Научный журнал

Успехи современного естествознания

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Мазуркин П.М. 1

---

1 Поволжский государственный технологический университет

Приведены закономерности рангового распределения по рейтингу 110 стран, среди них Россия занимала 49-е место. Для анализа были приняты показатели: 1) инновационные затраты/суммарный балл; 2) инновационная эффективность/суммарный балл); 3) инновационная эффективность/инновационные затраты. Сравнение показывает весьма скромную инновационную активность России, но при этом значения всех трех относительных показателей инновационной активности у России положительные или позитивные. Только изобретения имеют мировую новизну и достаточно высокую конкурентоспособность, а полезные модели нужны в основном для внутреннего употребления. В итоге в стране образуется так называемый инновационный крест. Динамика изобретений куда значимее, если при этом снизить справедливое в неспокойной экономике колебательное возмущение изобретателей.

Статья в формате PDF

1249 KB

инновации

активность

показатели

отношения

закономерности

1. Индикаторы инновационной деятельности: 2012. стат. сб. – М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2012. – 472 с.

2. Индикаторы науки: 2011. ст. сб. – М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2011. – 368 с.

3. Мазуркин П.М. Закономерности простых чисел. – Германия: Palmarium Academic Publishing, 2012. – 280 с.

4. Мазуркин П.М. Активность потребления электроэнергии в Советском Союзе и приспособляемость отраслей экономики к промышленности // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2011. – № 10. – С. 25–34.

5. Мазуркин П.М. Анализ трендов технологического развития и волновых возмущений советской электроэнергетики // Соврем. наукоемкие технологии. – 2011. – № 6. – С. 53–60.

6. Мазуркин П.М. Потребление электроэнергии в бывшем Советском Союзе без диверсификации и нормализации производства // Международный журнал экспериментального образования. – 2011. – № 10. – С. 24–31.

7. Мазуркин П.М. Прогнозирование российской электроэнергетики: держать тренд и/или гасить волны колебательного возмущения // Современные наукоемкие технологии. – 2011. – № 5. – С. 37–48.

8. Глобальный инновационный индекс. – URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ %D0 % 93 %D0 %BB %D0 %BE %D0 %B1 %D0 %B0 %D0 %BB %D1 %8C %D0 %BD %D1 %8B %D0 %B9_ %D0 %B8 %D0 %BD %D0 %BD %D0 %BE %D0 %B2 %D0 %B0 %D1 %86 %D0 %B8 %D0 %BE %D0 %BD %D0 %BD %D1 %8B %D0 %B9_ %D0 %B8 %D0 %BD %D0 %B4 %D0 %B5 %D0 %BA %D1 %81 (Дата обращения 20.10.2012).

9. Мазуркин П.М., Порядина О.В. Эконометрическое моделирование: практикум. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2009. – 204 с.

Главное отличие у нас от существующей методологии анализа, в частности глобального инновационного индекса стран [1, 2], заключается в полном отказе от методов аппроксимации (когда к исходным данным приближается любая математическая зависимость, чаще всего полиномы) и переход к идентификации устойчивых законов. Поэтому устойчивые законы проявляются везде и всюду. Их обобщение нам позволило выдвинуть так названный нами биотехнический закон [4–7], на основе фрагментов которого еще до процесса моделирования конструируются исходные статистические закономерности.

Наша методология потребовала отказа от закона нормального распределения, а значит, отказа и от классической статистики, полностью привязанной к нормальному распределению. Тем самым мы вернулись к аксиоматическим принципам, выдвинутым Кетле, и пересмотрели их. Мы также восприняли те идеи о месте математики, которые до сих пор неизвестны российским математикам и приняли подход от инженера к математике, а не наоборот.

Еще Клайн писал о неопределенности математики, весь мир считает математику служанкой наук, и только в нашей стране математику считают первичной, а экономические и технологические теории вторичными. Поэтому долгое время происходит в России кризис отношений к классической математике, а полный отказ математиков от решений в этой проблематике привел к неприязни производственников к математикам. Это характерно для экономистов и биологов, так как велико кощунство современной классической математической науки к принципам и законам экономического и технологического развития.

Поэтому отказ от классической математики, отказ от моделей с дифференциальными и интегральными уравнениями (которые в решениях, в конечном счете, все равно приводятся к линейным алгебраическим результатам), применение устойчивых законов позволят в полной мере реализовать подход от экономиста к математику, а не наоборот.

