Проблемы управления научным и инновационно-технологическим развитием стран-участниц ЕАЭС

Рассмотрение показателей продуктивности научной деятельности стран-участниц ЕАЭС в сравнении с Турцией, Китаем и США. Концептуальный кластер сравнительных показателей научной продуктивности России и Армении. Определение индекса инноваций в Росси и Китае.

Рубрика Менеджмент и трудовые отношения
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.09.2020
Размер файла 62,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНЫМ И ИННОВАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ СТРАН-УЧАСТНИЦ ЕАЭС

Ваганян Г.А. д.э.н., гл.н.с.

Габриелян Б.В. к.э.н.

Ваганян О.Г. к.э.н., доцент

Ключевые слова: грамотность, научная продуктивность, цитируемость, оценка, рейтинг, качество управления, экономика, инновации, технологии, показатели развития, знание, индекс Хирша, интеллектуальный капитал, патент, ЕАЭС.

Результаты сравнительного анализа проблем управления научным и инновационно-технологическим развитием стран-участниц ЕАЭС демонстрируют фактор недостаточной компетентности лиц, ответственных за принятие решений в указанных сферах. Согласно докладу Организации экономического сотрудничества и развития - OECD «Science, Technology and Innovation Outlook 2016», самое большое количество докторов наук (кандидатов наук) насчитывается в США. В 2014 году в этой стране 67 449 научным работникам и инженерам была присвоена степень доктора наук, что более чем в два раза больше, чем в Германии, где докторами стали 28 147 человек. Следующее место в этом рейтинге заняла Великобритания с 25 020 докторами наук, Индия - 24 300 человек, Япония - 6 039 человек, пятая в рейтинге. Россия по числу докторов наук занимает 14 место (2223 чел.), в рейтинге она находится между Индонезией и Южной Африкой. Литва занимает 38 место, Латвия - 41, а Эстония 42. Согласно данным ОЭСР в последние два десятилетия количество докторов растет по всему миру. Около 40% новых докторских степеней присуждено в странах ОЭСР, докторские программы наиболее ориентированы на естественные науки и технику во Франции (59%), Канаде (55%) и Китае (55%) Источник: http://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-science-techno-logy-and-innovation-outlook-2016_sti_in_outlook-2016-en.

Страны-участницы ЕАЭС характеризуются устойчивой тенденцией снижения числа докторов наук. Например, по данным Статистического ежегодника «Армения - 2019» в 2014 г. в стране было 497 докторов наук, в 2018 г. - 410. В течение 2019 года ВАК Армении утвердил 6 докторских и 216 кандидатских степеней. Количество защитивших ученые степени значительно сократилось по сравнению с предыдущими годами, в частности, в 2018 году было утверждено 42 докторских и 317 кандидатских степеней, а в 2017 году - 41 докторских и 353 кандидатских.

Общая численность работающих в Национальной академии наук Армении составляет свыше 3800 человек, в т.ч. докторов наук - 340, кандидатов наук - около 1100. В Беларуси в 2001 году работало 831 докторов наук, к 2013 г. - 719 докторов наук http://www.aif.by/dontk-nows/_skolko_v_belaru-si_doktorov_nauk, в 2018 году - 6262 https://belsat.eu/-ru/news/elita-belorusskoj-nauki-prodolzhaet-sokrashhatsya кандидатов наук. В Казахстане в 2019 г. 3,3 тыс. человек имели ученую степень доктора наук, 12,7 тыс. - кандидата наук. С 2010 по 2018 год число ученых-исследователей в России сократилось почти на 6%, с 365,9 тыс. до 347,8 тыс. https://www.rbc.ru/politics/06/02/2020/5e3acc179a79473df48d46fb

Общеизвестно, что наибольшим интеллектуальным капиталом владеют университеты, которые готовят специалистов высокой квалификации. По данным Times Higher Education в рейтинге за 2020 г. из 10 лучших университетов в мире 7 - американские, из 200 лучших - 60 тоже американские. В 2018-2019 учебном году в США учились 1 095 299 студентов-иностранцев. В Армении иностранные учащиеся в системе довузовского образования учатся в основном в российском колледже Ереванского филиала Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. Однако обучение ведется исключительно на платной основе, многие годы головной университет не выделяет бюджетных мест для обучения ни в колледже, ни в бакалавриате. Более того, в рамках Россотрудничества за последние годы из ежегодных более чем 200 мест не выделялось ни одного места для обучения в докторантуре РФ. Кроме того, в список российских университетов в рамках бюджетных квот по бюрократическим причинам не включалась Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ.

