ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ: СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТАТИСТИКИ НАУКИ И ИННОВАЦИЙ 5
1.1 Система показателей статистики науки и инноваций 5
1.2 Особенности статистического изучения научной и инновационной деятельности 9
2. АНАЛИЗ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ И АНАЛИЗА ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ИННОВАЦИЙ 22
2.1 Анализ статистических методов оценки и анализа показателей развития науки и инноваций 22
2.2 Совершенствование системы статистических показателей и методов оценки характеристик в сфере науки и инноваций 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 31
Сегодня мир отмечает, что экономика привела социум в постиндустриальную стадию развития, превосходящую более раннюю, индустриальную. Наступил период, когда человечество готово развивать информационное общество, где деятельность опирается на связанные с информацией процессы - производства и распространения до использования. Данные могут полностью быть обработаны информационными технологиями, поскольку автоматизированным происходит сбор и обмен, обработка и хранение, что обеспечивают современные ИКТ. Автоматизация нужна, чтобы ускорить динамику развивающихся высокотехнологичных производств. Информация перестраивает труд – и по характеру, и содержательно, меняет структурный облик занятости, порождает в экономике деятельность новых видов, изменяет практику в образовании и здравоохранении, корректирует предпочтения потребителей и сферу торговли.
Сегодня феномену интеллектуальной экономики посвящены работы выдающихся экономистов мира. Существует и синоним - экономика знаний, поскольку наука и техника приносят информацию, обосновывающую экономический рост. Наукоемкость на обрабатывающих предприятиях и в сервисе возросла в лидерах индустриальной экономики, формируя почти 50% ВВП, а за отраслями фиксируется преобладание в темпах роста по объемам выпущенной продукции, снижению безработицы, притока средств от инвесторов, операций ВЭД.
Россия благополучно справилась с переходным периодом, а экономика страны функционирует по рыночным стандартам, а также укрепила позиции науки и ее контакт с производителем. Прикладные достижения науки очень интересуют предприятия и отрасли отечественной экономики. Без инноваций продукция не может стать конкурентоспособной, не удержит занятых и не выйдет на новые пространства для сбыта, сорвется диверсификация производства и поднимется эффективность. Инновации существуют в структуре промышленной деятельности в роли нужного слагаемого, реализовать которое помогают технологии, передаваемые в различных формах, - с овеществлением (техника) или неовеществленные (патенты, лицензии, ноу-хау, услуги технологического содержания). Однако в полном объеме быть инновационно-активными отечественным предприятиям мешают проблемы объективной и субъективной природы.
Науку и промышленность важно изучать так, чтобы в итоге анализа и прогноза предвидеть ход развития. Для этого нужно рассматривать инновации, стоящие перед ними цели, формирующие их источники, варианты проводимого технологического обмена (внутренний или внешний), определять суммы затрат (текущие и капитальные) для осуществления научных инновационных мероприятий, разбить на виды и источники финансовые поступления, заложить требования к инновационной продукции по объему.
Объект исследования: показатели развития науки и инноваций.
Предмет исследования: оценка и анализ статистических показателей развития науки и инноваций.
Цель работы заключается в рассмотрении статистических методов оценки и анализа показателей развития науки и инноваций.
Задачи:
1. Рассмотреть теоретический аспект, посвященный тематикам, связанным с системой показателей статистики науки и инноваций, и особенностями статистического изучения научной и инновационной деятельности.
2. Проанализировать статистические методы оценки и анализа показателей развития науки и инноваций.
3. Сформировать предложения по совершенствованию системы статистических показателей и методов оценки характеристик в сфере науки и инноваций.
Современные реалии бросили статистике вызов преобразоваться в результативный инструмент, который вооружит науку и инновации средством мониторинга, подведет аргументы под научно-техническую политику, быстро откликнется на обновление приоритетов, выявит тренд и даст надежные прогнозы.
Пока недостаточное внимание направлено на трудности по выявляемым устойчивым и закономерным моментам в динамике важнейших для страны потенциалов - научного и инновационного, на неточности в прогнозе сдвигов по количеству и структуре перемен. Нужно искать способы шире проводить межстрановые статистические сопоставления, поскольку мировой опыт в целях отечественной статистики не обобщен, а государства разных регионов не только опережают, но и отстают от РФ в сфере науки и техники, научно-исследовательских проектов и разработок Проблемно, что науку и инновации статистики не характеризуют концептом формирования в условиях макроэкономики и прогнозируемого сценария событий, а также сомнительной видится действенность векторов политики властей в научно-технической деятельности.
