• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Динамика показателей инновационного развития добывающих производств

В новом бюллетене серии «Наука, технологии, инновации» Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет индикаторы, характеризующие инновационное развитие добывающих производств в России в 2016 году, начиная с 2003 года и в сравнении с другими странами. Источником данных служат собственные расчеты ИСИЭЗ на основе баз данных Росстата, Евростата и национальных статистических служб.

Основные фонды исследований и разработок

Получение научных результатов мирового уровня во многом зависит от состояния научного оборудования. В очередном бюллетене серии «Наука, технологии, инновации» Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет сведения об основных фондах исследований и разработок в России по итогам 2016 года.

Среднемесячная начисленная заработная плата научных сотрудников: январь–сентябрь 2017 г.

В новом выпуске бюллетеня ИСИЭЗ НИУ ВШЭ серии «Наука, технологии, инновации» представлены изменения среднемесячной заработной платы научных сотрудников по типам организаций и по субъектам Российской Федерации в январе–сентябре 2017 года.

Среднемесячная начисленная заработная плата работников научных организаций по должностям: январь–сентябрь 2017 г.

В январе–сентябре 2017 г. среднемесячная начисленная заработная плата в научных организациях увеличилась на 8,3% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Изменения в уровне оплаты труда затронули практически все категории научных работников. Подробные данные представлены в новом информационном бюллетене ИСИЭЗ НИУ ВШЭ серии «Наука, технологии, инновации».

Уникальные стенды и научные установки

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в очередном бюллетене серии «Наука, технологии, инновации» представляет информацию об уникальных стендах и научных установках, используемых для проведения научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ.

Инновационная продукция организаций промышленного производства

Крупные и средние промышленные предприятия произвели в 2016 году инновационных товаров, работ, услуг на сумму 3,7 трлн рублей. Это максимальное значение за весь период наблюдения (с 1995 года, в постоянных ценах), говорится в новом информационном бюллетене Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ серии «Наука, технологии, инновации».

Инновационная активность организаций промышленного производства

По уровню и динамике инновационного развития отечественная промышленность в 4–6 раз отстает от ведущих индустриальных держав и 2–3 раза от большинства стран Центральной и Восточной Европы. Другие показатели инновационной активности организаций промышленного производства представлены в новом информационном бюллетене ИСИЭЗ НИУ ВШЭ серии «Наука, технологии, инновации».

Перспективы массовых открытых онлайн-курсов (МООК) в сфере высшего образования

В новом информационном бюллетене ИСИЭЗ НИУ ВШЭ серии «Цифровая экономика» представлены мнения преподавателей и студентов вузов о перспективах массовых открытых онлайн-курсов (МООК), обобщенные по результатам опросов, проведенных в 2016 году в рамках мониторинга экономики образования (НИУ ВШЭ реализует проект по заказу Минобрнауки России).

Источники финансирования науки

В новом выпуске информационного бюллетеня из серии «Наука, технологии, инновации» Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил данные о внутренних затратах на исследования и разработки в России в 2016 году.

Наука и технологии в российских и зарубежных СМИ: результаты интеллектуального анализа больших данных

Тематика научно-технологического развития вызывает большой интерес в обществе, что подтверждается степенью ее представленности в СМИ: с 2000 г. она затрагивается прямо или косвенно в 5-10% зарубежных (англоязычных) и 3-7% российских новостных сообщений. Ее освещению посвящен очередной бюллетень серии «Наука, технологии, инновации», подготовленный с использованием разработанной ИСИЭЗ НИУ ВШЭ системы интеллектуального анализа больших данных Intelligent Foresight Analytics (iFORA).