В Армении снижен статус Комитета по науке, он передан в подчинение министерству образования, науки, культуры и спорта. Не установлены на 2020-2024 гг. приоритеты по развитию науки и научно-технической деятельности. Не приняты законы о высшем образовании и науке, о науке и научно-технической деятельности (в новой редакции). Наблюдается сокращение бюджетных мест для обучения в аспирантуре, с 2019 г. закрыты некоторые специализированные советы по присуждению ученых степеней, что привело к снижению числа защит диссертаций.

По данным Глобального индекса инноваций (2020 гг.) https://www.globalinnovationindex.org/analysis-indicator страны-участницы ЕАЭС распределились следующим образом: Россия на 47 месте (46 - 2019 г., 46 - 2018 г.), Армения на 61 месте (64 - 2019 г., 68 - 2018 г.), Казахстан - 77 (79 - 2019 г., 74 - 2018 г.), Беларусь - 64 (72 - 2019 г., 86 - 2018 г.), Кыргызстан - 94 (90 - 2019 г., 94 - 2018 г.). Турция на 51 месте (49 - 2019 г., 50 - 2018 г.), Китай - 14 (14 - 2019 г., 17 - 2018 г.), США - 3 (3 - 2019 г., 6 - 2018 г.). Россия на одну ступень снизила показатель глобального индекса инноваций, Армения, Казахстан и Беларусь повысили свои показатели.

Рассмотрим показатели продуктивности научной деятельности стран-участниц ЕАЭС в сравнении с Турцией, Китаем и США. В 2018 г. по индексам цитирования научных трудов ученых и инженеров в отрасли «Компьютерные науки» из 239 стран первое место заняли США, Турция на 25 месте, Россия - на 35, Армения - на 109 (данные SJR Country Ranking, рассчитаны на основе базы Скопус) https://www.scimagojr.com. Показатели индекса Хирша распределились следующим образом: США - 950, Турция - 181, РФ - 126, Армения - 18. Как видим, показатели индекса Хирша у России и у Армении ниже, чем у Турции. По математическим наукам США - на 1 месте, РФ - на 24, Турция - на 30, Армения - на 68 месте. По физическим наукам и астрономии лидируют США, РФ - на 12 месте, Турция - на 35, Армения на 43.

По экономическим и эконометрическим, а также финансовым наукам лидируют США, Турция - на 26 месте, РФ - на 36, Армения - на 142. Турция опережает Армению, а также РФ. В целом картина, ранжированная по индексу Хирша по всем отраслям науки и техники, выглядит так: США занимают 1 место, РФ - 13, Турция - 20, Армения - 89. Основные показатели научной продуктивности стран-участниц ЕАЭС, а также США, Китай и Турцию, ранжированные по индексу Хирша для 165 стран за 2019 г. https://www.scimagojr.com/countryrank.php?year=2019 представлены в таблице 1.

Результаты сравнительного анализа таблицы 1 показывают, что в странах-участницах ЕАЭС имеется диспропорция в развитии различных отраслей науки. Россия по всем отраслям науки занимает 23 место в мире и уступает США и Китаю. Вплотную к России приближается Турция (36 место), которая обогнала ее в таких областях как прикладная математика (28 место), менеджмент технологий и инноваций (29 место), применение компьютерных наук (23 место).

