труды

Международной научно-практической конференции

(Ростов-на-Дону, 6-8 декабря 2010 г.)

Актуальные вопросы управления модернизацией экономики в условиях инновационного развития

Часть II

Северо-Кавказская академия государственной службы, г. Ростов-на-Дону

Волгоградская академия государственной службы, г. Волгоград

Орловская региональная академия государственной службы, г. Орел

Поволжская академия государственной службы им. П.А. Столыпина, г. Саратов

Московская академия государственного и муниципального управления, г. Москва

Донецкий государственный университет управления, г. Донецк

Днепропетровский региональный институт государственного управления
Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Днепропетровск

Львовский региональный институт управления
Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Львов

Академия управления при президенте Республики Беларусь, г. Минск

Академия государственного и общественного строительства при

Президенте Республики Узбекистан, г. Ташкент

Одесский региональный институт государственного управления
Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Одесса

Волжский государственный инженерно-педагогический университет, г. Нижний Новгород

Высшая школа публичной администрации в Щецине, г. Щецин, Польша

Актуальные вопросы управления модернизацией экономики в условиях инновационного развития

труды

Международной научно-практической конференции

(Ростов-на-Дону, 6-8 декабря 2010 г.)

Часть II

УДК – 338.2

ББК - 65

Т-338

Редакционная коллегия:

В.Н. Некрасов, д.э.н., профессор, проректор по экономике и международным связям Северо-Кавказской академии государственной службы, зав. кафедрой менеджмента, Почетный работник высшего профессионального образования РФ;

А.М. Старыгина, к.соц.н., доцент кафедры менеджмента Северо-Кавказской академии государственной службы;

Т.А. Сухорукова, к.э.н., преподаватель кафедры менеджмента Северо-Кавказской академии государственной службы.

Актуальные вопросы управления модернизацией экономики в условиях инновационного развития. Труды Международной научно-практической конференции (6-8 декабря 2010 г.). Часть II. – Ростов-на-Дону: СКАГС, 2010. – 210с.

В данном сборнике статей представлены работы участников Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы управления модернизацией экономики в условиях инновационного развития».

Во второй части сборника рассматриваются актуальные вопросы модернизации экономики в условиях инновационного развития, кадровая политики государства, эффективность управления персоналом, оценка персонала и результатов его труда, применение инновационных технологий в системе управления организацией, перспективы развития аграрной политики.

Сведения о составе оргкомитета конференции

Загорський В.С., д.э.н., профессор, ректор Львовского регионального института государственного управления Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, чл.-кор. НАН Украины, глава экспертного совета ВАК Украины при Кабинете Министров Украины по экономическим дисциплинам, г. Львов, Украина.

Поважный А.С., д.э.н., профессор, ректор Донецкого государственного университета управления, академии АЭН Украины, заслуженный работник образования Украины, лауреат премии Президента Украины для молодых ученых, г. Донецк, Украина.

Присяжнюк В.К., д.т.н., профессор, ректор Академии муниципального управления, г. Киев, Украина.

Ткаченко В.Г., д.э.н., профессор, ректор Луганского аграрного университета, академик Академии экономических наук Украины, г. Луганск, Украина.

Серегин С.М., д.н.гос.упр., профессор, директор Днепропетровского регионального института государственного управления Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Днепропетровск, Украина.

Чунихин Г.В., к.э.н., доцент, директор Луганского центра последипломного образования, г. Луганск, Украина.

Ижа Н.М., к.э.н., доцент, директор Одесского регионального института государственного управления Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Одесса, Украина.

Амосов О.Ю., д.э.н., профессор, первый заместитель директора Харьковского регионального института государственного управления Национальной академии государственного управления при Президенте Украины, г. Харьков, Украина.

Пилюшенко В.Л., д.т.н., профессор, проректор по научной работе Донецкого государственного университета управления, чл.-кор. НАН Украины, заслуженный деятель науки и техники Украины, лауреат Государственных премий СССР и Украины, г. Донецк, Украина.

Токарева В.И., д.н.гос.упр., профессор, проректор по учебной работе и международным связям Донецкого государственного университета управления, чл.-кор. АЭН Украины, г. Донецк, Украина.

Луцив Б.Л., д.э.н., проректор по научно-педагогической работе Тернопольского национального экономического университета, г. Тернополь, Украина.

Холбеков А.Ж., д.социолог.н., профессор, проректор по учебной работе Академии государственного и общественного строительства при Президенте Республики Узбекистан, заведующий кафедрой «Социология и психология управления», г. Ташкент, Узбекистан.

Абулкасимов Х.П., д.э.н., профессор, проректор по экономическим вопросам Академии государственного и общественного строительства при Президенте Республики Узбекистан, г. Ташкент, Узбекистан.

Рудой В.В., к.э.н, ректор Северо-Кавказской академии государственной службы, г. Ростов-на-Дону, Россия.

Некрасов В.Н., д.э.н., профессор, проректор по экономике и международным связям Северо-Кавказской академии государственной службы, зав. кафедрой менеджмента, г. Ростов-на-Дону, Россия.

Тюменцев И.О., д.истор.н., профессор, ректор Волгоградской академии государственной службы, Почетный работник высшего образования РФ, Заслуженный деятель науки Республика Калмыкия, г. Волгоград, Россия.

Ницевич В.Ф., д.полит.н., профессор, ректор Орловской региональной академии государственной службы, г. Орел, Россия.

Архипов А.Ю., д.э.н., профессор, директор института экономики и внешнеэкономических связей Южного федерального университета, г. Ростова-на-Дону, Россия.

Балбеков А.М., д.э.н., профессор, директор института межотраслевых программ Московской академии государственного и муниципального управления, г. Москва, Россия.

