К вопросу выбора оптимальных решений для инновационно-воспроизводственного развития перерабатывающего сектора региональной экономики

Региональная экономика

ФРАЙМОВИЧ Д.Ю.,САВЕЛЬЕВ H.H.,СЕЛЕЗНЕВ П.С.

К ВОПРОСУ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ИННОВАЦИОННО-ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО РАЗВИТИЯ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО СЕКТОРА РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ1

Аннотация. Обеспечение курса реиндустриализации отечественной экономики немыслимо без осуществления комплекса оптимальных инвестиционно-ресурсных трансформаций на уровне субъектов Федерации. Разработанные отраслевые индексы можно применять для анализа развития видов экономической деятельности в регионах, а также определения перспективных сфер хозяйствования в целях эффективного распределения инновационно-воспроизводственных усилий. В работе задействованы статистические методы управления качеством (Парето-анализ), структурный и логический приемы исследования. Определены наиболее приоритетные для конкретного региона виды деятельности, играющие ключевую роль в формировании валового регионального продукта. Экономико-математическим путем выявлены отстающие от заданного тренда развития сферы хозяйственного комплекса. Обоснованы пути для максимально четкой оптимизации и координации инвестиционных ресурсов на территориях. Предложенные оценочные механизмы могут служить эффективным инструментом контроля и управления для федеральных и региональных органов власти при разработке и реализации инновационно-инвестиционных программ, а также в исследовательской деятельности консалтинговых организаций и институтов социально-экономического развития.

Ключевые слова: инновационное воспроизводство, виды деятельности, оптимизация ресурсов, индексы развития.

FRAIMOVICH D.U.,SAVELIEV LI.,SELEZNEV P.S.

TO THE ISSUE OF CHOOSING THE BEST OPTIONS FOR INNOVATIVE-REPRODUCTIVE DEVELOPMENT OF THE PROCESSING SECTOR OF THE REGIONAL ECONOMY

Abstract. Ensuring the path of re-industrialization of domestic economy is impossible without performing a complex of optimal investment-resource transformations at the level of constituent entities of the Federation. The developed industry indices can be applied to analyze the development of the types of economic activity in the regions, as well as to determine the promising economic spheres in order to effectively distribute the innovative-reproductive efforts. The manuscript involves statistical methods of management of quality (Pareto-analysis), structural and logical research techniques. The most priority types of activity for a specific region playing the key role in forming the gross regional product have been determined. The lagging behind from the established trends of development of the sphere of economic sector have been determined using an economic-mathematical method. The ways to optimize in the most detailed way, and coordinate investment resources at different territories have been substantiated. The suggested evaluation mechanisms may serve as an effective instrument of control and management for federal and regional governmental authorities when developing and implementing innovative-investment programs, as well as in research activity of consulting organizations and institutes of social-economic development.

Keywords: innovative reproduction, types of activity, optimization of resources, indices of development

Изменение динамики функционирования отечественной экономики, использование инновационно-воспроизводственных механизмов с целью ускоренного перехода к шестому технологическому укладу и обеспечения курса модернизации в общем смысле невозможны без осуществления комплекса оптимальных инвестиционно-ресурсных трансформаций на уровне субъектов Федерации [1, с. 20-21; 2, с. 86]. При этом одним из важнейших аспектов таких преобразований в государственном и региональном разрезах является структурный, что предпо-

1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ, проект № 15-02-00080а - «Модель регионального инновационного кластера в условиях неопределенности рынка, особенностей экономической и социальной политики государства».

лагает обоснованное определение перспективных видов экономической деятельности для эффективного рассредоточения финансовых вложений.

В настоящее время формируется множество новых точек роста как в сфере наукоемких производств и услуг, так и в традиционных секторах с огромным потенциалом для повышения эффективности, обусловленным возможностью удовлетворения вновь возникающих потребностей общества и массовым внедрением новых технологических решений взамен устаревших. Поиск таких прорывных областей является необходимым условием развития страны [3, с. 35].

