Кластерный анализ факторов, влияющих на инновационное развитие экономики в регионах Российской Федерации

This article provides a statistical description aimed at identifying the factors, which influence on the innovative development in regions of the Russian Federation. Presented article refers to the results of previous research [1, p. 212–218]. On the first stage, there was given a terminology on the concepts of innovations and innovative development, as well as their role in the modern economy was stated. On the next stage, the factors, which may have an influence on the volume of innovative products, activities and services, were chosen. The results received from this article show the cluster analysis of the regions conducted according to three chosen methods. In the course of the research, data was collected from an official web page of Federal State Statistics Service in accordance to previously chosen factors, its’ analysis and conclusions were made, on the current step the cluster analysis was additionally conducted. To analyze the sample rates and to divide regions to the clusters we’ve used a fully integrated line of analytic solutions Statistica [2], for analyzing, visualizing and forecasting. As a result of a statistical analysis and Statistica use regions were divided into clusters according to the three methods: hierarchical classification, Kaverage method and two-input distribution. To make more detailed analysis, linear, power and exponential equations were built for each region. As a result there were drawn two tables: 1) with the Euclidian distances; 2) with the regression models and the meaningful factors. Thereby, regions were grouped. For each group conclusions and recommendations were given. The results of current research will be applicable for analysis and planning of different commercial and governmental market participants.В статье описывается статистическое исследование, направленное на выявление факторов, которые влияют на инновационное развитие экономики Российской Федерации. Данная статья основывается на результатах, полученных на предыдущих этапах изучения эффективности внедрения инноваций [1, с. 212–218]. На первом этапе было дано определение понятия инноваций, инновационного прогресса, а также отмечена их роль в современной экономике. На следующем этапе выбраны факторы, которые могут иметь влияние на объем инновационных товаров, работ и услуг в стране. В ходе работы собраны данные с официального сайта Федеральной службы статистики, сделан выбор предполагаемых факторов влияния, произведен анализ их значимости с аналитическими выводами. Выводы и рекомендации, представленные в данной работе, отражают результаты кластерного анализа регионов по интенсивности внедрения инноваций. Для изучения показателей выборки, а также для разбиения регионов на кластеры использовано программное обеспечение ППП Statistica [2]. В результате выполнения статистического анализа и работы с данными регионы разделены на кластеры согласно трем методам: иерархической классификации, методу К-средних и двухвходовому распределению. Для получения более детальных выводов и рекомендаций для всех регионов РФ были построены регрессионные модели: линейная, степенная и экспоненциальная. В результате исследования составлены две таблицы регионов: таблица, состоящая из евклидовых расстояний между регионами, и таблица, состоящая из регрессионных моделей и значимых факторов. Таким образом, регионы сгруппированы согласно схожим характеристикам и расстояниям. Для каждой группы регионов сделаны отдельные выводы и даны рекомендации. Результаты исследования будут полезны для анализа и планирования инвестиций различными государственными органами федерального и регионального уровней, а также частными инвесторами

The Role of Interdiffusion and Spatial Confinement in the Formation of Resonant Raman Spectra of Ge/Si(100) Heterostructures with Quantum-Dot Arrays

The phonon modes of self-assembled Ge/Si quantum dots grown by molecular-beam epitaxy in an apparatus integrated with a chamber of the scanning tunneling microscope into a single high-vacuum system are investigated using Raman spectroscopy. It is revealed that the Ge-Ge and Si-Ge vibrational modes are considerably enhanced upon excitation of excitons between the valence band $\Lambda_3$ and the conduction band $\Lambda_1$ (the E1 and E1 + $\Delta_1$ transitions). This makes it possible to observe the Raman spectrum of very small amounts of germanium, such as one layer of quantum dots with a germanium layer thickness of 10 \r{A}. The enhancement of these modes suggests a strong electron-phonon interaction of the vibrational modes with the E1 and E1 + $\Delta_1$ excitons in the quantum dot. It is demonstrated that the frequency of the Ge-Ge mode decreases by 10 cm^-1 with a decrease in the thickness of the Ge layer from 10 to 6 \r{A} due to the spatial-confinement effect. The optimum thickness of the Ge layer, for which the size dispersion of quantum dots is minimum, is determined.Comment: 14 pages, 9 figure