Из рассмотренных областей науки Армения опережает Турцию по показателю научной продуктивности (ранжированному по индексу Хирша) только в области ядерной физики и физики высоких энергий (30 место), все остальные страны-участницы ЕАЭС кроме России уступают Турции. Россия уступает Китаю по указанным выше отраслям науки (см. таблицу 1), кроме ядерной физики и физики высоких энергий (7 место).

В США лидерами являются медицинские и мультидисциплинарные науки, в Китае - химические науки, а также инженерия и науки о материалах, медицинские науки уступают физическим наукам. Большое внимание в Китае уделяется междисциплинарным и компьютерным наукам, а также математическим наукам.

Таблица 1

Основные показатели научной продуктивности стран-участниц ЕАЭС в сравнении с США, Китаем и Турцией

Страна

Рейтинг по всем отраслям

Науки

Индекс Хирша

Прикладная математика/Индекс Хирша

Менеджмент технологий и инноваций

Применение компьютерных наук

Физика высоких энергий и ядерная физика

Сельскохозяйственные и биологические науки

США

1

2386

1/541

1/448

1/668

1/425

1/432

Китай

13

884

3/260

17/99

4/310

12/188

13/143

Россия

23

580

29/108

35/37

37/93

7/246

32/85

Турция

36

443

28/113

29/58

23/153

37/107

35/79

Армения

73

190

87/19

103/5

102/15

30/121

144/8

Беларусь

75

184

72/28

97/7

79/26

46/90

114/14

Казахстан

111

107

78/26

88/9

84/23

66/42

117/14

Кыргызстан

141

79

140/4

137/1

131/7

-

158/5

Показатель индекса Хирша у США больше чем у Китая и России вместе взятых. Показатель индекса Хирша у Турции ненамного уступает Армении, Беларуси, Казахстана и Кыргызстана вместе взятых. Турция среди других исламским государств претендует на роль лидера. Эта страна усиливает свое влияние на развитие образования, науки и техники многих исламских государств. Ей удается конкурировать с Россией. Эта страна намерена повысить свою роль на пространстве Большой Евразии и ЕАЭС, сконцентрировать вокруг себя интеллектуальный капитал исламских государств. Для сравнения приведем данные об иностранных студентах, обучающихся в вузах России и Турции. Согласно международному рейтингу THE https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/2020/world-ranking#!/page/0/length/-1/sort_by/rank/sort_order/asc/cols/stats (2020 г.), в списке 1000 лучших университетов мира 11 турецких, 15 российских. Пять турецких университетов вошли в топ-100 лучших вузов развивающихся стран.

В базе зарегистрированных научных изданий Скопус по данным за 2019 г. 558 российских журналов, материалов конференций и книг, турецких - 239, иранских - 211, белорусских - 9, казахстанских - 5 и армянских - 3. В целом, кроме России в странах-участницах ЕАЭС недостаточное количество изданий, зарегистрированных в базе Скопус, их общее число уступает турецким и иранским.

Численность студентов из-за рубежа в российских вузах с 2010 по 2019 учебные годы увеличилась с 153 тыс. человек до 297,9 тыс. Согласно паспорту нацпроекта «Образование», в 2024 году общее число получающих высшее образование иностранцев в российских вузах должно составить около 425 тыс. В то же время, с начала 2000-х годов число иностранных студентов в Турции увеличилось вдвое. На 2019 год их количество составляет 154.5 тыс. человек, планируется существенно повысить это число к 2023 году. Студенты из тюркских республик РФ (Башкортостан, Дагестан, Карачаево-Черкесия, Татарстан) и зарубежных стран (Азербайджан, Босния и Герцеговина, Казахстан, Кыргызстан, Македония, Монголия, Молдова, Нахчыван, Узбекистан, Таджикистан, Туркменистан и Украина) во многих турецких государственных университетах платят за обучение как турецкие граждане. В то же время в России, студенты и аспиранты ближнего зарубежья, кроме Беларуси, например, граждане Армении (вне государственных квот на обучение) платят за обучение как иностранные граждане.

