Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России"

[СИ

003445402

2 е АВГ 2008

КАРТЫШОВА ИННА ИЛЬИНИЧНА

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РОССИИ

Специальность 08.00.12 - «Бухгалтерский учет, статистика»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва, 2008

003445402

Работа выполнена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Научный руководитель

доктор экономических наук, доцент Архипова Марина Юрьевна

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор Кузнецов Владимир Иванович

кандидат экономических наук Громова Людмила Борисовна

Ведущая организация Московская академия рынка труда и

информационных технологий

Защита состоится 18 сентября 2008 г в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 151 02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу 119501, г Москва, ул Нежинская, д 7

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета Автореферат разослан « августа 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент ' /V

Бамбаева Н.Я.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования Приоритетной задачей, с решением которой связывают подъем российской экономики, является формирование и проведение в жизнь эффективной инновационной политики, призванной стимулировать развитие науки, продвижение нововведений, разработку и использование передовых производственных и информационно-телекоммуникационных технологий, являющихся высокотехнологичными направлениями научно-технического развития Внедрение новых технологий определяет уровень развития промышленности, финансовую стабильность предприятий, успех предпринимательской деятельности и эффективность функционирования экономики в целом

Как показывает опыт развитых стран, высокую конкурентоспособность и стабильный экономический рост, прежде всего, определяют факторы, стимулирующие процессы генерации и передачи знаний, их трансформации в новые технологии и высокотехнологичные области научно-технического развития, распространение и коммерческое использование новых технологий

Совокупность разработанных в стране или импортированных технологий, которые применяются внутри страны или экспортируются, образует ее технологический ресурс Создание, поддержание и развитие этого ресурса определяется в равной мере интенсивностью научных исследований, активностью инновационных и информационно-телекоммуникационных процессов в стране, скоростью диффузии знаний и технологий, способностью компаний и страны в целом усваивать новые технологии

К сожалению, в России новые технологии пока наиболее активно используют преимущественно компании, работающие в сырьевых отраслях промышленности Они имеют собственные специализированные инновационные структуры Компании других секторов экономики существенно отстают в разработке и внедрении передовых технологий

Существенную помощь в анализе складывающейся ситуации, а также в принятии управленческих решений по ее регулированию и поддержке должны оказать современные статистические методы, использование которых позволяет не только выявить важнейшие факторы, влияющие на технологическую активность, но и количественно оценить их взаимосвязь

Цель и задачи исследования Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа информационно-телекоммуникационной деятельности в России

В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера

проанализировать состояние и основные тенденции развития информационных и телекоммуникационных технологий в России,

S провести сравнительный статистический анализ информационно-телекоммуникационной деятельности в России и промышленно развитых странах мира,

S выявить перспективные направления инновационного развития в области информационных и телекоммуникационных технологий в России,

S предложить методику классификации крупнейших российских компаний по основным показателям нвестиционной привлекательности и определить роль и место телекоммуникационных компаний в российском бизнесе,

S предложить методику статистического исследования основных факторов, определяющих инновационно-технологическую активность в России

Объектом_исследования является информационно-

телекоммуникационная деятельность в России

Предмет исследования - показатели, характеризующие информационно-телекоммуникационную деятельность в России

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные научно-техническому прогрессу, развитию информационных и телекоммуникационных технологий в России, проблемам экономики, статистики и эконометрики

В качестве статистического инструментария использовались многомерные методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, расщепления смесей вероятностных распределений, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования

Для решения поставных задач диссертационного исследования применялись пакеты прикладных программ «SPSS», «Statistica», «Microsoft Excel»

Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, Роспатента, Центра исследований и статистики науки, материалы периодической печати, официальных сайтов Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике, а также статистические публикации и базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Евростата

Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического исследования информационной и телекоммуникационной деятельности в России

Наиболее существенные результаты, полученные автором и обладающие научной новизнои

> проанализированы структура и основные тенденции рынка телекоммуникационных услуг,

> проведено сопоставление основных тенденций развития информационных и телекоммуникационных технологий в России и промышлен-но развитых странах мира,

> усовершенствованы методические подходы к оценке степени инвестиционной привлекательности российских телекоммуникационных компаний,

> предложены методические подходы к статистическому исследованию патентной активности в области информационных и телекоммуникационных технологий в России,

> проведена параметрическая классификация российских компаний на основе расщепления смеси вероятностных распределений,

> разработана методика статистического анализа влияния факторов на патентную активность в области информационных и телекоммуникационных технологий в России, основанная на модели бинарного выбора

Практическая значимость результатов исследования Разработанные методики представляют интерес для федеральных и региональных органов власти при корректировке инновационной политики, а также для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на информационно-технологический потенциал России

Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в деятельности компании «Т-Хелпер»

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования были представлены и получили одобрение на IV Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании» (г Варна, Болгария, 2008), на Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» (Москва, МЭСИ, 2008)

Публикации Результаты исследования нашли отражение в 9 научных публикациях общим объемом 1,9 п л , в том числе в двух публикациях в научных журналах, рекомендованных ВАК

Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения, списка литературы и приложений

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, ее теоретическая и практическая значимость, сформулированы цель, задачи, научная новизна и практическая значимость результатов исследования

В первой главе «Информационно-телекоммуникационная деятельность как предмет статистического исследования» проанализированы особенности современного развития информационных и телекоммуникационных технологий, являющихся приоритетными высокотехнологичными направлениями научно-технического развития, дана общая характеристика рынка телекоммуникаций в России, сформулированы методические принципы построения системы статистических показателей патентной активности

В начале 90-х гг телекоммуникационная отрасль связи относилась к разряду монопольных отраслей экономики, где не существовало рынка с присущими ему атрибутами конкуренции и рыночного ценообразования Позднее был начат процесс демонополизации отрасли, который обусловил акционирование предприятий связи, частичную либерализацию телекоммуникационного рынка, появление негосударственных операторов связи и усиление присутствия иностранных телекоммуникационных компаний

