Драйверы развития национальных инновационных систем
Формированию и определению основных показателей эффективности функционирования национальных инновационных систем посвящено значительное число публикаций. Применение современных методов нейросетевого программирования позволяет выделить те основные показатели, которые в данной статье называются — драйверы развития. В качестве эмпирической базы анализа были использованы результаты мониторинга Global Innovation Index. Применение методик нейросетевого программирования и факторного анализа выявило, что основным показателем является количество научных сотрудников, задействованных в формировании национальной инновационной системы. Драйверами инновационного развития, установленными в результате исследования, также являются показатели валовых расходов государства на науку, финансирование и выполнение научных исследований бизнесом. Результаты исследования могут быть применены при формировании стратегии инновационного развития на разных уровнях
Ключевые слова: национальная инновационная система, инновационная инфраструктура, нейросетевое программирование, драйверы развития
Список использованных источников
1. А. И. Рудской, И. Л. Туккель Инноватика: вопросы теории и кадрового обеспечения инновационной деятельности//Инновации. 2015. № 11. С. 2-10.
2. О. Г. Голиченко. Национальная инновационная система: от концепции к методологии исследования//Вопросы экономики. 2014. № 7. С. 35-50.
3. С. Н. Ларин, Е. В. Герасимова. Новая модель формирования инновационной инфраструктуры региона//Материалы международной заочной научно-практической конференции «Экономика и управление: актуальные проблемы и тенденции развития». 2011. https://sibac.info/conf/econom/ii/54016.
4. О. А. Андрюшкевич, И. М. Денисова. Особенности формирования национальных инновационных систем//Анализ и моделирование экономических процессов. 2014. № 10. С. 25-51.
5. И. Н. Куликов. Модели финансирования инновационных технологий//Управление экономическими системами. 2015.
№ 8. https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-finansirovaniyainnovatsionnyh-tehnologiy-1.
6. И. Л. Туккель. «Большие вызовы»: глобализация или глокализация? Вариативное проектирование стратегий научно-технологического развития//Инновации. № 6. 2016. С. 74-79.
7. А. А. Трифилова, Е. М. Коростышевская. Инновационная политика России: обзор публикаций журнала «Инновации» за 1996-2015 гг.//Инновации. № 5. 2016. С. 10-20.
8. И. Л. Литвиненко. Анализ зарубежного опыта оценки национальных инновационных систем//Новые технологии. 2015. № 2. С. 155-161.
9. Winning with global innovation: официальный сайт Global innovation index. https://www.globalinnovationindex.org.
10. World Bank Open Data: официальный сайт World Bank Group. https://data.worldbank.org.
11. Н. С. Цыганков. Problems of commercialization chain functioning//Сборник материалов международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный-2016». 2016. http://nocmu.sfu-kras.ru/digest2016.
12. Н. С. Цыганков. Problems of communication and motivation innovative infrastructure//Сборник материалов международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный-2016». 2016. http://nocmu.sfu-kras.ru/digest2016.
13. Н. С. Цыганков. Причины и пути решения проблем инновационной инфраструктуры//Сборник материалов международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный-2016». 2016. http://nocmu.sfu-kras.ru/digest2016.
14. В. В. Круглов, В. В. Борисов. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2002. – 382 с.
15. А. Э. Касимова. Выявление наиболее значимых экономических параметров предприятия с использованием нейросетевого подхода//Сборник материалов международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проспект Свободный-2016». 2016. http://nocmu.sfu-kras.ru/digest2016.