Трифонов О.А., к.э.н, профессор, первый проректор Московской академии государственного и муниципального управления, г. Москва, Россия.

Овчинникова О.П., д.э.н., профессор, проректор по научно-исследовательской работе и дополнительному образованию Орловской региональной академии государственной службы, г. Орел, Россия.

Старостин А.М., д.полит.н., профессор, проректор по науке, послевузовскому и дополнительному профессиональному образованию Северо-Кавказской академии государственной службы г. Ростов-на-Дону, Россия.

Старыгина А.М., к.соц.н., доцент. зам.зав.кафедрой менеджмента Северо-Кавказской академии государственной службы, г. Ростов-на-Дону, Россия.

Сухорукова Т.А., к.э.н., преподаватель, Северо-Кавказской академии государственной службы, г. Ростов-на-Дону, Россия.

Раздел 1.

Управление модернизацией

экономики в условиях инновационного развития

О модификации модели CGS распространения нововведений при условиях обязательного обучения

Делицын Л.Л., к.т. н.,доцент, МГУКИ, г. Москва, Россия

Подлесная Т.А., МГУКИ, г.Химки, Россия

We study the CGS (Centrone et al., 2007) model of innovation diffusion in a growing population environment. First, we consider a special case, where the number of innovation use can decrease with time. Next, we modify CGS equations in order to account for the compulsory learning at school. An analytical solution of is obtained and analyzed. Finally we derive CSG equations from a general age-structured epidemic model of innovation diffusion, and find an analytical solution for each cohort.

Дифференциальные уравнения одностадийного процесса распространения нововведений с учетом взросления, рождаемости и смертности получены в работе [1]. Они позволяют рассчитывать показатели проникновения нововведения с помощью конечно-разностных схем, однако аналитическое решение получить не удается, что затрудняет анализ. Поэтому важны частные случаи, допускающие аналитическое решение и позволяющие оценить точность разностных схем. Одним из наиболее интересных примеров такого рода является модель CGS [2,3]. Здесь мы проанализируем некоторые свойства этой модели, покажем, как вывести ее из общих уравнений распространения нововведения, и дополним CGS моделью принудительного использования нововведения (в ходе обучения).

Модель CGS

Ф.Центроне, А.Гойя и Э.Салинелли [2,3] получили и проанализировали явное решение уравнений распространения нововведения с учетом рождаемости и смертности для случая, когда 1) смертность не зависит от возраста индивида; 2) все новорожденные пополняют подмножество потенциальных пользователей; 3) нет таких индивидов, которым нововведение недоступно по финансовым или техническим причинам. Достоинством этой модели, которая в [2] названа моделью CGS, является возможность анализа влияния естественного роста населения на распространение инноваций, что актуально для многих регионов мира. Уравнения модели CGS имеют вид

,,. (1)

Здесь – количество пользователей нововведения; – количество потенциальных пользователей, еще не использующих нововведение; – численность населения. Используются также постоянные неотрицательные параметры: – параметр внешнего воздействия, – параметр внутреннего воздействия; – коэффициент рождаемости; – коэффициент смертности.

Решение системы уравнений CGS имеет вид

,,, (2)

где используются вспомогательная функция

(3)

и семь комбинаций параметров и начальных условий исходной задачи

,,,.

,,. (4)

В статье [2] Ф.Центроне и соавторы ограничились рассмотрением нулевого начального условия ; при таком условии приведенное нами решение (2-4) совпадает с решением, опубликованным этими авторами, если ввести обозначение (см. формулу 11 в [2]). В последующей работе Ф.Центроне и Э.Салинелли [3] было опубликовано и решение задачи с начальным условием более общего вида, однако опубликованная формула (формула 16 работы [3]) содержит ошибку.

При отсутствии рождаемости и смертности, т.е. при и решение задачи CGS переходит в решение задачи комбинированных воздействий

, (5)

где,.

Таким образом, классическая модель комбинированных воздействий [5] является частным случаем модели CGS.

Отметим, что в формуле (3) функция является смещенной логистической функцией того же рода, что и (5), отличаясь лишь параметрами. Итоговое решение модели CGS является произведением экспоненты, описывающей рост популяции, на смещенную логистическую функцию (с измененными по сравнению с (5) параметрами).

Примеры расчетов по формулам (2-4) приведены на рис.1 для случая популяции, растущей достаточно быстро, чтобы это сказывалось на поведении кривой. Представлены четыре варианта начальных условий.

На рис.1(а) начальное условие – нулевое (). Это случай, рассмотренный в [2]. Рис.1(б) отвечает случаю высокого уровня распространения нововведения в начальный момент.

Для специального случая начального условия, из (3-4) следует, а количество пользователей имеет форму экспоненты, к которой стремятся все остальные решения (соответствующие начальным условиям ). Этот случай изображен на рис.1 (в), и продублирован на остальных частях рис.1 тонкой пунктирной линией. Дифференцируя по параметрам, авторы [2] обнаружили, что чем выше рождаемость, тем сильнее разница между и единицей, т.е. тем меньше уровень насыщения по сравнению с численностью населения.

Рис.1. Модель CGS: – количество пользователей, – численность населения, (a) ; (б) ; (в), ; (г). Параметры модели:,,,.

Наконец, на рис.1(г) изображен сценарий, который невозможен в классической модели комбинированных воздействий (5) – здесь количество пользователей поначалу убывает. Этот случай не рассматривался в работах [2,3]. Мы предлагаем следующую интерпретацию такого поведения количества пользователей: предположим, что до определенного момента времени государство поддерживало стопроцентный уровень использования нововведения при помощи всеобщего и обязательного обучения. Примером может служить обучение в школе или ВУЗе навыкам использования устройства (логарифмической линейки), изучение художественных произведений (романов А.Фадеева, В.Кожевникова, Ф.Панферова), роли государственных деятелей. В частности, в 70-е гг. XX века, каждый школьник учил наизусть фамилии, имена и отчества членов и кандидатов в члены Политбюро ЦК КПСС, а ныне имена А.П.Кириленко и академика Б.Н.Пономарева молодежи незнакомы.