Но в свете сказанного представляются весьма уместными выводы академика РАН В.В. Ивантера, по мнению которого модернизация не может ограничиваться только установкой на создание новых «прогрессивных» секторов, поскольку это способно усугубить воспроизводственный кризис в других отраслях экономики, который будет прямым следствием ее растущей качественной неоднородности. Эффективная экономическая политика должна решить задачу новой индустриализации, в ходе которой потребуется устранить технологическое отставание ряда отраслей и сформировать режим интенсивного обновления капитала [4, с. 7].

Кроме того, по справедливому замечанию О.С. Сухарева, при анализе технико-технологического развития экономических систем важно уточнить, какой вид деятельности (сектор экономики) доминирует и что считать доминированием. В этой связи возникают задачи определения параметров, по которым можно делать вывод о преобладании вида деятельности. Альтернативными исходными данными служат: число занятых в секторе агентов, обслуживающих некую технологию; величина создаваемого дохода/продукта на базе этой технологии; доля отрасли/сектора в общем объеме продукта/дохода данной экономической системы [5, с. 13].

Рассмотрение «золотых» ориентиров по нормам накопления инвестиций подводит к вопросу о выборе структуры вложений в те или иные сферы деятельности. Ведь для всех без исключения отраслей свойственно прохождение (смена) конкретных этапов жизненного цикла: от внедрения и роста до стагнации.

Имея информацию о соответствующих закономерностях, существенно легче предвидеть будущие изменения и тем самым снизить уровень риска их финансирования. Естественно, что наиболее эффективными и наименее рискованными оказываются инвестиции, связанные с финансированием передовых направлений хозяйствования, отличающихся высокими темпами роста. В сегодняшних реалиях перспективные и наукоемкие, быстрорастущие, а значит, и высокорентабельные виды деятельности формируют, по сути, экономический вектор функционирования региональных систем и государства в целом. Для данных секторов со стороны всех уровней власти необходимы создание инвестиционно-привлекательных условий и одновременное максимально полное сокращение реальных и потенциальных барьеров роста.

Следует подчеркнуть, что высокая эффективность инвестиционных ресурсов возможна лишь при условии приоритетного развития наукоемких отраслей и финансовой поддержке НИОКР как государством, так и частным бизнесом.

В то же время ресурсы, знания, опыт, интеллектуальный капитал при высокой скорости институциональных изменений и их непродуманности, логической необоснованности (когда отсутствует целесообразность и логическая, целевая адекватность) теряют значение как факторы производства и конкурентного соперничества и обесцениваются [6, с. 33, 35].

С другой стороны, социально-экономические преимущества получают те региональные системы, в которых наиболее рационально и максимально быстро мобилизуются природные, научно-образовательные, производственно-технологические, финансовые и иные ресурсы, что, в свою очередь, позволяет реализовать комплекс мероприятий по активизации и расширенному воспроизводству инноваций [7, с. 43-44].

В рамках данного вопроса необходимо уточнить, что оптимизация пропорций сложных социально-экономических систем с целью улучшения их функционирования предполагает множество решений, которые могут быть осуществлены по одному или нескольким показателям. Но определение параметров, которые бы обеспечили самый лучший (максимально достижимый) результат, вряд ли возможно [8, с. 55].

В этой связи появляется необходимость в разработке методик, позволяющих производить

корректное сопоставление динамики развития различных сфер хозяйствования в разрезе регионов, округов и страны.

В целях оптимизации инновационно-инвестиционных мероприятий в социально-экономическом развитии региона предлагается использовать закон Парето, в соответствии с которым 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают лишь 20% результата [9]. Вильфредо Парето в 1897 году сформулировал принцип «неправильного распределения благосостояния в обществе», разработав логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение.

Правило Парето применимо к множеству ситуаций и в большинстве случаев соблюдается в повседневной жизни. Анализ Парето ранжирует отдельные сферы и явления по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий). Но следует учитывать, что в этих утверждениях фундаментальными являются не приведенные числовые соотношения, а сам факт дисбаланса, вызванного неравномерным распределением результатов в разрезе исследуемой выборки экономических данных.

