Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

В. Т. ПЕРЕКРЕСТ, И. В. ПЕРЕКРЕСТ

ПРОБЛЕМЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ

W

инновационной сферы

Ключевые слова:

официальная статистическая методология, аналитические проблемы, информационные технологии, репрезентативность, выборочное статистическое наблюдение, региональная статистика инноваций

В статье рассматриваются аналитические и информационно-технологические проблемы статистики инноваций в контексте госрегулирования развития региональных инновационных систем. Авторы исследуют методологические аспекты проведения репрезентативных выборочных статистических наблюдений за субъектами малого предпринимательства. Кроме того, в данном исследовании проводится анализ методов формирования системы региональной статистики инноваций.

Нормативно-правовое регулирование инновационной сферы, формирование современной нормативно-правовой и информационно-аналитической базы государственного регулирования экономики инновационного типа на субфедеральном уровне — уровне субъекта РФ — являются актуальными проблемами развития регионов на современном этапе1.

1 Ряд положений настоящей статьи был ранее анонсирован в работах авторов [20; 21].

Key words:

official statistical methodology, analytical problems, information technologies, representativity, selective statistical observation, regional statistics of innovations

Analytical as well as information and technological problems of statistics of innovations are considered in the context of state regulation of regional innovative systems development. Methodological issues of representative selective statistical observations over subjects of small business are discussed. Methods of the system of regional statistics of innovations formation are suggested.

Общая характеристика нормативного правового поля

Возможности официальной статистической информации в контексте нормативного правового поля инновационной сферы регламентированы действующим законодательством РФ [см., напр.: 14] и в настоящее время весьма ограничены.

Нормативно-правовое регулирование инновационной сферы все еще носит разрозненный характер и включает большое число норма-

тивных правовых актов разного уровня. В федеральном законодательстве структурно присутствуют все необходимые системные элементы эффективного государственного регулирования инновационной сферы [17; 18; 25]. На практике же ощущается дефицит операцио-нализированных понятий и критериев. В качестве типичного примера можно рассмотреть критерии «инновационности». Поэтому здесь основная задача видится в систематизации правовых норм, установлении единых правовых основ инновационной деятельности, а также в развитии адекватных методов информационно-методической поддержки этих процессов.

Типичные задачи, возникающие перед органами государственной власти субъектов РФ в данной области — это формирование «региональной» концепции инновационного развития, доработка критериев «инновационности» и методов развития региональной инновационной системы и т. д. Нормативные правовые акты, формирующие правое поле, способствующее решению региональных задач [см., напр.: 11; 13], также отличаются, с одной стороны, концептуальной четкостью, а с другой — проблемами адекватности официальной статистической информации и методического обеспечения решаемых задач. Например, в соответствии с методикой, утвержденной постановлением

Правительства Санкт-Петербурга [11] следует выделить основные критерии отнесения организаций к инновационному типу:

— соответствие сферы деятельности организаций хотя бы одному из утвержденных приоритетных направлений инновационного развития субъекта РФ;

— преобладание в организациях технологических инноваций (продуктовых или процессных) относительно объема организационных и маркетинговых;

— отнесение организаций к одному из двух типов:

тем, которые осуществляю-ют разработку и реализацию объектов интеллектуальной собственности — промышленные образцы, полезные модели, изобретения (с долей инновационной продукции в общем объеме реализованной не менее 50%); тем, которые внедряюют приобретенные объекты интеллектуальной собственности;

— «инновационность» организации определяется в зависимости от ее отраслевой принадлежности; например:

для электротехнического машиностроения доля затрат на НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы) — не менее 15%, доля инновационной продукции в общем

Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

объеме отгруженной — не менее 20%;

для судостроения доля затрат на НИОКР — не менее 7%, доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной — не менее 10%.

Проблемы формирования базовых аналитических технологий

В настоящее время можно констатировать существенное отставание аналитических технологий оценки уровня инновационной активности организаций на целевых сегментах региональных рынков продукции и услуг от требований, диктуемых сложившейся сегодня экономической ситуации и характером решаемых управленческих задач. Причина этого видится, в первую очередь, в ослаблении методологического единства аналитических и информационных технологий при сборе, представлении и обработке данных статистики инноваций2.

