--PAGE_BREAK--2.3. Показатели финансирования исследований и разработок.
Ключевым статистическим показателем финансовых ресурсов науки являются
затраты на научные исследования и разработки — выраженные в денежной форме
фактические расходы на выполнение научных исследований и разработок.
Основное внимание в статистике уделяется учету внутренних затрат на научные
исследования и разработки, выполненные собственными силами отчитывающейся
организации в течение отчетного года, независимо от источника финансирования.
На их базе можно получить агрегированную оценку затрат на научные
исследования и разработки в отрасли, регионе, секторе науки, стране в целом,
устраняя при этом опасность повторного счета затрат в части, выполненной
сторонними организациями по договорам. В целях сводной оценки затрат
конкретной организации на исследования и разработки предусматривается также
представление данных о внешних затратах на выполнение работ субподрядчиками
по договорам с отчитывающейся организацией. В качестве обобщающего
статистического показателя масштабов научных исследований и разработок на
национальном уровне выступают валовые внутренние затраты на их выполнение на
территории страны в течение отчетного года (включая финансируемые из-за
рубежа, но исключая выплаты, сделанные за рубежом) в абсолютном выражении и в
процентах к валовому внутреннему продукту. В составе внутренних затрат на
исследования и разработки рассматриваются:
· текущие затраты, в том числе на оплату труда работников, выполняющих
· научные исследования и разработки, отчисления на социальные нужды,
· затраты на приобретение оборудования за счет себестоимости работ, другие
· материальные затраты, прочие текущие затраты;
· капитальные
· затраты, в том числе на приобретение земельных участков, строительство
· или покупку зданий, приобретение оборудования, включаемого в состав
· основных фондов, и пр.
Новой как в методологическом, так и в практическом плане задачей статистики
науки в России стало изучение целевой ориентации исследований и разработок. В
условиях ограниченных финансовых ресурсов государственная научно-техническая
политика предусматривает их сосредоточение на приоритетных направлениях
исследований. В связи с этим в статистике используется группировка внутренних
затрат на исследования и разработки по важнейшим социально-экономическим
целям общества, что позволяет оценить фактически сложившиеся приоритеты в
финансировании науки и сопоставить их с приоритетами научно-технической
политики, формируемыми на стадии составления и исполнения федерального
бюджета, а также с национальными приоритетами в целом. Классификация
социально-экономических целей, применяемая в отечественной статистике науки,
строится исходя из задач государственной научно-технической политики и
сложившихся в России направлений финансирования научных исследований.
Распределение работ по социально-экономическим целям осуществляется в
статистике по критерию непосредственного целевого назначения конкретных
проектов научных исследований и разработок. Для уточнения состава отдельных
целей используется Общероссийский классификатор видов экономической
деятельности, продукции и услуг (ОКДП). При группировке затрат по видам
продукции и услуг следует исходить из фактической отраслевой ориентации
выполняемых исследований и разработок. Основным критерием здесь является
назначение результатов исследований и разработок. Для использования в
конкретных отраслях экономической деятельности, а именно, на развитие каких
отраслей, видов продукции и услуг непосредственно направлены те или иные темы
(заказы) исследований и разработок. Дополнительными ориентирами могут
служить отраслевая принадлежность предприятия (организации) — заказчика
и(или) предприятия, на котором намечается внедрение результатов исследований
и разработок, сфера их применения (например в случае с услугами
здравоохранения, образования и др.).
Высшие учебные заведения отчитываются также о финансировании научных
исследований и разработок (в том числе на кафедрах) за счет общих бюджетных
ассигнований на содержание вуза. Заемные средства (банковские, коммерческие
кредиты и др.), предоставляемые на возвратной основе, в качестве первичных
источников финансирования не рассматриваются.