В течение определенного времени государство может поддерживать всеобщее и обязательное обучение использованию компьютеров, Интернета, программного обеспечения определенного вида, например, графических программных пакетов, в школе. Так, по сообщению издания CNews, “31 декабря 2010 г. закончится действие лицензий на ПО, поставленное в российские школы в 2008-2009 г.г. за счет федерального бюджета в составе пакетов «Первая помощь» и «Первая помощь-2». Начиная с 2011 г., обеспечением лицензионной чистоты школьного ПО должны заняться муниципальные власти либо сами школы за счет собственных средств. К этому сроку директоры местных образовательных учреждений должны были определиться или с продлением платных лицензий на уже имеющееся у них программное обеспечение, или перевести свои школы на свободное ПО” [6]. Отмечено, что компания Adobe уже разослала письма региональным властям с напоминанием о необходимости продления лицензий на программное обеспечение и о риске проверок школ правоохранительными органами [6].

Таким образом, вполне возможно, что та или иная образовательная программа (например, изучение программных продуктов Adobe) перестает быть обязательной и поддерживаться в учебном заведении. В модели CGS при этом доля использующих нововведение при этом стремится к “естественному” уровню, который может быть ниже существовавшего ранее и обеспечивается обучением при помощи межличностного общения (когда при наличии свободного времени нас обучают использовать программу Photoshop коллеги, друзья или родственники). Некоторая доля населения, равная, при этом всю жизнь остается “неграмотной”, не реализуя свой шанс на обучение. Такие случаи известны, – в частности, чернокожий американский гражданин Джордж Доусон (1898-2001) большую часть жизни скрывал неграмотность, и лишь в 98 лет научился читать.

Рис.2. Модель CGS: – количество пользователей, – численность населения, (a) ; (б) ; (в), ; (г). Параметры модели:,,,.

Как отмечено в [3], для реализации сценария 1(г) не является обязательным демографический рост, достаточно, ненулевой рождаемости (). Сказанное демонстрирует рис.2, на котором изображен сценарий стабильной популяции при.

Модель CGS с принуждением

Большинство количественных моделей распространения нововведений игнорирует роль принуждения. Между тем, важность принуждения в распространении нововведений отмечал еще Э.Дюркгейм [4].

В предлагаемой нами модели с принуждением, начиная с некоторого момента, государство обеспечивает всеобщее и обязательное обучение школьников использованию новшества (например, грамоты, компьютера или сети Интернет). Предполагается, что до обучения ребенок слишком мал, чтобы использовать нововведение. Уравнения нашей модели имеют вид:

,

,,. (6)

Здесь используются три не пересекающихся подмножества индивидов: – пользователи, которых обучили пользоваться нововведением в школе; – пользователи, которых не обучали в школе, поэтому они научились у других пользователей; – потенциальные пользователи (пока не являющиеся пользователями), которые завершили обучение в школе еще до начала всеобщего обучения нововведению.

Нами получено явное решение такой задачи, которое имеет вид

,,, (7)

,,

где введены вспомогательная функция

(8)

и постоянные параметры,,. (9)

Ненулевое начальное условие существенно для анализа, поскольку государственные программы обучения школьников обычно стартуют существенно позже, чем нововведение начинает распространяться в обществе.

При расчеты ведутся по формулам (2), а после начала обучения – по формулам (7). Примеры вычислений по двум описанным выше моделям представлены на рис.3. Здесь,,,,.

Рис.3 показывает, что поведение в нашей модели существенно отличается от такового в CGS:

1. В модели CGS часть населения, доля которой составляет не менее, не использует нововведение. В отличие от CGS, в модели с обязательным обучением происходит насыщение потенциала, т.е. при больших значениях времени.
2. В модели с принуждением цепные темпы прироста после начала обучения резко возрастают, после чего убывают быстрее, чем в модели CGS (ср. сплошную линию на рис. 3(г) с пунктирной, повторяющей рис.3(б)).
3. Уровень проникновения нововведения в модели с принуждением всегда не ниже, чем в модели CGS.

Рис.3. Модель CGS: (a) – количество пользователей ; (б) – цепные темпы прироста ; Модель с принуждением: (в) – количество пользователей, с подмножествами и ; (г) – цепные темпы прироста.

Доказательство формул 2-4.

Очертим пути доказательства использованных выше формул. Подставив в первое уравнение системы CGS (1), разделив обе части равенства на, и приведя уравнение к нормальной форме, получим уравнение Риккати

. (10)

Подставив уравнение роста популяции (которое легко получается из формул (1)), получаем уравнение с постоянными коэффициентами

. (11)

где.

Уравнение (11) имеет тот же вид, что и уравнение комбинированных воздействий [1,5]

, (12)

различаясь лишь коэффициентами. Решение уравнения (12) хорошо известно и имеет вид формулы (3) с параметром.

Приравняв коэффициенты при степенях в формулах (11) и (12) получаем нужные нам формулы перевода коэффициентов (4). Свойство, означающее, определяющее асимптоту, и доказывающее ненасыщаемость рынка [2], выводится следующим образом

.

Доказательство формул 7-9.

При помощи уравнения роста популяции находим решение для пользователей, обученных использованию нововведения в школе

.

Затем, сложив, получаем уравнение количества пользователей

.