Методы разработки статистических моделей по динамическим рядам и по отдельным срезам времени (ранговые и другие закономерности ненормального распределения) становятся весьма простыми и достаточно просто реализуются в общеизвестных программных средствах на компьютерах. Но нужны специальные среды. При этом эвристические способности специалиста (в данном случае представления и мысленные модели экономиста) относительно легко материализуются в виде конкретных статистических моделей.

А вторую часть, то есть сам процесс прогнозирования, мы пока не трогали и оставили по существующим методологическим подходам и методам. Но и здесь наш подход от инженера к математике позволит оценивать количественно влияние пойнтер-точки осознанных поворотов в настоящем по ожидаемым результатам в будущем и тем самым постепенно и плавно (эволюционно) менять векторы и градиенты поведения всей экономической системы. При этом не нужны сложнейшие комплексы моделирования типа «ядерная зима» или Worid3: все происходит на средней мощности компьютере с использованием известных программных средств. Но в дальнейшем для целей прогнозирования мы предлагаем создать специализированное программное средство с хорошей визуализацией, например по типу ГИС.

Исходные данные. Фрагмент исходных данных приведен в табл. 1.

Таблица 1

Рейтинг небольших и крупных стран по глобальному инновационному индексу

Россия в 2009 году занимала 49-е место. В данной статье приведем закономерности рангового распределения по рейтингу из табл. 1 не по самим трем показателям, а их отношениям, что позволяет выявить принципиально новые закономерности.

Относительные показатели рейтинга стран. По исходным статистическим данным [1, 2] возможны для анализа следующие относительные показатели:

1) инновационные затраты/суммарный балл (ИЗ/Б);

2) инновационная эффективность/суммарный балл (Э/Б);

3) инновационная эффективность/инновационные затраты (Э/ИЗ).

Первое отношение. Отношение между индексами инновационных затрат к суммарному баллу показывает удельные затраты на инновационную деятельность страны к единице достигнутого результата в инновациях.

Это отношение (рис. 1) вычисляется по закономерности

(1)

где i – место в рейтинге 110 стран по глобальному инновационному индексу; A – амплитуда (половина) колебательного возмущения i-й страны; p – полупериод колебания в рейтинге i-й страны.

По модели (3.21) наблюдается кризисная волновое возмущение ранжированного по суммарному баллу инновационной деятельности стран.

Рис. 1. Отношение инновационных затрат к суммарным баллам

Коэффициент корреляции, равный 0,605, относит эту закономерность к средней по тесноте факторной связи. Но при этом четко видно возмущающее весь мир звено из нескольких стран. При этом с дополнительными волновыми составляющими к модели (1) можно существенно повысить коэффициент корреляции (в правом верхнем углу графика).

Второе отношение. Оно показывает удельный результат по инновациям на единицу баллов глобального инновационного индекса (рис. 2) и определяется закономерностью вида

(2)

Рис. 2. Отношение инновационной эффективности к суммарным баллам

Здесь также наблюдается средняя теснота связи. Это связано с вычислениями относительных величин, поэтому лучше брать первичные факторы. Но на них так выпукло группа возмутителей инновационных процессов не проявляется. В этой группе находится и Россия.

Третье отношение. Отношение «эффект/издержки» (рис. 3) такой:

(3)

Рис. 3. Отношение инновационной эффективности к инновационным затратам

Формула (3) характеризуется слабоватой теснотой связи.

Но при этом на рис. 3 видны немало резко отклоняющихся точек, причем в более широком, в сравнении с предыдущими двумя относительными параметрами, интервале рейтинга.

По трем относительным параметрам Россия выглядит по табл. 2.

Таблица 2

Место России в размахе относительных параметров активности 110 стран мира

Сравнение показывает весьма скромную инновационную активность России:

по отношению ИЗ/Б в 8/0,2222 = 36,0 раз меньше Маврикии;

по отношению Э/Б в 8,8667/1,7778 = 5,0 раз меньше Хорватии;

по отношению Э/ИЗ в 23/8 = 2,875 раз меньше Греции.

Но при этом значения всех трех относительных показателей инновационной активности у России положительные или позитивные. Так что надеяться на лучшее можно.

Приспособляемость стран к мировым инновациям. В любой конструкции сложной биотехнической закономерности первый член является естественной тенденцией, а остальные, как правило, имеют причину в виде антропогенного воздействия или же природной импульсной катастрофы (для локальных экосистем и других типов систем, в том числе и стран).

Тогда коэффициент приспособляемости [4] является отношением второй составляющей (затем и последующих членов модели) к первой.