Существуют исследования, в которых рассматривается задача «восстановления единства» [см., напр.: 2]. Ее решение представлено через формирование «аналитической надстройки» над официальной статистической информацией в форме специализированных, тематических систем индикаторов и т. п. Через эту

2 Отметим, что общие принципы «единства статистики и аналитики» раскрыты, например, в [22].

«надстроечную» часть официальной статистической информации, в частности, осуществляется экспорт данных официальной статистики в специализированную аналитику.

В условиях нестационарности кризисных и посткризисных типов экономического развития недостаточен лишь статистический учет наблюдаемых явлений и событий. Для анализа инновационных процессов в динамике необходимы оценки потенциала развития важнейших феноменов инновационной активности для различных разрезов, а также соответствующие прогнозные оценки.

Примером применения методологии «потенциального оценивания» наблюдаемого явления может служить оценка объема и структуры зоны риска рынка труда Санкт-Петербурга [5; 9]. В частности, учет в оценке зоны риска рынка труда факторов материального положения семей и отдельных граждан позволил оценить потенциал роста уровня регистрируемой безработицы в сценарных прогнозах изменения порядка начисления пособий по безработице в 2002 г. [7, с. 9-21].

Указанная методология в рассматриваемом контексте предполагает использование методов идентификации инновационных технологий, а также оценку факторов влияния на инновационную активность организаций региона. Пред-

лагаемые подходы выходят за рамки официальной статистической методологии и их «стыковка» с последней является самостоятельной задачей.

В условиях нестационарности кризисных и посткризисных типов экономического развития отраслевые подходы и их современные модификации не обеспечивают потребности управления региональным социально-экономическим развитием. Необходима реализация кластерных подходов, основанных на межотраслевой экономической группировке хозяйствующих субъектов с выделением экономического кластера, объединяющего организации различной отраслевой принадлежности и имеющего выраженное «отраслевое ядро» специализации. Указанные методы применялись для анализа степени сбалансированности спроса и предложения на целевых сегментах рынка труда Санкт-Петербурга, соответствующих приоритетным направлениям его социально-экономического развития [6].

Еще один тип кластеризации, применяемый в задачах государственного регулирования инновационной сферы, связан с возможным нарушением (разрывом) традиционной этапности инновационных процессов при использовании нетрадиционных организационно-методических инструментов. Например, при применении мето-

дов регионального субконтрактинга [3; 15], с помощью которого:

— формируется спрос на инновационную продукцию для малого бизнеса;

— инновационно-активные крупные предприятия становятся для малого бизнеса катализаторами инновационной активности.

Для реализации кластерных подходов используются классификационные модели уровня «группа продукции / группа технологических операций», связанные с гармонизацией классификаторов видов экономической деятельности и произведенной продукции, таких как Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности (ОКПД) [16] и т. п. Существенная особенность этих моделей — определение оптимальных пропорций между точностью статистического описания и уровнем репрезентативности официальной статистической информации. При этом могут быть преодолены существующие трудности статистической представительности тематических группировок малых предприятий на суб-федеральном уровне.

Сегодня практика регионального государственного регулирования инновационных процессов ориентирована на использование первичных статистических показателей и простейших аналитических про-

Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

цедур3, что может приводить к неадекватным выводам.

Например, такие субъекты Российской Федерации, как Санкт-Петербург, в силу «наследия прошлого» — большой доли изношенных и морально устаревших основных фондов, повышенных рисков социальной напряженности и т. д. — имеют заведомо низкие относительные показатели, не соответствующие их реальному вкладу в национальную инновационную экономику [4, с. 54-56]. Корректное использование стандартных индикативных подходов помогает выявить для подобных инновационных центров уникальные возможности, повышающие их «инновационные рейтинги» среди крупнейших инновационных центров России [4, с. 2935, 45-58].

