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.

инновационная система, параметрическое описание, техническая эффективность, эконометрическое моделирование, проверка гипотез

1. Архипова 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.

2. 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.

3. Kumbhakar S., Lovell K. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge U.P., 2004. 86. р

4. Innovation Indicators, OECD 2014. PCT patent applications – count. Dataset.

5. Регионы России. Социально–экономические показатели – 2013 г. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/B13_14p/Main.htm

6. Statistical Yearbook of Switzerland 2014. NZZ-Buchverlag, 2014. 601 p. URL: https://www.bfs.admin.ch/asset/en/nzz_jb_2014

7. Snyder T.D., Dillow S.A. Digest of Education Statistics 2010. Washington: DC, 2011. 714 p. URL: https://nces.ed.gov/pubs2011/2011015.pdf

8. Census Bureau, the Business Information Tracking Series 2014.

9. China Statistical Yearbook 2013. China Statistics Press, 2013. 968 p.

10. Japan Statistical Yearbook 2013. URL: https://www.stat.go.jp/english/data/nenkan/back62/index.html

11. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В., Лысенкова М.А. К вопросу параметризации национальной инновационной системы // Прикладная эконометрика. 2017. № 45. С. 29–49.

12. 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.