Показатель указывает на необходимость нормализации (понятие по Г. Форду) производства или что точнее, всего технологического базиса страны. При этом очевидно, что по увеличению номера рейтинга ухудшается и приспособляемость страны к инновациям. Иначе говоря, нужно повышать инновационный климат в экономике и технологическом базисе.

Сумма баллов. Тенденция (рис. 4) этого показателя по рейтингу 110 стран дается законом кризисного показательного роста по формуле

(4)

На рис. 5 приведен график второй составляющей колебательного возмущения рейтинга 110 стран. Как видно, сильные в инновационном отношении страны не имеют значимой амплитуды колебания. Только с 30-го места начинается возмущение с резко убывающей частотой колебания. При этом Россия со своим 49-м местом в рейтинге находится ниже оси абсцисс, то есть у неё приспособляемость к мировым инновациям отрицательная или негативная.

Модель приспособляемости 110 стран (рис. 6) к международным инновациям и инновационным процессам имеет вид:

(5)

Рис. 4. Тенденция приспособляемости 110 стран к суммарным баллам

Рис. 5. Волна возмущения после модели (4)

Рис. 6. Приспособляемость 110 стран к инновациям по суммарным баллам

Амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) показывает, что после 60-го места рейтинговый ряд стран идет, как это случается с изношенным двигателем внутреннего сгорания, «в разнос»: амплитуда нарастает по показательному закону и остальные 200 – 110 = 90 стран мира уходят вне досягаемости рейтинга.

Таким образом, мир в целом характеризуется как явно неуравновешенный в глобальной инновационной деятельности человеческий механизм.

Инновационные затраты. Ряд из 110 стран (рис. 7) распределяется по закону кризисного экспоненциального роста

(6)

Остатки после формулы (6) имеют очень малую погрешность, поэтому волну по ним не идентифицируем. По ним видно, что передовые страны тратят намного больше финансовых средств (положительные остатки), чем это требуется по тренду (6). У России также траты выше оси абсцисс, поэтому приспособляемость позитивная. Мы тратить всегда умели.

Рис. 7. Приспособляемость 110 стран к инновационным затратам

Инновационная эффективность. Приспособляемость 110 стран к глобальной инновационной деятельности по эффективности (рис. 8) имеет закон кризисного роста

(7)

Рис. 8. Приспособляемость 110 стран к глобальной инновационной эффективности

Интенсивность 23,20517 спада очень высокая и, начиная примерно с 60-го места, остальные 50 стран входят в резкий ступор. Россия со своим 49-м местом по остаткам находится на оси абсцисс. Иначе говоря, инновационные процессы проходят ни шатко, ни валко.

Данные о подаче в Роспатент заявок на объекты промышленной собственности (ОПС) приведены в табл. 3.

Только изобретения имеют мировую новизну и достаточно высокую конкурентоспособность, а полезные модели нужны в основном для внутреннего употребления. Поэтому-то их численность, как и других видов не статусных ОПС, закономерно нарастает.

В итоге образуется так называемый инновационный крест.

С трендом в виде закона экспоненциального роста и второй волновой составляющей изменяется численность заявок на изобретения (рис. 9).

Таблица 3

Динамика заявок в России на объекты промышленной собственности (ОПС) в 2006-2011 гг.

Рис. 9. Графики динамики количества заявок на изобретения в России в 2006-2011 гг.

В нашей стране почти все социально-экономические показатели [9], по сравнению с экономикой США, имеют две отличительные особенности:

1) относительная амплитуда колебательного возмущения (коэффициент динамичности) у России больше в несколько раз;

2) период колебания России короче, а значит частота волны больше, в 4–7 и более раз.

Для сравнения по данным табл. 3 получили уравнения динамики двух параметров инновационной системы по заявкам на объекты промышленной собственности (рис. 10):

– количества заявок на изобретения

(8)

когда постоянный период возмущения был равен всего 1,20999·2 ≈ 2,4 года;

– количество заявок на другие объекты промышленной собственности

(9)

Таким образом, численность нестатусных по мировой новизне ОПС изменялась в России с 2006 года по тренду с двумя составляющими при полном отсутствии колебательного возмущения. Однако любая динамика должна иметь колебание, если она естественна и природная. В этом смысле динамика изобретений куда значимее, если при этом значимо снизить справедливое в неспокойной экономике колебательное возмущение изобретателей.

Рис. 10. Динамика заявок на изобретения и других видов ОПС в России в 2006–2011 гг.

Библиографическая ссылка