Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
271
IQTISODIY MIGRATSIYA XIZMATLARI VA INNOVATSIYALARNI DAVLAT
BOSHQARUVI TIZIMINI EKONOMETRIK BAHOLASH
Mansurov Saidnumon Yulbarsxonovich -
O'zbekiston Respublikasi Mehnat va bandlik vazirligi,
Rossiya Federatsiyasidagi vakolatxona rahbari
Mansurov Yulbarsxon Nabievich -
Toshkent davlat transporti universitet, professor
To'raqulov Abduazim Hamidullo ko'mirlari -
O'zbekiston Respublikasi Iqtisodiy taraqqiyot va
kambag‘allikni qisqartirsh vazirligining bosh mutaxassisi
Annotatsiya
. Iqtisodiy rivojlanishga qaratilgan ilmiy tadqiqotlar natijalarini zamonaviy baholash ekonometrik
ko'rsatkichlarga asoslanadi. Ilmiy izlanish natijasida chiziqli ko'p regressiya modeli yaratilgan; tuzilgan regressiya
tenglamasining aniqligi va yetarliligi baholanib, model parametrlarining iqtisodiy talqini shakillantirildi; model uchun Goldfeld-
Quandt testi yordamida qoldiqlarning gomosedastiklik holatining bajarilishi tekshirildi; Olingan model Derbin-Uotson testi
yordamida qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasi borligi tekshirildi, shuningdek, regressiya ma'nosida dastlabki ma'lumotlarning bir
xilligi taxminining yetarliligi baholandi; ikkita na’munani bittaga birlashtirish imkoniyatining qiyosiy tahlili o'tkazilib, yagona
regressiya modeli ko'rib chiqilib, qabul qilindi.
Аsosiy so‘zlar:
ekonometrika, davlat boshqaruvi, baholash, tizim, iqtisodiy migratsiya, innovatsiyalarni boshqarish kabi.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА СИСТЕМЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ
УСЛУГАМИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ МИГРАЦИИ И ИННОВАЦИЯМИ
Мансуров Саиднумон Юлбарсханович -
Министерство труда и занятости Республики
Узбекистан, глава представительства в РФ
Мансуров Юлбарсхон Набиевич -
Ташкентский государственный транспортный университет, профессор
Туракулов Абдуазим Хамидулло угли -
Министерство экономики и сокращения бедности
Республики Узбекистан, главный специалист
Аннотация.
Современная оценка результатов научных исследований, направленных на развитие экономики,
основана на эконометрических показателях. В работе Построена линейная модель множественной регрессии;
проведена оценка точности и адекватности построенного уравнения регрессии; проведена экономическая
интерпретация параметров модели; для полученной модели проведена проверка выполнения условия
гомоскедастичности остатков с использованием теста Голдфельда-Квандта; Проведена проверка полученной
модели на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона, а также оценка адекватности
предположения об однородности исходных данных в регрессионном смысле; проведен сравнительный анализ
возможности объединения двух выборок в одну и рассмотрена единая модель регрессии.
Ключевые слова:
эконометрика, государственное управление, оценка, система, экономическая миграция,
управление инновациями.
Mansurov Saidnumon Yulbarskhanovich -
Ministry of Labor and Employment of the Republic of Uzbekistan,
head of the representative office in the Russian Federation
Mansurov Yulbarskhon Nabievich -
Tashkent State Transport university, professor
Turakulov Abduazim Hamidullo coals -
Ministry of Economy and Poverty Reduction
Republic of Uzbekistan, chief specialist
ECONOMETRIC ASSESSMENT OF PUBLIC ADMINISTRATION OF ECONOMIC
MIGRATION SERVICES AND INNOVATION
Abstract
.
The modern assessment of the results of scientific research aimed at the development of the economy is based
on econometric indicators. In the work Built a linear model of multiple regression; evaluation of accuracy and adequacy of the
constructed regression equation; economic interpretation of model parameters was carried out; for the resulting model, the
homoskedasticity condition of residues was checked using the Goldfeld-Quandt test; The obtained model was tested for the
presence of autocorrelation of residues using the Darbin-Watson test, as well as an assessment of the adequacy of the assumption
of homogeneity of the initial data in the regression sense; comparative analysis of the possibility of combining two samples into
one was carried out and a single regression model was considered.
