Моделирование оценки эффективности региональной инновационной системы России
В статье была рассмотрена техническая эффективность инновационной деятельности в регионе. Техническая эффективность понимается как способность генерировать результат на основе определенных ресурсов. То есть экономическая система признается неэффективной, если она неспособна генерировать на основе определенного набора ресурсов максимально достижимый результат. В качестве экономической единицы были рассмотрены регионы Российской Федерации. Далее была проведена количественная оценка технической эффективности регионов, которая является на сегодняшний день одним из наиболее важных аспектов инновационной деятельности региона. В данном исследовании был использован непараметрический метод эконометрического моделирования — метод оболоченного анализа данных (Data Envelopment Analysis (DEA)). Результаты моделирования показали несовпадение оценок между двумя существующими рейтингами. Были сделаны соответствующие выводы
Ключевые слова: метод оболоченного анализа данных, оценка эффективности, региональная инновационная система, региональная экономика, эконометрическое моделирование
Список использованных источников
1. С. П. Земцов, В. Л. Бабурин. Как оценить эффективность региональных инновационных систем в России?//Инновации. № 2. 2017. С. 60-65.
2. Т. Ю. Кудрявцева. Инновационный кластер приборостроения в Санкт-Петербурге: миф или реальность?//Инновации. № 12. 2016. С. 95-103.
3. Д. Г. Родионов, О. В. Заборовская. Влияние научно-технического прогресса на развитие сферы услуг в современной экономике//Инновации. № 7. 2003. С. 9.
4. Д. Г. Родионов, И. А. Рудская. Зарубежный опыт использования форсайт-проектов в стратегическом развитии регионов//Глобальный научный потенциал. 2016. № 9 (66). С. 93-100.
5. И. А. Рудская. Индекс инновационного развития как метод измерения потенциала и эффективности функционирования региональных инновационных систем Под ред. А. В. Бабкина. В сб.: «Реструктуризация экономики России и промышленная политика»//Труды научно-практической конференции с зарубежным участием. 2015. С. 142-151.
6. Рейтинг инновационных регионов России для целей мониторинга и управления. 2015. http://www.i-regions.org/files/file_103.pdf.
7. A. Bonaccorsi, C. Daraio (2004). Econometric Approaches to the Analysis of Productivity of R&D Systems: Production Functions and Production Frontiers/In: H. F. Moed et al. (eds.). Handbook of Quantitative Science and Technology Research. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. P. 51-74.
8. A. Charnes, W. Cooper, E. Rhodes (1979). Measuring the efficiency of decision-making units//European Journal Of Operational Research, 3(4), 429-444.
9. K. Chen, J. Guan (2012). Measuring the Efficiency of China’s Regional Innovation Systems: Application of Network Data Envelopment Analysis (DEA)//Regional Studies, vol. 46, no. 3. P. 355-377.
10. W. W. Cooper, L. M. Seiford, K. Tone (2006). Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses. With DEA-Solver Software and References. New York: Springer.
11. N. J. Coell, D. S. P. Rao, C. J. O’Donell, G. E. Battese. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. 2nd edition. Springer Science + Business Media, Inc. 2005. – 327 p.
12. C. Edquist (ed.) (1997). Systems of Innovation: Technologies, Institutions and Organisations. Pinter Publisher, London.
13. M. Kotsemir (2013). Measuring National Innovation Systems Efficiency — a Review of DEA Approach//HSE Basic Research Programme Working Papers. Series: Science, Technology and Innovation. WP BRP 16/STI/2013.
14. M. J. Farrell (1957). The measurement of productive efficiency//Journal of the Royal Statistic Society, 120. P. 253-282.
15. M. Fritsch, V. Slavchev (2006). Measuring the Efficiency of Regional Innovation Systems: An Empirical Assessment. Freiberg Working Papers.
16. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. https://issek.hse.ru/data/2016/06/28/1115847925/RIR%202016.pdf.
