Смекни!
smekni.com

Фундаментальные исследования и разработка перспективных технологий НТП (стр. 1 из 4)

Тема: «Фундаментальные исследования и разработка перспективных технологий НТП»

Этап 1 Постановочный

Целью данного исследования являются причины и факторы, влияющие на исследования и разработку перспективных технологий и приоритетных направлений НТП, осуществляемые научными организациями, так как от этих исследований зависит развитие науки, техники и всей экономики страны.

Этап 2 Априорный

Очевидно, что на развитие фундаментальных исследований влияет в первую очередь финансирование на развитие технологии, заинтересованность молодых ученых в процветании страны и конечно же общие расходы на НИР.

Также определяющими факторами служат: утечка умов, качество жизни и ВВП на душу населения.

Каждая страна по политическим и экономическим мотивам выбирает приоритет развития отраслей науки. Так как в наше время ставка на развитие микроэлектроники, повсеместная компьютеризация, следовательно и развитие технологических процессов, которые включают машины, аппараты, оборудование и приборы, используемы при обработке и производстве и автоматизации производства. Особенно важна новая технология, не имеющая аналогов в стране. Важные разработки ведутся в области медицины, авиастроении, в совершенствовании цифровых разработок и т. д.


Этап 3 Информационный

Результативный признак Y – фундаментальные исследования, баллов.

В этом исследовании рассмотрим 3 определяющих и 3 второстепенных фактора:

Х1 – финансирование развития технологии, фиктивная переменная.

Х2 – заинтересованность молодежи в науке и технологии, фиктивная переменная.

Х3 – утечка умов, фиктивная переменная.

Х4 – качество жизни, фиктивная переменная.

Х5 – общие расходы на НИР, млрд. дол.

Х6 – ВВП на душу населения, тыс. дол на душу.

Все статистические данные за 2006 г., использовались сайты: rating.rbc.ru, data.cemi.rssi.ru, который ссылаются на:

· статистические сборники Госкомстата России ("Страны мира", "Российский статистический ежегодник") за ряд лет;

· зарубежные сборники международной статистики ("The World Competitiveness Yearbook"IMD), издаваемые в Швейцарии.

В выборку попала 47 страна, для того, чтобы прогнозирование было более достоверное.

Эти данные занесены в таблицу по каждой стране.

