Assessing the effectiveness of the innovation system of the Far Eastern Federal District regions

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The article is devoted to the evaluation of the effectiveness of innovation activity in the region. The authors analyzed researches on methods of assessing the regional innovation development and methods of ranking, as well as evaluating the effectiveness of innovation activity in the region. The authors' methodology for assessing the effectiveness of innovation activity in the region is proposed. It allows calculating the efficiency coefficient through input and output parameters characterizing the indicators of resource potential and the effectiveness of innovation activity in the region. The efficiency coefficient of innovation activity of the Far Eastern Federal District regions is calculated. The comparison of the rankings of innovation and scientific and technological development carried out by various organizations for 2018-2021 is given. It also shows the level of efficiency of innovation activity in the Far Eastern region. According to the results of the analysis, there is a positive close relationship between the input and output indicators. This makes it possible to apply the proposed methodology also for modeling predictive assessments of the effectiveness of innovation activity in the region. FUNDING.The article was prepared within the framework of the state task of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation under the project No. FSRG-2023-0025 "Modern methods of mathematical modeling and their applications".

About the authors

Nikolay Egorovich Egorov

North-Eastern Federal University in Yakutsk (NEFU)

Email: ene01@yandex.ru
ведущий научный сотрудник, кандидат физико-математических наук, доцент

Grigoriy Sidorovich Kovrov

North-Eastern Federal University in Yakutsk (NEFU)

Email: kgs02@yandex.ru
ведущий научный сотрудник, кандидат экономических наук, доцент

Svetlana Nikandrovna Pavlova

North-Eastern Federal University in Yakutsk (NEFU)

Email: snikandrovna@yandex.ru
магистрант, кандидат экономических наук, доцент

References

  1. Аврамчикова Н.Т., Волков Д.О. Современные методы оценки эффективности государственной поддержки инновационной деятельности в регионе // Региональная экономика: теория и практика. – 2018. – № 4. – c. 724-742. – doi: 10.24891/re.16.4.724.
  2. Баринова В.А., Земцов С.П. Рейтинги инновационного развития регионов: зачем нужна новая методика в России? // Вестник Поволжского института управления. – 2016. – № 6(57). – c. 110-116.
  3. Батрасова А.Д., Коновалова Т.В., Комаров П.И. Оценка эффективности инновационной деятельности субъектов федерации // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2022. – № 11-3. – c. 389-395. – doi: 10.17513/vaael.2578.
  4. Бортник И.М., Зинов В.Г., Коцюбинский В.А., Сорокина А.В. Индикаторы инновационного развития регионов России для целей мониторинга и управления // Инновации. – 2013. – № 11(181). – c. 21-32.
  5. 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.
  6. Ерохина Е.В. Методология анализа и оценка эффективности инновационной деятельности в регионе // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. – 2013. – № 4-1. – c. 3-17.
  7. Ильина И.Е., Жарова Е.Н., Агамирова Е.В., Каменский А.С. Инновационное развитие регионов России // Регионология. – 2018. – № 2. – c. 230-355. – doi: 10.15507/2413-1407.103.026.201802.230-255.
  8. Красова Е.В. Научно-исследовательская инфраструктура Дальневосточного федерального округа в контексте инновационного развития региона: тенденции и проблемы развития // Университетское управление: практика и анализ. – 2019. – № 3. – c. 56-68. – doi: 10.15826/umpa.2019.03.019.
  9. Лезина Е.Г., Иншаков В.А., Максимова Л.Ю. Оценка эффективности инновационной деятельности региона на основе соотношения результатов и затрат на выполнение научно-исследовательской деятельности // Финансовая экономика. – 2019. – № 12. – c. 671-676.
  10. Митяков С.Н., Митякова О.И., Мурашова Н.А. Инновационное развитие регионов России: методика рейтингования // Инновации. – 2017. – № 9(227). – c. 97-104.
  11. Национальный рейтинг научно-технологического развития субъектов Российской Федерации за 2021 год. Minobrnauki.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://minobrnauki.gov.ru (дата обращения: 01.03.2023).
  12. Яшин С.Н., Туккель И.Л., Кошелев Е.В., Макаров С.А., Коробова Ю.С. Оценка эффективности инновационной деятельности. / Учебник. - Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского ун-та, 2018. – 409 c.
  13. Полянская Н.М., Колесняк А.А., Коваленко Е.И. Научный потенциал как фактор инновационного социально-экономического развития регионов // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 1. – c. 519-534. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114260.
  14. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021. / Статистический сборник. - М.: Росстат, 2021. – 1112 c.
  15. Рейтинг инновационного развития регионов Российской Федерации. Итоги 2020 года. Фгбну нии ринкцэ. [Электронный ресурс]. URL: https://volog.ranepa.ru/ news/docs/Рейтинг%202020%20МИИРИС_Экспертам.pdf?utm_source=yandex.ruutm_medium=organicutm_campaign=yandex.ruutm_referrer=yandex.ru (дата обращения: 01.03.2023).
  16. Абдрахманова Г.И., Бахтин П.Д., Гохберг Л.М. и др. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. / Том. Выпуск 7. - М.: НИУ ВШЭ, 2021. – 274 c.
  17. Рейтинг инновационных регионов России за 2018 г. Ассоциация инновационных регионов России. [Электронный ресурс]. URL: https://www.i-regions.org/upload/iblock/e8f/airr18.pdf (дата обращения: 01.03.2023).
  18. Рейтинг регионов по научно-технологическому развитию – итоги 2020 г. Риа рейтинг. [Электронный ресурс]. URL: https://riarating.ru/infografika/20211025/ 630210992.html (дата обращения: 01.03.2023).
  19. Ряпухина В.Н. Оценка эффективности инновационного развития регионов: методика и построение рейтинга // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – № 3. – c. 391-404. – doi: 10.18334/vinec.8.3.39300.
  20. Egorov N., Kovrov G., Solomonov M. Assessment of the sustainable development of the innovation system of the region based on the concept of the Triple Helix theory // International Scientific Forum on Sustainable Development and Innovation (WFSDI 2021): E3S Web Conf. Vol. 295. Patras, Greece, 2021.– doi: 10.1051/e3sconf/202129501010.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Egorov N.E., Kovrov G.S., Pavlova S.N.

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».