиеся на новых физических методах.

Обобщенная характеристика потребности рассматриваемой нами сферы в государственной поддержке, полученная в результате анализа данных экспертных оценок исследования «Долгосрочный технологиче ский прогноз «Российский ИТ Foresight» по всем группам технологий, показывает, что сотрудничество государства, бизнеса и науки для ИКТ стоит на первом месте (80 %), далее идет развитие человеческих ресур сов (66 %), развитие инфраструктуры НИОКР (46 %), государственное финансирование фундаментальных исследований (43 %) и менее вос требованы улучшение предпринимательской среды (18 %) и межгосу дарственные программы (1 %). Приведенные данные показывают, что государственная поддержка охватывает важнейшие задачи, без решения которых развитие приоритетных направлений невозможно.

Данное исследование показало, что эксперты выделяют для России часть задач, в которых она может быть мировым лидером. Тут мы вплот ную подходим к проблеме международного разделения труда в мировой информационном обществе и к вопросу о том, надо ли пытаться делать плохо, но самим, то, что хорошо делают другие и можно у них купить.

Небольшая, но насыщенная история российской информатизации по казывает, что на определенном этапе мы упустили многие позиции по информационной технике, микроэлектронике и другим направлениям и сейчас, накопив определенные ресурсы, пытаемся их наверстать. Может быть стоит серьезно посмотреть на свои возможности и не разбрасывать ресурсы на «догнать и перегнать», а поддержать и развить то, что лиди рует сегодня? Данный вопрос очень сложен и однозначного ответа на него, наверное, нет, поскольку многие его аспекты связаны с проблемой информационной безопасности страны и концепцией ее развития.

Считается, что успешное строительство информационного общества тесно связано с «миром без границ», но для создания национальной эко номики информационного общества границы как раз нужны. При этом мы можем выносить производство, скажем, микроэлектроники в Китай или открывать у себя сборочные производства китайских, европейских, американских, южнокорейских и японских фирм (собранная продукция вопреки здравому смыслу считается российской), но достаточно ли это го будет для решения своей национальной задачи?

Чтобы хотя бы отчасти ответить на этот вопрос нужно перейти к ис следованию производственной базы информационного общества.

4. Производственная база экономики информационного общества Под производственной базой экономики информационного общества мы понимаем те российские или совместные производства, которые вы пускают нужную для формирования информационного общества в Рос сии продукцию. Поэтому рассматриваемая производственная база пред ставляет собой сегмент общероссийской экономики.

Экономические проблемы создания информационного общества Если же продукция идет на экспорт, то она рассматривается с по зиций глобального информационного общества и страна через экспорт ную продукцию участвует в мировом разделении труда. Но особыми достижениями в экспорте информационной техники и технологий, если не считать отдельных прорывов (антивирусное программное обеспече ние, системы распознавания текста и др.) Россия пока похвастаться не может, хотя многие лидирующие мировые информационные продукты созданы при активном участии выходцев из нее (пример – та же ОС Windows).

Приходится констатировать, что российская производственная база информационного общества создается на основе импорта технологий.

Но проблема создания производственной базы – это ключевая проблема, без решения которой и говорить о самодостаточности не стоит. Самодо статочность в экономике информационного общества возникает тогда, когда страна может полностью обеспечить свои национальные потреб ности, включая покрытие расходов на импорт информационной техники и технологий доходами от их экспорта. Достижение самодостаточности можно считать определенным индикатором зрелости информационного общества.

На данном этапе, как мы уже говорили, Россия покрывает многие свои потребности для формирования информационного общества через импорт.

Производственная база экономики информационного общества включает в себя высокотехнологичные производства электротехниче ской, электронной и радиотехнической промышленности, в том числе и нанотехнологии, в будущем вероятно к ним добавятся биоинформаци онные и иные инновационные технологии.

В официальном статистическом наблюдении состояние производ ственной базы экономики формируемого информационного общества рассматривается через выпуск соответствующей продукции (см. табл. 4).

Там, где выпуск растет, можно говорить о соответствующем развитии необходимых производств, там, где сокращается, – об их свертывании или замещении импортом. Свертывание производств обусловлено пере ходом на новые стандарты и поколения информационной техники, это нормальный процесс, тревожная ситуация начинается тогда, когда рос сийский продукт или услуга не выдерживает конкуренции и замещается импортом.

Данные табл. 4 показывают, что в России есть виды продукции, кото рые имели тенденцию роста производства до середины первого десяти летия текущего века, а потом их производство стало сокращаться видимо из-за насыщения рынка. Такие тенденции обычно связаны с массовым техническим перевооружением и переходом на новое поколение техни ки. Но возможны и результаты интервенции со стороны импорта более качественной зарубежной продукции. Мы полагаем, что для интервенций может быть характерно планомерное снижение производства, например это видно по телефонным аппаратам для АТС.

Таблица 4. Производство и внедрение некоторых видов информационной техники в России (в темпах роста относительно 2000 г.) Виды информационной техники 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Автоматические телефонные станции в сельской местности 1 1,20 1,33 2,00 4,00 3,33 2,00 4, Телефонные станции (по емкости):

Междугородные 1 1,27 2,98 2,58 9,52 1,60 2,24 5, Международные 1 0,00 0,00 0,00 2,46 27,62 0, Подвижная радиотелефонная связь (по емкости) 1 3,00 10,00 26,00 45,00 73,00 66,00 87, Междугородные кабельные линии связи (по протяженности) 1 1,20 2,05 2,70 3,25 2,77 2,66 4, Радиорелейные линии связи (по протяженности) 1 1,36 3,64 7,00 7,09 9,00 13,09 14, Радиовещательные станции (по мощности) 1 1,97 1,97 8,16 1,70 0,23 2,12 2, Спутниковые наземные станции 1 0,95 0,50 2,00 18,85 2,45 8,90 10, Радиорелейные станции 1 0,50 0,06 0,01 2,54 5,01 5,36 8, Кабели телефонной связи (в при-веденном исчислении, по протяженности) 1 1,34 0,94 1,58 2,13 2,08 1,92 1, Кабели дальней связи (по протяженности) 1 1,23 0,79 1,18 1,05 0,88 0,68 0, Радиопровода (по протяженности) 1 1,15 0,77 0,59 1,06 1,43 1,82 1, Кабели связи станционные, шахтные и распределительные (многопарные, по 1 1,12 1,29 1,37 2,04 1,49 1,06 1, протяженности) Автоматические телефонные станции с программным управлением (по емкости) 1 1,34 1,18 1,52 3,00 1,18 0,72 0, Грум-Гржимайло Ю.В.