Таблица статистических данных

Фундаментальные исследования Финансирование развития технологии Заинтересованность молодежи в науке и технологии Утечка умов Качество жизни Общи расходы на НИР ВВП на душу населения
1 Австралия 6,88 6,29 4,84 6,1 9,22 6,976 34,695
2 Австрия 6,75 7,25 6,26 8,04 9,58 6,641 37,222
3 Аргентина 3,27 3,33 3 4,53 4,24 0,67 4,697
4 Бельгия 6,79 5,56 4,41 5,84 8,83 5,75 35,409
5 Болгария 5 4,3 5,29 5,04 3,23 0,1 3,403
6 Бразилия 4,07 3,44 4,22 5,73 4,63 5,598 4,193
7 Великобритания 6,7 5,84 2,67 5,89 7,14 34,022 36,621
8 Венгрия 4,82 4,98 5,63 5,31 5,46 0,887 10,833
9 Венесуэла 3,14 3,72 3,31 2,62 2,21 0,571 5,127
10 Гонконг 6,43 7,57 6,52 7,17 7,52 1,098 25,609
11 Греция 4,43 5,01 6,23 5,74 6,52 1,074 20,081
12 Дания 6,61 6,86 4,64 7 9,36 5,586 47,75
13 Израиль 6,98 7,56 6,18 6,98 6,62 5,312 17,65
14 Индия 6,04 5,44 7,57 6,76 5,28 3,703 0,656
15 Индонезия 3,36 3,15 4,41 4,51 3,83 0,059 1,283
16 Ирландия 6,21 7,07 3,96 8,14 8,32 2,205 48,354
17 Исландия 6,68 6,79 5,91 8,36 9,41 0,309 52,799
18 Испания 3,98 4,61 3,21 6,02 7,47 9,28 25,469
19 Италия 3,48 3,84 3,96 4,31 6,73 13,76 30,284
20 Канада 7,43 6,78 5,07 5,7 9,15 18,822 35,038
21 Китай 7,33 4,88 6,73 3,22 4,45 23,757 1,702
22 Колумбия 3,17 3,92 4,42 5,25 5,15 0,136 2,566
23 Малайзия 6,62 6,79 6,26 5,54 7,41 0,748 4,998
24 Мексика 3,45 2,97 3,61 4,12 4,56 2,453 7,459
25 Нидерланды 6,79 6,37 4,29 6,74 8,42 7,557 38,236
26 Новая Зеландия 5,75 5,64 3,82 3,43 8,71 0,924 25,374
27 Польша 4,27 2,67 5,2 3,92 3,12 1,172 7,833
28 Португалия 3,82 5,02 3,6 4,76 6,72 1,152 17,319
29 Республика Корея 5,18 5,21 5,09 4,91 5,71 16,011 16,311
Фундаментальные исследования Финансирование развития технологии Заинтересованность молодежи в науке и технологии Утечка умов Качество жизни Общи расходы на НИР ВВП на душу населения
30 Россия 3,36 3,37 4,29 2,71 3,15 6,804 5,338
31 Сингапур 7,37 8,11 7,81 6,93 8,3 2,403 26,833
32 Словакия 3,78 3,95 3,56 4,09 4,89 0,216 8,638
33 Словения 3,92 3,13 3,89 3,95 6,5 0,479 17,258
34 США 7,98 7,9 4,14 7,84 8,29 31,2535 42,113
35 Таиланд 4,75 5,04 5,04 5,7 5,97 0,444 2,71
36 Тайвань 5,65 6,8 6,33 5,43 5,54 7,805 15,198
37 Турция 3,65 4,27 4,71 5,69 4,51 1,223 5,045
38 Филиппины 3,88 4,08 3,88 3,02 4,16 0,107 1,146
39 Финляндия 6,99 7,61 6,15 7,59 8,73 5,655 36,751
40 Франция 6,3 5,55 4,8 5,51 8,2 44,283 34,661
41 Хорватия 3,47 3,21 3,13 3,47 4,75 0,429 8,421
42 Чехия 4,76 4,69 4,88 6,46 7,06 1,366 11,998
43 Чили 4,52 4,41 4,56 7,58 7,04 0,616 7,087
44 Швейцария 8,03 6,92 5,84 7,29 9,41 6,324 49,211
45 Швеция 6,62 6,9 5,17 6,51 8,58 12,02 39,539
46 Эстония 4,56 4,33 4,96 4,48 5,07 0,103 9,729
47 ЮАР 5,19 4,78 2,98 2,38 5,97 1,563 5,106

Все расчёты и графики в работе выполнены с помощью табличного редактора Exel.

отбор факторов в модель

Предварительный анализ стат.данных

Поля корреляции Y с каждым фактором

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х1 показывает, что безусловно финансирование развития технологии влияет на фундаментальные исследования. Эта зависимость очень сильна, линейная и положительная: чем больше финансирования на развитие технологии, тем масштабней фундаментальные исследования.

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х2 показывает, что заинтересованность молодежи в науке и технологии безусловно влияет на фундаментальные исследования. Зависимость достаточно плотная, положительная и линейная.

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х3 показывает, что утечка умов влияет на фундаментальные исследования. Зависимость достаточно плотная и положительная, линейная.

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х4 показывает, что безусловно качество жизни влияет на фундаментальные исследования. Эта зависимость плотная, линейная и положительная.

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х4 показывает, что зависимость эта существует. Но назвать её однозначно линейной нельзя, хотя она и нелинейная, но имеет важное значение для исследования, на отрезке от 0 до 35 график можно считать линейным, поэтому, возьмем его для исследования.

Визуальный анализ поля корреляции Y и Х6 показывает, что зависимость есть, но она очень слабая.

Итак, для начала в модель включим все факторы Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6.

Этап 4 Спецификация и параметризация

Линейная множественная регрессионная модель