• Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стор. 76. URL
  • Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стор. 76-78. URL


  • Дата конвертації11.02.2019
    Розмір80.09 Kb.
    Типконтрольна робота

    Скачати 80.09 Kb.

    Порівняльний аналіз інноваційного потенціалу країн Латинської Америки

    1. Інноваційний потенціал країн Латинської Америки

    Перш ніж перейти до побудови моделей оцінки впливу інновацій на економічний добробут країни, буде доцільним проаналізувати інноваційний потенціал досліджуваних країн. Як обговорювалося в теоретичній частині даного дослідження, інноваційний потенціал країни - це можливість створення, розробки і поширення інновацій. Деякі дослідники вважають, що інноваційний потенціал формується з трьох сегментів: науково-технічний комплекс, освітній та інвестиційний. Далі будуть розглянуті досліджувані країни, обрані нами для аналізу з точки зору ключових факторів, що характеризують інноваційний потенціал.

    Згідно глобального інноваційного рейтингу 2015 року, Чилі є інноваційним лідером в регіоні і займає 42-е місце з 141. Дійсно, за останні два десятиліття ця країна поліпшила свої макроекономічні показники на тлі важливих економічних реформ і створення стабільних інститутів. З 2000-х років Чилі стрімко нарощувала свій інноваційний потенціал, багато в чому наздоганяючи розвинені країни. Серед факторів, що пояснюють макроекономічні поліпшення можна виділити відкриття своєї економіки для міжнародної торгівлі і потоків іноземних інвестицій. Вже згадана країна вже побудувала економічні та інституційні системи, що ставить її на чолі країн із середнім рівнем доходу. Для того щоб скоротити розрив з розвиненими країнами, необхідно подальше зміцнення інноваційного потенціалу. В даний час різниця в доходах між Чилі і розвиненими країнами пояснюється багато в чому низьким рівнем продуктивності праці в країні. За оцінками експертів, підвищення продуктивності в Чилі грає ключову роль у забезпеченні сталого розвитку в довгостроковій перспективі, що, в свою чергу, сприятиме зменшенню бідності і що зберігається нерівності в розподілі доходів. Досвід країн ОЕСР, заснованих на природних ресурсах, показує, що єдиний шлях індустріальної диверсифікації - розробка надійної і ефективної інноваційної політики. Чилі розробила власну стратегію розвитку економіки, що базується на застосуванні досвіду таких країн як Південна Корея і Тайвань. Держава спрямовує зусилля на те, щоб створити сприятливий діловий клімат для ведення бізнесу і надає студентам можливість навчання за кордоном (матеріальна підтримка, за умови, що студент після закінчення навчання повернеться в Чилі). Відзначається, що серед інноваційних індикаторів в Чилі високий рівень вступників до вузів, 29% чилійського населення мають вищу освіту. Чилі виділяє 2,61% ВВП на вищу освіту, що не сильно менше, ніж в США і Канаді.

    Також високі оцінки мають такі фактори, як приплив іноземних інвестицій і капіталізація ринку. Однак незважаючи на досить високе положення в інноваційному рейтингу, витрати на дослідження і розробки не досягають і половини відсотка від ВВП. Також частка високотехнологічної продукції в експорті промислових товарів і співвідношення національних та іноземних патентів невеликі. Це вказує на те, що інноваційний потенціал цієї країни повністю не розкритий. Поки можна говорити про те, що Чилі знаходиться на проміжній стадії між ефективним та інноваційним розвитком.

    Другою країною в латиноамериканському регіоні, яка лідирує за інноваційними показниками є Коста-Ріка - 51-е місце. Вже згадана країна вважається однією з найбільш політично стабільних в Латинській Америці. Економіка Коста-Ріки досить мала, але її відкритість зробила ПІІ основним двигуном динамічного розвитку країни, за рахунок цілеспрямованих дій по залученню прямих іноземних інвестицій. ПІІ привели до збільшення робочих місць, а також послужили поштовхом для вдосконалення системи освіти і професійної підготовки, що сприятливо вплинуло на бізнес клімат в країні. Хоча США залишаються найбільш впливовим інвестором, кількість джерел для ПІІ збільшилася, в їх число став входити і Китай. Інвестиції в НДДКР як і раніше невеликі, всього 0,47% від ВВП. Теж саме можна сказати про патентну активність, її показники одні з найнижчих в регіоні. Починаючи з кінця 1980-х років, Коста-Ріка змогла переорієнтувати структуру експорту на продукти первинного сектора до продуктів високотехнологічного виробництва, які склали 43,3% в 2013 році. Отже, для подальшого розвитку Коста-Ріка повинна активно стимулювати просування інноваційної культури в суспільстві, це в свою чергу, означає заохочення технічних спеціальностей, так як в країні дуже мало висококваліфікованих кадрів в області науки і техніки. Інноваційний розрив не може бути усунутий без участі приватного сектора в інвестиціях в НДДКР, поряд зі збільшенням підтримки науково-технічного розвитку з боку держави.

    Замикає трійку інноваційних лідерів в регіоні Мексика (57-е місце). Це друга за розміром економіка в регіоні, але для довгострокового зростання Мексика повинна підвищити продуктивність праці і диверсифікувати свої експортні статті. Для досягнення цього Національний план розвитку на 2013-2018 роки ставить своєю головною метою вибудувати економіку, засновану на знаннях. Розглядаючи інноваційні індикатори, можна відзначити, що державні витрати на вищі освіти знаходяться нижче середнього показника серед сраний ОЕСР, що свідчить про необхідність поліпшити якість системи освіти. Для того щоб конкурувати на міжнародній арені важливо підвищити інвестиції в інфраструктуру та інновації. Спроби в зміцненні науково-технічної інфраструктури вже були зроблені раніше, уряд суттєво збільшив фінансування з 37 млн ​​доларів у 2011 році до 140 в 2013. Говорячи про індикатори, що характеризують інноваційну діяльність, як сильних позицій можна відзначити кількість випускників з науковими та технічними спеціальностями, висока частка експорту високотехнологічної продукції і легкий доступ до кредиту. Як і багато країн з більш зрілою інноваційною системою, Мексика стикається з проблемою відсутності зв'язку між суб'єктами інноваційної діяльності. В результаті чого виходить, що інноваційна діяльність ізольована в рамках окремих компаній і науково-дослідних інститутів, обмежуючи ефект створення знань, які необхідні для формування сильної інноваційної системи Bush M., Di Mauro-Nava S., Lin J. Innovation Policy Strategy: Brazil , Kazakhstan, & Mexico. Стор. 22-23 URL: https: // cistp. elliott. gwu. edu / sites / cistp. elliott. gwu. edu / files / 2013% 20 Bush. pdf . За оцінками GII 2015 року, стримуючими факторами в країні для ведення інноваційної діяльності є корупція і політична нестабільність. В цілому, Мексика має істотний потенціал для переходу до інноваційного типу розвитку, чого, в великій мірі, сприяє географічна близькість до Сполучених Штатів Америки.

