Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Инновационный потенциал стран Латинской Америки

Прежде чем перейти к построению моделей оценки влияния инноваций на экономическое благосостояние страны, будет целесообразным проанализировать инновационный потенциал исследуемых стран. Как обсуждалось в теоретической части данного исследования, инновационный потенциал страны -- это возможность создания, разработки и распространения инноваций. Некоторые исследователи считают, что инновационный потенциал формируется из трех сегментов: научно-технический комплекс, образовательный и инвестиционный. Далее будут рассмотрены изучаемые страны, выбранные нами для анализа с точки зрения ключевых факторов, характеризующих инновационный потенциал.

Согласно глобальному инновационному рейтингу 2015 , Чили является инновационным лидером в регионе и занимает 42-ое место из 141. Действительно, за последние два десятилетия эта страна улучшила свои макроэкономические показатели на фоне важных экономических реформ и создания стабильных институтов. С 2000-х годов Чили стремительно наращивала свой инновационный потенциал, во многом догоняя развитые страны. Среди факторов, объясняющих макроэкономические улучшения можно выделить открытие своей экономики для международной торговли и потоков иностранных инвестиций. Рассматриваемая страна уже выстроила экономические и институциональные системы, что ставит ее во главе стран со средним уровнем дохода. Для того чтобы сократить разрыв с развитыми странами, необходимо дальнейшее укрепление инновационного потенциала. В настоящее время разница в доходах между Чили и развитыми странами объясняется во многом низким уровнем производительности труда в стране. По оценкам экспертов, повышение производительности в Чили играет ключевую роль в обеспечении устойчивого развития в долгосрочной перспективе, что, в свою очередь, будет способствовать уменьшению бедности и сохраняющемуся неравенству в распределении доходов. Опыт стран ОЭСР, основанных на природных ресурсах, показывает, что единственный путь индустриальной диверсификации - разработка надежной и эффективной инновационной политики. Чили разработала собственную стратегию развития экономики, базирующуюся на применении опыта таких стран как Южная Корея и Тайвань. Государство направляет усилия на то, чтобы создать благоприятный деловой климат для ведения бизнеса и предоставляет студентам возможность обучения за рубежом (материальная поддержка, при условии, что студент по окончании обучения вернется в Чили). Отмечается, что среди инновационных индикаторов в Чили высокий уровень поступающих в вузы, 29% чилийского населения имеют высшее образование. Чили выделяет 2,61% ВВП на высшее образование, что не сильно меньше, чем в США и Канаде.

Также высокие оценки имеют такие факторы, как приток иностранных инвестиций и капитализация рынка. Однако несмотря на достаточно высокое положение в инновационном рейтинге, затраты на исследования и разработки не достигают и половины процента от ВВП. Также доля высокотехнологичной продукции в экспорте промышленных товаров и соотношение национальных и иностранных патентов невелики. Это указывает на то, что инновационный потенциал данной страны полностью не раскрыт. Пока можно говорить о том, что Чили находится на промежуточной стадии между эффективным и инновационным развитием.

Второй страной в латиноамериканском регионе, лидирующей по инновационным показателям является Коста-Рика - 51-ое место. Рассматриваемая страна считается одной из наиболее политически стабильных в Латинской Америке. Экономика Коста-Рики достаточно мала, но ее открытость сделала ПИИ основным двигателем динамического развития страны, за счет целенаправленных действий по привлечению прямых иностранных инвестиций. ПИИ привели к увеличению рабочих мест, а также послужили толчком для совершенствования системы образования и профессиональной подготовки, что благоприятно повлияло на бизнес климат в стране. Хотя США остаются наиболее влиятельным инвестором, количество источников для ПИИ увеличилось, в их число стал входить и Китай. Инвестиции в НИОКР по-прежнему невелики, всего 0,47% от ВВП. Тоже самое можно сказать о патентной активности, ее показатели одни из самых низких в регионе. Начиная с конца 1980-х годов, Коста-Рика смогла переориентировать структуру экспорта на продукты первичного сектора до продуктов высокотехнологичного производства, которые составили 43,3% в 2013 году. Итак, для дальнейшего развития Коста-Рика должна активно стимулировать продвижение инновационной культуры в обществе, это в свою очередь, означает поощрение технических специальностей, так как в стране очень мало высококвалифицированных кадров в области науки и техники. Инновационный разрыв не может быть устранен без участия частного сектора в инвестициях в НИОКР, наряду с увеличением поддержки научно-технического развития со стороны государства.

Замыкает тройку инновационных лидеров в регионе Мексика (57-ое место). Это вторая по размеру экономика в регионе, но для долгосрочного роста Мексика должна повысить производительность труда и диверсифицировать свои экспортные статьи. Для достижения этого Национальный план развития на 2013-2018 года ставит своей главной целью выстроить экономику, основанную на знаниях. Рассматривая инновационные индикаторы, можно отметить, что государственные расходы на высшие образования находятся ниже среднего показателя среди сран ОЭСР, что свидетельствует о необходимости улучшить качество системы образования. Для того чтобы конкурировать на международной арене важно повысить инвестиции в инфраструктуру и инновации. Попытки в укреплении научно-технической инфраструктуры уже были предприняты ранее, правительство существенно увеличило финансирование с 37 млн долларов в 2011 году до 140 в 2013. Говоря об индикаторах, характеризующих инновационную деятельность, в качестве сильных позиций можно отметить количество выпускников с научными и техническими специальностями, высокая доля экспорта высокотехнологичной продукции и легкий доступ к кредиту. Как и многие страны с более зрелой инновационной системой, Мексика сталкивается с проблемой отсутствия связи между субъектами инновационной деятельности. В результате чего получается, что инновационная деятельность изолирована в рамках отдельных компаний и научно-исследовательских институтов, ограничивая эффект создания знаний, которые необходимы для формирования сильной инновационной системы Bush M., Di Mauro-Nava S., Lin J. Innovation Policy Strategy: Brazil, Kazakhstan, & Mexico. Стр. 22-23 URL: https://cistp.elliott.gwu.edu/sites/cistp.elliott.gwu.edu/files/2013%20Bush.pdf. По оценкам GII 2015, сдерживающими факторами в стране для ведения инновационной деятельности является коррупция и политическая нестабильность. В целом, Мексика обладает существенным потенциалом для перехода к инновационному типу развития, чему, в большой степени, благоприятствует географическая близость к Соединенным Штатам Америки.

