Analysis of the development of the regions of the Russian Federation using innovation activity indices

In this paper, new indices of innovation activity of the regions of the Russian Federation are constructed for the subsequent analysis of the development of the regions of the Russian Federation. The results obtained make it possible to contribute to the methodology of strategic decision-making aimed at stimulating the interaction of science and business, the development of innovative activity of regions, increasing the resource availability of economic sectors and ensuring economic security of the Russian Federation on this basis.

Keywords

innovation activity, stochastic boundary, efficiency evaluation

Received

29.12.2022

Publication date

30.12.2022

Number of characters

10744

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Lysenkova M. Analysis of the development of the regions of the Russian Federation using innovation activity indices // Vestnik CEMI – 2022. – V. 5. – Issue 4 [Electronic resource]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870023751-9-1 (circulation date: 20.07.2024). DOI: 10.33276/S265838870023751-9
MLA	Lysenkova, Maria "Analysis of the development of the regions of the Russian Federation using innovation activity indices." Vestnik CEMI 5.4 (2022) DOI: 10.33276/S265838870023751-9
APA	Lysenkova M. (2022). Analysis of the development of the regions of the Russian Federation using innovation activity indices. Vestnik CEMI 5(4) DOI: 10.33276/S265838870023751-9

100 rub.

When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.


1	Введение
2	Стремительно меняющаяся обстановка в мире показала необходимость повышения инновационной активности регионов, которое обеспечит экономическую безопасность Российской Федерации. Исследователи отмечают, что инновационный потенциал государства является одним из критериев, характеризующих конкурентоспособность страны в мире [7]. Не вызывает сомнения и тот факт, что инновации играют важную роль в обеспечении экономической безопасности, так как именно они являются «ключевым механизмом эволюционных изменений социально-экономических систем» [4; 11]. Однако важно не только наличие инновационных разработок в регионе, но и способность региона воспринимать инновации, обусловленная институциональными факторами. Исследователи отмечают, что экономическая безопасность региона определяется его инновационной восприимчивостью [5].
3	В работе [3] проведен сравнительный анализ авторских индексов инновационной активности, построенных на основе оценок технической эффективности инновационного пространства, и четырех индексов инновационного развития близкой прикладной направленности, которые опубликованы НИУ ВШЭ, РИА рейтингом и Ассоциацией инновационных регионов России. Сравнительный анализ показал, что авторские индексы обладают рядом особенностей. Например, – независимость от масштаба региональной экономики. В то же время, некоторые ранее известные индексы инновационного развития оказываются неразличимыми. Наиболее четко выраженную специфику имеет авторский индекс технической эффективности инновационного пространства по международным патентным заявкам (TEMPZ). На этот индекс значимое влияние оказывают первая и вторая главные компоненты отраслевой структуры ВРП. В число пяти лидирующих регионов РФ в рейтинге входят Нижегородская область, Чукотский автономный округ, Московская область, Калужская область и Новгородская область.
4	На основе полученных результатов был предложен и апробирован подход для выявления секторов экономики, имеющих потенциал развития на основе роста инновационной активности региона. В статье [9] описан подход к формированию рекомендаций по выбору регионов, приоритетных для развития секторов экономики, с учетом их инновационной активности. Этот подход позволяет выявить регионы, имеющие достаточную ресурсную обеспеченность для развития сектора экономики на основе потенциала экономического роста, или на основе повышения инновационной активности. Используемые на этом этапе авторские индексы инновационной активности позволяют повысить обоснованность выбора направлений диверсификации региональных экономик.
5	Данная работа является продолжением цикла работ о подходах к развитию методологии сравнительного анализа инновационной активности регионов на основе концепции стохастической границы. В настоящее время представляется актуальным проведение анализа национальной инновационной системы, а в частности, построение обновленных индексов инновационной активности по числу используемых передовых производственных технологий. Основная цель данной работы состояла в построении новых индексов инновационной активности регионов РФ на основе данных о количестве используемых передовых производственных технологий в регионах за 2018-2020 гг. для последующего анализа развития регионов РФ. Особая актуальность исследования определяется тем, что оно акцентирует внимание на взаимосвязи результатов инновационной деятельности с потенциалом взаимодействия науки и бизнеса в институциональных условиях, создаваемых государством. По данным НИУ ВШЭ в 2020 г. зафиксирован рост инновационной активности бизнеса, 10,8 % крупных и средних организаций осуществляли разработку и внедрение инноваций [6]. Также исследователи отмечают в 2020 г. рост объема инновационной продукции, произведенной в РФ на 5 % относительно 2019 г. По данным Федеральной службы государственной статистики [8] за 2016-2020гг. в РФ отмечается рост количества разработанных передовых производственных технологий. За период 2016-2020 гг. сохраняется процентное соотношение числа разработанных передовых производственных технологий по федеральным округам РФ (рис. 1): на Центральный федеральный округ (ЦФО) приходится 34 %, на Уральский федеральный округ (УФО) и Приволжский федеральный округ (ПФО) по 16 %, на Северо-Западный федеральный округ (СЗФО) – 14 %, на остальные федеральные округа приходится в совокупности 20 % разработанных передовых производственных технологий.