Наряду с обследованиями организаций, выполняющих исследования и разработки,
в статистике предусматривается сбор данных министерств и ведомств об
ассигнованиях федерального бюджета на научные исследования и разработки —
денежных средствах, выделенных на научные исследования и разработки и иные
виды деятельности из федерального бюджета. Министерство науки и технологий
Российской Федерации ежегодно собирает сведения министерств и ведомств о
фактических расходах предыдущего года, плановых ассигнованиях на текущий год
и заявке на следующий год. Исходя из особенностей сложившейся практики
планирования и анализа бюджетных средств на научные исследования и
разработки, сформирована система сбора и обработки данных о бюджетном
финансировании науки, предусматривающая получение информации о распределении
средств по министерствам и ведомствам (с выделением научных исследований и
разработок, а также иных видов деятельности), элементам затрат, видам работ,
отраслям науки, социально-экономическим целям. Государственные научные центры
и научные советы по направлениям Федеральной целевой научно-технической
программы представляют сведения о соответствующих средствах, выделяемых им
Миннауки России целевым назначением.
МЕТОДЫ
Группировка — это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных.
Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочный признак иногда называют основанием группировки. Правильный выбор существенного группировочного признака дает возможность сделать научно обоснованные выводы по результатам статистического исследования. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.).
При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.
Если берется, предположим, такой качественный признак, как образование, то групп будет ровно столько, сколько существует ступеней или профилей образования. В образовании по ступеням групп будет шесть (неполное среднее; среднее; неполное среднее специальное; специальное среднее; неполное высшее; высшее). По профилю образования количество групп может совпадать или с числом профессиональных групп, или с числом сфер образования (гуманитарное; инженерно-техническое; естественнонаучное).
Аналитические задачи, отвечающие потребностям информационного обеспечения государственной инновационной и структурной политики, предполагают исследование взаимосвязи целого ряда явлений и процессов, характерных для современного этапа реформирования российской экономики, с инновационной деятельностью. Среди них, например, специализация и концентрация промышленного производства, сдвиги в размещении отраслей по территории страны, приватизация и реструктуризация предприятий, развитие малого предпринимательства. Это обусловило необходимость введения в статистику инноваций группировок по видам экономической и инновационной деятельности, размерам предприятий, формам собственности, территории.
Метод обобщающих показателейпозволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин – абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки.
Метод средних величин.
Средней величиной является обобщающая характеристика большого количества индивидуальных значений варьирующего признака. Средняя величина – то общее, что характерно для всей совокупности, но исключает те отличия, которые наблюдаются у отдельных единиц как бы взаимно погашая их. Средние величины должны определятся не для всех совокупностей, а только для тех, которые являются однородными. Средние величины, полученные для неоднородных совокупностей не только не имеют ценностей, но даже могут принести вред искажая истинный характер общественного явления. Таким образом, в статистике средней величиной является обобщающий показателей, характеризующий типичный уровень варьирующего признака в расчете на единицу однородной совокупности.
Значение средней величины в следующем: их используют для оценки результатов использования научных разработок в производстве, в социальной жизни, а также в изыскании скрытых и неиспользованных резервов.
Если исследуется совокупность с качественно однородными признаками, то средняя величина выступает здесь как типическая средняя. Например, для групп работников определенной отрасли с фиксированным уровнем дохода определяется типическая средняя расходов на предметы первой необходимости, т.е. типическая средняя обобщает качественно однородные значения признака в данной совокупности, каковым является доля расходов у работников данной группы на товары первой необходимости.
При исследовании совокупности с качественно разнородными признаками на первый план может выступить нетипичность средних показателей. Такими, к примеру, являются средние показатели произведенного национального дохода на душу населения (разные возрастные группы), средние показатели урожайности зерновых культур по всей территории России (районы разных климатических зон и разных зерновых культур), средние показатели рождаемости населения по всем регионам страны, средние температуры за определенный период и т.д. Здесь средние величины обобщают качественно разнородные значения признаков или системных пространственных совокупностей (международное сообщество, континент, государство, регион, район и т.д.) или динамических совокупностей, протяженных во времени (век, десятилетие, год, сезон и т.д.). Такие средние величины называют системными средними.