Приведем для сравнения также ряд социальных и экономических показателей: Индекс развития человеческого потенциала (2018 г.): Китай - 0.94, США - 0.92, Россия - 0.82, Казахстан - 0.82. Беларусь - 0.82, Турция - 0.81, Армения - 0.76, Кыргызстан - 0.67. Глобальный инновационный индекс (2019 г.): США на 1 месте, Китай на 14, Россия на 46, Турция на 49, Армения на 64, Беларусь на 72, Казахстан на 79, Кыргызстан на 90. Расходы на НИОКР, % ВВП (2018 г.): США - 2.8, Китай - 2.2, Россия - 1.0, Турция - 1.0, Беларусь - 0.6, Армения - 0.2, Казахстан - 0.1, Кыргызстан - 0.1. Государственные затраты на образование, % от ВВП (2017 г.): Кыргызстан - 6.03, США - 4.96, Беларусь - 4.8, Турция - 4.29, Россия - 3.7, Казахстан - 2.8, Армения - 2.7, Китай - 1.89.

Исследования показывают, что страны-участницы ЕАЭС не вошли в группу лидеров по разработке и продаже продуктов интеллектуальной собственности, что ставит под сомнение в целом возможность трансформации экономики ЕАЭС в экономику интеллектуальной собственности и трансфера технологий. Страны теряют интеллектуальный капитал, добавленную стоимость от продажи продуктов интеллектуальной собственности, продолжается отток “мозгов”. По числу заявок на патенты лидером стал Китай, который подал больше всего заявок на патенты за 2019 год - 58 990. Американские представители подали 57 840 заявок в ВОИС. Россия в прошлом году увеличила число заявок на 17,7% https://rospatent.gov.ru/ru/news/kitay-lider-po-chislu-zayavok-na-patenty. Она в списке ВОИС за 2019 год находится на 22 месте, всего было подано 1218 заявок. В целом число заявок на патенты по миру, поданных по линии РСТ Международная патентная система РСТ действует на основе Договора о патентной кооперации (Patent Cooperation Treaty, PCT) с 1970 года. Система обеспечивает единую процедуру подачи патентных заявок для защиты изобретений в каждом из государств, являющихся участником соглашения., за 2019 год выросло на 5,2%. Из стран Азии пришло 52,4% всех заявок, поданных в 2019 году, тогда как доли Европы (23,2%) и Северной Америки (22,8%) составляют менее четверти от всех поданных заявок. Турция в ВОИС подала 2058 заявок на патенты за 2019 год и находится на 13 месте, уверенно операжая Россию и все страны-участницы ЕЭАС https://www.wipo.int/export/sites/www/pressroom/ru/documents/pr_2020_848_annexes.pdf. Казахстан подал 27 заявок (в 2018 г. - 18), Армения - 3 (в 2018 г - 6), Кыргызстан - 2. Таким образом, по данному показателю Турция опрежает все страны-участницы ЕАЭС вместе взятые.

Основным патентным заявителем среди IT-компаний в мире стал производитель телекоммуникационного оборудования - китайская компания Huawei - 4 411 заявок. Второе место у японской Mitsubishi Electric Corporation - 2 661 заявка, третье у корейской компании SAMSUNG - 2334 заявки. Из мировых IT-компаний в 2019 году патентные заявки подавали: Microsoft (1 370 заявок), Intel (849, что на почти на 100 меньше, чем в 2018 году), Google (777 заявок). Среди университетов на первом месте Калифорнийский университет (470 заявок), далее идут представители КНР - университет Цинхуа (265 заявок) и Шэньчжэньский университет (247 заявок).