При этом соотношение 20/80, не являясь абсолютным и неизменным, зачастую трансформируется в 15/85 или 30/70. Более того, сумма входящих в соотношение величин не обязательно должна равняться 100 процентам и может принимать вид 10/70 или 50/95.

Важно, чтобы число позиций (факторов) было достаточно велико. Популярность закона Парето определяется, с одной стороны, его чрезвычайной простотой и наглядностью, а с другой стороны — возможностью применения в анализе очень широкого круга процессов.

В качестве рабочей гипотезы можно выдвинуть предположение, что указанная закономерность распространяется и на социально-экономические показатели региона. Расчеты и анализ полученных результатов представляется целесообразным провести на примере хозяйственно-промышленного комплекса Владимирской области. Исходя из официальных данных Росстата по отраслевой структуре валовой добавленной стоимости, установлено, что на 20% сфер хозяйствования региона (на 3 вида деятельности из 15) приходится 54,5% ВРП [10]. И эти пропорции уже на протяжении последних нескольких лет кардинальным образом не меняются. Самым емким сектором для Владимирской области является обрабатывающий (31%). При этом необходимо подчеркнуть, что регион по данному показателю является одним из лидирующих в ЦФО. Больший удельный вес промышленности в структуре валовой добавленной стоимости по Центральной России имеют только Калужская (38,2%), Липецкая (39,2%) и Тульская (35,3%) области. В свою очередь, детализация расчетов позволяет утверждать, что на 4 вида деятельности из 15 (26,7%) в структуре обрабатывающих производств Владимирской области приходится 60,1% продукции (рис. 1).

Рис. 1. Карта Парето по обороту обрабатывающих производств Владимирской области за 2012 г.:

1 — производство пищевых продуктов, включая напитки, и табак; 2 — текстильное и швейное производство; 3 — производство кожи, изделий из кожи и производство обуви; 4 — обработка древесины и производство изделий из дерева; 5 — целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность; 6 — производство кокса и нефтепродуктов; 7 — химическое производство; 8 — производство резиновых и пластмассовых изделий; 9 — производство прочих неметаллических минеральных продуктов; 10 — металлургическое производство и производство готовых металлических изделий; 11 — производство машин и оборудования; 12 — производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; 13 — производство транспортных средств и оборудования; 14 — прочие производства; 15 — производство прочих материалов и веществ, не включенных в

другие группировки

Как видно из карты Парето, построенной в программном комплексе Statistica 10.1, доминирующими видами перерабатывающей промышленности региона выступают пищевые производства (закодированы на рисунке под номером 1) с удельным весом продукции 29,1%, выпуск электрооборудования (номер 12) — 13,7%, производство машин и оборудования (номер 11) — 9,7%, изготовление неметаллических минеральных продуктов (номер 9) — 7,6%.

В этой связи необходимо уточнить, что перерабатывающий сектор является своего рода «сердцем» национальной экономики. Его высоко-динамичное функционирование на современной инновационной основе предопределяет уровень и качество жизни населения и значимые позиции государства на международной арене, обеспечивая повсеместную занятость, максимально эффективную переработку имеющихся на территориях ресурсов, а также внутреннюю экономическую стабильность при возникновении мировых финансовых кризисов. И наоборот, отсталые технологии, сравнительно низкая производительность труда и сильная зависимость от внешних конъюнктурных цен на энергоресурсы выступают основными индикаторами деградирующего обрабатывающего сектора экономики и, следовательно, несопоставимого с развитыми территориями уровня жизни. Поэтому без поддержки производительных отраслей в стране и регионах немыслимы создание высокоэффективного национального хозяйства и переход к числу ведущих держав, функционирующих в условиях шестого технологического уклада.