Readers community rating: votes 0

1. Айвазян, С. А. Метод сравнения регионов РФ по оценкам технической эффективности с учетом структуры производства / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Экономика и математические методы. – 2018. – Том 54, № 1. – с. 43–51.

2. Айвазян, С. А. К вопросу о параметризации национальной инновационной системы / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров, М. А. Лысенкова // Прикладная эконометрика. – 2017. – №1 (45). – с. 29-49.

3. Афанасьев, М. Ю. Сравнение индексов инновационного развития в пространстве характеристик региональной дифференциации / М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров, М. А. Лысенкова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий (ВГУИТ). – 2020. – Т. 82, № 4. – С. 340–346.

4. Волкова, Т. А. Проблемы и методы распространения инноваций / Т. А. Волкова, С. А. Волкова // Качество и инновации в XXI веке: материалы XIII Международной научно-практической конференции (Чебоксары, 20–21 апреля 2015 года). – Чебоксары, 2015. – с. 47–50.

5. Волкова, Т. А. Роль инноваций в обеспечении экономической безопасности региональных систем / Т. А. Волкова, С. А. Волкова // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. – 2020. – 82(4). – с. 277–284. – URL : https://www.vestnik-vsuet.ru/vguit/article/view/2608 (дата обращения : 10.12.2022).

6. Индикаторы инновационной деятельности 2022: статистический сборник / В. В. Власова, Л. М. Гохберг, Г. А. Грачева [и др.]; Нац. Исслед. Ун-т «Высшая школа экономики» — Москва : НИУ ВШЭ, 2022. — 292 с.

7. Стратегии устойчивого развития: экономические, юридические и социальные аспекты / А. И. Сайфуллин, А. Ю. Межова, А. В. Васильев [и др.]; Казанский кооперативный институт (филиал) АНоо ВО ЦС РФ «Российский университет кооперации». – Чебоксары: ООО «Издательский дом «среда», 2022. – 172 с.

8. Регионы России. Социально-экономические показатели // Федеральная служба государственной статистики. – 2021. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения : 10.12.2022).

9. Afanasiev, M. Y. The approach to the diversification of the regional economy taking into account evolutionary conditionality, resource availability and innovation activity / M. Y. Afanasiev, A. V. Kudrov, M. А. Lysenkova // Montenegrin Journal of Economics. – 2022. – Vol. 18, no. 2. – P. 7–17.

10. Battese, G. E. Prediction of Firm-level Technical Efficiencies with a Generalized Frontier Production Function and Panel Data / G. E. Battese, T. J. Coelli // Journal of Econometrics. – 1988. – Vol. 38. – p. 387–399.

11. Camagni, R. Introduction: from the local "milieu" to innovation through cooperation networks / R. Camagni // Innovation Networks: spatial perspectives / R. Camagni. – London: Bedhaven Press, 1991.