В списке ведущих заявителей по процедуре РСТ (2019 г.) нет ни одного университета из стран-участниц ЕАЭС. Из 10 ведущих университетов мира пять из США, четыре из Китая и один из Кореи. Анализ показывает, что основная часть патентных заявок в ВОИС за 2019 год была связаны с электротехникой: электрооборудованием и энергетикой (17 223 заявки), цифровой связью (19 090 заявок), компьютерными технологиями (21 499 заявок); аудиовизуальными технологиями - 8 904, телекоммуникациями - 5 823, методами управления на основе ИТ - 5 723, полупроводниками - 8 043, измерительными приборами - 11 473, медицинской техникой (16 954 заявки), транспортом (11 163 заявки) https://habr.com/ru/news/t/496218/, биотехнологиями - 7 400. Фармацевтика - 8 780. Тонкая органическая химия - 5 874, химией основных материалов - 5 588, мебелью, играми - 4 628, инженерно-строительным проектированием - 6 382, прочими потребительскими товарами - 5 440. Высокая конкуренция в сфере экономики ИС привела, например, к тому, что американский суд обязал компании Apple и Broadcom выплатить соответственно $837,8 млн и $270,2 млн Калифорнийскому институту технологий в связи с незаконным использованием запатентованных институтом решений в области беспроводной передачи данных по Wi-Fi.

В таблицах 2, 3, 4 представлены показатели научной продуктивности (ранжированные по индексу Хирша и индексу инноваций) России, Армении, Турции и Китая.

Таблица 2

Концептуальный кластер сравнительных показателей научной продуктивности России и Армении

Россия

Армения

Показатели

Место

Место

Показатели

Физика высоких энергий и ядерная физика

7

30

Физика высоких энергий и ядерная физика

Сельскохозяйственные и биологические науки

7

43

Физическим наукам и астрономии

Физическим наукам и астрономии

12

64

Индекс инноваций

По всем отраслям науки

23

68

Математическим наукам

Математическим наукам

24

73

По всем отраслям науки

Прикладная математика

29

87

Прикладная математика

Компьютерные науки

34

102

Применение компьютерных наук

Менеджмент технологий и инноваций

35

103

Менеджмент технологий и инноваций

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

35

109

Компьютерные науки

Применение компьютерных наук

37

142

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

Индекс инноваций

46

144

Сельскохозяйственные и биологические науки

В системе показателей научной продуктивности и индекса инноваций Россия опережает Армению по всем показателям, Турцию - по показателям: физика высоких энергий и ядерная физика; сельскохозяйственные и биологические науки; физическим наукам и астрономии; математическим наукам; и по всем отраслям науки. Турция опережает Россию по показателям: применение компьютерных наук; компьютерные науки; экономическим, эконометрическим и финансовым наукам, а также по индексу инноваций; прикладная математика; менеджмент технологий и инноваций. Россия опережает Китай только по двум показателям: физика высоких энергий и ядерная физика; сельскохозяйственные и биологические науки.

По индексу инноваций Россия (46) существенно уступает Китаю (14). Китай по всем отраслям науки занимает в мире 2 место, Россия - 23. У Китая рост показателей научной продуктивности по прикладной математике (3 место), компьютерным наукам (3 место), применению компьютерных наук (4 место). По показателям научной продуктивности по экономическим, эконометрическим и финансовым наукам Китай занимает 4 место в мире, опережая Россию (35 место).

инновация кластер научный продуктивность

Таблица 3

Концептуальный кластер сравнительных показателей научной продуктивности России и Турции

Россия

Турция

Показатели

Место

Место

Показатели

Физика высоких энергий и ядерная физика

7

23

Применение компьютерных наук

Сельскохозяйственные и биологические науки

7

25

Компьютерные науки

Физическим наукам и астрономии

12

26

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

По всем отраслям науки

23

28

Прикладная математика

Математическим наукам

24

29

Менеджмент технологий и инноваций

Прикладная математика

29

30

Математическим наукам

Компьютерные науки

34

35

Физическим наукам и астрономии

Менеджмент технологий и инноваций

35

35

Сельскохозяйственные и биологические науки

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

35

36

По всем отраслям науки

Применение компьютерных наук

37

37

Физика высоких энергий и ядерная физика

Индекс инноваций

46

49

Индекс инноваций

Таблица 4

Концептуальный кластер сравнительных показателей научной продуктивности России и Китая