Телефонные аппараты для АТС 1 0,91 0,67 0,44 0,50 0,34 0,26 0, Устройства радиоприемные 1 0,72 0,65 0,71 0,50 0,80 0,47 0, Телевизоры 1 0,92 1,77 2,14 4,20 5,63 4,12 6, в том числе цветного изображения 1 0,92 1,79 2,17 4,29 5,74 4,21 6, Рассчитано по: Российский статистический ежегодник 2008. М.: Росстат, 2009;

Связь в России 2008. М.: Росстат, 2009.

Экономические проблемы создания информационного общества Заключение Конечно, рассмотренные нами аспекты представлены достаточно схематично и нуждаются в более подробном исследовании, но ясно одно – информационное общество в России должно быть, должна быть создана соответствующая ему экономика. Мы видим, что сегодня эконо мика информационного общества в России развивается по двум основ ным путям:

1. За счет направления и перераспределения средств (преиму щественно бюджетных) на задачи развития информацион ного общества и формирование условий для возникновения самоокупаемости в отдаленной перспективе там, где это воз можно;

2. За счет допуска частного бизнеса в те сегменты, которые опла чиваются массовым потребителем и приносят бизнесу бы стрый доход.

Возникает опасная диспропорция, развитие которой может приве сти к замедлению процесса формирования информационного общества в России. Мы уже увидели, как быстро и хорошо шла поголовная ин тернетизация школ под эгидой федеральной программы, и как она на чала стопориться при передаче платы за интернетизацию на плечи ре гиональных бюджетов. На наш взгляд, полное устранение государства из высокодоходных сегментов возможно тогда, когда бизнес пропитан национальной идеей (как, например, в Японии), а не только идеей на живы.

Создание экономики информационного общества в России по сути дела ставит перед нами проблему формирования национальной идеи.

Понимание того, что информационное общество неизбежно и, что еще более важно – нужно, что мы хотим и готовы в нем жить, заставляет вспомнить и другую истину: «жить в обществе и быть свободным от него – нельзя». Образ «человека информационного», который сейчас формируется, потребует наличия соответствующего информационного государства, медицины, образования и пр., то есть создания реальной, а не только виртуальной среды обитания. При этом, поскольку биологи ческая сущность человека не изменится, мир окружающей его техники полностью информационным не станет, то останется потребность в тра диционной экономике, производстве одежды, обуви, продуктов питания и т. д.

Рассмотренные нами составляющие экономики информационного общества в России и по отдельности, и в целом показывают нерав номерную динамику развития. Главным драйвером процесса являет ся сфера связи, информационно-коммуникационных технологий и массовых коммуникаций. При этом социальная составляющая имеет серьезные диспропорции и недостатки. Инновационная и инвестици онная составляющие экономики информационного общества в Рос сии, направленные на создание производственной базы, нуждают ся, как сейчас модно говорить, в «модернизации». На данном этапе Грум-Гржимайло Ю.В.

предпринимаемых усилий не достаточно, чтобы Россия заняла до стойное место среди мировых лидеров информационного общества.

Ну а говорить о создании своей производственной базы можно будет тогда, когда хотя бы половина используемой в России информаци онной техники и технологий будет иметь почетный лейбл «Made in Russia».

Гусев Александр Борисович кандидат экономических наук, зам. директора РИЭПП, зав. отделом проблем инновационной политики и развития НИС.

Тел. (495) 917-03-51, info@riep.ru ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МЕЖРЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО НЕРАВЕНСТВА НА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ Постановка проблемы. Согласно Концепции долгосрочного соци ально-экономического развития России на период до 2020 г. обеспече ние сбалансированного социально-экономического развития регионов является одной из приоритетных задач государства.

С одной стороны, неравенство является катализатором экономиче ского развития. С другой стороны, избыточная глубина экономическо го неравенства выступает барьером для межрегиональных инвести ционных потоков. В этом случае капитал «застаивается» в развитых административно-территориальных единицах, их экономический отрыв от депрессивных территорий нарастает. Практика показывает, что по мере увеличения неравенства между богатыми и бедными регионами возможности межрегионального перелива капитала уменьшаются. Со ответственно нарушается рыночный механизм обеспечения равномер ного развития территории страны, и актуализируется вмешательство государства.

На сегодняшний день высокое экономическое неравенство субъек тов РФ становится самостоятельным фактором, сдерживающим раз витие производства как на уровне федеральных округов, так и на ма кроуровне. Более того, в долгосрочном аспекте негативному влиянию подвергаются и темпы экономического роста. По экспертным оценкам, ежегодные экономические потери от высокой экономической дифферен циации субъектов РФ составляют до 3 % ВВП [1, 2, 3, 4].

Принимая тот факт, что экономическое неравенство регионов явля ется неизбежным, можно предполагать существование некоторого мак симального (оптимального) уровня этого неравенства, превышение ко торого негативно отразится на экономическом росте. Проверке данной гипотезы и выявлению оптимального уровня пространственной эконо мической дифференциации и посвящена настоящая статья.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного на учного фонда (проект № 10-02-00160а).

Гусев А.Б.

Методика оценки экономического неравенства регионов России Экономическое неравенство имеет множество способов оценки.

Одна из самых распространенных методик – индекс К. Джини, который позволяет определить уровень неравномерности распределения ресур са по группам участников рынка. Сквозь призму индекса Джини регио нальное неравенство может рассматриваться как степень концентрации валового продукта, инвестиций, трудовых ресурсов по федеральным округам и субъектам Федерации. В частности, примером использования индекса Джини применительно к оценке жилищного неравенства явля ется работа [5].

В данном исследовании под региональным экономическим неравен ством будем понимать неравномерность распределения валового про дукта по субъектам РФ. Относительно идентификации территориаль ной единицы, в отношении которой будет оцениваться неравномерность распределения валового продукта, на наш взгляд, предпочтение следует отдать не отдельным регионам, а федеральным округам. В пользу такого выбора можно привести следующие аргументы. Во-первых, ориентиру ясь на практические рекомендации, обеспечение однородного экономи ческого развития федеральных округов является более общей задачей, чем преодоление дифференциации регионов, которые могут не иметь ни общих границ, ни прочных экономических связей. Во-вторых, с тех нической точки зрения использование федеральных округов позволяет сохранить устойчивость оценок экономического неравенства на макроу ровне при укрупнении регионов.

В аналитическом виде формула расчета индекса Джини, показываю щего концентрацию валового продукта по федеральным округам2, мо жет быть записана следующим образом:

n G = 1 ( X i X i 1 ) (Yi + Yi 1 ) 100% (1), i = где G – индекс территориальной концентрации валового продукта;

n – число федеральных округов (n = 7)3;

1 Xi – накопленная доля населе ния, проживающего на территории федеральных округов с индексом от 1 до i, в общей численности населения страны;

Yi – накопленная доля валового продукта, созданного в федеральных округах с индексом от до i, в общем объеме ВРП.