При помощи уже знакомой нам подстановки, получаем

,

которое имеет вид (12) с параметрами,,. Его решение имеет вид (8) с параметрами (9).

Вывод модели CGS из общей модели распространения нововведений

Как отмечено в начале нашей работы, одним из достоинств модели CGS является возможность вывести ее из общей модели распространения нововведений. Пусть непрерывная переменная соответствует дате рождения индивида. Совокупность индивидов, рожденных в момент, будем называть поколением. Чтобы получить модель CGS из общей модели одностадийного процесса распространения нововведений с учетом взросления, рождаемости и смертности [1], необходимо провести ряд упрощений:

1. Все индивиды отличаются только возрастом, не выделяется каких-либо иных сегментов (пренебрегаем различиями по полу, доходам, статусу)
2. Отсутствует “недоступное” подмножество индивидов, иными словами, предполагается, что нововведение доступно всем;
3. Функция риска стать пользователем не зависит от возраста реципиента (она одинакова для любого индивида);
4. Смертность не зависит от возраста
5. Рождаемость не зависит от возраста матери.

Тогда изменение численности пользователей и потенциальных пользователей в каждом поколении при удовлетворяет уравнениям баланса

,,

(13)

с так называемыми нелокальными граничными условиями

.

Интегрируя уравнения (13) по параметру, и обозначая

,,,

получим уравнения CGS (1). Таким образом, модель CGS может быть получена как частный случай уравнений распространения нововведений в обществе с возрастной структурой, взрослением, рождаемостью и смертностью. Более того, ниже будет показано, что явные решения могут быть получены не только для агрегированных показателей, но и для показателей, относящихся к отдельным поколениям.

Для тех, кто рожден до начала распространения нововведения ()

(14)

Для тех, кто родился уже после начала распространения инновации ()

. (15)

В обоих случаях подразумевается, что, а инновация распространяется, начиная с момента.

Краевые условия для любого поколения, рожденного после начала процесса распространения нововведения, разумно положить нулевыми (в модели без принуждения младенцы не рождаются пользователями нововведения), т.е. при. Для поколений, рожденных до начала процесса, начальные условия в начальный момент времени должны быть неотрицательны и удовлетворять условию.

Формулы (14-15) описывают распространение нововведения в обществе, структурированном по возрасту, и, возможно, являются первыми явными формулой решения этой задачи. Безусловно, предположение о не зависящей от возраста смертности является чрезмерным упрощением, и не позволяет использовать (16) для моделирования распространения нововведений в реальном обществе. Однако формула (16) позволяет тестировать точность численных алгоритмов, предназначенных для такого моделирования, а также делать качественные выводы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Делицын Л.Л. Прогнозирование распространения Интернета в России при помощи модели диффузии нововведений // // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2010. - №1. – С.74-82.
2. Centrone F., Goia, A., Salinelli E. Demographic processes in a model of innovation diffusion with a dynamic market // Technological Forecasting and Social Change, 74, 2007. – pp. 247-266.
3. Centrone F., Salinelli E. A Bass-type model for a dynamic market with logistic growth // Aspects of mathematical modeling ed. By R.J.Hosking and E.Venturino. Mathematics and Biosciences in Interaction, Birkhauser Verlag, Basel. – 2008. – pp. 343-362.
4. Дюркгейм Э. Социология. Ее предмет, метод, предназначение / Пер. с фр., составление послесловие и примечания А.Б. Гофмана. – М.: Каноно+. РООИ «Реабилитация», 2006. – 352 с.
5. Mahajan V., Peterson R.A. (1985). Models for Innovation Diffusion. Sage Publications.
6. Мещеряков В. Первый регион России лицензировал все школьные ПК на свободное ПО. – CNews. – 24/12/2010. – Электрон. текстовые дан. – Режим доступа: http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml?2010/12/24/421395.

Роль политической экспертизы при решении вопросов управления модернизацией экономики в условия инновационного развития

1. Нувахов Т. А., аспирант ФГОУ ВПО СКАГС,
2. г. Ростов-на-Дону, Россия

In the article the role of political expertise is described in the process of the solution of the issues of economics modernisation in conditions of innovative development. The analysis of the researched problem is made, some scientific and practical perspectives are pointed out, concrete examples and references on political practice are given.

Применение политической экспертизы в условиях инновационного развития экономики требует анализа сложных теоретических и практических вопросов, глубоких подходов к ее содержанию, типологии, процедуре и организации. Цель здесь одна - определить необходимую совокупность элементов, позволяющую с различных позиций рассмотреть предложенные системы для получения объективной оценки и прогноза развития инновационной деятельности.

Очевидно, что сложность и вариативность инновационных проектов и практик обеспечиваются не менее дифференцированными экспертными процедурами. Для политической экспертизы основополагающей инновационной деятельности выступает типология, раскрывающая содержание и специфику ее целевой (функциональной) направленности и типология, раскрывающая мировоззренческие уровни. Новый тип политической экспертизы инновационной деятельности в большей своей части является полифункциональным, соединяющим в себе несколько целевых функций, комбинация которых определяется индивидуально в каждом случае.

Одной из целей современной политической экспертизы в условиях инновационного развития является прогнозирование социально-политических последствий. Сразу отметим, что под научным прогнозом понимают вероятностное утверждение определенной степени достоверности относительно неизвестных или неустановленных фактов на основании изучения и обобщения опыта прошлого и интуиции о развитии систем в будущем. Задача прогнозной экспертизы в том и состоит, чтобы «выйти за пределы известного, перешагнуть границы сложившейся системы знаний»^[1].