Key words:
econometrics, public administration, assessment, system, economic migration, innovation management.
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
272
Введение
.
В настоящее время уровень
развития информационных технологий позвол-
яет существенно упростить процесс экономет-
рического моделирования с использованием
специализированных программных продуктов,
таких как EViews, RATS, STATA,SPSS и других. В
этот процесс большой вклад внесли ученые,
как, например, А. А. Пороховский, А. В. Сорокина,
М.В. Грачева и др. [1-5]. Ими разработаны мето-
да цифровизации процессов миграции. Прог-
раммы цифровизации процессов миграции со-
четают в себе удобство графического интерфей-
са и гибкости в выборе задач, основанную на
использовании командного языка. В этом воп-
росе достигли значимых результатов Aistov
A., Aleksandrova E., Gerry C. и др. [6-10]. Однако
для использования программных продуктов
необходим достаточно высокий уровень общей
компьютерной грамотности и высокоскорост-
ные компьютеры. Поэтому для большинства
«средних пользователей» оптимальным являет-
ся использование табличного процессора MS
Excel, интегрированного в пакете MS Office,
начиная с Excel 7.0 for Windows 95. Авторами
таких разработок являются Kirchmer M. Jan vom
Brocke, Michael Rosemann и др. [11-15]. С другой
стороны, методы эконометрического анализа
до настоящего времени не использованы для
экономической оценки системы государствен-
ного регулирования и управления услугами
экономической миграции и инновациями, как
показали исследования Гриценко П.В., Смирно-
вой Е.В., Спиридонова Н.А. [10-17]. С целью лик-
видации этого пробела поставлена настоящая
работа.
Для достижения цели в работе решены
следующие задачи:
- проведено ранжирование исходных дан-
ных в виде модели склонности к потреблению;
- на основании теории эконометрики про-
ведено 5 этапов исследований и рассмотрена
единая модель регрессии;
- установлен смысл модели эконометри-
ческого анализа, показано, что значимость ин-
новационных проектов превалирует над значи-
мостью экономических мигрантов.
Методы исследования.
Процесс настоя-
щего научного исследования осуществлен с по-
мощью методов, которые играют решающую
роль в познании окружающего мира, построен-
ном на следующих основных принципах: сис-
темного подхода, историзма и гносеологичес-
кого. Из общенаучных методов в работе ис-
пользованы анализ, синтез, индукция, дедук-
ция, аналогия, моделирование, абстрагирова-
ние, конкретизация. Большое внимание уде-
лено моделированию процессов. Совокупность
конкретных приемов, способов и средств в
определенном порядке используемых в работе,
подразделены на общую (типовую) и частную.
Общая методика представляет собой совокуп-
ность приемов, которые могут быть исполь-
зованы для исследования каких угодно эконо-
мических явлений и процессов, независимо от
того, на каком предприятии или отрасли они
происходят. Частная методика конкретизирует
общую методику экономического исследования
до тех специфических хозяйственных процес-
сов, которые происходят в государственном
регулировании. Критерием истинности, полу-
ченного в результате экономического исследо-
вания знания, является практика, а критерием
полезности данного знания является его пере-
воплощение в новые средства и методы орга-
низации труда, новые более эффективные
приемы и способы хозяйствования.
Анализ и результаты.
Современная
оценка результатов научных исследований,
направленных на развитие экономики, основа-
на на эконометрических показателях. Первым
показателем в предлагаемой аналитике взят
период времени – 16 месяцев. Это период после
завершения аспирантуры и работы в топ-
менеджменте компании Узбекистана, совме-
щенный с проведением эконометрического
анализа развития экономики в зависимости от
процессов управления миграцией и инновация-
ми. В качестве других показателей взяты полу-
чение «Блага»
Y
для страны, управляя пото-
ками «Экономических мигрантов»
X
1
и «Инно-
вациями»
Х
2
.
Цифровые данные представлены в табл.1.
Таблица 1.