Математически, индекс G может принимать значения от 0 до 100%, где G = 0 означает абсолютное экономическое равенство территорий, а при G = 100 % дифференциация максимальна.

Валовой продукт федерального округа определяется как сумма ВРП входящих в его состав субъектов РФ.

Расчеты проведены на основе данных по 7 федеральным округам (без выделе ния Северо-Кавказского федерального округа, созданного в январе 2010 г.).

Оценка влияния межрегионального экономического неравенства Оценка влияния уровня территориальной концентрации валового продукта на объем и динамику ВВП Расчетные значения индекса концентрации валового продукта по фе деральным округам России представлены в табл. 1.

Таблица 1. Показатели макроэкономического роста в России и значения индекса экономического неравенства федеральных округов ВВП в ценах Численность занятых Темп роста ВВП, Год 2006 г. (Y), в экономике (L), в сопоставимых ценах в % Индекс G, % млрд. руб. тыс. чел. к предыдущему году (V) 1994 17 882,20 64 785,0 87,3 11, 1995 17 149,03 64 149,0 95,9 12, 1996 16 530,33 62 928,0 96,4 14, 1997 16 758,64 60 021,0 101,4 14, 1998 15 862,91 58 437,0 94,7 14, 1999 16 870,38 62 475,0 106,4 15, 2000 18 565,12 64 516,6 110,0 18, 2001 19 510,30 64 980,1 105,1 18, 2002 20 435,82 65 573,6 104,7 19, 2003 21 918,05 65 979,2 107,3 19, 2004 23 485,49 66 407,2 107,2 20, 2005 24 985,65 66 791,6 106,4 23, 2006 26 903,49 67 174,0 107,7 22, 2007 29 080,43 68 019,2 108,1 22, 2008 30 705,04 68 473,6 105,6 21, Источник: рассчитано по данным Росстата [6].

Данные табл. 1 свидетельствуют о почти 2-х кратном росте экономи ческого неравенства федеральных округов за период 1994–2008 гг. Не обходимо также отметить дискретный характер нарастания дисбаланса территориального развития. В частности, резкие скачки экономической дифференциации были отмечены в 2000 г. (+3 п.п.) и 2005 г. (+2,7 п.п.).

Следует обратить внимание и на то, что с 2006 года индекс региональной дифференциации начал снижаться. Конечно, преждевременно делать да леко идущие выводы, но, скорее всего, неравенство на уровне 23 % явля ется своего рода точкой насыщения для российской экономики.

Какое влияние растущие значения индекса G оказывали на общий экономический рост? Насколько отличались фактические значения тер риториальной концентрации валового продукта от оптимальных значе ний, если таковые вообще имеют место?

Для решения поставленной задачи воспользуемся аппаратом эконо метрического моделирования. Информационной базой расчетов станут ретроспективные динамические ряды данных, представляющие объяс няемую и объясняющие переменные. Учитывая динамический характер данных, стоимостные величины подлежат процедуре дефлирования и Гусев А.Б.

приведения к ценам одного года. Таким годом был выбран 2006. Отча сти это связано с тем, что статистическая информация за этот год уже не будет уточняться Росстатом.

В соответствии с рабочей гипотезой объясняемой переменной явля ется объем ВВП. Альтернативным вариантом объясняемой переменной может быть выбран суммарный ВРП страны, в который согласно мето дологии статистического учета не включается добавленная стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управ ление и т. д.), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. На наш взгляд, альтернативный подход имеет ряд минусов.

Во-первых, объем коллективных услуг достаточно велик (порядка 20 % ВВП), чтобы им можно было пренебречь. К тому же он финансируется за счет налоговых платежей, поступающих в федеральный бюджет из всех регионов. Во-вторых, рассматривать экономику отдельно от госу дарственных институтов не вполне корректно, поскольку государствен ное управление составляет институциональную надстройку и определя ет параметр G, являющийся ключевым в нашем анализе.

Проведенные вариантные расчеты по нахождению оптимальной спецификации регрессионного уравнения, показали, что индекс G вме сте с численностью занятых наилучшим образом описывают динамику ВВП. В табл. 1 представлены исходные данные для построения эконо метрической зависимости объема ВВП от численности занятых в эконо мике и уровня экономического неравенства федеральных округов.

Анализ влияния межрегионального экономического неравенства на объем ВВП. Вариантные эмпирические расчеты позволили устано вить следующий вид эконометрической зависимости, описывающий ди намику ВВП в 1994–2008 гг.:

2 Y = k LaG +bG G mL + nL (2) где Y – объем ВВП;

L – численность занятых в экономике страны;

G – ин декс концентрации валового продукта по федеральным округам (в еди ницах);

k, a, b, m, n – коэффициенты, определяемые статистически в ходе эконометрических расчетов.

Аналитический вид зависимости (2) предполагает, что при нулевом значении G объем ВВП нуллифицируется, и это согласуется с нашей ги потезой о значимости неравенства между регионами для экономическо го роста. При G = 1 объем ВВП принимает значение Y = kL(a+b).

В линеаризованном виде уравнение (2) принимает вид:

ln Y = 81,2 23,17 G ln( L) + 33,53 G 2 ln( L) + 7,55 10 4 L ln(G ) 6,5 10 9 L2 ln ( 5, 66 ) ( 5, 09 ) ( 5, 35 ) ( 5, 07 ) ( 5,17 ) G 2 ln( L) + 7,55 10 4 L ln(G ) 6,5 10 9 L2 ln(G ) (3) ( 5, 07 ) ( 5,17 ) R2 = 0,972;

F = 87,89;

DW = 2,43;

a = –23,17;

b = 33,54;

m = 7,5510–4;

n = –6,510–9;

k = e81,2.

Оценка влияния межрегионального экономического неравенства В круглых скобках под коэффициентами регрессионного уравне ния (3) приведены значения t-статистик, R2 – коэффициент детерми нации, показывающий долю объясненной дисперсии переменной Y, F – значение F-статистики, DW – коэффициент Дарбина-Уотсона. Ста тистические характеристики эконометрической модели (3) проходят основные тесты на уровне значимости 99 %, и сама модель может быть использована для дальнейшего анализа.

Аналитический вид уравнения (2) позволяет выразить точки локаль ного экстремума (точки перегиба кривой Y = f(G,L)) относительно зна чений независимой переменной G. Для этого необходимо определить ' частную производную YG = Y / G и, приравняв ее к нулю, решить уравнение YG = 0 относительно G и получить искомые точки локального ' экстремума G*, при которых YG (G*) = 0.

' Выполнив необходимые математические преобразования, значения точек перегиба G* вычисляем по формуле (4):

B ± B 4 AC * G= (4) 1, 2A где A = 2b ln L ;

B = a ln L ;

C = mL + nL2.