Россия

Китай

Показатели

Место

Место

Показатели

Физика высоких энергий и ядерная физика

7

2

По всем отраслям науки

Сельскохозяйственные и биологические науки

7

3

Прикладная математика

Физическим наукам и астрономии

12

3

Компьютерные науки

По всем отраслям науки

23

4

Применение компьютерных наук

Математическим наукам

24

4

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

Прикладная математика

29

5

Математическим наукам

Компьютерные науки

34

6

Физическим наукам и астрономии

Менеджмент технологий и инноваций

35

12

Физика высоких энергий и ядерная физика

Экономическим, эконометрическим и финансовым наукам

35

12

Менеджмент технологий и инноваций

Применение компьютерных наук

37

13

Сельскохозяйственные и биологические науки

Индекс инноваций

46

14

Индекс инноваций

Основные выводы и предложения

Результаты сравнительного анализа показателей научной продуктивности стран-участниц ЕАЭС с показателями США, Китая и Турции показывают, что структура отраслей науки и техники, а также Глобалъного индекса инноваций, других показателей сферы образования и подготовки кадров высшей квалификации в странах-участницах ЕАЭС деформирована. Требуются новые концепции, модели и стратегии ускорения, требуются более компетентные руководители. Следует максимально сбалансировать научный и инженерный потенциал стран-участниц ЕАЭС, мобилизовать инвестиции в коммерциализацию результатов исследований, создать единый рынок интеллектуальной собственности.

Уровень финансирования науки, инноваций, технологий и образования, оплаты труда ученых и исследователей не удовлетворяет современным требованиям и резко контрастирует с соответствующими показателями более развитых с точки зрения науки стран. Необходимо обеспечить баланс между показателями развития различных отраслей науки и техники с показателями национального интеллектуального капитала с учетом преимуществ традиционно высокого уровня человеческого потенциала в странах-участницах ЕАЭС.

Целесообразно разработать комплексную стратегическую программу повышения эффективности управления наукой, научно-техническим и инновационным развитием. Необходимо за два-три года обеспечить опережающий рост показателей научной продуктивности России и других стран-участниц ЕАЭС по сравнению с показателями Турции, а через 5-7 лет и Китая. Для обеспечения научно-инновационного и технологического прорыва необходимо в странах-участницах ЕАЭС:

1. Вовлечь в науку молодежь путем мотивирования, помочь ей осознать, что только инновационная активность, творчество дают истинное удовольствие и процветание.

2. Предусмотреть ведения единого реестра, списка кандидатов и докторов наук.

2. Создавать научно-технические кластеры, мощные интернациональные научные ударные группы, молодежные комплексные творческие коллективы в университетах.

4. Ученые и инженеры должны быть мотивированы, чтобы в своей стране регистрировать права на интеллектуальную собственность. Стимулирование экономики интеллектуальной собственности должно обеспечить возможность конкурирования с региональными и мировыми лидерами. Целесообразно на порядок увеличить квоты для получения бесплатного образования в ведущих российских университетах, существенно увеличить численность докторантов и кандидатов наук, повысить стипендии докторантов до зарплаты (70-80% депутатов), а аспирантов - 30-40%.

5. Следует стремиться, чтобы большую часть выпускников университетов оставлять при вузах, особое внимание уделять поиску талантов, особенно среди аспирантов, докторантов и молодых кандидатов наук. Необходимо кафедры, факультеты ведущих университетов превратить в научно-образовательные инновационные и технологические центры и кластеры путем их объединения с академическими институтами.

6. Необходимо коренным образом реформировать деятельность государственных органов, вовлеченных в решение стратегических задач ЕЭАС с тем, чтобы на ее базе в ближайшие два-три года обеспечить интеллектуальную платформу для Большой Евразии.

Список литературы

1. Ваганян Г.А. Концепция человеческого развития и благосостояние России // Россия: тенденции и перспективы развития. М.: ИНИОН РАН, 2018.Вып. 13, ч. 1. С. 12-21.

2. Ваганян Г.А. Благосостояние Армении зависит от соотношения коэффициента умственного развития руководителей в сфере управления экономикой к коэффициенту умственного развития населения // Публичное управление / Академия государственного управления. Ереван, 2017. № 3-4.

