Компаративный анализ подходов к организации финансирования стратегии инновационного развития национальных экономик за рубежом
Notice bibliographique
Résumé
The transition from commodity development model to the model of innovation development of economy is a major landmark in the sustainable development of the national economy through diversification and modernization of the economy, creation of conditions for production of competitive products, export growth. Full development of innovations in recent decades became one of the main national priorities in the leading Western countries. The rapid growth of the volume of financing of the strategies of national economy innovative development proves that. The emerging multipolar world had 4 main centers of scientific advance by 2011: United States (31 % of the world's research and development spending by purchasing power parity), the European Union (24 %), China (14 %) and Japan (11 %)/ The world leader in absolute terms for the strategy of innovative development financing are traditionally the United States. In 2012, the United States assigned 418.6 billion dollars for this purpose, which is over a third of the total annual investment in research and development in the world (1.1 trillion dollars). In recent years, China has been second in terms of funding for the strategy of innovative development of the national economy in absolute terms, Japan third. Unfortunately, the Russian Federation is not in the group of leaders with less than 2 % of the world's expenditure on research and development in terms of purchasing power parity and 1 % by exchange rate. In the innovation economy, the share of the private sector in the financing of research and development is high: in the United States it is 67 %, Germany 64.1 %, Canada 49.4 %, France 48.5 %. The forms of public-private funding of large projects are diverse, while in Russia this figure is twice lower. The global market of research and development by the financial indicators of 1000 largest investors in research and development of 2013 amounted to 635 billion dollars. Among the companies with the greatest costs of research and development are Volkswagen, Samsung, Roche and Intel. In general, analysis of the data of thousands of the world's largest companies on innovation costs has shown that in 2013 the research and development costs rose to a record 635 billion dollars. Corporations with headquarters in North America have increased budgets by 9.7 %, European by 5.4 %, while Japanese only by 2.4 %. Research costs of Indian and Chinese companies have rapidly grown by 27 %. The main task of Russia today is the creation of a successful innovation climate in society as a whole, and the addition of soft stimulating financial measures to the State support for innovation costs, industrial enterprises and infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».