Аналогичный анализ может быть проведен и в отношении факто ра L.

Дополнительная проверка значений точек G* позволит определить, являются ли эти значения точками локального максимума или локаль ного минимума. В табл. 2 представлены значения точек локального экс тремума G*, полученных по формуле (4).

Таблица 2. Значения точек экстремума G* для модели (3), % Gmin Gmax G fact Год 1994 14,7 19,9 11, 1995 14,9 19,7 12, 1996 15,2 19,3 14, 1997 16,2 18,4 14, 1998 16,8 17,7 14, 1999 15,4 19,2 15, 2000 14,8 19,8 18, 2001 14,6 19,9 18, 2002 14,4 20,1 19, 2003 14,3 20,2 19, 2004 14,2 20,4 20, 2005 14,1 20,5 23, 2006 14,0 20,6 22, 2007 13,7 20,8 22, 2008 13,6 21,0 21, Гусев А.Б.

Перейдем к интерпретации полученных результатов.

Данные табл. 2 позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, идентифицированная точка максимума Gmax является тем пределом, к которому следует стремиться, снижая избыточное фактиче ское экономическое неравенство федеральных округов. Однако, учиты вая реальный тренд увеличения экономической дифференциации терри торий, а также близость траекторий значений Gmin и G fact, отмечаем, что основным ориентиром для экономики выступает не оптимальный уро вень Gmax, а «планка», задаваемая значениями Gmin, которую приходится превышать. При этом, когда G fact Gmin, экономическая дифференциа ция не мешает увеличению объемов ВВП. Однако качество этого роста является ущербным, поскольку достигается за счет экономического раз дувания традиционно преуспевающих регионов на фоне увеличиваю щего отставания догоняющих территорий. В случае, когда G fact Gmax, качество экономического роста было бы принципиально другим, а именно, увеличение ВВП достигалось бы за счет сбалансированного развития большинства регионов, а не узкой группы субъектов РФ.

Таким образом, фактическое соотношение значений точек максимума и минимума фактора G является перевернутым относительно ожидаемо го результата и свидетельствует о сложности влияния пространственной экономической дифференциации на экономический рост.

Во-вторых, выявленные уровни максимальных и минимальных значений экономической дифференциации федеральных округов весь ма устойчивы во времени с малозаметной тенденцией к увеличению расстояния друг от друга. Ширина полосы, образуемой траекториями значений Gmax и Gmin, в 2008 г. составляла 7,4 п.п., увеличившись на 2,2 п.п. по сравнению с 1994 г. Можно сказать, что с течением време ни точки максимума Gmax утратят смысл для российской экономики, которой придется функционировать в области высоких значений G.

Очевидно, что данный режим будет являться неоптимальным с точки зрения обеспечения экономически однородного развития территории страны.

В-третьих, соотношение фактического уровня концентрации валово го продукта и предельных значений Gmin и Gmax показывает, что 1996– 1999 гг. были наиболее благоприятными в плане влияния экономическо го неравенства федеральных округов на объем ВВП. Однако с 2000 г.

был взят макроэкономический курс на беспрецедентное экономическое усиление ряда регионов. Индекс G резко увеличился на 3 п.п., и основ ным ориентиром стал минимальный уровень неравенства регионов – Gmin. В частности, именно с этого момента начали быстро расти цены на жилую недвижимость в Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах. В 2004–2008 гг. выполнялось неравенство G fact Gmin, и, таким образом, фактор G не мешал росту ВВП, однако, как было указано выше, сам механизм этого роста являлся дефектным.

Итак, с помощью эконометрического моделирования мы установили минимально и максимально допустимые значения для уровня экономи ческого неравенства регионов, как фактора, стимулирующего рост объ Оценка влияния межрегионального экономического неравенства ема ВВП. При этом близость значений G fact и Gmin определяет неопти мальный режим пространственного экономического развития.

Другим плодотворным аспектом анализа макроэкономической роли регионального неравенства является оценка его влияния на темпы роста ВВП. Это направление исследования позволит нам оценить дополни тельные макроэкономические ориентиры эффективных значений уров ня концентрации валового продукта по федеральным округам.

Анализ влияния межрегионального экономического неравенства на темпы роста ВВП. Методика оценки зоны эффективных значений фактора G на величину темпов роста ВВП аналогична той, которая ис пользовалась при исследовании зависимости абсолютных объемов ВВП от экономической дифференциации федеральных округов и числен ности занятых. Более того, экспериментальные расчеты показали, что спецификация регрессионного уравнения и аналитический вид формул оценки критических точек G* остаются в том же виде, только в каче стве объясняемой переменной фигурирует не абсолютный объем ВВП, а темп его роста V (табл. 1), и, таким образом, исследуется эконометри ческая зависимость V = f(G,L). Модельные расчеты показали, что анализ периода 1998–2008 гг. позволяет наилучшим образом описать волатиль ность темпов роста факторами G и L.

По итогам проведенных расчетов получен следующий линеаризо ванный вид эконометрического уравнения:

ln V = 21,5 + 6,31 G ln( L ) 7,97 G 2 ln( L ) 2,2 10 4 L ln(G ) + 1,71 10 9 L2 ln ( 2, 98 ) ( 2, 92 ) ( 2, 79 ) ( 2, 87 ) ( 2, 73 ) ) 7,97 G 2 ln( L ) 2,2 10 4 L ln(G ) + 1,71 10 9 L2 ln(G ) (5) ( 2, 79 ) ( 2, 87 ) ( 2, 73 ) R2 = 0,859;

F = 9,18;

DW = 2,26;

a = 6,31;

b = –7,97;

m = –2,210–4;

n = –1,7110–9;

k = е–21,5.

Статистические характеристики эконометрической модели (5) про ходят основные тесты на уровне значимости 95 %. В табл. 3 показаны искомые значения точек G*, рассчитанных для функции V = f(G,L).

Таблица 3. Значения точек экстремума G* для модели (5) Gmin Gmax G fact Год 1998 20,4 19,2 14, 1999 20,3 19,3 15, 2000 21,0 18,6 18, 2001 21,1 18,5 18, 2002 21,3 18,3 19, 2003 21,4 18,2 19, 2004 21,6 18,0 20, 2005 21,7 17,9 23, Гусев А.Б.

Продолжение таблицы 2006 21,8 17,8 22, 2007 22,1 17,5 22, 2008 22,2 17,4 21, Данные табл. 3 позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, с точки зрения положительной динамики ВВП установ лена полоса эффективных значений экономического неравенства, ши рина которой за период 1998–2008 гг. увеличилась в 4 раза: с 1,2 п.п. в 1998 г. до 4,8 п.п. в 2008 г. При этом фактические значения G лежат в окрестности Gmax, и, таким образом, есть основания полагать, что имен но точка максимума будет являться основным ориентиром для G.

