Как оценить эффективность региональных инновационных систем в России?
В работе предложено несколько подходов к оценке эффективности инновационных систем регионов России: на основе индекса, оболочечного анализа данных (DEA) и метода стохастической границы (SFA). Оценивалась способность региона создавать новые технологии при заданных значениях человеческого капитала и затрат на НИОКР. Также предложена типология регионов на основе кластерного анализа по результатам применения указанных подходов. Среди лидеров по эффективности преобладают крупнейшие агломерации страны, а также центры машиностроения, в которых создана необходимая инфраструктура патентования. Предложенная методика может использоваться для целей региональной инновационной политики
Ключевые слова: региональные инновационные системы, регионы России, патенты, эффективность, DEA, SFA, индекс
Список использованных источников
1. И. В. Абанкина, Ф. Т. Алескеров, В. Ю. Белоусова, К. В. Зиньковский, В. В. Петрущенко. Оценка результативности университетов с помощью оболочечного анализа данных//Вопросы образования. № 2. 2013. C. 15-48.
2. С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, В. А. Руденко. Оценка эффективности регионов РФ на основе модели производственного потенциала с характеристиками готовности к инновациям//Экономика и математические методы. Т. 4. № 50. 2014. С. 57-93.
3. А. С. Ахременко. Измерение социальной эффективности государства в регионах России: методические новации и эмпирические оценки (2008-2012 гг.)//Высшая школа экономики. Серия WP14 «Политическая теория и политический анализ». № WP14/2014/05. 2014.
4. В. Л. Бабурин, С. П. Земцов. Оценка эффективности региональных инновационных систем в России/Модернизация и инновационное развитие экономических систем: коллективная монография под ред. В. Л. Матюшка. М.: РУДН. 2014. С. 18-36.
5. В. Л. Бабурин, С. П. Земцов. Факторы патентной активности в регионах России//Мир науки и управления (б. Вестник НГУ. Серия: «Социально-экономические науки»). T. 16. № 1. 2016. С. 86-100.
6. В. А. Баринова, А. А. Мальцева, А. В. Сорокина, В. А. Еремкин. Подходы к оценке эффективности функционирования объектов инновационной инфраструктуры в России//Инновации. № 3. 2014. С. 2-11.
7. В. А. Баринова, С. М. Дробышевский, В. А. Еремкин, С. П. Земцов, А. В. Сорокина. Типология регионов России для целей региональной политики//Российское предпринимательство. Т. 16. № 23. 2015. С. 4199-4204.
8. И. М. Бортник, Г. И. Сенченя, Н. Н. Михеева, А. А. Здунов. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России//Инновации. № 9. 2012. С. 25-38.
9. Ф. Ф. Глисин, В. В. Калюжный. Оценка эффективности научной и инновационной деятельности в зарубежных странах и в России//Инновации. № 6. 2015. С. 32-36.
10. С. П. Земцов. Обзор статистических методов регионального анализа инновационной деятельности//Региональные исследования. Т. 51. № 1. 2016. С. 4-15.
11. С. П. Земцов, А. К. Мурадов, В. А. Баринова. Факторы региональной инновационной активности: анализ теоретических и эмпирических исследований//Инновации. № 5. 2016. C. 42-51.
12. В. Л. Макаров, С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. Р. Бахтизин, А. М. Нанавян. Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения//Экономика региона. № 4. 2014. С. 9-30.
13. D. Aigner, C. Lovell, P. Schmidt. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models//Journal of Econometrics. Vol. 6. № 1. 1977. P. 37-49.
14. S. A. Ayvazyan, M. Y. Afanasyev. Assessment of innovative activity of regions in the Russian federation//Montenegrin Journal of Economics. № 1 (11). 2015. P. 7-21.
15. R. Banker, A. Charnes, W. Cooper. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis//Management Science. V. 30. № 9. 1984. P. 1078-1092.
16. A. Charnes, W. Cooper, E. Rhodes. Measuring the efficiency of decision-making units//European Journal of Operation Research. V. 2. № 6. 1978. P. 429-444.
17. K. Chen, J. Guan. Measuring the efficiency of China's regional innovation systems: application of network data envelopment analysis (DEA)//Regional Studies. № 46 (3). 2012. P. 355-377.
18. W. Cooper, L. Seiford, K. Tone. Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. 2nd edition. New York: Springer-Verlag, 2006. – 528 p.
19. M. Farrell. The Measurement of Productive Efficiency//Journal of the Royal Statistical Society. V. 120. 1957. P. 253-281.
20. M. Fritsch, V. Slavtchev. Determinants of the efficiency of regional innovation systems//Regional Studies. № 45 (7). 2011. P. 905-918.
21. Z. Griliches. R&D, patents, and productivity. Chicago: University of Chicago. 1984.
22. H. Hollanders, S. Tarantola, A. Loschky. Regional innovation scoreboard (RIS) 2009. Innometrics, EU. 2009. http://www.inovacijos.lt/inopagalba/cms/94lt.pdf.
23. T. C. Koopmans. Analysis of production as an efficient combination of activities//Activity analysis of production and allocation. Т. 13. 1951. С. 33-37.
24. M. N. Kotsemir. Measuring national innovation systems efficiency — a review of DEA approach//Higher School of Economics Research Paper No. WP BRP. Т. 16. 2013. P. 15-39.
25. P. Romer. Endogenous technological change//Journal of Political Economy. № 98 (5). 1990. P. 71-102.
26. K. Tarnawska, V. Mavroeidis. Efficiency of the knowledge triangle policy in the EU member states: DEA approach//Triple Helix. № 2 (1). 2015. P. 1-22.
27. J. Zabala-Iturriagagoitia, P. Voigt, A. Gutierrez-Gracia, F. Jimenez-Saez. Regional innovation systems: how to assess performance//Regional Studies. № 41 (5). 2007. P. 661-672.
28. S. Zemtsov, A. Muradov, I. Wade, V. Barinova. Determinants of Regional Innovation in Russia: Are People or Capital More Important?//Foresight and STI Governance. T. 10. № 2. 2016. P. 29-42.
