Диссертация (1137117), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Пакистан занимает 79 место по131показателю «Создание знаний», 105 – «Влияние знаний» и 103 – «Диффузиязнаний». Республика Замбия по данным показателям занимает 104, 69 и 87 местасоответственно; Республика Камерун – 87, 110 и 93 места. Данная республикаотносится к группе с уровнем дохода ниже среднего. ВВП в 2014 году составляет28 млрд.
долл. при 21,7 млн. чел. населения. В общем рейтинге Глобальногоиндекса инноваций 2014 года Республика Камерун занимает 114 место призначении 27,5 (для сравнения у Швейцарии, занимающей 1 место, значениеданного индекса составляет 64,8).2-2014_output60Brazil5040Chile30Lithuania2010Uruguay0KnCrKnIMKnDifIntAsCrG&SOnCrРисунок 93. Кусочно-линейные функции паттерна 2-2014_output. 4 страны.Паттерн 2-2014_output характерен для кусочно-линейных функций,описывающих 4 страны: Бразилию, Чили, Литовскую Республику и Уругвай.Соотношения показателей «Создание знаний» и «Товары и услуги» находятся впределах [1,04; 2,02]. Наибольшие значения у показателя «Нематериальныеактивы».Полное описание полученных результатов приведено в приложении 5.3.3 Исследования данных образования и патентной активностиДля дальнейшего анализа были исследованы данные образования ипатентной активности за период 1979 – 2006 гг. 37 различных стран.При исследовании данных предполагалось использовать расширеннуюсистему показателей, однако, в связи с отсутствием большого количества данных132за выбранный период исследования, система показателей была изменена.
В итогесистема показателей характеризует 2 блока:1. Образовательный потенциал страны, характеризующийся количественнымисоотношениями учеников начального и среднего образования, студентоввысшего образования, а также количества учителей и профессорскопреподавательского состава;2. Патентная активность в странах, характеризующаяся количественнымисоотношениями поданных и выданных заявок на патенты в странах.В итоге было отобрано 7 показателей, по которым проводилосьисследование.
Данные взяты из [65] и [66] по 37 странам мира в период 1979 –2006 гг. и отражены в таблице 9. Отметим, что пропущенные данныевосполнялись при использовании метода наименьших квадратов.Таблица 9. Исходные данные№ПоказательИсточник1Общий приѐм в систему начальногообразования. Государственные ичастные учебные заведения. Всеуровни2Общий приѐм в систему среднегообразования.
Государственные ичастные учебные заведения. ВсеуровниОфициальный сайтОрганизацииОбъединѐнный Наций повопросам образования,науки и культуры«Юнеско»Официальный сайтОрганизацииОбъединѐнный Наций повопросам образования,науки и культуры«Юнеско»Официальный сайтОрганизацииОбъединѐнный Наций повопросам образования,науки и культуры«Юнеско»Официальный сайтОрганизацииОбъединѐнный Наций повопросам образования,науки и культуры«Юнеско»34ИсследуемыйпериодБлок 1. Данные образования1979-2006 гг.1979-2006 гг.Общее количествопреподавательского состава всистеме среднего образования.Государственные и частные учебныезаведения.
Полный и неполныйрабочие дни. Все программыОбщий приѐм в систему высшегообразования. Государственные ичастные учебные заведения. Всеуровни1331979-2006 гг.1979-2006 гг.№567ПоказательИсследуемыйпериодИсточникОбщее количество профессорскоОфициальный сайтпреподавательского состава в1979-2006 гг.Организациисистеме высшего образования.Объединѐнный Наций поГосударственные и частные учебныевопросам образования,заведения. Полный и неполныйнауки и культурырабочие дни. Все программы«Юнеско»Блок 2. Данные, касающиеся патентной активности в странахВыданные патенты поприоритетному году нанациональном уровнеПатентные заявки по приоритетномугоду на национальном уровне1979-2006 гг.Официальный сайторганизации «Eurostat»1979-2006 гг.Официальный сайторганизации «Eurostat»Приведѐм некоторые полученные результаты.10,02Lithuania1979Lithuania19800,015Lithuania1981Lithuania19820,01Lithuania19830,005Lithuania1984Lithuania198501234567Lithuania1986Рисунок 94.
Кусочно-линейные функции паттерна 1.Паттерн-1 характерен исключительно для Литовской Республики в период1979 – 1997 гг. Стоит отметить, что после агрегирования, значения показателя 6(т.е. количество выданных патентов) оказались равными нулю для периода 1979 –1994 гг. Данный факт означает самую низкую активность данного показателя посравнению со всеми исследуемыми странами на данный период.
В 1995-1997 гг.данный показатель также очень близок к 0. На 1997 год мы имеем относительнонебольшое количество преподавателей в ВУЗах (13.136), однако количествоучителей превышает это число более, чем в 3 раза. Уровень патентной активностиявляется низким.13420,040,035Portugal19980,03Portugal19990,025Portugal20000,02Portugal20010,015Portugal20020,010,005Portugal20030Portugal20041234567Рисунок 95. Кусочно-линейные функции паттерна 2.В паттерн-2 входит Португалия в период 1998 – 2004 гг. За небольшимисключением, данный паттерн очень похож на предыдущий. Здесь такженаблюдается невысокая патентная активность, а соотношения между начальным исредним образованием (для Португалии 2004 года) составляет 1,33 раза, тогда какмежду высшим и средним – почти 1,5 раза.31,2Germany 19791Germany 19800,8Germany 19810,6Germany 19820,4Germany 19830,2Germany 198401234567Germany 1985Рисунок 96.
