Инновационные системы регионов Российской Арктики: структурные особенности, сценарии развития и аспекты управления (применение методики DEA-анализа)

Автор(ы): Рослякова Н.А., Волков А.Д., Тишков С.В.

Выпуск: 106

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2023

Библиография: Рослякова Н.А., Волков А.Д., Тишков С.В. Инновационные системы регионов Российской Арктики: структурные особенности, сценарии развития и аспекты управления (применение методики DEA-анализа) // Управление большими системами. Выпуск 106. М.: ИПУ РАН, 2023. С.218-245. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2023.106.8

Дата опубликования: 30.11.2023

Ключевые слова: региональные инновационные системы (РИС), арктические регионы, DEA-анализ, структурные взаимосвязи элементов РИС, сценарии развития РИС

Аннотация: Целью настоящей работы является выявление особенностей структурных взаимосвязей между элементами инновационных систем, актуальных для формирования эффективных моделей управления инновационным развитием арктических регионов. В исследовании применялась методика DEA-анализа (Data Envelopment Analysis). Объектом исследования выбраны регионы, полностью или частично входящие в европейскую часть Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ). В Модели 1 в качестве затратных (входных) параметров рассмотрены «затраты на исследования» и «затраты на технологические инновации», в качестве результирующих (выходных) параметров – «выбросы загрязняющих веществ в воздух», «производительность труда», «количество разработанных технологий», «количество используемых технологий». В Модели 2 затратными (входными) параметрами являются: «затраты на исследования», «затраты на технологические инновации», «выбросы загрязняющих веществ в воздух», в качестве результирующих (выходных) параметров приняты «производительность труда», «количество разработанных технологий», «количество используемых технологий», «объем инновационной продукции». В рамках полученных результатов предложен методический подход выявления типов структурных взаимосвязей между элементами региональной инновационной системы (РИС) с использованием инструментария DEA. Осуществлены оценки эффективности сложившихся в рассматриваемых регионах структур взаимосвязи между элементами РИС. Разработаны сценарии перехода от фактических к оптимальным значениям параметров РИС.

Author(s): Roslyakova N., Volkov A., Tishkov S.

Article title: Innovative systems of the Russian Arctic regions: structural features, development scenarios and aspects of management (application of the DEA methodology)

Issue: 106

Year: 2023

Keywords: regional innovation systems (RIS), Arctic regions, DEA-analysis, structural relationships of RIS elements, scenarios for the development of RIS

Abstract: The purpose of this work is to identify the features of structural relationships between elements of innovation systems that are relevant for the formation of effective models for managing the innovative development of the Arctic regions. The study used the DEA analysis (Data Envelopment Analysis) tools. The objects of the study are regions that are fully or partially included in the European part of the Arctic zone of the Russian Federation (AZRF). Model 1 considers “research costs” and “technological innovation costs” as cost (input) parameters, and “emissions of pollutants into the air”, “labor productivity”, “number of developed technologies”, “number of technologies used” as resulting (output) parameters. In Model 2, the cost (input) parameters are: “research costs”, “technological innovation costs”, “emissions of pollutants into the air”; the resulting (output) parameters “labor productivity”, “number of developed technologies”, “number of technologies used”, “volume of innovative products”. As part of the results obtained, a methodological approach is proposed to identify the types of structural relationships between elements of the regional innovation system (RIS) using DEA tools. The effectiveness of the interrelationship structures between the elements of the RIS that have developed in the regions under consideration has been assessed. Scenarios for transition from actual to optimal values of RIS parameters have been developed.