Достаточно обоснованные выводы по данной проблеме приводит Я.Н. Дубенецкий. По его мнению, складывающиеся крайне низкие темпы экономического роста не могут быть преодолены без резкого подъема обрабатывающей промышленности в условиях, когда возможности существенных приростов в сырьевых, добывающих отраслях близятся к исчерпанию или будут связаны с гигантскими, непосильными и неокупаемыми затратами. Между тем потенциал экономического роста за счет обрабатывающей промышленности, практически безграничный, в большей своей части недоиспользуется [11, с. 17].

Поэтому выглядит определяющей задача оптимизации развития именно этих секторов экономики региона. Для проведения анализа реакции видов экономической деятельности на изменение базовой величины предлагается использовать отношения темпов роста, которые могут быть представлены как индексы развития и оценены по формуле расчета базисного индекса (1) [9, с. 339-342]:

Т .

ИР, = ,

Тб"

где ИР — индекс развития; , — номер уровня анализируемого индекса (1 —внутренние, 2 — внешние, 3 — абсолютные индексы); Тп^. — темп роста п-го вида экономической деятельности, согласно классификационному перечню в .-м регионе; Т^ — темп роста базовой величины (при , = 1 — вида экономической деятельности «обрабатывающие производства» в .-м регионе, к которому относится п-й вид деятельности согласно перечню; при , = 2 - п-го вида экономической деятельности, согласно классификационному перечню в соответствующем федеральном округе; при , = 3 - п-го вида экономической деятельности, согласно классификационному перечню в стране).

Применение вышеобозначенного модернизированного критерия продиктовано тем, что соотношение темпов роста, в отличие, например, от показателя отраслевой эластичности (рассчитываемого через соотношение темпов прироста), будет являться только положительной величиной, а оперирование показателями со знаком «минус» зачастую вызывает затруднения. Кроме того, повышается информативность выбранного показателя: если по-

лученный результат меньше 1, то развитие вида экономической деятельности, согласно классификационному перечню, отстает от базовых тенденций роста, если равен или больше 1 — соответствует или даже опережает динамику выбранных сравнительных факторов.

На основании вышепредставленного анализа по диаграмме Парето (рис. 1) и определения наиболее значимых видов экономической деятельности в структуре обрабатывающих производств Владимирской области в табл. 1 приведен фрагмент расчета темпов роста этих производств по регионам ЦФО и РФ в целом, в 2012 г. к 2011 г. [12].

По формуле (1) предлагается произвести расчеты внутренних, внешних и абсолютных индексов развития в динамике за 2005-2012 гг. по ведущим обрабатывающим производствам Владимирской области.

Таблица 1

Темпы роста обрабатывающих производств по регионам ЦФО и РФ, 2012 г. к 2011 г.*

Регион (область) Обрабатывающие производства всего В том числе

Производство пищевых продуктов, включая напитки и табак Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство машин и оборудования Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования

Российская Федерация 1,101 1,108 1,125 1,060 1,120

Центральный федеральный округ 1,102 1,113 1,044 1,009 1,088

Белгородская 1,109 1,217 1,249 0,894 1,016

Брянская 1,196 1,088 1,446 1,033 1,122

Владимирская 1,101 1,082 1,131 1,101 1,026

Воронежская 1,095 1,120 0,954 1,108 1,141

Ивановская 1,121 1,148 1,207 1,091 1,121

Калужская 1,180 1,023 1,180 0,972 1,068

Костромская 1,180 1,041 1,023 1,005 1,180

Курская 1,103 1,239 1,141 0,937 1,090

Липецкая 1,076 1,113 1,159 1,125 1,076

Московская 1,073 1,155 1,133 0,981 1,108

Орловская 1,066 1,135 1,177 1,030 0,784

Рязанская 1,172 1,110 1,297 1,269 1,020

Смоленская 1,062 1,062 1,277 0,910 1,130

Тамбовская 1,035 0,922 1,107 1,265 1,131

Тверская 1,160 1,034 1,160 1,002 1,502

Тульская 1,061 1,089 1,698 0,989 0,996

Ярославская 1,145 1,116 1,065 1,145 1,122

г. Москва 1,104 1,039 0,610 0,936 1,117

*Составлено авторами по [7] .