Во-вторых, анализ взаимного расположения точек экстремума и фак тических значений G показывает, что только в 2005 г. максимальный предел был превышен. После этого уровень экономической дифферен циации федеральных округов начал снижаться.

Сопоставив интервалы, ограниченные точками экстремума для эко нометрических зависимостей (3) и (5), получаем зону оптимальных значений G в области высокой экономической дифференциации терри торий (рис. 1). Если быть точнее, то речь идет о квазиоптимальных зна чениях G.

Рис. 1.Зона квазиоптимальных значений G для абсолютного объема ВВП и темпов его роста Согласно рис. 1 получаем достаточно узкую полосу эффективных значений G шириной 1,2 п.п., ограниченную траекториями Gmax (V ) и Gmin (Y ). В погоне за высоким экономическим неравенством регионов, как катализатором развития, экономика сама себя загнала в ловушку, Оценка влияния межрегионального экономического неравенства когда фактическая экономическая дифференциации не только миними низирует абсолютный объем ВВП, но и близка к предельному уровню с точки зрения темпов его роста. При этом никаких резервов и свободы управления параметром G в сторону увеличения не просматривается.

Таким образом, остается один путь – снижать экономическое неравен ство регионов, причем в короткие временные сроки. В противном слу чае дальнейшее увеличение G может привести к стагнации, когда рост регионов-доноров не компенсирует упадок периферийных территорий, в результате чего нарушится экономическое единство страны, а вслед за ним и политическая целостность государства.


Цена неоптимального экономического неравенства регионов На основе расхождений экономически оптимальных значений диф ференциации федеральных округов с фактическими значениями регио нального неравенства представляется возможным оценить потери ВВП.

Для расчетов воспользуемся моделями (3) и (5).

Потери ВВП, рассчитываемые на основе модели (3), будут опреде ляться по следующей формуле:

[ ] n E = f (Gmax ) f (G fact ) (6) i = где Е – потери ВВП вследствие избыточного (недостаточного) уровня фактической экономической дифференциации федеральных округов (млрд.руб.);

f (Gmax ) и f (G fact ) – значения функции (3) соответственно в точках Gmax и G fact в i-том году;

n – число лет в анализируемом времен ном интервале (n = 15).

Проведенные по формуле (6) расчеты свидетельствуют о том, что в точке Gmax (табл. 2) расчетные значения ВВП значительно превосходят результаты, зафиксированные госстатистикой. В целом, по итогам 1994– 2008 гг. общие потери составили 44 трлн. руб. (в ценах 2006 г.), что на 30 % превышает ВВП 2008 г. Более того, только за 2008 г. экономические потери достигли 9,7 трлн. руб. Для сравнения, данная величина превы шает ВРП Москвы в 1,5 раза. Более того, применение значений Gmax из табл. 2 к модели (5) проводит к получению темпов роста, которые в 2 раза превосходят фактические.

Если говорить о масштабах сдерживания темпов роста ВВП недо статочным (избыточным) экономическим неравенством федеральных округов в стоимостном выражении, то они практически незаметны. Это объясняется тем, что темпы роста являются производными величинами абсолютных значений ВВП и могут быть, например, одинаковыми, при оценке динамики ВВП малых и высоких абсолютных значений. Необ ходимо подчеркнуть, что потенциальные объемы ВВП, генерируемые функцией (3) при G = Gmax, имеют темпы роста, сопоставимые с дина микой фактического ВВП. Однако в абсолютном выражении фактиче ский ВВП существенно уступает значениям Y (Gmax ).

Гусев А.Б.

*** Итак, мы определили оптимальные значения регионального эко номического неравенства для ВВП и его темпов;

установили, что со временный режим функционирования российской экономики в зоне высоких значений экономической дифференциации территорий себя ис черпал и является деструктивным несмотря на формальное увеличение ВВП. Таким образом, актуализируется вопрос снижения диспропорции в экономическом развитии регионов, причем необходимы оперативные и радикальные решения со стороны государства, в том числе в области налоговой, бюджетной, инвестиционной политики.

Список использованных источников информации 1. Концепция Стратегии социально-экономического развития регио нов Российской Федерации // Минрегион России [www.minregion.ru/ OpenFile.ashx/Download?AttachID=184].

2. Мельникова Л. В. О риторике региональной науки и региональной политики // «Регион: экономика и социология». № 1. 2008.

3. Хилл Ф., Гэдди К. Сибирское проклятье: Обрекает ли российская ге ография судьбу рыночных реформ на неудачу? // «ЭКО». № 6. 2004.

4. Hill F., Gaddy C. The Siberian curse: How communist planners left Russia out in the cold. Washington: Brookings Institution Press, 2003.

5. Гусев А. Б. Жилищное неравенство российских домашних хозяйств:

естественный путь к сегрегации // «Вестник Университета» (Госу дарственный университет управления). № 25. 2009.

6. www.gks.ru – официальный Интернет-сайт Росстата.

Бармаков Борис Петрович Веретенников Николай Юрьевич зав.сектором зав.отделом РИЭПП.

программного обеспечения Тел. (495)916-26-28, мониторинга РИЭПП. info@riep.ru Тел. (495)916-04-87, info@riep.ru ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ И ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ИННОВАЦИОННО АКТИВНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ Для реализации политики перехода на инновационный путь развития в научно-технической сфере, обеспечения координации НИОКР необходи мо наличие системы регистрации, учёта, аналитико-статистической обра ботки и хранения информации, отражающей результаты исследований и разработок в виде наборов характеристик научных организаций и выпол няемых ими НИОКР. Значения и сочетания этих характеристик являются информационной основой формирования проблемно-ориентированной поисковой системы, результаты эксплуатации которой смогут быть ис пользованы для создания организационных механизмов для повышения востребованности инноваций;

адаптации научно-технического комплекса России к условиям рыночной экономики;

активизации передачи знаний и технологий в отечественное производство;

ускорения реализации науч ных и научно-технических достижений.

Данная статья подводит итог трехлетней работы по созданию информационно-аналитического инструмента в виде базы данных, спо собного решать одновременно две задачи: оказывать помощь инноваци онным организациям и предприятиям в поиске потенциальных партне ров и в то же время предоставлять заинтересованным государственным структурам возможность анализа текущей инновационной деятельности [1, 2].

Проект включал в себя разработку и внедрение автоматизированной информационно-аналитической поисковой системы потенциально ак тивных научно-технических организаций, как механизма обеспечения координации научных исследований и разработок, анализа состояния, основных тенденций и направлений развития научных исследований и разработок. Система нацелена на создание программного инструмента рия и организационного механизма формирования системы обратной связи, которые были бы способны обеспечить в целом информационную прозрачность состояния и результатов НИОКР научных организаций по средством генерации статических (на момент запроса) и динамических Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (грант № 08-02-12108в «Информационно-аналитическая поисковая система потенциально активных научно-технических организаций России»).

Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

(ретроспективных и прогнозных) аналитических отображений соотно шений учетных характеристик и показателей.

Это обусловило и подход к формированию структуры базы данных.

Поисковое направление предполагало создание лаконичного образа представления информации, ограниченного по объему и не перегружен ного вторичными данными. В то же время обеспечение возможностей анализа требовало закладки широкого спектра показателей, характери зующих инновационную деятельность организации [1, 2].

При отборе организаций для БД авторы исходили из представления, что инновации могут возникать в любой сфере деятельности (например, музей может разработать новую образовательную программу) и приоб ретать различные формы: исследовательские, маркетинговые, организа ционные, приборные, программные, продуктовые, производственные, процессные, рецептурные, технологические и др. При определении по нятий «инновация», «инновационный» авторы опирались на точку зре ния В. П. Ващенко: «Инновация – это новое решение задачи. Под задачей здесь понимаются: преодоление (кризиса, спада, деструкции), получе ние (конкурентных преимуществ, выгоды), достижение (устойчивого развития), расширение (рынков, клиентской базы). Новое понимается в том смысле, что старое себя исчерпало и не дает искомого решения, в основе нового (решения) могут быть как новые знания, так и новое ис пользование «старых» знаний, а также ноу-хау, новые организационные приемы и др. приемы» [3].

Однако мы сознательно ограничили спектр отбора, организациями, занятыми в сфере науки, технологий и производства, исключая орга низации сферы культуры, обслуживания и т. п., что не означает, что в дальнейшем избранный спектр не может быть расширен. При этом мы не ограничивались организационно-правовой формой или формой соб ственности. Поэтому в БД присутствуют и академические институты, и малые предприятия, и органы управления.

Основой для формирования структуры и первичного массива ин формации послужила база данных аккредитованных научных органи заций [4]. Научные организации, как структуры, призванные создавать, как минимум, новое знание – первые кандидаты на включение в БД ин новационных организаций. Институт государственной аккредитации на учных организаций существовал с 1998 г. по 2005 г., и через него за этот период прошли более 3500 организаций различных организационно правовых форм и форм собственности. Процедура носила доброволь ный, а, следовательно, не слишком заформализованный характер, по этому эксперты, оценивавшие поданные заявки, имели возможность общаться непосредственно с заявителями и напрямую уточнять любые данные. Созданная в результате база данных являлась наиболее пол ной, выверенной и исчерпывающей по набору отображаемых показа телей: более 100 показателей, описывающих экономическую деятель ность, кадровую составляющую, материально-техническую базу и т. п.

Полностью структура созданной базы данных инновационно активных организаций приведена в [2].

Принципы формирования и возможности использования базы данных Решение поставленной задачи предполагало создание информаци онно-организационной технологии на базе современной автомати зированной информационно-аналитической системы. Программной основой формирования БД стала разработанная в РИЭПП информаци онно-аналитическая система «Ментор», позволяющая создавать в реальном режиме времени сложные информационные системы с от крытой структурой данных. Система была доработана под задачи про екта.

Методологическая основа технологии «Ментор» – универсальный язык описания предметных областей (ЯОПО), используемый всеми категориями пользователей на всех стадиях жизненного цикла инфор мационных систем. ЯОПО включает несколько десятков понятий, при этом характеризуется полнотой и простотой логики, что делает его до ступным для быстрого понимания и освоения как конечными пользова телями независимо от сферы деятельности, так и профессиональными разработчиками информационных систем.

Эффективность технологии «Ментор» обеспечивается поддержкой следующих возможностей: реализация всех манипуляций через пользо вательский интерфейс без изменений в программном коде и структуре файловой системы;


проектирование информационной системы на лю бой стадии анализа предметной области;

переход в режим эксплуатации на любой стадии проектирования;

модификация структуры информаци онной системы без нарушения целостности данных и уменьшения мно жества решаемых задач;

в режиме эксплуатации решение совокупности задач, перекрывающих поставленные при проектировании цели («запас прочности» по отношению к множеству решаемых задач).

По функциональному назначению Технология «Ментор» состоит из следующих основных модулей: автоматизированное проектирование структуры базы данных по логической модели в терминах ЯОПО;

ре дактирование и просмотр данных через стандартный интерфейс;

генера тор нестандартных пользовательских интерфейсов;

генератор фильтров;

генератор сортировок;

генератор отчетов;

импорт-экспорт данных;

си стема диагностики;

администрирование и конфигурирование;

ведение репозитария баз данных.

Термины ЯОПО «Ментор», используемые при проектировании структур баз данных включают следующие основные понятия: база дан ных, картотека, карточка, объект, словарь, показатель.

Простой объект – нечто, допускающее описание его в виде набора каких-либо свойств (показателей). Наименование объекта (его главный идентификатор) хранится в соответствующем словаре.

Составной объект – набор простых объектов, допускающий нали чие свойств, относящихся ко всему набору, но не имеющих смысла по отношению к отдельным его составляющим.

Словарь – множество наименований однородных объектов.

Карточка – сведения об одном объекте. Состоит из двух частей: наи менование объекта (элемент словаря / объединение элементов словарей);

свойства объекта, представленные в виде таблицы.

Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

Картотека – сведения о совокупности однородных объектов (простых или составных). Состоит из множества карточек, характеризуемых одним и тем же набором показателей (единым для всех карточек картотеки). Все объекты каждой составляющей объекта – элементы одного словаря.

Показатель картотеки – свойство объекта. Типы показателей: Текст;

Число;

Ссылка на словарь;

Дата;

Ссылка на картотеку;

Список эле ментов словаря;

Список объектов картотеки;

Стандартная формула (типы возвращаемых значений: текст, число, дата, элемент словаря);

Рекуррентная формула (тип возвращаемого значения – число);

Сумма по строке (тип возвращаемого значения – число);

Сумма по столбцу (тип возвращаемого значения - число);

Сумма по условию (тип возвра щаемого значения – число) База данных – совокупность картотек данных и иерархических сло варей данных.

Основополагающий принцип построения физической структуры технологии «Ментор» – раздельное хранение различных типов данных.

Общее количество файлов в этом случае не зависит от предметной об ласти и сложности системы и определяется только количеством исполь зуемых типов данных.

Все файлы, включая и файлы индексного доступа, на всех стади ях жизненного цикла информационной системы (ИС) имеют жесткую структуру, т. е. модификация возможна только за счет добавления, ре дактирования или удаления записей, но не полей или файлов. Этим обе спечивается стабильность и инвариантность физической структуры от каких бы то ни было изменений в данных и логике ИС, реализуемой в рамках «МЕНТОР».