На сегодняшний день рынок телекоммуникаций является самым быстрорастущим и наукоемким рынком в России Рост спроса на телекоммуникационные услуги в России привел к появлению большого числа телекоммуникационных компаний и крупных холдингов, таких как «Система Телеком», «Альфа-групп», «Телекоминвест» Эти холдинги в настоящее время начинают принимать активное участие в формировании телекоммуникационного рынка увеличивать свою рыночную долю, завоевывать незанятые ниши рынка и отвоевывать наиболее прибыльные сегменты у бывшего монополиста рынка телекоммуникаций холдинга «Связьинвест»

Современное телекоммуникационное оборудование представляет собой сложный комплекс аппаратных средств по компьютерной обработке цифровых сигналов, в виде которых передается речевая информация и данные Все это приводит к необходимости развития услуг консалтинга, помощи в разработке стратегии внедрения новых технологий, то есть тех услуг, которые операторы хотели бы получать в качестве аутсорсинга

Создаваемые в телекоммуникационной сфере продукты можно разделить на категории массовых, нишевых и эксклюзивных (рис 1)

К категории массовых продуктов относятся системы фиксированной и сотовой связи, доступ к сети Интернет

Нишевыми продуктами являются специальные средства для передачи голоса и данных и магистральные линии связи Входящие в их состав цифровые радиорелейные линии (ЦРРЛ) могут быть магистральными линиями большой емкости, линиями средней емкости и малоканальными

Рис 1. Виды продуктов телекоммуникационных компаний в России

Европейский Институт Телекоммуникационных Стандартов разработал единый стандарт связи служб общественной безопасности Первые утвержденные спецификации нового стандарта TETRA (TErrestrial Trunked RAdio) появились в 1997 году, а осенью 1997 года компании Nokia и Motorola начали строительство сетей в Великобритании и Финляндии Однако это были закрытые стандарты одного производителя, что в условиях всеобщей глобализации становилось недостатком перед наступающими конкурентами

Российский рынок слабо отреагировал на появление новой технологии - неизвестной и относительно дорогой Ведомственные операторы шли «проторенной» европейцами дорогой - пытались адаптировать сотовую связь под собственные нужды В Нижневартовске для обеспечения технологической связью нефтяников была построена сеть NMT-450

«Российские Железные Дороги» всерьез рассматривали возможность использования GSM-R и CDMA для своих нужд и даже построили опытные зоны в Екатеринбурге

Перелом наступил в 2003 г во многом благодаря позиции Министерства связи, которое в целях гармонизации частотного ресурса с Европой рекомендовало использование TETRA как государственного стандарта С 2006 г по настоящее время идет строительство значительного числа новых сетей Так компания «Т-Хелпер» запустила сети на оборудовании EADS TETRA для заказчиков - космодрома Байконур, компаний «Сургутнефтегаз», «Севернефтегазпром», «Севернефть», «Томскнефть», Московского Военного округа Большие планы на развитие систем TETRA закладывает «Транснефть» в своих проектах строительства нефтепровода «Восточная Сибирь - Тихий Океан» и модернизации имеющихся систем связи

С течением времени требования потребителей меняются В настоящее время потенциальный заказчик TETRA хочет получить не только радиотелефонную сеть для передачи голоса и данных с расширенными по сравнению с сотовой связью функциональностью, но и комплексные решения стоящих перед ним задач rio повышению производительности и эффективности своего бизнеса

Несмотря на все многообразие услуг, предлагаемых на рынке сотовыми операторами, остаются области деятельности, в которых типовые решения, предназначенные для массового потребителя, не удовлетворяют требованиям технологических процессов Как правило, это системы связи для управления процессами и ситуационные центры, требующие мгновенной реакции по схеме управления «запрос - ответ»

Сложность и многообразие видов телекоммуникаций обусловливают необходимость использования для их анализа адекватных статистических показателей Среди них можно выделить характеристики развития инфраструктуры системы связи и телекоммуникаций, определяющие как нынешние возможности системы, так и потенциал ее дальнейшего совершенствования Для анализа достигнутого уровня развития важными являются объем и структура оказываемых населению телекоммуникационных услуг

Основные направления развития в области информационных и телекоммуникационных технологий можно анализировать на основании данных патентной статистики В силу того, что патенты обычно на несколько лет опережает внедрение научно-технических достижений в производство, показатели патентной статистики применяются для анализа состояния и

перспектив развития областей науки и техники, для оценки рынка технологий в стране и его привлекательности для иностранных инвесторов

Патент определяет юридическое право собственности на изобретение и дает его владельцу на определенный срок исключительные права на использование запатентованного изобретения, одновременно он раскрывает подробности изобретения, создавая тем самым возможности для его широкого использования в интересах всего общества Патентная статистика в том или ином виде все чаще используется в качестве характеристики результативности исследовательской деятельности. Количество патентов, выданных какой-либо фирме или стране, может отражать их технологический динамизм и предсказывать направления технологического прогресса К недостаткам использования патентов в качестве показателей инновационной активности можно отнести следующие

• многие инновации не патентуются, а некоторые покрываются сразу многими патентами,

• многие патенты не имеют технологической или экономической ценности, тогда как ценность других очень высока

Патенты на изобретения служат правовой защитой отечественной продукции на мировом рынке лицензий, а также позволяют развивать ранее отсутствующую лицензионную торговлю технической документацией и новейшими технологиями внутри страны

Во второй главе «Статистический мониторинг основных тенденций и направлений патентной активности в высокотехнологичных областях» выявлены условия функционирования, современные тенденции и закономерности развития рынка телекоммуникационных и информационных технологий и услуг в России, проведен сравнительный анализ патентной активности в России и развитых странах мира

Переход российской экономики на новые принципы хозяйствования требует ориентации страны на повышение конкурентоспособности отечественного высокотехнологичного комплекса на основе использования передовых научно-технических достижений Решение этих задач невозможно без современных информационных и телекоммуникационных технологий (ИКТ) с широким использованием локальных и глобальных сетей, в том числе Интернет, технологий хранения, обработки и передачи информации, автоматизации всех процессов

Проведенный анализ показывает, что в последние годы в России наблюдается рост использования ИКТ, Так число компьютеров на 1000 чел населения увеличилось с 18 в 1995 г до 159 в 2005 г , количество пользователей Интернет - с 52 чел до 165 чел на 1000 чел населения (рис 2). Однако, наблюдаемый рост недостаточен для того, чтобы Россия догнала раз-