В качестве второго примера рассмотрим возможность возникновения феномена «инновационных пузырей», связанного с методическими особенностями (субъективным характером) заполнения статистической формы № 4-инновация. В частности, в Республике Мордовия доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной в 2007 г. составляла 37,3%, а в 2008 г. — лишь 9,9% [24, с. 821]. Для Самарской области значение

Типичный пример — сопоставление субъектов РФ по числу инновационно-активных предприятий и по доле инновационной продукции в объеме отгруженной.

этого показателя в 2007 г. — около 30%, и в то же время в этом субъекте РФ выпущено около 20% инновационной продукции всей России. С учетом сказанного выше возникновение данного феномена требует специальных разъяснений.

Для анализа подобных ситуаций предлагается использование общей системы индикаторов инновационной деятельности, которая включает группы показателей, объединяемых методами их построения: простейшие логико-арифметические, линейные структурные, масштабные и интегральные [4, с. 5-9]. При этом для используемых методов агрегирования требуются:

— выполнение методической прозрачности и содержательной интерпретируемости;

— соответствие их сложности и вычислительной трудоемкости характеру решаемой задачи и качеству используемой информации.

Указанные положения иллюстрируются результатами анализа данных официальной статистической информации в форме оценок положения Санкт-Петербурга среди крупнейших инновационных центров РФ по уровню технологических инноваций, выраженности у него научно-производственных функций и т. д. [4].

Информационнотехнологические проблемы

Эти проблемы связаны с методологическими особенностями измерения инновационных процессов, а также с необходимостью оценивания инновационной деятельности субъектов малого предпринимательства.

Проведенный в ноябре 2009 г. первичный анализ информации по статистике инноваций в разрезе субъектов РФ4, представленной на интернет-сайте Росстата, показал следующее. Имеют место как технические погрешности, легко устраняемые с помощью стандартных методов тестирования баз данных, так и рассогласования, требующие специальных комментариев.

Примером тому могут являться значения показателей инновационной активности организаций Санкт-Петербурга в 2006 г. Для этих показателей нарушается методическая сопоставимость значений временного ряда, не объясняемая изменением структуры рассматриваемых видов деятельности в ходе статистического наблюдения. В частности, в трех разных источниках показатель «объем инновационных товаров, работ и услуг» для Санкт-Петербурга в 2006 г. имел соответ-

ственно значения 7042,2; 37 301,6 и 41 699,5 млн рублей.

При этом необходимое в последнем случае представление данных статистического наблюдения в разрезе субъектов РФ по отдельным видам экономической деятельности официальный сайт Росстата раздел «Базы данных — ЦБСД» не поддерживает.

Основная инновационная форма федерального статистического наблюдения — форма № 4-инновация. Для нее все еще не решены проб лемы разработки методического инструментария, достаточного для анализа инновационной активности организации на уровне субъекта РФ. В частности, требуется уточнение основных объектов и понятий, а также разработка методик идентификации и представления инновационной продукции, максимально свободных от субъективных оценок организаций. При этом представляется целесообразным на начальном этапе сочетание нормативных подходов с использованием методов экспертного оценивания5.

Еще один методический феномен: при заполнении формы № 4-инновация один из способов ухода от ответа — указание на отсутствие

4 Сводные данные по организациям, относящимся к промышленному производству,

связи, информационно-вычислительному обслуживанию и т. д.

Подобные подходы успешно применяются в прикладной социологии (методы фокус-групп, пилотных обследований и т. д.), а также при методическом сопровождении ряда статистических форм (форма № 1-технология и т. п.).

Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

инновационной деятельности организации. Проводимая верификация собранных данных позволяет корректировать лишь очевидные, бросающиеся в глаза нарушения6. С учетом сказанного выше особое внимание следует обратить на отсутствие при использовании указанной статистической формы оценок репрезентативности данных даже для статистических наблюдений, проводимых сплошным методом, а также для сделанных на их основании выводов7.

В настоящее время официальная статистическая информация на уровне субъекта РФ не содержит данных по статистике инноваций для организаций малого предпринимательства (обследования по форме № 2-МП инновация проводились один раз в два года — в 2007 и в 2009 гг.). Необходимость же подобных данных для целей госрегу-лирования инновационной сферы определяется следующим:

— в Санкт-Петербурге в 2007 г.