На международном уровне действуют стандарты, кардинально непохожие на реалии в методологии и практики, существующие в отечественной статистике научно-исследовательских проектов и разработок, поскольку Россия ориентировала отчеты под уникальные потребности и действительность. Такой шаг объективизировал отражаемый потенциал в сфере научно-исследовательских проектов и разработок, но нужно оперировать тем понятийным аппаратом, на котором изъясняется мировое сообщество. Положительно, что РФ использует статистику науки как отрасль, формирующую пласт информативных данных, чтобы привлечь в экономику инвестиции и оценить свое положение на мировой арене.
Наукой статистикой инновации группируются так, чтобы учесть, с какой целью предприятие вводит новинку в инновационную стратегию, что подразумевает:
• задачу выпускать взамен снятого с производства из-за устаревания продукта новый;
• переформировать в сторону более широкого ассортимент;
• обеспечить адекватное запросам потребителя качество;
• выйти на новый рынок или остаться на освоенном;
• отсечь лишние позиции из издержек на производство;
• изменить условия труда на лучшие;
• как можно меньше загрязнять экологию.
1. Аверина, Т. Н. Статистические методы в экономическом анализе: направления и проблемы применения / Т. Н. Аверина, Н. Н. Левкина. Текст: непосредственный // Интеллектуальный потенциал региона и управление знаниями: материалы Международной научно-практической конференции: дополнительный том / под ред. Ю. Н. Арсеньева, С. Ю. Прохорова. Тула: Изд-во Тул. гос. ун-та, 2017. С. 138–143.
2. Аббакумов, В. Бизнес-анализ информации. Статистические методы: Учебник / В. Аббакумов, Т. Лезина. - М.: Экономика, 2019. - 374 c.
3. Аббакумов, В., Л. Бизнес- анализ информации.Статистические методы / В.Л. Аббакумов. - М.: Экономика, 2019. - 374 c.
4. Большая онлайн-библиотека. URL: https://www.e-reading.club/chapter.php/ 98881/54/Statistika. Текст: электронный.
5. Годин, А. М. Статистика: учебник для бакалавров / А. М. Годин. Москва: Дашков и К°, 2017. 412 с. Текст: непосредственный.
6. Гореева, Н. М. Статистика в схемах и таблицах / Н. М. Гореева. Москва: Эксмо, 2017. 414 с. Текст: непосредственный.
7. Гусаров, В. М. Статистика: учебное пособие / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2017. 480 с. Текст: непосредственный.
8. Дубина, И.Н Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях / И.Н Дубина. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 416 c.
9. Елисеева, И. И. Статистика: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева. Москва: Юрайт, 2017. 565 с. Текст: непосредственный.
10. Ефимов, В.В. Статистические методы в управлении качеством продукции / В.В. Ефимов, Т.В. Барт. - М.: КноРус, 2018. - 112 c.
11. Карманов, Ф.И. Статистические методы обработки экспериментальных данных. Лабораторный практикум / Ф.И. Карманов, В.А. Острейковский. - М.: Абрис, 2017. - 208 c.
12. Савицкая, Г. В. Теоретические основы анализа хозяйственной деятельности: учебное пособие / Г. В. Савицкая. Москва: Инфра-М, 2018. 217 с. Текст: непосредственный.
13. Салин, В. Н. Макроэкономическая статистика: практикум: учебное пособие / В. Н. Салин. Москва: Изд-во Финансового ун-та, 2017. 155 с. Текст: непосредственный.
14. Социально-экономическая статистика: учебник для академического бакалавриата по специальности / М. Р. Ефимова, А. С. Аброскин, С. Г. Бычкова [и др.]. Москва: Юрайт, 2017. 591 с. Текст: непосредственный.
15. Статистика: учебник для прикладного бакалавриата / И. И. Елисеева, М. В. Боченина, Н. В. Бурова [и др.]. Москва: Юрайт, 2018. 447 с. Текст: непосредственный.