Следующей страной для рассмотрения является Панама, занявшая 62-ое место в рейтинге GII 2015. Следует обратить внимание на то, что страна добилась инновационного прорыва, за один год улучшив свой результат на 24 позиций. Панама имеет быстрорастущую экономику. С 1990-х годов в стране наблюдался непрерывный экономический рост, а в 2012 темпы роста ВВП достигли около 10%, что намного превышало средние темпы роста по региону (3%) Innovation Policy in Panama: Design, Implementation and Evaluation

Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стр. 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. Также за последние два десятилетия в стране значительно возросло качества жизни, за счет сокращения бедности. Несмотря на достижения в борьбе с бедности, неравенство в обществе остается одним из основных факторов, сдерживающих экономическое развитие. Благодаря своему географическому положению и Панамскому каналу данная страна занимает стратегические позиции для транспорта и логистики вдоль основных торговых путей между Атлантическим и Тихим океанами, - практически вся экономическая деятельность сконцентрирована вокруг операций Панамского канала. Производство товаров и услуг в высокотехнологичных отраслях, которые составляют лишь 2% от валовой добавленной стоимости в обрабатывающей промышленности, остается исключением в анализируемой стране Там же. Стр. 68 . А доля высокотехнологической продукции в экспорте в 2014 году составила всего 0,2% См. Приложение 2. Таблица 1. Продвижение инноваций в такой маленькой и ориентированной на услугах стране, как Панама представляется достаточно затруднительным. Однако с 2004 года в стране начали предпринимать попытки, направленные на содействие инновационной деятельности.

С недавнего времени Панама ставит своим приоритетом привлечение мультинациональных компаний, в результате чего уже были созданы новые рабочие места и увеличились инвестиции в исследования и разработки. В целом результаты по инновационной деятельности невысокие. Затраты на исследования и разработки по последним доступным данным составили 0,2 % См. Приложение 2. Таблица 2, что значительно ниже среднего показателя по странам ОЭСР (2,4% от ВВП) Innovation Policy in Panama: Design, Implementation and Evaluation

Designing and implementing innovation policy in Panama. OECD Publishing. Стр. 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. Более того, частный сектор практически не участвует в финансировании, всего 2% от общих затрат на НИОКР, это незначительная часть по сравнению с другими латиноамериканскими странами. Например, в Коста-Рике этот показатель достигает 39% Там же. Показатели патентной активности также отстают от других стран региона. В стране недостаточно финансируют исследовательскую деятельность и частный сектор практически не вовлечен в инновационную активность.

Далее - Колумбия, располагается на 67-ом месте в GII 2015. Эта страна занимает четвертое место в регионе по населению и ВВП после Бразилии, Мексики и Аргентины, однако по производительности труда и душевому доходу Колумбия сильно отстает от других, в том числе в Латинской Америке. В конце прошлого десятилетия колумбийская инновационная система была относительно небольшой. Экономическая история Колумбии указывает на важность стимулирования инновационной деятельности для повышения производительности труда не только в производстве и в сельском хозяйстве, но и в сфере услуг. Информационная, телекоммуникационная и транспортная инфраструктура имеет заметное влияние на конкурентоспособность других секторов экономики, а инновации представляют собой возможность для диверсификации экономики. Новые виды наукоемкой и капиталоемкой деятельности будут способствовать росту производительности труда, за счет повышения эффективности. В целом расходы на научно-исследовательскую деятельность не изменялись последние несколько лет и составляют 0,22% См. Приложение 2. Таблица 2, по сравнению с рядом других латиноамериканских стран эта доля очень мала. Количество занятых в НИОКР тоже невелико, 164 на миллион человек, в то время как в развитых странах, например, в Финляндии и Дании этот показатель превышает 7 тысяч человек См. Приложение 2. Таблица 3. Согласно глобальному инновационному рейтингу 2015 года, в Колумбии результат выше среднего получили такие факторы, как доступность кредита, высшее образование и сфера знаний и технологий. Низкое соотношение национальных и иностранных патентов говорит о слабой государственной поддержке национальных исследователей См. Приложение 2. Таблица 4.

Следующая страна, рассмотренная в данном исследовании - Уругвай (68-ое место). Уругвай начинает играть все более заметную роль в регионе с точки зрения инновационного потенциала. Хотя, как и в большинстве других стран Латинской Америки, инновационный потенциал остается в большей части нереализованным. Что касается международной интеграции и инновационной активности, Уругвай недавно подписал соглашение с Чили о торговле и инвестициях. В 2007 году Уругвай запустил свой собственный национальный инновационный фонд (ANII), это новое учреждение, ориентированное на инновационное развитие, так как правительство наконец признало что «нет развития без инноваций». Уругвай начал признавать важность создания «общества знаний». Одной из основных задач ANII включает в себя укрепление и реализация инновационного потенциала страны. Создание фонда было ответом на конкретные вызовы: одна из таких задач состоит в увеличении инвестиций в НИОКР, которые в 2013 году составили 0,23%. Программа исследований в стране не направлена на решение экономических или социальных проблем, а в основном определяется индивидуальными исследователями. Тем не менее, количество занятых в НИОКР составляет 529 человек на миллион, это приблизительно среднее значение среди стран региона. Доля высокотехнологичной продукции в экспорте также принимает среднее значение среди исследуемых стран. Нынешняя ситуация значительно улучшилась в плане инвестиций в науку и технологии, даже если это не отражено в затратах на НИОКР, заметно расширился ряд инструментов, направленных на стимулирование инновационной деятельности.