витые страны мира и заняла достойные позиции в международных рейтингах

Рис. 2. Динамика числа компьютеров, приходящихся на 1000 чел., в различных странах мира (единиц)

Направления инновационно-технологического развития страны можно оценить по патентной активности в высокотехнологичных областях, к которым согласно международной методологии относятся биотехнологии (Biotechnology), авиация и космос (Aeronautics & Space); информационные технологии (Information Technology), телекоммуникации (Telecommunication), охрана окружающей среды (Environmental Technologies)

Повышенное внимание исследователей и увеличение количества запатентованных открытий и изобретений в определенных подгруппах выделенных технологий свидетельствует об их инновационной привлекательности и возможности эффективного коммерческого использования При этом если происходит совпадение интереса как российских, так и иностранных патентозаявителей, то это свидетельствует о внутренней и внешней конкурентоспособности технологий

Для анализа патентной активности в диссертационной работе использована реферативная база данных Роспатента, которая содержит списки патентов по рубрикам Международной патентной классификации (МПК), подклассам, годам и т д Отличие этой базы данных от традиционных статистических баз Росстата, заполняемых вручную, заключается в том, что она содержит текстовую информацию, которая не поддается ма-

шинной обработке и требует написания специальных программ В блоке обработки документов подсчитывается число полей и записей, таким образом, на выходе получается числовая информация, представляющая собой таблицу результатов обработки списков патентов (номера рубрик, подклассы, число документов по рубрикам, годам т д) Обработка полученной информации осуществляется в блоке обработки таблиц, в результате которой на выходе исследователь может получить индикаторы, позволяющие проводить содержательный анализ структуры и основных тенденций патентной активности в России, строить графики и диаграммы, проводить меж-страновые сопоставления (рис 3)

Рис 3. Схема проведения индикаторной оценки патентной активности

Используемая в работе базовая схема основана на подходе, который был разработан Институтом системных и инновационных исследований Общества Фраунгофера (Германия)

В настоящее время в России исследование патентной активности по информационным и телекоммуникационным технологиям не получило должного освещения, что связано, в первую очередь, с серьезными трудностями, возникающими при сборе статистической информации Отметим отдельные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики, при создании и использовании информационных технологий для обработки патент-

ной информации Так, например, в описаниях изобретений авторы не всегда указывают код страны и сведения о стране патентовладельца

Таким образом, исследователь зачастую не имеет возможности получить ответ на запрос о стране автора или патентовладельца Поэтому в некоторых случаях необходимо предварительно анализировать файлы, содержащие описания изобретений, чтобы по названию патентовладельца определить его страну

Исследование структуры высокотехнологичных заявок в развитых странах мира (США, Японии, Европы) позволило сделать вывод, что основные доли в структуре высокотехнологичных патентных заявок приходятся на группы Информационных (ИТ) и Телекоммуникационных (ТКТ) технологий Так, в 2002 г доля информационных технологий в структуре высокотехнологичных заявок США составила 38%, Японии - 37%, ЕС -29% Доля телекоммуникационных технологий» достигла в ЕС - 45%, Японии - 37%, США - 31%

Сопоставление патентной активности в высокотехнологичных группах технологий в России и развитых странах мира выявило существенные различия в их структуре Так доля группы «Информационные технологии» в России на всем рассматриваемом периоде была наименьшей и не превышала 12,8%, в 2006 г она упала до 8,5%

Группа «Телекоммуникационные технологии» хоть и занимает второе место, но ее доля за рассматриваемый период не превышала 27%, что значительно ниже уровня развитых стран Отметим значительный рост и лидирование с 2003 г группы «Биотехнологии», доля которой за период с 2002 г по 2003 г выросла в три раза и достигла 43,3% В 2006 г число выданных патентов в этой группе в 4,6 раза превышало число выданных патентов в группе «Информационные технологии» и почти в 2 раза - в группе «Телекоммуникационные технологии» (табл 1)

Анализ временных рядов числа выданных патентов в одиннадцати подгруппах группы «Информационные технологии» за период с 1994 по 2006 гг позволил выделить три кластера информационных технологий различающиеся по патентной активности

К первому кластеру, лидирующему по числу выданных патентов, можно отнести только одну подгруппу технологий - Обработку цифровых данных с помощью электрических устройств (ООбР), патентная активность в которой за весь рассматриваемый период значительно опережала другие подгруппы технологий и составляла от 65% до 75% общей активности группы

Таблица 1

Доля выданных патентов в высокотехнологичных группах в России,%

год Высокотехнологичные группы

Биотехнологии Авиация, космос ИТ Телекоммуникационные технологии Охрана окружающей среды

1996 14,00 19,83 8,46 21,91 35,81

1997 16,23 17,56 6,50 18,06 41,66

1998 15,17 14,40 9,72 26,51 34,20

1999 16,48 14,35 11,57 24,58 33,01

2000 16,58 13,13 12,30 25,67 32,33

2001 13,94 14,33 12,57 23,27 35,89

2002 14,46 13,93 12,79 25,33 33,49

2003 43,30 10,14 7,62 19,20 19,74

2004 41,20 10,29 8,94 19,33 20,24

2005 45,83 9,62 9,88 18,18 16,49

2006 39,45 13,72 8,50 20,58 17,76

Во вторую группу (п2=3), входят следующие виды информационных технологий, занимающие средние позиции

йОбК - Распознавание, представление и воспроизведение данных, манипулирование носителями информации, носители информации (около 20% от общей патентной активности группы информационных технологий за последние пять лет),

вОбО - Аналоговые вычислительные машины (аналоговые оптические вычислительные устройства, компьютерные системы, основанные на специфических вычислительных моделях) Около 10% от общей патентной активности группы за последние пять лет

С06Т - Обработка или генерация данных изображения (2-8% активности группы)

К третьей группе отнесены все остальные подгруппы технологий (П]=7), доля патентной активности которых за рассматриваемый период не превышала 1%

Анализ распределения выданных патентов в группе «Информационные технологии» по странам-заявителям за период с 2004 по 2006 гг позволил сделать вывод, что от 60% до 70% выданных патентов приходится на российских заявителей Так в 2006 г на долю России приходилось 65,2%