Таким образом, значение средних величин состоит в их обобщающей функции. Средняя величина заменяет большое число индивидуальных значений признака, обнаруживая общие свойства, присущие всем единицам совокупности. Это, в свою очередь, позволяет избежать случайных причин и выявить общие закономерности, обусловленные общими причинами.
Методы «аналитического» выравнивания
Более точным способом отображения тенденции динамического ряда
является аналитическое выравнивание, т. е. выравнивание с помощью
аналитических формул. В этом случае динамический ряд выражается в виде
функции у (t), в которой в качестве основного фактора принимается время t,
и изменения аргумента функции определяют расчетные значения уt.
Фактическими (или эмпирическими) уровнями ряда динамики называют исходные
данные об изменении явления, т. е. данные, полученные опытным путем,
посредством наблюдения. Они обозначаются уi. Расчетными (или
теоретическими) уровнями ряда называют значения, полученные в результате
подстановки в уравнение тренда значений t, и обозначают их.
Целью аналитического выравнивания динамического ряда является
определение аналитической или графической зависимости f(t). На практике по
имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции f(t), а
затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Функцию f(t) выбирают
таким образом, чтобы она давала содержательное объяснение изучаемого
процесса .
Чаще всего при выравнивании используются следующий зависимости :
линейная [pic] ;
параболическая [pic];
экспоненциальная [pic]
или [pic]).
1)Линейная зависимость выбирается в тех случаях, когда в исходном
временном ряду наблюдаются более или менее постоянные абсолютные и цепные
приросты, не проявляющие тенденции ни к увеличению, ни к снижению.
2)Параболическая зависимость используется, если абсолютные цепные приросты
сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные
цепные приросты абсолютных цепных приростов (разности второго порядка)
никакой тенденции развития не проявляют .
3)Экспоненциальные зависимости применяются, если в исходном временном ряду
наблюдается либо более или менее постоянный относительный рост
(устойчивость цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста)
, либо, при отсутствии такого постоянства, — устойчивость в изменении
показателей относительного роста (цепных темпов роста цепных же темпов
роста, цепных коэффициентов роста цепных же коэффициентов или темпов роста
и т.д.)
Таким образом, целью аналитического выравнивания является:
— определение вида функционального уравнения;
— нахождения параметров уравнения;
— расчет «теоретических», выровненных уровней, отображающих основную
тенденцию ряда динамики.
Графическое отображение изменения уровней ряда играет большую роль в
применении данного вида выравнивания. Оно позволяет ускорить процедуру
анализа и увеличить степень наглядности полученных результатов.
Сезонность – изменения динамических рядов, имеющих внутригодичную
цикличность, зависящие от календарного периода года, явлениями природы,
праздниками и др. Например, объем продаж продукции меховой фабрики вырастет
в октябре, в ноябре достигнет максимума, снизится к марту, и затем до
сентября — октября будет держаться на очень низком уровне. В качестве
примера, интересно сравнить сезонные изменения уровня цен в России и
странах Западной Европы. В России уровень цен в предпраздничные дни
(например, рождество, Новый год, 9 мая, 1 сентября и т. д.) заметно растет.
Тогда как в Западной Европе, как правило, в предпраздничные дни проводятся
распродажи, т. е. в большинстве своем цены падают.
Явления, подверженные сезонным изменениям, необходимо исследовать на
предмет наличия основной тенденции развития. Для этого необходимо
распределить объем изменения явления между сезонной составляющей и основной
тенденцией.
Изучение и измерение сезонности ряда динамики осуществляется с помощью
специального показателя – индекса сезонности. Существует несколько
вариантов анализа динамики с помощью индекса сезонности.
Индексы сезонности показывают, во сколько раз фактический уровень
ряда в момент или интервал времени t больше среднего уровня либо уровня ,
вычисляемого по уравнению тенденции f(t). При анализе сезонности уровни
временного ряда показывают развитие явления по месяцам (кварталам) одного
или нескольких лет. Для каждого месяца (квартала) получают обобщенный
индекс сезонности как среднюю арифметическую из одноименных индексов
каждого года. Индексы сезонности – это, по либо уровень существу ,
относительные величины координации, когда за базу сравнения принят либо
средний уровень ряда, либо уровень тенденции. Способы определения
индексов сезонности зависят от наличия или отсутствия основной тенденции .