3. Ваганян Г.А. Наука Армении и России без науки управления // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2019. Вып. 2, ч. 1.

4. Ваганян Г.А. Утечка мозгов из Армении в условиях цифровой экономики // XIX Национальная научная конференция с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения». РЭУ им. Г.В. Плеханова, ИНИОН РАН. Москва, 18-19 декабря 2019.

5. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г. Закономерности мировой экономики и когнитивные модели кластеров виртуального интеллектуального капитала // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2016. Ч. 2.

6. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г. Ключевые проблемы России в неэффективном конституционном менеджменте // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2016. Вып. 11, ч. 1. С. 369-374.

7. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г. Концепция интерактивного менеджмента интеллектуального капитала Евразийского экономического союза как ключевой фактор роста конкурентоспособности и модернизации // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2015. Ч. 2.

8. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г. Побеждая с помощью глобальных инноваций (на примере России и других стран-участниц ЕАЭС) // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2017. Вып. 12, ч. 1.

9. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г., Казарян М.Э. Инновационный инструмент ранней диагностики глобальных предкризисных ситуаций // Россия: тенденции и перспективы развития: Ежегодник. М.: ИНИОН РАН, 2017. Вып. 12, ч. 3.

10. Ваганян Г.А., Ваганян О.Г., Тунян Л.В. Сопоставительный анализ национального интеллектуального капитала стран БРИКС - ключевого фактора роста качества государственного управления и конкурентоспособности // Страны БРИКС: стратегии развития и механизмы взаимодействия и сотрудничества в изменяющемся мире. Тр. I Международной научно-практической конференции / ИНИОН РАН. М., 2016.

11. Ваганян О.Г. Управление национальным интеллектуальным капиталом (концепция, технология, системотехника). Монография / Lambert Academic Publishing. 2017.

12. Ваганян О.Г., Казарян М.Э. Рейтинги виртуального интеллектуального капитала электронных представительств сетей инновационных центров // Сборник трудов IX Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие российской экономики». М.: РЭУ им. Г. В. Плеханова, 2016. Т. 3. С. 17-20.

13. Vahanyan G., Vahanyan H., Ghazaryan M. Interactive innovative tool for early diagnosis of global pre-crisis processes (based on measurement and assessment of the virtual intellectual capital) // Journal of Intellectual Capital / Emerald Publishing Limited. 2018.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Общее понятие и сущность инноваций, способы их классификации. Система показателей статистики науки и инноваций. Нормативная часть статистического изучения научной и инновационной деятельности. Система показателей научного и инновационного потенциала.

    контрольная работа [37,2 K], добавлен 11.07.2012

  • Тенденция инновационного развития в мире. Проблемы, связанные с развитием инноваций и пути решения. Сравнительная характеристика активности в инновационной деятельности различных стран. Общая характеристика реализации проекта "Пластиковый" пластилин".

    реферат [16,9 K], добавлен 09.01.2012

  • Ознакомление понятием, структурой и классификацией KPI - ключевых показателей деятельности фирмы; описание инструментального, концептуального и символического методов их использования. Рассмотрение принципов разработки системы KPI в российских компаниях.

    контрольная работа [40,9 K], добавлен 07.03.2013

  • Особенности управления инновационной деятельностью. Оценка инноваций по технологическим параметрам и с рыночных позиций. Классификация инноваций и инновационных продуктов с учетом сфер деятельности предприятия. Стадии жизненного цикла инноваций.

    контрольная работа [18,8 K], добавлен 22.11.2011

  • Описание экономических, личностных, организационно-технических и социально-культурных критериальных показателей продуктивности работы. Рассмотрение факторов, оказывающих влияние на эффективность труда персонала со стороны работника и организации.

    реферат [31,7 K], добавлен 20.12.2010

  • Проблемы исследования управления. Изучение формирования и применения показателей. Понятие и роль показателей и оценок, их формирование. Способы измерений и оценок, возможность использования показателей в различных сферах управленческой деятельности.