    Наступною країною для розгляду є Панама, яка посіла 62-е місце в рейтингу GII 2015. Слід звернути увагу на те, що країна добилася інноваційного прориву, за один рік поліпшивши свій результат на 24 позицій. Панама має швидко зростаючу економіку. З 1990-х років в країні спостерігався безперервний економічне зростання, а в 2012 темпи зростання ВВП досягли близько 10%, що набагато перевищувало середні темпи зростання по регіону (3%) Innovation Policy in Panama: Design, Implementation and Evaluation

    Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стор. 76. URL:

    http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/development/innovation-policy-in-panama/designing-and-implementing-innovation-policy-in-panama_9789264233447-8-en#page2 . Також за останні два десятиліття в країні значно зросла якості життя, за рахунок скорочення бідності. Незважаючи на досягнення в боротьбі з бідності, нерівність в суспільстві залишається одним з основних факторів, що стримують економічний розвиток. Завдяки своєму географічному положенню і Панамському каналу дана країна займає стратегічні позиції для транспорту і логістики уздовж основних торговельних шляхів між Атлантичним і Тихим океанами, - практично вся економічна діяльність сконцентрована навколо операцій Панамського каналу. Виробництво товарів і послуг у високотехнологічних галузях, які становлять лише 2% від валової доданої вартості в обробній промисловості, залишається винятком у аналізованої країні Там же. Стор. 68 . А частка високотехнологічної продукції в експорті в 2014 році склала всього 0,2% Див. Додаток 2. Таблиця 1 . Просування інновацій в такій маленькій і орієнтованої на послуги країні, як Панама представляється досить складним. Однак з 2004 року в країні почали робити спроби, спрямовані на сприяння інноваційній діяльності.

    З недавнього часу Панама ставить своїм пріоритетом залучення мультинаціональних компаній, в результаті чого вже були створені нові робочі місця і збільшилися інвестиції в дослідження і розробки. В цілому результати по інноваційної діяльності невисокі. Витрати на дослідження і розробки за останніми доступними даними склали 0,2% Див. Додаток 2. Таблиця 2 , Що значно нижче середнього показника по країнах ОЕСР (2,4% від ВВП) Innovation Policy in Panama: Design, Implementation and Evaluation

    Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стор. 76-78. URL:

    http://www.keepeek.com/Digital-Asset-Management/oecd/development/innovation-policy-in-panama/designing-and-implementing-innovation-policy-in-panama_9789264233447-8-en#page2 . Більш того, приватний сектор практично не бере участь у фінансуванні, всього 2% від загальних витрат на НДДКР, це незначна частина у порівнянні з іншими латиноамериканськими країнами. Наприклад, в Коста-Ріці цей показник досягає 39% Там же . Показники патентної активності також відстають від інших країн регіону. У країні недостатньо фінансують дослідницьку діяльність і приватний сектор практично не залучений в інноваційну активність.

    Далі - Колумбія, розташовується на 67-му місці в GII 2015. Ця країна займає четверте місце в регіоні по населенню і ВВП після Бразилії, Мексики та Аргентини, проте по продуктивності праці і душового доходу Колумбія сильно відстає від інших, в тому числі в Латинській Америці. В кінці минулого десятиліття колумбійська інноваційна система була відносно невеликою. Економічна історія Колумбії вказує на важливість стимулювання інноваційної діяльності для підвищення продуктивності праці не тільки у виробництві і в сільському господарстві, а й в сфері послуг. Інформаційна, телекомунікаційна та транспортна інфраструктура має помітний вплив на конкурентоспроможність інших секторів економіки, а інновації являють собою можливість для диверсифікації економіки. Нові види наукомісткої і капіталомісткої діяльності сприятимуть зростанню продуктивності праці, за рахунок підвищення ефективності. В цілому витрати на науково-дослідну діяльність не змінювалися останні кілька років і складають 0,22% Див. Додаток 2. Таблиця 2 , В порівнянні з рядом інших латиноамериканських країн ця частка дуже мала. Кількість зайнятих в НДДКР теж невелика, 164 на мільйон чоловік, в той час як в розвинених країнах, наприклад, в Фінляндії і Данії цей показник перевищує 7 тисяч осіб Див. Додаток 2. Таблиця 3 .Згідно глобального інноваційного рейтингу 2015 року, в Колумбії результат вищий за середній отримали такі чинники, як доступність кредиту, вищу освіту та сфера знань і технологій. Низьке співвідношення національних та іноземних патентів говорить про слабку державну підтримку національних дослідників Див. Додаток 2. Таблиця 4 .

    Наступна країна, розглянута в даному дослідженні - Уругвай (68-е місце). Уругвай починає грати все більш помітну роль в регіоні з точки зору інноваційного потенціалу. Хоча, як і в більшості інших країн Латинської Америки, інноваційний потенціал залишається в більшій частині нереалізованим. Що стосується міжнародної інтеграції та інноваційної активності, Уругвай недавно підписав угоду з Чилі про торгівлю та інвестиції. У 2007 році Уругвай запустив свій власний національний інноваційний фонд (ANII), це нова установа, орієнтоване на інноваційний розвиток, так як уряд нарешті визнало що «немає розвитку без інновацій». Уругвай почав визнавати важливість створення «суспільства знань». Однією з основних завдань ANII включає в себе зміцнення і реалізація інноваційного потенціалу країни. Створення фонду було відповіддю на конкретні виклики: одна з таких завдань полягає в збільшенні інвестицій в НДДКР, які в 2013 році склали 0,23%. Програма досліджень в країні не спрямована на вирішення економічних або соціальних проблем, а в основному визначається індивідуальними дослідниками. Проте, кількість зайнятих в НДДКР становить 529 осіб на мільйон, це приблизно середнє значення серед країн регіону. Частка високотехнологічної продукції в експорті також приймає середнє значення серед досліджуваних країн. Нинішня ситуація значно покращилася в плані інвестицій в науку і технології, навіть якщо це не відображено в витратах на НДДКР, помітно розширився ряд інструментів, спрямованих на стимулювання інноваційної діяльності.