В латиноамериканском регионе за Уругваем в GII 2015 следует Бразилия. Бразилия - региональный лидер по территории, природным и человеческим ресурсам. Национальная инновационная система Бразилии является относительно молодой по сравнению со странами аналогичного размера. Промышленность Бразилии одна из наиболее конкурентоспособных на мировом рынке благодаря богатым природным ресурсам (нефть, газ, сельское хозяйство). Инновации в других отраслях сдерживаются бразильским правительством из-за протекционистской политики, что может предоставлять угрозу экономической безопасности в будущем, в свете растущих торговых отношений с Китаем. Хотя Бразилия обладает сильнейшими человеческими ресурсами в научно-технической области, инновационная составляющая в промышленной отрасли все же мало развита, согласно многим объективным показателям. Затраты на НИОКР в целом возрастали последнее десятилетие, в 2012 году они составили 1,15% См. Приложение 2. Таблица 2 что несколько ниже, чем в России и Китае, но самое высокое значение среди стран Латинской АмерикиGupta, N., Shipp, S. S., Nash, S. H., Herrera, G. J., & Healey, D. W. (2013). Innovation Policies of Brazil (No. IDA P-5039). Institute For Defense Analyses. Стр. 25 URL: https://www.ida.org/idamedia/Corporate/Files/Publications/STPIPubs/2014/ida-p-5039.ashx. Также показатели патентования в Бразилии по-прежнему значительно ниже, чем в сопоставимых странах. Соотношение национальных и иностранных патентов в числе поданных в патентные ведомства заявок за 2014 год составило 0,18, в то время как в развитых странах, таких как Германии - 2,7, Дания - 6,68 См. Приложение 2. Таблица 4. Усилия правительства, направленные на стимулирование инноваций, являются достаточно недавними и имеют неоднозначный результат. Обмен знаниями между бизнесом и университетами по большому счету осуществляется на низком уровне, а результаты исследований, финансируемых государством, не используются в промышленности.

Это, в свою очередь, негативно сказывается на возможности промышленного сектора участвовать в инновационной деятельности. Инновации в частном секторе осуществляются в основном за счет приобретения иностранных технологий, которые приспосабливают для разработки местной продукции для регионального рынка. Несмотря на наличие профессиональных и квалифицированных инженеров, компаниям не хватает мотивации для расширения своих технологических границ. Они рассчитывают, что государство будет продолжать оказывать поддержку и защищать отечественную промышленностьGupta, N., Shipp, S. S., Nash, S. H., Herrera, G. J., & Healey, D. W. (2013). Innovation Policies of Brazil (No. IDA P-5039). Institute For Defense Analyses. Стр. 25 URL: https://www.ida.org/idamedia/Corporate/Files/Publications/STPIPubs/2014/ida-p-5039.ashx. Это отчасти является сдерживающим фактором для инвестирования в долгосрочные исследования и разработки и инновационные стратегии, что подрывает инновационный потенциал страны. Таким образом, национальная инновационная система Бразилии остается пока еще молодой, двумя слабыми факторами является связь между субъектами инновационной деятельностью (бизнесы и университеты) и участие частного сектора в инновационной активности. Согласно отчету GII 2015, в Бразилии отмечаются высокие показатели по общей инфраструктуре, доступности заемного финансирования и высокотехнологичному производству. Бразильскому правительству следует уделить внимание состоянию политическим институтам и деловому климату, которые занимают отстающие позиции в соответствующем рейтинге.

Следом за Бразилией в GII 2015 располагается Перу (71-ое место), региональный лидер по добычи нефти. Несмотря на стремительный экономический рост в Перу за последние несколько лет, вызванный льготными условиями торговли и структурной реформой, введенной в действие United Nations Conference on Trade and Development. Economic Commission for Latin America and the Caribbean. Science, Technology and Innovation Policy Review. Peru. Cтр. 21-24. URL:http://unctad.org/en/Docs/dtlstict20102_en.pdf, страна по-прежнему отстает от других государств Латинской Америки со средним уровнем дохода по объему ВВП на душу населения, производительности труда и инноваций.

Перуанская экономика остается относительно неоднородной, большую долю занимает первичный сектор. Среди факторов, сдерживающих экономический рост, можно выделить слабый потенциал в области научных исследований и низкие расходы на НТИ и НИОКР по сравнению с другими странами со схожим уровнем развития. Общие расходы на исследования и разработки составили 0,42% в 2012 году. Это не самое низкое значение среди рассматриваемых стран, четвертое место после Аргентины, Бразилии и Мексики. Проблемным фактором является тот факт, что Перу не обладает достаточным человеческим капиталом для инновационного и технологического развития: количество выпускников и исследователей в научно-технической области невелико, не в полной мере налажено сотрудничество между университетами, исследовательскими институтами и частным сектором. Маленькие и средние компании практически не осуществляют инвестиций в инновации, тем самым упуская возможность повышения своей производительности и роста. По количеству поданных заявлений в патентные ведомства Перу отстает не только от развитых стран, но и от многих латиноамериканских экономик. Еще один важный показатель - соотношение национальных и иностранных патентов в числе поданных заявок имеет приблизительно среднее значение по изучаемому региону.

