Афанасьев М.Ю.доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник, руководитель лаборатории прикладной эконометрики, Центральный экономико-математический институт РАН (ЦЭМИ РАН), Москва, Российская Федерация miafan@cemi.rssi.ru https://orcid.org/0000-0002-5050-7454 SPIN-код: 5768-2739
Кудров А.В.кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории вероятностно-статистических методов и моделей в экономике, Центральный экономико-математический институт РАН (ЦЭМИ РАН), Москва, Российская Федерация kovlal@inbox.ru https://orcid.org/0000-0003-2495-5496 SPIN-код: 2176-6224
Предмет. Оценки технической эффективности инновационного пространства регионов разных стран. Цели. Получение сопоставимых оценок технической эффективности инновационного пространства регионов разных стран, сохраняющих ранги регионов, формируемые по «национальным» моделям. Методология. В основе исследования – концепция стохастической границы и оптимизационная модель с квадратичной целевой функцией и линейными ограничениями. Результаты. Предложен подход, позволяющий корректировать оценки технической эффективности, полученные по общей для всей совокупности регионов модели так, чтобы они сохраняли ранги регионов, формируемые по «национальным» моделям. Описанный подход позволяет получать сопоставимые оценки технической эффективности в широком классе задач моделирования границы производственных возможностей экономических объектов, функционирующих в различных институциональных условиях. Выводы. Естественным способом получения сопоставимых оценок технической эффективности является построение общей модели для всей совокупности регионов. Однако результаты, полученные по общей модели, не всегда имеют удовлетворительную экономическую интерпретацию, так как инновационная активность регионов разных стран обусловлена различными институциональными условиями. С помощью представленной модели оценки, полученные по общей модели, корректируются так, что их ранги полностью соответствуют рангам оценок, полученным по «национальным» моделям.
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В., Лысенкова М.А. К вопросу о параметризации национальной инновационной системы // Прикладная эконометрика. 2017. Т. 45. C. 29–49. URL: Link
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. Моделирование производственного потенциала на основе концепции стохастической границы: Методология, результаты эмпирического анализа. М.: Красанд, 2014. 300 с.
Kumbhakar S., Lovell K. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge University Press, 2004.
Battese G.E., Coelli T. Prediction of Firm-level Technical Efficiencies with a Generalized Frontier Production Function and Panel Data. Journal of Econometrics, 1988, vol. 38, iss. 3, pp. 387–399. URL: Link90053-X
Robertson R. Globalization: Social Theory and Global Culture. London, SAGE Publications Ltd., 1992, 224 p. URL: Link
Aivazian S., Afanasiev M., Kudrov A. Indicators of Regional Development Using Differentiation Characteristics. Montenegrin Journal of Economics, 2018, vol. 14, iss. 3, pp. 7–22. URL: Link
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. Вып. 23. № 4. М., Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2016. С. 94–115.
Aivazyan S., Afanasyev M. Assessment of Innovative Activity of Regions in the Russian Federation. Montenegrin Journal of Economics, 2015, vol. 11, iss. 1, pp. 7–21. URL: Link
Aivazyan S., Afanasyev M. The Size of Innovation Space as a Factor of Innovation Activity in Regions. Montenegrin Journal of Economics, 2016, vol. 12, iss. 2, pp. 7–27. URL: Link
Батлер Д., Гибсон Д. Исследовательские университеты в структуре региональной инновационной системы: опыт Остина, штат Техас // Форсайт. 2013. Т. 7. № 2. С. 42–57. URL: Link