Моделирование сценариев развития событий, предполагает использование методов нечеткой логики, выявление устойчивых взаимосвязей, анализ ситуации в многомерном пространстве социально-политических координат, визуализацию больших объемов «отжатой» информации, синтез образного пространства, демонстрацию ситуаций в многоэкранном режиме с динамическими сюжетами и звуковым сопровождением при организации коллективной работы экспертов.

Для успешного прогноза необходимо хорошо знать закономерности развития системы от ее предшествующего состояния к современному, а также – подсказывает синергетика - идти от возможного будущего к настоящему. Естественные системы строят свое развитие в соответствии с грядущим порядком, т.е. они способны улавливать тенденции развития будущего. В условиях неопределенности, особенно при рассмотрении социальных систем, формулировка проблемы осуществляется с учетом накладываемых ограничений, классификации, структурирования, ранжирования, декомпозиции проблемы, предусматривает работу на «упреждение», когда устанавливаются взаимосвязи с другими проблемами, обосновываются и создаются формализованные модели проблемной ситуации в статике и динамике с использованием графических (логических) и математических методов.

Процесс модернизации охватывает, как известно, все области общественной жизни. Инновационная деятельность как инструмент и одновременно критерий эффективности действий, направленных на продвижение социальной системы на более высокий этап развития, должна внедряться, в том числе и в сферу управления общественно-политическими процессами^[2].

Особое место в системе публичного управления занимают инновационные политические технологии принятия решений. Лицо, принимающее сложные многоцелевые стратегические решения, может использовать для их подготовки несколько альтернативных информационно-аналитических государственных и негосударственных структур, организовать своеобразный «тендер», использовать «коллективный разум» независимых экспертов или принять решение коллегиально. Выбор окончательного решения базируются, как правило, с учетом многих неформальных контактов личного и политического характера, переговоров и дискуссий.

Необходимость многофакторного анализа и политического прогноза развития ситуации адекватными методами выявляет значение политической экспертизы в реалиях информационного общества.

Наряду с традиционными, такими как планирование, организация, мотивация и контроль, важнейшей функцией управления становится инновативность (креативность) — созидание и использование новшеств, нововведений и в производстве, и, в самой системе общественно-политического управления. Воображение, кругозор, способность и готовность выявлять взаимосвязи предварительно не связанных объектов и результатов содействуют творческому поведению при генерировании альтернатив.

Эффективность участия политических экспертов в инновационном процессе определяется рядом факторов. Дадим здесь им краткий перечень. Это:

- готовность органов государственного управления использовать инновационный потенциал политической науки, способность успешно применять результаты научно-прикладных исследований;

- качество инновационного менеджмента органов госуправления;

- уровень развития политико-инновационной инфраструктуры и рынка политических идей;

- уровень квалификации инноваторов, инвесторов и госслужащих;

- наличие структур политико–технологического инновационного инжиниринга и инновационного консалтинга;

- уровень восприимчивости к инновациям органов госуправления;

- степень разработанности критериев оценки новых и высоких политических технологий;

- сложность определения сроков инновационного процесса.

Использование в системе публичного управления инновационных экспертных технологий, научно обоснованного инструментария управления политическими процессами, потребует культивирования небюрократических типов организационной культуры, коррекции общесистемных и структурных принципов управления. Эффективность инновационного процесса невозможна без модернизации общих и специальных функций публичного управления, либерализации административного стиля лиц, принимающих решения, создания гибких, адаптивных организационных структур, трансформации технологий подбора, расстановки, подготовки, аттестации, переподготовки и повышения квалификации руководителей органов государственного управления

Система управления в постиндустриальном обществе требует от науки более тесной связи с реальной практикой, ориентации на развитие политологических идей. В свою очередь, политическая наука получила мощный импульс для развития в виде спроса на проведение прикладных исследований, создание лабораторий и экспериментальных площадок. Связь между политической экспертологией, консультированием и управленческой сферой должна стать по-настоящему необходимой и для ученых и для управленцев.

Основным условием инновационного развития экономико-социальной сферы является максимальное сокращение сроков движения от научной идеи до её воплощения в реальный проект. Исключительно актуальным становится создание эффективных способов приближения результатов научной деятельности к непосредственному потребителю.

Прогрессивной формой сотрудничества науки и социально-экономическими институтами стали, так называемые технопарки. Реализации этой задачи должен способствовать планируемый к созданию в Подмосковье ультрасовременный научно-технологический комплекс по разработке и коммерциализации новых технологий. Инновационный центр «Сколково» должен стать своего рода инкубатором, в котором заинтересованные производственные и управленческие структуры будут выращивать перспективные научные идеи и затем внедрять их непосредственно в производство. Тем самым в одном месте сойдутся и те, кто создает научные идеи и те, кто предъявляет на них спрос и готов вложить капитал в развитие инновационных проектов.

«Сколково» должен стать отечественной «Силиконовой долиной», начало которой было положено в США вначале 50- х гг. XX в., когда был организован научно-производственный парк Сэнфордского университета (штат Калифорния). В результате более чем тридцатилетнего развития, на территории парка создана соответствующая инфраструктура, обеспечивающая потребности компаний, работающих в наукоёмких отраслях производства.

Россия также имеет опыт создания подобных крупных научно-производственных объединений. Созданный в 1956 году Новосибирский научный городок (академгородок) стал образцом научного поселения, создающего инновационные технологии и претворяющие их в жизнь.

В XXI столетии в России осуществляются попытки выработки механизма эффективного взаимодействия науки и практики. В 2006 году была принята федеральная целевая программа строительства технопарков. В 25 регионах Российской Федерации было создано более 50 технопарков, 25-30% из них это стабильно функционирующие структуры. Учредителями российских технопарков стали университеты, научные центры, промышленные предприятия, коммерческие компании, органы власти, банки, общественные фонды. Цель проекта заключалась в том, чтобы разместить в технопарках малые инновационные предприятия, ориентированные на внедрение новых технологий.

