Курсовая работа (т): Проблемы становления экономики знаний в регионах Республики Беларусь

Уникальная сила КАМ связана с ее кросс-секторальным подходом, который предоставляет целостный взгляд на широкий спектр факторов релевантных экономике знаний. В версии КАМ-2005 сравнительный анализ делался на основе 148 структурных и качественных переменных, 14 из которых являются базовыми для расчета индекса знаний и индекса экономики знаний, для 146 стран и 7 региональных группировок. Международные сравнения по выбранным индикаторам представляются в виде радиальных и ромбических диаграмм.

Процедура нормализации в КАМ состоит в следующем:

. Первичные данные (u) собираются из базы данных Всемирного банка и из других международных баз данных для 148 переменных и 146 стран.

. Для каждой страны назначается ранг по каждой из переменных (rank (u)), то есть ее место в ранжировке по рассматриваемой переменной. Ранг 1 ставится для страны, имеющей лучшее исполнение по данной переменной, ранг 2 ставится следующей по исполнению стране и т.д.

. Для каждой отдельной страны вычисляется количество стран, которые стоят выше ее в ранжировке, включая эту страну (Nh).

. Окончательная нормализация (нормировка) осуществляется по формуле:

где Nc - общее количество рассматриваемых стран.

Таким образом, рассчитываются нормализованные показатели, по которым формируются 4 субиндекса.

Затем, в соответствии с данной методологией рассчитываются два показателя: Индекс экономики знаний (KEI)- комплексный показатель для оценки эффективности использования страной знаний в целях ее экономического и общественного развития. Данный индекс вычисляется как средняя арифметическая простая следующих субиндексов: институционально-экономического режима; инноваций; образования; информационно-коммуникационных технологий.

Формула расчета индекса экономики знаний выглядит следующим образом:

где ИЭР - нормализованное значение субиндекса институционально-экономического режима;

Ин - нормализованное значение субиндекса инноваций;

Обр - нормализованное значение субиндекса образования;

ИКТ - нормализованное значение субиндекса ИКТ.

Индекс знаний (KI) - комплексный экономический показатель для оценки способности экономики генерировать, принимать и распространять знания, который рассчитывается как средняя арифметическая простая трех перечисленных вышесубиндексов, за исключением субиндекса институционально-экономического режима (ИЭР).

Формулу расчета индекса знаний можно представить следующим образом:

Прежде чем рассчитать и проанализировать индексы знаний и экономики знаний для регионов Республики Беларусь, рассмотрим положение нашей страны в рейтинге, составленном по приведенным выше показателям на основе использования методики Всемирного Банка. Данные представлены в таблице 2.1, где Республика Беларусь занимает 59- место из 145 стран, т.е. имеет средние показатели, при этом отставая от России и Украины, которые занимают 55-е и 56-е места соответственно.

Таблица 2.1 - Рейтинг стран по индексу экономики знаний в 2012 г. (по данным Всемирного банка)

Исходя из данных таблицы 2.1, можно сделать вывод о том, что Республика Беларусь значительно отстает как по основным индексам - индексу экономики знаний и индексу знаний, так и по субиндексам, от стран-лидеров в области построения экономики знаний. Как видно из таблицы 2.1, в 2012 году странами-лидерами являлись следующие страны: Швеция, Финляндия, Дания, Нидерланды, Норвегия. Как свидетельствуют данные таблицы, особенно заметно отставание по индексу институциально-экономического режима - у стран-лидеров данный показатель колеблется от 9,01 у Норвегии до 9,74 у Швеция. Для Республики Беларусь данный показатель существенно ниже - 2,5. Но это - абсолютно закономерная особенность, которая лишь иллюстрирует то, к чему стоит стремиться и как себя позиционировать в мировом экономическом пространстве.

В таблице 2.2 представлены индексы экономики знаний и индексы знаний за 1995 и 2012 гг. для стран, имеющих близкие значения ВВП к значению ВВП в Республике Беларусь.

Таблица 2.2 - Сопоставительный анализ индекса экономики знаний и индекса знаний для Республики Беларусь и стран, имеющих близкие к ней значения ВВП в 1995 г. и 2012 г.

Исходя из данных таблицы 2.2, мы можем оценить, каково положение Республики Беларусь среди стран с близким уровнем ВВП и как изменились ключевые показатели за указанный период. Как видно из таблицы, в 2012 году по сравнению с 1995 годом можно наблюдать снижение ключевых индексов для Республики Беларусь. Так, индекс экономики знаний снизился с 5,81 в 1995 году до 5,59 в 2012 году, а индекс знаний - с 6,92 до 6,62 соответственно. Данная ситуация характерна и для показателей таких стран, как Болгария, Азербайджан, Доминиканская Республика, Ангола и Намибия. Снизились значения показателя индекса знаний у Сербии и Перу, что говорит о проблемах либо в области инноваций, образования и ИКТ, либо в какой-то одной из указанных сфер. При этом в указанных странах выросло значение индекса экономики знаний, что говорит об улучшении субиндекса институционально-экономического режима.

Напротив, уменьшение значения индекса экономики знаний и увеличение значения индекса знаний в Колумбии и Ямайке свидетельствует о снижении субиндекса ИЭР и соответственно о проблемах в данной сфере. Особо следует отметить изменение показателей, рассчитанных для Китая. Так, индекс экономики знаний вырос с 3,99 до 4,37, а индекс знаний - с 4,17 в 1995 году до 4,57 в 2012 году. По приведенным показателям Китай отстает от Беларуси, однако присутствует положительная тенденция роста, что в итоге приведет, возможно, Китай к лидирующим позициям среди выделенных стран.

Для более детального представления ситуации в области построения экономики знаний, проанализируем состав рассчитанных для каждого региона Республики Беларусь субиндексов, которые были использованы для расчета индекса экономики знаний и индекса знаний. Следует отметить, что переменные для расчета выбирались исходя из предлагаемого перечня Всемирного банка, но с учетом имеющейся в Республике Беларусь статистической информации. В расчетах показателей индексов знаний, экономики знаний, а также субиндексов их составляющих использовалась статистическая информация 2012 года (в тех случаях, когда это представлялось возможным).

В таблице 2.3 представлены показатели, на основании которых нами определен субиндекс инноваций. При этом в таблице первое значение показателя приведено в абсолютном выражении, а затем - значение этого же показателя в нормализованном виде.

Таблица 2.3 - Исходные данные для расчета субиндекса «Инновации»

Как видно из данных таблицы 2.3, лидирующие позиции в соответствии с нормализованными значениями занимает город Минск. Это обусловлено тем, что в нем сосредоточены большое число выполняющих научные исследования организаций и наибольшее число инновационно-активных организаций. Несмотря на это, удельный вес затрат на технологические инновации у инновационно-активных организаций в г. Минске довольно низкий, как и наукоемкость ВРП, причем последнее характерно для всех областей Республики Беларусь. Данная зависимость говорит о невысокой эффективности инновационной деятельности инновационно-активных предприятий Республики Беларусь. Наибольший удельный вес затрат на технологические инновации, а также на фундаментальные исследования наблюдается в Гродненской области.

Таблица 2.4 - Исходные данные для расчета субиндекса «Образование»