Моделирование развития экономики региона и эффективность пространства инноваций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Формирование инновационного пространства региона сопряжено с одновременным развитием различных структур.Современная модель инновационного роста предполагает взаимодействие власти, бизнеса и университетов. В статьесовокупность потенциальных связей между исследовательскими организациями и инновационно активными предприятиямихарактеризуется как инновационное пространство и рассматривается как ресурс для инноваций. Количественная оценкатаких связей и взаимодействий один из наиболее сложных аспектов анализа инновационных процессов. Гипотезаавторов состоит в том, что инновационная активность региона зависит от размера пространства инноваций иэффективности его использования. Результаты эконометрического моделирования выдвинутой гипотезе не противоречат.Полученные оценки пространства инноваций, используемого субъектами РФ при создании новых производственныхтехнологий, подтвердили высокую потенциальную значимость этого фактора.В рамках разработанной авторами вычислимой модели общего равновесия (Computable General Equilibrium, CGE) в статьерассмотрена инновационная составляющая экономики региона (на примере Республики Башкортостан) и оцененыколичественные последствия различных сценариев повышения эффективности социально-экономической системы. Впроизводственную функцию агентов CGE-модели была включена эффективность использования пространства инноваций для рассматриваемого субъекта. Полученные результаты указывают на важную роль региональных органов власти встимулировании взаимодействия государства, бизнеса и научно-образовательного сообщества и развитии региональныхинновационных систем.

Об авторах

Валерий Макаров

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)

Email: makarov@cemi.rssi.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Сергей Айвазян

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)

Email: aivazian@cemi.rssi.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Михаил Афанасьев

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)

Email: miafan@cemi.rssi.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Альберт Бахтизин

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)

Email: albert.bakhtizin@gmail.com
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Ашхен Нанавян

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)

Email: ashchenn@mail.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Список литературы