    У латиноамериканському регіоні за Уругваєм в GII 2015 слід Бразилія. Бразилія - ​​регіональний лідер по території, природних і людських ресурсів. Національна інноваційна система Бразилії є відносно молодою порівняно з країнами аналогічного розміру. Промисловість Бразилії одна з найбільш конкурентоспроможних на світовому ринку завдяки багатим природним ресурсам (нафта, газ, сільське господарство). Інновації в інших галузях стримуються бразильським урядом через протекціоністської політики, що може надавати загрозу економічній безпеці в майбутньому, в світлі зростаючих торгових відносин з Китаєм. Хоча Бразилія володіє сильними людськими ресурсами в науково-технічній галузі, інноваційна складова в промисловій галузі все ж мало розвинена, згідно з багатьма об'єктивними показниками. Витрати на НДДКР в цілому зростали останнє десятиліття, в 2012 році вони склали 1,15% Див. Додаток 2. Таблиця 2 що трохи нижче, ніж в Росії і Китаї, але найвище значення серед країн Латинської АмерікіGupta, N., Shipp, SS, Nash, SH, Herrera, GJ, & Healey, DW (2013). Innovation Policies of Brazil (No. IDA P-5039). Institute For Defense Analyses. Стор. 25 URL: https: // www. ida. org / idamedia / Corporate / Files / Publications / STPIPubs / 2014 / ida - p -5039. ashx . Також показники патентування в Бразилії як і раніше значно нижче, ніж в порівнянних країнах. Співвідношення національних та іноземних патентів в числі поданих в патентні відомства заявок за 2014 рік склало 0,18, в той час як в розвинених країнах, таких як Німеччини - 2,7, Данія - 6,68 Див. Додаток 2. Таблиця 4 . Зусилля уряду, спрямовані на стимулювання інновацій, є досить недавніми і мають неоднозначний результат. Обмін знаннями між бізнесом та університетами за великим рахунком здійснюється на низькому рівні, а результати досліджень, що фінансуються державою, не використовуються в промисловості.

    Це, в свою чергу, негативно позначається на можливості промислового сектора брати участь в інноваційній діяльності. Інновації в приватному секторі здійснюються в основному за рахунок придбання іноземних технологій, які пристосовують для розробки місцевої продукції для регіонального ринку. Незважаючи на наявність професійних і кваліфікованих інженерів, компаніям не вистачає мотивації для розширення своїх технологічних кордонів. Вони розраховують, що держава буде продовжувати надавати підтримку і захищати вітчизняну промишленностьGupta, N., Shipp, SS, Nash, SH, Herrera, GJ, & Healey, DW (2013). Innovation Policies of Brazil (No. IDA P-5039). Institute For Defense Analyses. Стор. 25 URL: https: // www. ida. org / idamedia / Corporate / Files / Publications / STPIPubs / 2014 / ida - p -5039. ashx . Це частково є стримуючим фактором для інвестування в довгострокові дослідження і розробки та інноваційні стратегії, що підриває інноваційний потенціал країни. Таким чином, національна інноваційна система Бразилії залишається поки ще молодий, двома слабкими факторами є зв'язок між суб'єктами інноваційної діяльністю (бізнеси та університети) і участь приватного сектора в інноваційної активності. Згідно зі звітом GII 2015 року, в Бразилії відзначаються високі показники по загальній інфраструктурі, доступності позикового фінансування і високотехнологічному виробництву. Бразильському уряду слід приділити увагу стану політичних інститутів і ділового клімату, які займають відстаючі позиції у відповідному рейтингу.

    Слідом за Бразилією в GII 2015 розташовується Перу (71-ше місце), регіональний лідер по видобутку нафти. Незважаючи на стрімке економічне зростання в Перу за останні кілька років, викликаний пільговими умовами торгівлі і структурною реформою, введеної в дію United Nations Conference on Trade and Development. Economic Commission for Latin America and the Caribbean. Science, Technology and Innovation Policy Review. Peru. Стор. 21-24. URL: http://unctad.org/en/Docs/dtlstict20102_en.pdf , Країна як і раніше відстає від інших держав Латинської Америки із середнім рівнем доходу за обсягом ВВП на душу населення, продуктивності праці та інновацій.

    Перуанська економіка залишається відносно неоднорідною, велику частку займає первинний сектор. Серед факторів, що стримують економічне зростання, можна виділити слабкий потенціал в області наукових досліджень і низькі витрати на НТІ та НДДКР в порівнянні з іншими країнами зі схожим рівнем розвитку. Загальні витрати на дослідження і розробки склали 0,42% в 2012 році. Це не найнижче значення серед розглянутих країн, четверте місце після Аргентини, Бразилії і Мексики. Проблемним фактором є той факт, що Перу не володіє достатнім людським капіталом для інноваційного та технологічного розвитку: кількість випускників і дослідників в науково-технічній галузі невелика, не в повній мірі налагоджена співпраця між університетами, дослідницькими інститутами та приватним сектором. Дрібні і середні фірми практично не здійснюють інвестицій в інновації, тим самим упускаючи можливість підвищення своєї продуктивності і зростання. За кількістю поданих заяв в патентні відомства Перу відстає не тільки від розвинених країн, а й від багатьох латиноамериканських економік. Ще один важливий показник - співвідношення національних та іноземних патентів в числі поданих заявок має приблизно середнє значення по досліджуваному регіону.

    Це обумовлено слабкою державною підтримкою національних дослідників і заохочення реєстрації та захисту їхніх винаходів. Число дослідників, зосереджених в науково-дослідних установах мало - 181 чоловік на мільйон, а їх продуктивність низька, почасти через те, що в країні велика частина необхідного обладнання застаріло або відсутній зовсім. В цілому, на сьогоднішній день Перу знаходиться на стадії ефективного розвитку поряд з Аргентиною, Бразилією, Колумбією і Коста-Рікою. Для переходу до інноваційного розвитку, держава повинна приділити увагу факторам, які перебувають на низькому рівні, таким як: людський капітал, загальна освіта, інвестиції в НДДКР і політична стабільність.

    Аргентина - друге за території і третє за населенням держава Латинській Америці, посідає 72-е місце в GII 2015. Варто відзначити, що дана країна опустилася на дві позиції за останній рік по глобальному інноваційному індексі, і на 14 за 2013, тобто спостерігається негативний тренд. Аргентинська інноваційна система, як і багато в Латинській Америці характеризується слабким потенціалом НДДКР. Витрати Аргентини на НДДКР в 2012 році склали 0,58% ВВП Див. Додаток 2. Таблиця 2 , Це менше, ніж в 2011, і, в цілому, є низькими. Також кількість зайнятих в науково-дослідній діяльності досягає досить низького значення в порівнянні з розвиненими країнами, але не саме відстає в регіоні. Частка високотехнологічної продукції в експорті становила 6,7% Див. Додаток 2 Таблиця 1 , І спостерігається зниження показника в порівнянні з попередніми роками. Взаємозв'язок між промисловістю та дослідницькими інститутами слабка, що говорить про неефективне обміні знаннями і технологіями. Щоб впоратися з цією проблемою аргентинське уряд створив галузеві фонди, такі як FONSOFT і FONSARSEC для індустрії програмного забезпечення, агросектора, охорони здоров'я та енергетики OECD Science, Technology, аnd Industry Outlook 2012. Argentina. Стр.236. URL: https://www.oecd.org/sti/sti-outlook-2012-argentina.pdf .

