Regional innovation ecosystem: assessment of the effectiveness of functioning in the conditions of digitalization

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The regional innovation ecosystem is formed as a result of the development of network interactions, cooperation, cooperation and the use of innovations and open knowledge in the context of digital transformation of business processes and society as a whole. In the course of the research, the following tasks were solved: the theoretical foundations of the study of regional innovation ecosystems were clarified, modern methods were given and an integral approach to assessing the effectiveness of their functioning was developed, taking into account the digitalization factor. Calculations of the integral index and the clustering coefficient are carried out. Empirical analysis of the data made it possible to rank the regions by the value of the integral index of the effectiveness of the regional innovation ecosystem. With the help of correlation analysis, the relationships of the integral index and the cluster coefficient by type of activity are revealed. In conclusion, the limitations in the implementation of the proposed evaluation method are determined

About the authors

Elena Viktorovna Yanchenko

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

Email: lucky2007YE@yandex.ru
профессор кафедры экономики и маркетинга, доктор экономических наук, доцент

References

  1. Yun J. J. The difference in open innovation between open access and closed access, according to the change of collective intelligence and knowledge amount // Sustainability. – 2022. – № 5. – p. 2574.
  2. Янченко Е. В. Инвестиции в инновационную деятельность: взаимосвязь интенсивности и отдачи // Инновационная деятельность. – 2022. – № 2(61). – c. 71-80.
  3. Gold E. R. The fall of the innovation empire and its possible rise through open science // Research Policy. – 2021. – p. 104226.
  4. Маслюк Н.А., Медведева Н.В. Инновационная экосистема: региональный аспект // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 4. – c. 1893-1910. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111175.
  5. Тихонова А.Д. К вопросу о развитии инновационных экосистем в современной экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – № 4. – c. 1383-1392. – doi: 10.18334/vinec.9.4.41449.
  6. Pidorycheva I., Shevtsova H., Antonyuk V., Shvets N., Pchelynska H. Conceptual Framework for Developing of Regional Innovation Ecosystems // Europe Journal of Sustainable Development. – 2020. – № 9(3). – p. 626.
  7. Granstrand O., Holgersson M. Innovation ecosystems: A conceptual review and a new definition // Technovation. – 2020. – p. 102098.
  8. López-Rubio Р. Regional innovation system research trends: toward knowledge management and entrepreneurial ecosystems // International Journal. – 2020. – № 6.
  9. Боровская М. А., Шевченко И.К., Развадовская Ю.В., Федотова А.Ю. Идентификация кластера с учетом сравнительных преимуществ региона на примере Южного федерального округа // Региональная экономика: теория и практика. – 2015. – № 35. – c. 2-16.
  10. Porter M., Ketels C. Clusters and Industrial Districts: Common Roots, Different Perspectives. 2009
  11. Poblete L. Temporality, temporariness and keystone actor capabilities in innovation ecosystems // Industrial Marketing Management. – 2022. – p. 301-310.
  12. Cмородинская Н.В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста // Инновации. – 2014. – № 7. – c. 27-33.
  13. Открытые инновации. 2013. [Электронный ресурс]. URL: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/742bb1dc-b856-4ab3-84ad-0ad686e896e7/language-en (дата обращения: 02.05.2023).
  14. Каранатова Л. Г., Кулев А. Ю. Современные подходы к формированию инновационных экосистем в условиях становления экономики знаний // Управленческое консультирование. – 2015. – № 12. – c. 39-46.
  15. Cooke P. Regional innovation systems: competitive regulation in the new Europe // Geoforum. – 1992. – № 23.
  16. Lundvall B. A. et al. National systems of innovation: towards a theory of innovation and interactive learning. 1992
  17. Asheim B. T., Smith H. L., Oughton C. Regional innovation systems: Theory, empirics and policy // Regional Studies. – 2011. – № 7. – p. 875-891.
  18. OECD Reviews of Innovation Policy. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-reviews-of-innovation-policy_19934211 (дата обращения: 02.05.2023).
  19. Global Innovation Index 2022.What is the future of innovation-driven growth?. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-2000-2022-en-main-report-global-innovation-index-2022-15th-edition.pdf (дата обращения: 02.05.2023).
  20. Гохберг Л.М. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. / Выпуск 7 Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2021. – 274 c.
  21. Рейтинг регионов SMART версии 2022 г. [Электронный ресурс]. URL: https://i-regions.org/reiting/reyting-regionov-smart/ (дата обращения: 02.05.2023).
  22. Митус А.А., Гармашова Е.П., Баранов А.Г., Дребот А.М. Методика оценки инновационного развития региона (на примере регионов Южного федерального округа) // Креативная экономика. – 2020. – № 12. – c. 3259-3276. – doi: 10.18334/ce.14.12.111416.
  23. Егоров Н.Е., Васильева Н.В. Оценка уровня инновационного развития регионов на основе эконометрической модели «Тройная спираль» и российского регионального инновационного индекса // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 3. – c. 1697-1710. – doi: 10.18334/vinec.12.3.115181.
  24. Рисин И. Е., Трещевский Ю. И., Эйтингон В. Н. Разработка и апробация методики оценки эффективности управления региональной инновационной системой // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. – 2014. – № 3. – c. 44-49.
  25. Рыжкова О.В., Бородкина В.В. Обоснование показателей для оценки интеграции региональной и национальной инновационных экосистем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2018. – № 1. – c. 146-153. – doi: 10.18721/JE.11113.
  26. Rådberg K., Löfsten H. Developing a knowledge ecosystem for large-scale research infrastructure // The Journal of Technology Transfer. – 2023. – p. 441.
  27. Бабурин В. Л., Земцов С. П. Оценка эффективности региональных инновационных систем в России. / Модернизация и инновационное развитие экономических систем : коллективная монография / Под редакцией В.М. Матюшка. - Москва : Российский университет дружбы народов, 2014. – 18-37 c.
  28. Бабикова А.В., Федосова Т.В. Реверсивная модель инновационной экосистемы как инструмент интенсификации регионального технологического развития // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 6. – c. 1317-1332. – doi: 10.18334/epp.11.6.112228.
  29. Бурганов Р.Т. Теоретико-методические подходы к исследованию цифровизации: региональный аспект // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 3. – c. 1665-1682. – doi: 10.18334/vinec.12.3.115012.
  30. Индекс цифрового развития субъектов Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80adbvdrrdn3buj1grakh.xn--p1ai/storage/filemanager/presentation/nircerf/karasev-indeks-tsifrovogo-razvitiya.pdf (дата обращения: 02.05.2023).
  31. Индекс «Цифровая Россия». [Электронный ресурс]. URL: https://sk.skolkovo.ru/storage/file_storage/00436d13-c75c-46cf-9e78-89375a6b4918/SKOLKOVO_Digital_Russia_Report_Full_2019-04_ru.pdf (дата обращения: 02.05.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Yanchenko E.V.

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».