действовало 12 566 малых про-

6 В прикладной социологии это известный «эффект почтовых опросов» — высокий процент «неответов» делает обследование нерепрезентативным.

7 Как известно, приказ Росстата от 30 октября 2009 г. № 237 устанавливает виды деятельности и типы предприятий, представляющие статистическую отчетность сплошным методом. Однако из-за методических «нюансов» заполнения отчетов статистическая значимость такого сплошного обследования нуждается в обосновании.

мышленных предприятий (1657 промышленных организаций, не относящихся к малым) [10; 23];

— по данным Центральной базы статистических данных (ЦБСД) Росстата, малыми предприятиями Санкт-Петербурга в 2007 и 2008 гг. произведено промышленной продукции свыше 18 % от ее общего объема;

— по данным Росстата [10], для Санкт-Петербурга среднесписочная численность работников малых предприятий (без внешних совместителей и выполнявших работы по договорам) в 2003-2007 гг. составляла более 25% от общей численности занятых;

— при развитых субконтрактинго-вых отношениях малые предприятия выполняют функции транслятора инновационных технологий [3; 15].

Все это делает задачу выборочного статистического наблюдения за инновационной деятельностью малых предприятий на субфеде-ральном уровне не просто актуальной, но и чрезвычайно важной для адекватной оценки регионального уровня инновационной активности.

Отметим появление в 2008 г. нового инструмента государственной статистики — Выборочного обследования организаций относительно численности и потребности организаций в работниках по профессио-

нальным группам [19]. Это обследование:

— закрывает «методическую брешь» в официальной статистике по оценке спроса на рынке труда;

— является индикатором состояния раздела официальной статистической методологии для выборочных статистических наблюдений.

Представленные результаты обследования вызывают ряд вопросов и методических замечаний, наиболее существенными из которых являются следующие. Во-первых, в обследовании не учтены малые предприятия, несмотря на их очевидную значимость для государственного регулирования региональных рынков труда.

Во-вторых, «при распространении результатов выборочного обследования на генеральную совокупность объектов статистического наблюдения в качестве показателей точности статистического оценивания (т. е. количественной меры возможного отклонения оценки от действительного значения параметра) результатов обследования использовались показатели, в основе которых лежит стандартная ошибка выборки (корень квадратный из дисперсии оценки)» [19].

Заметим, что этот тезис вполне соответствует ключевым положениям официальной статистической

методологии [12]8. Тем не менее, возникают естественный вопрос: что характеризует «стандартная ошибка выборки» и как может быть использована ее величина в качестве уровня статистической представительности полученных результатов? В частности, какую интерпретацию в указанном контексте может получить фраза: «В целом по Российской Федерации относительная стандартная ошибка выборки составила по показателю списочная численность работников 1,5 %, по показателю потребность организаций в работниках — 6,6 %»?

Представляется, что приведенные выше выводы математически корректны, но не связаны с заявленными оценками уровня статистической представительности, а соответствующие положения официальной статистической методологии нуждаются в существенной модернизации. Прежде всего, необходимо развитие общей концепции репрезентативности выборочных статистических наблюдений по следующим направлениям: формирование выборочной совокупности организаций, развитие критериев репрезентативности выборки и статистической представительности сделанных выводов.

Аналогичные подходы используются в настоящее время и в прикладной социологии при планировании и оценки уровня репрезентативности выборочных социологических обследований.

Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

Решения указанных проблем изложены в ряде публикаций [2; 8] и прошли практическую проверку в выборочных обследованиях в форме мониторинга9 [1].

Направления решения указанных проблем

Развитие технологий репрезентативного выборочного обследования предполагает разработку системы целевых критериев репрезентативности выборочных статистических наблюдений, внедрение вычислительных методов оптимального многомерного взвешивания эмпирических данных.

Предложенная двухуровневая системы критериев: качественной (априорной) и количественной (апостериорной) репрезентативности обеспечивает необходимый уровень статистической представительности результатов [2, с. 20-26].

При репрезентативном выборочном обследовании применяется многократное взвешивание (пере-взвешивание) объектов статистического наблюдения, включенных в выборку, как на этапе планирования, так и непосредственно в процессе обследования. Официальная статистическая информация, а так-

9 Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда Санкт- Петербурга проводился в 1995-2003 гг. с месячной периодичностью по инициативе и при поддержке Федеральной государственной службы занятости населения РФ.