(максимальная за рассматриваемый период доля выданных патентов российским заявителям) Доля патентов, выданных заявителям из США, составила 10,2%, Германии - 4,7%, Кореи - 3,7%, Японии и Великобритании - по 3,4%, Нидерландов - 1,9% Доля патентов выданных заявителям из других стран не превышала 1%

Согласно Международной патентной классификации группа «Телекоммуникационные технологии» включает в свой состав 17 подгрупп технологий Проведенное исследование показало, что патентная активность в области телекоммуникационных технологий в России неоднородна Так, начиная с 1996 г и вплоть до 2006 г с заметным отрывом лидировала подгруппа «Передача сигналов», которая аналогично единственному лидеру в группе «Информационные технологии», была выделена в отдельный кластер На долю этой рубрики за период с 1998 по 2006 гг приходилось от 40% до 52% патентной активности группы

С помощью иерархических агломеративных алгоритмов многомерного статистического анализа 17 подгрупп группы «Телекоммуникационные технологии» были разделены на четыре кластера с различной степенью патентной активности (рис 4) патентно-активный (число выданных патентов за последние 4 года находилось в интервале от 230 до 270), средне-высокий (от 80 до 160 патентов в год), средненизкий (от 30 до 80 выданных патентов в год) и низкий (патентная активность практически отсутствует)

Рис. 4. График средних значений числа выданных патентов в кластерах, ед.

Исследование распределения выданных патентов в группе «Телекоммуникационные технологии» по странам заявителям за период с 2004 по 2006 гг позволило сделать вывод, что основная доля выданных патентов (до 69%) приходится на российских заявителей Далее следуют США (7% -10%) и Корея (6% - 10%) Отметим, что в 2006 г доли выданных патентов российским, американским и корейским заявителям сократились и составили 55,6%, 6,8% и 6,2%, соответственно, против 69%, 8,8% и 10,1% в 2004 гг Доля же выданных патентов заявителям из Финляндии значительно выросла и достигла в 2006 г 5,1% против 1,3% в 2004 г Небольшое увеличение доли выданных патентов наблюдалось для Германии (2,6% в 2004 г и 3,2% в 2006 г)

Интересным фактом является то, что около 65% выданных в 2006 г корейских патентов приходится на компанию Samsung, а все выданные патенты финским заявителям - на Nokia Corporation, что свидетельствует о стремлении этих компаний оградить себя от внутренней и внешней экспансии аналогичных товаров (особенно дешевых китайских) быстро развивающегося рынка телекоммуникаций

В третьей главе «Статистический анализ деловой активности предприятий телекоммуникационной сферы в России» проведено исследование инвестиционной привлекательности крупнейших российских компаний с использованием эконометрического инструментария, построена параметрическая структурная модель финансовой активности телекоммуникационных предприятий на основе расщепления смеси вероятностных распределений, разработана методика статистического анализа влияния факторов на патентную активность в области информационных и телекоммуникационных технологий в России, основанная на модели бинарного выбора

Анализ состояния и развития рынка телекоммуникационных технологий требует, с одной стороны, изучения развития этой сферы, а с другой стороны, анализа финансового состояния и результатов экономической деятельности предприятий телекоммуникационной сферы, которые во многом определяют инновационное развитие экономики страны на современном этапе

Для анализа инвестиционной привлекательности российских компаний и определения места телекоммуникационных компаний в системе российского бизнеса использовался типологический регрессионный анализ

На предварительном этапе исследования было отобрано п=100 российских компаний и банков по рыночной стоимости, для которых имелась полная информация по к=5 признакам (рыночная стоимость компании,

объем торгов акциями компании, выручка, операционная прибыль и чистая прибыль) Одиннадцать российских крупнейших компаний и банков, среди которых три телекоммуникационные (МТС, МГТС и АФК «Сиситема»), были выделены в отдельный кластер в связи со значительными превышениями значений анализируемых показателей над остальной совокупностью объектов Из анализа были исключены компании, характеризующиеся аномально низкими значения анализируемых показателей

В результате были оставлены п=52 российские компании, пропорционально представляющие различные сферы экономической деятельности России Отметим, что среди отобранных компаний около 10% приходилось на телекоммуникационные компании, что соответствует их доле в современной экономике России Анализ проводился за период с 2005 по 2007 гг

Реализация агломеративного иерархического алгоритма кластерного анализа с различными метриками и правилами объединения кластеров позволила сделать вывод о целесообразности разбиения совокупности компаний на три кластера

Первую подгруппу образуют преимущественно энергетические компании Несмотря на высокую для первого кластера выручку, чистая прибыль этих компаний сравнительно низка Это может быть связано с тем, что данные компании требуют значительных финансовых вложений, а тарифы на их продукцию и услуги контролируются государством, которое, кроме того, является собственником многих из них, что не способствует высокой эффективности их деятельности

Вторая подгруппа представлена главным образом горнодобывающими компаниями Они относительно успешны и доходны, имеют большую по сравнению с компаниями первой группы чистую прибыль В этой группе находятся также крупнейшие российские банки, успешные энергетические и строительные компании Второй кластер можно охарактеризовать как экономически благополучный

К третьей подгруппе относятся предприятия связанные с добычей и обработкой железа, а также металлоемкие производства Этим обусловливается схожесть их финансовых результатов - большая выручка при невысокой чистой прибыли Это подгруппа включает в себя компании «старых» добывающих и производственных отраслей, переживающих в настоящее время период стагнации.

Отметим, что в 2007 г по сравнению с 2006 г ухудшили свою инвестиционную привлекательность горнодобывающие компании, которые переместились из второго кластера в третий (отстающий)

Практически все телекоммуникационные компании в 2005 г (за исключением Ростелеком) попали в третий кластер Однако уже в 2006 г

наметился переход телекоммуникационных компании в отдельную группу, который в 2007 г. обозначился более ярко, что подтверждает высказанное предположение о тенденции формирования нового класса компаний, деятельность которых основывается использование информационных и телекоммуникационных технологий («Ростелеком» и «Уралсвязьинформ»),

Для уточнения структуры рынка ведущих российских компаний по показателям инвестиционной привлекательности осуществлен переход от исходных коррелированных признаков - рыночной стоимости компании (X)) и размера операционной прибыли (Х2) - к ортогональным обобщенным факторам ^ и /2 . При этом на первый фактор приходится 64,3% дисперсии группирующей переменной, на второй - 35,7%. О значимости признаков, отобранных для классификации, свидетельствуют значения I;-статистик, превышающие критические значения на уровне 0,001.