На основе данных табл. 1 в табл. 2 представлен этап вычисления за 2012/2011 гг. обозначенных выше индексов.

Таблица 2

Индексы развития наиболее значимых обрабатывающих производств Владимирской области за 2012/2011 гг.*

Показатели Обрабатывающие производства, всего 2012/2011 гг. В том числе по видам деятельности

Производство пищевых продуктов, включая напитки и табак Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство машин и оборудования Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования

Внутренние индексы развития (ИР 1) 1,000 0,983 1,027 1,000 0,932

Внешние индексы развития (ИР 2) 0,999 0,973 1,083 1,091 0,943

Абсолютные индексы развития (ИРз) 1,000 0,977 1,005 1,039 0,917

*Составлено авторами по [7].

Но, чтобы определить средние темпы развития той или иной сферы хозяйствования в конкретном регионе в разрезе трех анализируемых уровней в целом по рассматриваемому периоду 2005-2012 гг., можно воспользоваться формулой для расчета средней геометрической величины (2). Последняя, традиционно применяемая при оценке средних темпов роста, представляет наиболее правильный по содержанию результат в тех случаях, когда требуется найти такое значение экономического показателя, который был бы качественно равноудален как от ее максимального, так и от минимального значений [13]:

п — И

" .Л

_ (2)' где ^— средний темп развития (средняя геометрическая величина) вида экономиче-

. ИР£жу  -ИРЯсу _

ской деятельности у-го региона по 7-му уровню чения индексов развития 7-го уровня за рассматриваемый период

индивидуальные зна-; t — количество рас-

сматриваемых периодов

В анализируемой ситуации расчет выполнялся по семи индексам каждого уровня (за восьмилетний период 2005-2012 гг.). Поэтому 7=7. Выполненные расчеты средних индексов развития представлены на рис. 2.

Рис. 2. Средние индексы развития наиболее приоритетных видов экономической деятельности Владимирской области за 2005-2012 гг.

Как видно из анализа, достаточно проблемную динамику развития демонстрируют сразу два весьма важных вида деятельности, связанных с производством неметаллических минеральных продуктов, и, особенно, электрооборудования. Об этом свидетельствуют как внутренние, так и внешние сопоставления: в разрезе указанных видов все средние темпы развития меньше 1. Это говорит о неудачном положении дел в принципиально перспективных и достаточно емких (21,3% продукции обрабатывающих производств) сферах хозяйствования, их неоптимальной динамике и очевидной стагнации за период с 2005 по 2012 гг.

Например, значения средних темпов развития производства электрооборудования во Владимирской области в разноуровневых анализируемых позициях существенно ниже нормативных показателей (равных единице): 0,936; 0,923; 0,924. В то же время машиностроительный комплекс и пищевые производства региона демонстрируют в общих чертах обнадеживающую тенденцию к росту.

Многоуровневый расчет индексов развития позволяет определить потенциал отраслевого производства, выявить секторы, наиболее перспективные с точки зрения промышленного роста, а также установить сферы экономической деятельности, развитие которых в среднесрочной перспективе станет «узким местом» с точки зрения достижения высокой положительной динамики и обеспечения приемлемых объемов валового продукта.

Однако использование воспроизводственно-технологических возможностей роста зависит от состояния территориального инвестиционного климата, наличия достаточных финансовых ресурсов у предприятий, стремлений региональных властей к поддержке важных секторов экономики.

Учитывая, что в настоящее время в РФ доля неэффективных мощностей весьма велика, чрезвычайно необходимы меры по кардинальному обновлению производственного аппарата и эффективному размещению инвестиционных ресурсов. Особенное внимание при этом должно быть уделено динамизму воспроизводственных процессов активной части основного капитала обрабатывающей промышленности, то есть обновлению тех средств производства, которые непосредственно задействованы в выпуске готовой высокотехнологичной продукции. Кроме того, требуется соблюдение высокой интенсивности эксплуатации вводимых фондов в противовес их количественному наращиванию на нерациональной основе.

