vguitВестник Воронежского государственного университета инженерных технологийProceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies2226-910X2310-1202VSUET10.20914/2310-1202-2019-1-434-442vguit-2058Research ArticleЭкономика и управлениеEconomics and ManagementПодход к анализу и сопоставлению национальных инновационных систем на примере России и других странApproach to the analysis and comparison of national innovation systems on the example of Russia and other countriesАфанасьевМ. Ю.AfanasievM. Yu.

д.э.н., главный научный сотрудник, лаборатория прикладной эконометрики, пр-т Нахимовский, 47, г. Москва, 117418, Россия

Dr. Sci. (Econ.), chief researcher, laboratory of applied econometrics, Nakhimovsky Av., 47, Moscow, 117418, Russia

miafan@cemi.rssi.ruЛысенковаМ. А.LysenkovaM. A.

младший научный сотрудник, лаборатория прикладной эконометрики, пр-т Нахимовский, 47, г. Москва, 117418, Россия

junior researcher, laboratory of applied econometrics, Nakhimovsky Av., 47, Moscow, 117418, Russia

lysenkovam@gmail.comЦентральный экономико-математический институт Российской академии наукРоссияCentral Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of SciencesRussian Federation201921032019811434442Copyright © Афанасьев М.Ю., Лысенкова М.А., 20192019Афанасьев М.Ю., Лысенкова М.А.Afanasiev M.Y., Lysenkova M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vestnik-vsuet.ru/vguit/article/view/2058

В настоящее время сохраняется тенденция к оценке инновационной системы на национальном уровне. Для качественного межстаннового сопоставления необходимы количественные и качественные оценки факторов влияющих на инновационную активность региона. Цель данной работы состояла в том, чтобы обосновать количественно влияние науки и бизнеса на инновационную активность региона. Международные патентные заявки выбраны в качестве показателя, отражающего результат инновационной активности региона. В работе проведена проверка статистических гипотез. Методами эконометрического моделирования подтверждено наличие зависимости между результатами инновационной активностью и инновационным пространством региона. Инновационное пространство региона описывается в работе как совокупность потенциальных связей между бизнесом и организациями, создающими новые знания. В исследовании использовались официальные статистические данные регионов таких стран как РФ, Швейцария, США, Китай и Японии. Методами эконометрического моделирования получены оценки параметров национальных и региональных инновационных систем РФ, Швейцарии, США, Китая и Японии. Показано, что оценки эластичности и технической эффективности использования инновационного пространства региона свидетельствуют о развитии инновационной системы. В рассмотренном диапазоне времени установлено, что свойством парето-оптимальности обладают параметры инновационных систем Японии, Китая и Швейцарии. Получены оценки технической эффективности инновационного пространства для совокупности 190 регионов по данным 2012 г., проведен сравнительный анализ стран на основе полученных оценок. В работе приводится обоснование использования параметрического описания национальной и региональных инновационных систем. Данное описание может использоваться для межстраннового сопоставления влияния науки и бизнеса на результаты инновационной активности, кластеризации национальных инновационных систем.

Currently, there is a tendency to evaluate the innovation system at the national level. Qualitative inter-country comparison requires quantitative and qualitative assessment of the factors influencing the innovation activity of the region. The purpose of this work was to justify quantitatively the impact of science and business on the innovation activity of the region. International patent applications are selected as an indicator reflecting the result of innovation activity in the region. Statistical hypothesis testing is carried out in this paper. The dependence between the results of innovation activity and innovation space of the region is confirmed by the methods of econometric modeling. The innovation space of the region is described in the work as a set of potential links between business and organizations that create new knowledge. The study used the official statistics of the regions of such countries as Russia, Switzerland, USA, China and Japan. Estimates of parameters of national and regional innovation systems of the Russian Federation, Switzerland, the USA, China and Japan are received by methods of econometric modeling. It is shown that the assessment of elasticity and technical efficiency of the innovation space of the region indicate the development of the innovation system. In the considered time range it is established that the Pareto-optimality property is possessed by the parameters of innovation systems of Japan, China and Switzerland. Estimates of the technical efficiency of the innovation space for a total of 190 regions according to 2012, a comparative analysis of the countries on the basis of the estimates. The paper provides a rationale for the use of parametric descriptions of national and regional innovation systems. This description can be used for cross-country comparison of the impact of science and business on the results of innovation activity, clustering of national innovation systems.