Большинство из технопарков находится в стадии разработки и согласования проектно-сметной документации. И именно на этом этапе в бизнес-планах можно обнаружить статьи расходов на строительство гостиниц, экспоцентров. Большая часть компаний, допущенных в технопарки, никакого отношения к IT не имела, а регионы не упускали случая освоить больше земель, чем этого требовал проект. Программа развития технопарков продлена до 2014 года, а эксперты высказывают опасения, как в иннограде «Сколково» удастся избежать тех же трудностей.

Возникает вопрос - возможно, опыт создания технопарков не дал ожидаемых результатов, и поэтому государство решило повторить попытку, но уже в более амбициозных масштабах? Но становится совершенно очевидным, что прежде чем вкладывать огромные средства в реализацию данного проекта необходимо провести серию консультаций с научным сообществом и с экспертами в сфере создания наукоемких отраслей производства.

Вызывает опасение и то, что в России пока не созданы экономические и социально психологические предпосылки для реального воплощения инновационных проектов. Российский бизнес не готов осуществлять долгосрочные капиталовложения, получение дохода от которых отодвигается на неопределенное будущее. Конкуренция идет не в сфере высоких технологий, с помощью которых компании хотят завоевать потребителя, а за доступ к ресурсам, и до тех пор пока ситуация не изменится, на инновации спроса не будет. В связи с этим высказывается опасение, что в условиях отсутствия спроса на инновации, созданные в «кремниевой долине» проекты не смогут дать российской экономике требуемый импульс развития.

Можно полагать, что, недооценка значения механизмов «проектной идентификации» граждан, ровно как и отсутствие у власти четких представлений об адекватных для России мировоззренческих проектах приводит к бессистемному набору инновационных проектов, что само по себе может стать источником различного рода угроз национальной безопасности, в частности, создать еще более благоприятные условия для развития коррупционных процессов.

Проект создания центра инновационных технологий «Сколково» носит ярко выраженный технократический характер и не содержит мировоззренческих компонентов, что не дает никаких идеологических оснований для консолидации и возникновения конструктивных интегрирующих тенденций внутри российского общества. Более того, претворение в жизнь идеи российского аналога «силиконовой долины» ориентировано на форсированную модернизацию в условиях деиндустриализации экономики, отставания в авиационной, автомобильной, и других ведущих отраслях промышленности.

Преодолеть технократический подход к решению проблемы повышения конкурентоспособности ведущих отраслей Российской экономики возможно, по настоящему убеждению, на основе привлечения потенциала социогуманитарных технологий, к которым мы относим и политическую экспертизу.

Крупные научно-практические центры должны создаваться не только в сфере производственных технологий, но и в области социально-политического регулирования. Такие центры должны включать в себя сеть исследовательских лабораторий, занятых изучением и анализом конкретных проблем социально-политической жизни общества с целью выработки и формулирования рекомендаций и краткосрочных прогнозов определенным политическим субъектам в целях повышения эффективности их деятельности.

Надо отметить, что отечественная политическая наука и экспертология последовательно приближаются к требуемому качеству. Появляются научные школы, в рамках которых разрабатываются новые теории, концепции, методологический инструментарий. У представителей ряда научных школ в области политологии - Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Саратов, Екатеринбург, Красноярск, Новосибирск, Ставрополь, Ярославль и др.- имеются неординарные идеи, которые могут быть поддержаны при их разработке морально и материально в рамках создающихся инновационных центров.

«За 2005-2009 гг., учеными СКАГС при активном участии работников других академий и филиалов, подведомственных Российской академии госслужбы при Президенте России, осуществлено восемь всероссийских, региональных научных проектов, рассматривающих ряд новых теоретических и практических аспектов функционирования административно-политических элит России»1. В ряду прикладных исследований, отметим такие как: «Административно-политические элиты России: институционализация, самоидентификация, динамика изменений», «Государственный аппарат и политические реформы в России», «Конфликты и сотрудничество на Северном Кавказе: управление, экономика, общество», «Региональные аспекты развития АПК», «Государственная политика по формированию резерва управленческих кадров», «Элиты и будущее России: взгляд из регионов», «Миграционные процессы на Юге России»2. Заказчиками выступили органы власти Ростовской области. Результаты выполненных исследований опубликованы в центральной и региональной прессе3.

Тенденция создания инновационных центров в области политической экспертизы и сближения науки и политики достаточно четко проявляется в Южно-российском регионе. Члены научной элитологической школы г. Ростова-на-Дону, например, оказывают экспертную и консультативную помощь самым

различным государственным учреждениям и общественным организациям Ростовской области и других регионов Северного Кавказа. Представители науки специализируются на актуальных проблемах федерализма межэтнических, межконфессиональных отношений, местного самоуправления на Юге России и в республиках Северного Кавказа, управления кризисным регионом, на вопросах повышения эффективности управления и ответственности госслужащих.

Создание в Южном федеральном округе сильного в научном, методическом, финансовом, управленческом, социальном и кадровом плане центра исследовательских программ отвечает потребностям модернизации, обеспечивает повышение конкурентоспособности ведущих отраслей экономики Южного федерального округа, подготовку высококвалифицированных специалистов, способствует укреплению связей между научной теорией и социально-политической практикой.

В центре находят на конкурсной основе применение достижения различных научных школ. Объединение их усилий в рамках единого проекта позволит сдвинуть с места исследовательские проекты в ряде областей социально-политической жизни, создать канал регулярного поступления экспертных оценок в органы власти, общественные организации и другие институты общества.