Если говорить о перспективных технологических трендах в обрабатывающей промышленности, то весьма представительной в этом плане выступает классификация базовых технологий, сформированная Н.П. Иващенко (табл. 3) [14, с. 54].

Применение рассмотренной выше группы отраслевых индексов можно распространить не только на виды экономической деятельности страны или региона, но и на подвиды или группы товаров (услуг), которые представляют интерес с точки зрения выявления целесообразности вложения в них средств.

Таблица 3

Базовые технологии шестого технологического уклада в обрабатывающей промышленности

№ п/п Прогнозы новых технологий и тренды Базовые технологии VI технологического уклада

1. Новые типы двигателей для транспорта людей и грузов Воздушно-наземный транспорт

2. Электрокомбинированные двигатели Экологически чистый транспорт

3. Самопрограммирующиеся роботы Адаптивные к внешним условиям технологии обработки деталей и сборки узлов

Возвращаясь к использованию закона Парето и АБВ-анализа при построении оптимальной схемы распределения инвестиций в условиях инновационной модернизации региональной экономики, представляется целесообразным выдвинуть предположение о том, что виды экономической деятельности, связанные с производством электрооборудования, а также прочих неметаллических минеральных продуктов, являются, с одной стороны, достаточно значимыми и весомыми, а с другой — самыми проблемными. При этом представляется весьма рациональ-

ным распределение инвестиций в обрабатывающие производства Владимирского региона в соответствии с рассмотренными выше классическими представлениями о важности задач. Логичным предложением будет распределение инвестиционных ресурсов в пропорции 80:20 или 65:35. То есть максимум — 80, а минимум 65% вложений в обрабатывающий сектор должны быть связаны с обновлением и совершенствованием производственных мощностей, выпускающих: 1) электрооборудование; 2) неметаллические минеральные продукты. Причина — явное отставание данных видов деятельности от заданных внутренней и внешней динамик, что доказывают рассчитанные средние индексы развития. Кроме того, выявленные несоответствия в развитии приоритетных секторов обрабатывающей промышленности являются серьезным препятствием освоения модернизационного потенциала экономики региона. Поэтому особое значение в территориальных инновационно-инвестиционных процессах и их оптимизации приобретает мониторинг функционирования сфер деятельности, доминирующих в формировании валового продукта и являющихся «локомотивом» неоиндустриализации.

Необходимо заметить, что приведенные результаты исследования не претендуют на завершенность и однозначность выводов. В то же время получение математически обоснованных индикаторов — важный шаг, который поможет развивать дискуссию. В перспективе возможно исследование аспектов, связанных с определением в региональном разрезе зависимости между структурной концентрацией видов экономической деятельности и инновационными результатами хозяйствования, эффективностью инвестиций и качеством жизни и т. д.

Литература

1. Симонов, К. В. Системное регулирование национального модернизационно-инновационного развития в условиях преобразований общественно-политической среды /К.В. Симонов, Д.В. Петросянц, Е.В. Ма-хмутова // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 21. С. 19-28.

2. Селезнев, П. С. Инновационное развитие России в начале XXI в. : национальный приоритет и вынужденная необходимость /П.С. Селезнев //Мир и политика. 2011 № 11. С. 83-88.

3. Соколов, А. В. Формирование национальной системы технологического прогнозирования: проблемы и перспективы/А. В. Соколов, А. А. Чулок, В. Р. Месропян, С. А. Шашнов //Инновации. 2013. №12. С. 3443.

4. Ивантер, В. В. Новая экономическая политика : общие условия социально-экономического развития России /В. В. Ивантер, Б. Н. Порфирьев // Экономика и управление. 2013. №12. С. 4-8.

5. Сухарев, О. С. Теоретические и прикладные проблемы управления экономическими системами / О. С. Сухарев //Проблемы теории и практики управления. 2014. №3. С. 8-18.

6. Сухарев, О. С. О приоритетах инновационного развития экономики / О. С. Сухарев // Инвестиции в России. 2010. № 8. С. 30-39.