  1. Battese C. (1988) Prediction of Firm-level Technical Efficiencies with a Generalized Frontier Production Function and Panel Data//Journal of Econometrics. Vol. 38. P. 387-399.
  2. Etzkowitz G. (2008) Triple Helix. University-Industry-Government. Innovation in Action. New York, London: Routledge.
  3. Freeman C. (2011) Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan. London: Pinter.
  4. Jones C. (1998) Introduction to Economic Growth. New York: W.W. Norton & Company.
  5. Kumbhakar S., Lovell K. (2004) Stochastic Frontier Analysis. Cambridge: Cambridge University Publishers.
  6. OECD (2010) Science Technology and Industry Outlook. Paris: OECD.
  7. OECD (2014) Education at a glance. Country note: The Russian Federation. Paris: OECD.
  8. Romer P. (1990) Endogenous Technological Change//Journal of Political Economy. Vol. 985. № 2. P. 71-102.
  9. Solow R.M. (1956) A Contribution to the Theory of Economic Growth//Quarterly Journal of Economics. № 70. P. 65-94.
  10. World Bank (2013) High-technology exports (% of manufactured exports). Режим доступа:http://data.worldbank.org/indicator/TX.VAL.TECH.MF.ZS, дата обращения 08.06.2015.
  11. АИРР (2015) Рейтинг инновационных регионов. М.: Ассоциация инновационных регионов России.
  12. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. (2015) Моделирование производственного потенциала на основе концепции стохастической границы. Методология, результаты эмпирического анализа. М.: Красанд.
  13. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А. (2016) Модели производственного потенциала и оценки технологической эффективности регионов РФ с учетом структуры производства//Экономика и математические методы. № 1. С. 28-44.
  14. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Руденко В.А. (2012) Некоторые вопросы спецификации трехфакторных моделей производственного потенциала компании, учитывающих интеллектуальный капитал//Прикладная эконометрика. № 3 (27). С. 36-69.
  15. Аналитический центр (2014) Ежегодный мониторинг средств, выделенных из федерального бюджета на финансирование НИОКР. М.: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации.
  16. Афанасьев В.С. (1988) Глава 2. Давид Рикардо//Всемирная история экономической мысли (в 6 томах)/Гл. ред. В.Н. Черковец. Т. II. От Смита и Рикардо до Маркса и Энгельса. М.: Мысль.
  17. Варшавский А.Е. (1984) Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. М.: Финансы и статистика.
  18. Варшавский А.Е. (2003) Развитие экономики знаний и необходимость обеспечения преемственности в экономической науке России//Прогнозирование темпов и факторов экономического роста/Сост. А.В. Суворов. М.: МАКС Пресс. С. 222-285.
  19. Варшавский А.Е. (2016) О Национальном докладе об инновациях в России 2015//Инновации. № 2. С. 8-14.
  20. Гибсон Д., Батлер Д. (2013) Исследовательские университеты в структуре региональной инновационной системы: опыт Остина, штат Техас//Форсайт. Т. 7. № 2. С. 42-57.
  21. Голиченко О.Г., Балычева Ю.Е. (2012) Типичные модели инновационного поведения предприятий//Инновации. № 2. С. 19-28.
  22. Ефимова И.Н. (2012) Научно-инновационный кластер как основа модернизации региональной системы образования, политики, экономики и бизнеса//Alma mater. № 6. С. 15-18.
  23. Иванов Д.С., Кузык М.Г., Симачев Ю.В. (2012) Стимулирование инновационной деятельности российских производственных компаний: возможности и ограничения//Форсайт. Т. 6. № 2. С. 18-42.
  24. Клейнер Г.Б., Мишуров С.С. (ред.) (2011) Инновационное развитие региона: потенциал, институты, механизмы. Иваново: Ивановский государственный университет.
  25. Лапаев С.П. (2012) Методологические основы инновационного развития региона. Оренбург: ООО НПК «Университет».
  26. МЭР, РВК (2015) Национальный доклад об инновациях в России. М.: Министерство экономического развития, Российская венчурная компания.
  27. Макаров В.Л. (2009) Обзор математических моделей экономики с инновациями//Экономика и математические методы. № 1. C. 3-14.
  28. Макаров В.Л. (ред.) (2010) Горизонты инновационной экономики в России. Право, институты, модели. М.: ЛЕНАД.
  29. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Бахтизин А.Р., Нанавян А.М. (2014) Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения//Экономика региона. № 4. C. 9-30.
  30. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. (2009) Вычислимая модель экономики знаний//Экономика и математические методы. № 1. C. 70-83.
  31. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2007) Применение вычислимых моделей в государственном управлении. М.: Научный эксперт.
  32. Маковеева B.B. (2012) Сетевое взаимодействие -ключевой фактор развития интеграции образования, науки и бизнеса//Вестник Томского государственного университета, № 354. C. 163-166.
  33. Михеева Н.Н. (2014) Сравнительный анализ инновационных систем российских регионов//Пространственная экономика. № 4. C. 61-81.
  34. Полтерович В.М. (2010) Стратегия модернизации российской экономики. М.: Алетейя.
  35. РВК (2013) Открытый экспертно-аналитический отчет о ходе реализации «Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года». М: Российская венчурная компания.
  36. Романенко К.Р., Козлов Д.В., Лешуков О.В., Лисюткин М.А., Платонова Д.П., Семенов Д.С. (2015) Уроки международного опыта слияний университетов//Серия «Современная аналитика образования». Вып. 2. М.: НИУ ВШЭ. С. 1-24.
  37. Росстат (2013b) Организации, выполняющие научные исследования. Регионы России. Cоциально-экономические показатели. Режим доступа:http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm, дата обращения: 08.06.2015.
  38. Росстат (2013d) Число предприятий региона. Регионы России. Cоциально-экономические показатели. Режим доступа:http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/12-01.htm, дата обращения 08.06.2015.
  39. Росстат (2013а) Инновационная активность организаций: Регионы России. Cоциально-экономические показатели. Режим доступа:http://www.gks.ru/bgd/regl/b12_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/22-15.htm, дата обращения 24.01.2015.
  40. Росстат (2013с) Разработанные новые технологии. Регионы России. Cоциально-экономические показатели. Режим доступа:http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/21-13, дата обращения 08.06.2015.
  41. Росстат (2015) Внутренние затраты на исследования и разработки//Россия в цифрах. М.: Федеральная служба статистики. Режим доступа:http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1135075100641, дата обращения 24.02.2016.
  42. Румянцев А.А. (2013) Основные свойства и проблемные поля научно-инновационного пространства региона//Пространственная экономика. № 2. С. 103-118.
  43. Симачев Ю.В. (2012) Партнерство бизнеса и науки в инновационной сфере//Атомная стратегия XXI века. № 6. С. 8-10.
  44. Щепина И.Н. (2011) Устойчивость инновационного поведения российских регионов//Инновации. № 6 (152). С. 78-84.
  45. Эксперт-PA (2012) Инновационная активность крупного бизнеса. Режим доступа:http://www.raexpert.ru/researches/expert-inno/partl/, дата обращения 18.03.2015.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».