Распределение объектов в пространстве обобщенных функций представлено на рис.5.

/2

•А ,

' «гА ф.

А

: . А

А Ш

......Ь

А1

*г

• з

АЦ1

• Ц2

• цз

I -4

-4

4....................

-2

.........I.....................I...........- -...!*.........................1

........................................................................................................................................................................................../г

Рис. 5. Компании в пространстве обобщенных ортогональных функций

Крупными значками обозначены центры классов Ц1, Ц2 и ЦЗ Как видно из графика, во втором и третьем кластерах явно выражены аномальные наблюдения, в то время как объекты первого класса равномерно группируются вокруг своего центра О приемлемом качестве классификации говорят значения критерия лямбда Уилкса от 0,37 до 0,64

С целью нивелирования масштабов компаний и выделения однородных кластеров по эффективности деятельности на следующем этапе исследования использовались удельные показатели относительно рыночной стоимости компании

В результате классификации было выделено уже не три, а четыре кластера Отметим, чю ни одна из телекоммуникационных компаний не попала в четвертый (отстающий) кластер Исследуемые телекоммуникационные компании практически в одинаковых пропорциях вошли во второй и третий кластеры, представляющие группы эффективно работающих компаний Телекоммуникационная компания «Т-Хелпер» попала во второй кластер, ядро которого образуют наиболее доходные нефтяные компании, что свидетельствует о хороших рыночных перспективах этой компании

Стратификация крупнейших российских компаний проводилась также по выборке п=52 с помощью параметрической структурной модели их экономической эффективности Рассматривалась функция плотности распределения показателя «чистая прибыль предприятия, отнесенная к рыночной стоимости компании» (рис 6) В результате применения алгоритма расщепления смеси вероятностных распределений компании разделились на четыре страты (лидирующие, средневысокие, средненизкие и отстающие, или малорентабельные)

Анализ показывает, что 15,8% компаний попадают в группу малорентабельных (значения выбранного показателя для них находится в пределах от 0,01 до 0,1), что свидетельствует о том, что чистая прибыль составляет 0,1% -1% от их рыночной стоимости. Для современной российской экономики это крайне низкий результат Такие компании не представляются привлекательными для инвесторов

Большинство компаний (около 65%) являются средненизкими, доходность компаний этой страты находится еще ниже инфляции и составляет 2,5-5% от рыночной стоимости

Юпх)

Рис. 6. Распределение компаний по логарифму относительной чистой прибыли и его декомпозиция

В следующем кластере (средневысоком) располагаются компании с чистой прибылью от 6% до 11%, что делает их привлекательными для потенциальных инвесторов

Компании последней (четвертой) страты - самые успешные, их чистая прибыль превышает 13,5% от рыночной стоимости и доходит до 30% Это преимущественно нефтяные компании, высокая доходность которых определяется благоприятной конъюнктурой на сырьевом рынке

Телекоммуникационные компании попали главным образом в категорию инвестиционно привлекательных (средневысокий кластер) Это относится как к крупным компаниям (Ростелеком, Вымпелком и другие), так и к относительно небольшой компании «Т-Хелпер» Принадлежность телекоммуникационных компаний к передовым группам свидетельствует о благоприятных перспективах развития в России инновационных сфер бизнеса и положительных структурных сдвигах в экономике

На следующем этапе исследования с помощью логит-анализа решалась задача построения модели, позволяющей выявить факторы, определяющие высокую инновационно-технологическую активность в регионах России (п=82)

В качестве зависимой переменной была выбрана бинарная переменная у - активность региона в сфере информационных и телекоммуникационных технологий (ИКТ)

1, если активность в сфере ИКТ высокая

Высокой считалась активность, превышающая среднюю по России

На этапе априорного анализа рассматривалась возможность включения в модель 12 показателей, по которым имелась достаточно полная информация об изучаемом объекте

Применение корреляционного анализа позволило на предварительном этапе исследования исключить незначимые и мультиколлинеарные в явном виде переменные В результате для анализа оставлено 8 наиболее информативных показателей, имеющих достаточно существенную связь с результативным признаком у

X, - затраты на информационные и коммуникационные технологии (млн руб),

X, - приобретение ПК в организациях (в % от общего числа компьютеров),

х3 - удельный вес организаций, использующих вычислительную технику, в общем числе организаций,

х4 - обеспеченность ПК работников в организациях (ед в расчете на 100 работников)

Х5 — доля специалистов с высшим профессиональным образованием в общей численности работников, выполняющих ИиР,

х6— количество поданных заявок на патенты на изобретения (ед),

Х1 — доля собственных средств организаций в затратах на технологические инновации,

0, если активность в сфере ИКТ низкая

х8 — доля организаций, для которых наиболее важным является российский рынок

В результате применения пошаговых алгоритмов была получена следующая модель

z, = 5,11 + 2,87Xi+1,16jcj + 4,72*5 ^ (3,26) (2,89) (4,05)

R2(McFadden)=0,778, LR statistic =112,87, s = 0,71

Значения коэффициентов логит-модели показывают, что вероятность высокой активности в сфере информационных и телекоммуникационных технологий увеличивается с ростом затрат на ИКТ, удельного веса организаций, использующих вычислительную технику и доли специалистов с высшим профессиональным образованием в общей численности работников, выполняющих исследования и разработки

Модель обладает достаточно высокими прогностическими свойствами Результаты применения модели к элементам выборки показывают, что правильно классифицировано было 87,3% региона (табл 2)

Таблица 2

Таблица классификации_

Вероятность события 0 1 Корректные пред-

сказания (%)

0 40 6 86,9

1 4 29 87,9

Общий процент 87,3

Применение полученного уравнения, например, для Воронежской области показывает, что вероятность активности в сфере ИКТ составляет 0,324, а для Москвы - 0,978