    Також Аргентина підписала низку двосторонніх угод щодо розвитку науково-дослідного співробітництва. Аналізую інноваційні чинники, серед сильних можна виділити витрати на освіту, кількість вступників до вузів, доступність кредиту. Для підвищення числа вступників до вищих навчальних закладів за стратегічно важливих напрямках уряд забезпечує програми підвищеної стипендії. Також аргентинський уряд в три рази збільшило бюджет на підготовку науково-технічних кадрів OECD Science, Technology, аnd Industry Outlook 2012. Argentina. Стр.236. URL: https: // www. oecd. org / sti / sti - outlook -2012- argentina. pdf . Аргентина, як і більшість держав Латинської Америки, прагне перейти на інноваційний тип розвитку, для досягнення цієї мети держава має ефективно реалізовувати національну інноваційну стратегію.

    Закриває десятку розглянутих країн Парагвай (88-е місце). Парагвай є невеликий і відкритою економікою і однією з найбільш бідних країн Латинської Америки. За останні кілька років парагвайська економіка росла приблизно в середньому на 5% - це вище, ніж її сусіди, але росла дуже нестійкий. Таке зростання обумовлене сильною залежністю від природних ресурсів. Хоча економічне зростання допоміг скоротити злидні і знизити кількість людей, що живуть за межею бідності, проте бідність і нерівність доходів залишається серйозною проблемою у досліджуваній країні. У 2015 році економічне зростання скоротився до приблизно 3%. За останнє десятиліття Парагвай домігся значних поліпшень макроекономічних показників завдяки великим економічним реформам, таких як закон про таргетування інфляції. Державний борг продовжує зростати, але залишається одним з найнижчих в регіоні. Можна відзначити, що загальна інфраструктура і послуги залишаються на низькому рівні.

    Також присутні проблеми, пов'язані з діловим кліматом і підвищенням ефективності політичних інститутів.Аналізуючи інноваційну складову, можна відзначити, що частка високотехнологічної продукції в експорті промислових товарів знаходиться на рівні Аргентини і Чилі і становить 6,2% Див. Додаток 2. Таблиця 1 , Що є досить хорошим значенням для такої країни, як Парагвай. Однак витрати на дослідницьку діяльність не перевищують 0,1%, вкрай низьке значення і частки зайнятих в НДДКР - всього 170 чоловік на мільйон Див. Додаток 2. Таблиця 3 . Можна припустити, що такі низькі показники обумовлені тим, що держава ставить пріоритетом боротьбу з бідністю, а не розвиток технологічного та інноваційного потенціалу. Серед сильних сторін по GII 2015 слід згадати витрати на освіту, кількість фірм, що пропонують професійне навчання, поширення знань і число поданих вітчизняних заявок на товарні знаки. Серед слабких чинників відзначаються загальні витрати на НДДКР, зокрема, витрати приватного сектора, а також слабке участь бізнесу в інноваційній діяльності. Загальну траєкторію розвитку Парагваю можна віднести до стадії ефективного розвитку, країні потрібно подолати безліч стримуючих факторів, для того щоб почати перехід до розвитку, заснованого на інноваціях.

    Таким чином, проаналізувавши і охарактеризувавши ряд латиноамериканських країн, можна виділити загальні чинники і тенденції в їх науково-технічному та інноваційному розвитку. Так, наприклад, у всіх розглянутих країнах, за винятком Бразилії, витрати на дослідження і розробки не перевищують навіть 1% ВВП, що вказує на недостатнє фінансування інноваційної діяльності як з боку держави, так і приватного сектора. Також можна помітити, що за усіма дослідженими країнам співвідношення національних та іноземних патентів в числі поданих заявок в патентні відомства менше одиниці, навіть в Чилі - регіональному інноваційному лідера, з цього випливає, що недостатньо уваги приділяється захисту інтелектуальної власності всередині країни, дослідники прагнуть продати свої розробки за кордон. Серед загальних проблемних характеристик для перерахованих країн можна виявити наступні: слаборозвинена як інноваційна, так і інфраструктура в цілому, політична нестабільність, неефективні політичні інститути, бізнес середовище, недолік висококваліфікованих фахівців для здійснення наукових досліджень і недофінансування науково-технічної діяльності. Уряди країн повинні розробляти довгострокові інноваційні стратегії та проводити ефективну інноваційну політику для досягнення намічених цілей для переходу до розвитку, в основі якого лежать передових технології та інновації. На думку учасників Всесвітнього економічного форуму, латиноамериканські країни мають найбільший нерозкритий інноваційний потенціал, так як вони знаходяться на більш низьких позиціях, в порівнянні з іншими країнами Альваро Ромеро (БLVARO ROMERO). Латинська Америка на порозі декади економічного зростання. [Електронний ресурс] // ИноСМИ. Ru. URL: http: // inosmi. ru / latamerica / 20110915/174669514. html (дата звернення 15.04.2016) .

    2. Побудова моделі і опис змінних

    Як обговорювалося в теоретичній частині даного дослідження, в економічній практиці для оцінки рівня життя населення та суспільного прогресу використовується ВВП на душу населення. У світі існують різні приклади, коли в результаті підвищення свого інноваційного потенціалу країни здійснювали великий прорив в рівні економічного розвитку. Серед них можна відзначити Корею, Нідерланди, Фінляндію і Малайзію, країни, які за останні десятиліття зробивши ставку на телекомунікації та високотехнологічну продукцію перетворилися в лідерів з експорту електроніки, комп'ютерів і їх комплектуючих. Ці приклади демонструють, що інноваційні ресурси країни в поєднанні з ефективної інноваційної та економічною політикою можуть забезпечити можливості для сталого економічного розвитку.

    У даній роботі за основу побудови моделей була взята схожа модель, представлена ​​в статті Є.Ю. Борисової Борисова Е. Ю. Оцінювання впливу інновацій на економічний добробут країни // Прикладна економетрика. - 2010. - №. 2.. Автор статті використовує модель, яка була транслог-функцію для опису ВВП на душу населення, а пояснюють змінними є класичні макропоказники і інноваційні індикатори.