Исходные данные эконометрического анализа в виде модели склонности к потреблению
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Y
20
35
30
45
60
69
75
90
105
110 120
130 130
130 135
140
X
1
10
15
20
25
40
37
43
35
38
55
50
35
40
55
45
65
Х
2
12
10
9
9
8
8
6
4
4
5
3
1
2
3
1
2
В табл. 1 под термином «Блага» принята
производительность труда крупных компаний,
которые производят блага для населения или
оказывают ему услуги. Показателем результа-
тивности экономических мигрантов является
производительность труда мигрантов (ВКС –
высококвалифицированных специалистов). По-
казателем управления инновациями является
количество инновационных проектов, которы-
ми начали управлять в соответствующем меся-
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
273
це. Все цифры – это экспертная оценка специа-
листов, которые занимаются исследованиями в
этой отрасли и достигли значимых резуль-
татов. Для набора данных по табл.1 на осно-
вании теории эконометрики:
1. Построена линейная модель множест-
венной регрессии; проведена оценка точности и
адекватности построенного уравнения рег-
рессии;
2. Проведена экономическая интерпрета-
ция параметров модели;
3. Для полученной модели проведена про-
верка выполнения условия гомоскедастичнос-
ти остатков с использованием теста Голдфель-
да-Квандта;
4. Проведена проверка полученной мо-
дели на наличие автокорреляции остатков с
помощью теста Дарбина-Уотсона;
5. Проведена оценка адекватности пред-
положения об однородности исходных данных
в регрессионном смысле; проведен сравнитель-
ный анализ возможности объединения двух
выборок (по первым 8 и остальным 8 наблюде-
ниям) в одну и рассмотрена единая модель
регрессии Y по X.
Графически зависимость исходных дан-
ных по времени представлена на рис.1.
Рис. 1. Изменение производительности компаний, мигрантов и инновационных
проектов в период управления миграцией и инновациями:
Y
– Блага,
Х
1
– производительность мигрантов,
Х
2
– количество проектов
Взаимосвязь роста показателей «Блага» и
количества высококвалифицированных миг-
рантов на рис. 1 очевидна – достигшие значи-
мых результатов мигранты, возвратившись
отдают свои знания на благо развития эконо-
мики. Суммарно количество инновационных
проектов также растет – за период 16 месяцев
их количество достигло 87 (с учетом аппрок-
симации на 2 последних года). Компьютерная
обработка исходных данных позволила полу-
чить следующие результаты (табл. 2).
1. Значение R
2
= 0,97 показывает изме-
нения зависимой переменной
Y
(Блага) на 97%
можно объяснить изменениями переменных –
Х
1
, Х
2
. Такое значение свидетельствует об адек-
ватности модели. Расчетное значение
F
-крите-
рия Фишера составляет 207,48. Значимость F =
1,37Е-10, что меньше 0,05. Таким образом, полу-
ченное уравнение в целом значимо. Анализ
исходных данных позволяет сделать вывод о
том, что на уровне значимости α = 0.05 зна-
чимым оказывается лишь коэффициенты при
факторе
Х
2
, так как только для него Р-значение
меньше 0,05. Таким образом, фактор
Х
1
не су-
ществен, и его включение в модель нецеле-
сообразно.
2. Коэффициент b1 = 0,67 означает, что
при увеличении цены блага на 1, объём предло-
жения увеличивается на 0,67. Коэффициент b2
= -9,44 означает, что при увеличении произво-
дительности мигрантов на 1 объём предложе-
ния уменьшается на 9,44. Коэффициент а =
114,78 означает объём блага при нулевой цене
блага и проектов.
3. Гипотеза о равенстве дисперсий двух
нормально распределенных совокупностей
проверяется с помощью критерия Фишера—
Снедекора. Нулевая гипотеза о равенстве дис-
персий двух наборов по
m
наблюдений (т. е.
гипотеза об отсутствии гетероскедастичности)
отвергается, если:
F =
∑
∑
α, m-p, m-p,
где:
Р – число регрессоров, m = n/3 = 16/3 = ~5
Для значения 5 необходимо построить
модель, упорядочив данные по величине
Х
2
(табл. 3).
20
35
30
45
60
69
75
90
105
110
120
130
130
130
135
140
10
15
20
25
40
37
43
35
38
55
50
35
40
55
45
65
12
10
9
9
8
8
6
4
4
5
3
1
2
3
1
2
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Y
X1
Х2
Основной
Основной
1…
2…
3…
4…
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
274
Расчет статистики Fрасч = ESS
2
/ESS
1
(т.к.
ESS
2
>ESS
1
) дал следующий результат: F =
90,71/31,38 = 2,89.
