Автореферат (Индексы неоднородности инновационного развития)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы. Выявление и оценка факторов, определяющихинновационное развитие отдельных стран и регионов, является важной, нокрайне сложной задачей. Ее актуальность для России, США, странЕвропейского союза, других стран неоднократно подчеркивалась рядомотечественных и зарубежных публикаций, в которых отмечалось, что, несмотряна сближение технологических возможностей этих стран, полезная отдачаинвестиций в их инновационное развитие оказывается существенно различной.Это различие определяется существованием целого ряда неоднородностей,социально-экономических и иных показателей.Таким образом, выявление и исследование факторов, определяющихинновационное развитие в различных странах и регионах, их сопоставление иразвитие аппарата для изучения этого феномена является актуальной задачей.Цели и задачи исследования.

Целью данной работы являетсяпостроение новой модели выявления паттернов, используя которую далеесформированы индексы неоднородности инновационного развития.Задачи диссертационного исследования:1.проанализировать отечественные и зарубежные исследования пооценке и измерению инновационного развития различных территориальныхсубъектов;2.проанализировать используемые при формировании индексовинновационного развития показатели;3.разработать новую оригинальную модель выявления паттернов,реализуемую в виде трех новых методов анализа паттернов;4.рассмотретьпаттернов длярешенияособенностизадачиспользованиявизуальногометодовпредставленияианализаоценкимногомерных данных инновационного развития и предложить пути повышенияих эффективности;35.изучить основные свойства разработанных методов;6.провести апробацию разработанных методов на классическихданных;на базе предложенных методов анализа паттернов разработать7.численные методы вычисления индексов неоднородности инновационногоразвития;создать прототип программного комплекса и провести численные8.расчѐты индексов неоднородности инновационного развития на базе данныхГлобального индекса инноваций.Степень научной разработанности исследования.

Проблеме оценкиинновационного развития уделяется большое внимание, в частности, в работахЛ.М. Гохберга, А.Б. Гусева, А.В. Сорокиной, S. Duta и др. Построениеразличныхиндексовинновацийпроизводитсянациональнымиимеждународными организациями, такими, как Организация ОбъединенныхНаций, Всемирная организация интеллектуальной собственности (ВОИС),Управление экономического развития Торгового департамента США, Бизнесшкола INSEAD, Институт статистических исследований и экономики знанийНационального исследовательского университета «Высшая школа экономики»идр.спривлечениеминформацииразличногохарактера.Анализумногомерных данных с использованием методов анализа паттернов в системепараллельных координат для решения широкого круга прикладных задачпосвящены работы Ф.Т.

Алескерова, A. Inselberg, S. Few и др. В частности, Ф.Т.Алескеров, Л.М. Гохберг и др. применили этот подход для исследованияинновационной активности отдельных регионов России. Однако, анализГлобального индекса инноваций, формируемого для различных стран иопирающегося на широкий спектр исходных данных, потребовал, в том числе,развития используемого метода анализа паттернов.Объектом исследования являются страны, для которых производитсярасчѐт Глобального индекса инноваций, в т.ч. Российская Федерация.4Предметомисследованияявляютсясуществующиеиндексыинновационного развития.Методологическая основа исследования.

Основной упор в работеделается на методы дискретной математики. Также используются методыкластерного анализа, математической статистики и интеллектуального анализаданных.Научная новизна. В диссертационной работе получены следующиеновые научные результаты:1.разработана новая ординальная парно-сопоставительная модельвыявления паттернов, реализуемая в виде трѐх основных оригинальныхметодов;2.разработаны новые методы анализа паттернов, основанные напарном сравнении исследуемых показателей. Исследованы свойства этихметодов, произведена оценка вычислительных сложностей. Разработаныалгоритмы, позволяющие использовать предложенные методы в конкретныхприкладных задачах;3.разработанычисленныеметодыформированияиндексовнеоднородности инновационного развития, основанные на новой моделивыявления паттернов;4.произведен расчѐт индексов неоднородности инновационногоразвития на базе показателей, используемых при формировании Глобальногоиндекса инноваций;5.разработанаизарегистрированавРоссийскомреестреинтеллектуальной собственности программа ЭВМ, позволяющая на практикеприменять предложенную в диссертационной работе новую модель выявленияпаттернов.Теоретическая значимость работы заключается в:1.разработкематематическогоинструментария,позволяющеговыделять из исходного множества объектов определѐнные паттерны;52.разработкеметодовформированияиндексов неоднородностиинновационного развития.Практическая значимость работы.