    Для нашого аналізу були обрані 10 країн Латинської Америки - лідерів в регіоні на основі глобального інноваційного індексу 2015 року. Перший етап побудови моделі включає в себе генерування інноваційних індикаторів методом модифікованих перших головних компонент (ПГК) уніфікованих даних по двом блокам приватних критеріїв відповідно до методології, представленої С. А. Айвазян, В. С. Степановим і М.І. Козлової Козлова М. І. та ін. Вимірювання синтетичних категорій якості життя населення регіону та виявлення ключових напрямків вдосконалення соціально-економічної політики (на прикладі Самарської області і її муніципальних утворень) // Прикладна економетрика. - 2006. - №. 2. Стор. 53-60 . Перший блок - блок розвитку і застосування сучасних технологій (INK), другий - блок розвитку трудових ресурсів (INL). Кожен блок генерувався з чотирьох приватних критеріїв Борисова Е. Ю. Оцінювання впливу інновацій на економічний добробут країни // Прикладна економетрика. - 2010. - №. 2. Стор. 80 :

    Блок розвитку і застосування сучасних технологій включає в себе:

    1. Технологічну кооперацію

    2. Розвиток і застосування технологій

    3. Фундаментальні дослідження

    4. Обмін знаннями між бізнесом та університетами

    Блок розвитку трудових ресурсів формується з наступних індикаторів:

    1. Система освіти

    2. Економічна грамотність

    3. Наявність кваліфікованих інженерів

    4. Навички використання інформаційних технологій

    Як статистичних даних, що описують приватні критерії, були взяті індекси з глобального інноваційного рейтингу з відповідних тем.

    Опис даних:

    ARG - Аргентина

    BRZ - Бразилія

    CHL - Чилі

    CLM - Колумбія

    CSR - Коста-Ріка

    MXC - Мексика

    PNM - Панама

    PRG - Парагвай

    PRU - Перу

    URG - Уругвай

    gdp_pc_pps - ВВП за ПКС на душу населення

    employment - частка зайнятості від загального складу робочої сили

    fix_capital - валові інвестиції в основний капітал на душу населення

    INK - ПГК інноваційного блоку застосування сучасних технологій

    INL - ПГК інноваційного блоку розвитку трудових ресурсів

    Перш ніж перейти до оцінювання моделей варто подивитися на те, як змінювалися змінні «gdp_pc_pps», «employment», «fix_capital», «INK» і «INL» в розглянутих країнах з плином часу і як змінювалося їх середнє значення. Для наочності були побудовані лінійні графіки. Проаналізувавши отримані результати, можна відзначити, що за період з 2008 по 2014 рівень ВВП за ПКС на душу населення зріс майже у всіх країнах, крім Аргентини, де він скоротився, і Бразилії, де залишився практично незмінним. Причому, в Панамі і Уругваї останні два роки він зростав швидшими темпами, ніж в інших країнах Див. Додаток 3. Графік 1 . Частка зайнятості від загального складу робочої сили не представляє особливого інтересу, тому що вона залишалася незмінною майже весь період у всіх країнах Див. Додаток 3. Графік 2 . Єдине, що можна відзначити - це те, що даний показник стрімко почав рости в Чилі в 2009 році і перегнав Аргентину і Уругвай. Говорячи про валові інвестиції в основний капітал на душу населення, слід зауважити, що всі країни в 2009 році після невеликої «ями» стали відновлювати свій колишній рівень, особливо в таких країнах як Панама, Уругвай і Чилі спостерігалося стрімке зростання, проте до кінця періоду він сповільнилося і навіть почав переходити на спад Див. Додаток 3. Графік 3 . Якщо розглядати середня зміна показників по всіх країнах, то можна відзначити загальну позитивну тенденцію: з 2009 року валові інвестиції в основний капітал на душу населення і ВВП на душу населення за ПКС безперервно збільшувалися Див. Додаток 3. Графік 7 і Графік 8 . Середня частка зайнятості від загального складу робочої сили в регіоні залишалася практично незмінною, проте спостерігався невеликий спад в 2009 році.

    Далі розглянемо ПГК інноваційного блоку застосування сучасних технологій і ПГК інноваційного блоку розвитку трудових ресурсів. Звертає на себе увагу той факт, що коефіцієнт використання сучасних технологій сильно коливався в більшості країн протягом семи років. В Аргентині та Бразилії відбулися найбільш помітні зміни, графік має циклічний вид, причому до кінця періоду спостерігається зниження в розвитку і застосуванні технологій. Навпаки, розвиток трудових ресурсів, в цілому, мало позитивну тенденцію, особливо варто відзначити Уругвай, де мав місце найбільш стрімке зростання. Цікаво звернути увагу на загальну зміну середнього значення ПГК блоку розвитку трудових ресурсів і ПГК блоку застосування сучасних технологій по всіх країнах. Загальна зміна першого індикатора є позитивним, що говорить про підвищення якості людського капіталу, але мали місце провали в 2010 і 2012 роках. Що стосується другого блоку, на графіку Див. Додаток 3. Графік 9 видно, що даний індикатор коливався протягом усього періоду, досягаючи свого максимального значення в 2011 році, а в останній рік перейшов на зниження.

    Таким чином, було проаналізовано зміни в рівні значень відповідних показників, далі розглянемо зміна динаміки цих показників, з цією метою був узятий натуральний логарифм відповідних значень ( «ln_gdp», «ln_ink», «ln_emp», «ln_fix_cap», «ln_inl»). На лінійних графіках видно, що зміни майже всіх показників ледь помітні, хоч і спостерігається їх зростання Див. Додаток 3. Графік 6 . Найбільш сильні зміни відбулися в ПГК блоку розвитку людських ресурсів. Така зміна може обумовлюватися тим, що дані країни активно проводять інноваційну політику, спрямовану на поліпшення системи освіти, навчання і підготовку висококваліфікованих кадрів. Більш детальна описова статистика для змінних по роках і країнам представлена ​​в ПріложенііСм. Додаток 4. Таблиця 1, Таблиця 2 і Таблиця 3 .

    3. Реалізація моделей і представлення результатів

    На наступному етапі оцінювалися моделі впливу інновацій на рівень економічного добробуту країн. Перша оцінена модель з країнових даними приймає наступний вигляд:

    Модель 1. Pooled Regression (pooled)

    інноваційний потенціал технологія латинський

    де i = Аргентина, Бразилія, ..., Чилі; t = 2008, 2009, ..., 2014; - логарифм ВПП по ППС на душу населення; - логарифм валових інвестицій в основний капітал; - логарифм частки зайнятості від загального складу робочої сили; - логарифм ПГК інноваційного блоку розвитку і застосування сучасних технологій для країни i в році t; - логарифм ПГК інноваційного блоку розвитку праці для країни i в році t; - прямий інноваційний ефект технологій (технологій на капітал); - прямий інноваційний ефект праці (інновації в сфері праці на робочу силу); - перехресний інноваційний ефект праці (інновації в сфері праці на капітал); - перехресний інноваційний ефект технологій (технологій на робочу силу); - помилки моделі, що оцінюється в році t для країни i; - коефіцієнти моделі при змінних.

