к.т.н., доцент, кафедра компьютерных технологий и систем, бул. 50-лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия
candidate of technical sciences, assistant professor, computer technologies and systems department, Bulvar 50-letiya Oktyabrya, 7, Bryansk, 241035, Russia
к.т.н., доцент, кафедра компьютерных технологий и систем, бул. 50-лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия
candidate of technical sciences, assistant professor, computer technologies and systems department, Bulvar 50-letiya Oktyabrya, 7, Bryansk, 241035, Russia
к.т.н., доцент, кафедра компьютерных технологий и систем, бул. 50-лет Октября, 7, г. Брянск, 241035, Россия
candidate of technical sciences, assistant professor, computer technologies and systems department, Bulvar 50-letiya Oktyabrya, 7, Bryansk, 241035, Russia
Реализация инновационно–ориентированных процессов преобразования российской экономики на современном этапе развития требует формирования региональных инновационных систем, предопределяющих в перспективе рост конкурентоспособности народного хозяйства страны. Оптимальное функционирование инновационной системы региона как важнейшего звена национальной инновационной системы зависит от наличия, состояния и уровня развитости ее инновационного потенциала, который, в свою очередь, определяет экономический рост не только отдельно взятого региона, но и страны в целом. В статье рассматривается сущность и структура инновационного потенциала организационных систем. Проанализированы основные подходы к определению понятия инновационного потенциала и определению содержания понятия. Предложен подход к формированию интегрированного показателя. Расчет интегрированного показателя инновационного потенциала региона был выполнен с использованием метода площадных диаграмм. Были рассчитаны значения инновационного потенциала для регионов Центрального федерального округа и выполнено ранжирование регионов в соответствии с итоговым значением. Вывод. Для построения модели инновационного развития региона необходим анализ составляющих инновационного потенциала, его оценка, возможный прогноз развития на ближайшие годы. Воронежская, Тульская и Костромская и Белгородская области обладают высокими показателями по Центральному Федеральному округу. Рязанская, Смоленская и Костромская области обладают довольно низкими показателями в сравнении с остальными регионами.
The implementation of innovative-oriented processes of transformation of the Russian economy at the current stage of development requires the formation of regional innovation systems that predetermine the growing competitiveness of the national economy in the future. The optimal functioning of the innovation system of the region as the most important link in the national innovation system depends on the availability, condition and level of development of its innovative potential, which in turn determines the economic growth of not only a single region, but the country as a whole. The essence and structure of innovative potential of organizational systems are considered in the article. The main approaches to the definition of the concept of innovative potential and the definition of the content of the concept are analyzed. An approach to the formation of an integrated indicator is proposed. The integrated indicator of the region's innovative potential was calculated using the area diagram method. The values of the innovation potential for the regions of the Central Federal District were calculated and the ranking of the regions was performed in accordance with the final value. Conclusion. To build a model for innovative development of the region, it is necessary to analyze the components of the innovation potential, its evaluation, and a possible development forecast for the coming years. Voronezh, Tula and Kostroma and Belgorod regions have high rates for the Central Federal District. Ryazan, Smolensk and Kostroma oblasts have rather low indicators in comparison with other regions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.