| Аннотация | Актуальность выбранной темы определяется новой геоэкономической ситуацией. Вектор развития мировой экономики с конца XX века смещается в сторону Азиатско-Тихоокеанского региона. Экономический выход России в АТР – это необходимое условие ее внутренней устойчивости и конкурентоспособности на международной арене. Целью данного исследования является оценка уровня инновационно-технологического развития в странах АТР с выделением кластеров. Вопросы комплексной оценки потенциала остаются малоизученными, в особенности такой совокупности рынков, как АТР. Проведена оценка инновационной активности по 42 странам Азиатско-Тихоокеанского региона в период 2008–2013 гг. (252 наблюдения). Построены регрессионные модели. По авторской методике проведена кластеризация стран АТР по уровню инновационного развития за 2008–2013 гг. по показателям инновационной активности. В ходе исследования выявлены наиболее значимые факторы, изменения которых положительно влияют на инновационное развитие страны: «фактор человеческого потенциала», «фактор инновационного развития», «факторы, способствующие (препятствующие) развитию возможностей человека». Доказана роль человеческого потенциала как более значимого фактора при оценке уровня инновационно-технологического развития страны, определяемого такими показателями, как: душевой ВВП в стране, охват населения высшим образованием, затраты на НИОКР, инженеры и исследователи в секторе НИОКР, демографическая нагрузка на трудоспособное население и ожидаемая продолжительность жизни при рождении, инвестиции и интернет-пользователи. Увеличение вышеприведенных показателей в отдельной стране приведет к её эффективному инновационному развитию. Основным направлением политики государства с точки зрения наращивания экономического потенциала является в первую очередь стабильный рост промышленного производства и достижение ежегодных значимых темпов роста валового внутреннего продукта как основы для повышения уровня бюджетного самообеспечения и экономической самостоятельности. Использование предложенного набора показателей предполагает исследование факторов, которые оказывают наибольшее воздействие на обобщающую оценку уровня инновационного развития страны. Построенные регрессионные модели позволяют использовать выявленные факторы, положительно влияющие на результативный показатель, что окажет существенное влияние в долгосрочной перспективе и на уровень инновационного развития страны. |
|---|
