Статистические методы в управлении инновациями

В курсе рассматриваются основы статистического учета инноваций, основные формы статистического наблюдения, система показателей статистики инноваций и интеллектуальной собственности. Цель курса – научить слушателей анализировать и использовать при обосновании управленческих решений статистические показатели инновационной деятельности.

Для демонстрации возможностей статистических методов используются официальные статистические данные, представленные на сайтах Росстата, ЕМИС, ВОИС. Практические занятия проводятся с использованием электронных таблиц. Разбираются примеры и кейсы по обоснованию управленческих решений по результатам статистического анализа реальных данных.

В состав курса входят:

• видеолекции ведущих преподавателей ИМБИП;
• практические видеозанятия и мастер-класс по анализу официальных статистических данных;
• контрольное электронное тестирование по основным темам курса.

Курс рассчитан на 10 недель. Средняя недельная учебная нагрузка обучающегося 14 академических часов.  Общая трудоемкость курса — 4 зачетных единицы.

В курсе имеется два типа дедлайна (предельного срока выполнения оценивающих мероприятий):

• мягкий дедлайн, при котором необходимо выполнить все оценивающие мероприятия текущей недели до ее завершения;
•  жесткий дедлайн, при котором на выполнение оценивающих мероприятий после мягкого дедлайна дополнительно выделяется еще одна неделя по окончании которой доступ к соответствующим мероприятиям закрывается.

• Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики, раздел "Наука и инновации"
• Сборники по статистике науки, инноваций и информационного общества, выпущенные Росстат совместно с НИУ ВШЭ
• Единая межведомственная информационно-аналитическая система
• Официальный сайт Всемирной организации интеллектуальной собственности
• Официальный сайт Европейской комиссии – Евростат

Для успешного освоения курса необходимо:

• знать на уровне понимания сущность инновационной деятельности;
• знать на уровне представления основные принципы сбора статистических данных;
• уметь вычислять основные показатели дескриптивной статистики;
• уметь работать с электронными таблицами;
• владеть навыками информационного обеспечения деятельности (сбор, обработка и представление информации).

Для прохождения курса дополнительного программного обеспечения не требуется.

В курсе рассматриваются следующие темы:

Раздел 1. Использование дескриптивной статистики и корреляционно-регрессионного анализа в принятии управленческих решений

Неделя 1. Статистическая наука: формирование, основные категории и показатели. Формирование статической науки. Основные категории статистики. Статистические показатели: абсолютные и относительные. Понятие и этапы статистического анализа. Статистический прогноз. Статистические данные: пространственные, временные, панельные. Основные принципы визуализации статистических данных (разбор примеров).

Неделя 2. Основные показатели дескриптивной статистики, их определение и интерпретация: средняя арифметическая простая и взвешенная; показатели вариации: размах, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Неделя 3. Временные ряды: компоненты временного ряда; показатели изменения уровней временного ряда; тенденция временного ряда.

Неделя 4. Регрессионный анализ. Коэффициент парной линейной корреляции. Парная линейная регрессий (постановка задачи, интерпретация, разбор примеров). Множественный регрессионный анализ (постановка задачи, интерпретация, разбор примеров).

Неделя 5. Принятие решений на основе статистических данных: общая концепция, разбор примеров.

Раздел 2. Основы статистики инноваций и интеллектуальной собственности

Неделя 6. Развитие статистики инноваций в России (по материалам Росстата)  и за рубежом (Руководство Осло). Методологические основы сбора и анализа данных об инновационной деятельности и инновациях.

Неделя 7. Методические основы сбора статистических данных об инновациях в РФ.

Неделя 8. Система показателей статистики науки и инноваций (по материалам ЕМИСС).

Неделя 9. Система статистических показателей результатов интеллектуальной деятельности (по материалам Роспатента и ВОИС).

Неделя 10. Экзамен.

Каждая тема предполагает изучение в течение одной недели.

В результате обучения слушатели будут:

• знать методологические и методические основы сбора и анализа данных об инновационной деятельности и ее результатах;
• уметь собирать и анализировать статистические данные, необходимые для формирования стратегий управления инновационной деятельностью, управления качеством инновационных проектов;
• владеть навыками обоснования управленческих решений в области управления инновационной деятельностью с использованием статистических данных, проведения статистических исследований и интерпретации полученных результатов.

270405 Инноватика

• ПК-6  способностью применять теории и методы теоретической и прикладной инноватики, систем и стратегий управления, управления качеством инновационных проектов;
• ПК-8  способностью выполнить анализ результатов научного эксперимента с использованием соответствующих методов и инструментов обработки.

270406 Организация и управление наукоемкими производствами

• ПК-8  способностью организовать проведение поиска научно-технической, управленческой и экономической информации и систематизировать ее с целью проведения исследований по заданной тематике;
• ПК-9  способностью исследовать и разрабатывать организационно-экономические модели для конкретных задач управления на стадиях жизненного цикла наукоемкой продукции;

270407 Наукоемкие технологии и экономика инноваций

• ПК-1  готовность сформулировать цели и задачи прикладного исследования, выбрать метод исследования, привлечь необходимые ресурсы, организовывать выполнение работ, довести прикладное исследование до результата;
• ПК-3 – готовность планировать и осуществлять наблюдения и измерения, владение методами анализа и систематизации научно-технической, технологической, социально-экономической информацией, способность интерпретировать данные и выделять из них существенные результаты.

270408 Управление интеллектуальной собственностью

• ПК-1  способностью критически анализировать современные проблемы создания и использования результатов интеллектуальной деятельности с учетом потребностей инновационной экономики, современных достижений науки и мировых тенденций развития техники и технологий;
• ПК-2  способностью ставить задачи и разрабатывать программы исследований, выбирать адекватные способы и методы решения теоретических и прикладных задач, анализировать, интерпретировать, представлять и применять полученные результаты в инновационных процессах.

на уровне представлений:

• методологические и методические основы сбора и анализа данных об инновационной деятельности и ее результатах;
• основные принципы визуализации статистических данных;
• методы статистического анализа и прогнозирования;

на уровне воспроизведения:

• теоретические основы анализа результатов научного эксперимента с использованием статистических методов;
• основные показатели дескриптивной статистики, статистики инноваций и интеллектуальной собственности;
• методические основы сбора и анализ данных об инновационной деятельности и инновациях.

теоретические:

• оперировать понятийным аппаратом в сфере статистики инноваций и интеллектуальной собственности;
• руководствоваться методологией и принципами сбора и анализа статистических данных;

практические:

• осуществлять поиск официальных статистических данных об инновационной деятельности и интеллектуальной собственности в сети интернет;
• визуализировать и анализировать статистические данные с использованием программных систем статистической обработки информации;
• собирать и анализировать статистические данные, необходимые для формирования стратегий управления инновационной деятельностью, управления качеством инновационных проектов;
• проводить анализ результатов научного эксперимента с использованием программных систем статистической обработки информации

• обоснования управленческих решений в области управления инновационной деятельностью с использованием статистических данных;
• проведения статистических исследований и интерпретации полученных результатов.