    контрольная работа [30,0 K], добавлен 16.11.2008

  • Сущность производительности труда как основного показателя эффективности работы производства. Анализ трудовых показателей использования рабочего времени, производительности труда. Планирование показателей по труду за счет повышения продуктивности.

    курсовая работа [77,1 K], добавлен 29.09.2010

  • Процесс инновационного менеджмента. Рассмотрение малых предприятий, как субъектов инновационной деятельности, которые ориентированы на производство и внедрение инноваций в сравнении с аналогичными крупными предприятиями на мировом рынке новых товаров.

    реферат [35,1 K], добавлен 10.02.2009

  • Понятие инноваций и их виды. Определение эффективности использование инноваций. Система показателей эффективности. Приток и отток денежных средств. Степень финансового участия государства в финансировании нововведения. Программы по поддержке инноваций.

    контрольная работа [43,1 K], добавлен 13.01.2011

  • Понятие и классификация инноваций. Влияние организации инновационной деятельности на экономическую эффективность работы предприятия. Анализ основных подходов к оценке инновационной активности. Проблемы управления инновационным развитием организации.

    курсовая работа [610,2 K], добавлен 12.01.2014

  • Классификация инноваций по ряду признаков. Особенности инновационной деятельности в условиях переходной экономики на Украине. Направления эффективной государственной инновационной политики. Показатели оценки результативности научной деятельности.

    контрольная работа [136,5 K], добавлен 19.08.2009

  • Производственная характеристика ЧУП "Мозырские молочные продукты". Оценка экономических показателей деятельности и обеспеченность предприятия трудовыми ресурсами. Анализ нормирования труда в организации. Определение численности рабочих, занятых на линии.

    курсовая работа [53,8 K], добавлен 26.05.2015

  • Классификация инноваций и их значение в деятельности организации. Правила и закономерности инновационной деятельности на рынке, объективные предпосылки ее развития. Становление научной концепции инновационного менеджмента, его основные принципы.

    реферат [31,3 K], добавлен 04.07.2009

  • Система управления качеством продукции на предприятии, анализ показателей его инновационного потенциала и конкурентоспособности. Процесс реализации научной и инновационной политики в развитых странах. Пути активизации инновационной деятельности завода.

    дипломная работа [197,1 K], добавлен 14.04.2014

  • Характер, содержание, особенности и условия труда исследователей и разработчиков в научной организации. Принципы управления научным коллективом - мотивация и стимулирование. Изучение и улучшение условий труда программистов на примере фирмы "Шатл-С".

    курсовая работа [802,3 K], добавлен 02.05.2008

  • Формирование инновационно-технологической стратегии развития организации, поиск условий, обеспечивающих ее реализацию. Цель, задачи и направления инновационно-технологического развития организации. Анализ методов прогнозирования инноваций и технологий.

    курсовая работа [225,0 K], добавлен 25.01.2010

  • Сущность и виды инноваций, их значение в деятельности предприятия. Система показателей эффективности инноваций. Оценка управления инновационным потенциалом ОАО "Комбинат Южуралникель" за период 2007–2009 гг. и мероприятия по его совершенствованию.

    дипломная работа [222,4 K], добавлен 13.12.2010

  • Анализ финансово-экономических показателей предприятия и системы управления персоналом. Определение особенностей применения процессного подхода в управленческой деятельности. Рассмотрение сущности и основных составляющих стратегического управления.

    дипломная работа [150,3 K], добавлен 18.12.2017

  • Организация производства на предприятии. Система Тейлора послужила основой для современных систем организации труда на предприятиях разных стран мира и широко используется при становлении школ "научной организации труда" и "научного менеджмента".

    контрольная работа [31,0 K], добавлен 03.06.2008

  • Понятие инновация, ее виды, методы внедрения. Проблемы управления инновационным развитием предприятия. Этапы перехода на инновационно-производственный путь на примере салона-парикмахерской "Королевство красоты Лик", оценка его экономической эффективности.

    курсовая работа [685,8 K], добавлен 29.08.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.