    Дана модель дає оцінку впливу інноваційних індикаторів на економічний добробут всіх країн в сукупності, без урахування їх індивідуальних особливостей.Результати оцінювання для всіх країн за весь аналізований період наведені в Додатку. Отже, за підсумками першої моделі вийшло, що всі коефіцієнти при невідомих параметрах, окрім змінної логарифма валових інвестицій в основний капітал на душу населення, є незначними. Це означає, що в даному випадку тільки один показник впливає на залежну змінну. Значення оціненого коефіцієнта при змінної є позитивно-значущої величиною для всього періоду при рівні значущості 10% і становить 0.373. Величина коефіцієнта вказує, якою мірою валові інвестиції в ОК на душу населення впливають на економічний добробут. Оскільки коефіцієнт при змінної позитивний, то при зростанні валових інвестицій в основний капітал на душу населення виросте і ВВП на душу населення.

    Так як в першій моделі велика частина коефіцієнтів виявилася незначущі, була оцінена наступна модель:

    Модель 2. Fixed Effect (fe)

    Де для всіх країн, і для країни. За базу для створення Дамм-змінних була обрана Аргентина ().

    Ця модель показує вплив тимчасового ефекту на залежність між інноваційними показниками і ВВП на душу населення. Отримані результати вказують на те, що використовувані змінні не впливають на ВВП з плином часу. Всі коефіцієнти крім блоку розвитку трудових ресурсів дорівнюють нулю, а даний коефіцієнт незначну на всіх рівнях значимості. Тому ми не може говорити про його вплив на економічний добробут країни.

    Модель 3. Fixed Effect + Cross-country correlations (fe_cross)

    Дана модель оцінює вплив змінних інноваційного блоку INL на економічний добробут з урахуванням країнових особливостей. При її реалізації були отримані нульові значення всіх незалежних параметрів, що може вказувати на відсутність залежності між блоком розвитку людських ресурсів і зростанням ВВП на душу населення в кожній аналізованої країні в аналізованому періоді.

    Далі, була проведена оцінка Моделі 4. Time dummies (year)

    Де для всіх років, і для періодів. За базу для створення Дамм-змінних було обрано 2008 рік.

    Оцінюючи дану модель, ми отримали 7 значущих коефіцієнта на рівні значущості 1%, і прийшли до наступних висновків: інноваційний блок розвитку і застосування сучасних технологій впливає на зростання ВВП на душу населення в таких країнах як Аргентина, Бразилія, Мексика, Панама, Парагвай, Уругвай і Чилі, причому має значення тимчасової ефект. Тобто, залежність між зміною INK і ВВП на душу населення залежать від розглянутого періоду.

    Отже, остання оцінена модель має наступний вигляд:

    Модель 5. Time dummies + Fixed Effect + Cross-country correlations + Cross-period correlations (year_fe_cross)

    Де для всіх країн, і для країни. За базу для створення Дамм-змінних була обрана Чилі ()

    Оцінювана модель показує вплив інноваційних блоків INK і INL на незалежну змінну за часом і по всіх країнах, у порівнянні з Чилі. В результаті були отримані два значущих коефіцієнта на рівні значимості 5% Див. Додаток 5 . Аналіз даної моделі не виявив явного впливу інноваційних блоків розвитку праці і розвитку і застосування сучасних технологій на зміну ВВП на душу населення. Але було помічено, що в Чилі в 2013 і 2014 році відбулося якесь подія, яка вплинула на збільшення ВВП.

    Значення коефіцієнта детермінації (R-squared) Див. Додаток 5 показує на скільки добре модель описує зв'язок між залежними і незалежними змінними, іншими словами на скільки якісно підібрана модель. Чим ближче значення до одиниці, тим краще модель вважається. У всіх випадках коефіцієнт детермінації досягає значення більше 0,8, що говорить про хорошу якість використовуваних моделі.

    Таким чином, оцінка моделей, представлених в цьому розділі не принесла переконливих результатів. У більшості випадків використовуються змінні не впливають на зміну ВВП на душу населення. На основі моделі 1, імовірно, можна говорити про вплив єдиної змінної - валових інвестиції в основний капітал на душу населення на економічний добробут у всіх досліджуваних країнах. Але даний показник не входить в інноваційний блок. Моделі 2, 3 і 5 не виявили залежність між блоками інноваційних змінних і ВВП на душу населення. На основі результатів оцінки четвертої моделі, можна говорити про вплив інноваційного блоку розвитку і застосування сучасних технологій в окремих країнах - Аргентині, Бразилії, Мексики, Панамі, Парагваї, Уругваї та Чилі, в тому випадку, коли присутній тимчасової ефект. З усього вищесказаного можна зробити висновок, що за 2008-2014 роки в розглянутих латиноамериканських країнах збільшення показника ВВП на душу населення не пояснюється підвищенням інноваційних індикаторів. Це, в свою чергу, означає, що не можна однозначно говорити про вплив інноваційних факторів на економічний добробут розглянутих країн. Отримані результати частково спростовують поставлену гіпотезу.

    Список використаної літератури

    інноваційний потенціал технологія латинський

    1. Борисова Е. Ю. Оцінювання впливу інновацій на економічний добробут країни // Прикладна економетрика. - 2010. - №. 2.

    2. Вольчик В. В. Еволюція інститутів постіндустріальної економіки в контексті дихотомії Веблена // TERRA ECONOMICUS. - 2008. - Т. 6. - №. 2.

    3. Гальперін В. М., Ігнатьєв С. М., Моргунов В. І .. Мікроекономіка. Том 2, 1999.

    4. Гужва Є.Г., Лісова М.І., Кондратьєв А.В., Єгоров О.М. Світова економіка: навчальний посібник. СПбГАСУ. - СПб., 2009. - 116 с. URL: http://www.aup.ru/files/m624/m624.pdf

    5. Жіц, Г.І. Інноваційний потенціал / Г.І. Жіц. - Саратов: Сарат. держ. техн. ун-т, 1999. URL: http://195.19.104.22/book/elib/pdf/2007/dvorez.pdf

    6. Комаров В.М. Основні положення теорії інновацій. - М. Видавничий дім «Дело» РАНХиГС, 2012

    7. Морозова Н. І. Діалектичний взаємозв'язок категорій «рівень життя» і «якість життя» в динаміці добробуту суспільства // Бізнес. Освіта. Право. Вісник Волгоградського інституту бізнесу. - 2010. - Т. 2. - С. 22-26.