Если тренда нет или он незначителен, то для каждого месяца (квартала)
индекс рассчитывается по формуле 32:
[pic]
где [pic]-- уровень показателя за месяц (квартал) t ;
[pic]-- общий уровень показателя .
Как отмечалось выше, для обеспечения устойчивости показателей можно
взять больший промежуток времени. В этом случае расчет производится по
формулам 33 :
[pic]
где [pic] — средний уровень показателя по одноименным месяцам за ряд
лет ;
Т — число лет .
При наличии тренда индекс сезонности определяется на основе методов ,
исключающих влияние тенденции. Порядок расчета следующий :
1) для каждого уровня определяют выравненные значения по тренду f(t);
2) рассчитывают отношения [pic];
3) при необходимости находят среднее из этих отношений для одноименных
месяцев (кварталов) по формуле :
Затраты на технологические инновации,
млн. руб.
Структура затрат на технологические инновации, процентов
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Всего
105444,7
122850,5
125678,2
188492,2
207499,2
276262,3
100
100
100
100
100
100
в том числе:
собственные средства
организации
93135,4
105822,4
98920,0
145638,7
165216,1
199830,2
88,3
86,1
78,7
77,3
79,6
72,3
средства федерального
бюджета
2251,9
3185,2
5489,0
5504,0
7888,5
7717,0
2,1
2,6
4,4
2,9
3,8
2,8
средства бюджетов
субъектов Российской
Федерации и местных
бюджетов
580,8
595,7
887,6
2118,9
744,9
789,2
0,6
0,5
0,7
1,1
0,4
0,3
средства внебюджетных
фондов
169,6
295,1
137,8
208,6
212,9
372,0
0,2
0,3
0,1
0,1
0,1
0,1
иностранные
инвестиции
1932,3
2850,5
1908,1
1097,4
628,2
221,3
1,8
2,3
1,5
0,6
0,3
0,1
прочие средства
7374,7
10101,6
18335,7
33924,6
32808,6
67332,6
7,0
8,2
14,6
18,0
15,8
24,4
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства,
производство и распределение электроэнергии, газа и воды
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов
10,6
9,6
9,8
10,3
10,5
9,3
9,4
9,4
9,6
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов
4,4
4,2
4,3
4,7
5,4
5,0
5,5
5,5
5,1
Затраты на технологические инновации, млн. руб.:
в фактически действовавших
ценах
49428,0
61312,9
86394,6
105444,7
122850,5
125678,2
188492,2
207499,2
276262,3
в постоянных ценах 2000 г.
49428,0
52629,1
64095,7
68622,1
66567,6
57131,6
74187,0
71701,4
80152,8
Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов
1,4
1,4
1,8
1,6
1,5
1,2
1,4
1,2
1,4
Удельный вес организаций, осуществлявших организационные инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов
-
-
-
-
-
-
3,2
3,5
3,5
Удельный вес организаций, осуществлявших маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов
-
-
-
-
-
-
2,3
2,5
2,6
Связь
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций, процентов
13,1
13,4
15,3
15,1
16,0
15,8
13,7
12,9
12,0
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов
17,3
7,0
2,7
9,0
8,5
8,1
7,6
2,9
3,2
Затраты на технологические инновации, млн. руб.:
в фактически действовавших
ценах
11359,3
5641,0
5817,4
13873,7
18764,1
16397,2
16935,8
21707,4
20847,7
в постоянных ценах 2000 г.