же данные ведомственной статистики используются для периодического (ежегодного) уточнения статистических таблиц, задающих параметры системы репрезентирования.

В этой связи представляется важным создание системы «Мониторинг инновационной деятельности» в субъектах РФ, координируемой и методологически управляемой на федеральном уровне и обладающей характеристическими свойствами.

Мониторинг системно интегрирует достижения современной науки (включая практику прикладных исследований) и фундаментальный опыт официальной статистики по проведению масштабных сплошных статистических наблюдений. Существенной особенностью мониторинга является единство следующих трех начал:

1. Система соблюдения требований исполнительных органов государственной власти субъекта РФ, направленных на формирование эффективной инновационной политики в регионе как главного фактора формирования региональной экономики инновационного типа.

2. Применение фундаментального опыта государственной статистики, гарантирующего надежность и стабильность информационностатистической поддержки процессов формирования и контроля реа-

лизации региональной инновационной политики.

3. Выработка креативной компоненты (компоненты развития), поддерживаемой региональной системой научных учреждений и обеспечивающей своевременное развитие методологического и методического инструментария мониторинга, осуществляемого по запросам региональных органов государственной власти, в том числе

в направлении модернизации официальной статистической методологии.

Формирование на основании результатов мониторинга специализированной системы региональной статистики инноваций — типовой для государственного регулирования инновационной сферы субъектов РФ, предназначенной прежде всего для крупнейших инновационных центров России.

1. Береснева И. Б., Иванов О. И., Иванов С. А. и др. Мониторинг занятости: методология, методики, опыт организации // Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда С.-Петербурга. 1995. № 2. С. 42-45.

2. Воронина Д. Е., Никифоров О. Н., Пархоменко Л. И. и др. Проблемы формирования муниципальной статистики в субъектах Российской Федерации. СПб: ЦСАОП, 2008.

3. Воронина Д. Е., Никифоров О. Н., Панчук Ж. И. и др. Сегментация рынка промышленной продукции и технологических услуг в задачах регионального субконтрактинга на базе официальной статистики. СПб: ЦСАОП, 2007.

4. Воронина Д. Е., Никифоров О. Н, Пархоменко Л. И. и др. Сравнительный анализ инновационного развития Санкт-Петербурга как субъекта Российской Федерации: математические методы и проблемы информационного обеспечения. СПб: ЦСАОП, 2008.

5. Ильин Е. М., Клупт М. А, Косолапенко Н. Г. и др. Критическая зона рынка труда: размеры, структура и динамика // Мониторинг социально-экономической ситуации и состояния рынка труда С.-Петербурга. 2000. № 3. С. 53-67.

6. Ильин Е. М., Клупт М. А., Панчук Ж. И. и др. Особенности прогнозирования структуры спроса на региональных рынках труда в ситуации экономического роста // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. СПб: СПб ЭМИ РАН, 2005. Вып. 4. Ч. 1. С. 201-263.

7. Ильин Е. М., Клупт М. А., Перекрест В. Т. и др. Рынок труда Санкт-Петербурга: состояние и факторы развития. СПб: ЦСАОП, 2002.

8. Клупт М. А., Косолапенко Н. Г., Перекрест В. Т., Чернейко Д. С. Рынок труда Санкт-Петербурга сегодня: анализ проблем, тенденции, перспективы. СПб: САОП, 2001.

9. Клупт М. А., Кротов А. Н., Перекрест В. Т. и др. Рынок труда Санкт-Петербурга: структура спроса и банк вакансий. СПб: ЦСАОП, 2004.

10. Малое предпринимательство в России. 2008: Статистический сборник. М.: Росстат, 2008.

11. Методика отнесения организаций к инновационному типу: Постановление Правительства

Санкт-Петербурга «О внесении изменений в постановление Правительства Санкт-Петербурга от 20.07.2007 № 881» от 22 июля 2008 г. № 878. [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. 111^: http://base.consuLtant.ru/cons/cgi/onL^ne.cg^?req=card;page=spLus (дата обращения

21.02.2010).