Это обусловлено слабой государственной поддержкой национальных исследователей и поощрение регистрации и защиты их изобретений. Число исследователей, сосредоточенных в научно-исследовательских учреждениях мало - 181 человек на миллион, а их производительность низка, отчасти из-за того, что в стране большая часть необходимого оборудования устарело либо отсутствует вовсе. В целом, на сегодняшний день Перу находится на стадии эффективного развития наряду с Аргентиной, Бразилией, Колумбией и Коста-Рикой. Для перехода к инновационному развитию, государство должно уделить внимание факторам, находящимся на низком уровне, таким как: человеческий капитал, общее образование, инвестиции в НИОКР и политическая стабильность.

Аргентина - второе по территории и третье по населению государство Латинской Америке, занимает 72-ое место в GII 2015. Стоит отметить, что данная страна опустилась на две позиции за последний год по глобальному инновационному индексу, и на 14 за 2013, то есть наблюдается негативный тренд. Аргентинская инновационная система, как и многие в Латинской Америке характеризуется слабым потенциалом НИОКР. Затраты Аргентины на НИОКР в 2012 году составили 0,58% ВВП См. Приложение 2. Таблица 2, это меньше, чем в 2011, и, в целом, являются низкими. Также количество занятых в научно-исследовательской деятельности достигает достаточно низкого значения по сравнению с развитыми странами, но не самое отстающее в регионе. Доля высокотехнологической продукции в экспорте составила 6,7% См. Приложение 2 Таблица 1, и наблюдается снижение показателя по сравнению с предыдущими годами. Взаимосвязь между промышленностью и исследовательскими институтами слабая, что говорит об неэффективном обмене знаниями и технологиями. Чтобы справиться с этой проблемой аргентинское правительство создало отраслевые фонды, такие как FONSOFT и FONSARSEC для индустрии программного обеспечения, агросектора, здравоохранения и энергетики OECD Science, Technology, аnd Industry Outlook 2012. Argentina. Стр.236. URL: https://www.oecd.org/sti/sti-outlook-2012-argentina.pdf.

Также Аргентина подписала ряд двусторонних соглашений по развитию научно-исследовательского сотрудничества. Анализирую инновационные факторы, среди сильных можно выделить затраты на образование, количество поступающих в вузы, доступность кредита. Для повышения числа поступающих в высшие учебные заведения по стратегически важным направлениям правительство обеспечивает программы повышенной стипендии. Также аргентинское правительство в три раза увеличило бюджет на подготовку научно-технических кадров OECD Science, Technology, аnd Industry Outlook 2012. Argentina. Стр.236. URL: https://www.oecd.org/sti/sti-outlook-2012-argentina.pdf. Аргентина, как и большая часть стран Латинской Америки, стремится перейти на инновационный тип развития, для достижения этой цели государство должно эффективно реализовывать национальную инновационную стратегию.

Закрывает десятку рассматриваемых стран Парагвай (88-ое место). Парагвай является небольшой и открытой экономикой и одной из наиболее бедных стран Латинской Америки. За последние несколько лет парагвайская экономика росла примерно в среднем на 5% - это выше, чем ее соседи, но росла весьма неустойчиво. Такой рост обусловлен сильной зависимостью от природных ресурсов. Хотя экономический рост помог сократить нищету и снизить количество людей, живущих за чертой бедности, однако бедность и неравенство доходов остается серьезной проблемой в изучаемой стране. В 2015 году экономический рост сократился до приблизительно 3%. За последнее десятилетие Парагвай добился значительных улучшений макроэкономических показателей благодаря крупным экономическим реформам, таких как закон о таргетировании инфляции. Государственный долг продолжает расти, но остается одним из самых низких в регионе. Можно отметить, что общая инфраструктура и услуги остаются на низком уровне.

Также присутствуют проблемы, связанные с деловым климатом и повышением эффективности политических институтов. Анализируя инновационную составляющую, можно отметить, что доля высокотехнологичной продукции в экспорте промышленных товаров находится на уровне Аргентины и Чили и составляет 6,2% См. Приложение 2. Таблица 1, что является достаточно хорошим значением для такой страны, как Парагвай. Однако затраты на исследовательскую деятельность не превышают 0,1%, крайне низкое значение и доли занятых в НИОКР - всего 170 человек на миллион См. Приложение 2. Таблица 3. Можно предположить, что такие низкие показатели обусловлены тем, что государство ставит приоритетом борьбу с бедностью, а не развитие технологического и инновационного потенциала. Среди сильных сторон по GII 2015 следует упомянуть затраты на образование, количество фирм, предлагающих профессиональное обучение, распространение знаний и число поданных отечественных заявок на товарные знаки. Среди слабых факторов отмечаются общие затраты на НИОКР, в частности, затраты частного сектора, а также слабое участие бизнеса в инновационной деятельности. Общую траекторию развития Парагвая можно отнести к стадии эффективного развития, стране нужно преодолеть множество сдерживающих факторов, для того чтобы начать переход к развитию, основанному на инновациях.

Таким образом, проанализировав и охарактеризовав ряд латиноамериканских стран, можно выделить общие факторы и тенденции в их научно-техническом и инновационном развитии. Так, например, во всех рассмотренных странах, за исключением Бразилии, расходы на исследования и разработки не превышают даже 1% ВВП, что указывает на недостаточное финансирование инновационной деятельности как со стороны государства, так и частного сектора. Также можно заметить, что по всем исследованным странам соотношение национальных и иностранных патентов в числе поданных заявок в патентные ведомства меньше единицы, даже в Чили - региональном инновационном лидере, из этого следует, что недостаточно внимания уделяется защите интеллектуальной собственности внутри страны, исследователи стремятся продать свои разработки за рубеж. Среди общих проблемных характеристик для перечисленных стран можно выявить следующие: слаборазвитая как инновационная, так и инфраструктура в целом, политическая нестабильность, неэффективные политические институты, бизнес среда, недостаток высококвалифицированных специалистов для осуществления научных исследований и недофинансирование научно-технической деятельности. Правительства стран должны разрабатывать долгосрочные инновационные стратегии и проводить эффективную инновационную политику для достижения намеченных целей для перехода к развитию, в основе которого лежат передовых технологии и инновации. По мнению участников Всемирного экономического форума, латиноамериканские страны имеют самый большой нераскрытый инновационный потенциал, так как они находятся на более низких позициях, по сравнению с другими странами Альваро Ромеро (БLVARO ROMERO). Латинская Америка на пороге декады экономического роста. [Электронный ресурс] //ИноСМИ. Ru. URL: http://inosmi.ru/latamerica/20110915/174669514.html (дата обращения 15.04.2016).