Для определения табличного значения
использовали встроенную в EXCEL функцию
F
РАСПОБР
(0,05;6;6) с параметрами 0,05 – заданная
вероятность ошибки гипотезы H
0
; m - p = 5 - 2 =
6; m - p = 5 - 2 – параметры распределения
Фишера.
Поскольку статистика Fрасч меньше таб-
личного значения F = F
РАСПОБР
(0,05;3;3) = 9,28, то
модель гомоскедастична.
4. Коэффициент автокорреляции рассчи-
тали по формуле:
d(DW) =
∑
∑
.
При этом, если d
набл
∈ (0; d
1
), то уровни
сильно автокоррелированы, модель неадекват-
на. При d
набл
∈ (d
2
; 2) – уровни независимы. Если
d
набл
∈ (d
1
; d
2
), требуются дополнительные
исследования значимости коэффициента авто-
корреляции. В нашем случае d
1
= 0,857, d
2
=
1,728.
Расчетная таблица выглядит следующим
образом:
y
yˆ
е
(e
t
-e
t-1
)
2
e
2
y
yˆ
е
(e
t
-e
t-1
)
2
e
2
130
128,87
1,13
1,27
110
104,56
5,44
9,05
29,56
135
135,60
-0,60
2,98
0,36
75
87,05
-12,05
305,87
145,26
130
122,80
7,20
60,89
51,89
60
66,15
-6,15
34,79
37,87
140
139,61
0,39
46,42
0,15
69
64,14
4,86
121,39
23,66
120
120,08
-0,08
0,22
0,01
30
43,26
-13,26
328,58
175,91
130
123,44
6,56
44,05
42,98
45
46,63
-1,63
135,43
2,64
90
100,55
-10,55
292,72
111,37
35
30,46
4,54
38,02
20,61
105
102,57
2,43
168,54
5,90
20
8,22
11,78
52,47
138,85
Продолжение
1424
1424
0
1641,41
788,29
Тогда d(DW) =
= 2,082, что озна-
чает отсутствие автокорреляции, поскольку
d
набл
∈ (2; 4 - d
2
).
5. Переходим к построению модели по
первым 8 наблюдениям (табл. 5).
По результатам компьютерной обработ-
ки исходных данных необходимо рассчитать
статистику F:
F =
∑
∑
– ∑
∑
∑
Так как, F
расч
< F
табл
, то справедлива
первоначальная гипотеза H
0,
следовательно,
можем использовать предложенную модель по
всем наблюдениям.
Таким образом, смысл модели экономет-
рического анализа в виде модели склонности к
потреблению и результаты ее анализа заклю-
чается в том, что значимость инновационных
проектов превалирует над значимостью эконо-
мических мигрантов. Практика показывает, что
специалистов разного уровня можно подгото-
вить при наличии современной образователь-
ной системы. Сложней с проектами, содержа-
щими в себе новшество в абсолюте. Компаний
Apple, Google, Microsoft, Alibaba, Facebook и им
подобных не много. То, что центр инноваций
переместился в Европу, также объясняется
большей значимостью содержания иннова-
ционных проектов. Дешевизна людских ресур-
сов Азии, позволившая годы быть центром
инноваций, ушла в историю. Узбекистан в этих
условиях нашел собственный путь развития –
привлечение высококвалифицированных кад-
ров – соотечественников со всего мира с их
проектами. Проекты – новые локально, для
Узбекистана.
Адекватность модели оценена по пока-
зателям реального сектора экономики Узбе-
кистана, где трудовую деятельность ведут
приглашенные из-за рубежа соотечественники.
Так, например, в соответствии с Постановле-
ниями Президента Республики Узбекистан ПП-
3855 «О дополнительных мерах по повышению
эффективности коммерциализации результа-
тов научной и научно-технической деятельнос-
ти» от 14 июля 2018 года и ПП-3899 «О мерах по
повышению эффективности системы интег-
рации научной и инновационной деятельнос-
ти» от 6 августа 2018 года в страну приглашен
эксперт МННО «Буюк Келажак».
Не случайно фактор количества мигран-
тов в принятой модели стал менее значим по
сравнению с фактором количества инновацион-
ных проектов. В общей сложности на руководя-
щую работы в начальный период были пригла-
шены всего
7
мигрантов, из которых начали
трудовую деятельности в соответствии с приг-
лашением всего лишь
5
человек.