12. Методология выборочного статистического наблюдения за деятельностью малых предприятий // Методологические положения по статистике. М.: Госкомстат России, 2000. Вып. 3. С. 69-76.

13. Об Основах инновационной политики в Санкт-Петербурге на 2008-2011 гг.: Постановление Правительства Санкт-Петербурга от 20 июля 2007 г. № 881 (в ред. от 11.06.2009). [Электронный

Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Проблемы государственного регулирования инновационной сферы

Власть и экономика

ресурс] // KонсультантПлюс.URL:http://base.consuLtant.ru/cons/cgi/onLine.cgi?req=card;page=spLus (дата обращения 21.02.2010).

14. Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации: федер. закон Рос. Федерации от 29 ноября 2007 г. № 282-ФЗ. [Электронный ресурс] // ^нсультантПлюс. URL: http://base.consuLtant.ru/cons/cgi/onLine cgi?req=doc;base=LA W;n=72844 (дата обращения 21.02.2010).

15. Об утверждении указаний по заполнению форм федерального статистического наблюдения № 2-наука «сведения о выполнении научных исследований и разработок», № 3-информ «сведения об использовании информационных и коммуникационных технологий и производстве связанных с ними товаров (работ, услуг)», № 4-инновация «сведения об инновационной активности организации»: Приказ Росстата от 19 января 2009 г. № 4. [Электронный ресурс] // ^нсультантПлюс. URL: http://base.consuLtant.ru/cons/cgi /onLine.cgi?req=doc;base=LAW;n=852 39 (дата обращения 21.02.2010).

16. Общероссийский классификатор продукции по видам экономической деятельности. ОK 0342007 ^ПЕС 2002). М.: Стандартинформ, 2008.

17. О науке и государственной научно-технической политике: федер. закон Рос. Федерации от 23 августа 1996 г. № 127-ФЗ (в ред. от 27.07.2010). [Электронный ресурс]// ^нсультантПлюс. URL http://base.consuLtant.ru/cons/cgi/on Line.cgi?req=doc;base=LAW;n=103052 (дата обращения

04.09.2010).

18. Основы политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу: Письмо Президента Российской Федерации от 30.03.2002 № Пр-576. [Электронный ресурс] // URL: http://base.consuLtant.ru/cons/cgi/onLine.cgi?req= card;page=spLus (дата обращения 21.02.2010).

19. О численности и потребности организаций в работниках по профессиональным группам на 31 октября 2008 г. (по результатам выборочного обследования организаций). [Электронный документ] // Федеральная служба государственной статистики. Банк готовых документов. Россия в цифрах. Труд. URL: http://www.gks.ru/free_doc/2009/potrorg/potrorg08.htm (дата обращения

22.02.2010).

20. Перекрест В. Т., Никифоров О. Н., Перекрест И. В. Статистика инноваций и проблемы государственного регулирования инновационной сферы в субъектах Российской Федерации // Российский экономический конгресс. Сборник докладов. М.: ИЭ РАН, 2009.

21. Перекрест В. Т., Никифоров О. Н., Перекрест И. В. Статистика сферы занятости и актуальные проблемы государственного регулирования рынка труда в регионах России // Российский экономический конгресс. Сборник докладов. М.: ИЭ РАН, 2009.

22. Положение о всероссийском мониторинге социально-трудовой сферы: Постановление Правительства РФ от 22 марта 1995 г. № 291. [Электронный ресурс] // ^нсультантПлюс. URL: http:// base.consuLtant.ru/cons/cgi/onLine.cgi?req=card;page=spLus (дата обращения 21.02.2010).

23. Промышленность России. 2008: Статистический сборник. М.: Росстат, 2008.

24. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. М.: Росстат, 2009.

25. Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 г.: протокол Межведомственной комиссии по научно-инновационной политике Министерства образования и науки РФ от 15 февраля 2006 г. № 1. [Электронный ресурс] // KонсультантПлюс. URL: http:// base.consuLtant.ru/cons/cgi/onLine.cgi?req=card;page=spLus (дата обращения 21.02.2010).