2. Построение модели и описание переменных

Как обсуждалось в теоретической части данного исследования, в экономической практике для оценки уровня жизни населения и общественного прогресса используется ВВП на душу населения. В мире существуют разные примеры, когда в результате повышения своего инновационного потенциала страны совершали большой прорыв в уровне экономического развития. Среди них можно отметить Корею, Нидерланды, Финляндию и Малайзию, страны, которые за последние десятилетия сделав ставку на телекоммуникации и высокотехнологичную продукцию превратились в лидеров по экспорту электроники, компьютеров и их комплектующих. Эти примеры демонстрируют, что инновационные ресурсы страны в сочетании с эффективной инновационной и экономической политикой могут обеспечить возможности для устойчивого экономического развития.

В данной работе за основу построения моделей была взята схожая модель, представленная в статье Е.Ю. Борисовой Борисова Е. Ю. Оценивание влияния инноваций на экономическое благосостояние страны //Прикладная эконометрика. - 2010. - №. 2.^. Автор статьи использует модель, представляющую собой транслог-функцию для описания ВВП на душу населения, а объясняющими переменными являются классические макропоказатели и инновационные индикаторы.

Для нашего анализа были выбраны 10 стран Латинской Америки - лидеров в регионе на основе глобального инновационного индекса 2015 года. Первый этап построения модели включает в себя генерирование инновационных индикаторов методом модифицированных первых главных компонент (ПГК) унифицированных данных по двум блокам частных критериев в соответствии с методологией, представленной С. А. Айвазян, В. С. Степановым и М.И. Козловой Козлова М. И. и др. Измерение синтетических категорий качества жизни населения региона и выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики (на примере Самарской области и ее муниципальных образований) //Прикладная эконометрика. - 2006. - №. 2. Стр. 53-60. Первый блок - блок развития и применения современных технологий (INK), второй - блок развития трудовых ресурсов (INL). Каждый блок генерировался из четырех частных критериев Борисова Е. Ю. Оценивание влияния инноваций на экономическое благосостояние страны //Прикладная эконометрика. - 2010. - №. 2. Стр. 80:

Блок развития и применения современных технологий включает в себя:

1. Технологическую кооперацию

2. Развитие и применение технологий

3. Фундаментальные исследования

4. Обмен знаниями между бизнесом и университетами

Блок развития трудовых ресурсов формируется из следующих индикаторов:

1. Система образования

2. Экономическая грамотность

3. Наличие квалифицированных инженеров

4. Навыки использования информационных технологий

В качестве статистических данных, описывающих частные критерии, были взяты индексы из глобального инновационного рейтинга по соответствующим темам.

Описание данных:

ARG - Аргентина

BRZ - Бразилия

CHL - Чили

CLM - Колумбия

CSR - Коста-Рика

MXC - Мексика

PNM - Панама

PRG - Парагвай

PRU - Перу

URG - Уругвай

gdp_pc_pps - ВВП по ППС на душу населения

employment - доля занятости от общего состава рабочей силы

fix_capital - валовые инвестиции в основной капитал на душу населения

INK - ПГК инновационного блока применения современных технологий

INL - ПГК инновационного блока развития трудовых ресурсов

Прежде чем перейти к оцениванию моделей стоит посмотреть на то, как изменялись переменные «gdp_pc_pps», «employment», «fix_capital», «INK» и «INL» в рассматриваемых странах с течением времени и как изменялось их среднее значение. Для наглядности были построены линейные графики. Проанализировав полученные результаты, можно отметить, что за период с 2008 по 2014 уровень ВВП по ППС на душу населения вырос почти во всех странах, кроме Аргентины, где он сократился, и Бразилии, где остался практически неизменным. Причем, в Панаме и Уругвае последние два года он рос более быстрыми темпами, чем в других странах См. Приложение 3. График 1. Доля занятости от общего состава рабочей силы не представляет особого интереса, так как она оставалась неизменной почти весь период во всех странах См. Приложение 3. График 2. Единственное, что можно отметить - это то, что данный показатель стремительно начал расти в Чили в 2009 году и перегнал Аргентину и Уругвай. Говоря о валовых инвестициях в основной капитал на душу населения, следует заметить, что все страны в 2009 году после небольшой «ямы» стали восстанавливать свой прежний уровень, особенно в таких странах как Панама, Уругвай и Чили наблюдался стремительный рост, однако к концу периода он замедлился и даже начал переходить на спад См. Приложение 3. График 3. Если рассматривать среднее изменение показателей по всем странам, то можно отметить общую положительную тенденцию: с 2009 года валовые инвестиции в основной капитал на душу населения и душевой ВВП по ППС непрерывно увеличивались См. Приложение 3. График 7 и График 8. Средняя доля занятости от общего состава рабочей силы по региону оставалась практически неизменна, однако наблюдался небольшой спад в 2009 году.