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
275
Таблица 2.
Результат с компьютерной обработки исходных данных ВЫВОД ИТОГОВ
По регрессионной статистике:
Множественный R
0,984694332
R-квадрат
0,969622927
Нормированный R квадрат
0,964949532
Стандартная ошибка
7,786996234
Наблюдения
16
По дисперсионному анализу:
df
SS
MS F
Значимость F
Регрессия 2 25161,71497 12580,85748 207,4771689 1,36946E-10
Остаток 13 788,2850346 60,6373103
Итого 15 25950
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
P-значение Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Yп/с 114,7767307
11,83332445
9,699449313
2,56066E-07
89,21239236
140,341069
89,21239236
140,341069
X
1
0,672521327
0,202619002
3,319142433
0,005539908
0,23478967
1,110252983
0,23478967
1,110252983
X
2
-9,440467325
0,87048122
-10,84511315
6,9644E-08
-11,32102731
7,559907343
-11,32102731
-7,559907343
Таблица 3.
Результатs компьютерной обработки исходных данных для значения 5
ВЫВОД ИТОГОВ
По регрессионной статистике:
Множественный R
0,925937478
R-квадрат
0,857360213
Нормированный R квадрат
0,714720426
Стандартная ошибка
3,961107998
Наблюдения
5
По дисперсионному анализу:
df
SS
MS F
Значимость F
Регрессия 2 188,6192469 94,30962343 6,01066667 0,142639787
Остаток 2 31,38075314 15,69037657
Итого 4 220
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
P-значение Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Yп/с 120,9832636
8,314419226
14,55101797
0,00468975
85,20918012
156,7573471
85,20918012
156,7573471
X
1
0,527196653
0,191739569
2,749545417
0,1107334
-0,297792701
1,352186006
-0,297792701
1,352186006
X
2
-8,20083682
2,63797494
-3,108762216
0,08975929
-19,5511348
3,149461158
-19,5511348
3,149461158
Далее проведены расчеты по последним 5 наблюдениям (табл. 4):
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
276
Таблица 4. Результатов компьютерной обработки исходных данных по последним 5 наблюдениям
ВЫВОД ИТОГОВ
По регрессионной статистике:
Множественный R
0,966839011
R-квадрат
0,934777673
Нормированный R квадрат
0,869555346
Стандартная ошибка
6,734657094
Наблюдения (последние 5)
5
По дисперсионному анализу:
df
SS
MS F
Значимость F
Регрессия 2 1300,088788 650,0443938 14,332173 0,065222327
Остаток 2 90,71121235 45,35560618
Итого 4 1390,8
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
P-значение Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Yп/с -24,75069603
62,02147047
-0,399066579
0,72842269
-291,607731
242,1063389
-291,607731
242,1063389
X
1
2,024044546
0,72667612
2,785346166
0,10834806
- 1,102592623
5,150681715
-1,102592623
5,150681715
X
2
2,212098203
4,963372062
0,445684542
0,69942626
- 19,14358301
23,56777942
-19,14358301
23,56777942
Таблица 5. Результаты компьютерной обработки исходных данных по 8 наблюдениям
ВЫВОД ИТОГОВ
По регрессионной статистике:
Множественный R
0,954391291
R
2
0,910862736
Нормированный R
2
0,87520783
Стандартная ошибка
5,971172886
Наблюдения
8
По дисперсионному анализу:
df
SS
MS F
Значимость F
Регрессия 2 1821,725472 910,8627359 25,5466315 0,002372183
Остаток 5 178,2745282 35,65490564
Итого 7 2000
Коэффициенты
Стандартная ошибка t-статистика
P-значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Yп/с 113,0165375
11,45178673
9,868899949
0,00018211
83,57883061
142,4542443
83,57883061
142,4542443
X
1
0,79653047
0,212869613
3,741870234
0,01340564
0,249332603
1,343728337
0,249332603
1,343728337
X
2
-10,66364301
1,901433319
-5,608212973
0,00249205
- 15,55142497
-5,77586104
-15,55142497
-5,775861042
По аналогии строим модель по последним 8 наблюдениям (табл. 6):
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
277
Таблица 6.
