Оценка инновационного потенциала регионов России: кластерный подход
Основной целью данного исследования является оценка инновационного потенциала регионов России. Для ее проведения разработана система индикаторов —предложены 3 индекса с использованием следующих показателей: расходы на НИОКР, занятость в инновационной сфере, количество запрашиваемых и выданных патентов, объем инновационных товаров, работ, услуг. Для подтверждения результатов оценки с помощью индикаторов, проводится кластерный анализ регионов России на основании зависимости индекса инновационного развития, объема инновационных товаров и расходов на НИОКР. Выделяются 4 кластера с различным уровнем инновационного развития. На основании полученных результатов даются рекомендации относительно инвестиционной привлекательности некоторых регионов, а также политики в сфере инноваций в целом
Ключевые слова: инновации, инновационный потенциал, кластерный анализ, регионы России
Список использованных источников
1. Л. Н. Борисоглебская, В. М. Четвериков, Я. О. Лебедева. Инвестирование в НИОКР для инновационного развития в странах БРИКС//Инновации. 2013. № 11. С. 66-73.
2. Т. С. Вертинская. Методические основы разработки комплекса индикаторов для оценки экономической интеграции регионов стран – членов ЕЭП//ЕЭИ. № 2 (19) май 2013. С. 21-44.
3. Т. П. Данько. Архитектура оценок конкурентного позиционирования регионов РФ//Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: «Экономика». 2014. № 2 (8).
4. А. Н. Дулесов, Г. И. Краснов. Интегральная оценка конкурентоспособности регионов по инновационному потенциалу//Стратегия устойчивого развития регионов России, № 10, 2012. С. 68-71.
5. В. В. Зазерская, Е. В. Климук. Оценка инновационного потенциала регионов республики Беларусь//Научные стремления, № 1 (17), 2016. С. 63-68.
6. Т. Г. Строителева, Л. В. Ятченко. Методические подходы к оценке эффективности социально-экономических программ регионов России//Вестник Алтайской академии экономики и права. 2013. Вып. 2 (29). С. 43-46.
7. Ю. А. Фридман, Г. Н. Речко, Е. Ю. Логинова, А. Г. Пимонов, Ю. Ш. Блам, Н. А. Оськина. Инновационное развитие сырьевой отрасли и конкурентоспособность региона//Вестник КузГТУ. 2016. №4 (116).
8. Ю. А. Фридман, Ю. Ш. Блам, Г. Н. Речко. Выявление отраслей – лидеров в регионе на основе метода свертки данных (DEA)//Вестник кузбасского государственного технического университета. 2015, № 6 (112). С. 182-191.
9. T. Broekel, N. Rogge, T. Brenner. The innovation efficiency of German regions — a shared-input DEA approach. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2017.
10. J. Domenech, R. Escamilla, N. Roig-Tierno. Explaining knowledgeintensive activities from a regional perspective//Journal of Business Research 69 (2016). P. 1301-1306.
11. Leman Erdala, Ismet Gocer. The Effects of Foreign Direct Investment on R&D and Innovations: Panel Data Analysis for Developing Asian Countries//Procedia — Social and Behavioral Sciences, Volume 195, 3 July 2015. P. 749-758.
12. M. Khayrullinaa. Innovative Territorial Clusters as Instruments of Russian Regions Development in Global Economy//21st International Economic Conference 2014, IECS 2014, 16-17 May 2014, Sibiu, Romania, Procedia Economics and Finance 16 (2014). P. 88-94.
13. M. Percoco. Strategies of regional development in European regions: are they efficient?//Cambridge Journal of Regions, Economy and Society 2013, 6, 303-318.
14. L. Xuanli. A KPCA and DEA Model for Region Innovation Efficiency//Shen and X. Huang (Eds.): ECWAC 2011, Part I, CCIS 143, 2011. P. 1090114.