Основываясь на этих оценках можно ожидать, что в Москве вероятность активности в сфере информационных и телекоммуникационных технологий - высокая, в Воронежской области - низкая, что может в дальнейшем сказаться на ее конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности

Оценка робастности модели по методу «скользящего экзамена», позволила сделать вывод о гом, что построенная модель обладает приемлемой чувствительностью и достаточной устойчивостью

В заключении сформулированы выводы и основные результаты проведенного исследования по совершенствованию методики статистического исследования уровня информационно-телекоммуникационной деятельности в России

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1 Картышова И И , Архипова М Ю , Сиротин В П , Волкова И В Статистический анализ перспективных направлений инновационной активности в России // Экономические науки №5, 2008 г с 23-28 - 0,8 п л (авт 0,3 п л)

2 Картышова И.И, Сиротин В П Архипова М Ю , Волкова И В Позиционирование телекоммуникационных компаний в системе российского бизнеса // Вестник Самарского государственного университета №3(41), 2008 г с 100-105 -0,8 пл (авт0,3пл)

3 Картышова И И Анализ деловой активности предприятия // Ма-тематико-статистический анализ социально-экономических явлений Межвузовский сб науч трудов - М МЭСИ, 2006 - 0,2 п л

4 Картышова И И Использование эконометрического инструментария для анализа и прогнозирования объема товарной продукции // Мате-матико-статистический анализ социально-экономических явлений Межвузовский сб науч трудов - М МЭСИ, 2007 - 0,2 п л

5 Картышова И.И, Волкова И В Обзор основных факторов финансовой устойчивости предприятия // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений Межвузовский сб науч трудов - М МЭСИ, 2007 - 0,3 п л (авт 0,2 п л )

6 Картышова И И , Волкова И В Анализ перспектив развития компании с использованием статистических методов прогнозирования // Мате-матико-статистический анализ социально-экономических явлений Межвузовский сб науч трудов - М МЭСИ, 2008 - 0,25 п л (авт 0,2 п л )

7 Картышова И И , Волкова И В Статистический анализ структуры сектора кредитных организаций России // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений Межвузовский сб науч трудов -М МЭСИ, 2008 - 0,3 п л (авт 0,2 п л )

8. Картышова И И, Архипова М.Ю Исследование основных тенденций патентной активности в высокотехнологичных областях России на основе многомерных статистических методов / Экономика, статистика и информатика Вестник УМО №2, МЭСИ, 2008 - 0,5 п.л (авт 0,2 п л)

9 Картышова И И Анализ общемировых тенденций патентной активности в высокотехнологичных областях // Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Прикладные аспекты статистики и эконометрики -М МЭСИ, 2008 - 0,1 п л

Подписано к печати 14 08 08

Формат издания 60x84/16 Бум офсетная №1 Печать офсетная Печл 1,4 Уч-издл 1,3 Тираж 100 экз

Заказ № 7660

Типография издательства МЭСИ 119501, Москва, Нежинская ул , 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Картышова, Инна Ильинична

Содержание.

Введение.

Глава 1. Информационно-телекоммуникационная деятельность как предмет статистического исследования.

1.1. Развитие информационно-коммуникационных технологий как основа экономического роста страны.

1.2.0сновные понятия и особенности развития информационных технологий.

1.3. Общая характеристика рынка телекоммуникаций в России.

1.4. Статистические показатели состояния и динамики рынка телекоммуникационных услуг.

Глава 2. Статистический мониторинг основных тенденций и направлений патентной активности в высокотехнологичных областях.

2.1. Анализ общемировых тенденций патентной активности в высокотехнологичных областях.

2.2. Анализ основных тенденций патентной активности в группе Информационные технологии.

2.3. Телекоммуникационные технологии (Telecommunication): основные направления развития.

ГЛАВА 3. Статистический анализ деловой активности предприятий телекоммуникационной сферы в России.

3.1. Исследование инвестиционной привлекательности российских организаций методами кластерного анализа.

3.2. Дискриминантый анализ структуры рынка ведущих российских компаний.

3.3. Параметрическая структурная модель финансовой активности предприятий на основе расщепления смеси вероятностных распределений.

3.4. Моделирование активности в сфере информационных технологий на основе моделей бинарного выбора.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистическое исследование информационно-телекоммуникационной деятельности России"

Актуальность темы исследования Приоритетной задачей, с решением которой связывают подъем российской экономики, является формирование и проведение в жизнь эффективной инновационной политики, призванной стимулировать развитие науки, продвижение нововведений, разработку и использование передовых производственных и информационно-телекоммуникационных технологий, являющихся высокотехнологичными направлениями научно-технического развития. Внедрение новых технологий определяет уровень развития промышленности, финансовую стабильность предприятий, успех предпринимательской деятельности и эффективность функционирования экономики в целом.

Как показывает опыт развитых стран, высокую конкурентоспособность и стабильный экономический рост, прежде всего, определяют факторы, стимулирующие процессы генерации и передачи знаний, их трансформации в новые технологии и высокотехнологичные области научно-технического развития, распространение и коммерческое использование новых технологий.

Совокупность разработанных в стране или импортированных технологий, которые применяются внутри страны или экспортируются, образует ее технологический ресурс. Создание, поддержание и развитие этого ресурса определяется в равной мере интенсивностью научных исследований, активностью инновационных и информационно-телекоммуникационных процессов в стране, скоростью диффузии знаний и технологий, способностью компаний и страны в целом усваивать новые технологии.

В силу того, что патентование обычно на несколько лет опережает внедрение научно-технических достижений в производство, показатели патентной статистики применяются для оценки рынка технологий в стране, анализа состояния и перспектив развития областей науки и техники, и их привлекательности для инвесторов.

Существенную помощь в анализе складывающейся ситуации, а также в принятии управленческих решений по ее регулированию и поддержке должны оказать современные статистические методы, использование которых позволяет не только выявить важнейшие факторы, влияющие на технологическую активность, но и количественно оценить их взаимосвязь.

Цель и задачи исследования Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа информационно-телекоммуникационной деятельности в России.