инновационная системапараметрическое описаниетехническая эффективностьэконометрическое моделированиепроверка гипотезinnovation systemparametric descriptiontechnical efficiencyeconometric modelinghypothesis testingРабота выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 17-02-00272)ReferencesАрхипова М.Ю., Карпов Е.С. Анализ и моделирование патентной активности в России и развитых странах мира // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2012. № 4. С. 286–293.Arkhipova M.Yu., Karpov E.S. Analysis and modeling of patent activity in Russia and developed countries of the world. RISK: Resursy, Informaciya, Snabzhenie, Konkurenciya [RISK: Resources, Information, Procurement, Competition]. 2012. no. 4. pp. 286–293. (in Russian).Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Лысенкова М.А. Оценка результатов инновационной активности региона с учетом размера пространства инноваций // Анализ и моделирование экономических и социальных процессов: Математика. Компьютер. Образование. 2016. Т. 23. № 4. С. 94–115.Ayvazyan S.A., Afanas'yev M.Yu., Lysenkova M.A. Evaluation of the results of innovation activities in the region. Matematika. Komp'yuter. Obrazovanie [Mathematics. Computer. Education]. 2016. vol. 23. no. 4. pp. 94–115. (in Russian).Kumbhakar S., Lovell K. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge U.P., 2004. 86. рKumbhakar S., Lovell K. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge U.P., 2004. 86. рInnovation Indicators, OECD 2014. PCT patent applications – count. Dataset.Innovation Indicators, OECD 2014. PCT patent applications – count. Dataset.Регионы России. Социально–экономические показатели – 2013 г. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/B13_14p/Main.htmRegiony Rossii. Sotsial'no–ekonomicheskiye pokazateli – 2013 g. [Regions of Russia. Social – Economic Indicators – 2013]. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/B13_14p/Main.htm (in Russian).Statistical Yearbook of Switzerland 2014. NZZ-Buchverlag, 2014. 601 p. URL: https://www.bfs.admin.ch/asset/en/nzz_jb_2014Statistical Yearbook of Switzerland 2014. NZZ-Buchverlag, 2014. 601 p. Available at: https://www.bfs.admin.ch/asset/en/nzz_jb_2014Snyder T.D., Dillow S.A. Digest of Education Statistics 2010. Washington: DC, 2011. 714 p. URL: https://nces.ed.gov/pubs2011/2011015.pdfSnyder T.D., Dillow S.A. Digest of Education Statistics 2010. Washington, DC, 2011. 714 p. Available at: https://nces.ed.gov/pubs2011/2011015.pdfCensus Bureau, the Business Information Tracking Series 2014.Census Bureau, the Business Information Tracking Series 2014.China Statistical Yearbook 2013. China Statistics Press, 2013. 968 p.China Statistical Yearbook 2013. China Statistics Press, 2013. 968 p.Japan Statistical Yearbook 2013. URL: https://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/back62/index.htmlJapan Statistical Yearbook 2013. Available at: https://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/back62/index.htmlАйвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В., Лысенкова М.А. К вопросу параметризации национальной инновационной системы // Прикладная эконометрика. 2017. № 45. С. 29–49.Ajvazyan S.A., Afanas'ev M.Yu., Kudrov A.V., Lysenkova M.A. On the question of the parameterization of the national innovation system. Prikladnaya ehkonometrika [Applied econometrics]. 2017. no. 45. pp. 29–49. (in Russian).Шамин А.Е., Лисина А.Ю., Заикин В.П., Мартьянычев А.В. Система земледелия и её экономическая эффективность // Вестник НГИЭИ. 2017. № 5 (72). С. 54-60.Shamin A.E., Lisina A.Yu., Zaikin V.P., Mart'yanychev A.V. Farming system and its economic efficiency. Vestnik NGIEI [Herald NGIEI]. 2017. no. 5 (72). pp. 54–60. (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.