Далее рассмотрим ПГК инновационного блока применения современных технологий и ПГК инновационного блока развития трудовых ресурсов. Обращает на себя внимание тот факт, что фактор применения современных технологий сильно колебался в большинстве стран на протяжении семи лет. В Аргентине и Бразилии произошли наиболее заметные изменения, график имеет циклический вид, причем к концу периода наблюдается снижение в развитии и применении технологий. Напротив, развитие трудовых ресурсов, в целом, имело положительную тенденцию, особенно стоит отметить Уругвай, где имел место наиболее стремительный рост. Интересно обратить внимание на общее изменение среднего значения ПГК блока развития трудовых ресурсов и ПГК блока применения современных технологий по всем странам. Общее изменение первого индикатора является положительным, что говорит о повышении качества человеческого капитала, но имели место провалы в 2010 и 2012 годах. Что касается второго блока, на графике См. Приложение 3. График 9 видно, что данный индикатор колебался в течение всего периода, достигая своего максимального значения в 2011 году, а в последний год перешел на понижение.

Таким образом, были проанализированы изменения в уровне значений соответствующих показателей, далее рассмотрим изменение динамики этих показателей, с этой целью был взят натуральный логарифм соответствующих значений («ln_gdp», «ln_ink», «ln_emp», «ln_fix_cap», «ln_inl»). На линейных графиках видно, что изменения почти всех показателей едва заметны, хоть и наблюдается их возрастание См. Приложение 3. График 6. Наиболее сильные изменения произошли в ПГК блока развития человеческих ресурсов. Такое изменение может обуславливаться тем, что данные страны активно проводят инновационную политику, направленную на улучшение системы образования, обучение и подготовку высококвалифицированных кадров. Более подробная описательная статистика для переменных по годам и странам представлена в ПриложенииСм. Приложение 4. Таблица 1, Таблица 2 и Таблица 3.

3. Реализация моделей и представление результатов

На следующем этапе оценивались модели влияния инноваций на уровень экономического благосостояния стран. Первая оцененная модель по страновым данным принимает следующий вид:

Модель 1. Pooled Regression (pooled)

инновационный потенциал технология латинский

где i = Аргентина, Бразилия, …, Чили; t = 2008, 2009,…,2014; - логарифм ВПП по ППС на душу населения; - логарифм валовых инвестиций в основной капитал; - логарифм доли занятости от общего состава рабочей силы; - логарифм ПГК инновационного блока развития и применения современных технологий для страны i в году t; - логарифм ПГК инновационного блока развития труда для страны i в году t; - прямой инновационный эффект технологий (технологий на капитал); - прямой инновационный эффект труда (инновации в сфере труда на рабочую силу); - перекрестный инновационный эффект труда (инновации в сфере труда на капитал); - перекрестный инновационный эффект технологий (технологий на рабочую силу); - ошибки модели, оцениваемой в году t для страны i; - коэффициенты модели при переменных.

Данная модель дает оценку влияния инновационных индикаторов на экономическое благосостояние всех стран в совокупности, без учета их индивидуальных особенностей. Результаты оценивания для всех стран за весь рассматриваемый период приведены в Приложении. Итак, по итогам первой модели получилось, что все коэффициенты при неизвестных параметрах, кроме переменной логарифма валовых инвестиций в основной капитал на душу населения, являются незначимыми. Это означает, что в данном случае только один показатель влияет на зависимую переменную. Значение оцененного коэффициента при переменной является положительно-значимой величиной для всего периода при уровне значимости 10% и составляет 0.373. Величина коэффициента указывает, в какой степени валовые инвестиции в ОК на душу населения влияют на экономическое благосостояние. Поскольку коэффициент при переменной положителен, то при росте валовых инвестиций в основной капитал на душу населения взрастет и душевой ВВП.

Так как в первой модели большая часть коэффициентов оказалась незначима, была оценена следующая модель:

Модель 2. Fixed Effect (fe)

Где для всех стран , и для страны . В качестве базы для создания дамми-переменных была выбрана Аргентина ().

Эта модель показывает влияние временного эффекта на зависимость между инновационными показателями и душевым ВВП. Полученные результаты указывают на то, что используемые переменные не влияют на ВВП с течением времени. Все коэффициенты кроме блока развития трудовых ресурсов равны нулю, а данный коэффициент незначим на всех уровнях значимости. Поэтому мы не может говорить о его влиянии на экономическое благосостояние страны.

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



Данная модель оценивает влияние переменных инновационного блока INL на экономическое благосостояние с учетом страновых особенностей. При ее реализации были получены нулевые значения всех независимых параметров, что может указывать на отсутствие зависимости между блоком развития человеческих ресурсов и ростом душевого ВВП в каждой анализируемой стране в рассматриваемом периоде.

Далее, была проведена оценка Модели 4. Time dummies (year)

Где для всех лет , и для периодов . В качестве базы для создания дамми-переменных был выбран 2008 год.

Оценивая данную модель, мы получили 7 значимых коэффициента на уровне значимости 1%, и пришли к следующим выводам: инновационный блок развития и применения современных технологий влияет на рост ВВП на душу населения в таких странах как Аргентина, Бразилия, Мексика, Панама, Парагвай, Уругвай и Чили, причем имеет значение временной эффект. То есть, зависимость между изменением INK и ВВП на душу населения зависят от рассматриваемого периода.

Итак, последняя оцененная модель имеет следующий вид:

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



Где для всех стран , и для страны . В качестве базы для создания дамми-переменных была выбрана Чили ()

Оцениваемая модель показывает влияние инновационных блоков INK и INL на независимую переменную по времени и по всем странам, по сравнении с Чили. В результате были получены два значимых коэффициента на уровне значимости 5% См. Приложение 5. Анализ данной модели не выявил явного влияния инновационных блоков развития труда и развития и применения современных технологий на изменение ВВП на душу населения. Но было замечено, что в Чили в 2013 и 2014 году произошло какое-то событие, которое повлияло на увеличение ВВП.