В соответствии с целью в работе были поставлены и решены следующие задачи теоретического и прикладного характера: проанализировать состояние и основные тенденции развития информационных и телекоммуникационных технологий в России; провести сравнительный статистический анализ информационно-телекоммуникационной деятельности в России и промышленно развитых странах мира; выявить перспективные направления инновационного развития в области информационных и телекоммуникационных технологий в России; предложить методику классификации крупнейших российских компаний по основным показателям нвестиционной привлекательности и определить роль и место телекоммуникационных компаний в российском бизнесе; предложить методику статистического исследования основных факторов, определяющих инновационно-технологическую активность в России.

Объектомисследования является информационнотелекоммуникационная деятельность в России.

Предмет исследования - показатели, характеризующие информационно-телекоммуникационную деятельность в России.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, посвященные научно-техническому прогрессу, развитию информационных и телекоммуникационных технологий в России, проблемам экономики, статистики и эконометрики.

В качестве статистического инструментария использовались многомерные методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, расщепления смесей вероятностных распределений, а также табличные и графические методы визуализации результатов исследования.

Для решения поставных задач диссертационного исследования применялись пакеты прикладных программ: «SPSS», «Statistica», «Microsoft Excel».

Информационную базу исследования составили данные Федеральной службы государственной статистики, Роспатента, Центра исследований и статистики науки, материалы периодической печати, официальных сайтов Internet и электронных СМИ по исследуемой тематике, а также статистические публикации и базы данных Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Евростата.

Научная новизна исследования состоит в разработке методики комплексного статистического исследования информационной и телекоммуникационной деятельности в России.

К числу наиболее существенных результатов, полученных автором и обладающих научной новизной, относятся: проанализированы структура и основные тенденции рынка телекоммуникационных услуг; г" проведено сопоставление основных тенденций развития информационных и телекоммуникационных технологий в России и промышленно развитых странах мира; усовершенствованы методические подходы к оценке степени инвестиционной привлекательности российских телекоммуникационных компаний; предложены методические подходы к статистическому исследованию патентной активности в области информационных и телекоммуникационных технологий в России; проведена параметрическая классификация российских компаний на основе расщепления смеси вероятностных распределений; разработана методика статистического анализа влияния факторов на патентную активность в области информационных и телекоммуникационных технологий в России, основанная на модели бинарного выбора.

Практическая значимость результатов исследования Разработанные методики представляют интерес для федеральных и региональных органов власти при корректировке инновационной политики, а также для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на информационно-технологический потенциал России.

Результаты проведенного исследования нашли практическое применение в деятельности компании «Т-Хелпер».

Апробация результатов исследования Основные результаты исследования были представлены и получили одобрение на IV Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании» (г. Варна, Болгария, 2008), на Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: «Прикладные аспекты статистики и эконометрики» (Москва, МЭСИ, 2008).

Публикации Результаты исследования нашли отражение в 9 научных публикациях общим объемом 1,9 п.л., в том числе в двух публикациях в научных журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения, списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Картышова, Инна Ильинична

Заключение

Научно-технических прогресс признается во всем мире ведущим фактором развития как экономики в целом, так и экономического развития предприятий и отдельного человека. В отечественной и зарубежной литературе это связывается с понятием инноваций и инновационной деятельности.

Наметившиеся изменения в траектории инновационно-технологического развития страны, ее участие в международном научно-техническом сотрудничестве, органичное переплетение различных факторов, порождающих качественно новые феномены инновационных процессов, нуждаются в адекватном научном анализе и требуют новых комплексных и интегративных подходов к исследованию, которые, в том числе, могут быть осуществлены на основе современных эконометрических методов.

В каждом конкретном случае стратегия развития национальной инновационной системы определяется проводимой государственной макроэкономической политикой, нормативно-правовым обеспечением, формами прямого и косвенного государственного регулирования, состоянием научно-технологического и промышленного потенциала, внутренних товарных рынков, рынков труда, а также историческими и культурными традициями и особенностями страны.

Указанные изменения предопределяют необходимость новых теоретических и методологических подходов к исследованию патентной активности в области информационных и телекоммуникационных технологий в России, являющихся основными приоритетными направлениями инновационного развития страны. При этом механизм управления этим развитием будет результативен только в том случае, если он будет адаптирован к динамично меняющейся экономической ситуации. Комплексное рассмотрение всех аспектов патентной деятельности, необходимых для ее осуществления трудовых, материальных, информационных и финансовых ресурсов позволит получить объективное представление о тенденциях инновационно-технологического развития страны.

В диссертационном исследовании проведен анализ основных тенденций развития патентной активности в области информационных технологий в России на различных уровнях иерархии, определены основные тенденции, выявлены факторы, оказывающие непосредственное влияние на патентную активность в России.

Для успешного развития в России инновационного процесса необходимо совершенствовать существующие финансовые условия и механизмы. В настоящее время стимулы к вложениям в рискованные инвестиции отсутствуют, кредитование рассматривается как операция с минимальными рисками при достаточно высоких процентах, что приводит к сужению круга потенциальных источников для венчурных инвестиций, из которого исключается основная часть средств банков, корпораций и населения.

Для привлечения в инновационную сферу дополнительных инвестиций большую роль могут сыграть косвенные стимулы (налоговые льготы, включая льготное налогообложение инвестиций в отечественные обрабатывающие производства, льготные ссуды, развитие лизинговых услуг), которые должны применяться дифференцировано, т.е. с учетом активности инвестора и инициатора проекта, конкретной стадии инновационного цикла, отраслевых особенностей. Заинтересованность потенциальных инвесторов может быть повышена за счет участия в инновационных проектах государства в роли инвестора или гаранта. Особую роль следует отвести созданию инфраструктуры инноваций, прежде всего венчурных инвестиционных фондов. Существенный эффект может принести также законодательное обеспечение функционирования территориальных инновационных структур (технопарков, инкубаторов инновационного бизнеса, территориально-отраслевых производственных кластеров для развития критически важных технологий). Важно создать такие условия, чтобы фундаментальные исследования проводились не только за счет бюджетных средств, а за счет крупных корпораций, производителей наукоемкой продукции.