    8. Сажина М. А., Чибриков Г. Г. Економічна теорія. - М.: НОРМА-ИНФРА М, 2001. URL: http://gigabaza.ru/doc/69265-p34.html

    9. Яковлєв П. Держава і суспільство в Латинській Америці: історія і сучасність // Фонд історичної перспективи. URL: http://www.perspektivy.info/rus/gos/gosudarstvo_i_obshhestvo_v_latinskoj_amerike_istorija_i_sovremennost_2014-02-28.htm

    Додаток 1

    Класифікація інновацій

    Завдання класифікації інновацій полягають у тому, щоб розробляти ефективні інноваційні стратегії та успішно реалізовувати управління інноваційною діяльністю. Існує різні класифікації інновацій за різними категоріями. Часто інновації диференціюються за галузевою ознакою. Згідно основоположнику теорії інновацій Й. Шумпетера інновації діляться на п'ять типів:

    1) використання нової техніки, нових технологічних процесів;

    2) впровадження продукції з новими властивостями;

    3) використання нової сировини;

    4) зміна в організації виробництва і його матеріально-технічного забезпечення;

    5) поява нових ринків збуту.

    На наш погляд, найбільш повну класифікацію інновацій сформулював російський вчений А.І. Пригожин, який поділяв інновації за такими ознаками як: поширеність, місце у виробничому процесі, спадкоємність, очікуваний охоплення частки ринку, ступінь новизни і інноваційний потенціал.

    схема 1

    Крім цього, інновації поділяються за такими характеристиками: через виникнення, за типом новизни на ринку, за характером функцій, за ступенем значущості в економічному розвитку і в залежності від глибини внесених змін. Така різноманітність класифікацій дає розуміння того, що інновації та інноваційна діяльність можуть бути різноманітні в залежності від сфери функціонування і масштабу їх реалізації. Однак, можна зробити загальний висновок, що активні дослідження в області теорії інновацій не привели до втрати їх первісного шумпетеріанского розуміння.

    схема 2

    Додаток 2

    Таблиця 1 . Частка високотехнологічної продукції в експорті промислової продукції,%

    2012

    2013

    2014

    Аргентина

    7,7

    9,8

    6,7

    Бразилія

    10,5

    9,6

    10,6

    Мексика

    16,3

    15,9

    16,0

    Колумбія

    5,2

    7,4

    7,7

    Коста-Ріка

    39,6

    43,3

    н / д

    Панама

    0,4

    0,0

    0,2

    Парагвай

    6,9

    7,5

    6,1

    Уругвай

    9,3

    8,7

    7,9

    Чилі

    4,6

    4,9

    6,2

    Фінляндія

    8,5

    7,2

    7,9

    Данія

    14,2

    14,4

    14,4

    Німеччина

    15,66

    16,02

    16,01

    Японія

    17,41

    16,78

    16,69

    США

    17,78

    17,82

    18,23

    Таблиця 2 . Витрати на дослідження і розробки,% від ВВП

    2010

    2011

    2012

    2013

    Аргентина

    0,62

    0,65

    0,58

    н / д

    Бразилія

    1,16

    1,21

    1,15

    н / д

    Мексика

    0,45

    0,42

    0,43

    0,50

    Колумбія

    0,21

    0,22

    0,22

    0,22641

    Коста-Ріка

    0,48

    0,47

    н / д

    н / д

    Панама

    0,15

    0,18

    н / д

    н / д

    Парагвай

    н / д

    0,06

    0,09

    н / д

    Перу

    0,61

    0,27

    0,42

    н / д

    Уругвай

    0,40

    0,42

    0,23

    н / д

    Чилі

    0,33

    0,35

    0,36

    н / д

    Фінляндія

    3,73

    3,64

    3,42

    3,31

    Данія

    2,94

    2,97

    3,02

    3,06

    Німеччина

    2,72

    2,80

    2,88

    2,85

    Японія

    3,25

    3,38

    3,34

    3,47

    США

    2,74

    2,77

    2,81

    н / д

    Таблиця 3 .Кількість зайнятих в НДДКР на мільйон чоловік

    2011

    2012

    2013

    Аргентина

    1208,5

    1225,7

    н / д

    Бразилія

    656,3

    698,1

    н / д

    Мексика

    383,2

    н / д

    н / д

    Колумбія

    160,7

    164,3

    н / д

    Коста-Ріка

    1327,5

    н / д

    н / д

    Панама

    119,0

    н / д

    н / д

    Парагвай

    50,4

    169,5

    н / д

    Перу

    н / д

    н / д

    н / д

    Уругвай

    524,9

    537,3

    529,1

    Чилі

    353,4

    391,0

    н / д

    Фінляндія

    7413,6

    7460,1

    7187,9

    Данія

    7025,8

    7310,5

    7264,6

    Німеччина

    4211,3

    4379,1

    4472,2

    Японія

    5160,2

    5083,7

    5201,3

    США

    4010,8

    4018,63

    н / д

    Таблиця 4 . Кількість національних і іноземних патентів в числі поданих в патентні відомства заявок за 2014 рік.

    Національні

    іноземні

    співвідношення

    Аргентина

    509

    4173

    0,12

    Бразилія

    4659

    25683

    0,18

    Мексика

    1246

    14889

    0,08

    Колумбія

    260

    одна тисячі вісімсот дев'яносто вісім

    0,14

    Коста-Ріка

    16

    552

    0,03

    Панама

    13

    274

    0,05

    Парагвай

    н / д

    н / д

    н / д

    Перу

    83

    1204

    0,07

    Уругвай

    37

    639

    0,06

    Чилі

    452

    2653

    0,17

    Фінляндія

    1419

    126

    11,26

    Данія

    1377

    206

    6,68

    Німеччина

    48154

    17811

    2,70

    Японія

    265959

    60030

    4,43

    США

    285096

    293706

    0,97

    додаток 3

    В даному розділі програми все графіки побудовані в пакеті Stata на основі даних, узятих з сайту Всесвітнього Банку і власних розрахунків автора.

    Графік 1. ВВП за ПКС на душу населення, дол. США

    Графік 2 . Частка зайнятості від загального складу робочої сили

    Графік 3 . Валові інвестиції в основний капітал на душу населення, дол. США

    Графік 4 . ПГК інноваційного блоку розвитку і застосування сучасних технологій

    Графік 5. ПГК інноваційного блоку розвитку трудових ресурсів

    Графік 6. Динаміка показників

    Графік 7 . Середня зміна ВВП за ПКС на душу населення по всіх розглянутих країнах

    Графік 8. Середня зміна валових інвестицій в ОК на душу населення по всіх розглянутих країнах

    Графік 9. Середня зміна ПГК інноваційного блоку розвитку і застосування сучасних технологій по всіх розглянутих країнах