Значение коэффициента детерминации (R-squared) См. Приложение 5 показывает на сколько хорошо модель описывает связь между зависимыми и независимыми переменными, другими словами на сколько качественно подобрана модель. Чем ближе значение к единице, тем лучше модель считается. Во всех случаях коэффициент детерминации достигает значения больше 0,8, что говорит о хорошем качестве используемых модели.

Таким образом, оценка моделей, представленных в этом разделе не принесла убедительных результатов. В большинстве случаев используемые переменные не влияют на изменение ВВП на душу населения. На основе модели 1, предположительно, можно говорить о влиянии единственной переменной - валовых инвестиции в основной капитал на душу населения на экономическое благосостояние во всех исследуемых странах. Но данный показатель не входит в инновационный блок. Модели 2, 3 и 5 не выявили зависимость между блоками инновационных переменных и душевого ВВП. На основе результатов оценки четвертой модели, можно говорить о влиянии инновационного блока развития и применения современных технологий в отдельных странах - Аргентине, Бразилии, Мексики, Панаме, Парагвае, Уругвае и Чили, в том случае, когда присутствует временной эффект. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что за 2008-2014 года в рассматриваемых латиноамериканских странах увеличение показателя ВВП на душу населения не объясняется повышением инновационных индикаторов. Это, в свою очередь, означает, что нельзя однозначно говорить о влиянии инновационных факторов на экономическое благосостояние рассматриваемых стран. Полученные результаты частично опровергают поставленную гипотезу.



Список используемой литературы

инновационный потенциал технология латинский

1. Борисова Е. Ю. Оценивание влияния инноваций на экономическое благосостояние страны //Прикладная эконометрика. - 2010. - №. 2.

2. Вольчик В. В. Эволюция институтов постиндустриальной экономики в контексте дихотомии Веблена //TERRA ECONOMICUS. - 2008. - Т. 6. - №. 2.

3. Гальперин В. М., Игнатьев С. М., Моргунов В. И.. Микроэкономика. Том 2, 1999

4. Гужва Е.Г., Лесная М.И., Кондратьев А.В., Егоров А.Н. Мировая экономика: учебное пособие. СПбГАСУ. - СПб., 2009. - 116 с. URL: http://www.aup.ru/files/m624/m624.pdf

5. Жиц, Г.И. Инновационный потенциал / Г.И. Жиц. - Саратов : Сарат. гос. техн. ун-т, 1999. URL: http://195.19.104.22/book/elib/pdf/2007/dvorez.pdf

6. Комаров В.М. Основные положения теории инноваций. - М. Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2012

7. Морозова Н. И. Диалектическая взаимосвязь категорий «уровень жизни» и «качество жизни» в динамике благосостояния общества //Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. - 2010. - Т. 2. - С. 22-26.

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

9. Яковлев П. Государство и общество в Латинской Америке: история и современность//Фонд исторической перспективы. URL: http://www.perspektivy.info/rus/gos/gosudarstvo_i_obshhestvo_v_latinskoj_amerike_istorija_i_sovremennost_2014-02-28.htm



Приложение 1

Классификация инноваций

Задачи классификации инноваций состоят в том, чтобы разрабатывать эффективные инновационные стратегии и успешно реализовывать управление инновационной деятельностью. Существует различные классификации инноваций по разным категориям. Часто инновации дифференцируются по отраслевому признаку. Согласно основоположнику теории инноваций Й. Шумпетеру инновации делятся на пять типов:

1) использование новой техники, новых технологических процессов;

2) внедрение продукции с новыми свойствами;

3) использование нового сырья;

4) изменение в организации производства и его материально-технического обеспечения;

5) появление новых рынков сбыта.

На наш взгляд, наиболее полную классификацию инноваций сформулировал российский ученый А.И. Пригожин, который разделял инновации по таким признакам как: распространенность, место в производственном процессе, преемственность, ожидаемый охват доли рынка, степень новизны и инновационный потенциал.



Схема 1

Помимо этого, инновации делятся по следующим характеристикам: по причине возникновения, по типу новизны на рынке, по характеру функций, по степени значимости в экономическом развитии и в зависимости от глубины вносимых изменений. Такое разнообразие классификаций дает понимание того, что инновации и инновационная деятельность могут быть многообразны в зависимости от сферы функционирования и масштаба их реализации. Однако, можно сделать общий вывод, что активные исследования в области теории инноваций не привели к утрате их первоначального шумпетерианского понимания.

Схема 2



Приложение 2

Таблица 1. Доля высокотехнологичной продукции в экспорте промышленной продукции, %

	2012	2013	2014
Аргентина	7,7	9,8	6,7
Бразилия	10,5	9,6	10,6
Мексика	16,3	15,9	16,0
Колумбия	5,2	7,4	7,7
Коста-Рика	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
Чили	4,6	4,9	6,2
Финляндия	8,5	7,2	7,9
Дания	14,2	14,4	14,4
Германия	15,66	16,02	16,01
Япония	17,41	16,78	16,69
США	17,78	17,82	18,23

Таблица 2. Затраты на исследования и разработки, % от ВВП

	2010	2011	2012	2013
Аргентина	0,62	0,65	0,58	н/д
Бразилия	1,16	1,21	1,15	н/д
Мексика	0,45	0,42	0,43	0,50
Колумбия	0,21	0,22	0,22	0,22641
Коста-Рика	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
Чили	0,33	0,35	0,36	н/д
Финляндия	3,73	3,64	3,42	3,31
Дания	2,94	2,97	3,02	3,06
Германия	2,72	2,80	2,88	2,85
Япония	3,25	3,38	3,34	3,47
США	2,74	2,77	2,81	н/д



Таблица 3. Количество занятых в НИОКР на миллион человек

	2011	2012	2013
Аргентина	1208,5	1225,7	н/д
Бразилия	656,3	698,1	н/д
Мексика	383,2	н/д	н/д
Колумбия	160,7	164,3	н/д
Коста-Рика	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
Чили	353,4	391,0	н/д
Финляндия	7413,6	7460,1	7187,9
Дания	7025,8	7310,5	7264,6
Германия	4211,3	4379,1	4472,2
Япония	5160,2	5083,7	5201,3
США	4010,8	4018,63	н/д

Таблица 4. Количество национальных и иностранных патентов в числе поданных в патентные ведомства заявок за 2014 год.