Следует усилить внимание к информационному обеспечению инновационной деятельности и интенсификации процессов вовлечения результатов интеллектуальной деятельности в хозяйственный оборот. С целью коммерциализации объектов интеллектуальной собственности, созданных за счет государственного или муниципального бюджета, необходимо рационально регламентировать возникновение прав собственности на результаты интеллектуальной деятельности, а также организовать хранение и использование соответствующей информации об интеллектуальной собственности путем создания реестра разработок.

Учитывая тенденции развитых стран (ЕС, США) в инновационной деятельности, Россия должна уделять значительное внимание качеству и степени наукоемкости отечественных инноваций. В связи с этим повышенные требования предъявляются к инструментарию оценки эффективности такой политики и оценки глубины и системности структурных сдвигов не только в динамике по России, но и по отношению к другим странам, формирующим мировые тенденции на глобальных рынках инновационной продукции.

Проведенное исследование показало, что патентная активность в области телекоммуникационных технологий в России неоднородна. С помощью алгоритмов многомерного статистического анализа было выделено четыре кластера технологий, с различной степенью патентной активности: низкой, средненизкой, средневысокой и высокой. Отметим, что наилучшее разбиение наблюдается при использовании метода Варда и принципа «Евклидова расстояния».

Исследование основной тенденции развития выданных патентов в лидирующей подгруппе технологий «Передача сигналов» позволяет прогнозировать дальнейший рост числа выданных патентов в ближайшей перспективе и говорить о том, что данное направление является наиболее перспективным и конкурентоспособным среди российских исследователей в области телекоммуникаций. Так, если в начале анализируемого периода этот тип технологий занимал 4-е место, то, начиная с 1996 г., лидировал со значительным отрывом.

Патентная активность в группах Информационные и Телекоммуникационные технологии в России невелика и составляет в среднем за рассматриваемый период около 851 патента в год (536,2 в группе Телекоммуникационные технологии и 314,7 в группе Информационные технологии) в то время как в США в 2003 г. было запатентовано около 11 тыс. 1Т-технологий, в Корее 1910. В группе Информационные технологии высокая патентная активность наблюдается только в одной подгруппе «Обработка цифровых данных с помощью электрических устройств», а в группе Телекоммуникационных технологий - в подгруппе «Передача сигналов», лидировавших со значительным отрывом от других подгрупп технологий на всем анализируемом периоде.

В диссертации предложены теоретические основы многомерного статистического анализа патентной активности в России, предложена методика стратификации российских компаний по финансовым показателям, выявлено место и роль телекоммуникационных компаний в экономики России.

В результате применения процедуры кластерного анализа компании разделились на три однородные группы: конкурентоспособные инвестиционно привлекательные, технологически активные и отстающие. 15,8% компаний попали в группу малорентабельных, для современной российской экономики это низкий результат. Такие компании не представляют большого интереса для инвесторов.

Большинство (около 65%) составляют средние по доходности компании. Однако доходность компаний этой страты находится все еще ниже инфляции и составляет (2-5)% от рыночной стоимости.

В следующем кластере располагаются компании с чистой прибылью (6-11)% процентов, что делает их привлекательными для потенциальных инвесторов. Компании последней страты являются самыми успешными, их чистая прибыль превышает 13,5% от рыночной стоимости и доходит до 30%. Это преимущественно основном нефтяные компании, их доля невелика, а высокая доходность определяется благоприятной для них конъюнктурой на сырьевом рынке.

Телекоммуникационные компании попали главным образом в категорию инвестиционно привлекательных. Это относится как к крупным компаниям, так и к рассматриваемой компании относительно небольшого масштаба «Т-Хелпер». Принадлежность этих компаний к передовой группе свидетельствует о благоприятных перспективах развития в России передовых сфер бизнеса и тенденциях положительных структурных сдвигов в экономике.

Уточнение позиций телекоммуникационных компаний в системе российского бизнеса можно обеспечить за счет использования процедур дискриминантного анализа. Наличие тесной корреляционной связи между важнейшими показателями, характеризующими инвестиционную привлекательность компаний - их рыночной стоимости и размера операционной прибыли - обусловливает необходимость перехода к ортогональным обобщенным функциям этих показателей. Это обеспечивает возможность наглядного представления результатов дискриминантного анализа и использования его результатов для отнесения к выделенным классам объектов, характеристики которых не использовались для построения модели.

Особая роль относительной чистой прибыли как важнейшего индикатора инвестиционной привлекательности требует максимально полного использования информации, содержащейся в этом показателе. Это может быть достигнуто путем применения параметрической процедуры расщепления смеси вероятностных распределений. Ее использование позволило выделить четыре группы предприятий.

Подход с позиции нечетких множеств дает возможность определить меру принадлежности каждой компании к выделенным группам. Так крупнейшие телекоммуникационные компании входят в состав ядра второй группы - инвестиционно привлекательной, значение их функции принадлежности к данной категории близко к единице. В то же время среднеразмерная по объемным показателям телекоммуникационная компания «Т-Хелпер» принадлежит к указанной группе только на 10% и почти на 90% к категории наиболее успешных. Это показывает перспективность вложений в мобильные передовые относительно небольшие компании, действующие в рассматриваемой высокотехнологичной сфере.

На заключительном этапе исследования с помощью логит-анализа решалась задача построении модели, дающей возможность предсказывать вероятность высокой активности в сфере информационных и телекоммуникационных технологий по значениям переменных, информация о состоянии которых ежегодно публикуется Росстатом РФ.

Построенная модель обладает достаточно высокими прогностическими свойствами. Результаты применения модели к элементам выборки показывают, что правильно классифицировано было 87,3% региона.

Например, применение полученного уравнения к Воронежской обл. показывает, что вероятность активности в сфере ИКТ составляет 0,324 (или 32,4%), т.е. является низкой. Для Москвы вероятность активности в сфере ИКТ составляет = 0,978 (или 97,8%).

Предложенная в диссертационной работе методология статистического исследования патентно-технологической деятельности в России может быть использована центральными, федеральными и региональными органами власти для корректировки законодательной и патентной политики, аналитическими службами для анализа и прогнозирования факторов, оказывающих воздействие на инновационно-технологический потенциал России, ее регионов и отдельных компаний.