    додаток 4

    інноваційний потенціал технологія латинський

    Таблиця 1. Загальна Описова статистика для змінних

    Variable

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    Observations

    ln_gdp

    overall

    9,497511

    0,29659

    8,751874

    10,00202

    Between

    0,285447

    8,914993

    9,867685

    n = 10

    Within

    0,116495

    9,234895

    9,724333

    T = 7

    ln_fix ~ cap

    overall

    7,500439

    0,495018

    5,860998

    8,229645

    Between

    0,472724

    6,326163

    8,012846

    n = 10

    Within

    0,2025

    7,035273

    7,833185

    T = 7

    ln_emp

    overall

    4,116835

    0,081902

    3,953165

    4,295924

    between

    0,08398

    4,023767

    4,288673

    n = 10

    within

    0,016392

    4,046233

    4,155234

    T = 7

    ln_ink

    overall

    1,052878

    0,18895

    0,417269

    1,427026

    between

    0,167893

    0,687816

    1,332853

    n = 10

    within

    0,099825

    0,782331

    1,258986

    T = 7

    ln_inl

    overall

    0,652898

    0,473921

    -0,86099

    1,765482

    between

    0,287196

    0,122966

    0,999039

    n = 10

    within

    0,386383

    -0,59025

    1,41934

    T = 7

    Таблиця 2.Описова статистика для змінних по країнам

    BY COUNTRIES

    -> country =

    ARG

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,392982

    0,176611

    9,130366

    9,577972

    ln_fix_cap

    7

    7,66861

    0,156135

    7,389441

    7,813049

    ln_emp

    7

    4,028902

    0,005807

    4,021774

    4,037774

    ln_ink

    7

    1,019467

    0,157144

    0,790757

    1,179059

    ln_inl

    7

    0,824079

    0,426276

    -0,00983

    1,257586

    -> country =

    BRZ

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,584974

    0,081012

    9,479909

    9,673643

    ln_fix_cap

    7

    7,697977

    0,20349

    7,389483

    7,895621

    ln_emp

    7

    4,173037

    0,008519

    4,158883

    4,183576

    ln_ink

    7

    1,332853

    0,071051

    1,210054

    1,427026

    ln_inl

    7

    0,823528

    0,15518

    0,546666

    0,969276

    -> country =

    CHL

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,867685

    0,129456

    9,694379

    10,00202

    ln_fix_cap

    7

    8,012846

    0,18992

    7,708668

    8,229645

    ln_emp

    7

    4,023767

    0,043934

    3,953165

    4,062166

    ln_ink

    7

    1,168456

    0,067079

    1,025882

    1,212983

    ln_inl

    7

    0,91409

    0,284897

    0,382088

    1,216527

    -> country =

    CLM

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,347507

    0,107329

    9,223477

    9,499807

    ln_fix_cap

    7

    7,367068

    0,223821

    7,063438

    7,610164

    ln_emp

    7

    4,086255

    0,021759

    4,046554

    4,109233

    ln_ink

    7

    0,968789

    0,09343

    0,89789

    1,174897

    ln_inl

    7

    0,447384

    0,460594

    -0,43751

    0,88095

    -> country =

    CSR

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,484681

    0,090551

    9,377818

    9,610329

    ln_fix_cap

    7

    7,504985

    0,177477

    7,274978

    7,729735

    ln_emp

    7

    4,062106

    0,011775

    4,053523

    4,087656

    ln_ink

    7

    1,18572

    0,104363

    0,959827

    1,263998

    ln_inl

    7

    0,852051

    0,321037

    0,286411

    1,089843

    -> country =

    MXC

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,643817

    0,080452

    9,540332

    9,759313

    ln_fix_cap

    7

    7,626859

    0,094468

    7,45359

    7,701622

    ln_emp

    7

    4,062089

    0,013377

    4,043051

    4,077538

    ln_ink

    7

    1,033436

    0,136758

    0,764058

    1,143323

    ln_inl

    7

    0,73169

    0,446227

    -0,21488

    1,035184

    -> country =

    PNM

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,720431

    0,166976

    9,524579

    9,947252

    ln_fix_cap

    7

    7,706837

    0,245407

    7,418524

    8,01137

    ln_emp

    7

    4,131688

    0,010124

    4,114147

    4,141546

    ln_ink

    7

    1,070288

    0,113924

    0,934369

    1,196866

    ln_inl

    7

    0,351904

    0,579434

    -0,86099

    0,730354

    -> country =

    PRG

    Variable

    Obs

    Mean

    Std.Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    8,914993

    0,123912

    8,751874

    9,095081

    ln_fix_cap

    7

    6,326163

    0,255045

    5,860998

    6,617142

    ln_emp

    7

    4,201684

    0,006664

    4,188138

    4,207673

    ln_ink

    7

    0,687816

    0,140911

    0,417269

    0,794731

    ln_inl

    7

    0,462245

    0,124089

    0,300856

    0,645712

    -> country =

    PRU

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,240361

    0,122816

    9,091554

    9,391739

    ln_fix_cap

    7

    7,213515

    0,242821

    6,882642

    7,473723

    ln_emp

    7

    4,288673

    0,007366

    4,273884

    4,295924

    ln_ink

    7

    1,00645

    0,044779

    0,933203

    1,066294

    ln_inl

    7

    0,122966

    0,275602

    -0,32616

    0,436531

    -> country =

    URG

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    7

    9,77768

    0,130549

    9,595978

    9,946752

    ln_fix_cap

    7

    7,879529

    0,308164

    7,475823

    8,212275

    ln_emp

    7

    4,110145

    0,007825

    4,09601

    4,11741

    ln_ink

    7

    1,055508

    0,08481

    0,886064

    1,1397

    ln_inl

    7

    0,999039

    0,698904

    -0,24411

    1,765482

    Таблиця 3. Описова статистика для змінних по роках

    BY YEAR

    -> year = 2008

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    10

    9,359438

    0,277124

    8,798033

    9,707325

    ln_fix_cap

    10

    7,322816

    0,480565

    6,195021

    7,888021

    ln_emp

    10

    4,109717

    0,087061

    3,975936

    4,273884

    ln_ink

    10

    0,970829

    0,266864

    0,417269

    1,356776

    ln_inl

    10

    -0,03299

    0,465386

    -0,86099

    0,546666

    -> year = 2009

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp

    10

    9,350325

    0,29477

    8,751874

    9,694379

    ln_fix_cap

    10

    7,191758

    0,520247

    5,860998

    7,708668

    ln_emp

    10

    4,102898

    0,095989

    3,953165

    4,284965

    ln_ink

    10

    1,032724

    0,219284

    0,574837

    1,379321

    ln_inl

    10

    0,431905

    0,286719

    -0,0812

    0,73515

    -> year = 2010

    Variable

    Obs

    Mean

    Std. Dev.

    Min

    Max

    ln_gdp


    Головна сторінка


        Головна сторінка



    Порівняльний аналіз інноваційного потенціалу країн Латинської Америки

    Скачати 80.09 Kb.