В перспективе, создание на Юге России комплекса научно-исследовательских и технологических разработок должно вывести научную экспертизу в области политических технологий и реализации государственных проектов на более высокий и качественный уровень, когда политическая экспертиза действительно будет способна оказывать существенное влияние на

_________________

1 Понеделков А. В. Политическая наука в элитологическом измерении. Ростов-на-Дону, СКАГС, 2010.С.375

2 там же с.375

3 Коновалов В. Н. «Точки роста» политологической школы в ростовском регионе// Политическая наука на Юге России: итоги двадцатилетнего развития. Сборник материалов международной научно-практической конференции 11-12 марта 2009 г. Вып. 1. Ростов-на-Дону. Издательство СКАГС. 2009

инновационное развитие ЮФО и России, повышение ее национальной безопасности и конкурентоспособности на глобальных рынках знаний и технологий.

Реализация данного проекта также будет направлена на решение и другой управленческой задачи - на создание новых форм функционирования и развития систем управления корпоративной инновационной системой, развитие человеческого ресурса и кадрового управленческого консультирования.

В конечном счете, будет формироваться новое качество политического эксперта, который должен быть восприимчив к инновациям, иметь современную профессиональную подготовку, обладать компетенциями в сфере информационных технологий. Именно такие специалисты способны существенно повысить эффективность традиционных отраслей управления и создать экспертный потенциал, который необходим для актуальных структурных преобразований. Одновременно требуется опережающая подготовка кадров новой формации для развития технологий стратегического менеджмента, менеджмента качества и бюджетирования, усиления конкурсных начал в системе отбора и подготовки кадров государственных служащих, развития корпоративной культуры, атмосферы соревновательности.

Управление доходами в условиях модернизации экономики России

Геворкян Г.В., аспирант кафедры экономики, финансов и природопользования, СКАГС, г. Ростов-на-Дону, Россия

За последние годы федеральным правительством проводился целый ряд реформ, направленных на повышение эффективности функционирования государства, предоставления важнейших общественных благ и социальных услуг населению и бизнесу. Среди этих реформ необходимо выделить административную реформу, реформу государственной службы, муниципальную реформу, реформы по разграничению полномочий между органами государственной власти и местного самоуправления, реформу технического регулирования.

Особое место в ряду социально – экономических преобразований последних лет занимает реформа бюджетного процесса, целью которой является создание условий и предпосылок для максимально эффективного управления государственными и муниципальными финансами в соответствии с приоритетами государственной политики. В этой связи важным вопросом являются точные расчёты доходов на всех уровнях управления экономикой. Необходимо не только знать точный объём доходов, но и управлять этими экономическими элементами, поскольку современная оценка результатов экономической деятельности доходы, это основные показатели (ВВП, ВРП – доходы на разных уровнях) развития экономики. Т.е. доходы являются главным показателем аппроксиметрии результатов работы всей страны.

В самой оценке результатов по доходам используются два подхода: - оценка доходов по СНС согласно теории Дж.Хикса^[3]

и другой подход –оценка доходов в бухгалтерском учёте, которая служит для решения практических задач хозяйствующих субъектов на микроуровне, а также для решения вопросов налоговой политики. Второй вопрос решается с помощью балансового метода по балансам денежных доходов и расходов (БДДР). Практика составления балансов денежных доходов и расходов населения регионов основывается на данных, полученных от резидентов этой территории. Общая характеристика расчётов представлена схемой №1

Схема 1. Структура использования денежных доходов

Денежный доход домашних хозяйств в статистической практике России определяется исходя из суммы денежных доходов и расходов, произведенных домашними хозяйствами, и изменениями финансовых активов за определенный период. Структура использования доходов представлена схемой 1.^[4] Общий объем денежных доходов I рассчитывается Росстат как сумма денежных расходов Е, сбережений населения и изменения наличных денег на руках у населения :

, (1)

Прирост денег у населения рассчитывается Росстатом как разность между выдачами и поступлениями наличных денег из касс банков с учетом данных об изменении остатка денег в кассах предприятий, организаций и в пути, а также данных Центрального банка Российской Федерации о переходящей торговой выручке на территории других республик (краев, областей).

Прирост денег у населения региона, таким образом, рассчитывается Росстатом за пределами баланса доходов и расходов населения и не является его балансирующей статьей. Скрытая (официально не учтенная) заработная плата IС включается Росстатом в денежные доходы населения I и рассчитывается как разница между денежными расходами и сбережениями населения и официально учтенными доходами I0 :

, (2)

, (3)

Из алгоритма расчета следует, что показатель IC является балансирующим и дает оценку общего превышения расходов населения над его доходами, а не только заработной платы. Поэтому IС - это скрытые доходы населения, включающие как скрытый предпринимательский доход, так и скрытую оплату труда. Следует отметить, что Росстатом разработана методика учета скрытых предпринимательских доходов. Однако в публикуемых данных в отличие от оплаты труда нигде не указывается, что предпринимательские доходы включают их скрытую часть. Поэтому далее IС рассматривается нами как вся совокупность скрытых доходов населения.

Скрытые доходы рассчитываются Росстатом только по России в целом. На региональном уровне балансирующей статьей является статья «другие доходы», в которую, по умолчанию, включаются все виды официальных доходов граждан, не регистрируемые на региональном уровне, а также скрытые доходы IС. К вопросу вычленения скрытых доходов из статьи «другие доходы» мы вернемся ниже. Пока же будем предполагать, что такое вычленение выполнено.

Наряду со скрытыми доходами, согласно классификации, имеются и так называемые теневые доходы, которые в скрытых доходах Росстатом не учитываются. Покажем модели, как эти теневые доходы могут проявлять себя в балансе денежных доходов и расходов населения региона. Для этого воспользуемся показателем прироста денег у населения.