	Национальные	Иностранные	Соотношение
Аргентина	509	4173	0,12
Бразилия	4659	25683	0,18
Мексика	1246	14889	0,08
Колумбия	260	1898	0,14
Коста-Рика	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
Чили	452	2653	0,17
Финляндия	1419	126	11,26
Дания	1377	206	6,68
Германия	48154	17811	2,70
Япония	265959	60030	4,43
США	285096	293706	0,97



Приложение 3

В данном разделе приложения все графики построены в пакете Stata на основе данных, взятых с сайта Всемирного Банка и собственных расчетов автора.

График 1. ВВП по ППС на душу населения, долл. США

График 2. Доля занятости от общего состава рабочей силы



График 3. Валовые инвестиции в основной капитал на душу населения, долл. США

График 4. ПГК инновационного блока развития и применения современных технологий



График 5. ПГК инновационного блока развития трудовых ресурсов

График 6. Динамика показателей

График 7. Среднее изменение ВВП по ППС на душу населения по всем рассматриваемым странам



График 8. Среднее изменение валовых инвестиций в ОК на душу населения по всем рассматриваемым странам

График 9. Среднее изменение ПГК инновационного блока развития и применения современных технологий по всем рассматриваемым странам

Приложение 4

инновационный потенциал технология латинский

Таблица 1. Общая Описательная статистика для переменных

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

Таблица 2. Описательная статистика для переменных по странам

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

Таблица 3. Описательная статистика для переменных по годам

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

Страница:

•  1 
•  2 

контрольная работа "Сравнительный анализ инновационного потенциала стран Латинской Америки" скачать

Подобные документы

• Инновации и инновационная деятельность в странах Латинской Америки

  Понятие экономического благосостояния страны и основные критерии, определяющие его. Общая характеристика и положение латиноамериканского региона. Инновационная инфраструктура в странах Латинской Америки, их политика в сфере науки, технологий и инноваций.
  
  курсовая работа [42,9 K], добавлен 13.01.2017
  

• Отношения Испании со странами Латинской Америки

  Испания после падения франкистского режима. Взаимоотношения стран Латинской Америки и Испании в последней трети двадцатого столетий. Итоги сотрудничества в различных областях Испании и стран латиноамериканского региона.
  
  курсовая работа [39,6 K], добавлен 03.05.2004
  

• Современные отношения между Латинской Америкой и США

  История развития Латинской Америки в конце XX - начале XXI вв. Ведущие позиции США к латиноамериканским странам, влияние на экономические и политические процессы. Особенности современной политики стран латиноамериканского региона в отношении Америки.
  
  курсовая работа [39,4 K], добавлен 20.03.2010
  

• Иберо-американские саммиты как фактор развития интеграции Латинской Америки с Испанией и Португалией

  Понятие интеграции и международного саммита. Перспективы развития и углубления интеграции между Латинской Америкой и Европой. Значение иберо-американских саммитов в углублении международного сотрудничества стран Латинской Америки с Испанией и Португалией.
  
  дипломная работа [88,2 K], добавлен 26.11.2011
  

• Образование Панамериканского союза

  Образование панамериканского союза. История и предпосылки создания Панамериканского союза. Страны Латинской Америки в конце XIX-начале XX в. США в конце XIX-начале XX в. Отношения США и стран Латинской Америки в рамках межамериканского взаимодействия.
  
  курсовая работа [42,8 K], добавлен 08.12.2008
  

• Международное экономическое сотрудничество России и Латинской Америки

  Проблемы крупных стран Латинской Америки. Ослабление мировых позиций развивающихся государств, развитие внешнеэкономических связей латиноамериканских держав. Характеристика экономических отношений Российской Федерации с Мексикой, Бразилией и Аргентиной.
  
  курсовая работа [47,5 K], добавлен 21.11.2010
  

• Анализ политических и экономических взаимоотношений России и Латинской Америки

  Особенности геополитического положения Латинской Америки. Факторы сходства и различия в развитии Латинской Америки и России. Активизация российско-латиноамериканских отношений. Кооперационные связи субъектов Федерации с латиноамериканскими партнерами.
  
  курсовая работа [47,2 K], добавлен 17.12.2011
  

• Экономическое сотрудничество Германии и стран Латинской Америки

  Приоритетные направления Федерального правительства Германии для совместных действий со странами Латинской Америки (Мексикой, Бразилией и Колумбией). Области сотрудничества, структура экспорта и импорта. Принципы проводимой экономической политики.
  
  реферат [18,9 K], добавлен 01.06.2012
  

• Роль НИС в международной экономике

  Новоиндустриальные страны и новоиндустриальная эволюция. Роль НИС в мировой торговле. НИС в мировых инвестиционных процессах. Сравнительный анализ развития новых индустриальных стран Восточной Азии и Латинской Америки.
  
  реферат [20,0 K], добавлен 12.09.2006
  

• Китайская Народная Республика - Латинская Америка в современной мировой политике

  Этапы развития сотрудничества Китайской Народной Республики и Латинской Америки. Либерализация торговли в странах Латинской Америки. Рост торговли между Китаем и Латинской Америкой, развитие экономических связей. Программа Межамериканского банка развития.
  
  контрольная работа [34,4 K], добавлен 01.12.2010
  

Другие документы, подобные "Сравнительный анализ инновационного потенциала стран Латинской Америки"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам