+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Региональная экономика: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Оценка эффективности реализации инновационной политики в регионах Российской Федерации на основе использования метода кластеризации

Купить электронную версию статьи

т. 20, вып. 2, февраль 2022

Получена: 30.08.2021

Получена в доработанном виде: 27.10.2021

Одобрена: 25.12.2021

Доступна онлайн: 15.02.2022

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ

Коды JEL: R12, R58

Страницы: 259–288

https://doi.org/10.24891/re.20.2.259

Руйга И.Р. кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической и финансовой безопасности, Сибирский федеральный университет (СФУ), Красноярск, Российская Федерация 
irina_rouiga@bk.ru

https://orcid.org/0000-0002-4212-0321
SPIN-код: 5608-8693

Ковзунова Е.С. старший преподаватель кафедры экономической и финансовой безопасности, Сибирский федеральный университет (СФУ), Красноярск, Российская Федерация 
e.kovzunova@list.ru

https://orcid.org/0000-0001-5549-7438
SPIN-код: 5848-5998

Корпачева Л.Н. кандидат технических наук, доцент кафедры цифровых технологий управления, Сибирский федеральный университет (СФУ), Красноярск, Российская Федерация 
korp_0777@mail.ru

https://orcid.org/0000-0003-3373-9752
SPIN-код: 7973-3430

Предмет. Роль кластерного анализа в оценке эффективности реализации инновационной политики региона.
Цели. Формирование концептуального подхода к оценке эффективности реализации инновационной политики региона на основе использования метода кластеризации с последующей его апробацией на примере субъектов Российской Федерации.
Методология. Использованы методы сложного нормирования, интегральной оценки, кластерный анализ (древовидная кластеризация, метод k-средних).
Результаты. Разработан поэтапный алгоритм оценки эффективности реализации инновационной политики региона с учетом соответствующего методического и математического аппарата. В итоге формируется консолидированная модель, характеризующая уровень эффективности реализации инновационной политики субъектов Российской Федерации в разрезе кластерных групп.
Выводы. Предложенный инструментарий при условии его совершенствования и корректировки в зависимости от стратегических приоритетов может служить основой для принятия решений по разработке механизмов реализации инновационной политики на региональном уровне.

Ключевые слова: региональная экономика, инновационный потенциал, результаты инновационной деятельности, эффективность инновационной политики, кластерный анализ

Список литературы:

  1. Бортник И.М., Сенченя Г.И., Михеева Н.Н. и др. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. 2012. № 9. С. 25–38. URL: Link
  2. Киселев В.Н. Сравнительный анализ инновационной активности субъектов Российской Федерации // Инновации. 2010. № 4. С. 44–55. URL: Link
  3. Владимирова О.Н. Инновационная восприимчивость региона: условия формирования и управление: монография. Красноярск: Красноярский государственный торгово-экономический институт, 2011. 146 с.
  4. Васильева З.А., Лихачева Т.П., Филимоненко И.В. Стратегическое развитие территории: методические подходы и инструментарий: монография. Красноярск: Красноярский государственный технический университет, 2005. 272 с.
  5. Земцов С.П., Бабурин В.Л. Как оценить эффективность региональных инновационных систем в России? // Инновации. 2017. № 2. С. 60–66. URL: Link
  6. Макаров В.Л., Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю. и др. Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика региона. 2014. № 4. С. 9–30. URL: Link
  7. Вчерашний П.М., Руйга И.Р. Методическое обеспечение оценки влияния инвестиционных потоков на инновационное развитие региона // Инновационное развитие экономики. 2016. № 6-2. С. 17–25. URL: Link
  8. Позднякова А.Э. Механизмы и методы оценивания эффективности и результативности государственной политики // Общество: политика, экономика, право. 2017. № 4. С. 35–37. URL: Link
  9. Кожевников С.А., Ворошилов Н.В. Актуальные вопросы оценки эффективности государственного управления в современной России // Проблемы развития территории. 2017. № 6. С. 35–52. URL: Link
  10. Руйга И.Р. Формирование системы критериев и показателей оценки инновационной устойчивости на региональном уровне // Инновационное развитие экономики. 2017. № 6. С. 156–163. URL: Link
  11. Зозулич М.Ф., Хаханов С.В. Организационно-экономические механизмы развития инновационной инфраструктуры региона // Инновации. 2017. № 2. С. 81–85. URL: Link
  12. Леонтьева Л.С., Смирнова Т.В. Алгоритм инновационного развития региональных субъектов // Инновации и инвестиции. 2012. № 2. С. 45–48. URL: Link
  13. Фирсова А.А., Макарова Е.Л. Факторы, влияющие на инновационное развитие региона // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17. № 2. С. 141–147. URL: Link
  14. Авраменко Ю.С. Условия и факторы, влияющие на целевые установки инновационного развития региона // Фундаментальные исследования. 2014. № 6. Ч. 2. С. 288–292. URL: Link
  15. Сенчагов В.К., Максимов Ю.М., Митяков С.Н., Митякова О.И. Инновационные преобразования как императив экономической безопасности региона: система индикаторов // Инновации. 2011. № 5. С. 56–61. URL: Link
  16. Жолудева В.В., Мельниченко Н.Ф., Козлов Г.Е. Применение кластерного анализа для оценки социально-экономического развития регионов на примере ЦФО и Ярославской области // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2014. № 1. С. 144–148. URL: Link
  17. Гренкин Г.В. Методы вычислительной реализации рангового метода кластеризации // Информатика и системы управления. 2012. № 1. С. 71–79. URL: Link
  18. Махрусе Н. Современные тенденции методов интеллектуального анализа данных: метод кластеризации // Московский экономический журнал. 2019. № 6. С. 359–377. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 22, вып. 10, октябрь 2024

Другие номера журнала