Кусочно-линейные функции паттерна 3.Паттерн-3 описывает Германию в период 1979 – 1997 гг. Историческиепричины (падение Берлинской стены) не вызвали существенного сдвига врассматриваемых параметрах. Данный паттерн включает ГДР (до 1991 года).Итак, здесь наблюдается достаточно высокая патентная активность; к 1997 годусоотношение между количеством поданных заявок и выданных патентов135составляет почти 3/2. К 1997 году уровень образования можно считать высокимна всех ступенях, включая начальное, среднее и высшее.41,2United States19791United States19900,8United States19910,6United States19920,4United States1993United States19940,2United States199501234567United States1996Рисунок 97.
Кусочно-линейные функции паттерна 3.Паттерн-4 включает в себя исключительно Соединѐнные Штаты Америки впериод 1979 – 1989 гг. Характерной особенностью данного паттерна являютсямаксимальные количественные значения таких показателей, как приѐм вучреждения высшее образование, количество преподавателей в ВУЗах, поданныезаявки и выданные патенты.3.4 Исследования показателей, входящих в индекс инновативностиДля дальнейшего исследования используются показатели, входящие виндекс инновативности, составленный по методике Независимого институтасоциальной политики.
Индекс выбран для апробации предложенных в работеметодов на основе данных по Российской Федерации 26 . Использованы данные[51], в которые включены следующие показатели:1. Наука – процент занятых в науке (от занятых в сфере услуг);2. Население – процент крупногородского населения;3. Студенты – численность студентов в государственных Высших учебныхзаведения (на 10.000 чел.);26Не используются показатели Российского регионального инновационного индекса,описанные в разделе 1, поскольку на их базе ранее уже были получены паттерны [3].1364. ВРП 27– ВРП в секторе услуг и в науке;5.
Связь – процент проникновения сотовой связи;6. Интернет – процент «интернетизации».Используя данные показатели, построены кусочно-линейные функции ипроведено разбиение регионов Российской Федерации на определѐнныепаттерны. Ниже приведен пример двух из них.1_"ИИ"0,50,450,40,350,30,250,20,150,10,050Респ. ЧувашияКрасноярский крайОренбургская областьРисунок 98. Кусочно-линейные функции паттерна 1-«ИИ». Республика Чувашия,Красноярский край и Оренбургская область.Паттерн-1_«ИИ» содержит кусочно-линейные функции, описывающие 3региона России. Отличительными особенностями данного паттерна являютсянизкие значения показателей «Наука», «ВРП» и «Интернет». Максимальноезначение показателя «Связь» у Республики Чувашия (0,44), минимальное – уОренбургской области (0,37). Значения показателя «Студенты» не превышают0,38.27Данный показатель является агрегированным.
Описание приведено в разделе 1.1372_"ИИ"0,350,30,250,2Респ. Хакасия0,15Респ. Алтай0,1Респ. Тыва0,050Рисунок 99. Кусочно-линейные функции паттерна 1-«ИИ». Республика Чувашия,Красноярский край и Оренбургская область.Паттерн-2_«ИИ», как и в предыдущем случае, характерен для 3 регионовРоссии. Отличительными особенностями данного паттерна являются крайненизкие значения показателей «Наука» и «Население», и относительно низкиезначения остальных показателей. Наивысшие значения демонстрирует показатель«Студенты», далее – показатель «Связь».Дальнейшее описание полученных результатов приведено в приложении 6.3.5 Расчѐт индексов неоднородности инновационного развитияВ данном разделе описаны итоговые расчѐты индексов. Для этогоиспользованы результаты, приведенные ранее в разделе 3, и на их базе вычисленыпредложенные в разделе 2 индексы.
Для начала, приведем построение порядковоинвариантного инновационного индекса согласно формуле{Посколькудля всех рассматриваемых в разделе случаях, очевидно,что, в каждом исследуемом периоде времени t138>0.Основываясь на результатах, полученных на базе входных показателейГлобального индекса инноваций за 2015 год, проведем расчеты соответствующегоиндекса.
Всего исследовалась 141 страна, получено 30 паттернов, 16 странхарактеризуются уникальными кусочно-линейными функциями. Таким образом,порядково-инвариантный инновационный индекс рассчитывается какФактически, рассчитанный выше индекс дает общее представление околичественном различии внутренних структур исследуемых объектов. Какописано в разделе 1, основные подходы к измерению инноваций предполагаютагрегирование некоторого количества показателей к одному конкретномуиндексу,позволяющемуоценитьуровеньинновационногоразвитиястраны/региона. Предложенные в работе индексы позволяют дать общую оценкунеоднородности всей исследуемой системы.Заметим, что значениевесьма схоже с результатом, полученным в2.7 при рассмотрении простого примера с множествомразбиением его наии(исходные значенияпоказателей исследуемых объектов приведены ранее в таблице 6).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