11359,3
4842,1
4315,9
9028,8
10167,5
7454,0
6665,6
7501,0
6048,6
Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, процентов
11,0
4,4
3,9
6,3
5,8
3,5
2,7
2,6
2,0
Удельный вес организаций, осуществлявших организационные инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов
-
-
-
-
-
-
5,9
5,9
5,7
Удельный вес организаций, осуществлявших маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе организаций, процентов
-
-
-
-
-
-
5,6
5,7
6,2
21.38. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
2003
2005
2006
2007
2008
Млн. руб.
В процентах от общего объема отгружен-
ных товаров, выпол-
ненных работ, услуг
Млн. руб.
В процентах от общего объема отгружен-
ных товаров, выпол-
ненных работ, услуг
Млн. руб.
В процентах от общего объема отгружен-
ных товаров, выпол-
ненных работ, услуг
Млн. руб.
В процентах от общего объема отгружен-
ных товаров, выпол-
ненных работ, услуг
Млн. руб.
В процентах от общего объема отгружен-
ных товаров, выпол-
ненных работ, услуг
Добыча полезных ископаемых, обрабатывающие производства, производство и распределение электроэнергии, газа и воды — всего
312692,0
4,7
545540,0
5,0
714024,6
5,5
916131,6
5,5
1046960,0
5,1
Добыча полезных ископаемых
67259,3
5,2
81199,0
2,7
90969,2
2,8
110950,2
3,0
133553,9
3,0
Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых
61296,7
5,6
75521,7
2,9
85304,8
3,0
103476,6
3,2
109627,6
2,8
Добыча полезных ископаемых, кроме топливно-энергетических
5962,6
2,9
5677,3
1,6
5664,3
1,5
7473,6
1,6
23926,2
4,2
Обрабатывающие производства
224392,0
5,2
462739,3
7,0
615682,8
7,5
796855,2
7,1
897801,7
6,6
Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака
30145,7
3,9
50307,4
4,5
65308,4
4,7
86872,0
5,3
97480,8
4,6
Текстильное и швейное производство
1499,5
2,2
1481,8
2,0
1827,0
2,1
2249,4
2,5
2697,1
1,6
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви
511,8
3,6
486,5
2,8
574,2
2,9
610,0
2,9
446,9
1,9
Обработка древесины и производство изделий из дерева
1446,1
2,1
2525,9
2,5
3139,2
2,8
3861,0
2,2
10610,5
6,6
Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность
5474,0
3,8
3217,0
1,4
5946,6
2,2
10131,4
2,9
7081,5
2,0
Производство кокса и нефтепродуктов
3301,4
1,2
39737,9
7,0
89603,8
11,9
59216,1
3,4
97014,0
4,4
Химическое производство
17292,3
5,2
33694,8
7,1
48766,5
8,4
85898,8
12,0
122895,1
11,9
Производство резиновых и пластмассовых изделий
5340,1
6,8
12546,8
10,5
7353,6
5,7
22084,4
9,1
17723,0
5,5
Производство прочих неметаллических минеральных продуктов
5118,6
2,8
10496,2
3,4
10669,2
2,2
23552,9
3,4
18655,7
2,4
Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий
64674,1
4,2
67491,3
3,8
89420,0
4,2
130453,2
5,0
137627,9
4,6
Производство машин и оборудования
14099,9
6,6
22578,8
6,2
23892,3
5,4
37001,1
6,1
57278,6
7,5
Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования
21426,5
9,6
33317,9
8,9
41692,2
8,8
60102,9
10,2
57449,2
8,8
Производство транспортных средств и оборудования
63832,4
11,9
152684,9
20,1
201335,0
22,1
216311,5
18,4
239616,7
17,9
Прочие производства, не включенные в другие группировки обрабатывающих производств
10229,6
4,5
32172,1
9,7
26154,8
7,0
58510,4
11,3
31224,8
5,1
Производство и распределение электроэнергии, газа и воды
1040,7
0,2
1601,7
0,1
7372,6
0,4
8326,2
0,4
15604,5
0,6
21.42. ОБЪЕМ ИННОВАЦИОННЫХ ТОВАРОВ, РАБОТ И УСЛУГ ПО ВИДАМ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
продолжение
--PAGE_BREAK--