Результаты компьютерной обработки исходных данных по последним 8 наблюдениям
ВЫВОД ИТОГОВ
По регрессионной статистике:
Множественный R
0,968930882
R
2
0,938827054
Нормированный R
2
0,914357875
Стандартная ошибка
8,563534777
Наблюдения, последние
8
По дисперсионному анализу:
df
SS
MS F
Значимость F
Регрессия 2
5627,329361 2813,66468 38,367739 0,000925547
Остаток 5
366,6706394 73,33412788
Итого 7 5994
Коэффициенты
Стандартная ошибка t-статистика
P-значение Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Yп/с 23,92625764
60,77865998
0,393662145
0,71005745
-132,3100064
180,1625217
-132,3100064
180,1625217
X
1
1,561377527
0,683500707
2,284383191
0,07114707
-0,195614105
3,318369159
-0,195614105
3,318369159
X
2
-1,93951575
1,901433319
-0,401760008
0,70445788
-14,34910285
10,47007135
-14,34910285
10,47007135
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
278
Таким образом, управляемая экономичес-
кая миграция в абсолютных показателях пери-
ода стала незначимой. Другое дело значимый
фактор количества инновационных проектов.
Если в августе 2018 года таких проектов было
43
и все они были разработаны учеными
Узбекистана, то на 16 месяц общее число проек-
тов достигло 81 – почти 2 раза больше началь-
ного периода.
Касательно отобранных проектов – по
проектам получены следующие показатели
(табл. 7). При этом необходимо отметить соз-
данный новый механизм финансового обеспе-
чения инновационных разработок, в основу ко-
торого принято следующий постулат. Ученые,
авторы разработок всегда относились к катего-
рии высококвалифицированных специалистов,
перед которыми стояла задача поиска финансо-
вых средств для реализации разработки в конк-
ретной отрасли экономики. С другой стороны,
банки всегда имели финансовые средства, но,
не имели инновационных проектов, финанси-
рование которых обеспечивало благо для об-
щества. Впервые такой механизм был высказан
автором настоящего исследования - экспертом
МННО «Буюк Келажак», который по механизму
управления экономической миграцией вер-
нулся в Узбекистан. В результате был разрабо-
тан механизм и система финансирования фун-
даментальных, прикладных исследований и
инновационных разработок, представленная на
рис. 2, а также реализованы проекты (рис. 3),
которые
принесли
выгоду
экономике
Узбекистана уже в первые 5 месяцев.
Табл. 7.
Количественные показатели реализации инновационных проектов по результатам
интеллектуальной деятельности ученых Узбекистана
Количественные показатели
Полученная
выгода, долл.
США
Доход
авторов,
%
Инвестиции,
млн. долл.
США
ИР
банков
НИУ
ИК
ЛС
81
6
15
19
10
более 100
30
100
Примечание:
1.
ИР
– инновационные разработки; банки – инвесторы проектов, коммерческие
банки РУз;
НИУ
– научно-исследовательские учреждения;
ИК
– созданные инновационные
компании;
ЛС
– лицензионные соглашения.
2.
Подробная информация представлена в приложении 1 диссертации (письмо министра
инновационного развития в Администрацию Президента РУз)
Рис. 2. Схема реализации инновационных проектов по разработанному механизму
в течение 16 месяцев работы первых экспертов БК
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
279
Итоги коммерциализации результатов
интеллектуальной деятельности получены
благодаря продуманной и внедренной в эконо-
мику системы посевной стадии бюджетного
финансирования научных исследований и ин-
новационных разработок (рис. 4). Если до 2018
года объем финансирования прикладных, фун-
даментальных исследований и инновационных
разработок составлял десятитысячные доли
процента от ВВП Узбекистана, то уже к концу
этого года он составил 0,2% с перспективой
увеличения в 2 раза в 2019 году и далее до 0,8%
от ВВП в краткосрочной перспективе.
Механизмы финансирования науки, ста-
новление инновационной экономики нацелены
на то, чтобы развитие человеческого капитала
Узбекистана, как основного фактора, опре-
деляющего уровень конкурентоспособности ст-
раны на мировой арене и ее инновационный
прогресс, имели постоянное положительное
сальдо. Это относится, в том числе, и к управ-
лению экономической миграцией, и к управле-
нию инновациями. Модель склонности к пот-
реблению адекватна при соблюдении следую-
щих условий (рис. 4).