Предложен ряд новых индексовинновационного развития и проведены расчеты для данных Глобальногоиндекса инноваций. Создан комплекс программ ЭВМ, совместимый сраспространѐнным пакетом Microsoft Office, позволяющий получать разбиенияисходного множества объектов, работать с большими базами данных, а такжевизуализировать полученные результаты.Достоверность и обоснованность полученных результатов базируетсяна строгом исследовании математических свойств предлагаемых методов,доказательстве соответствующих свойств и тестировании на классическихданных.Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались наследующих семинарах и конференциях:1.Второй Российский экономический конгресс (РЭК-2013), Суздаль,февраль 2013 г. (доклад: «Анализ данных науки, образования и инновационнойдеятельности с использованием методов анализа паттернов»);2.Общемосковский семинар «Экспертные оценки и анализ данных»,ИПУ РАН, Москва, февраль 2013 г. (доклад: «Анализ данных науки,образования и инновационной деятельности с использованием методов анализапаттернов»);3.26-th European Conference on Operational Research, Рим, Италия,июнь 2013 г. (доклад: «Pattern analysis in the study of science, education andinnovation activity in Russian regions»);4.7-ая Московская международная конференция по исследованиюопераций (ORM-2013), Москва, октябрь 2013 г.

(доклад: «Анализ данныхобразования и патентной активности с использованием методов анализапаттернов»);65.XIVМеждународнаянаучнаяконференция:«МодернизацияРоссии: ключевые проблемы и решения», Москва, декабрь 2013 г. (доклад:«Анализ данныхнауки, образованияи инновационнойактивностисиспользованием методов анализа паттернов»);6.Научныйсеминар«Политическаяэкономика»,НИУВШЭсовместно с РЭШ, Москва, декабрь 2013г.

(доклад: «Methods of patternanalysis»);7.5-th International Conference on Computers Communication andControl (ICCCC 2014), Орадя, Румыния, май 2014г. (доклад: «New high-precisionefficient models of pattern analysis»);8.The Second International Conference on Information Technology andQuantitative Management (ITQM-2014), Москва, июнь 2014г. (доклад: «Analysisof global data education and patent activity using new methods of pattern analysis»);9.XII Всероссийское совещание по проблемам управления, Москва,июнь 2014г. (доклад: «Неоднородность системы образования: введение впроблему»);10.International Conference «Optimization, Control and Applications in theInformation Age», Халкидики, Греция, июнь 2014г.

(доклад: «Pattern Analysisand Its Application to Electoral Data in Russia»);11.20-th Conference of the International Federation of OperationalResearch Societies, Барселона, Испания, июль 2014г. (доклад: «Method of patternanalysis: new algorithms»);12.Общемосковский семинар «Экспертные оценки и анализ данных»,Институт Проблем Управления им. В.А. Трапезникова Российской АкадемииНаук, Москва 28 октября 2015г. (доклад: «Новые методы анализа паттернов»);13.IEEE - ICCCC2016 6th International Conference on ComputersCommunications and Control, Орадя, Румыния, 10-14 мая 2016г.

(доклад: «Newmethods оf pattern analysis in the study of Iris Anderson-Fisher Data»);714.28th European Conference on Operational Research, Познань, Польша,3-6 июля 2016г. (доклад: «Heterogeneity of innovative activity»).Положения, выносимые на защиту1.разработаны индексы неоднородности инновационного развития;2.произведен расчет разработанных индексов с использованиеммировых данных;3.разработана новая модель выявления паттернов, основанная на трехновых методах анализа паттернов, результат которых не зависит от выбораисходной последовательности исследуемых показателей.Личный вкладАвтором разработаны1.индексы неоднородности инновационного развития;2.новая модель выявления паттернов, реализуемая в виде 3 новыхметодов анализа паттернов;3.комплекспрограмм,позволяющийнапрактикеприменятьпредложенную в работе новую модель выявления паттернов.Автором произведена практическая апробация новых методов анализапаттернов на примере классических данных.

Также, автор принимал участие вприкладных проектах применения методов анализа паттернов, в т.ч. приисследовании данных науки, образования и инновационной деятельности врегионах Российской Федерации.Публикации. Основные результаты по теме диссертации изложены в 10печатныхпубликациях,5изкоторыхвходятвсписокизданий,рекомендованных ВАК РФ. Также получено 1 свидетельство на программуЭВМ.Содержание работыВоВведениисформированацель,описанаактуальностьпоставленызадачи8диссертационнойпроведенныхработы,исследований,сформулирована теоретическая и практическая значимость, а также описанаапробация работы.Вразделе1представленыосновныесуществующиеиндексыинновационного развития, приведены методы расчѐта наиболее используемых.Краткоописаноприменениесистемыпараллельныхкоординатдлявизуализации многомерных наборов данных.В подразделе 1.1 приведен обзор наиболее известных индексов иподходов к оценке инновационного развития, определение показателей,влияющих на инновационное развитие стран и регионов, а также обоснованиепредлагаемого в работе метода исследования неоднородности инновационногоразвития.