Решая задачу доступного поиска, авторы пришли к единому мнению, что он должен быть тематическим – что и было предусмотрено в струк туре рассылаемой анкеты (графы ОКВЭД, ГРНТИ, ключевые слова, на правления инновационной деятельности, типы инноваций). Практика, однако, показала, что респонденты, как правило, не оперируют понятия ми: направления, типы, ключевые слова;

а в каждом случае дают развер нутые тексты. С рубрикатором ГРНТИ знакомы единицы, а классифика тор ОКВЭД не отражает научную составляющую деятельности. Поэтому мы самостоятельно выделили из оригинальных текстов ключевые слова/ словосочетания, описывающие продукцию и услуги организаций. При отборе ключевых слов мы исходили из того, что эти же ключевые слова будут несущим каркасом системы поиска, и, следовательно, должны со четать смысловую наполненность, разумный размер (длину) и учитывать технические требования программного продукта. Длина ключевого сло ва/словосочетания была определена таким образом – не более 60 симво лов (4–5 слов). Сложность отбора заключалась в том, что в ряде случа ев организацией указывались только конкретные продукты/услуги (что, безусловно, информативнее): инкубаторы ИП-36 «Эльбрус», анализато ры спектра «С-4-Сатурн» и т. д., а в других анкетах только направления деятельности (иногда слишком широкие): агрохимия, оптика и т. д. В ре зультате анализа 3006 отобранных ключевых слов были сформированы Принципы формирования и возможности использования базы данных укрупненные направления инновационной деятельности, по которым была проиндексирована деятельность организаций. Естественно, что ор ганизация могла быть отнесена к нескольким направлениям. По резуль татам индексации был составлен «рейтинг» направлений, 30 наиболее часто упоминаемых из которых представлены в табл. 1.

Таблица 1. Направления инновационной деятельности Кол-во Направления инновационной деятельности упоминаний 1 Химия, химические технологии Электроника, радиотехника Электротехника, автоматика, телемеханика Машиностроение, металлообработка, робототехника Нанотехнологии, наноматериалы Экология, очистка и переработка отходов Приборостроение, измерительная техника Медицина, медоборудование, лекарственные препараты Энергетика, энергосбережение Информационно-коммуникационные технологии (икт) Транспорт, дорожное строительство Новые материалы, композиты Нефть и газ: технологии, оборудование Военная техника, вооружение, технологии Строительство: техника, технологии, материалы Горнорудная техника и технологии, геологоразведка Биология, биотехнологии Сельское хозяйство, техника, технологии Космическая техника и технологии, ракетостроение Связь, телевидение, коммуникации, навигация Металлургия, металловедение Ядерная техника, материалы и технологии Авиастроение, авиационная техника Водное хозяйство, гидрология, гидротехника, водоочистка Науки о земле, атмосфера Легкая и пищевая промышленность Метрология, стандартизация, сертификация Лазерные технологии Судостроение Лесное хозяйство, деревообработка ИТОГО Процедура информационного поиска инновационно-активных ор ганизаций опиралась в основном на работу с сетью Интернет. Любые Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

ссылки на организации, имеющие отношение к инновационной деятель ности (статьи, доклады, отчеты конференций, каталоги выставок) зано сились на первичные карточки в базе данных. После чего велся целена правленный поиск адресных реквизитов этих организаций. В процессе поиска и первичного наполнения БД пришлось расширить спектр отбо ра с учетом того, что инновации могут возникать на стыке интересов не только научно-технических организаций. Таким образом, в базу данных включены организации производственной сферы, поставщики научного оборудования, органы управления (отвечающие и заинтересованные в продвижении инноваций).

Возможности базы позволяют формировать в том числе и статистиче ские распределения по любому сочетанию имеющихся показателей. При мер подобного распределения организаций, включенных в БД, по направ лениям деятельности и федеральным округам приведен в табл. 2.

Таблица 2. Распределение организаций по направлениям деятельности и федеральным округам Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Приволжский Северо-Западный Сибирский Авиастроение, авиационная техника Уральский Центральный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Биология, биотехнологии Сибирский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Водное хозяйство, гидрология, гидротехника, водоочистка Уральский Центральный Южный ИТОГО Приволжский Северо-Западный Сибирский Военная техника, вооружение, технологии Уральский Центральный Южный ИТОГО Принципы формирования и возможности использования базы данных Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Горнорудная техника и технологии, геологоразведка Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Информационно-коммуникационные технологии Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Космическая техника и технологии, ракетостроение Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Лазерные технологии Уральский Центральный Южный ИТОГО Приволжский Северо-Западный Сибирский Легкая и пищевая промышленность Уральский Центральный Южный ИТОГО Приволжский Северо-Западный Сибирский Лесное хозяйство, деревообработка Уральский Центральный Южный ИТОГО Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Машиностроение, металлообработка, робототехника Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Медицина, медоборудование, лекарственные препараты Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Металлургия, металловедение Уральский Центральный Южный ИТОГО Приволжский Северо-Западный Сибирский Метрология, стандартизация, сертификация Уральский Центральный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Нанотехнологии, наноматериалы Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Науки о земле, атмосфера Уральский Центральный Южный ИТОГО Принципы формирования и возможности использования базы данных Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Нефть и газ: технологии, оборудование Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Новые материалы, композиты Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Приборостроение, измерительная техника Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Связь, телевидение, коммуникации, навигация Сибирский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Сельское хозяйство, техника, технологии Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Строительство: техника, технологии, материалы Уральский Центральный Южный ИТОГО Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Приволжский Северо-Западный Уральский Судостроение Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Транспорт, дорожное строительство Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Химия, химические технологии Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Экология, очистка и переработка отходов Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Электроника, радиотехника Уральский Центральный Южный ИТОГО Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Электротехника, автоматика, телемеханика Уральский Центральный Южный ИТОГО Принципы формирования и возможности использования базы данных Федеральный Направления инновационной деятельности Код округ Дальневосточный Приволжский Северо-Западный Сибирский Энергетика, энергосбережение Уральский Центральный Южный ИТОГО Приволжский Северо-Западный Сибирский Ядерная техника, материалы и технологии Уральский Центральный ИТОГО Итого Благодаря гибкости формирования структуры, возможности ее кор ректировки и адаптации под изменяющиеся требования без потери вне сенной информации и логических связей между элементами данных, созданная база данных инновационно активных организаций, будучи встроенной в оргструктуру национальной инновационной системы2, могла бы стать информационно-аналитическим инструментом для ре шения широкого спектра актуальных задач. Сформированная на данный момент структура базы данных при регулярном обновлении позволяет, в частности, проводить:

– анализ динамики инновационной активности по регионам с воз можностью их последующего рейтингования для разработки программ регионального развития, – мониторинг соотношения участия государства и частного бизне са в софинансировании отдельных проектов с целью разработки и кор ректировки стратегии развития частно-государственного партнерства и увеличения доли внебюджетного финансирования, – выявление соответствия приоритетным и неприоритетным на правлениям для последующей их корректировки, – мониторинг соотношения долгосрочных и краткосрочных про ектов для учета при формирования стратегий развития и планировании финансирования, – выявление (по ключевым словам) сфер деятельности, не охвачен ных существующими классификаторами, для их доработки и расшире ния, – анализ соотношения фундаментальных и прикладных разрабо ток: по объемам финансирования и внутренних затрат;

по принадлежно сти исполнителей к государственному и частному секторам, к академи См. статью Б. П. Бармакова в этом же номере.

Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю.

ческой, ведомственной, вузовской или корпоративной науке;

по сферам и отраслям деятельности, научным направлениям и приоритетам, регио нам и т. д.

– анализ соотношения основных и обслуживающих элементов функционального цикла [2] по объему затрат, – анализ соотношения видов деятельности по охвату цикла [2] в рамках частно-государственного партнерства для определения наиболее привлекательных для инвесторов, – оценку и рейтингование субъектов деятельности по выполнению элементов функционального цикла [2] с целью их привлечения к экспер тизе и участию в гос. программах, – анализ соотношения участия в инновационной деятельности ор ганизаций академической, ведомственной, вузовской и корпоративной науки по количеству проектов, соответствию приоритетным направле ниям, результатам, финансовому вкладу и т. д., – определение степени вовлеченности в инновационную деятель ность организаций гос.сектора по классификатору форм собственно сти, – анализ участия организаций, обеспечивающих основную дея тельность, для разработки стратегий и программ развития инновацион ной инфраструктуры, – анализ степени кооперации участников инновационной деятель ности для формирования кластеров, в том числе по регионам, – мониторинг приборно-инструментальной базы по уровню но визны, странам-производителям, приоритетным направлениям, принад лежности (собственное оборудование или лизинговое) и т. д., – мониторинг соотношения инициаторов инноваций для анали за инновационной активности государственных и негосударственных структур, – мониторинг наличия у исполнителей собственных интеллекту альных заделов на основе анализа методической базы деятельности, – оценку результативности инновационной деятельности на осно ве анализа уровня новизны, масштаба воздействия, актуальности, рента бельности и сферы приложения результатов, – мониторинг численности занятых: динамика соотношение иссле дователей и прочего персонала, в том числе по отраслям, регионам, по принадлежности к государственному и частному секторам, к организаци ям академической, ведомственной, вузовской и фирменной науки и т. д., – мониторинг кадров исследователей: демографическая структура, распределение по научным дисциплинам – для разработки образова тельной политики, – анализ развития малых и средних инновационных предприятий по приоритетам, сферам деятельности, регионам и т. д., – анализ структуры инновационной активности по видам иннова ций.

Очевидно, что для принятия эффективных управленческих решений требуются актуальные данные о состоянии и основных тенденциях и Принципы формирования и возможности использования базы данных механизмах развития сферы исследований и разработок, т. е. необхо дима система, основанная на надежной и регулярной информационной технологии обратной связи. База данных, тем не менее – всего лишь ин струмент для решения перечисленных задач, однако, она может стать информационно-аналитическим ядром и импульсом для развития ин фраструктуры национальной инновационной системы.

Источники 1. Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю. Информационно-аналитическая поисковая система инновационно активных научно-технических организаций. // Альманах «Наука. Инновации. Образование», вы пуск 6, М.: «Языки славянской культуры»,2008.

2. Бармаков Б.П., Веретенников Н.Ю. База данных инновационно активных организаций // Альманах «Наука. Инновации. Образова ние», выпуск 8, М.: «Языки славянской культуры», 2009.

Ващенко В.П. От «внедрения» до «осознания» и «принуждения»: об инновациях и их производных. // Альманах «Наука. Инновации. Об разование», выпуск 9, М.: «Языки славянской культуры», М., 2010.

4. Бармаков Б.П., Горбатенко Н.Г., Изосимов В.Ю., Напреенко В.Г. Ак кредитация научных организаций как информационная технология обратной связи по регулированию научно-технической деятельно сти // Информация и связь. № 4, 2002.

Тихонова Светлана Анатольевна кандидат экономических наук, зав. сектором механизмов финансирования и форм организации инновационных процессов РИЭПП.

Тел. (495) 917-03-51, tikhonova @riep.ru ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ РЕАЛИЗАЦИИ ПРАВА НА ОБРАЗОВАНИЕ ДЕТЕЙ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗДОРОВЬЯ Нарушения здоровья населения, врожденные или приобретенные, не являются необычным или аномальным явлением. В частности, в экономи ке России около 13 млн. человек, т. е. каждый 11-ый наш соотечественник, имеют сенсорные, интеллектуальные, психические или иные нарушения.

Вместе с тем из-за отсутствия соответствующих условий вовлечения ин валидов в социальную, экономическую и политическую жизнь потенци ал их активности значительно снижен. Проблема вовлечения инвалидов в различные сферы жизнедеятельности является одной из сложнейших, требующих особого государственного и общественного внимания. Учи тывая трудные социально-экономические условия, с которыми сталки ваются инвалиды, и признавая важность актуализации проблем инва лидности как составной части соответствующих стратегий устойчивого развития, 13 декабря 2006 г. Генеральной Ассамблеей ООН была принята Международная конвенция о правах инвалидов (далее – Конвенция) [1] и Факультативный протокол к ней [2], а с 30 марта 2007 г. открыта для подписания государствами, намеревающимися предпринять шаги к ее ра тификации. К настоящему времени Конвенцию подписали 147 государств (в т. ч. 90 стран подписали Факультативный протокол), а 95 стран уже ее ратифицировали (58 – ратифицировали Факультативный протокол) [3].

Страны, подписавшие Конвенцию и Факультативный протокол, обя заны принять законы и меры организационно-экономического характера для улучшения прав инвалидов, избавиться от юридических норм и обы чаев, которые ущемляют интересы людей с неполноценным здоровьем.

Российской Федерации, подписавшей Конвенцию 24 сентября 2008 г., также предстоит подготовить комплексное решение о ратификации дан ного документа, требующее внесения соответствующих изменений в за конодательство и совершенствование организационно-экономического механизма реализации прав инвалидов.

Исследование выполнено в рамках гранта РГНФ за счет средств федерально го бюджета № 10-02-00064а по теме «Разработка организационно-экономического механизма реализации права на образование детей с ограниченными возможностя ми здоровья и детей-инвалидов в контексте подписания Российской Федерацией Конвенции ООН о правах инвалидов».



Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 | 10 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.