Если, то, по оценке Росстат, имеем:

, (4)

- скрытые доходы равняются расходам и организованным сбережениям населения за вычетом его официальных доходов.

Если, то денежные доходы населения превышают сумму использованных населением средств (). Объем наличных средств у населения растет, а в кассах банков сокращается. Оценка Росстат величины скрытых доходов возрастает на величину прироста наличности на руках у населения, поскольку

(5)

Тем самым Росстат неявным образом расценивает положительный прирост наличных денег у населения (отток денег из касс банков) как прирост скрытых доходов населения IС.

Если, то денежные доходы населения меньше суммы использованных населением средств (). Объем наличных средств у населения снижается, а в кассах банков растет. Оценка Росстат величины скрытых доходов снижается на величину прироста наличности в кассах банка, поскольку

, (6)

Тем самым Росстат неявным образом расценивает отрицательный прирост денег у населения как приток части скрытых доходов населения IС в наличной форме в кассы банков.

Таким образом, прирост наличных денег у населения, согласно методологии Росстат, может рассматриваться как часть скрытых доходов, независимо от того, является ли величина этого прироста положительной или отрицательной, то есть

, (7)

Одна часть скрытых доходов IС обнаруживается Росстат в форме превышения расходов и прироста организованных сбережений населения () над его официальными доходами IO. Вторая часть - в форме ненулевого сальдо выдач и поступлений наличных денег в кассах банков ). Сумма скрытых доходов IС и официальных доходов I0 - это совокупность всех наблюдаемых Росстатом денежных ресурсов, израсходованных населением на территории региона.

Вместе с тем, очевидно, что если теневые доходы в наличной форме поступают в официальную экономику региона, из криминальной экономики, то, проходя через кассу, они «засвечиваются» в форме отрицательного сальдо выдач и поступлений наличных денег. Только так эти доходы можно увидеть по балансу денежных доходов и расходов населения региона.

В балансе доходов и расходов очень важна статья «Превышение расходов над доходами» или «Превышение доходов над расходами» являются результативными статьями баланса денежных доходов и расходов населения. В целом по России эти статьи характеризуют либо уменьшение, либо увеличение остатка наличных денег у населения. Соотношение между доходами и расходами за отчетный период определяется как разность между выдачами и поступлениями наличных денег из касс банков (статистический отчет о кассовых оборотах банков, форма № 748) с учетом данных об изменении остатка денег в кассах предприятий, организаций и в пути, а также данных Центрального Банка России о переходящей торговой выручке на территории других республик (краев, областей).

Изменение остатка денег в кассах предприятий, организаций определяется по материалам разработки сводных бухгалтерских балансов предприятий и организаций с добавлением данных по учреждениям Сбербанка России. Остатки денег в кассах Центрального Банка России при этом не учитываются. Данные об изменении сумм в пути принимаются по отчетности Центрального Банка России об изменении размера переходящей торговой выручки по данным отчетности о кассовых оборотах банков как разность между переходящей выручкой, наконец, и начало периода.

Денежные доходы населения включают доходы лиц, занятых предпринимательской деятельностью, выплаченную заработную плату наемных работников, социальные выплаты (пенсии, пособия, стипендии, страховые возмещения и прочие выплаты), доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов и другие доходы Оплата труда и другие доходы

Таблица 1

Доходы	2002	2003	2004	2005	2006	2007
I. Доходы от предпринимательской деятельности	810 732	1 066 876	1 285 461	1 580 336	1 915 108	2 133 848
II. Оплата труда наемных работников	2 793 678	3 507 200	4 240 176	5 262 632	6 571 187	8 501 615
III. Доходы наемных работников от предприятий и организаций, кроме оплаты труда	138 076	151 286	182 116	206 245	254 920	315 111
IV. Социальные трансферты	1 040 471	1 253 402	1 407 375	1 755 576	2 080 398	2 477 674
в том числе:
1.Пенсии	722 554	879 941	1 059 424	1 254 640	1 438 321	1 669 662
2.Пособия и социальная помощь	128 429	140 870	140 985	314 912	467 523	639 498
3.Стипендии	6 306	7 343	9 429	9 961	11 291	26 354
4.Стpаховые возмещения	181 348	223 390	195 552	174 686	161 774	140 644
5.Выигрыши по лотереям	1 834	1 858	1 985	1 377	1 490	1 516
6.Возмещения расходов инвалидам	0	0	0	0	0	0
7.Возмещение ущерба реабилитированным лицам	0	0	0	0	0	0
V. Доходы от собственности	353 827	694 520	904 238	1 424 546	1 720 655	1 892 609
в том числе:
1.Дивиденды	88 635	310 804	310 745	435 126	611 812	802 222
2.Проценты по депозитам	67 955	97 204	119 049	140 245	187 808	268 194
3.Выплата доходов по государственным и другим ценным бумагам	119 943	176 562	324 356	630 352	516 266	224 228
4.Предварительная компенсация по вкладам граждан	15 385	17 497	20 892	25 177	44 881	46 864
5.Доходы от продажи недвижимости	61 909	92 453	129 197	193 646	359 888	551 102
VI. Доходы от продажи иностранной валюты	238 347	542 277	585 617	601 360	953 937	992 133
VII. Деньги, полученные по переводам	0	0	0	0	0	0
VIII. Другие доходы	1 455 905	1 684 968	2 371 267	2 988 281	3 793 861	4 998 462
ВСЕГО ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ	6 831 036	8 900 529	-	13 818975	17290065	21311452
ПРЕВЫШЕНИЕ РАСХОДОВ НАД ДОХОДАМИ	0	0	0	0	0	0
БАЛАНС	6 831 036	8 900 529	-	13818975	17290065	21311452