Рис. 3. Объемы и система посевной стадии бюджетного финансирования
Анализ рис. 4 показывает, что иннова-
ционная экономика возможно тогда, когда
государственное управление понимает, что лю-
бую работу выполняет человек, который также
стремится к потреблению благ, имеющихся в
его окружении. В настоящее время во всем
постсоветском пространстве такого понимания
нет. Отсюда не обеспечены коммерциализация
результатов интеллектуальной деятельности,
не учтены условия внедрения объектов интел-
лектуальной деятельности, созданных коллек-
тивами НИИ, низкий уровень расходования го-
сударственных средств на научно-технические
программы фундаментальных, прикладных ис-
следований и инновационных разработок.
Рис. 4. Условия, обеспечивающие адекватность модели склонности к потреблению
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 йил, 4-сон
280
На основе критического анализа систем
управления инновационной экономикой, вклю-
чающей процессы миграции, трансфера техно-
логий сформулированы следующие задачи (рис.
5).
Рис. 5. Основные задачи в достижении инновационного развития на
краткосрочную перспективу
Причем, учитывая численность молодежи
и постоянный ее рост, приоритетом становятся
следующие задачи, которые частично уже реа-
лизованы (рис. 6):
Рис. 6. Вовлечение одаренной молодежи в инновационные
Выводы.
Решение основных задач инно-
вационного развития будет иметь успех в слу-
чае инвестирования в человеческий капитал.
При этом капиталом могут быть, в том числе
мигранты, соотечественники за рубежом, граж-
дане страны. Самое главное, чтобы сработала
разработанная и предложенная модель, долж-
ны быть механизмы и нормативы управления
экономической миграцией и инновациями. Пока
такое можно видеть только на примере
Республики Узбекистан процессы
Источник и литература:
1.
Миронов В.В. Современные философские проблемы естественных, технических и социально-гуманитарных наук. М.:
Гардарики, 2006. 639 с.
2.
Толуев Ю.И., Планковский С.И. Моделирование и симуляция логистических систем. Курс лекций для высших
технических учебных заведений. Киев: Миллениум, 2009. 85 с.
3.
Киселев А.Г. Основы организационного моделирования (бизнес-моделирования) Интернетресурс. URL:
http://orgstructura.ru/? q=systems-oforganization. (дата обращения: 05.03.2015).
4.
История бизнес-моделирования, Виктор Волонтей, Компания «Правила бизнеса», Республика Беларусь, Интернет-
ресурс. URL: http://www.businessstudio.ru/procedures/business/modeling_history/ (дата обращения: 05.03.2015).
5.
Кондратьев В.В., Лоренц В.Я. Даешь инжиниринг! Методология организации проектного бизнеса (на спирали). М.:
Эксмо, 2007. 568 с.
6.
Снегирев А.А. Инновационное управление. Курс лекций: учебное пособие. М.: МИФИ, 2008. 84 с.
7.
Гриценко П.В. Усовершенствование классификационного аппарата реинжиниринга бизнес-процессов // Механізм
регулювання економіки. 2010. № 1. C. 200–204.
8.
ГОСТ Р ИСО 9001-2000 Интернет-ресурс. URL: http://www.unilib.neva.ru/dl/quality/std/gsriso90012001.html. (дата
обращения: 05.03.2015).
9.
Kirchmer M. The Process of Process Management: Delivering the Value of Business Process Management. Philadelphia:
Accenture BPM Publication, 2011.
10.
Jan vom Brocke, Michael Rosemann, Handbook on Business Process Management 2: Strategic Alignment, Governance, People
and Culture (International Hand books on Information Systems). 2015, XVII. 865 p.
11.
Нухович Э.С., Смитиенко Б.М., Эскинди ровМ.А. Мировая экономика на рубеже XX–XXI веков. М., 2005. 420 с.
12.
Смирнова Е.В. Рейтинг конкурентоспособности стран мира в 2007 году // Внешнеэкономический бюллетень. 2008.
№ 5. С. 3–9.
13.
Спиридонов Н.А. Мировая экономика. М.: ИНФРА-М, 2007. 256 с.
14.
Топливо и энергетика России. Статистический сборник. М.: Финансы и статистика, 2004. 174 с.
ДЕМОГРАФИЯ. МЕҲНАТ ИҚТИСОДИЁТИ