7. Петросянц, Д. В. Предпринимательский вуз : зарубежный опыт и российская действительность / Д.В. Петросянц // Региональная экономика : теория и практика. 2013. № 31. С. 41-48.

8. Спицын, В. В. Эффективность — как оптимальность : оптимизация пропорций обрабатывающей промышленности России /В. В. Спицын //Инновации. 2014. № 4. С. 54-61.

9. Ильенкова, С. Д. Управление качеством / С. Д. Ильенкова, Н. Д. Ильенкова, В. С. Мхитарян и др. — М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2006.

10. Официальный Интернет-сайт Росстата. — URL : http://www.gks.ru (дата обращения: 08.08.2015).

11. Дубенецкий, Я. Н. Реиндустриализация : условия, цели, этапы / Я.Н. Дубенецкий // Проблемы прогнозирования. 2014. № 4 (145). С. 17-25.

12. Ефимова, М. Р. Общая теория статистики / М. Р. Ефимова, Е. В. Петрова, В. Н. Румянцев. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : ИНФРА-М, 2011.

13. Мхитарян, В. С. Статистика /В С. Мхитарян, Т. А. Дуброва, В.Г. Минашкин и др.; под ред. В. С. Мхитаряна. — М. : ИЦ «Академия», 2010.

14. Методические основы и организация научно-технологического прогнозирования в развитых странах : монография ; отв. ред. Н.П. Иващенко. — М. : МАКС Пресс, 2013.

References:

1. Simonov, K. V. System regulation of the national modernization and innovative development in the conditions of transformation of the social-political environment / K.V. Simonov, D. V. Petrosyants, E. V. Makhmutova // The economic analysis : theory and practice. 2014. No 21. P. 19-28.

2. Seleznev, P. S. Innovative development of Russia in the beginning of the XXI century : a national priority and a forced necessity /P.S. Seleznev // World and politics. 2011. No 11. P. 83-88.

3. Sokolov, A. Formation of a national system of technological forecasting : problems and prospects / A. Sokolov, A. Schulock, V. Mesropyan, S. Shashnov //Innovations. 2013. No 12. P. 34-43.

4. Ivanter, V. New economic policy : general conditions for socio-economic development in Russia / V. Ivanter, B. Porfiriev // Economics and Management. 2013. No 12. P. 4-8.

5. Sukharev, O. Theoretical and applied problems of management of the economic systems / O. Sukharev // Problems of management theory and practice. 2014. No 3. P. 8-18.

6. Sukharev, O. On the priorities of innovation development of economy / O. Sukharev // Investments in Russia.

2010. No 8. P. 30-39.

7. Petrosyants, D. V. Entrepreneurial university : international experience and Russian reality /D. V. Petro-syants //Regional economy : theory andpractice-dence. 2013. No 31. P. 41-48.

8. Spitcin, V. Efficiency as optimality : optimization of the proportions of manufacturing in Russia / V. Spitcin // Innovations. 2014. No 4. P. 54-61.

9. Ilyenkov, S. Quality Management / S. Ilyenkov, N. Ilyenkov, V. Mkhitaryan et al. — M. : UNITY-DANA. 2006.

10. The official web site of Rosstat. — URL : http://www.gks.ru (review date: 08.08.2015).

11. Dubenetsky, Y. Reindustrialization : the conditions, objectives, stages / Y. Dubenetsky // Problems of Forecasting. 2014. No 4 (145). P. 17-25.

12. Efimova, M. General Theory of Statistics / M. Efimova, E. Petrov, V. Rumyantsev. — 2-d ed., rev. and add. — M. : INFRA-M, 2011.

13. Mkhitaryan, V. Statistics / V. Mkhitaryan, T. Dubrova, V. Minashkin etc.; red. Mkhitaryan V. — M. : Information Centre «Academy», 2010.

14. Methodical bases and organization of scientific and technological forecasting in the developed countries : monograph ; ans. ed. N. Ivashchenko. - M. : MAX Press, 2013.